Geração e validação de modelos preditivos para câncer de próstata localizado tratado com radioterapia externa.

O objetivo geral do estudo é desenvolver um modelo preditivo de desfechos oncológicos e toxicidades vesicais e retais com base na análise de pacientes com câncer de próstata localizado que receberam radioterapia externa, útil para a tomada de decisões médicas. Este objetivo está dividido em três objetivos específicos:

1) Estimar um modelo preditivo para desfechos oncológicos, como a probabilidade de Recorrência Bioquímica (BR), Tempo Livre de Doença ou Livre de Metástase (DFT), Sobrevivência Global (OS) e Sobrevivência Específica do Câncer (CSS).

2) Estimar um modelo preditivo para toxicidades vesical e retal em pacientes com câncer de próstata localizado que receberam radioterapia externa.

3) Analisar a viabilidade e o impacto da implementação de um modelo individualizado de tomada de decisão baseado neste modelo, e da sua implementação em comissões de oncologia e em visitas iniciais (informativas) em radioterapia oncológica.

• Hipóteses**:

  1. O modelo preditivo desenvolvido terá valores preditivos adequados.
  2. Validar e comparar o modelo com outros métodos de tomada de decisão compartilhada em câncer de próstata localizado em Serviços de Radioterapia Oncológica.
  3. Profissionais e pacientes demonstrarão adequada satisfação com a utilização deste tipo de modelo para tomada de decisão compartilhada com o paciente em radioterapia oncológica.
• Método**:

Este estudo está dividido em fases para sua execução:

1. Análise retrospectiva de 400 pacientes com diagnóstico de câncer de próstata localizado e tratados com radioterapia externa entre janeiro de 2014 e dezembro de 2019. Serão realizadas subanálises da população para avaliar diferentes desfechos oncológicos e as toxicidades produzidas, com particular ênfase na distinção de diferenças que as variáveis ​​tecnológicas possam justificar.
2. Geração e validação de um modelo preditivo para resultados de tratamento oncológico e toxicidades vesical e retal. O desenvolvimento do modelo seguirá as diretrizes do TRIPOD.

3. Análise da implementação do modelo na tomada de decisão dos pacientes, para o qual será aplicado um questionário validado para medir a satisfação com a decisão tomada em pacientes com diagnóstico de neoplasia de próstata (15). O modelo preditivo será aplicado por meio de um estudo piloto envolvendo 30 pacientes, aos quais serão apresentadas opções de tratamento baseadas em diferentes cenários de resultados. O questionário será aplicado após a primeira visita à radiooncologia para avaliar o uso de modelos preditivos como parte das informações fornecidas. Este questionário avaliará melhorias no conhecimento do paciente sobre o câncer de próstata, clareza de valores pessoais, eficácia da decisão e redução da incerteza em relação à decisão tomada.

   • Análise Estatística**:

Fase 1: A taxa de incidência anual será calculada utilizando o método atuarial para desfechos oncológicos, estimando o número anual de casos dividido pela soma do total de pessoas-anos em risco por 100 pacientes tratados. As taxas serão calculadas como taxas brutas e padronizadas por idade, estratificadas por características sociodemográficas e clínicas relevantes. As taxas serão resumidas como incidências cumulativas ao longo do tempo usando um estimador de Kaplan-Meier. Associações individuais entre fatores preditivos e resultados de complicações serão calculadas usando um modelo de predição logística binomial bivariada. O tempo ideal de previsão será estimado comparando as mudanças nas probabilidades em diferentes pontos de corte no tempo até o evento.

Fase 2: O modelo de predição de risco será construído usando técnicas de regressão logística penalizada para otimizar a precisão preditiva para a ocorrência de desfechos oncológicos. O desenvolvimento do modelo será conduzido em um subconjunto de dados de treinamento usando validação k-fold, e a previsão de diagnóstico será calculada usando o algoritmo recalibrado. O desempenho do modelo preditivo será avaliado calculando a área sob a curva característica de operação do receptor e outras medidas de precisão para diversos pontos de corte (porcentagem de pacientes com risco máximo, maximização do valor preditivo positivo e negativo e escore F).

Fase 3: O modelo preditivo será aplicado em 30 novos pacientes. A satisfação média com as informações fornecidas será estimada por meio dos resultados do questionário. As mudanças na incerteza antes e depois do recebimento das informações serão avaliadas por meio de testes t de amostras pareadas.