Methods for Development and Validation of Individual- Level Clinical Prediction Models for Multi-State Processes: A Methodological Scoping Review
Diese methodische Scoping Review fasst systematisch 105 Studien zur Entwicklung und Validierung von klinischen Vorhersagemodellen auf individueller Ebene für Mehrzustandsprozesse zusammen, wobei sie erhebliche Fortschritte bei der Modellspezifikation für Markov-Prozesse hervorhebt, während sie gleichzeitig kritische Lücken in Bereichen wie der Bestimmung der Stichprobengröße, dem Umgang mit fehlenden Daten und der umfassenden Validierung identifiziert.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
In der Welt der Medizin ist die Vorhersage der Zukunft eine ständige Herausforderung. Ärzte verlassen sich oft auf Werkzeuge, die die Wahrscheinlichkeit eines einzelnen Ereignisses abschätzen, wie etwa die Wahrscheinlichkeit eines Herzinfarkts innerhalb der nächsten zehn Jahre. Diese Werkzeuge nehmen die aktuellen Informationen eines Patienten – wie Alter, Gewicht oder Rauchgewohnheiten – und berechnen einen Risikowert. Die menschliche Gesundheit verläuft jedoch selten geradlinig. Patienten bewegen sich oft durch eine Reihe verschiedener Gesundheitszustände im Laufe der Zeit. Eine Person kann gesund sein, dann eine chronische Erkrankung entwickeln, dann eine Komplikation erleiden und schließlich einen terminalen Zustand erreichen. Manchmal konkurrieren diese Ereignisse auch miteinander; ein Patient könnte an einer Ursache sterben, bevor eine andere Erkrankung überhaupt ausbrechen kann. Um diese komplexen Wege zu verstehen, nutzen Wissenschaftler einen Rahmen namens Mehrzustandsmodell (Multi-State Model). Stellen Sie sich dies als eine Landkarte vor, die nicht nur ein einzelnes Ziel verfolgt, sondern den gesamten Pfad, den ein Patient zurücklegt, einschließlich der Zwischenstopps und der Reihenfolge, in der er dort ankommt. Das Ziel besteht darin, diese Landkarte zu nutzen, um die spezifische Zukunft eines Individuums vorherzusagen: nicht nur, ob jemand krank wird, sondern in welchem Zustand er als Nächstes sein wird und wie lange er dort verweilen könnte.
Ein Forschungsteam der University of Manchester hat sich kürzlich zum Ziel gesetzt zu untersuchen, wie gut die wissenschaftliche Gemeinschaft diese prädiktiven Landkarten für einzelne Patienten erstellt. Sie führten eine umfassende Überprüfung bestehender Studien durch, um zu sehen, welche Methoden zur Erstellung und zum Testen dieser komplexen Modelle verfügbar sind. Die Forscher durchsuchten tausende akademische Arbeiten und filterten diejenigen heraus, die sich nicht auf das individuelle Risiko konzentrierten oder sich nur mit spezifischen Datentypen wie räumlichen Mustern befassten. Nach einem strengen Auswahlverfahren identifizierten sie 105 Studien, die neue Wege zum Aufbau oder Testen dieser Mehrzustands-Vorhersagemodelle aufzeigten. Ihre Untersuchung offenbarte eine Landschaft, die in einigen Bereichen stark, in anderen jedoch überraschend ruhig ist.
