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ANALISI COMPARATIVA DEI METODI DI STIMA DELLA SOPRAVVIVENZA DI COORTE E DI PERIODO. IL CONTRIBUTO DELLA COMPUTER SIMULATION I. Rashid A. Verdecchia L.

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Presentazione sul tema: "ANALISI COMPARATIVA DEI METODI DI STIMA DELLA SOPRAVVIVENZA DI COORTE E DI PERIODO. IL CONTRIBUTO DELLA COMPUTER SIMULATION I. Rashid A. Verdecchia L."— Transcript della presentazione:

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 X Riunione 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 numero pazienti prognosi trend incidenza trend sopravvivenza numero anni diagnosi sopravvivenza 5/10 anni follow-up dopo diagnosi metodo più adatto simulazione della REALTÀ descrivono il comportamento del mondo reale utilizzate per descrivere sistemi complessi utilizzate per estendere lapplicazione di teorie simulazioni

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

5 SIMULAZIONI numero di elaborazioni numero pazienti prognosi malattia mammella colon-retto polmone trend incidenza stabile aumento diminuzione trend sopravvivenza stabile aumento elevato aumento anni di diagnosi sopravvivenza a 5 anni a 10 anni anni di follow-up nessuno combinazioni 1000 replicazioni simulazioni 2 settimane

6 SOPRAVVIVENZA sopravvivenza attuale sopravvivenza attesa diagnosi follow-up

7 SOPRAVVIVENZA preparazionepreparazione sopravvivenza attesa diagnosi follow-up

8 SOPRAVVIVENZA sopravvivenza di coorte sopravvivenza attesa diagnosi: anni 0-4 diagnosi follow-up

9 SOPRAVVIVENZA sopravvivenza di coorte completa sopravvivenza attesa diagnosi: anni 0-9 diagnosi follow-up

10 SOPRAVVIVENZA sopravvivenza di periodo sopravvivenza attesa diagnosi : anni 0-9 stima anni 5-9 diagnosi follow-up

11 SOPRAVVIVENZA sopravvivenza quasi completa # sopravvivenza attesa diagnosi: anni 1-9 diagnosi follow-up

12 SOPRAVVIVENZA sopravvivenza quasi completa # sopravvivenza attesa diagnosi: anni 2-9 diagnosi follow-up

13 SOPRAVVIVENZA sopravvivenza quasi completa # sopravvivenza attesa diagnosi: anni 3-9 diagnosi follow-up

14 SOPRAVVIVENZA sopravvivenza quasi completa # sopravvivenza attesa diagnosi: anni 4-9 diagnosi follow-up

15 SOPRAVVIVENZA ipotesi più realistiche sopravvivenza attesa diagnosi follow-up

16 SOPRAVVIVENZA sopravvivenza periodo completa sopravvivenza attesa anni 0-9 stima 5-9 diagnosi follow-up

17 SOPRAVVIVENZA sopravvivenza ibrida sopravvivenza attesa anni 2-9 stima 5-9 diagnosi follow-up

18 RISULTATI

19 caso follow-up = diagnosi COM PER QC4 COM PER ADIA NPAZ sopravvivenza a 5 anni nessuna ipotesi su trend incidenza-sopravvivenza replic sopravvivenza a 10 anni

20 RISULTATI caso follow-up = diagnosi COMPER QC4 COMPER ADIA NPAZ Ipotesi: sopravvivenza in elevato miglioramento replic sopravvivenza a 5 anni sopravvivenza a 10 anni

21 RISULTATI caso follow-up = diagnosi COM PER ADIA NPAZ Ipotesi: sopravvivenza stabile COM replic sopravvivenza a 5 anni sopravvivenza a 10 anni

22 RISULTATI caso follow-up = diagnosi + 2 PERCHYB QC3 PERC HYB PERC ADIA NPAZ replic HYB sopravvivenza a 5 anni nessuna ipotesi su trend incidenza-sopravvivenza sopravvivenza a 10 anni

23 RISULTATI caso follow-up = diagnosi + 2 HYB QC3 QC4 PERC HYB ADIA NPAZ Ipotesi: sopravvivenza in elevato miglioramento replic HYB sopravvivenza a 5 anni sopravvivenza a 10 anni

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

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

26 CONCLUSIONI ConclusioniConclusioni Le simulazioni hanno fornito una guida alla stima ottimale della prognosi attuale dei pazienti Nella pratica dei Registri Tumori lanalisi di periodo è difficilmente applicabile ma la sua validità è confermata Nei casi, più comuni, in cui il follow-up sia più aggiornato della incidenza, i metodi proposti derivati dallanalisi di periodo sono risultati essere i più efficienti In certe condizioni, le formulazioni di coorte da noi chiamate quasi-complete sono risultate migliori o equiparabili a quelle basate sullanalisi di periodo

27 X Riunione AIRT Reggio Emilia 6 Aprile 2006


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