論文No1974
The added value of comorbidities in predicting survival in idiopathic pulmonary fibrosis: a multicentre observational study
Sebastiano Emanuele Torrisi, Brett Ley, Michael Kreuter, Marlies Wijsenbeek, Eric Vittinghoff, Harold R. Collard, Carlo Vancheri
European Respiratory Journal 53 (3) 1801587; DOI: 10.1183/13993003.01587-2018 Published 7 March 2019
＜背景＞
性別-年齢-生理(GAP)モデルは死亡リスクの予測のために開発された。
IPFにおいて合併症はよく見られ、生存に影響するかもしれない。
我々はIPF患者のGAPモデルによる生存予測が合併症により改善するかを検討した。
＜方法＞
2つの独立したコホートからのデータを使用してTORVANとなづけた予測モデルを開発した。
連続性およびポイントスコアの予測モデルを開発した。
モデルの区別はC指数で評価し、1-5年累積死亡率の予測と実測値を比較して調整した。
＜結果＞
派生コホート、検証コホートの希薄連続モデルで区別は同様であった(C-index 71.0 versus 70.0, respectively)。
検証コホートでGAPモデルのパフォーマンスが有意に改善した(increase in C-index of 3.8, p=0.001)。
対照的に希釈ポイントスコアモデルでは検証コホートは派生コホートほどパフォーマンスはよくなかった
(C-index 72.5 in the derivation cohort versus 68.1 in the validation cohort)。
しかし、GAPモデルのパフォーマンスはそれでも有意に改善していた(C-index increased by 2.5, p=0.037)。
＜感想＞
IPFの予後予測にはGAPモデルが用いられますが、
それに合併症の項目を追加(TORVANモデル）することでより予測性能がよくなったようです。
Background The gender–age–physiology (GAP) model was developed to predict the risk of death. Comorbidities are common in idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) and may impact on survival. We evaluated the ability of comorbidities to improve prediction of survival in IPF patients beyond the variables included in the GAP model.
Methods We developed a prediction model named TORVAN using data from two independent cohorts. Continuous and point-score prediction models were developed with estimation of full and sparse versions of both. Model discrimination was assessed using the C-index and calibrated by comparing predicted and observed cumulative mortality at 1–5 years.
Results Discrimination was similar for the sparse continuous model in the derivation and validation cohorts (C-index 71.0 versus 70.0, respectively), and significantly improved the performance of the GAP model in the validation cohort (increase in C-index of 3.8, p=0.001). In contrast, the sparse point-score model did not perform as well in the validation cohort (C-index 72.5 in the derivation cohort versus 68.1 in the validation cohort), but still significantly improved upon the performance of the GAP model (C-index increased by 2.5, p=0.037).
Conclusions The inclusion of comorbidities in TORVAN models significantly improved the discriminative performance in prediction of risk of death compared to GAP.