Prognostische modellen in de Obstetrie en Gynaecologie pjf lucas, Nijmegen



Dovnload 45.95 Kb.
Datum27.08.2016
Grootte45.95 Kb.
Zevende Symposium georganiseerd door de Wim Schellekens Stichting
Vrijdag 13 juni 2008
Medisch Centrum Haaglanden, Westeinde Ziekenhuis, Den Haag

Prognostische modellen in de Obstetrie en Gynaecologie



PJF Lucas, Nijmegen


Prognostische modellen in de geneeskunde, de theorie
BWJ Mol, Veldhoven

Prognostische modellen in de praktijk


JW van der Steeg, Amsterdam

Prognostische modellen in de Voortplantingsgeneeskunde


J Gardosi, Birmingham, UK

Prediction of normal fetal growth, restricted growth and adverse perinatal outcome


LLH Peeters, Maastricht

Voorspellen van pre-eclampsie


LJ van ’t Veer, Amsterdam

Micro-arrays en biomarkers bij mamma carcinoom


LFAG Massuger, Nijmegen

De voorspellende waarde van de Risk of Malignancy Index bij de beoordeling van adnextumoren


Prognostische modellen in de geneeskunde: de theorie Peter Lucas Instituut voor Informatica en Informatiekunde (iCIS), Radboud Universiteit Nijmegen Email: peterl@cs.ru.nl Prognose (pro: voor; gnoscere: kennen) betekent letterlijk voorkennis. De kern van prognose is het voorspellen van een gebeurtenis voordat de gebeurtenis heeft plaatsgevonden. Dit betekent dat de voorspelde gebeurtenis in de toekomst ten opzichte van het tijdstip waarop de voorspelling gedaan wordt, plaatsvindt. De factor tijd is dus een inherent element in het bepalen van een prognose. In de geneeskunde kan het bepalen van een prognose gedefinieerd worden als het voorspellen van het toekomstig beloop of de uitkomst van een ziekteproces, op basis van het natuurlijk beloop en het effect van behandeling. Van nature is het bepalen van een prognose nauw verweven met het stellen van een diagnose en therapie-keuze en planning. Prognostische modellen zijn representaties, steeds vaker computerrepresentaties, die het mogelijk maken op basis van patiëntgegevens voorspellingen te doen over het beloop en de uitkomst van een ziekteproces. Gebruikelijke technieken zijn: beslisregels op basis van een prognostische score en kansmodellen op basis van de regel van Bayes of logistische regressie. Deze modellen geven inzicht in de uitkomst van het ziekteproces, rekening houdend met specifieke patiëntkenmerken. Met de factor tijd wordt echter niet expliciet omgegaan in deze modellen. De relatief eenvoudige wijze waarop deze modellen ontwikkeld kunnen worden, en tevens de eenvoud in hun gebruik, verklaren het succes van dit type modellen. Echt inzicht in wat er gebeurt met de patiënt geven zij echter niet. Overlevingsanalyse (survival analysis) betreft een verzameling statistische methoden, waarin tijd wel een centrale rol speelt. Vaak wordt overlevingsanalyse gebruikt om te voorspellen hoeveel tijd er overheen gaat voordat een bepaalde gebeurtenis, zoals het overlijden van de patiënt, optreedt. Cox's regressie is een veel gebruikte techniek voor overlevingsanalyse, waarin het begrip 'hazard', het plotselinge risico op het optreden van een gebeurtenis, die voorheen niet voorgekomen is, een centrale rol speelt. Binnen de kunstmatige intelligentie en machinaal leren zijn de laatste jaren allerlei nieuwe, soms zeer krachtige data-analysetechnieken ontwikkeld, die ook voor de ontwikkeling van prognostische modellen worden gebruikt. Neurale netwerken bieden de mogelijkheid zeer accurate prognostische scoringsmodellen te ontwikkelen, maar leiden, net als de eerder genoemde scoringsmodellen, aan een gebrek aan inzichtelijkheid. Beslisbomen een regel-gebaseerde modellen leveren een expliciete representatie op van de belangrijkste prognostische factoren in hun onderlinge, logische samenhang. Deze technieken worden in de geneeskunde nog weinig gebruikt, maar de technieken hebben als voordeel dat zij begrijpelijke en accurate prognostische modellen kunnen opleveren. Tenslotte wordt de laatste jaren ook gebruik gemaakt van Bayesiaanse netwerken als moderne multivariate statistische methode. Bayesiaanse netwerken leveren zeer inzichtelijke kansmodellen op, waarin met name causaliteit (oorzaak-gevolg relaties) een centrale rol speelt bij het ontwikkelen en uitleggen van de modellen. Bayesiaanse netwerken bieden ook de mogelijkheid expliciet met tijd om te gaan en lijken ideale modellen voor klinische toepassing met behulp van de computer.

