乳腺クリニックへの患者の優先順位付けに関するガイド

The Leeds Teaching Hospitals Trust (2011 年から 2018 年) 内の遡及的 TWW ケースのサービス評価に続いて、プライマリケアから (GP 経由で) 紹介された患者 (4000) のコホートの前向き分析を行うことが目的です。 ）リーズ地域での乳がん診断の可能性。 分析には、がんリスク評価のためのプライマリケア紹介がん診断経路上の患者からの匿名化された日常的な臨床データと血液検査が含まれます。

これは非介入研究として意図されており、この研究の結果が患者のケアに影響を与えることはありません。

この調査には、次の 3 つのフェーズ/ワークストリームが含まれます。

1. 以前に開発されたプロトタイプ アルゴリズム (コンピューター命令) の検証
2. 追加の血液バイオマーカーおよびその他の関連する臨床データを組み込んだアルゴリズムの更新
3. 更新されたアルゴリズムの診断精度を検証する この研究には、TWW 経路上の 4000 人の患者が含まれます。 注: TWW 経路は、緊急のがん紹介経路の一部を構成します。 この研究は、NHS 内で日常的に収集されている豊富な臨床データと血液サンプルの検査を、NHS およびリーズ大学の安全な IT インフラストラクチャと安全に組み合わせることにより、NHS 内の乳癌サービスに対する満たされていない主要な臨床的ニーズに対処することを目的としています。定期的な NHS 環境内でがんを除外するためのリスク評価ツール (ガイド) を効率的に開発します。

包含基準は次のとおりです。

• 年齢 ≥ 18 歳
• 男性および女性の患者は、乳がんの診断の可能性のためにプライマリケアから紹介されている必要があります
• 患者は血液検査を受けることに同意した データセットは、開発データセットと検証データセットに分割されます (50:50 分割)。 トレーニングデータセットに対して、さまざまな統計的アプローチが実行されます。 その後、アルゴリズム パラメータは「ロックダウン」され、残りのテスト データ セットで検証されます。 パフォーマンスは、ROC (Receiver Operator Characteristic) 曲線、感度と特異性、曲線下面積、陰性/陽性予測値、および診断オッズ比によって評価されます。 アルゴリズムの生成とデータ分析は、リーズ大学で、特にリーズ データ分析研究所 (LIDA) 内の安全な VRE 内で実施されます。 この分析で偽陰性である可能性が最も高いテストセットの患者に特別な精査が行われます（つまり、 予測確率が非常に低いがん患者）。 このアプローチのさらなる改善の鍵は、このサブグループを特徴付け、将来の研究で改善された分析によってそれらを特定する可能性のある方法を特定することです. 適格な参加者は、血液検査後2年間電子的に観察され、1年以内に癌を発症する未検出の癌患者を見逃さないようにします。 同意されたサンプルとデータの保持期間が完了すると、研究は終了するため、プロジェクトの予想期間は 5 年間です。