Statistische Prädiktionsmodelle für das Melanom: Bestandsaufnahme und Evaluation
Creators: name: Kaiser, Isabelle
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024

description: Hintergrund und Ziele Das Melanom der Haut ist die aggressivste und tödlichste Form von Hautkrebs. Weltweit steigt die Neuerkrankungsrate in Regionen mit hellhäutiger Bevölkerung seit Jahrzehnten an, wobei Australien und Neuseeland die höchsten Inzidenzen aufweisen. Da die Überlebenswahrscheinlichkeit von der Tumordicke abhängt, ist eine frühe Diagnose entscheidend. Gezielte Screenings von Personen mit hohem Melanom-Erkrankungsrisiko gehören zu den sekundären Präventionsmaßnahmen und sollen helfen, maligne Hautläsionen frühzeitig zu entdecken und einer erfolgreichen Behandlung zugänglich zu machen. Mithilfe von Risikovorhersagemodellen können diejenigen Personen identifiziert werden, die ein erhöhtes Erkrankungsrisiko aufweisen. Die vorliegende Arbeit soll den aktuellen Stand der Wissenschaft in Bezug auf Prädiktionsstudien für das kutane Melanom darstellen und die Frage beantworten, ob und mit welcher Güte das Melanom vorhergesagt werden kann. Methoden Zunächst wurde eine systematische Übersichtsarbeit erstellt, die sämtliche publizierte Studien umfasst, welche die Entwicklung von einem Risikovorhersage-modell für das kutane Melanom berichten. Dabei wurden die Studien hinsichtlich der Auswahl und Erhebung von Risikofaktoren, der Methoden zur Evaluierung der Prädiktionsgüte und der verwendeten Validierungsmethoden untersucht. Darüber hinaus wurden die zwei Instrumente TRIPOD (Transparent Reporting of a multivariate prediction model for Individual Prognosis or Diagnosis) und PROBAST (Prediction Model Risk Of Bias Assessment Tool) verwendet, um die Studien und ihre Publikationen hinsichtlich ihrer Berichtsqualität und ihres Verzerrungsrisikos (engl.: risk of bias, Abk.: ROB) zu bewerten. Ergänzend wurde noch das PROBAST Instrument auf seine Zuverlässigkeit hin untersucht und der Effekt von anwendungsbezogenen Trainings und Handbüchern auf die Übereinstimmung zwischen Ratern (engl.: inter-rater reliability, Abk.: IRR) quantifiziert. Als Maß für die IRR wurde Gwets AC1 verwendet. Ergebnisse Durch die systematische Übersichtsarbeit wurden 40 Studien identifiziert, die ein Risikovorhersagemodell für das Melanom entwickelt haben. Eine Aktualisierung der Suche im Sommer 2021 ergab zwei weitere relevante Publikationen. Die Studien zeigten eine große Heterogenität bezüglich der verwendeten Risikofaktoren sowie deren Erhebungsmethoden. Eine interne Validierung wurde von 18 Studien berichtet und nur sechs Studien wurden extern validiert. Die fehlende Validierung ist einer der Gründe, weshalb 34 Studien bei der PROBAST-Bewertung mit einem hohen ROB bewertet wurden. Nur eine einzige Studie wurde mit einem geringem ROB bewertet. Jedoch konnte ein positiver zeitlicher Trend bezüglich der in den Studien verwendeten Analysemethoden festgestellt werden. Ohne spezifisches Training ist die Reliabilität des PROBAST Instruments nur gering, denn Gwets AC1 lag für die verschiedenen PROBAST-Domänen zwischen 0,071 und 0,535. Durch umfassendes Training der Rater und das Bereitstellen von kontext-spezifischen Hilfsdokumenten konnte die Übereinstimmung der Rater gesteigert werden (Gwets AC1: 0,294-0,780). Schlussfolgerung Trotz der hohen Anzahl an publizierten Risikovorhersagemodellen für das Melanom gibt es bislang zu wenige Studien mit ausreichender methodischer Qualität, um die Frage zu beantworten, wie das Melanomrisiko vorhergesagt werden kann. Mehr externe Validierungen und direkte Vergleiche von Risikomodellen sind ebenso wichtig wie ein vollständiges Berichten aller Details des Vorgehens in den Studien. Darüber hinaus braucht es mehr einheitliche Standards für die Erhebung von Risikofaktoren und eine verpflichtende Anwendung von Guidelines, wie beispielsweise TRIPOD, von Seiten der Zeitschriften bei Publikationen von Studien.
description: Background and aims Melanoma of the skin is the most aggressive and lethal form of skin cancer. Globally, the rate of new cases has been increasing for decades in regions with fair-skinned populations, with Australia and New Zealand having the highest incidences. As the survival strongly depends on the thickness of the tumor, early diagnosis is essential. Targeted screening of individuals at high risk of developing melanoma is a form of secondary prevention and helps to detect malignant skin lesions at an early stage. Risk prediction models can be used to identify such individuals who are at increased risk of developing the disease. The aim of this work is to present the current state of the art regarding prediction studies for cutaneous melanoma and to answer the question whether and how melanoma can be predicted. Methods First, a systematic review was conducted that included all published studies reporting the development of a risk prediction model for cutaneous melanoma. The studies were analyzed regarding the selection and assessment of risk factors, the methods used to evaluate the model performance, and the validation methods used. In addition, two instruments, TRIPOD (Transparent Reporting of a multivariate prediction model for Individual Prognosis or Diagnosis) and PROBAST (Prediction Model Risk Of Bias Assessment Tool), were used to assess the studies and their publications in terms of their reporting quality and risk of bias (ROB). Finally, the reliability of the PROBAST instrument itself was examined and the effect of context-specific training and guidance documents on the inter-rater reliability (IRR) was quantified. As measure for the IRR, Gwets AC1 was used. Results The systematic review identified 40 studies that developed a risk prediction model for melanoma. An update of the search in summer 2021 revealed two additional relevant publications. The studies showed a large heterogeneity in terms of the risk factors used, as well as their assessment methods. Internal validation was reported by 18 studies and only six studies were externally validated. The lack of validation is one of the main reasons why 34 studies were rated with a high ROB in the ROB assessment. Only one study was rated with a low ROB. However, a positive temporal trend could be observed regarding the analysis methods used. Without specific training, the reliability of the PROBAST instrument is low (Gwets AC1 ranging from 0.071 to 0.535 for the different PROBAST domains), but extensive rater training and context-specific manuals increased the IRR (Gwets AC1 ranging from 0.294 to 0.780). Conclusion Despite the high number of published risk prediction models for melanoma, the evidence base of studies with sufficient methodological quality is too thin to answer the question of how to predict melanoma risk. Complete and transparent reporting, more external validation, and direct comparisons of risk models are necessary. In addition, more uniform standards for risk factor assessment and mandatory use of guidelines such as TRIPOD are needed.