Simple Science

Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt

# Gesundheitswissenschaften# Forschung in der Primärversorgung

Verbesserung der frühen Erkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs im Vereinigten Königreich

Eine Studie hat das Ziel, die frühzeitige Diagnose von Bauchspeicheldrüsenkrebs mit dem ENDPAC-Modell zu verbessern.

― 7 min Lesedauer


Frühe Erkennung vonFrühe Erkennung vonBauchspeicheldrüsenkrebsverbessern.Diagnose von BauchspeicheldrüsenkrebsStudie will die Genauigkeit der
Inhaltsverzeichnis

Bauchspeicheldrüsenkrebs ist eine ernsthafte Krankheit und gehört zu den Hauptursachen für Krebstode weltweit. Leider erfahren viele Leute erst zu spät, dass sie es haben, um noch wirksame Behandlungen zu bekommen. Nur ein kleiner Prozentsatz der Patienten, etwa 10 bis 20%, wird früh genug diagnostiziert, um Behandlungen zu erhalten, die sie potenziell heilen könnten. Wenn Bauchspeicheldrüsenkrebs in einem frühen Stadium entdeckt wird, haben Patienten viel bessere Überlebenschancen. Zum Beispiel liegt die Wahrscheinlichkeit, fünf Jahre nach der Diagnose zu überleben, bei etwa 37%, wenn frühzeitig diagnostiziert wird, im Vergleich zu nur 3%, wenn die Krankheit später entdeckt wird, wenn sie sich ausgebreitet hat.

Es gibt mehrere Gründe, warum die frühe Diagnose von Bauchspeicheldrüsenkrebs schwierig ist. In den frühen Stadien sind die Symptome oft vage und nicht spezifisch für Krebs, was es Ärzten schwer macht, zu erkennen, was los ist. Ausserdem gibt es nicht viele zuverlässige Tests oder Marker, die helfen können, die Krankheit in diesem Stadium zu identifizieren, obwohl es in diesem Bereich einige Fortschritte gegeben hat.

Um bei der frühen Diagnose zu helfen, entwickeln Forscher statistische und maschinelle Lernmodelle, die das Risiko von Bauchspeicheldrüsenkrebs vorhersagen können. Diese Tools sollen Ärzten helfen, Patienten zu identifizieren, die möglicherweise ein Risiko für Bauchspeicheldrüsenkrebs haben, insbesondere bei der häufigsten Form, dem duktalen Adenokarzinom der Bauchspeicheldrüse. Einige dieser Vorhersagemodelle sind sehr einfach und erfordern nur wenige Informationen, was sie einfach für Ärzte macht, sie bei regulären Untersuchungen zu nutzen.

Rolle der Primärversorgung im Vereinigten Königreich

Im Vereinigten Königreich ist die Primärversorgung ein entscheidender Teil des Gesundheitssystems. Die meisten Menschen haben ihren ersten Kontakt mit der Gesundheitsversorgung über Primärversorger, wie Allgemeinmediziner (GPs). GPs haben eine wichtige Aufgabe dabei, das Risiko von Krebs bei ihren Patienten zu bewerten. Allerdings ist die Diagnose von Bauchspeicheldrüsenkrebs für GPs ziemlich selten, da sie vielleicht nur alle fünf Jahre einen neuen Fall sehen. Diese Seltenheit, gepaart mit den vagen frühen Symptomen der Krankheit, macht es sehr schwierig, sie zu erkennen. Daher sind einfach zu nutzende Modelle zur Vorhersage des Krebsrisikos extrem vorteilhaft für GPs, die sowieso schon einen vollen Terminkalender haben.

ENDPAC-Modell

Das ENDPAC-Modell ist ein einfaches System, das Ärzten helfen soll, Patienten zu identifizieren, die möglicherweise ein Risiko für Bauchspeicheldrüsenkrebs haben, insbesondere solche, die kürzlich Diabetes entwickelt haben. Das Modell benötigt nur ein paar Informationen, wie das Alter des Patienten, Gewichtsschwankungen und Blutzuckerwerte, die Ärzte normalerweise bei regelmässigen Besuchen überprüfen. Das Modell berücksichtigt den bekannten Zusammenhang zwischen Bauchspeicheldrüsenkrebs und älteren Personen sowie die ungewöhnlichen Diabetesfälle, die mit Gewichtsverlust auftreten können.

Im Gegensatz zu klassischen Diabetes-Tests, die lange dauern können, um das Vorhandensein von Diabetes zu bestätigen, verwendet das ENDPAC-Modell Blutzuckerwerte, die auf Diabetes hindeuten. Dadurch kann es helfen, potenzielle Fälle von Bauchspeicheldrüsenkrebs früher zu identifizieren. Forschungen haben gezeigt, dass das ENDPAC-Modell effektiv zwischen normalem Diabetes und Fällen unterscheiden kann, die zu Bauchspeicheldrüsenkrebs führen könnten.

