Nutzung von MyChart zur Bewertung der Wirksamkeit von Interventionen bei vasomotorischen Symptomen: Eine Machbarkeitsstudie

Vasomotorische Symptome (VMS) sind eine häufige Folge systemischer Therapien bei Brustkrebs. Brustkrebsbehandlungen können VMS bei etwa 30 % der postmenopausalen Frauen und 95 % der prämenopausalen Frauen mit Brustkrebs im Frühstadium (EBC) verursachen. Neben ihrer negativen Auswirkung auf die Lebensqualität sind unbehandelte VMS der häufigste Grund für den Abbruch einer potenziell heilenden Behandlung bei 25-60 % der EBC-Patienten. Östrogenersatz ist eine häufige Behandlung für VMS in der Allgemeinbevölkerung, jedoch ist er bei Brustkrebspatientinnen kontraindiziert. Es gibt viele nicht-östrogenbasierte Interventionen zur Behandlung von VMS, darunter; Lebensstiländerungen, komplementäre und alternative Medizin (CAM)-Therapien. Eine kürzlich von unserem Team durchgeführte systematische Übersicht und Metaanalyse pharmakologischer und CAM-Interventionen ergab jedoch keine einzelne optimale Behandlung für das VMS-Management bei Brustkrebspatientinnen. Die Untersucher führten kürzlich eine Umfrage bei 373 Patientinnen mit EBC durch, die ergab, dass die Mehrheit der Patientinnen zwar an einer Intervention zur Linderung ihrer Symptome interessiert war, aber nur 18 % eine Behandlung für dieses Problem erhielten. Darüber hinaus berichtet mehr als ein Drittel der Patientinnen mit VMS, dass sie in der routinemäßigen Nachsorge nicht regelmäßig nach ihren Symptomen gefragt werden. Angesichts der komplexen Patienten-, Krebs- und Behandlungsvariablen, die das Erleben von VMS beeinflussen, der zahlreichen potenziell wirksamen VMS-Interventionen und der unterschiedlichen Erwartungen an eine wirksame Intervention, glauben die Untersucher, dass maschinelles Lernen (ML) ideal für die Analyse dieser häufigen und lästigen behandlungsbedingten Toxizität geeignet ist. Frühere Brustkrebsstudien haben ML-Modelle erfolgreich angewendet, um das Risiko der Entwicklung von Brustkrebs sowie die Brustkrebsprognose zu untersuchen. Die EPIC-Elektronische Patientenakte und die MyChart-Anwendung haben sowohl Klinikern als auch Patientinnen mehr Instrumente zur Dokumentation gesundheitsbezogener Ergebnisse zur Verfügung gestellt. Die Untersucher glauben, dass die MyChart-Plattform und ML-Techniken genutzt werden können, um Ergebnisdaten für Brustkrebspatientinnen mit VMS zu sammeln und zu analysieren.