Die Überprüfung ergab, dass der Großteil der Arbeit sich auf einen spezifischen Modelltyp konzentriert, der als Markov-Prozess bekannt ist. Bei diesem Ansatz hängt die Vorhersage dessen, was als Nächstes geschieht, nur vom aktuellen Zustand des Patienten ab, wobei ignoriert wird, wie lange er sich bereits dort befindet oder welchen Weg er genommen hat, um dorthin zu gelangen. Die Forscher fanden 55 Arbeiten, die sich der Entwicklung von Methoden für diese Markov-Modelle widmet beim. Diese Studien boten verschiedene Techniken zur Handhabung der Mathematik, einschließlich Wegen zur Auswahl der wichtigsten Patientenfaktoren und Methoden zur Anpassung der Modelle an Daten. Es gab auch 18 Arbeiten, die Semi-Markov-Modelle untersuchten, bei denen die Zeitspanne, die in einem aktuellen Zustand verbracht wird, eine Rolle spielt, sowie 14 Arbeiten zu Nicht-Markov-Modellen, die die vollständige Historie des Weges eines Patienten berücksichtigen. Eine geringere Anzahl von Studien, insgesamt 11, schlug Methoden vor, die nicht auf einer spezifischen Annahme darüber beruhen, wie der Prozess funktioniert, während sieben Arbeiten sich auf eine Technik namens Pseudo-Werte konzentrierten, die Risiken zu spezifischen zukünftigen Zeiten abschätzt, ohne den gesamten Weg Schritt für Schritt zu modellieren.
Trotz dieses Fortschritts beim Aufbau der Modelle entdeckten die Forscher signifikante Lücken im restlichen Prozessablauf. Während Wissenschaftler viele Wege entwickelt haben, um diese komplexen Modelle zu konstruieren, haben sehr wenige Studien untersucht, wie man die richtige Menge an Daten ermittelt, die benötigt wird, um sie zuverlässig aufzubauen. Keine der 105 entwicklungsfokussierten Arbeiten bot eine Methode zur Berechnung der notwendigen Stichprobengröße für Mehrzustands-Vorhersagen. Ebenso befassten sich nur zwei Arbeiten mit dem häufigen Problem fehlender Daten, bei denen Patienteninformationen unvollständig sind. Die Überprüfung hob auch einen Mangel an Orientierungshilfe beim Umgang mit fehlenden Informationen in der komplexen Abfolge von Ereignissen hervor, die diese Modelle definieren.
Die vielleicht auffälligste Erkenntnis war die Knappheit an Arbeit zur Validierung. In der Welt der Vorhersage ist die Validierung der Prozess, bei dem überprüft wird, ob ein Modell in der realen Welt tatsächlich funktioniert. Die Forscher fanden nur vier Studien, die sich mit Methoden zur Validierung dieser Mehrzustandsmodelle befassten. Diese wenigen Arbeiten untersuchten, wie gut die Modelle zwischen Hochrisiko- und Niedrigrisiko-Patienten unterscheiden konnten oder wie genau ihre vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten mit der Realität übereinstimmten. Die Autoren merkten an, dass wir zwar viele Werkzeuge zum Bau der Modelle haben, uns aber an robusten Wegen fehlen, diese zu testen, insbesondere wenn es darum geht, ihre Leistung über mehrere verschiedene Gesundheitszustände und im Zeitverlauf hinweg zu bewerten.
Die Überprüfung kommt zu dem Schluss, dass die mathematischen Mechanismen zur Beschreibung dieser komplexen Gesundheitswege zwar fortgeschritten sind, die praktischen Werkzeuge, die notwendig sind, um sicherzustellen, dass diese Modelle für den klinischen Einsatz sicher und zuverlässig sind, jedoch noch unterentwickelt sind. Die Forscher schlagen vor, dass künftige Arbeiten Priorität darauf setzen müssen, diese Lücken zu schließen. Wissenschaftler müssen bessere Wege schaffen, um zu bestimmen, wie viel Daten erforderlich sind, wie man mit fehlenden Informationen umgeht und – am wichtigsten – wie man diese Modelle rigoros testet, bevor sie zur Steuerung der Patientenversorgung eingesetzt werden. Bis diese Teile vorhanden sind, bleibt das Versprechen, Mehrzustandsmodelle zu nutzen, um präzise, individualisierte Vorhersagen für komplexe Krankheiten zu treffen, nur teilweise verwirklicht.
Ertrinken Sie in Arbeiten in Ihrem Fachgebiet?
Erhalten Sie tägliche Digests der neuesten Arbeiten passend zu Ihren Forschungsbegriffen — mit technischen Zusammenfassungen, in Ihrer Sprache.