Extracto
Objetivo
Para identificar la mayoría de las poblaciones de pacientes con necesidad de tratamiento a través de la enfermedad del cáncer de próstata continuo, hemos desarrollado un novedoso modelo de transición dinámica basada en el riesgo de progresión de la enfermedad y la mortalidad.
Diseño y Medidas de resultado
hemos modelado el flujo de poblaciones de pacientes a través de estados clínicos ocho de cáncer de próstata (PCCS) que se caracterizan por la situación del tumor primario, la presencia de metástasis, el tratamiento previo y actual, y los niveles de testosterona. Las simulaciones utilizadas publican las tasas de incidencia de los Estados Unidos para cada año desde 1990. La progresión y las tasas de mortalidad se obtuvieron de ensayos clínicos publicados, meta-análisis y estudios observacionales. los resultados del modelo incluyen la incidencia, prevalencia y mortalidad por cada PCCS. El impacto de los tratamientos novedosos fue modelado en tres escenarios distintos:. Castración cáncer de próstata metastásico resistente (mCRPC), no metastásico CRPC (nmCRPC), o ambos
Resultados y limitaciones
El modelo se estima que la prevalencia del cáncer de próstata en los EE.UU. 2.219.280 en 2009 y 3.072.480 en 2020, y la incidencia de mCRPC como 36.100 y 42.970, respectivamente. Todas las causas de mortalidad en el cáncer de próstata se estimó en 168.290 en 2009 y 219.360 en 2020, con el 20,5% y el 19,5% de estas muertes, respectivamente, que se producen en los hombres con mCRPC. La mayoría (86%) del flujo de incidencia en estados mCRPC era del estado clínico nmCRPC. En el escenario con nuevas intervenciones para los estados nmCRPC, la progresión a mCRPC se reduce, disminuyendo así la incidencia de mCRPC en un 12% en 2020, con una disminución sostenida de la mortalidad mCRPC. Una limitación del modelo es que no estima la mortalidad específica por cáncer de próstata.
Conclusión
El modelo informa diseño de ensayos clínicos para el cáncer de próstata mediante la cuantificación de los resultados en PCCS, y demuestra el impacto de una terapia eficaz aplicado en un estado clínico anterior de nmCRPC sobre la incidencia de la morbilidad y la mortalidad mCRPC posterior
Visto:. Scher HI, Solo K, J Valant, Todd MB, Mehra M (2015) la prevalencia de cáncer de próstata Estados clínicos y la mortalidad en los Estados Unidos: estimaciones a partir de un modelo dinámico de progresión. PLoS ONE 10 (10): e0139440. doi: 10.1371 /journal.pone.0139440
Editor: Stephanie Filleur, Universidad Tecnológica de Texas Health Sciences Center, Estados Unidos |
Recibido: 19 Enero, 2015; Aceptado: September 14, 2015; Publicado: 13 Octubre 2015
Derechos de Autor © 2015 Scher y col. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del apoyo de sus archivos de información en papel y
Financiación:. los análisis fueron financiados por Janssen Global Services. Lexidyne proporcionó apoyo en forma de salarios de los autores KS y JV, Janssen Global Services prestado apoyo en forma de salarios de los autores MT y MM, pero ninguna de las dos tenía ningún papel adicional en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, la decisión de publicar o la preparación del manuscrito. Las funciones específicas de estos autores se articulan en la sección 'autor' contribuciones
Conflicto de intereses:. MT y MM son empleados de Janssen Global Services, cuya compañía proporcionó fondos para este estudio. KS y JV son empleados de Lexidyne actuando como consultores de Janssen. SA ha recibido fondos de investigación de la Fundación del cáncer de próstata, así como de Aragón, Bristol-Myers Squibb, Exelixis, Janssen Investigación & amp; Desarrollo, Janssen Global Services, BIND Terapéutica, y Medivation; ha actuado como consultor /asesor compensado a BIND Therapeutics, Dendreon, Endo /Orion Pharmaceuticals, Ferring Pharmaceuticals, Genentech, Novartis, Ortho Biotech Oncología Investigación & amp; Desarrollo (ahora Janssen Investigación & amp; desarrollo; los productos donados), Sanofi Aventis, y ha actuado como consultor no compensado /asesor de Aragón, Astellas, Astra Zeneca, Celgene, Endocyte, Exelixis, Medicina Fundación, Janssen, Johnson & amp; Johnson & amp Investigación Farmacéutica; Desarrollo, Medivation, Millennium Pharmaceuticals y Takeda Pharmaceutical Company, Pfizer. Su institución, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, ha recibido fondos de investigación de la Fundación del cáncer de próstata. No hay patentes, productos en desarrollo o los productos comercializados relacionados con este estudio para declarar. Esto no altera nuestra adhesión a todas las políticas de PLoS ONE sobre los datos y compartir materiales.
