Источник: CC0 Public Domain
Исследователи из SWOG Cancer Research Network разработали и проверили модель прогнозирования риска для определения того, какие пациенты с запущенным раком, участвующие в клинических испытаниях, подвергаются наибольшему риску незапланированных посещений отделения неотложной помощи и госпитализаций.
Определение того, какие пациенты подвергаются значительно более высокому риску, может помочь в принятии мер по снижению необходимости в таких посещениях, что позволит улучшить качество лечения и сократить расходы.
Работа будет представлена в виде устного доклада Доном Л. Хершманом, доктором медицины и магистром наук, на симпозиуме ASCO Quality Care 2024, который пройдет 27–28 сентября в Сан-Франциско.
Доктор Хершман — профессор медицины и эпидемиологии Американского онкологического общества в Медицинском центре Ирвинга Колумбийского университета, заместитель директора Центра комплексного лечения онкологических заболеваний Герберта Ирвинга и избранный сопредседатель группы SWOG Cancer Research Network, группы клинических испытаний.
«Если мы сможем легко идентифицировать пациентов с самым высоким риском использования неотложной помощи», — сказал Хершман, «мы сможем нацеливаться на вмешательства, которые доказали свою полезность, такие как активный мониторинг симптомов, и мы сможем лучше изучить новые стратегии для снижения этого риска».
Команда Хершмана связала данные по заявлениям Medicare с данными шести клинических испытаний SWOG по лечению рака на поздних стадиях, чтобы определить пребывание в больнице или визиты в отделение неотложной помощи зарегистрированными пациентами. Они обнаружили, что более двух третей (67,5%) из 1397 пациентов, данные которых они проанализировали, совершили по крайней мере один такой визит в течение одного года после их регистрации в исследовании.
Исследователи разделили данные пациентов на обучающий набор данных (60%) для использования при разработке модели и тестовый набор данных (40%) для последующей проверки этой модели.
Для построения модели прогнозирования риска они рассмотрели 23 базовых фактора (факторы, присутствовавшие при первой регистрации пациентов), включая социально-демографические, географические, клинические и лечебные факторы. Другие изученные факторы включали наличие у пациента любого из выбранного набора дополнительных заболеваний или состояний здоровья, известных как сопутствующие заболевания, факторы, которые обычно не регистрируются в базах данных испытаний, но доступны исследовательской группе через уникальную связь SWOG с претензиями Medicare.
Из набора обучающих данных исследователи вывели окончательную модель риска, которая включала четыре индивидуальных фактора риска: статус работоспособности пациента (мера того, насколько хорошо пациент способен выполнять повседневные действия) и наличие у пациента ишемической болезни сердца, гипертонии или заболевания печени. Модель также корректировалась с учетом типа рака пациента, в частности, наличия у пациента рака простаты.
Среди пациентов в обучающем наборе, те, у кого было два или более из четырех факторов риска, имели более чем в три раза больший риск использования неотложной помощи по сравнению с пациентами, у которых не было ни одного или одного фактора риска.
Исследователи использовали тестовый набор данных для проверки эффективности своей модели. Результаты были аналогичны тем, которые были получены с обучающим набором данных, что подтверждает обоснованность модели прогнозирования риска.
Когда были рассмотрены все пациенты, те, кто находился в квартиле с самым высоким риском — пациенты с тремя или четырьмя факторами риска — имели более чем в четыре раза больший риск (коэффициент шансов = 4,23) пребывания в больнице или посещения отделения неотложной помощи по сравнению с пациентами в квартиле с самым низким риском (пациенты с нулевыми факторами риска).
Критерии приемлемости клинических испытаний часто исключали пациентов с определенными сопутствующими заболеваниями. В последние годы были предприняты согласованные усилия по устранению некоторых из этих критериев, открыв набор в испытания для пациентов с большим количеством сопутствующих заболеваний, что может означать больше пациентов с повышенным риском использования неотложной помощи.
«Благодаря работе ASCO и других организаций испытания стали более инклюзивными для пациентов с некоторыми сопутствующими заболеваниями», — сказал старший автор работы Джозеф М. Унгер, доктор философии, доцент Онкологического центра Фреда Хатча, биостатистик SWOG и исследователь служб здравоохранения.
«Это также может оказать благотворное влияние на сокращение различий в доступе к испытаниям для пациентов с разным социально-демографическим положением, которые могут отличаться по распространенности сопутствующих заболеваний. Однако наша работа также подчеркивает, как исследователи и специалисты по испытаниям должны предвидеть более высокий риск использования неотложной помощи».
Дополнительная информация: «Разработка и проверка модели прогнозирования риска использования неотложной помощи среди пациентов с запущенным раком в клинических испытаниях». Устная сессия тезисов A, 27.09.2024 13:00–14:30 по тихоокеанскому времени
https://meetings.asco.org/meetings/2024-asco-quality-care-symposium/321/program-guide/scheduled-sessions Предоставлено Сетью исследований рака SWOG