Prognostic models in clinical practice

Ben Willem Mol

Professor of obstetrics and gynaecology and clinical epidemiology

Prediction is an important issue in clinical medicine. When a patients has a particular condition, the first question is what the natural course of this condition will be. If the natural course is expected to be good, intervention is not needed and the patient can be reassured. In case the natural course is expected to be poor, start of a particular treatment might improve this prognosis. Prognosis, be it at natural course or after treatment, is therefore a cornerstone in clinical management.

In this symposium, Dr. J.W. van der Steeg will report on the use of prognostic models in reproductive medicine. In reproductive medicine, prognostic models are successfully applied to identify couples with a poor prognosis for spontaneous pregnancy, that might benefit from treatment, and couples with a good prognosis, that can be counselled for expectant management.

In the last decades, there has been a strong increase in the number of diagnostic tests and interventions in obstetrics. However, whether these tests and interventions have improved maternal and neonatal outcome is doubtful. One of the main problems in obstetrics is the limited number of situations in which a clear cut diagnosis can be made. Often, the decision for further testing or treatment is based on the probability that a particular outcome will occur, i.e. prognosis. Examples of such situations are patients with a history of preterm birth or preeclampsia, women in labour with failing progression of labour or suspected fetal distress.

Ineffective use of available information by lack of tailored testing and therapy to specific patient profiles leads to unnecessary testing, suboptimal treatment decisions, harm and increase in costs. Individual clinical prediction rules, in which test results are interpreted in view of patient specific pretest probabilities on disease, can overcome this problem. In the lecture, I will discuss how prognostic models might improve obstetric practice, and which steps must be taken before such methodology can be introduced on a sound base.

Prognostische modellen in de voortplantingsgeneeskunde


J.W. van der Steeg, M.D.,AIOS gynaecologie AMC

Jaarlijks worden in Nederland bijna 20 000 paren geconfronteerd met subfertiliteit. De meerderheid van deze subfertiele paren zal medische hulp zoeken bij fertiliteitscentra. Daar zal met een oriënterend fertiliteitsonderzoek (OFO) worden gestart om de oorzaak van de subfertiliteit te achterhalen.

Bij paren, waarbij de kans op zwangerschap ernstig verstoord wordt door de gevonden diagnose, is het logisch dat behandeling noodzakelijk is. Bijvoorbeeld bij een paar dat subfertiel is, omdat de vrouw anovulatoir is, zal worden begonnen met een behandeling met ovulatie-inductie, bij paren waarvan de vrouw is gediagnosticeerd met dubbelzijdig tubapathologie zal begonnen worden met tubachirurgie of met in vitro fertilisatie (IVF), en bij paren waarbij gevonden is dat de man een zeer slechte zaadkwaliteit heeft, zal de behandeling bestaan uit IVF met of zonder intracytoplasmatische sperma injectie (ICSI).
Bij paren waarbij geen oorzakelijke diagnose is gevonden, is de resterende kans op een spontane zwangerschap van groot belang om te bepalen of fertiliteitsbehandeling al dan niet nodig is. Dit is bijvoorbeeld het geval bij paren met onverklaarde subfertiliteit, bij paren waarbij de man een matig afwijkende zaadkwaliteit heeft, en bij paren waarbij de vrouw is gediagnosticeerd met een cervixfactor, milde endometriose of eenzijdige tubapathologie.