Introducción
El cáncer de próstata es una causa importante de morbilidad y mortalidad en los Estados Unidos. Con una incidencia estimada de 233.000 nuevos casos y 29.480 muertes en 2014, es el cáncer más frecuentemente diagnosticado y la segunda causa más frecuente de muerte por cáncer en los hombres estadounidenses [1]. las estrategias de detección basado en el antígeno específico de la próstata (PSA) son ampliamente utilizados en los Estados Unidos, con el resultado de que la mayoría de los hombres son diagnosticados con la enfermedad clínicamente confinada a la glándula [2]. Esto también ha dado lugar a una intervención más temprana y, paralelamente, la disminución de la mortalidad, aunque el impacto global de la detección precoz es controvertida [3]. Además, para muchos hombres diagnosticados con cáncer de próstata, el riesgo de síntomas relacionados con el cáncer, metástasis, y la muerte por enfermedad es baja. Un reto en el establecimiento de expectativas para el resultado clínico y la evaluación de forma fiable el pronóstico es que el cáncer de próstata es una enfermedad dinámica que cambia con el tiempo como una función de las propiedades intrínsecas del tumor, los factores del paciente, y las terapias específicas a las que el tumor ha sido expuestas.
Comprender el pronóstico para las poblaciones de pacientes en diferentes puntos en el continuo de la enfermedad del cáncer de próstata es esencial para orientar la gestión y mejorar los resultados del paciente, un problema no abordado por los sistemas de clasificación tradicionales o nomogramas. En el año 2000, hemos propuesto un modelo de progresión dinámica que repartió tanto la historia natural sin tratar y post-tratamiento de la historia del continuo de la enfermedad del cáncer de próstata desde el diagnóstico hasta la muerte en estados clínicos diferentes [4]. Cada estado representa un hito significativo y clínicamente punto de decisión clave que se reconoce fácilmente por los pacientes, médicos e investigadores. La progresión de la dinámica de los pacientes a través de estos estados clínicos en todo el continuo de la enfermedad ha sido descrita [4-6]. Aquí presentamos un modelo dinámico que cuantifica el número de pacientes diagnosticados con cáncer de próstata en cada estado clínico utilizando los datos publicados sobre la incidencia acumulativa de la enfermedad, la progresión y la mortalidad. El objetivo fue desarrollar un modelo de progresión de la enfermedad para identificar poblaciones de pacientes con mayor riesgo de progresión y /o la mortalidad de la enfermedad y para enfocar así la investigación clínica. Se utiliza para explorar diferentes escenarios clínicos, el modelo puede ayudar a aclarar el impacto de nuevas terapias /diagnóstico sobre las perspectivas futuras de la enfermedad del cáncer de próstata. En tres escenarios hipotéticos distintos, se ilustra el efecto de introducir la nueva terapia para prolongar la vida de los estados de enfermedad no metastásicos y metastásicos. Se demuestra que el desarrollo de intervenciones para el cáncer de próstata resistente a la castración no metastásico (nmCRPC) debe ser una prioridad para la investigación clínica.
Métodos
Estados clínicos sobre el cáncer de próstata y fuentes de datos
los estados de enfermedad clínica y ocho de cáncer de próstata se han actualizado desde la descripción original publicada [4] y alineados con los algoritmos de tratamiento de guías de práctica clínica actuales basados en los avances terapéuticos [2]. Las definiciones de estado clínicos se basan en el estado del tumor primario, la presencia o ausencia de metástasis detectables, tratamiento previo y actual (incluyendo la terapia citotóxica), y los niveles de testosterona en suero (no-castración /castración). Los ensayos individuales fueron asignadas a un estado específico basado en los criterios de elegibilidad de los estudios. Para los tratamientos sistémicos, sólo aquellos que habían recibido la aprobación regulatoria para el año 2009 (el último año de los datos del modelo) se incluyeron. Una definición detallada de cada estado clínico del cáncer de próstata se proporciona en la Tabla 1.
