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ANALISI COMPARATIVA DEI METODI DI STIMA DELLA SOPRAVVIVENZA DI COORTE E DI PERIODO.

ANALISI COMPARATIVA DEI METODI DI STIMA DELLA SOPRAVVIVENZA DI COORTE E DI PERIODO. IL CONTRIBUTO DELLA COMPUTER SIMULATION. I. Rashid A. Verdecchia L. Marcheselli R. De Angelis M. Federico. X Riunione AIRT Reggio Emilia 6 Aprile 2006. OBIETTIVO. obiettivi dello studio.

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ANALISI COMPARATIVA DEI METODI DI STIMA DELLA SOPRAVVIVENZA DI COORTE E DI PERIODO.

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  1. ANALISI COMPARATIVA DEI METODI DI STIMA DELLA SOPRAVVIVENZA DI COORTE E DI PERIODO. IL CONTRIBUTO DELLA COMPUTER SIMULATION I. Rashid A. Verdecchia L. Marcheselli R. De Angelis M. Federico XRiunione AIRT Reggio Emilia 6 Aprile 2006

  2. OBIETTIVO obiettivi dello studio • fornire uno strumento per stimare la prognosi attuale dei pazienti con tumore • testare le performance dei metodi di coorte e di periodo nello stimare la sopravvivenza attuale • indicare quale sia il migliore metodo per la stima della sopravvivenza attuale per ogni possibile condizione strumento utilizzato:simulazione al computer

  3. SIMULAZIONI modello di simulazioni • descrivono il comportamento del mondo reale • utilizzate per descrivere sistemi complessi • utilizzate per estendere l’applicazione di teorie simulazioni simulazione della REALTÀ numero pazienti prognosi trend incidenza trend sopravvivenza numero anni diagnosi sopravvivenza 5/10 anni follow-up dopo diagnosi metodo più adatto

  4. SIMULAZIONI descrizione macroscopica NPAZ PROG INCI MIGL ADIA K FUP Replicazioni db ATT calcolo sopravvivenza generazione pazienti virtuali COO COM OUT elaborazioni INC PER PCO HYB scelta e dimensionamento modello HYM QC1 QC2 QC3 QC4

  5. SIMULAZIONI numero di elaborazioni • 10 • 50 • 100 • 500 • 1000 numero pazienti 3240 combinazioni • mammella • colon-retto • polmone prognosi malattia 1000 replicazioni • stabile • aumento • diminuzione trend incidenza • stabile • aumento • elevato aumento trend sopravvivenza 3.240.000 simulazioni • 1 • 3 • 5 anni di diagnosi • a 5 anni • a 10 anni sopravvivenza • nessuno • 1 • 2 • 3 anni di follow-up 2 settimane

  6. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 0 1 2 3 4 5 sopravvivenza attuale follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi sopravvivenza attesa

  7. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 5 0 1 2 3 4 4 5 5 0 1 2 3 3 4 4 5 5 0 1 2 2 3 3 4 4 5 5 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 preparazione follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi sopravvivenza attesa

  8. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 sopravvivenza di coorte follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi diagnosi: anni 0-4 sopravvivenza attesa

  9. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 sopravvivenza di coorte completa follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi diagnosi: anni 0-9 sopravvivenza attesa

  10. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 sopravvivenza di periodo follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi diagnosi : anni 0-9 stima anni 5-9 sopravvivenza attesa

  11. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 sopravvivenza “quasi” completa #1 follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi diagnosi: anni 1-9 sopravvivenza attesa

  12. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 sopravvivenza “quasi” completa #2 follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi diagnosi: anni 2-9 sopravvivenza attesa

  13. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 sopravvivenza “quasi” completa #3 follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi diagnosi: anni 3-9 sopravvivenza attesa

  14. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 sopravvivenza “quasi” completa #4 follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi diagnosi: anni 4-9 sopravvivenza attesa

  15. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 5 5 0 1 2 3 4 5 4 4 0 1 2 3 4 5 3 3 0 1 2 3 4 5 2 2 1 ipotesi più realistiche follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi 5 4 5 3 4 5 2 3 4 5 1 2 3 4 5 sopravvivenza attesa

  16. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 5 5 0 1 2 3 4 5 4 4 0 1 2 3 4 5 3 3 0 1 2 3 4 5 2 2 1 sopravvivenza periodo “completa” follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi 5 4 5 3 4 5 2 3 4 5 1 2 3 4 5 anni 0-9  stima 5-9 sopravvivenza attesa