Fertiliteitsbehandelingen moeten namelijk alleen dan worden verricht als de kans op zwangerschap hierdoor duidelijk groter is dan zonder behandeling. Daarom is het uitermate belangrijk paren te onderscheiden die een geringe kans hebben op een spontane zwangerschap, bij wie intra-uteriene inseminatie (IUI) of IVF noodzakelijk is, van paren die nog steeds een goede kans op een spontane zwangerschap hebben. Prognostische modellen voor zwangerschap kunnen van grote waarde zijn om deze kansen in te schatten. Op deze manier kunnen mogelijk onnodige fertiliteitsbehandelingen worden voorkomen.


Vanaf de jaren negentig zijn meerdere prognostische modellen ontwikkeld. De drie meest bekende modellen voor spontane zwangerschap zijn de modellen van Eimers, Collins en Snick. In 2004 zijn deze modellen door Hunault et al. gecombineerd in een nieuw model voor spontane zwangerschap. Dit model is gebaseerd op de variabelen; leeftijd van de vrouw, duur van de subfertiliteit, primaire subfertiliteit, verwijs status (door huisarts of gynaecoloog), motiliteit van het sperma en het resultaat van de postcoitumtest. Naast de modellen voor spontane zwangerschap zijn er ook modellen voor het voorspellen van de slaagkans van IUI (model Steures) en van IVF (a.o. Templeton).
In deze presentatie zal worden ingegaan op de historie, ontwikkeling, validatie en implementatie van de prognostische modellen in de voortplantingsgeneeskunde. Daarnaast zal aan de hand van een aantal vragen zal worden aangetoond wat het nut is van werken met prognostische modellen in de voortplantingsgeneeskunde. In hoeverre is een gynaecoloog in staat kansen in te schatten? In welke mate heeft het werken met prognostische modellen invloed op de keuze van therapie. Leidt dit tot een kostenbesparing tegen vergelijkbare zwangerschapscijfers?

Screeningsstrategieën voor tubapathologie

JE den Hartog, CMJG Lardenoije, JA Land, AGH Kessels




Introductie

Screeningstesten, zoals de Chlamydia trachomatis IgG antistof test (CAT) of het hysterosalpingogram (HSG), kunnen onderscheid maken tussen subfertiele patiënten met een hoog versus een laag risico op tubapathologie. Bij voorkeur worden alleen patiënten met een hoog risico op tubapathologie geselecteerd voor een laparoscopie met tubatesten. In de huidige studie werden twee screeningsstrategieën voor het voorspellen van tubapathologie geëvalueerd (HSG en CAT  HSG), waarbij de laparoscopie als referentietest en het optreden van een spontane zwangerschap voorafgaand aan de laparoscopie (interval-conceptie) als surrogaatmarker voor de afwezigheid van tubapathologie werden gebruikt.



Materiaal en Methode

Studiepopulatie: Er werden 642 subfertiele vrouwen geïncludeerd, die tussen 1990 en 2004 een fertiliteitsonderzoek ondergingen. Bij patiënten met een negatieve CAT werd een HSG verricht. Na een normaal HSG werd een expectatief beleid gedurende zes maanden gevoerd, waarna een laparoscopie werd verricht. Na een afwijkend HSG of positieve CAT werd direct een laparoscopie verricht. Patiënten die in het verleden chirurgie in het kleine bekken of abdomen (behalve een ongecompliceerde appendectomie of sectio caesarea) hadden ondergaan, een adnexitis hadden doorgemaakt of bij wie ernstige endometriose werd vermoed, werden geëxcludeerd.

CAT: Van 475 patiënten was ingevroren serum aanwezig ten behoeve van het hertesten van de CAT (C. trachomatis IgG pELISA, Medac). De afkapwaarde voor een positieve test was > 1.1.

HSG: Bij 424 patiënten werd een HSG met oliehoudend contrastmiddel verricht. Het HSG werd als normaal beschouwd als beide tubae open waren en het contrast zich na 24 uur gelijk had verspreid. Het HSG werd als afwijkend beschouwd als beide tubae afgesloten waren. Het HSG werd als inconclusief beschouwd in alle overige patiënten.

Laparoscopie of interval-conceptie: Bij 355 patiënten werd een laparoscopie verricht. Deze werd als normaal beschouwd als er sprake was van tenminste één open tuba en ten hoogste minimale adhesies of stadium I endometriose. Ook de 205 patiënten met een interval-conceptie werden in deze categorie ingedeeld. De laparoscopie werd als afwijkend beschouwd in alle overige patiënten.