Los resultados de los ensayos de fase III seleccionados, meta-análisis y estudios de observación destinadas a establecer nuevas normas de atención para el Estado respectivo eran también se considera (Tabla 2). Las fuentes de datos que figuran en la Tabla 2 se centraron en estudios a gran escala, contemporáneo, pivotales que cumplían criterios de nivel I de evidencia e impactó la práctica clínica actual en los Estados Unidos; varias de las fuentes de datos fueron citados en las directrices de 2015 de la Red Nacional Integral del Cáncer [2]. Para la enfermedad en estadio temprano, se utilizó un reciente meta-análisis de ensayos pivotales en la enfermedad en estadio temprano [9]. Dado que las curvas de Kaplan-Meier de la supervivencia global (SG) y la supervivencia (PFS) libre de progresión se requiere como datos de entrada para el modelo, las publicaciones que no contenían esta información no fueron considerados. Cada publicación identificada fue revisado posteriormente en profundidad y la selección final se determinó por la medida en la población de pacientes respectiva se correspondía con el estado clínico definido. Un resumen de cada publicación se proporciona (Tabla A en S1 Archivo).
Resumen del modelo
El cáncer de próstata estados clínicos modelo de progresión simulado el flujo de pacientes a través de los ocho estados clínicos sobre el cáncer de próstata distinta con el tiempo utilizando un nuevo marco de modelado dinámico. Estos modelos fueron programarse de forma personalizada en el lenguaje de programación Java (Java SE 6, Oracle Corporation, Redwood City, CA, EE.UU.). Detalles adicionales sobre la metodología de modelado y el enfoque matemático subyacente se presenta en S1 Archivo.
El caso base del modelo simulado la evolución anual de los pacientes con cáncer de próstata a través de los ocho estados clínicos desde el diagnóstico hasta la muerte a través de una de 19 años período de 1990 a 2009 (Tabla 3). La simulación se inició en 1990 con la incidencia de pacientes diagnosticados de cáncer de próstata en etapa (localizado, localmente avanzado, y no castrar enfermedad metastásica); A continuación se añadió la incidencia anual para cada año posterior por el escenario. Además, un modelo de futuro fue desarrollado que utiliza la Vigilancia, Epidemiología y Resultados Finales del Programa (SEER) datos de tasa de incidencia de cáncer de próstata específicas por edad de 2008 para estimar la incidencia de cáncer de próstata para cada año, entre 2009 a 2020 (Tabla 3). Para validar el modelo, los resultados finales fueron comparados con las estimaciones publicadas de incidencia y prevalencia del cáncer de próstata en los Estados Unidos para 2009 y 2020 [7,24].
La utilidad del modelo como un escenario herramienta se probó en tres escenarios hipotéticos independientes que evaluaron el impacto potencial de un nuevo tratamiento a principios del nmCRPC y /o estados mCRPC. En el escenario temprano nmCRPC, la nueva terapia para nmCRPC tiene el mismo sistema operativo en relación con otras terapias nmCRPC, pero una mejora del 25% de la SSP. En el escenario mCRPC, la nueva terapia para mCRPC tiene el mismo PFS como otras terapias mCRPC, pero una mejora del 25% en la SG. En el tercer escenario (combinado), se introdujeron nuevas terapias en ambos estados nmCRPC y mCRPC, con los supuestos antes mencionados.
Resultados
En 2009, los estados clínicos nmCRPC y mCRPC asociados con castration- resistente a las enfermedades tenían tasas más altas de mortalidad y la progresión anual en relación con los estados no castrados o localizados (Figura a en S1 archivo). La incidencia, prevalencia y mortalidad asociadas con los estados clínicos distintivos en el actual (año base 2009) y el futuro (2020) paisaje de cáncer de próstata se muestran (Tabla 3, Figura 1). Basado en la simulación de 19 años, el modelo de caso base estima una prevalencia de 2,219,280 hombres en los Estados Unidos con diagnóstico de cáncer de próstata en 2009 (figura 1). De éstos, 2.121.650 (95,6%) se presentaron con enfermedad localizada o localmente avanzado, mientras que 97.630 (4,4%) tenían cáncer de próstata metastásico (que corresponde a la no castración y estados mCRPC). La base del modelo estima una incidencia mCRPC de 36.100 en 2009. La nmCRPC estado clínico contribuyó en gran medida a los estados mCRPC (86%), mientras que el flujo de incidencia del estado no castración a mCRPC fue & lt; 15%. Todas las causas de mortalidad en 2009 en el modelo de caso base se estima en 168,290 muertes, con 34.525 o el 20,5% de estas muertes en pacientes en estados mCRPC.
