Ravel 19, 2013 eine "mathematische Prognose Modelle sind viel besser als die Ärzte bei der Vorhersage der Ergebnisse und die Antworten der Patienten mit Lungenkrebs in Behandlung, nach einer neuen Studie angeboten heute (Samstag) um das nächste Forum der Europäischen Gesellschaft für Strahlentherapie und Onkologie (ESTRO). Teilen Sie diese: Siehe auch: Diese Unterschiede gelten trotz der Arzt gesehen hat das Individuum, die zusätzlichen Informationen bieten könnte und weiß, was die Prozedur Programm und Strahlung Dosis zweifellos sein wird. "Die Menge der verfügbaren Behandlungsoptionen für Patienten mit Lungenkrebs wächst, zusammen mit der Ebene der Person Patient zur Verfügung stehenden Informationen. Es ist offensichtlich, dass die Aufgabe eines Arztes in Zukunft erschweren kann", sagte der Sprecher, Arzt Cary Oberije, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der MAASTRO Klinik, Maastricht University Medical Center, Maastricht, Holland. "Wenn Entwürfe auf einzelnen beruht, Tumor und Behandlung Fakultäten zeigt derzeit die Ärzte, dann es ist unredlich, Behandlungsentscheidungen allein aufgrund der Ärzte Gedanken zu produzieren. Wir fühlen uns Typen muss Certanly in der medizinischen Praxis als Entscheidungsgrundlage umgesetzt." Arzt-Oberije und ihre Kollegen in den Niederlanden verwendet mathematische Modelle, die vor kurzem analysiert und veröffentlicht hatte. Die Modelle verwenden die letzten Patienten Information zu eine statistische Formel, die verwendet werden kann, um die Wahrscheinlichkeit von Ergebnis und Antworten zur Therapie mit Strahlentherapie mit oder ohne Chemotherapie für potenzielle Patienten zu schätzen. Bekommen Vorhersagen aus den mathematischen Modellen, die Forscher gestellte erfahrene Strahlung Onkologen, die Wahrscheinlichkeit von Lungenkrebspatienten Überleben für zwei Jahre oder dauerhaft von Atemnot (Dyspnoe) und Schwierigkeiten beim Schlucken (Dysphagie) zu zwei Zeitpunkten zu schätzen: 1) Nachdem sie zunächst für die stationäre gesehen hatten und 2) im Anschluss an der Behandlung Lösung machte war. Zum ersten Zeitpunkt glaubte die medizinische Praktiker zwei-Jahres-Überlebensrate bei 121 Patienten, Dyspnoe für 139 und Dysphagie für 146 Patienten. Zum zweiten Zeitpunkt wurden Vorhersagen nur für 35, 39 und 41 Menschen bzw. entwickelt. Für viele drei Vorhersagen und zu beiden Zeitpunkten übertraf die numerische Modelle erheblich die Ärzte vorhersagen, mit die Ärzte vorhersagen nicht viel besser als den erwarteten durch Zufall. Die Forscher aufgetragen die Ergebnisse auf eine eindeutigen Daten [1], auf denen die Fläche unterhalb der gezeichneten Linie kann, zur Messung der Genauigkeit der Vorhersagen verwendet werden; 1 repräsentiert eine perfekte Prognose 0,5 Vorhersagen, die in 50 % der Fälle, d.h. die gleiche Chance Recht hatten. Sie entdeckten, dass die Modellprognosen zunächst Zeitpunkt 0.76 für Dyspnoe, 0.71 für zwei-Jahres-Überlebensrate und 0,72 für Dysphagie waren. Im Gegensatz dazu waren die medizinische Praktiker Vorhersagen 0,56 und 0,59 0,52 bzw.. Die Designs hatte eine verbesserte guten Vorhersagewert (PPV)--ein Maß für den Anteil der Einzelpersonen, die korrekt gezählt wurden, innerhalb von zwei Jahren sterben oder Dyspnoe und Dysphagie--als die Ärzte zu erleben sein. Der negative Vorhersagewert (NPV)--ein Maß für den Anteil der Patienten, die nicht innerhalb von 2 Jahren sterben oder haben Probleme mit Atemnot und Schluckbeschwerden--war vergleichbar zwischen den Designs und der Ärzte. "Dies zeigt, dass die Entwürfe waren besser bei Ermittlung hohes Risiko-Patienten, die eine geringe Chance zu überleben oder eine hohe Wahrscheinlichkeit der Entwicklung erhebliche Atemnot oder Schluckbeschwerden, haben", sagte Dr. Oberije. Die Experten sagen, das es wichtig ist, dass weiterer Forschung, in wie Prognosemodellen abgeschlossen ist kann in klinische Standardtherapie