Berechnung der ENDPAC-Werte

Das ENDPAC-Modell generiert Risikowerte basierend auf den Informationen eines Patienten, um das Risiko von Bauchspeicheldrüsenkrebs zu überprüfen. Ein niedriger Wert bedeutet ein geringes Krebsrisiko, während ein höherer Wert darauf hindeutet, dass der Patient möglicherweise weitere Untersuchungen auf Bauchspeicheldrüsenkrebs benötigt. Zum Beispiel zeigt ein Wert von 0 oder niedriger an, dass der Patient wahrscheinlich keinen Bauchspeicheldrüsenkrebs hat und nur für Standard-Diabetes behandelt werden kann. Andererseits deutet ein Wert von 3 oder höher darauf hin, dass der Patient weitere Tests auf Bauchspeicheldrüsenkrebs durchführen sollte.

Forschungen haben gezeigt, dass Patienten mit höheren Werten ein signifikantes Risiko haben, innerhalb von drei Jahren Bauchspeicheldrüsenkrebs zu entwickeln. Obwohl die Leistung je nach verschiedenen Bevölkerungsgruppen variieren kann, werden Anstrengungen unternommen, um die Genauigkeit dieser Vorhersagen zu verbessern.

Software zur Datenerfassung

Um das ENDPAC-Modell effektiv in der Primärversorgung einzusetzen, ist es notwendig, spezifische Gesundheitsinformationen, wie Blutzuckerwerte und Gewicht im Laufe der Zeit, aus den Patientenakten zu sammeln. Manuelles Durchsuchen dieser Akten kann viel Zeit in Anspruch nehmen und zu Verwechslungen oder Fehlern führen. Daher wird neue Software entwickelt, die Ärzten hilft, diese Daten einfach zu extrahieren und zu analysieren. Die Software wird mit den gängigsten Patientenverwaltungssystemen kompatibel sein, die von Ärzten im Vereinigten Königreich verwendet werden, um eine schnelle und genaue Sammlung der notwendigen Informationen zu gewährleisten.

Die Software wird die erforderlichen Daten automatisch aus den Patientenakten sammeln und so die Arbeitsbelastung für das Praxisteam minimieren und die Datenqualität verbessern. Indem dieser Prozess reibungsloser gestaltet wird, können sich Ärzte mehr auf ihre Patienten und weniger auf den Papierkram konzentrieren.

Warum diese Studie wichtig ist

Obwohl das ENDPAC-Modell in den USA vielversprechend war, gab es wenig Tests, um zu sehen, ob es auch im Vereinigten Königreich gut funktioniert. Die Methoden zur Datenerfassung können von Land zu Land und sogar von Region zu Region innerhalb des Vereinigten Königreichs variieren. Diese Studie zielt darauf ab zu bewerten, ob ENDPAC-Werte aus Patientendaten in der Primärversorgung des Vereinigten Königreichs genau berechnet werden können.

Die Machbarkeit der Verwendung von ENDPAC-Werten im Vereinigten Königreich zu bestimmen, ist entscheidend, um zu verstehen, ob dieses Tool zu einer frühen Diagnose von Bauchspeicheldrüsenkrebs führen kann. Wenn es erfolgreich ist, könnte es helfen, die Anzahl der Spät-Diagnosen zu verringern und letztendlich Leben zu retten.

Studienziele

Das Hauptziel dieser Studie ist es zu testen, ob ENDPAC-Werte für Patienten mit neu diagnostiziertem Diabetes in der Primärversorgung im Vereinigten Königreich berechnet werden können. Die spezifischen Ziele sind:

  1. Die Entwicklung der Datenerfassungssoftware für die Primärversorgung.
  2. Die Erfassung von Daten aus 20 Primärversorgungs-Praxen und die Bewertung der Qualität und Verfügbarkeit dieser Daten.
  3. Die Erstellung einer Software zur Berechnung der ENDPAC-Werte und die Analyse der Daten, um herauszufinden, wie viele Patienten weitere Tests auf Bauchspeicheldrüsenkrebs benötigen.

Studiendesign

Diese Studie wird zahlreiche Primärversorgungs-Praxen im Vereinigten Königreich einbeziehen. Die Forscher werden anonymisierte Daten aus den Akten von Patienten sammeln, die in den letzten drei Jahren mit neu aufgetretenem Diabetes diagnostiziert wurden.

Um teilnehmende Primärversorgungs-Praxen zu rekrutieren, werden verschiedene Strategien eingesetzt, wie die Teilnahme an Konferenzen, das Versenden von Newslettern und die Nutzung sozialer Medien. Praxen, die an der Studie teilnehmen, werden eine Vereinbarung über die Datenteilung unterzeichnen und für ihre Zeit bei der Datenerfassung entschädigt.

Teilnahmeberechtigt sind Personen ab 50 Jahren mit neu aufgetretenem Diabetes, definiert durch spezifische Blutzuckertests. Die Datenerfassungssoftware wird in Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern entwickelt, die auf medizinische Daten spezialisiert sind. Ziel ist es, sicherzustellen, dass die Datensammlung effizient und genau und konsistent in den Praxen durchgeführt werden kann.