El movimiento más destacado modelo de estados clínicos que tienen mayores tasas de mortalidad . Mejoría en la supervivencia libre de progresión de los hombres en el escenario nmCRPC reduce el número de pacientes que pasan de nmCRPC en la población mCRPC, donde el riesgo de mortalidad es más alta y, como tal, tiene un impacto más permanente sobre la mortalidad mCRPC. * Promedios ponderados de patentes diagnosticados con enfermedad localizada, localmente avanzado y metastásico. ** La enfermedad localizada o enfermedad localmente avanzada. nmCRPC, no metastásico del cáncer de próstata resistente a la castración; mCRPC, cáncer de próstata metastásico resistente a la castración.
Las estimaciones de los modelos para el año 2020 se basan en patrones /corriente (2009) incidencia de la enfermedad, diagnóstico, y tratamiento existentes, y reflejan los cambios demográficos en los EE.UU. población en el tiempo (por ejemplo, el impacto de la población del baby boom) (Tabla 3). las estimaciones correspondientes para cada año entre 2009 y 2020 se muestran en la Tabla B en S1 Archivo. En particular, se estima que la prevalencia total de pacientes con cáncer de próstata que aumente a 3.072.480. En el año 2020, el modelo estima la incidencia mCRPC a 42,970 casos. Al igual que en el modelo de caso base, la mayoría de la incidencia mCRPC se deriva del estado nmCRPC (86%, o 36,870 casos), con & lt; 15% desde el estado no castración. Todas las causas de mortalidad en 2020 en el modelo de caso base se estima en 219,360 muertes, con un 19,5% (o 42.680) de las muertes que se producen en los estados mCRPC.
Para ilustrar la aplicabilidad práctica del modelo, se estimó el impacto de los nuevos tratamientos en tres escenarios: mejoró la SLP a principios de nmCRPC, mejora de la SG en mCRPC, y un escenario combinado con mejoras en la SLP y la SG para nmCRPC y mCRPC, respectivamente. En el escenario nmCRPC, un nuevo agente terapéutico asociado con la mejora de la SSA introdujo en 2015 los resultados en la reducción de la incidencia mCRPC un 11,7% (5061 pacientes menos) en 2020 (Tabla 4) en comparación con la línea base 2020 mCRPC incidencia de 43.211. Esta reducción en la incidencia mCRPC conduce a una prevalencia mCRPC inferior y, por lo tanto, una disminución sostenida de la mortalidad mCRPC (Fig 2). Con la mejora de PFS, la prevalencia de nmCRPC será mayor en un 12% (13.922 más pacientes) con respecto al 2020 prevalencia de referencia (Tabla 4) de 112,410 pacientes. En el escenario mCRPC, una novela terapéutica introducida en 2015 asociado con la mejora de la SG reduce la mortalidad mCRPC, con 2032 muertes menos en el año 2020 y un aumento simultáneo de la prevalencia mCRPC de 13.448 pacientes (Tabla 4). Con el aumento de la prevalencia mCRPC con el tiempo (debido a la reducción de la tasa anual de flujo de salida de mortalidad del 54% al 44% desde el estado clínico mCRPC), el volumen /número de muertes después de una disminución inicial será posteriormente aumentar (Fig 2C). Por último, el escenario combinado (introducción simultánea de terapia novedosa en el estado clínico y nmCRPC mCRPC) da como resultado una reducción de más de 6000 muertes por mCRPC en 2020.
La reducción de la incidencia mCRPC conduciría a una menor prevalencia mCRPC y una disminución sostenida de la mortalidad mCRPC. nmCRPC, no metastásico del cáncer de próstata resistente a la castración; mCRPC, resistente a la castración cáncer de próstata metastásico.
