Extra overlevingswinst van trastuzumab (PREDICT versie 2.0) - Evidencio
Extra overlevingswinst van trastuzumab (PREDICT versie 2.0)
Prognostisch instrument bedoeld om patiënten te informeren en om behandelbesluiten over adjuvante, systemische therapie te ondersteunen.
Autores de la investigación: Wishart GC, Azzato EM, Greenberg DC, Rashbass J, Kearins O, Lawrence G, Caldas C, Pharoah PD
Versión: 1.5
  • Público
  • Oncología
  • {{ modelType }}
  • Detalles
  • Validar algoritme
  • Guardar entrada
  • Entrada de carga
Mostrar
Unidades

{{ section.title }}

{{ section.description }}

Calcular el resultado

Establezca más parámetros para realizar el cálculo

Extra overlevingswinst van trastuzumab: %

{{ resultSubheader }}
{{ $t('download_result_availability') }}
{{ chart.title }}
Intervalo de resultados {{ additionalResult.min }} a {{ additionalResult.max }}

Información condicional

Hoe dit model kan worden toegepast: 
Online prognostische instrumenten zoals PREDICT worden door oncologen steeds vaker gebruikt in de klinische praktijk om patiënten te informeren en om behandelbesluiten over adjuvante, systemische therapie te ondersteunen. Validatiestudies hebben aangetoond dat PREDICT over het algemeen redelijke tot goede ramingen geeft voor de algehele 5- en 10-jaarssterfte bij patiënten met borstkanker.1-3

Beperkingen:
Prognostische instrumenten als PREDICT dienen voorzichtig gehanteerd te worden wegens intrinsieke variaties van verkregen uitkomsten en omdat de drempel om adjuvante, systemische behandeling te bespreken laag is. Bij een aantal subgroepen vertoont PREDICT onder- en overschattingen, zo blijkt uit een in 2017 gepubliceerd onderzoek van Ellen G. Engelhardt (LUMC) en een groep collega’s uit binnen- en buitenland.4 

Wetenschappelijke onderbouwing
Internationaal zijn verscheidene validatiesstudies verricht naar de prestaties van PREDICT (zie tabblad 'validaties' op www.evidencio.com). In juni 2017 werd door Ellen G. Engelhardt en collega’s een studie gepubliceerd naar de prognostische nauwkeurigheid van PREDICT.4 De onderzoekers verzamelden een opeenvolgende reeks van 2.710 patiënten met borstkanker in de leeftijd van 50 jaar of jonger gediagnosticeerd tussen 1990 en 2000. Met C-statistieken werd de nauwkeurigheid van de kalibratie en discriminatoire nauwkeurigheid geschat voor de algehele 10-jaarssterfte en borstkankerspecifieke sterfte. 

Over het algemeen bleek de kalibratie van PREDICT goed (voorspelde versus waargenomen algehele sterfte). PREDICT heeft echter wel de neiging om de algehele sterfte (ongeacht de doodsoorzaak) te onderschatten in subgroepen met een goede prognose (mate van onderschatting: -2,9% tot -4,8%) en te overschatten in subgroepen met een slechte prognose (mate van overschatting: 2,6% tot 9,4%). Bij patiënten tot 35 jaar onderschat PREDICT de algehele sterfte met 6,6%. De borstkankerspecifieke sterfte wordt door PREDICT overschat met 3,2%. Ook zagen de onderzoekers een schijnbare overschatting van de borstkankerspecifieke sterfte in diverse subgroepen (range 3,2% tot 14,1%). 

Referenties:

  1. Wishart GC, Azzato EM, Greenberg DC, et al. PREDICT: a new UK prognostic model that predicts survival following surgery for invasive breast cancer. Breast Cancer Res. 2010;12(1):R1.
  2. Wishart GC, Bajdik CD, Dicks E, et al. PREDICT Plus: development and validation of a prognostic model for early breast cancer that includes HER2. Br. J. Cancer 2012;107(5):800-7.
  3. Wishart GC, Rakha E, Green A, et al. Inclusion of KI67 significantly improves performance of the PREDICT prognostication and prediction model for early breast cancer. BMC Cancer. 2014;14:908.
  4. Engelhardt EG, van den Broek AJ, Linn SC, et al. Accuracy of the online prognostication tools PREDICT and Adjuvant! for early-stage breast cancer patients younger than 50 years. Eur J Cancer. 2017;78:37-44.

{{ file.classification }}
PRO
Nota
Las notas sólo son visibles en la descarga de resultados y no serán guardadas por Evidencio

Este algoritme se proporciona con fines educativos, formativos e informativos. No debe utilizarse para apoyar la toma de decisiones médicas ni para prestar servicios médicos o de diagnóstico. Lea nuestro disclaimer.

Algoritmer subyacentes Parte de
Comentarios
Comentario
Escriba un comentario
Los comentarios son visibles para cualquiera

Comentarios sobre el algoritme

Aún no hay comentarios 1 comentario {{ model.comments.length }} Comentarios
En {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} un autor ya no registrado escribió:
{{ comment.content }}
logo

Inicia sesión para activar las funciones de impresión de Evidencio

Para poder utilizar las funciones de impresión de Evidencio, debe estar conectado.
Si no tiene una cuenta de la Comunidad Evidencio puede crear su cuenta personal gratuita en:

https://www.evidencio.com/registration

Resultados impresos - Ejemplos {{ new Date().toLocaleString() }}


Beneficios de la Cuenta Comunitaria Evidencio


With an Evidencio Community account you can:

  • Create and publish your own prediction algorithms.
  • Share your prediction algorithms with your colleagues, research group, organization or the world.
  • Review and provide feedback on algorithms that have been shared with you.
  • Validate your algorithms and validate algorithms from other users.
  • Find algorithms based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
  • Use and save prediction algorithms and their data.
  • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential algorithms and decision trees.
  • Stay up-to-date with new algorithms in your field as they are published.
  • Create your own lists of favorite algorithms and topics.

A personal Evidencio account is free, with no strings attached!
Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction algorithms.


Descargo de responsabilidad: Los cálculos por sí solos nunca deben dictar la atención al paciente, y no sustituyen al juicio profesional.
Evidencio v3.38 © 2015 - 2025 Evidencio. Todos los derechos reservados