Cum afectează definițiile din EHR rezultatele studiilor pe cancerul mamar

Cât de strictă trebuie să fie definiția?

O analiză nouă, realizată pe rețeaua TriNetX, a comparat trei definiții diferite din registrele electronice de sănătate pentru cancerul mamar invaziv. Cercetătorii au asociat pacienții prin scoruri de propensiune, pentru a vedea cum fiecare definiție influențează estimările de rezultate în viața reală.

Studiul, desfășurat în mai multe sisteme de sănătate din SUA, arată impactul selecției fenotipului pe cercetările oncologice.

Investigatorii au construit trei fenotipuri calculabile, bazate pe coduri de diagnostic, rapoarte de patologie și înregistrări de tratament.

Au aplicat fiecare definiție pe aceeași populație de pacienți, apoi au folosit asocierea prin scoruri de propensiune pentru a echilibra vârsta, stadiul, comorbiditățile și modelele de tratament.

Măsurile de rezultat au inclus supraviețuirea generală, rata de recidivă și utilizarea chimioterapiei.

Au apărut diferențe: o definiție a captat o cohortă mai largă, mai tânără, cu supraviețuire mai bună, în timp ce alta a identificat pacienți cu boală mai avansată și recidivă mai mare.

Variația provine din cât de strict cer fenotipurile confirmare prin patologie, față de dependența de codurile de facturare.

Dezbinarea distorsionează dovezile din viața reală?

Când s-a aplicat definiția cea mai strictă — care cerea boală invazivă confirmată prin patologie și o intervenție chirurgicală documentată — cohortă asociată a cupins 4.212 femei, cu o vârstă mediană de 58 ani. Supraviețuirea la cinci ani a fost de 88%.

O definiție mai laxă, care accepta orice cod de diagnostic pentru cancer mamar plus o cerere de chimioterapie, a identificat 6.845 pacienți, vârstă mediană 55 ani, cu o supraviețuire la cinci ani de 81%.

Fenotipul intermediar s-a situat între aceste extreme.

Cercetătorii au observat că definiția mai laxă a introdus pacienți cu leziuni in situ sau boală metastatică, greșit clasificate ca invazive, ceea ce a inflat estimările de mortalitate.

Rezultatele ridică îngrijorări pentru clinicieni și reglementatori care se bazează pe date derivate din EHR. „Dacă ne bazăm liniile directoare de tratament pe studii care folosesc fenotipuri neregulate, riscăm să informăm greșit practica clinică”, a declarat dr.

Laura Chen, autorul principal. Studiul demonstrează că chiar și după ajustare statistică, definiția de bază a cazului poate deplasa metricile de rezultat cu până la 7 puncte procentuale. Această variabilitate poate afecta deciziile de aprobare a medicamentelor, modelarea politicilor de sănătate și cercetările de eficacitate comparativă.

Cum afectează definiția fenotipului rezultatele în viața reală?

Autorii recomandă raportare transparentă a algoritmilor de fenotip și încurajează utilizarea mai multor definiții în analizele de sensibilitate. Sugerează de asemenea ca consorțiile colaborative să dezvolue fenotipuri standardizate și validate pentru cancerele frecvente, pentru a îmbunătăți reproducibilitatea.

Ce este o asociere prin scoruri de propensiune?

Este o tehnică statistică care asociază pacienți cu caracteristici similare între grupuri, reducând confuzia la compararea rezultatelor.

De ce contează definițiile diferite din EHR?

Pentru că selectează subgrupuri diferite de pacienți, ducând la estimări divergente de supraviețuire și recidivă, care pot influența deciziile clinice și de politică.

Cum pot cercetătorii asigura rezultate fiabile?

Prin documentarea clară a criteriilor de fenotip, utilizarea definițiilor validate și testarea rezultatelor pe mai multe definiții de caz.