  17. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 SOPRAVVIVENZA 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 sopravvivenza ibrida follow-up 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 diagnosi 5 4 5 3 4 5 2 3 4 5 1 2 3 4 5 anni 2-9  stima 5-9 sopravvivenza attesa

  18. RISULTATI

  19. RISULTATI caso follow-up = diagnosi replic. 27.000 nessuna ipotesi su trend incidenza-sopravvivenza ADIA PER PER PER QC4 QC4 5 3 1 sopravvivenza a 5 anni COM PER PER PER PER COM COM PER PER PER 10 50 100 500 1000 PER PER PER PER PER 5 3 1 sopravvivenza a 10 anni COM PER PER PER PER COM COM PER PER PER NPAZ 10 50 100 500 1000

  20. RISULTATI caso follow-up = diagnosi replic. 9.000 Ipotesi: sopravvivenza in elevato miglioramento ADIA PER PER PER QC4 QC4 5 3 1 sopravvivenza a 5 anni PER PER PER PER PER COM PER PER PER PER 10 50 100 500 1000 PER PER PER PER PER 5 3 1 sopravvivenza a 10 anni PER PER PER PER PER COM PER PER PER PER NPAZ 10 50 100 500 1000

  21. RISULTATI caso follow-up = diagnosi replic. 9.000 Ipotesi: sopravvivenza stabile ADIA PER PER PER PER PER 5 3 1 sopravvivenza a 5 anni COM COM COM COM PER COM COM COM COM COM 10 50 100 500 1000 COM COM COM COM COM 5 3 1 sopravvivenza a 10 anni COM COM COM COM COM COM COM COM COM COM NPAZ 10 50 100 500 1000

  22. RISULTATI caso follow-up = diagnosi + 2 replic. 27.000 nessuna ipotesi su trend incidenza-sopravvivenza ADIA QC3 QC3 QC3 QC3 QC3 5 3 1 sopravvivenza a 5 anni HYB HYB HYB HYB HYB PERC HYB HYB HYB HYB 10 50 100 500 1000 PERC HYB HYB HYB HYB 5 3 1 sopravvivenza a 10 anni PERC HYB HYB HYB HYB PERC PERC PERC HYB HYB NPAZ 10 50 100 500 1000

  23. RISULTATI caso follow-up = diagnosi + 2 replic. 9.000 Ipotesi: sopravvivenza in elevato miglioramento ADIA QC3 QC3 QC3 QC3 QC4 5 3 1 sopravvivenza a 5 anni HYB HYB HYB HYB HYB HYB HYB HYB HYB HYB 10 50 100 500 1000 HYB HYB HYB HYB HYB 5 3 1 sopravvivenza a 10 anni PERC HYB HYB HYB HYB PERC PERC HYB HYB HYB NPAZ 10 50 100 500 1000

  24. RISULTATI 35 56% 28% 10 alcuni indicatori di performance.Ipotesi sopravvivenza in miglioramento livello di sottostima variabilità COO COM PER HYB PERC QC3

  25. RISULTATI Mammella, Modena, 2003 follow-up al 31/12/2004 numero casi: 560 miglioramento prognosi 92,9% CART – Regression Tree Analysis FUP=0 sì no MIGL=no MIGL=sì NUMP>50 k=5 NDIA=1 FUP<3 FUP=3 HYB NDIA<5 NUMP<50 k=10 HYB PERC HYB FUP=1 NDIA<5 k=10 FUP<3 PER COM NDIA>1 NDIA=1 NDIA<5 QC2 HYB COM COM PER PER PERC PERC COM QC2 HYB HYB PERC

  26. CONCLUSIONI Conclusioni • Le simulazioni hanno fornito unaguida alla stima ottimale della prognosi attuale dei pazienti • Nella pratica dei Registri Tumoril’analisi di periodo è difficilmente applicabile mala sua validità è confermata • Nei casi, più comuni, in cui il follow-up sia più aggiornato della incidenza, imetodi proposti derivati dall’analisi di periodo sono risultati essere i più efficienti • In certe condizioni, le formulazioni di coorte da noi chiamatequasi-complete sono risultate migliori o equiparabili a quelle basate sull’analisi di periodo

  27. XRiunione AIRT Reggio Emilia 6 Aprile 2006

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