Consensus van deskundigen en kunstmatige intelligentie bij medische besluitvorming bij patiënten met kwaadaardige hersentumoren (EC-AIM Brain)

1) Statistisch analyseplan:

1. dit document bevat de details van de statistische analyses die gepland zijn voor de EC-AIM Brain-studie.
2. Doel van deze studie:

i. Het primaire doel is om te bepalen of patiënten bij wie de behandeling aansluit bij de consensus van deskundigen een beter resultaat hebben dan patiënten bij wie de behandeling niet aansluit bij de consensus van deskundigen.

1. Dit zal worden bepaald met als primair eindpunt progressievrije overleving (levend en zonder tumorgroei bij de laatste follow-up).
2. Dit zal worden getest met de log-rank-test voor gelijkheid van overlevingscurven (EC/aligned versus EC/unaligned).

2) Afkortingen:

1. EG - consensus van deskundigen
2. HR - risicoverhouding
3. OS - algehele overleving
4. PFS - progressievrije overleving
5. KPS - Karnofsky Prestatiescore 3) Doelpopulatie:

A. Inclusiecriteria: i. Opeenvolgende patiënten die tussen april 2018 en juli 2023 door neurochirurgen in één centrum zijn behandeld voor kwaadaardige hersentumoren, waaronder glioom, metastase en lymfoom.

B. Uitsluitingscriteria:

1. Patiënten zonder beschikbare MRI-dicombeelden
2. Patiënten met andere CZS-maligniteiten
3. Patiënten met multipel recidiverende gliomen die een behandeling ondergaan voor voornamelijk palliatieve doeleinden
4. Patiënten jonger dan 16 jaar 4) Bemonstering: opeenvolgend 5) Beoordeling van de steekproefomvang: Het is een uitdaging om een ​​geschatte effectgrootte te bepalen die EC zou opleveren. Uit eerder onderzoek onder deskundigenpanels op het gebied van lumbale spondylolisthesis bleek dat een steekproefomvang van ongeveer 200 patiënten voldoende was voor een initiële beoordeling. Als zodanig zal de studie 225 proefpersonen omvatten als onze cohortgrootte, om rekening te houden met ~10% patiëntverlies voor de follow-up.

6) Methoden voor gegevensverzameling:

1. Gestandaardiseerde klinische vignetten met geanonimiseerde klinische gegevens en gestandaardiseerde radiografische beelden en video zullen worden geüpload naar het Acesis HPOP-platform.

i. Geüploade bestanden bevatten representatieve multiplanaire magnetische resonantie- of computertomografiebeelden. b. Er wordt een e-mail met een link naar de enquête verzonden naar het hersentumorexpertpanel. c. Deskundige respondenten hebben 72 uur de tijd om te reageren op een gestandaardiseerde enquête. d. Deskundige respondenten kunnen vragen beantwoorden over de voorgestelde behandeling en eventuele aanvullende technologieën die nodig zijn. 7) Blindering: het deel van de kaartbeoordeling zal worden uitgevoerd door een afzonderlijke onderzoeksonderzoeker zonder kennis van de cohorttoewijzing; cohorttoewijzing (gebaseerd op onderzoeksresultaten en daadwerkelijke behandeling) zal worden uitgevoerd door een afzonderlijke onderzoeksonderzoeker.

8) Ontbrekende gegevens:

A. Alle onderwerpen worden opgenomen in de analyse van de primaire uitkomsten. Bij de laatste vervolgbeoordeling worden ze gecensureerd. Er wordt aangenomen dat alle ontbrekende gegevens willekeurig ontbreken.

9) Kwaliteitsborgingsplan: 10) Toewijzing resultaatgroep:

A. De behandeling wordt gedefinieerd in de volgende vier categorieën: i. Observatie/geen behandeling ii. Alleen biopsie iii. Resectie IV. Bestralingsbehandeling b. Consensus onder deskundigen wordt gedefinieerd als een overeenstemming van ten minste 80% onder ten minste tien respondenten. c. Afgestemd wordt gedefinieerd als de hierboven aanbevolen behandelingscategorie die overeenkomt met de feitelijk verstrekte behandeling. 11) Resultatenanalyse:

A. Analyse van primaire uitkomstvariabelen: i. De primaire uitkomstmaat is progressievrije overleving (levend en zonder bewijs van tumorgroei bij follow-up). ii. Hypothese:

1. H0: hEC_aligned ≤ hEC_unaligned
2. HA: hEC_aligned > hEC_unaligned iii. Dit zal worden getest met de log-rank-test voor gelijkheid van overlevingscurven (EC/aligned versus EC/unaligned).

iv. De toets is eenzijdig (alpha=0,025) B. Aanvullende analyses van de primaire uitkomst: i. Aanpassing voor bekende verstorende factoren, waaronder diagnose, leeftijd, KPS, omvang van de resectie ii. Verkennende data-analyse met behulp van beschrijvende statistieken en logistische regressie/lineaire regressie zal worden gebruikt om interacties en verstorende co-variabelen te evalueren. c. Analyse van secundaire uitkomstvariabelen: i. Totale overleving ii. Data-analyse zal verkennend en ondersteunend zijn, en dus zal het statistische plan geen rekening houden met multipliciteit. iii. Secundaire analyses zullen worden uitgevoerd voor OS en PFS voor groepen met twee en drie cohorten

1. EC/gebonden versus EC/niet-gebonden
2. EC versus geen EC

3. EC/aligned vs. EC/unaligned vs. geen EC 12) Geplande analyse voor voorspellers van EC

   1. Data-analyse zal verkennend en ondersteunend zijn, en daarom zal het onderzoek geen rekening houden met multipliciteit
   2. Beschrijvende statistieken zullen worden gebruikt om de verschillen tussen EC- en geen EC-groepen te evalueren
   3. Beschrijvende statistieken zullen worden gebruikt om de verschillen tussen EC/gebonden en EC/niet-gebonden groepen te evalueren
   4. Fisher-exact-tests en Chi-kwadraat-tests zullen worden gebruikt voor categorische variabelen, afhankelijk van testaannames
   5. Student's t-test en Mann-Whitney U-tests zullen worden gebruikt voor respectievelijk normaal verdeelde en niet-normaal verdeelde continue variabelen
   6. Logistische regressiemodellen zullen worden gebruikt om voorspellers van EC te evalueren
   7. De overeenstemming tussen de uitgevoerde behandeling en de consensus onder deskundigen zal worden geëvalueerd met behulp van Spearman-coëfficiënten
   8. Alle statistische tests die voor beschrijvende statistieken worden gebruikt, zijn tweezijdig (alfa=0,05) 13) Geplande tussentijdse analyse: Geen. 14) Bijwerkingen: Geen verwacht, aangezien dit een retrospectief overzicht van de grafieken en een op enquêtes gebaseerd onderzoek is.