二段階統計モデルに基づく前立腺癌患者の臨床的失敗のモデル化 (PREDYC)
一連のバイオマーカーは、疾患の進行を示し、臨床エンドポイントを予測できます。 バイオマーカーに応じて治療が処方される場合、治療がマーカープロファイルと失敗のリスクを変更する場合、適応による交絡が導入される可能性があります。
ベイジアン マルコフ連鎖モンテカルロ フレームワーク内に当てはめられた 2 段階モデルは、そのようなデータを説明するのに特に柔軟です。 外部ビーム放射線療法で治療された前立腺癌患者の前立腺特異抗原をモニターすることができます。 外照射療法後に前立腺特異抗原が上昇している場合、サルベージホルモン療法を処方して、前立腺特異抗原濃度と臨床的失敗のリスクの両方を減らすことができます。これは、適応による交絡の例です。 によって処方された二次治療を説明しながら、臨床的失敗に対する前立腺特異的抗原プロファイルの役割を評価するための、ベイジアンフレームワーク内の2段階モデルに基づく失敗のリスクに関するホルモン療法および前立腺特異的抗原の軌跡の予後的価値。表示。 この研究の目的は、ランダムな変化点を持つ階層的な区分線形軌道を使用して、前立腺特異抗原をモデル化することです。 残存する前立腺特異抗原の変動性は、前立腺特異抗原濃度の関数として表すことができます。 生存モデルの共変量には、ホルモン療法、ベースライン特性、および前立腺特異抗原の最下点とタイミングの個々の予測、および縦方向のプロセスによって提供される最下点の前後の前立腺特異抗原の勾配が含まれます。
調査の概要
詳細な説明
2 段階のモデリング アプローチにより、時間依存の Cox モデルにおける回帰係数の推定が可能になり、真のマーカー軌跡の知識を使用して制限に対処できます。 第 1 段階では、ランダム効果モデルなどの反復測定コンポーネント モデルを使用して縦方向のプロセスがモデル化されます。 第 2 段階では、勾配などの縦方向のマーカー軌跡の推定特性が生存モデルの共変量として含まれ、予後値を評価します。
私たちの目的は、ベイジアン マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) フレームワーク内に収まる 2 段階モデルの柔軟性を強調することでした。 このモデルを適用して、前立腺特異抗原 (PSA) プロファイル (最下点のレベルとタイミング、最下点前後の勾配)、および臨床的失敗のリスクに対するサルベージ ホルモン治療 (HT) の予後的価値を評価しました。適応症による交絡がある場合の外照射療法（EBRT）の後。 最初に、以前に開発した縦方向の階層 PSA モデルを提示します。 このモデルは、ランダムな変化点の存在と、PSA 濃度の関数としての残留変動のモデル化を説明できるため、特に柔軟でした。 次に、縦断プロセスの推定パラメーターを Cox 比例ハザード モデルの共変量として使用して、縦断モデルを 2 段階モデルに拡張し、ベースライン特性、PSA 軌跡、および HT を含む臨床的失敗の予後因子を評価します。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Bordeaux、フランス
- INSERM
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 臨床的に限局した前立腺がん
- 臨床病期 T1～T4
- 結節および転移陰性
- 外部ビーム放射線療法（RT）で治療。
除外基準:
- ベースラインまたは計画されたホルモン療法を受けている患者
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 観測モデル：コホート
- 時間の展望：回顧
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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放射線療法の開始後に臨床的失敗を起こした参加者の数
時間枠：放射線治療開始から10年以内
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臨床的失敗は、放射線療法の開始後の次の事象のいずれかとして定義されます。直近の PSA が 2 ng/ml を超えていた場合、RT から 3 年以内の局所再発。そして前立腺癌による死亡。
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放射線治療開始から10年以内
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二次結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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放射線療法後に救援療法を開始した参加者の数
時間枠：放射線治療開始から10年以内
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放射線治療開始から10年以内
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協力者と研究者
出版物と役立つリンク
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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