도구는 새로 진단 된 만성 림프 구성 백혈병 (CLL)이있는 성인에게 시간이 지남에 따라 어떤 일이 발생하는지 얼마나 잘 예측합니까?

이 문헌고찰의 목적은 무엇인가?

백혈병이라고하는 여러 종류의 혈액 암이 있다. 만성 림프 구성 백혈병 (CLL)이 가장 흔한 유형이다. 백혈병 환자의 25 %가 CLL을 앓고 있다. 새로 진단 된 CLL을 가진 사람들과 그 가족이 미래에 건강에 어떤 일이 일어날 지 알고 싶어하는 것은 당연하다. 그들은 치료가 필요한지 또는 언제 치료가 필요한지, 질병이 악화되는지 또는 언제 또는 사람들이 CLL을 앓고있는 기간을 궁금해 할 수 있다.

연구원들은 이러한 결과와 관련된 몇 가지 특성을 확인했다. 이러한 특성에서 그들은 새로 진단 된 CLL을 가진 사람들 그룹에 일어날 수있는 일을 예측하는 데 도움이되는 도구를 설계하려고했다.

이 Cochrane Review의 목적은 다른 환자 데이터로 도구를 테스트하는 도구와 연구를 평가하고 요약하는 것이다.

리뷰의 핵심 메시지는 무엇입니까?

검토 자들은 CLL을 앓고있는 사람들에게 시간이 지남에 따라 일어날 수있는 일을 예측할 수있는 신뢰할 수있는 방법이 없다는 것을 발견했다. 한 가지 이유는 예측 도구가 실제로 얼마나 잘 작동하는지 알기에 충분한 다른 사람들과 함께 충분히 테스트되지 않았기 때문이다.

또 다른 이유는 연구자들이 더 나은 결과를 가진 더 효과적인 CLL 치료 옵션을 계속 개발하고 있고 예측 도구가 치료의 발전을 따라 가지 못하기 때문이다.

이 문헌고찰의 주요 결과는 무엇인가?

우리는 CLL로 새로 진단 된 사람들에게 일어날 수있는 일을 예측하도록 설계된 52 개의 도구를 확인했다. 최상의 도구를 찾으려면 연구를 신중하게 선택해야했다. 임상 실습에서 이러한 도구를 적용하려면 :

-CLL을 사용하는 다른 그룹 (예 : 연령, 성별, 단계)을 사용하여 서로 다른 지리적 위치에서 CLL을 가진 개인에게 발생할 수있는 일을 예측하기 위해 여러 연구자들이 도구를 테스트해야한다. 즉, 데이터를 생성하기 위해 데이터를 제공 한 사람에게만 테스트 된 경우 도구를 포함하지 않았다.

-도구의 결과는 작동 함을 증명하기 위해 일관성이 있어야한다.

-도구 테스트는 도구가 얼마나 잘 작동하는지 보여줄 수있는 충분한 정보를 제공해야한다. 예를 들어, 테스트에는 많은 사람들과 그들이 보유한 CLL 유형에 대한 충분한 정보가 포함되어야한다.

이러한 요구 사항을 충족하는 세 가지 도구 인 CLL-IPI (CLL International Prognostic Index), Barcelona-Brno 점수 및 MDACC 2007 지수 점수를 찾았다.

CLL-IPI는 CLL로 더 오래 살 수있는 사람과 더 오래 살 수없는 사람을 식별하는 데 최선을 다했다. 그러나 CLL-IPI 연구는 도구가 얼마나 정확한지 아는 데 필요한 모든 정보를 제공하지 않았기 때문에 품질이 낮다고 평가했다. 더 적은 수의 환자를 대상으로 테스트 한 Barcelona-Brno 점수와 MDACC 2007 지수 점수는 나쁜 예후에 비해 좋은 사람 사이의 차별이 더 낮았으며, 연구의 질도 비슷하게 낮았다.

결론

시간이 지남에 따라 다른 그룹의 사람들에 대해 CLL이 어떻게 행동할지 예측하는 데 도움이되는 도구를 개발하고 테스트하려면 점점 더 나은 연구가 필요하다. 도구는 또한 새로운 치료의 성능을 정확하게 예측하도록 조정되어야한다.