Discusión
Esta estados clínicos modelo de transición dinámica de los Estados Unidos estima que la prevalencia puntual de cáncer de próstata como 2,2 millones en 2009, lo que lo hará aumentan 3,07 millones en 2020. Estas cifras de prevalencia son el resultado acumulativo de la afluencia de pacientes recién diagnosticados y salida de pacientes que sucumben a partir de 1990. Un cambio en las variables de entrada para el propósito de la calibración se evitó el fin de mantener un modelo puramente por datos. Para asegurar la precisión del enfoque de flujo acumulado, los resultados fueron comparados y validados contra reportados los datos de prevalencia y mortalidad epidemiológicos. El SEER informó prevalencia completa (& gt; 35 años de duración) para el cáncer de próstata de 2,3 millones en 2009 (frente a 2,2 millones simulado) y los Institutos Nacionales de la Salud prevé que 3,11 millones (frente a 3,07 millones de simulada) en 2020 en la incidencia de tendencia escenario [24]. La prevalencia para el año 2009 fue menor que el reportado por SEER, en parte debido a que no cuenta para los casos incidentes de cáncer de próstata diagnosticados antes de 1990 [7]. La mortalidad por cualquier causa de 168,290 muertes en 2009, con 34,525 muertes en la población mCRPC, proyectados por el modelo se aproxima a la mortalidad por cáncer de próstata anual de 30.000 ha informado la Sociedad [25].
El acoplamiento (o Americana del Cáncer el uso de) la estimación del número de pacientes en diferentes puntos en el continuo de la enfermedad, junto con lo que se conoce acerca de la frecuencia de morbilidad específicos del cáncer de próstata que se producen en un determinado estado activa (i) una estimación más global de la morbilidad y el impacto adverso de la enfermedad, y (ii) la cuantificación de los resultados (mortalidad y progresión) con la introducción de nuevas terapias para los estados clínicos específicos en todo el continuo de la enfermedad. La información que proporciona información valiosa sobre las necesidades no satisfechas cortos de una mejora en la supervivencia de ser el foco de los esfuerzos futuros o nuevos de desarrollo de fármacos en un paisaje terapéutico que cambia rápidamente. El estado mCRPC en el que se introdujeron los tratamientos eficaces con un umbral de reducción de la mortalidad específica del 25% en los ensayos de registro reveló un riesgo de mortalidad reducida y sustancialmente reducido la mortalidad mCRPC, con ~ 2000 menor número de muertes proyectadas en 2020 (Tabla 4). El descenso de la mortalidad mCRPC era temporal hasta que el modelo alcanza el equilibrio, dado que se produjo rápidamente el beneficio de supervivencia de sólo 4 meses.
La ventaja de aplicar una terapia efectiva a principios de la enfermedad se demostró mediante el modelado del estado nmCRPC. El modelo demuestra que la reducción de la incidencia de mCRPC con una intervención de este tipo tendría un impacto mayor y más sostenida en la mortalidad y la morbilidad mCRPC. Sobre la base de la prevalencia, la progresión y la mortalidad asociadas con nmCRPC, los hombres en este estado de la enfermedad representan una población de pacientes para quienes la prevención o retraso de una transición a mCRPC es un objetivo terapéutico primario, lo que podría tener un impacto significativo desde una perspectiva de salud pública. Es importante destacar que la capacidad del modelo para demostrar una mejora en los resultados a través de un programa de desarrollo centrado en un estado clínico de cáncer prostático específico también proporciona una justificación para cometer los recursos necesarios para completar este tipo de ensayos. En este sentido, es notable que varios ensayos clínicos en esta población están en curso (Clinical Trials.gov: NCT01946204, NCT02003924, NCT01046916, NCT01703065, NCT01875250) y, una vez que se hayan completado, su impacto sobre la mortalidad de la enfermedad podría ser estimada usando esta dinámica modelo.
