Modeliranje umrljivosti zaradi bolezni z uporabo razširjenega večstanjskega modela

Pri preučevanju preživetja dane skupine bolnikov različni vmesni dogodki lahko vplivajo na stopnjo preživetja. Večstanjski modeli so v analizi preživetja ustaljeno orodje, ki vmesne dogodke (npr. ponovitev ali napredovanje bolezni, neželeni dogodek) ustrezno obravnavajo v analizi in preučujejo njihov vpliv na končni izid. Tovrstni modeli se dandanes pogosto uporabljajo v medicini s ciljem nadaljnjega razumevanja bremena obravnavane bolezni in procesa okrevanja. V okviru projekta se bomo osredotočili na analizo vzroka smrti bolnikov, ko te informacije ni na voljo v podatkih. Osnovni cilj je namesto splošne umrljivosti, ločiti med umrljivostjo zaradi bolezni in umrljivostjo zaradi drugih (populacijskih) vzrokov. Področje, ki se ukvarja s tovrstno analizo, je relativno preživetje, pri katerem si pomagamo z zunanjimi tabelami umrljivosti podanimi na populacijski ravni. Cilj projekta bo uporabiti idejo relativnega preživetja v okviru poljubnega večstanjskega modela, s čimer bomo lahko splošno umrljivost ločili glede na vzrok smrti. V predhodnem delu [1] smo obravnavali povezavo med večstanjskimi modeli in relativnim preživetjem, kjer smo predlagali način združevanja obeh pristopov, vendar se ta članek osredotoča izključno na neparametrično ocenjevanje. Naslednji smiselni korak je definicija regresijskega modela znotraj razširjenega večstanjskega modela. Do zdaj so bili predlagani številni regresijski pristopi za splošne večstanjske modele (ki večinoma temeljijo na Coxovem modelu), vendar so bile te ideje le redko razširjene na primer, ko nas zanima vzrok smrti. Tekom projekta bomo zastavili celoviti regresijski okvir, ki bo lahko upošteval vse morebitne izzive modeliranja kot na primer: upoštevanje vmesnih dogodkov in poznega vstopa bolnikov v modelu, definiranje cenilk za osnovno tveganje in regresijske koeficiente, podajanje napovedi modela, in oceno variance. Ključni cilj našega projekta bo razumevanje teoretičnih lastnosti podane metodologije in delovanje metodologije v praksi. V ta namen bomo izvedli vsestransko simulacijsko študijo, ki bo dala podrobnejši vpogled v lastnosti metodologije in razumela morebitne pasti, ki se lahko pojavijo ob njeni uporabi. Motivacija za definicijo razširjenega večstanjskega modela izhaja iz medicinske prakse pri obravnavi bolnikov z morebitnimi vmesnimi dogodki in nezanemarljivo verjetnostjo smrti zaradi drugih vzrokov. V preteklem letu je bil vodja projekta soavtor treh člankov, ki prikazujejo klinični pomen te metodologije. Pristop, ki ga bomo razvili znotraj projekta, bo uporabljen tudi na medicinskih podatkih z namenom pridobivanja nadaljnjega znanja o bolezni. Prepričani smo, da bodo tovrstne analize ilustrirale pomembnost tega dela in predstavile njeno uporabnost za prakso. Vsaka nova statistična metodologija je običajno podana skupaj z računalniško implementacijo, ki je uporabniku prijazna, kar bo eden izmed ciljev našega projekta. Pripravljena računalniška koda se bo nanašala na dva R paketa, in sicer relsurv (ki ga je prvotno napisala Maja Pohar Perme, trenutno pa ga vzdržuje vodja projekta) in mstate (pripravila sta ga nizozemska raziskovalca Hein Putter in Liesbeth C. de Wreede). Oba paketa nudita različne funkcije za lažjo uporabo metod relativnega preživetja in večstanjskih modelov ter sta bila osnova za programsko implementacijo prejšnjega dela [1]. S tem verjamemo, da se bo razvita metodologija z lahkoto uporabljala s strani širše statistične skupnosti. Prejšnja raziskava [1] je bila opravljena v sodelovanju s strokovnjaki s področja relativnega preživetja (Pohar Perme) in večstanjskih modelov (Putter, de Wreede). Sodelovanje s temi raziskovalci bo za nas ključno tudi znotraj tega projekta, saj bomo lahko vse pomembne podrobnosti razrešili z vodilnimi raziskovalci iz teh področij. [1] Manevski D, Putter H, Pohar Perme M, Bonneville EF, Schetelig J, de Wreede LC. Integrating relative survival in multi-state models—a non-parametric approach. SMMR. 2022 Jun;31(6):997-1012.