Analýza registru RenIS Prof. MUDr. Jindřich Fínek PhD, MHA 1, Ing. Lenka Přibylová 2, Mgr. Zbyněk Bortlíček 3, PhDr. Karel Hejduk 3, Jarmila Dolečková.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Zkušenosti s podáváním SET v ordinaci praktického lékaře.
Advertisements

MONITORING PACIENTŮ UŽÍVAJÍCÍCH ArthroStop® PLUS
Časové řady OA a VOŠ Příbram.
Mezioborová spolupráce v pneumoonkologii
Prezentace bakalářské práce. Josef Karliak, DiS. Monitoring záložních zdrojů UPS připojených do sítě Fakultní nemocnice v Hradci Králové.
Léčebné strategie u kolorektálního karcinomu
Řízení a supervize v sociálních a zdravotnických organizacích
POZNATKY Z LOGISTICKÝCH AUDITŮ
4. Lekce Dílčí procesy funkčního testování
Možnosti ovlivnění regenerace jaterního parenchymu v souvislosti s plánovaným  rozsáhlým chirurgickým výkonem – experiment na velkém zvířeti Václav Liška1,
Test dobré shody Fisherův přesný test McNemar test
Timothy Perren St James’s Institute of Oncology, Leeds, UK Zlepšení výsledků léčby žen s pokročilým karcinomem vaječníků: ICON7.
Makrozoobentos a klasifikace toků Jarkovský J. 2,3, Kubošová K. 2,3, Zahrádková S. 1, Brabec K. 1, Kokeš J. 4, Klapka R. 2,3 1) Ústav botaniky a zoologie,
Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, M. Cvanová III. Kontingenční tabulky v Excelu.
Indikátory kvality mamografického screeningu v podmínkách senologického centra Večeřová L., Zemanová G., Vachoušek J. Centrum pro nemoci prsu, Praha 10.
Budoucnost léčby ovariálního karcinomu: přehled probíhajících a připravovaných studií Eric Pujade-Lauraine Hôpitaux Universitaires Paris Centre Site.
6 Řízení zásob a sortimentu analýzou ABC
WebCastle VŠB Vedoucí bakalářské práce:Ing. Jan Ružička Ph.D. Vypracoval:Martin Prager VŠB – TU Ostrava Institut Geoinformatiky Studijní skupina :G362.
Praktikum elementární analýzy dat Třídění 2. a 3. stupně UK FHS Řízení a supervize (LS 2012) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace.
XIX.den profesora Vladimíra Staška Onkologie 21. století
Základy statistiky Autor: Jana Buršová.
Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, S. Littnerová, J. Kalina Jak vznikají informace Rozložení dat 1.
Případová studie Seminář 2014.
Analýza nákladové efektivity: panitumumab+mFOLFOX6 vs
Kolorektální karcinom ve stáří
STATISTICKÝ ROZCESTNÍK aneb CO S DATY Martin Sebera.
Případ 10 E. Krejčí Sklíčkový seminář Ústavu patologie FN Brno a Oddělení patologie MOÚ, Telč,
Marketing v EU Ing. Alena Klapalová, Ph.D. č.d.634.
Ing. František Řezáč, Ph.D. Masarykova univerzita Marketingové řízení pojišťoven.
Základy popisné statistiky
PLÁN ODPADOVÉHO HOSPODÁŘSTVÍ KARLOVARSKÉHO KRAJE 2016 – 2025 Vyhodnocení koncepce z hlediska vlivů na životní prostředí a veřejné zdraví Mgr. Alena Kubešová,
PREZENTUJÍCÍ Olga Johanidesová Vyhodnocení úkolu hlavního hygienika ČR „Monitoring nabídky stravování v základních školách“ (podklady MZ ČR)
Zlepšení podmínek pro vzdělávání na středních školách Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název a adresa školy: Integrovaná střední.
© Institut biostatistiky a analýz Vícerozměrné metody - cvičení RNDr. Eva Janoušová Podzim 2014.
Biologická léčba doc. MUDr. Martin Vališ, PhD.
Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, M. Cvanová Kontingenční tabulky v Excelu Základní popisné statistiky.
BIOSTATISTIKA LS 2016 Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Cvičící: Ing. Martina Litschmannová,
Možnosti biostatistiky RNDr. Karel Hrach, Ph.D. Ústav zdravotnických studií UJEP Biomedicínský výzkum s podporou evropských zdrojů v nemocnicích ( )
Veverkovy dny Konané ve dnech – Masarykova nemocnice Ústí nad Labem.
Statistika 1.cvičení. Základní informace Ing. Daniela Krbcová Materiály ze cvičení, přednášky Skripta k předmětu,
MUDr. Stanislav Wasserbauer
Ukládání dat biodiverzity a jejich vizualizace
Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J
Novela seznamu zdravotních výkonů
Stručný přehled modelových rozložení I.
Statistické testování – základní pojmy
Analýza vnitropodnikového komunikačního systému ve vybraném podniku
Lokalizace tumoru- prognostický marker u mCRC
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Jak se léčí MM v ČR = data z Registru Monoklonálních Gamapathií (RMG)
Pilotní projekt Mobilní specializované paliativní péče (MSPP)
Statistika 2.cvičení
Boj o pacienta, boj o peníze
VYSOKÁ ŠKOLA TECHNICKÁ A EKONOMICKÁ
Počty pacientů v lékových registrech ČOS
Obhajoba diplomové práce
METODICKÝ LIST PRO ZŠ Pro zpracování vzdělávacích materiálů (VM)v rámci projektu EU peníze školám Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost   
METODOLOGIE MAGISTERSKÉ PRÁCE
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
v onko-urologii Využití radiofarmak v diagnostice a léčbě
Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J
ORDINÁLNÍ VELIČINY Měření variability ordinálních proměnných
Ing. Alena Klapalová, Ph.D. č.d.634
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Metodologie pro ISK 2 Úvod do práce s daty
Kazuistiky léčby mRCC úspěch a neúspěch
Finanční charakteristiky podniků před moratoriem (výsledky výzkumu)
Statistika a výpočetní technika
Základy statistiky.
Základy popisné statistiky
Transkript prezentace:

