방사선 치료 후 노인 폐암 환자의 폐렴 (POLCAR)

본 전향적 연구에서는 이전 전향적 연구의 결과가 65세 이상의 노인 환자에게 일반화될 수 있는지 여부를 조사합니다. 폐암으로 방사선 조사를 받은 노인 환자에서 폐렴을 정확하게 진단하고 다른 폐질환과 감별할 수 있는 최적의 컷오프 점수를 찾는 것이 주요 목표입니다. 또한, 기준점수 대비 득점점수 증가의 진단적 가치가 평가됩니다. 이 연구는 환자가 집에서 폐렴과 관련된 증상을 평가하는 데 사용할 수 있는 모바일 애플리케이션 개발을 위한 전제 조건입니다. 이 정보는 폐렴이 발생할 가능성이 있는지 여부와 조치(예: 폐내과 전문의와 상담하거나 병원 방문)이 필요합니다.

본 시험의 주요 목표는 폐암 방사선 치료 후 폐렴이 발생한 노인 환자의 식별에 대한 성능 특성을 확립하고 새로운 증상 기반 채점 시스템의 결정 알고리즘을 개발하는 것입니다. 노인 폐암 환자의 방사선 폐렴 검출을 위한 증상 기반 채점 시스템의 성능 특성을 평가하기 위해 ROC(수신기 작동 특성) 곡선을 사용하여 채점에 대한 가능한 모든 컷오프에 대한 민감도와 특이도 사이의 연결을 보여줍니다. 방사선폐렴 검출을 위한 최적의 점수점을 선택하는 시스템이다. ROC 곡선 아래 면적(AUC)은 채점 시스템의 진단 능력을 평가하기 위해 계산됩니다. 이차 목표에는 방사선 치료 종료 시 평가되는 증상 기반 채점 시스템(증상 설문지, 종이 버전)에 대한 환자 만족도가 포함됩니다.

폐렴이 의심되는 경우 환자는 폐 기능 검사를 받습니다. 1초 강제 호기량(FEV1)이 감소하고 일산화탄소에 대한 폐의 확산 능력(DLCO)이 기준치의 75% 미만으로 감소한 경우 의심되는 폐렴 진단은 입증된 것으로 간주됩니다. 이 경우, 환자는 해당 참여센터에서 현행 표준절차에 따라 흉부 엑스레이(컴퓨터 단층촬영으로 보완될 수 있음)를 받습니다. 방사선 조사야에 국한된 혼탁이 흉부 X-선 및/또는 간유리 혼탁(초점 또는 결절), 경화 또는 두 가지 모두가 컴퓨터 단층촬영에서 보이면 방사선 폐렴은 확인된 것으로 간주됩니다[19, 20]. 증상이 있는 방사선 폐렴(등급 ≥2)이라는 진단이 확인되면 환자는 의학적 개입을 받습니다. 대다수의 환자는 방사선 폐렴 치료의 주류로 간주되는 프레드니솔론을 투여받습니다. 폐렴이 확인되지 않고 증상이 다른 요인(예: 근본적인) 질병이 있는 경우, 환자는 이러한 상황에 대한 치료를 받습니다.

증상 기반 합계 점수는 폐렴과 상관관계가 있습니다(예 대 아니오). 방사선 치료가 끝나면 환자에게 점수에 대한 만족도에 관한 설문지를 작성하도록 요청합니다. 불만족률이 20%를 초과하는 경우 점수를 향후 연구에 사용하기 전에 수정해야 합니다. 불만족률이 40%를 초과하는 경우 증상 기반 채점 시스템은 유용하지 않은 것으로 간주됩니다.

표본 크기 계산에 따르면 전체 분석 세트에는 59명의 피험자(방사선 폐렴이 있는 18명, 방사선 폐렴이 없는 41명)가 필요합니다. 5%의 피험자가 Full Analysis Set에 적합하지 않다고 가정하면 총 62명의 피험자가 등록되어야 합니다.

전체 분석 세트에는 폐암 방사선 치료를 시작한 모든 피험자가 포함됩니다.

연구의 일차 목적은 방사선 폐렴 검출을 위한 증상 기반 채점 시스템의 성능 특성을 평가하는 것입니다. 평가는 1차 평가변수를 평가할 수 있고 증상 기반 채점 시스템에 관해 최소 10개의 설문지(종이 버전)를 작성한 피험자를 대상으로 수행됩니다.

환자 기반 분석을 허용하기 위해 시간이 지남에 따라 각 환자에 대해 문서화된 여러 점수 값은 임상적으로 관련된 하나의 환자별 값으로만 ​​축소됩니다. 다음과 같은 실용적이고 임상적으로 설득력 있는 접근 방식이 예상됩니다.