Datenanalyse

Sobald die erforderlichen Daten gesammelt wurden, werden die Forscher sie analysieren, um zu bewerten, wie viele Patienten die Kriterien für ENDPAC-Werte erfüllen. Sie werden berechnen, wie viele Patienten in verschiedene Risikokategorien für Bauchspeicheldrüsenkrebs fallen, und die demografischen Details dieser Personen erkunden.

Durch das Verständnis der Daten werden die Forscher auch Einblicke geben können, wie viele Patienten möglicherweise weitere Tests auf Bauchspeicheldrüsenkrebs benötigen, was hilft, die potenziellen Auswirkungen auf das Gesundheitssystem zu bewerten.

Governance und Patientenbeteiligung

Eine Gruppe von Allgemeinmedizinern wird die Studie überwachen, sich regelmässig treffen, um den Fortschritt zu verfolgen und eventuelle Herausforderungen zu besprechen. Auch Feedback und Unterstützung von Organisationen, die sich auf die Krebsaufklärung konzentrieren, werden eingeholt.

Zusätzlich wird das Feedback von Überlebenden von Bauchspeicheldrüsenkrebs und relevanten gemeinnützigen Organisationen in das Studiendesign und die Durchführung einfliessen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Perspektiven der von der Krankheit betroffenen Personen berücksichtigt werden, wodurch die Forschung besser auf die Bedürfnisse der Patienten abgestimmt wird.

Fazit

Diese Studie ist der erste Versuch zu bestimmen, ob ENDPAC-Werte effektiv in der Primärversorgung des Vereinigten Königreichs verwendet werden können. Durch die Entwicklung benutzerfreundlicher Software zur Extraktion und Analyse der notwendigen Daten zielt die Forschung darauf ab, die frühzeitige Erkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs zu verbessern. Durch die Verbesserung der Fähigkeit, gefährdete Patienten zu identifizieren, besteht die Hoffnung, die Spät-Diagnosen zu reduzieren und letztendlich die Ergebnisse für die von dieser schwierigen Krankheit betroffenen Menschen zu verbessern.

Originalquelle

Titel: Determining the feasibility of calculating pancreatic cancer risk scores for people with new-onset diabetes in primary care (DEFEND PRIME): study protocol

Zusammenfassung: IntroductionWorldwide, pancreatic cancer has a poor prognosis. Early diagnosis may improve survival by enabling curative treatment. Statistical and machine learning diagnostic prediction models using risk factors such as patient demographics and blood tests are being developed for clinical use to improve early diagnosis. One example is the Enriching New-onset Diabetes for Pancreatic Cancer (ENDPAC) model, which employs patients age, blood glucose and weight changes to provide pancreatic cancer risk scores. These values are routinely collected in primary care in the United Kingdom (UK). Primary cares central role in cancer diagnosis makes it an ideal setting to implement ENDPAC but it has yet to be used in clinical settings. This study aims to determine the feasibility of applying ENDPAC to data held by UK primary care practices. Methods and analysisThis will be a multi-centre observational study with a cohort design, determining the feasibility of applying ENDPAC in UK primary care. We will develop software to search, extract and process anonymised data from 20 primary care providers electronic patient record management systems on participants aged 50+ years, with a glycated haemoglobin (HbA1c) test result of [≥] 48 mmol/mol (6.5 %) and no previous abnormal HbA1c results. Software to calculate ENDPAC scores will be developed, and descriptive statistics used to summarise the cohorts demographics and assess data quality. Findings will inform the development of a future UK clinical trial to test ENDPACs effectiveness for the early detection of pancreatic cancer. Ethics and disseminationThis project has been reviewed by the University of Surrey University Ethics Committee and received a favourable ethical opinion (FHMS 22-23 151 EGA). Study findings will be presented at scientific meetings and published in international peer-reviewed journals. Participating primary care practices, clinical leads and policy makers will be provided with summaries of the findings. Strengths and limitations of this studys methodsO_LIEarly computerisation of UK primary care, incorporating linkage to pathology systems combined with pay-for-performance for chronic disease management including diabetes, helps to ensure population-wide data. C_LIO_LIThe extraction software will permit validation of the extracted data by primary care staff prior to transfer to the research team. C_LIO_LIUsing HbA1c results only to define new-onset diabetes means this study is not impacted by the quality of diabetes diagnosis coding in primary care. C_LIO_LIThis study will raise awareness of new-onset diabetes association with pancreatic cancer within the primary care community. C_LIO_LIThe study period includes the COVID-19 pandemic, thus the data within this period may not reflect data obtained before or after the pandemic. C_LI

Autoren: Hugh Claridge, C. A. Price, R. Ali, E. A. Cooke, S. de Lusignan, A. Harvey-Sullivan, C. Hodges, N. Khalaf, D. O'Callaghan, A. Stunt, S. A. Thomas, J. Thomson, A. Lemanska

Letzte Aktualisierung: 2024-01-05 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.12.23295372

Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.12.23295372.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an medrxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

Mehr von den Autoren

Ähnliche Artikel