CRC 환자의 생존 예측을 위한 BMA 및 동적 노모그램
대장암 환자의 생존 예측을 위한 임상의 친화적인 온라인 도구 개발: 위험 요인 선택 및 동적 노모그램을 평균화하는 베이지안 모델
연구 개요
상세 설명
중개통계는 생물통계학과 임상 연구를 통합하여 연구 결과를 효과적으로 전달합니다. 독립적인 예후 인자를 통합한 그래픽 표현인 노모그램은 대장암(CRC) 연구에 유용한 도구입니다. 생존 결과 예측에서 변수 선택을 위한 베이지안 모델은 베이지안 모델 평균화(BMA)를 통해 이점을 제공합니다. 본 연구에서는 변수 선택을 위해 BMA를 활용하고 생존 예측을 위한 임상의 친화적인 온라인 동적 노모그램을 개발하는 것을 목표로 했습니다.
후향적 연구에서는 수술을 받은 결장암 환자를 포함하여 Cabrini Monash 대장암 데이터베이스를 활용했습니다. 인구 통계, 수술 전후 위험, 치료 세부 사항, 사망률, 이환율 및 생존에 대한 데이터가 수집되었습니다. 생존 예측을 위한 효과적인 위험 요인을 식별하기 위해 베이지안 변수 선택에 BMA를 사용했습니다. Cox-LASSO를 사용한 민감도 분석 및 누락된 데이터 대체가 수행되었습니다. 예후 온라인 동적 노모그램은 선택된 위험 요인과 R 패키지 DynNom을 사용하여 구성되었습니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Victoria
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Melbourne, Victoria, 호주, 3144
- Cabrini Health
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
본 연구에서는 18세 이상, 대장 선암 진단(또는 동일한 상태의 폴립절제술 후), 대장암 수술을 받은 환자 등 특정 선택 기준에 따라 환자가 포함되었습니다.
제외 기준:
직장암, 신경내분비종양, 림프종 환자, 항문경유 수술을 받은 환자는 연구에 포함되지 않았습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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OS
기간: 2011-2021
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전체 생존, 설탕 중독부터 사망 또는 마지막 후속 조치까지의 시간
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2011-2021
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RFS
기간: 2011-2021
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무재발 생존, 설탕 중독에서 사망까지의 시간 또는 재발이 없는 환자에 대한 마지막 후속 조치.
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2011-2021
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공동 작업자 및 조사자
스폰서
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin. 2021 May;71(3):209-249. doi: 10.3322/caac.21660. Epub 2021 Feb 4.
- Siegel RL, Miller KD, Goding Sauer A, Fedewa SA, Butterly LF, Anderson JC, Cercek A, Smith RA, Jemal A. Colorectal cancer statistics, 2020. CA Cancer J Clin. 2020 May;70(3):145-164. doi: 10.3322/caac.21601. Epub 2020 Mar 5.
- Jalali A, Alvarez-Iglesias A, Roshan D, Newell J. Visualising statistical models using dynamic nomograms. PLoS One. 2019 Nov 15;14(11):e0225253. doi: 10.1371/journal.pone.0225253. eCollection 2019.
- Borumandnia N, Doosti H, Jalali A, Khodakarim S, Charati JY, Pourhoseingholi MA, Talebi A, Agah S. Nomogram to Predict the Overall Survival of Colorectal Cancer Patients: A Multicenter National Study. Int J Environ Res Public Health. 2021 Jul 21;18(15):7734. doi: 10.3390/ijerph18157734.
- Maity AK, Basu S, Ghosh S. Bayesian criterion-based variable selection. Journal of the Royal Statistical Society Series C: Applied Statistics. 2021;70(4):835-857.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
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처음 게시됨 (실제)
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