Analýza registru RenIS Prof. MUDr. Jindřich Fínek PhD, MHA 1, Ing. Lenka Přibylová 2, Mgr. Zbyněk Bortlíček 3, PhDr. Karel Hejduk 3, Jarmila Dolečková 2, Ing. Martin Kolek MSc 2, Ing. Jaroslav Duba 2 1. Onkologická a radioterapeutická klinika Fakultní nemocnice Plzeň, 2. OAKS Consulting s.r.o., 3. Masarykova univerzita – Institut biostatistiky a analýz

Cíl analýzy Vyhodnocení celkového přežití a přežití bez progrese u pacientů, kteří byli léčeni v sekvenci alespoň dvěma cílenými preparáty Charakteristiky souboru dat: Zařazeni pouze pacienti, jimž byla léčba prvním preparátem cílené léčby zahájena v období od do Pacienti, jimž byla v rámci paliativní léčby před zahájením cílené léčby nasazena imunoterapie, byli vyřazeni Analyzována byla data pacientů, u nichž je v databázi RENIS zaznamenána kompletní sekvence podaných preparátů cílené léčby Celkem bylo v analyzovaném souboru 1033 pacientů, přičemž hodnoceny byly sekvence, kterými bylo léčeno minimálně 30 pacientů Analýza dat z registru RENIS k datu

Pro popis souboru pacientů byly využity absolutní četnosti a procentuální vyjádření pro kategoriální proměnné, resp. medián doplněný minimem a maximem (případně průměrem) pro spojité proměnné Analýza přežití byla zhodnocena metodikou podle Kaplana-Meiera Celkové přežití bylo počítáno jako doba od zahájení léčby preparátem CL do sledované události, tedy úmrtí pacienta Pokud ke sledované události nedošlo, byl pacient cenzorován k datu poslední aktualizace záznamu v registru Metodika 3

Sekvence preparátůn (%) sunitinib-everolimus 186 (18,0) sunitinib-axitinib 49 (4,7) sunitinib-axitinib-everolimus 40 (3,9) sunitinib-everolimus-sorafenib 38 (3,7) pazopanib-sunitinib 31 (3,0) pazopanib-everolimus 30 (2,9) ostatní sekvence197 (19,1) Přehled používaných sekvencí 4

Celkové přežití na jednotlivých sekvencích 5 Sekvence preparátůMedián celkového přežití Interval spolehlivosti 95 % sunitinib-axitinib-everolimusN/Anedosažen sunitinib-axitinib47,620,0–75,1 sunitinib-everolimus-sorafenib41,735,2–48,2 pazopanib-everolimus30,823,2–38,4 sunitinib-everolimus24,118,0–30,3 pazopanib-sunitinib23,816,4–31,3

Celkové přežití dle sekvencí 6 * Medián nedosažen

Mezi jednotlivými sekvenčními režimy jsou signifikantní rozdíly v celkovém přežití  přínos pro plánování dlouhodobé strategie léčby s cílem maximalizovat přínosy Předpokládané nejdelší celkové přežití je u sekvencí, kde byl v 1. linii podán sunitinib, následovaný axitinibem a ve třetí linii následovaný everolimem Další kroky: Dokončení analýzy kumulativních PFS pro jednotlivé sekvenční režimy Periodické opakování analýzy = větší N = více analyzovaných sekvencí = větší robustnost výsledků Závěr a další kroky 7