• 연구 중에 방사선 폐렴이 없는 피험자의 경우 연구 전반에 걸쳐 기록된 최대 점수 값이 선택됩니다.
• 방사선 폐렴을 경험한 피험자의 경우 진단 당시 기록된 값이 선택됩니다.

이러한 환자별 값은 모든 추가 통계 분석의 기본 단위를 나타냅니다. 우선, 증상 기반 채점 시스템의 가능한 모든 컷오프 값에 대해 민감도와 특이도를 추정합니다.

ROC 곡선은 민감도와 특이도 간의 연결을 그래픽 방식으로 표시하는 데 사용됩니다. ROC라는 용어는 수신기 작동 특성(Receiver Operating Characteristic)을 의미하며 다양한 컷오프에 걸쳐 민감도 대 1-특이성(거짓양성 비율)의 플롯으로 정의됩니다. 증상 기반 채점 시스템의 더 큰 판별 능력에 해당하는 ROC 곡선은 왼쪽 상단 모서리에 더 가깝게 위치합니다. 대각선에 있는 ROC 곡선은 기회 수준보다 나을 것이 없는 진단 테스트의 성능을 반영합니다.

AUC(곡선 아래 영역)는 ROC 곡선의 전체 위치를 요약합니다. AUC는 일반적으로 테스트의 유용성에 대한 고유한 타당성을 설명하는 민감도와 특이성의 효과적이고 결합된 측정값으로, 영역이 클수록 더 유용한 테스트를 의미합니다. AUC=1이면 증상 기반 채점 시스템은 방사선 폐렴이 있는 피험자와 없는 피험자를 구별하는 데 완벽합니다. 이는 사건이 있는 피험자와 없는 피험자에 대한 점수 값의 분포가 겹치지 않을 때 발생합니다. 대조적으로, AUC=0.5는 채점 시스템이 우연보다 더 나을 것이 없다는 것을 의미합니다. 따라서 AUC는 증상 기반 채점 시스템의 진단 능력을 입증하는 귀중한 정량적 척도로 간주될 수 있습니다. 진단 테스트의 정확성을 분류하기 위한 대략적인 지침은 전통적인 학문적 점수 시스템(AUC 0.5 - 0.6 = 실패, 0.6-0.7 나쁨, 0.7-0.8)입니다. = 공정함, 0.8-0.9 = 양호, 0.9-1 = 우수). 따라서 최대 0.7의 AUC로 이어지는 증상 기반 점수는 유용성이 충분하지 않은 것으로 평가되며 추구할 가치가 없는 것으로 간주됩니다.

이 정의를 바탕으로 다음과 같은 가설 시스템을 통계 분석합니다.

H0: AUC=0.7 대 H1: AUC ≠0.7 DeLong, DeLong 및 Clarke-Pearson의 방법으로 도출된 표준 오차와 함께 AUC의 점근적 특성의 정규 근사치를 사용하여 AUC 추정 및 테스트를 위한 비모수적 방법이 적용됩니다. 25]. 기술적으로 ROCCONTRAST 문이 포함된 SAS(SAS Institute Inc.) LOGISTIC 프로시저를 사용하여 AUC 및 해당 95% 신뢰 한계를 추정하고 위에서 언급한 테스트에 대한 p-값을 제공할 수 있습니다. 양측 유의수준 5%가 미리 지정되어 있습니다.

AUC의 통계적 유의성에 도달하면 방사선 폐렴을 예측하는 데 가장 유용한(최적) 점수가 설정됩니다. 최적성은 다양한 전문가와의 논의를 거쳐 점수 구분값이 90% 이상, 특이도가 80% 이상인 것으로 정의됩니다. 적절한 컷오프 값을 시각적으로 선택하는 것 외에도 Youden 지수(민감도 + 특이도 - 1)를 적용하여 추가 고려를 위한 최적의 컷오프 값을 제안합니다.

주어진 연구 기간 내에 본 다기관 시험에서 현실적으로 달성할 수 있는 표본 크기가 제한되어 있기 때문에, 인구를 훈련 및 검증 코호트로 연구합니다. 따라서 도출된 기준값은 후속 연구에서 검증되어야 할 예비 제안으로 간주되어야 합니다.

추가 민감도 분석으로 증상 기반 점수의 삼분위수와 방사선 폐렴 발생률 간의 관계를 점수 값 그룹 간의 순서 차이에 대한 비모수 검정인 Jonckheere-Terpstra 검정을 사용하여 통계적으로 검정할 것입니다. 이는 반응 변수의 분포가 삼분위수 간에 다르지 않다는 전역 귀무 가설을 테스트합니다. 이 테스트는 정렬된 차이의 대안을 탐지하도록 설계되었습니다. 즉, 점수 값의 3분위수에 따라 폐렴 발병률이 증가한다는 의미입니다.