Statistische methoden: Ontbrekende data van CAT (n=167) en HSG (n=218) werden in vijfvoud geïmputeerd. Voor patiënten zonder laparoscopie en zonder interval-conceptie (n=82) werd een gewogen analyse toegepast. Met een logistisch regressiemodel werd voor alle testcombinaties de posterior kans op tubapathologie met 95% betrouwbaarheidsinterval (BI) berekend.
Resultaten

Strategie HSG: De pre-test kans op tubapathologie bedroeg 19% (95% BI 16-22%). De post-HSG kans op tubapathologie bedroeg 19% (95% BI 16-23%) na een normaal HSG, 16% (95% BI 10-22%) na een inconclusief HSG en 26% (95% BI 0-58%) na een afwijkend HSG.

Strategie CAT HSG: De pre-test kans op tubapathologie bedroeg 19% (95% BI 16-22%). De post-CAT kans op tubapathologie bedroeg 14% (95% BI 4-23%) na een negatieve CAT en 53% (95% BI 16-90%) na een positieve CAT. Bij CAT-negatieve patiënten bedroeg de post-HSG kans op tubapathologie 13% (95% BI 10-17%) na een normaal HSG, 14% (95% BI 8-20%) na een inconclusief HSG en 17% (0-41%) na een afwijkend HSG. Bij CAT-positieve patiënten bedroeg de post-HSG kans op tubapathologie 53% (95% BI 41-65%) na een normaal HSG, 54% (95% BI 37-71%) na een inconclusief HSG en 60% (17-100%) na een afwijkend HSG.

Discussie

Wij adviseren CAT als eerste screeningstest om de kans op tubapathologie bij subfertiele patiënten in te schatten. Noch in patiënten met een laag risico op tubapathologie (CAT-negatief), noch in patiënten met een hoog risico op tubapathologie (CAT-positief) heeft het HSG aanvullende diagnostische waarde. Daarom heeft het HSG geen plaats meer in de evaluatie van de tubafunctie bij subfertiele patiënten.



Waarde van de klinische blik in het voorspellen van het operatieresultaat bij gevorderd stadium ovarium carcinoom.

C.G. Gerestein1,4, D.W. van der Spek1, M.J. Eijkemans2, J. Bakker3, C.W. Burger1 en G.S. Kooi4.

1 Erasmus MC, afdeling verloskunde en gynaecologie, subafdeling gynaecologische

oncologie, Rotterdam.

2 Erasmus MC, afdeling maatschappelijke gezondheidszorg, Rotterdam,

3 Albert Schweitzer ziekenhuis, afdeling radiologie, Dordrecht.

4 Albert Schweitzer ziekenhuis, afdeling verloskunde en gynaecologie, Dordrecht.


Achtergrond


De behandeling van patienten met een gevorderd stadium ovariumcarcinoom bestaat uit cytoreductieve chirurgie en chemotherapie. Belangrijke prognostische factoren zijn het FIGO-stadium en de hoeveelheid achtergebleven tumorrest na primaire cytoreductieve chirurgie. Er zijn verschillende definities voor een optimale cytoreductie of debulking. In de meest geaccepteerde definitie is de maximaal achtergebleven afzonderlijke tumorrest kleiner dan 1 cm. Er zijn een aantal predictiemodellen waarmee het operatieresultaat voorspeld kan worden. In deze modellen wordt gebruik gemaakt van laboratoriumonderzoek (CA125, albumine), CT-scan parameters en diagnostische laparoscopie. Sensitiviteit en specificiteit variëren tussen de 80-100 % en 79-88%, respectievelijk.

In de praktijk wordt de beslissing om af te zien van een primaire debulking gebaseerd op een afweging van de verwachte voor- en nadelen van een dergelijke uitgebreide ingreep. Bij deze ‘klinische blik’ spelen patiënt gerelateerde factoren (bv. aanwezige comorbiditeit en leeftijd) en tumor gerelateerde factoren (bv. aanwezigheid van afstand metastasen) een belangrijke rol. Er is tot op heden geen onderzoek verricht naar de accuraatheid van deze ‘klinische blik’.


Doel


Doel van dit onderzoek is het bepalen van de accuraatheid van inschatting van het operatieresultaat bij gevorderd stadium ovariumcarcinoom o.b.v. de ‘klinische blik’.