연구진 결론: 

새로 진단되고 치료받지 않은 CLL 성인에 대한 OS, PFS 또는 TFS에 대한 예후 모델에 대한 많은 수의 발표 된 연구에도 불구하고 이들 중 소수 (N = 12)만이 각각의 주요 결과에 대해 외부 적으로 검증되었다. 세 가지 모델은 생존 결과를 예측하는 모델의 능력을 메타 분석 할 수 있도록 충분한 외부 검증을 거쳤다. 보고가 부족하여 권장대로 교정을 요약 할 수 없었다. 세 가지 모델 중 CLL-IPI는 과대 평가에도 불구하고 최상의 차별성을 보여준다. 그러나이 리뷰에 포함 된 모델은 대부분 전통적인 치료 요법을받은 후 향적 코호트에서 테스트 되었기 때문에 개선 된 치료 옵션을받는 CLL 환자의 경우 모델의 성능이 변경 될 수 있다. 결론적으로,이 검토는 예후 모델 개발 및 외부 검증 연구 모두의 수행 및보고를 개선해야 할 분명한 필요성을 보여준다. 임상 실습에서 도구로 사용되는 예후 모델의 경우, 모델 개발 (및 후속 검증 연구)이 성능을 정확하게 예측하기위한 최신 치료 옵션을 포함하도록 조정되어야한다. 적응은시기 적절해야한다.

전체 초록 읽기
배경: 

만성 림프 구성 백혈병 (CLL)은 서방 국가에서 가장 흔한 림프계 암이다. CLL에 대한 몇 가지 임상 및 생물학적 요인이 확인되었다. 그러나 이러한 요인을 결합한 사용 가능한 예후 모델 중 어떤 것이 CLL로 새로 진단 된 사람들의 장기 결과를 예측하기 위해 임상 실습에 사용될 수 있는지는 분명하지 않다.

목적: 

CLL이있는 새로 진단 된 (이전에 치료되지 않은) 성인에서 전체 생존 (OS), 무 진행 생존 (PFS) 또는 무 치료 생존 (TFS)을 예측하기 위해 개발 된 모든 예후 모델을 식별, 설명 및 평가하고 이들의 메타 분석을 수행한다. 예측 성능.

검색 전략: 

우리는 MEDLINE (Ovid를 통해 1950 년 1 월부터 2019 년 6 월까지), Embase (1974 년부터 2019 년 6 월까지) 및 진행중인 시험 등록 (2020 년 3 월 5 일까지)을 검색하여 CLL이있는 치료받지 않은 성인의 예후 모델을 개발하고 검증했다. 또한 포함 된 연구의 참조 목록과 인용 색인을 선별했다.

선정 기준: 

OS, PFS 또는 TFS를 예측하는 CLL 용으로 개발 된 모든 예후 모델을 포함했다. 단, 치료 시작 전에 알려진 예후 요인과 모델 개발에 포함 된 것 이외의 개인에서 이러한 모델의 성능을 테스트 한 모든 연구 (예 : ' 외부 모델 검증 연구 '). 우리는 연구 시작 전에 치료를받지 않은 확인 된 B 세포 CLL을 가진 성인에 대한 연구를 포함했다. 연구 설계를 기반으로 검색을 제한하지 않았다.

자료 수집 및 분석: 

CHARMS (Systematic Review of Prediction Modeling Studies)를위한 중요 평가 및 데이터 추출 체크리스트를 기반으로 정보를 수집하기위한 데이터 추출 양식을 개발했다. 독립적 인 쌍의 리뷰 작성자가 참고 문헌을 선별하고 데이터를 추출하고 예측 모델 편향 위험 평가 도구 (PROBAST)에 따라 편향 위험을 평가했다. 외부에서 3 회 이상 검증 된 모델의 경우, 예측 성능, 특히 보정 (결과를 경험할 것으로 예상되는 사람들의 비율) 및 차별 (사람을 구별 할 수있는 능력)에 대한 정량적 메타 분석을 수행하는 것을 목표로했다. 이벤트없이) 랜덤 효과 모델을 사용한다. 모델이 개인을 위험 범주로 분류 할 때 위험 그룹 (낮음, 중간, 높음 및 매우 높음)별로 결과 빈도를 모았다. 예후 모델 검토에 대한 지침이 아직 제공되지 않았으므로 GRADE를 적용하지 않았다.

