Моделирование клинической неудачи у больных раком предстательной железы на основе двухэтапной статистической модели (PREDYC)

Серии биомаркеров могут указывать на прогрессирование заболевания и прогнозировать клинические исходы. Когда лечение назначается в зависимости от биомаркера, может быть введено смешение показаний, если лечение изменяет профиль маркера и риск неудачи.

Двухэтапная модель, встроенная в байесовскую цепь Маркова Монте-Карло, особенно гибка для учета таких данных. Простат-специфические антигены у пациентов с раком предстательной железы, получавших дистанционную лучевую терапию, можно контролировать. При повышении уровня простат-специфических антигенов после дистанционной лучевой терапии может быть назначена резервная гормональная терапия для снижения как концентрации простат-специфических антигенов, так и риска клинической неудачи, что является иллюстрацией смешивания показаний. Прогностическое значение гормональной терапии и траектории простат-специфических антигенов в отношении риска неудачи на основе двухэтапной модели в рамках байесовской схемы для оценки роли профиля простат-специфических антигенов в клинической неудаче с учетом вторичного лечения, назначенного врачом. индикация. Целью данного исследования является моделирование специфических антигенов простаты с использованием иерархической кусочно-линейной траектории со случайной точкой изменения. Вариабельность остаточных простатспецифических антигенов может быть выражена как функция концентрации простатспецифических антигенов. Коварианты в модели выживания могут включать: гормональную терапию, базовые характеристики и индивидуальные прогнозы надира простат-специфических антигенов, а также время и наклоны простат-специфических антигенов до и после надира, как предусмотрено продольным процессом.