Materiaal en methoden


Vijftien onderzoekers (5 gynaecoloog-oncologen, 5 gynaecologen, 5 arts-assistenten in opleiding) worden twintig casus met gevorderd stadium (FIGO III-IV) ovariumcarcinoom voorgelegd. Het betreft patiënten bij wie een primaire debulking is verricht. Onderzoekers zijn niet op de hoogte van het resultaat van deze operatie. De onderzoekers wordt gevraagd of zij denken dat optimale cytoreductieve chirurgie (afzonderlijke tumorrest < 1 cm) heeft plaatsgevonden. Om dit te kunnen beoordelen kunnen zij gebruik maken van de volgende parameters: anamnese, lichamelijk onderzoek, laboratoriumwaarden (oa CA-125), echogegevens en CT-abdomen.

Statistische analyse vindt plaats met behulp van de chi-kwadraat toets.

De mate van overeenkomst van de inschattingen door de verschillende beoordelaars zal worden bepaald door het berekenen van een intra-class-correlatiecoëfficiënt.

Resultaten


Het operatieresultaat werd in 53% van de patiënten juist voorspeld. Gynaecoloog-oncologen voorspelden het operatieresultaat met een accuraatheid van 53%. Voor gynaecologen was dit 56% en voor de arts-assistenten in opleiding 49%.

Accuraatheid van de voorspelling was, wanneer gebruik gemaakt werd van predictiemodellen gebaseerd op CA125 of CT-scan parameters, respectievelijk 60% en 50%. Het verschil in accuraatheid tussen de verschillende onderzoeksgroepen en predictiemodellen was niet statistisch significant.

De intra-class-correlatiecoëfficiënt voor alle onderzoekers was 0.27. Voor de gynaecoloog-oncologen 0.23, gynaecologen 0.28 en voor de arts-assistenten in opleiding 0.18.

Conclusie


De ‘klinische blik’ heeft een beperkte accuraatheid ten aanzien van het voorspellen van het operatieresultaat bij patiënten met een gevorderd stadium ovariumcarcinoom. Mede gezien de lage intra-class-correlatiecoëfficiënt voor alle onderzoekers, lijkt er toch een rol weggelegd voor het gebruik van predictiemodellen.

Éénmalige echo-biometrie aan het begin van het 3de zwangerschaps-trimester voor de detectie van mogelijke groeiretardaties in de low-risk populatie.
P.A.O.M. De Reu (*), L.J.M. Smits (†), H.P. Oosterbaan (‡), R.J.M. Snijders (¶), M.J.H.A.De Reu-Cuppens (*) en J.G. Nijhuis (§)
* Verloskundig Centrum Midden Brabant, Boxtel.

Afdeling Epidemiologie, Universiteit van Maastricht.

‡ Afdeling Obstetrie en Gynecologie, Jeroen Bosch Ziekenhuis, ‘s Hertogenbosch.

¶ FMF Nederland, Noordmolenwerf 133, 3011 DC Rotterdam.

§ Afdeling Obstetrie en Gynecologie, Academisch Ziekenhuis Maastricht.
Abstract:
Doelstelling:

Effectiviteit van een éénmalig echoscopisch onderzoek bij het begin van het 3de zwangerschapstrimester voor de detectie van mogelijke groeideviaties bij laag risico zwangeren.


Setting:

Eerstelijns verloskundige praktijk.


Onderzoek:

Fase-1: Data van foetale Abdominal Circumference (AC) en Head Circumference (HC) van 3449 éénling-kinderen van Caucasische moeders tussen 28+0 en 33+0 weken graviditeit werden verzameld en gebruikt voor de constructie van referentiecurven gedifferentieerd naar geslacht en pariteit.

Fase-2: De voorspellende waarde voor laag en hoog geboortegewicht (SGA ≤ p-10 resp. LGA ≥ p-90) op basis van de p-5, p-10, p-25, p-75, p-90 en p-95 op deze referentiecurven werd berekend voor dit derivatiecohort. De meest gunstige cut-off waarden werden vervolgens gevalideerd in een nieuwe populatie (validatiecohort – n=725).
Resultaten:

De AC bleek voor de detectie van zowel de SGA als de LGA de belangrijkste variabele te zijn. De hoogste voorspellende waarde werd gevonden bij een cut-off op de p-25 (voor SGA) en op de p-75 (voor LGA). In het validatiecohort bleken deze cut-offs zelfs gunstiger uit te vallen dan in het derivatiecohort.

