基于多机构回顾性研究的基础上,开发和验证在接受同时化学放射治疗的宫癌患者吐的预测模型
Kensuke Yoshida1, Hajime Morita2, Masaki Nakai3
1Department of Drug Safety and Risk Management, School of Pharmacy, Tokyo University of Pharmacy and Life Sciences, Horinouchi, Hachioji, Tokyo, 1432-1192-0392, Japan. yoshida@toyaku.ac.jp.
一个新的预测模型有助于识别在化疗或放射治疗期间患有化疗诱导的恶心和吐 (CINV) 风险的宫癌患者. 这个工具可以个性化抗策略,以改善治疗坚持和生活质量.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 临床药理学 临床药理学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 化疗诱导的恶心和吐 (CINV) 对接受化疗或放射治疗的宫癌患者的治疗坚持和生活质量产生重大影响.
- 目前,没有经过验证的预测模型可用于评估CINV风险,特别是在这种患者群体中.
研究的目的:
- 开发和临时验证一个预测模型,用于CINV发病率的宫癌患者接受并发化学放射治疗 (CCRT).
主要方法:
- 这是一项多机构的回顾性队列研究,涉及921名接受CCRT和每周使用西斯的患者.
- 通过专家咨询和文献审查确定了候选预测因素.
- 一个多变量后勤回归模型被开发和验证使用接收器运行特征-曲线下面的面积 (ROC-AUC) 和校准指标.
主要成果:
- 开发的模型,包括年龄,吸烟史,辐射剂量,化疗史,抗emetic使用和癌症阶段,显示出良好的预测歧视.
- 该模型在培训数据集中实现了0.772的ROC-AUC,在验证数据集中达到0.808.
- 在验证数据集中观察到优异的校准 (类内相关系数=0.826).
结论:
- 在接受CCRT的宫癌患者中开发了一种临床上有用和验证的CINV预测模型.
- 这种模型有可能个性化抗策略,从而改善患者护理和治疗结果.
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