Datengetriebenes Clustering in der Hämorrhoidenchirurgie: Retrospektive monozentrische Studie zur Identifikation klinischer Phänotypen (PROCTO-CLUSTER)

Die Hämorrhoidenerkrankung zeigt heterogene Symptommuster, anatomische Befunde und operative Strategien, die durch traditionelle gradbasierte Klassifikationen nicht vollständig erfasst werden. Diese Studie zielt darauf ab, latente, klinisch interpretierbare Phänotypen unter chirurgischen Patienten zu identifizieren, indem eine vollständig unüberwachte Machine-Learning-Pipeline auf routinemäßig erfasste perioperative Daten eines hochvolumigen tertiären Überweisungszentrums angewendet wird.

Dies ist eine retrospektive, beobachtende Analyse von anonymisierten institutionellen Aufzeichnungen. Der analytische Datensatz umfasst routinemäßig dokumentierte Variablen, die Basis-Demographie/Anthropometrie, Symptomprofil und relevante klinische Vorgeschichte, Operationstechnik und intraoperative Deskriptoren sowie routinemäßig erfasste postoperative Nachsorgeinformationen abdecken. Daten werden unter Verwendung eines vordefinierten Datenwörterbuchs und standardisierter Vorverarbeitungsregeln extrahiert, um Reproduzierbarkeit zu unterstützen und Variabilität in Variablendefinitionen zu reduzieren.

Der primäre analytische Ansatz ist unüberwachtes Clustering. Variablen werden vor der Modellierung bereinigt und standardisiert. Dimensionsreduktion wird mittels t-verteilter stochastischer Nachbarn-Einbettung (t-SNE) durchgeführt, initialisiert mit Hauptkomponentenanalyse zur Verbesserung der Stabilität. Cluster-Entdeckung erfolgt dann durch k-Means-Clustering im reduzierten Merkmalsraum. Eine Reihe von Cluster-Lösungen wird untersucht, und die endgültige Lösung wird anhand interner Validitätsmetriken (z.B. silhouettenbasierte Maße) zusammen mit Bewertung der klinischen Interpretierbarkeit ausgewählt. Die Modellrobustheit wird durch wiederholte Läufe über mehrere Zufallssamen und Schlüsselparameter-Einstellungen evaluiert, um die Stabilität der Cluster-Zuordnungen zu beurteilen.

Nach der Cluster-Zuordnung werden Cluster mittels deskriptiver und vergleichender Statistiken charakterisiert, um Variablen zu identifizieren, die Phänotypen am stärksten differenzieren. Post-hoc-Methoden zur Merkmalsrelevanz/-bedeutung werden verwendet, um zu untersuchen, welche demographischen, klinischen und chirurgischen Faktoren die Clusterbildung am stärksten beeinflussen, mit Schwerpunkt auf Effektgrößen und klinisch bedeutsamen Mustern statt alleiniger Hypothesentestung. Die Ergebnisse werden genutzt, um Hypothesen über Phänotypen zu generieren, die mit höherer operativer Komplexität und unterschiedlichen postoperativen Verläufen assoziiert sein könnten, und zukünftige Arbeiten zu prädiktiver Modellierung und individualisierter chirurgischer Entscheidungsunterstützung zu unterstützen.

Alle Analysen werden in einer kontrollierten institutionellen Umgebung mit validierter statistischer und Data-Mining-Software durchgeführt, mit dokumentierten Parameter-Einstellungen und Versionsverfolgung zur Ermöglichung der Reproduzierbarkeit. Nur anonymisierte Daten werden für die Analyse verwendet, und Ergebnisse werden aggregiert berichtet, um die Patientendatenschutz zu wahren.