como era de esperar, el modelo también muestra que las tasas de mortalidad por todas las causas en pacientes con cáncer de próstata aumenta con la progresión de la enfermedad tal como se define por el estado clínico. Los pacientes con mCRPC en particular, tienen un alto riesgo de mortalidad y la progresión. Mientras que la mortalidad específica por cáncer de próstata no se especifica en este modelo y esto es una limitación, el aumento de la tasa de mortalidad reportada en el modelo base 2009 puede atribuirse a la creciente proporción de muertes a causa o atribuidas al cáncer de próstata dado el siguiente razonamiento: Con base en los datos del censo de Estados Unidos, la tasa de mortalidad por todas las causas entre los varones mayores de 65 años fue de 5,67% en 2010 [26]. La edad media de los pacientes que son diagnosticados con cáncer de próstata es de 67 años [7] y, en base a nuestro modelo de 2009, la tasa de mortalidad por todas las causas entre los pacientes con cáncer de próstata es de 7,6%. En las primeras etapas de la enfermedad, la tasa de mortalidad del 5,7% es similar a la tasa de mortalidad por todas las causas en la población estadounidense mayor de 65 años, lo que indica que sólo una pequeña proporción (si la hay) de las muertes en estos estados clínicos se debe a cáncer de próstata, mientras que la tasa de mortalidad de 55,3% para mCRPC es mucho mayor (Figura B en S1 archivo). La aplicación de la relación de los Estados Unidos por todas las causas tasa de mortalidad a la tasa de mortalidad mCRPC sugiere que 90% (o ~ 31.000) de las 34,525 muertes en pacientes mCRPC se pueden atribuir a cáncer de próstata, alineando de este modo con estimaciones publicadas de mortalidad anual específica del cáncer de próstata en los Estados Unidos. Con respecto a las nuevas terapias contra el cáncer de próstata, en última instancia, OS abarcar tanto las tasas de mortalidad por todas las causas y las tasas de mortalidad por cáncer de próstata (con un delta entre las dos tasas de supervivencia). En el modelo, la relación entre la mejora de la SSP vs OS se cuantifica y demuestra los beneficios y limitaciones de estas dos medidas en los escenarios nmCRPC y mCRPC. Mejora de la SSP de los hombres en el escenario nmCRPC reduce el número de pacientes que pasan de nmCRPC en la población mCRPC, donde el riesgo de mortalidad es más alta. Por lo tanto, la capacidad de reducir las transiciones de pacientes para un estado clínico con una mayor mortalidad se basa en la capacidad de nuevas terapias para extender la duración de la supervivencia sin progresión de la enfermedad (es decir, PFS). Las mejoras en la SLP y la SG en el escenario mCRPC retrasan esencialmente lo inevitable, como consecuencia de la reducción de la mortalidad inicial de los niveles de rebote cerca del caso base. Por lo tanto, el escenario nmCRPC apoya el uso de la SSP como un punto final para los ensayos en poblaciones de pacientes cuyos todas las causas de mortalidad es mayor que la mortalidad específica por cáncer de próstata, pero que tienen un mayor riesgo de progresión. Estas observaciones son consistentes con las recomendaciones del cáncer de próstata Ensayos Clínicos del Grupo de Trabajo [27]
.
El marco modelo existente se puede adaptar para cuantificar los cambios en la mortalidad y la morbilidad de la enfermedad como resultado de nuevos tratamientos o intervenciones, como las pruebas y el diagnóstico o para países específicos y diferentes marcos de tiempo. En Europa, por ejemplo, una proporción mucho mayor de pacientes que se presentan con enfermedad metastásica en el momento del diagnóstico y el tiempo de progresión desde el estado de no-castración de mCRPC es generalmente mucho más corto [28]. Dado que este modelo de transición cuantifica la progresión desde la primera a estados más avanzados de la enfermedad, que podría ayudar a evaluar el impacto global de los cambios en la rutina de detección de PSA en Europa y Estados Unidos.
Conclusión
Describimos el primer modelo dinámico de transición estados clínicos que proporciona una evaluación cuantitativa del paisaje enfermedad del cáncer de próstata de EE.UU. definido por ocho estados clínicos diferentes. El modelo indica que los pacientes estadounidenses con nmCRPC y mCRPC son las poblaciones en mayor necesidad de nuevas opciones de tratamiento más eficaces, que prolongan la supervivencia o retrasar la progresión de la enfermedad. También demostramos la capacidad del modelo para predecir el futuro epidemiología del cáncer de próstata con la introducción de nuevas terapias, y para informar sobre el diseño de ensayos clínicos. Estos resultados también proporcionan un marco para validar y calificar la SSP como un punto final que puede conducir a las aprobaciones regulatorias y acelerar el desarrollo de fármacos.
Apoyo a la Información
S1 Archivo. Detalles adicionales sobre metodología de modelado.
Resumen de las publicaciones utilizadas como fuentes de datos para el modelo de estados clínicos (Tabla A). La prevalencia de estados clínicos, el flujo de incidencia y los flujos de pacientes entre los estados clínicos de cada año, entre 2010 2020 (Tabla B). La incidencia de cáncer de próstata en los Estados Unidos entre 1990 y 2009. Agrupados según el estado clínico en el momento del diagnóstico de acuerdo con la base de datos de Epidemiología Vigilancia y Resultados Finales (Figura A). todas las causas de mortalidad anual según el estado clínico, modelo de referencia en 2009 (Figura B)
doi:. 10.1371 /journal.pone.0139440.s001 gratis (DOCX)
Reconocimientos
soporte de escritura fue proporcionado por Dominik Wolf, Hajira Koeller, y Ann Tighe de PAREXEL.