Personalized Sarcoma Care
Ich war an der Entwicklung des Personalized Sarcoma Care (PERSARC) Vorhersage-Tools beteiligt, mit dem Ziel, die Versorgung von Patienten mit hochgradigem Weichteilsarkom zu verbessern. Mehrere statistische Modelle wurden entwickelt und aktualisiert, während das Projekt größer wurde und mehr internationale Daten gesammelt werden konnten. Die Modelle sind über eine App für Android und iOS für die klinische Praxis verfügbar.
März 15, 2021
Ein Multistate-Modell für Ewing sarcoma
Ich habe an mehreren Projekten mitgewirkt, die Multistate-Modelle auf klinische Daten angewendet haben. Ein wichtiges Projekt konzentrierte sich auf die Identifizierung von Risikofaktoren bei Patienten mit Ewing-Sarkom. Ein Multistate-Modell, wie zum Beispiel das links dargestellte, erfasst verschiedene gesundheitliche Ereignisse, die ein Patient durchlaufen kann. Es ermöglicht die Modellierung von Risikofaktoren, die mit den Übergängen zwischen unterschiedlichen „Zuständen“ im Gesundheitsverlauf eines Patienten verbunden sind. Zudem erlauben solche Modelle die Vorhersage von Krankheitsverläufen für einzelne Patienten, was die klinische Entscheidungsfindung unterstützt.
Aug. 6, 2019
Dynamische Vorhersage für das Überleben von Patienten mit Weichteilsarkom
Nach einer Operation können Patienten krankheitsbedingte Ereignisse wie lokale Rezidive (LR) erleben, die ihre prognostizierte Überlebenswahrscheinlichkeit beeinflussen. Doch auch ohne solche Ereignisse kann die Überlebenswahrscheinlichkeit eines Patienten durch Faktoren wie das Erreichen eines bestimmten Zeitpunkts, z. B. ein Jahr nach der Operation, verändert werden. Ein dynamisches Vorhersagemodell ermöglicht es, den Verlauf eines Patienten im Laufe der Zeit, wie er in der klinischen Praxis tatsächlich verläuft, zu modellieren. Panel C in Abbildung 2 (links) zeigt, wie diese Wahrscheinlichkeiten für einen bestimmten Patienten über die Zeit hinweg angepasst werden (Abbildung 2C. 5-Jahres-Überlebenswahrscheinlichkeiten für Patienten mit unterschiedlichen Merkmalen und Krankheitsstadien, aus Rueten-Budde et al., 2018. Wiederabgedruckt aus Surgical Oncology, 27(4), 695-701. (https://doi.org/10.1016/j.suronc.2018.09.003)).
Sept. 7, 2018