Muster heilmittelverordnung zahnarzt

Nicht-Mischungskurmodelle verfolgen einen anderen Ansatz, um das Überleben zu modellieren. Viele Nicht-Mischungskurmodelle können als Cox proportionale Gefahrenmodelle betrachtet werden, die eine Aushärtungsfraktion ermöglichen. Für jedes Regime hat Abb. 3 Kaplan-Meier Überlebensplots entlang von Plots, die auf dem unangepassten Weibull-Mischkurmodell und dem Weibull-Nichtmischungskurmodell basieren. Die modellbasierten Überlebenskurven passen so eng zu den Kaplan-Meier-Kurven, dass es schwierig ist, zwischen den 3 Kurven auf dem Diagramm zu unterscheiden. Abbildung 3 zeigt, dass sowohl die Mischungs- als auch die Nichtmischungskurmodelle gut zu den Multiplemyelom-Daten passen und ein nützliches Werkzeug sein können, um die Trends über Die Therapien hinweg zu beschreiben. Während Kurmodelle in den letzten 20 Jahren oder mehr ein beliebter Bestandteil der statistischen Literatur waren, wurden sie in einigen Bereichen der klinischen Literatur nicht umgesetzt. Der Zweck dieses Artikels ist es, Heilungsmodelle zu überprüfen, in der Hoffnung, dass einige Forscher die Modelle als nützliche Alternative zu Standard-Überlebensmodellen finden, wenn sie einige Arten von Krebsüberlebensdaten analysieren. Zu diesem Zweck beschreiben wir zunächst ziemlich untechnisch, was Kurmodelle sind und wie sie sich von weiter verbreiteten Überlebensmodellen unterscheiden. Anschließend stellen wir eine Analyse des Heilungsmodells mehrerer Myelomdaten aus dem UAMS vor. Multiples Myelom wird im Allgemeinen als unheilbare Krankheit angesehen (4), aber Forscher am UAMS haben einen Ansatz namens Total Therapy entwickelt, der es einigen Patienten mit multiplem Myelom ermöglichen kann, langfristige Überlebende zu sein. Die Analyse wird zeigen, welche zusätzlichen Informationen aus der Verwendung einer Heilungsmodellanalyse über eine Standard-Cox-Analyse hinaus gewonnen werden können.

Das Cox-Modell ermöglicht es uns zu testen, ob PFS unter den Total Therapy Therapien gleich ist, während wir andere Kovariaten steuern und eine Gesamtzusammenfassung von PFS liefern. Wenn das Überleben sich auf dem Plateau befindet, wie in Abb. 2 gezeigt, gibt es einen Hinweis darauf, dass ein Teil der Patienten Langzeitüberlebende eines multiplen Myeloms sein könnte. Ein Heilungsmodell könnte den Anteil der Langzeitüberlebenden bei jeder Therapie abschätzen und testen, ob sich die Anteile im Vergleich zu den Therapien verändert haben. Darüber hinaus können Heilungsmodelle das Überleben von Patienten charakterisieren, die keine Langzeitüberlebenden sind. Ein Beispiel für Daten, für die Heilungsmodelle nützlich sein könnten, ist in Abb. 1, der PFS-Kurve für Patienten, die an der University of Arkansas for Medical Sciences (UAMS; Little Rock, AR) erste Total Therapy Studie (TT1), die einen Tandem-Autotransplantat-Ansatz für Patienten mit multiplem Myelom (1, 2) testete. Hier bei pfS wird vom Zeitpunkt der Reaktion auf den ersten Tod oder die erste Progression definiert, wobei Patienten, von der zuletzt bekannt war, dass sie ohne Progression am Tag des letzten Kontakts zensiert sind, am Leben sind.

Mit der aktuellen Menge an Follow-up, gibt es ein flaches Plateau nach 15 Jahren. Eine Möglichkeit, diese Kurve zu interpretieren, ist, dass es 2 Gruppen von Patienten in dieser Studie gibt. Eine Gruppe von Patienten ist Langzeitüberlebende und wird während der Nachbeobachtung der Studie nicht scheitern, während der Rest der Patienten in den ersten 15 Jahren der Studie ausfallen wird. Während sich die Anwendung dieses Artikels auf multiples Myelom konzentrierte, könnten die oben beschriebenen statistischen Tools für eine Vielzahl von Krebsarten nützlich sein. Therapien für eine Reihe von Krebsarten werden geglaubt, um eine Heilung unter einer Teilmenge von Patienten zu induzieren. Krankheitsstandorte, an denen dies der Fall sein kann, sind Burkitt-Lymphom und Hodgkin-Krankheit (26), Kopf- und Nackenkrebs (27), Dickdarmkrebs (28), Melanom (29) und akute promyelocytische und myelooide Leukämie (30–32). Wir können auch Nicht-Mischungskurmodelle verwenden, um die Trends in den multiplen Myelom-Daten zu untersuchen. Wir fassen ein Weibull-Nichtmischungskurmodell zusammen, mit technischen Details der Parametrierung im Ergänzungsmaterial. Für den langfristigen Teil des Modells deuten HRs unter 1 auf einen Anstieg des Anteils der Langzeitüberlebenden hin, während für das kurzfristige Modell HRs mehr als 1 auf eine Verbesserung des kurzfristigen Überlebens hindeuten.