Modélisation de l'échec clinique chez les patients atteints d'un cancer de la prostate sur la base d'un modèle statistique en deux étapes (PREDYC)
Les séries de biomarqueurs peuvent indiquer la progression de la maladie et prédire les paramètres cliniques. Lorsqu'un traitement est prescrit en fonction du biomarqueur, une confusion par indication peut être introduite si le traitement modifie le profil du marqueur et le risque d'échec.
Le modèle à deux étapes intégré dans un cadre Bayesian Markov Chain Monte Carlo est particulièrement flexible pour tenir compte de ces données. Les antigènes spécifiques de la prostate chez les patients atteints d'un cancer de la prostate traités par radiothérapie externe peuvent être surveillés. En présence d'une augmentation des antigènes prostatiques spécifiques après radiothérapie externe, une hormonothérapie de rattrapage peut être prescrite pour réduire à la fois la concentration en antigènes prostatiques spécifiques et le risque d'échec clinique, illustration de la confusion par indication. La valeur pronostique de l'hormonothérapie et de la trajectoire des antigènes prostatiques spécifiques sur le risque d'échec basée sur un modèle en deux étapes dans un cadre bayésien pour évaluer le rôle du profil des antigènes prostatiques spécifiques sur l'échec clinique en tenant compte d'un traitement secondaire prescrit par indication. l'objectif de cette recherche est de modéliser des antigènes spécifiques de la prostate à l'aide d'une trajectoire linéaire hiérarchique par morceaux avec un point de changement aléatoire. La variabilité résiduelle des antigènes spécifiques de la prostate peut être exprimée en fonction de la concentration en antigènes spécifiques de la prostate. Les covariables dans le modèle de survie peuvent inclure : l'hormonothérapie, les caractéristiques de base et les prédictions individuelles du nadir et du moment des antigènes spécifiques de la prostate et des pentes des antigènes spécifiques de la prostate avant et après le nadir, telles que fournies par le processus longitudinal.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
L'approche de modélisation en deux étapes permet d'estimer les coefficients de régression dans un modèle de Cox dépendant du temps, tout en abordant les limites avec la connaissance de la véritable trajectoire du marqueur. Dans la première étape, le processus longitudinal est modélisé à l'aide d'un modèle de composantes à mesures répétées, tel qu'un modèle à effets aléatoires. Dans la deuxième étape, les caractéristiques estimées de la trajectoire longitudinale du marqueur, telles que les pentes, sont incluses en tant que covariables dans un modèle de survie pour évaluer leur valeur pronostique.
Notre objectif était de mettre en évidence la flexibilité d'un modèle en deux étapes intégré dans un cadre Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Nous avons appliqué ce modèle pour évaluer la valeur pronostique du profil des antigènes spécifiques de la prostate (PSA) (niveau et moment du nadir ; pentes pré- et post-nadir) ainsi que le traitement hormonal de sauvetage (HT) sur le risque d'échec clinique. suite à une radiothérapie externe (EBRT) en présence d'une confusion par indication. Nous présentons d'abord le modèle PSA hiérarchique longitudinal que nous avons développé précédemment. Ce modèle était particulièrement flexible puisqu'il permettait de tenir compte de la présence d'un point de rupture aléatoire ainsi que de la modélisation de la variabilité résiduelle en fonction de la concentration de PSA. Nous étendons ensuite le modèle longitudinal à un modèle en deux étapes en utilisant des paramètres estimés du processus longitudinal comme covariables dans un modèle à risques proportionnels de Cox pour évaluer les facteurs pronostiques d'échec clinique, y compris les caractéristiques de base, la trajectoire du PSA et le HT.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Bordeaux, France
- INSERM
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- cancer de la prostate cliniquement localisé
- Stade clinique T1 à T4
- Nœud et métastase négatifs
- Traité par radiothérapie externe (RT).
Critère d'exclusion:
- Patients sous hormonothérapie initiale ou planifiée
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Cohorte
- Perspectives temporelles: Rétrospective
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Nombre de participants présentant un échec clinique après le début de la radiothérapie
Délai: dans les 10 ans suivant le début de la radiothérapie
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L'échec clinique est défini comme l'un des événements suivants après le début de la radiothérapie : métastases à distance, récidive ganglionnaire ou toute récidive locale palpable ou détectée par biopsie trois ans après la radiothérapie ; toute récidive locale dans les trois ans suivant la RT si le PSA le plus ancien était > 2 ng/ml ; et la mort par cancer de la prostate.
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dans les 10 ans suivant le début de la radiothérapie
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Délai |
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Nombre de participants ayant commencé une thérapie de sauvetage après radiothérapie
Délai: dans les 10 ans suivant le début de la radiothérapie
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dans les 10 ans suivant le début de la radiothérapie
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Publications et liens utiles
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- IB2010-PREDYC
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