주요 결과: 

52 개의 적격 한 연구에서 12 개의 외부 검증 모델을 확인했습니다. 6 개는 OS 용, 1 개는 PFS 용, 5 개는 TFS 용으로 개발되었다. 일반적으로 연구보고는 열악했으며, 특히 교정 및 차별에 대한 예측 성능 측정은 좋지 않았다. 자격 기준 및 참가자 모집 기간과 같은 기본 정보도 종종 누락되었다. 우리는 PROBAST에 따라 거의 모든 연구를 비뚤림 위험이 높거나 불분명 한 것으로 평가했다. 전반적으로 모델과 그 검증 연구의 적용 가능성은 낮거나 불분명했다. 가장 일반적인 이유는 누락 된 데이터의 부적절한 처리와 적격성 기준, 채용 기간, 관찰 시간 및 예측 성과 측정과 관련된 심각한보고 결함이었다.

3 개 이상의 외부 검증 연구에서 사용 가능한 데이터가있는 OS 예측 3 가지 모델에 대한 결과를보고했다.

CLL 국제 예후 지수 (CLL-IPI)

이 점수에는 연령, 임상 단계, IgHV 돌연변이 상태, B2- 마이크로 글로불린 및 TP53 상태의 5 가지 예후 요인이 포함된다. 교정 : 저 위험군, 중위 험군 및 고위험군의 경우 검증 연구에서 모은 5 년 생존율은 모델 개발 연구에서 관찰 된 빈도와 일치했다. 위험도가 매우 높은 그룹에서는 CLL-IPI의 예측 생존율이 외부 검증 연구에서 관찰 된 것보다 낮았다. 차별 : 7 개의 외부 검증 연구 (참가자 3,307 명, 이벤트 917 건)의 풀링 된 c- 통계는 0.72 (95 % 신뢰 구간 (CI) 0.67 ~ 0.77)였습니다. 새로운 외부 검증 연구에서 모델의 식별 능력에 대한 예상 구간을 설명하는 c- 통계에 대한이 모델의 95 % 예측 구간 (PI)은 0.59에서 0.83 사이였다.

바르셀로나-브르노 점수

CLL-IPI를 단순화하기 위해이 점수에는 세 가지 예후 요인이 포함된다. IgHV 돌연변이 상태, del (17p) 및 del (11q). 보정 : 저 위험군과 중위 험군의 경우 위험 군당 합동 생존율은 모델 개발 연구에서 관찰 된 빈도와 일치했지만 점수가 고위험군의 생존율을 과대 평가하는 것으로 보인다. 차별 : 4 개의 외부 검증 연구 (참가자 1755 명, 이벤트 416 건)의 풀링 된 c- 통계는 0.64 (95 % CI 0.60 ~ 0.67); 95 % PI 0.59 ~ 0.68.

MDACC 2007 지수 점수

저자는 OS를 예측하기위한 6 가지 예후 인자 (나이, B2- 마이크로 글로불린, 절대 림프구 수, 성별, 임상 단계 및 결절 군 수)를 포함하여이 모델의 두 가지 버전을 제시했다. 노모 그램이있는 공식 인 모델의보다 포괄적 인 버전에 대해 하나의 검증 연구 만 사용할 수 있었으며, 7 개의 연구 (참가자 5,127 개, 이벤트 994 개)는 모델의 단순화 된 버전 인 인덱스 점수를 검증했다. 보정 : 저 위험군과 중위 험군의 경우 위험 군당 합동 생존율은 모델 개발 연구에서 관찰 된 빈도와 일치했지만 점수가 고위험군의 생존율을 과대 평가하는 것으로 보인다. 차별 : 지수 점수에 대한 7 개의 외부 검증 연구의 통합 c- 통계는 0.65 (95 % CI 0.60 ~ 0.70); 95 % PI 0.51 ~ 0.77.

역주: 

위 내용은 코크란연합 한국지부에서 번역하였습니다.

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