Идентификация индуцированной химиотерапией периферической невропатии (NEURO-BREAC)

Адъювантная лучевая терапия является стандартной процедурой после операции по борьбе с неметастатическим раком молочной железы. В зависимости от стадии опухоли и других факторов риска, лучевая терапия может быть указана также после мастэктомии. Значительное количество этих пациентов получают до- или послеоперационную химиотерапию до их облучения. Эти схемы обычно включают таксаны (паклитаксел или доцетаксел), которые, как известно, связаны со значительным риском периферической невропатии, вызванной химиотерапией (CIPN). Симптомы средней до тяжелой CIPN определяются как ограничивающие инструментальные и самообслуживающие действия повседневной жизни соответственно. Таким образом, CIPN от средней до тяжелой степени может быть довольно обременительным для пострадавших пациентов. У нас также есть опасения, что такой дистальный CIPN также может мешать кожной целостности в месте радиации посредством более распространенной вегетативной невропатии с пониженной сумоторной активностью. Согласно трем обзорным статьям, нет эффективного профилактического лечения для предотвращения периферической невропатии (PNP) в целом. Кроме того, варианты лечения существующего PNP очень ограничены. Единственным агентом, который, как показано, является эффективным для улучшения симптомов PNP в исследовании 3 фазы, является дулоксетин, серотонин, а норпинефрин-ингибитор двойного поглощения. Кроме того, физиотерапия может способствовать поддержанию или улучшению функции походки пациента. Учитывая эти ограниченные варианты, представляется важным знать факторы риска умеренной до тяжелой PNP, включая CIPN. Эти знания могут помочь идентифицировать пациентов, которые могут извлечь выгоду из более персонализированных схем химиотерапии, более того, тщательный мониторинг во время лечения важен для того, чтобы иметь возможность адаптировать схему нейротоксической химиотерапии очень вскоре после того, как возникают первые симптомы CIPN. Совместные системы оценки были разработаны членами нашей группы, которая основана на пациентах, сообщаемых симптомами и признаками самопроверка. В зависимости от количества и тяжести симптомов, выявленных самими участниками исследования (самооценка) с помощью трекера невропатии, получается оценка от 0 до 44 баллов.

До этого исследования пациенты получали неоадъювантную или адъювантную химиотерапию на основе таксона. Пациентам будет предложено завершить самооценку симптомов и признаков невропатии с помощью помощи невропатии. Что ставит под сомнение симптомы качества, тяжести и распределения и направляет пользователя через систематическую оценку Pin-Prick от иглы и вибрации от мобильного телефона на последовательных уровнях от пальцев до колена на обеих ногах. Наконец, усилие расширения или оба великих пальцев будут оцениваться участником. Самопроверка основана на структуре ранней невропатии в Юте. После завершения самооценки CIPN пациентам будет предложено заполнить анкету относительно их удовлетворения системой оценки.

Основной целью исследования является определение оптимальной оценки отсечения системы оценки для различения между средней до тяжелой CIPN и отсутствием CIPN у выживших рака молочной железы. Оценка будет проведена у участников исследования, которые на основе стандартного физического обследования и истории болезни ранее были классифицированы, чтобы иметь CIPN без или средней до тяжелой степени. Специфичные для пациента значения представляют фундаментальные единицы для дальнейшего статистического анализа. Прежде всего, чувствительность и специфичность будут оценены для каждого возможного отсечения значения системы оценки. Кривая рабочей характеристики приемника (ROC) используется, чтобы показать графическим способом связи между чувствительностью и специфичностью. Он определяется как график чувствительности по сравнению с 1-специфичностью (ложноположительной скоростью) по различным отсечкам. Кривая ROC, соответствующая большей дискриминантной способности системы оценки, расположена ближе к верхнему левому углу. Площадь под кривой (AUC) суммирует все местоположение кривой ROC. AUC является эффективной и комбинированной мерой чувствительности и специфичности, которая описывает присущую достоверность полезности теста в целом, где большая область означает более полезный тест. Если AUC = 1, оценка отсечения идеально подходит в дифференциации между субъектами с и умеренным или тяжелым CIPN и без CIPN. Это происходит, когда распределение значений баллов для субъектов с событиями и без них не перекрывается. Напротив, AUC = 0,5 означает, что система оценки работает не лучше, чем случайность. Грубым руководством для классификации точности диагностического теста-традиционная система академических точек (AUCs 0,5-0,6 = неудача; 0,6-0,7 бедных; 0,7-0,8 = Fair, 0,8-0,9 = хорошо и 0,9-1 = отлично). Следовательно, любой балл, приводящий к AUC, не менее 0,7, будет оценен недостаточно полезен и не считается стоимостью преследования. Основываясь на этом определении, следующая система гипотез будет подвергнута статистическому анализу:

H0: AUC = 0,7 против H1: AUC ♠ 0,7. Непараметрические методы для оценки и тестирования AUC с использованием нормального приближения асимптотических свойств AUC со стандартными ошибками будут применяться. Технически, логистическая процедура SAS (SAS Institute Inc.) с оператором Roccontrast может использоваться для оценки AUC и его 95% -ного достоверного ограничения и для обеспечения значения P для теста, упомянутого выше. Уровень значимости двустороннего 10% является предпочтительным. Если статистическая значимость AUC будет достигнута, будет установлена ​​наиболее информационная (оптимальная) точка оценки для прогнозирования CIPN. Основываясь на дискуссиях с различными экспертами, оптимальность определяется как снижение оценки с чувствительностью не менее 90% и специфичностью не менее 80%. В дополнение к этому визуальному выбору подходящего значения отсечения, индекс YouDen (чувствительность + специфичность-1) будет применен для предложения оптимального значения отсечения для дальнейшего рассмотрения. В качестве дальнейшего анализа чувствительности взаимосвязь между тертирами баллов и частотой CIPN умеренной до тяжелой степени будет статистически протестирована с использованием непараметрического теста на упорядоченные различия между группами значений баллов. Он проверяет глобальную нулевую гипотезу о том, что распределение переменной отклика не отличается среди тертилей. Тест предназначен для обнаружения альтернатив упорядоченных различий, что означает, что частота CIPN умеренной до тяжелой степени увеличивается с третитилами значений баллов. Кроме того, влияние потенциальных факторов риска, включая историю курения, диабет, гипертонию, аутоиммунное заболевание, значительные сердечно-сосудистые заболевания, лечение бета-блокаторами, возраст, пол, индекс массы тела, показатель эффективности Карнофски, стадию опухоли, гистология, тип хирургии, время химиотерапии (неоадъювант, выступающий в покое, и тип химиотерапии в рации в рации в рации в рации в рации в рации в рации в зависимости от выступающего в рации по сравнению с выходом в поступление в поступление в действие. Хи-квадрат или точный тест Фишера.

Вторичная цель-удовлетворение системой оценки, которая будет оцениваться после завершения самооценки симптомов и признаков CIPN участниками исследования, используя трекер невропатии. Статистический анализ состоит из представления соответствующих пропорций. В случае неудовлетворенности уровня> 20%, система оценки нуждается в модификациях, прежде чем ее можно будет использовать в будущих исследованиях. В случае уровня неудовлетворенности> 40%, система оценки будет считаться неспособной.