全基因组和转录组分析指导晚期癌症治疗的真实世界临床有效性

WGTA 通过为每个人的基因组图谱量身定制治疗方案，为改善患者的健康状况提供了机会。 BC POG 计划是一项单臂研究，将 WGTA 信息整合到晚期、无法治愈的癌症患者的临床决策中。POG 方法的临床有效性尚不清楚。 这项回顾性准实验观察研究将评估 WGTA 在指导晚期癌症治疗方面的实际有效性。 为了确定 POG 单臂方法的反事实，将使用匹配方法与行政医疗保健数据相结合。 然后将估计 POG 方法与匹配对照中的常规护理相比的生存影响。

具体目标和假设

本研究旨在评估 POG 方法与常规护理相比对晚期癌症患者的总体生存效果。

假设（无效）：POG 患者和常规护理患者的生存率没有差异

假设（备选）：启动 WGTA 的 POG 患者平均寿命比常规护理患者长

学习规划

本研究将采用回顾性队列设计。 队列将包括同意接受 POG 并在 2014 年 7 月至 2017 年 12 月期间接受 WGTA 活检并匹配常规护理对照的患者。 2014 年 7 月之前入组的 POG 患者将被排除在我们的研究之外，因为在此可行性期间，转诊临床医生采用了高水平的个案招募选择。 常规护理患者将使用监督学习技术与 POG 患者相匹配。 研究期间将从患者诊断出转移性癌症的时间到 2018 年 12 月 31 日。

数据源

对于 2017 年 12 月之前在 BC 诊断出患有癌症的所有成年患者（>18 岁），将从 BC Cancer 获得去识别化的基于人群的管理数据集。 POG 患者将从 BC 癌症结果和监测集成系统 (OaSIS) POG 模块数据库中识别出来。 符合条件的对照患者将从卑诗省癌症登记处（BC Cancer Registry）中确定，这是一个基于人口的省级癌症登记处。 这些数据将使用特定于机构的标识符与来自 BC 癌症药房数据库、放射治疗数据库和癌症机构信息系统 (CAIS) 的数据相关联。

统计方法

研究人员将根据 POG 患者和常规护理患者的转移性疾病诊断日期进行匹配。 他们将应用基于 1:1 遗传算法的匹配（在敏感性分析中为 1:2），并根据倾向评分和基线协变量匹配患者，包括患者人口统计学、临床特征、治疗史和转移性疾病诊断前的医疗保健利用情况。 必要时，将对匹配分析进行分层，以说明癌症类型之间的差异。

为了估计 POG 患者和匹配对照的总生存期，将使用非参数和参数生存分析。 这些分析将针对审查进行调整。 研究人员将通过亚组分析探索跨癌症亚型临床有效性的异质性，并使用情景分析来确定未来 WGTA 应用变化对临床有效性的影响。