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 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

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

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

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

SOPRAVVIVENZA sopravvivenza attuale sopravvivenza attesa diagnosi follow-up

SOPRAVVIVENZA preparazionepreparazione sopravvivenza attesa diagnosi follow-up

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

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

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

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

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

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

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

SOPRAVVIVENZA ipotesi più realistiche sopravvivenza attesa diagnosi follow-up

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

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

RISULTATI

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

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

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

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

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

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

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%

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

X Riunione AIRT Reggio Emilia 6 Aprile 2006