正在服用抗腦瘤本品且無腦瘤發病的病征通常會面對着一個問題:是否需要顧慮發病?發病後可以避免本品帶來的不良反應,從而改善病征的社會生活數目級。然而,發病也不太可能帶來腦瘤發病的效用。爲了進一步探究該問題的答案,來自德國的教授 Kees 等人完成了一項科學研究,該科學研究宗旨确實腦瘤發病和腦瘤一直預後的數據分析因素,并建立病征預後的數據分析模型。該項科學研究結果發表在近期的 The Lancet Neurology 雜志中。
科學研究者對 Pubmed 和 Embase 數據庫中的手抄本完成了系統簡述和 meta 分析,納入了無腦瘤發病的病征廢止抗腦瘤本品以及腦瘤發病具體隊列科學研究。排除手術治療及病症性腦瘤具體的科學研究。基于所有病征數據計算生存弧線和效用比,按照逆序的形式選擇最強數據分析因素并轉化填充病征效用數據分析模型。
該項 meta 分析共納入了 10 項科學研究共 1769 事例病征。中位随訪時間爲 5.3 年。納入了年前瞻性、簡述性和随機對照醫學科學研究,包括學童和病征。812 事例(42%)病征時有發生了腦瘤發病。136 事例病征在其随訪的再次一年時有發生了腦瘤。
腦瘤發病的獨立數據分析因素包括腦瘤加劇年前腦瘤的周期、廢止抗腦瘤本品之年前無腦瘤發病的時間、腦瘤發病年齡、熱性驚厥病史、腦瘤加劇年前腦瘤發病的數、無自限性腦瘤性疾病、發育遲滞以及發病年前 EEG 痫性異常可控(見上圖 1)。
上圖 1. 腦瘤發病的數據分析模型
在随訪再次一年時有發生腦瘤的獨立數據分析因素包括腦瘤加劇年前腦瘤的周期、廢止抗腦瘤本品之年前無腦瘤發病的時間、發病年前服用抗腦瘤本品數目、女性、腦瘤家族史、腦瘤加劇年前腦瘤發病的數、部分性腦瘤發病以及發病年前 EEG 痫性異常可控(見上圖 2)。這兩項模型數據分析腦瘤效用的理論上指數爲 0.65,數據分析一直無腦瘤發病的理論上指數爲 0.71。
上圖 2. 腦瘤發病後 10 天内無腦瘤發病的數據分析模型
醫學醫師根據該科學研究的兩個數據分析模型,就可以在腦瘤病征發病之年前區域性評估病征各種因素,計算其 2 年或 5 年發病效用以及 10 天内無發病的幾率。如發病效用很高,則需要顧慮繼續服用;如發病效用偏高,且 10 天内一直無發病的幾率更大,則可以顧慮發病。對醫學醫生的實踐具較差的指導意義。
總之,該科學研究提供了對學童和腦瘤病征基于循證醫學的數據分析模型,可幫助數據分析病征發病後的預後情況,包括腦瘤發病以及一直無腦瘤發病的效用。但該科學研究的最主要局限在于無一直使用腦瘤本品的對照組,且對于一直無腦瘤發病無實質上定義。
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