PSCCR-BC: Voorspellen van late effecten na behandeling voor borstkanker
Het PSCCR-BC model kan gebruikt worden om inzicht te krijgen in het individuele risico op vroege en late gezondheidseffecten tot 14 jaar na de diagnose van borstkanker.

Dit model geeft een indicatie van de omvang van de mogelijke late effecten na borstkankerbehandeling waarvoor de patiënt de huisarts bezoekt. Het is niet bedoeld om nauwkeurig individuele kansen te schatten.
Research authors: Marianne J. Heins, Kelly M. de Ligt, Janneke Verloop, Sabine Siesling, Joke C. Korevaar, namens de PSCCR groep
Details Formula Study characteristics Files & References
Model author
Model ID
1900
Version
1.27
Revision date
2020-10-08
Specialty
MeSH terms
  • Breast Cancer
  • Follow-Up Care
  • Adverse Effects, Long Term
  • Model type
    R-Script model (Calculation)
    Status
    public
    Rating
    No rating criteria met
    Share
    Formula
    No Formula defined yet
    Condition Formula

    Additional information

    De predictiemodellen zijn gebaseerd op gegevens van 11.671 vrouwen die de diagnose borstkanker hebben gekregen tussen 2000 en 2016 en 23.242 leeftijdsgenoten zonder borstkanker uit het Nederlandse Primary and Secondary Cancer Care Registry: PSCCR-Borstkanker. Deze database bevat gegevens over de diagnose, behandeling van kanker en het zorggebruik bij de huisarts en is een combinatie van gegevens uit de NKR (Nederlands Kankerregister) en Nivel Eerstelijnszorg data. We bouwden Cox-regressiemodellen voor 685 gezondheidseffecten, met het gezondheidseffect als uitkomst en de behandeling van kanker als voorspellers voor de vergelijking tussen vrouwen met en zonder borstkanker. Modellen werden apart gebouwd voor vier leeftijdsgroepen (leeftijd bij diagnose van 18 tot 44, 45 tot 59, 60 tot 74 en 75 tot 89) en twee follow-up periodes (1 tot 4 jaar en 5 tot 14 jaar na diagnose).
     
    Van de 685 onderzochte gezondheidseffecten kwamen er 231 significant vaker voor bij vrouwen met borstkanker dan bij vrouwen van dezelfde leeftijd zonder borstkanker. Het optreden van de gezondheidseffecten verschilde naar leeftijd, tijd sinds de diagnose en het behandeling. De risico's zijn samengevat op het niveau van de individuele patiënt in de huidige tool.
     
    Op dit moment (Q4 2020) wordt het artikel om de studie te beschrijven inclusief de tool in detail beoordeeld voor publicatie. Zodra het document is gepubliceerd, zal de volledige referentie hier verschijnen. Daarnaast wordt er ook een paper over de methodologie op dit moment beoordeeld voor publicatie, waarvan ook na publicatie de volledige referentie hier zal verschijnen.

    Voor vragen kunt u contact opnemen met M. Heins (m.heins@nivel.nl)

    Study Population

    Total population size: 0

    Additional characteristics

    No additional characteristics defined
    PSCCR-BC: Voorspellen van late effecten na behandeling voor borstkanker
    V-1.27-1900.20.10.08
    Refer to Intended Use for instructions before use
    Evidencio B.V., Irenesingel 19, 7481 GJ, Haaksbergen, the Netherlands

    Related files

    Supporting Publications

    ...

    {{ resultSubheader }}

    {{ model.survival.PITTitle }}

    {{ model.survival.YNETitle }}

    Result
    Note
    Notes are only visible in the result download and will not be saved by Evidencio

    {{ resultSubheader }}
    {{ chart.title }}

    Outcome stratification

    Result interval {{ additionalResult.min }} to {{ additionalResult.max }}

    Conditional information

    {{ file.classification }}

    Calculations alone should never dictate patient care, and are no substitute for professional judgement. See our full disclaimer.

    Comments
    Rating
    Comment
    Please enter a comment of rating
    Comments are visible to anyone

    Model feedback

    No feedback yet 1 Comment {{ model.comments.length }} Comments
    Not rated | On {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} a no longer registered author wrote:
    logo

    Please sign in to enable Evidencio print features

    In order to use the Evidencio print features, you need to be logged in.
    If you don't have an Evidencio Community Account you can create your free personal account at:

    https://www.evidencio.com/registration

    Printed results - Examples {{ new Date().toLocaleString() }}


    Evidencio Community Account Benefits


    With an Evidencio Community account you can:

    • Create and publish your own prediction models.
    • Share your prediction models with your colleagues, research group, organization or the world.
    • Review and provide feedback on models that have been shared with you.
    • Validate your models and validate models from other users.
    • Find models based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
    • Use and save prediction models and their data.
    • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential models and decision trees.
    • Stay up-to-date with new models in your field as they are published.
    • Create your own lists of favorite models and topics.
    A personal Evidencio account is free, with no strings attached! Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction models.

    Disclaimer: Calculations alone should never dictate patient care, and are no substitute for professional judgement.