고급 암 치료를 안내하기 위한 전체 게놈 및 전사체 분석의 실제 임상 효과

WGTA는 각 개인의 게놈 프로파일에 맞는 치료를 맞춤으로써 환자의 건강 결과를 개선할 수 있는 기회를 제공합니다. BC POG 프로그램은 진행 단계의 불치 암 환자를 위한 임상 의사 결정에 WGTA 정보를 통합하는 단일 부문 연구입니다. POG 접근 방식의 임상적 효과는 알려져 있지 않습니다. 이 후향적 준 실험적 관찰 연구는 고급 암 치료를 안내하기 위한 WGTA의 실제 효과를 추정할 것입니다. POG의 단일 암 접근 방식에 대한 반사실을 식별하기 위해 관리 의료 데이터와 결합된 매칭 방법이 사용됩니다. 일치하는 대조군에서 일반적인 치료와 비교하여 POG 접근 방식의 생존 영향이 추정됩니다.

구체적인 목표와 가설

이 연구는 진행성 암 환자에 대한 POG 접근 방식과 일반 치료의 전반적인 생존 효과를 평가하는 것을 목표로 합니다.

가설(null): POG 환자와 일반적인 치료 환자의 생존에는 차이가 없습니다.

가설(대안): WGTA를 시작한 POG 환자는 일반 치료 환자보다 평균적으로 더 오래 산다.

연구 설계

본 연구는 후향적 코호트 설계를 적용할 것이다. 코호트에는 POG에 동의하고 2014년 7월부터 2017년 12월 사이에 WGTA에 대한 생검을 받은 환자와 일치하는 일반적인 치료 통제가 포함됩니다. 2014년 7월 이전에 등록한 POG 환자는 이 타당성 기간 동안 추천 임상의가 사례별 모집 선택의 높은 수준을 사용했기 때문에 본 연구에서 제외됩니다. 일반 진료 환자는 감독 학습 기술을 사용하여 POG 환자와 연결됩니다. 연구 기간은 환자의 전이성 암 진단 시점부터 2018년 12월 31일까지입니다.

데이터 소스

2017년 12월 이전에 BC주에서 암 진단을 받은 모든 성인 환자(>18세)에 대해 비식별화된 연결된 인구 기반 행정 데이터세트를 BC Cancer에서 얻을 것입니다. POG 환자는 BC 암 결과 및 감시 통합 시스템(OaSIS) POG 모듈 데이터베이스에서 식별됩니다. 적격 대조군 환자는 인구 기반 지방 암 등록부인 BC 암 등록부에서 식별됩니다. 이러한 데이터는 기관별 식별자를 사용하여 BC 암 약학 데이터베이스, 방사선 요법 데이터베이스 및 암 기관 정보 시스템(CAIS)의 데이터와 연결됩니다.

통계적 접근

조사관은 전이성 질환 진단 날짜를 기준으로 POG 환자와 일반적인 치료 환자를 일치시킵니다. 그들은 1:1 유전자 알고리즘 기반 매칭(민감도 분석에서 1:2)을 적용하고 전이성 질환 진단 전에 환자 인구 통계, 임상 특성, 치료 이력 및 의료 이용을 포함하는 성향 점수 및 기준 공변량에 대해 환자를 매칭합니다. 필요한 경우 매칭 분석은 암 유형에 따른 변동을 설명하기 위해 계층화됩니다.

POG 환자 및 일치된 대조군의 전체 생존을 추정하기 위해 비모수 및 매개변수 생존 분석이 사용됩니다. 이러한 분석은 검열을 위해 조정됩니다. 조사관은 하위 그룹 분석을 통해 암 하위 유형에 걸쳐 임상 효과의 이질성을 조사하고 임상 효과에 대한 WGTA 적용의 향후 변화의 영향을 결정하기 위해 시나리오 분석을 사용할 것입니다.