integriert werden. Darüber hinaus ist die weitere Verbesserung der Modelle durch die Integration von die meisten neuesten Verbesserungen in den Bereichen Imaging, Genetik und andere Faktoren unerlässlich. Dies kann möglicherweise Therapie der Durchschnittsbürger Patient natürliches Make-up anpassen und Tumor geben "unserer Meinung nach kann Individualisierte Therapie nur gelingen, wenn Vorhersagemodelle in der klinischen Praxis genutzt werden. Wir haben gezeigt, dass die derzeitigen Modelle bereits Heilpraktiker übertreffen. Daher als ein starkes Argument gegenüber anwenden von Vorhersagemodellen und aktuelle medizinische Praxis, ändern diese Studie verwendet werden kann", sagte Dr. Oberije. "Korrekte Vorhersage der Ergebnisse ist sehr wichtig für viele Gründe," fuhr sie fort. "Erstens stellt es die Wahrscheinlichkeit um Behandlungspläne mit Kunden zu besprechen. Wenn Überlebens-Chancen sehr gering sind, können einige Patienten für eine bessere Lebensqualität und weniger aggressive Behandlung mit weniger Nebenwirkungen entscheiden. Zweitens dient sie vielleicht beurteilen, welche Personen die Kriterien für eine spezifische klinische Prüfung erfüllen. Dritte, entsprechende Voraussagen machen es möglich, zu verbessern und die Behandlung zu optimieren. Derzeit Behandlung Anweisungen gelten für die gesamte Lunge-Krebs-Bevölkerung, aber wir sind uns bewusst, dass einige Patienten behandelt werden, während andere nicht sind und einige Patienten Probleme mit schweren Nebenwirkungen, haben während andere nicht. Wir alle wissen, dass es gibt viele Faktoren, die bei der Behandlung von Patienten eine Rolle spielen können und Prognosemodellen können sie alle kombinieren." Im Moment sind nicht Prognosemodellen so weit verbreitet, weil sie vielleicht von Heilpraktiker sein könnte. Oberije Arzt sagt, es gibt eine Menge Gründe: einige Modelle fehlen wissenschaftlichen Glaubwürdigkeit; andere haben nicht noch getestet; die Modelle müssen vorhanden und einfach zu bedienen durch Ärzte sein; und viele Ärzte immer noch denken, dass ein Patient sehen sie Informationen gibt, die in einem Produkt abgefangen werden kann nicht. "Unsere Studie zeigt, dass es sehr unwahrscheinlich ist, dass ein Arzt ein Modell übertreffen kann," so Plassnik. Führer der ESTRO, Professor Vincenzo Valentini, ein Onkologe am Policlinico Universitario A. Gemelli, Rom, Italien, kommentiert: "die boomenden Bildgebung, biologische und klinische Angaben kann Ihre Entscheidung-Fähigkeit von jeder Onkologe herausfordern. Das Verständnis der Information Management Sciences ist jetzt eine Priorität für Strahlung Onkologen so, wie sie ihre Entscheidungen zur Behandlung und Therapie für persönliche Patienten zuzuschneiden. " [1] Für die Mathematiker unter euch wird das Diagramm als ein Ort Underneath the Curve (AUC) der Receiver Operating Merkmal (ROC) erkannt. [2] Diese Arbeit wurde teilweise finanziert durch den Europäischen Fonds für Regionalentwicklung (INTERREG/EFRO), erteilt von der niederländischen Cancer Society (KWF) und die Mitte für Translational Molekulare Medizin (CTMM). Teilen diese Geschichte auf Facebook, Twitter und Google: andere social Bookmark einreichen und diskutieren Werkzeuge: Geschichte Quelle: die oben erwähnte Geschichte ist abgedruckt von Materialien, die von der Europäischen Gesellschaft für Strahlentherapie und Onkologie (ESTRO) über EurekAlert!, ein Service von AAAS. Hinweis: Materialien konnte für Größe und Inhalt bearbeitet werden. Kontaktieren Sie für weitere Informationen bitte die oben zitierte Quelle. Hinweis: Wenn kein Autor angegeben ist, wird der Ursprung stattdessen zitiert. Haftungsausschluss: Dieser kurze Artikel soll nicht medizinische Beratung, Diagnose oder Behandlung. Hier geäußerten Ansichten spiegeln nicht grundsätzlich die ScienceDaily oder seiner Mitarbeiter.
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