Sensitiviteit, specificiteit, positieve en negatieve predictieve waarde waren resp. 53% (95%-CI: 49%-58%), 81% (95%-CI: 80%-83%), 26% (95%-CI: 23%-29%), en 93% (95%-CI: 93%-94%) voor de predictie van SGA. Voor de predictie van LGA waren de waarden van deze parameters resp. 64% (95%-CI: 59%-69%), 80% (95%-CI: 78%-81%), 23% (95%-CI: 20%-26%), and 96% (95%-CI: 95%-97%).

Ernstige groeideviaties met geboortegewichten ≤ p-2.3; dan wel ≥ p-97.7 bleken minder goed voorspelbaar.


Conclusie:

Het blijkt mogelijk om meer dan de helft van de SGA-kinderen en meer dan 2/3 van de LGA-kinderen in de eerste weken van het derde zwangerschapstrimester te detecteren middels een éénmalig echoscopisch onderzoek. Mogelijk dat een vroege selectie en eventueel meer intensief klinisch onderzoek wenselijk is indien bij routine echoscopisch onderzoek een AC ≤p-25 of ≥p-75 gevonden wordt. Verder onderzoek is nodig teneinde na te gaan of dit tot een verminderde neonatale morbiditeit en perinatale sterfte zal leiden.



De waarde van de morfometrie en DNA flowcytometrie als onafhankelijke prognostische factoren voor de overleving in epitheliaal ovariumcarcinoom: een 5 jaar follow-up studie.
M.M. Veerman1, A.A.M. van de Wurff2, M. van de Water1, R.F.P.M. Kruitwagen3, H.W.H. Feijen,4 M.C. Vos1 *
*

1. Elisabeth Ziekenhuis, Tilburg, afd. Verloskunde en Gynaecologie

2. Elisabeth Ziekenhuis, Tilburg, afd. Pathologie

3. Tweesteden Ziekenhuis, Tilburg, afd. Verloskunde en Gynaecologie

4. Amphia Ziekenhuis, Breda, afd. Verloskunde en Gynaecologie

Het ovariumcarcinoom heeft de slechtste prognose van alle gynaecologische maligniteiten. Door beperkte mogelijkheden in effectieve screening en onvoldoende etiologische kennis ligt de aandacht in de huidige literatuur bij verbeteringen in beleid en behandeling. Prognostische factoren kunnen daarbij handvatten bieden als het gaat om behandelingsstrategieën en patiëntenvoorlichting. Klinische parameters als het FIGO-stadium, differentiatiegraad van de tumor, tumorlokalisatie, histologie, leeftijd, serumwaarde van CA-125, aanwezigheid van ascites en de hoeveelheid resttumor na debulking chirurgie zijn in veel studies beschreven als goede voorspellers van overleving bij patiënten met ovariumcarcinoom. Echter zijn sommige van deze parameters in bepaalde mate subjectief door gebrek aan universele stadiëringssystemen en een hoge inter- en intraobserver variabiliteit. Kwantitatieve pathologie in de vorm van morfometrie en DNA flowcytometrie zijn van additionele waarde gebleken als objectieve, reproduceerbare prognostische factoren bij het ovariumcarcinoom. Het doel van deze studie is evaluatie van de onafhankelijke prognostische waarde van morfometrie en DNA flowcytometrie in vergelijking tot de genoemde klinische prognostische factoren.

Bij 141 patiënten met ovariumcarcinoom werden klinische gegevens en tumorweefsel verzameld in de periode van 1997-2003. Door middel van kwantitatieve microscopie en flowcytometrie werden de “Mitotische Activiteits Index” (MAI), “Volume Percentage Epitheel” (VPE), “Mean Nuclear Area”(MNA), standaard deviatie MNA (SD MNA), nucleaire omtrek (NP) en de DNA-ploidie bepaald. Borderline tumoren werden apart geanalyseerd van de maligne ovarium carcinomen.

Univariate analyse (Cox proportionele hazard model) laat zien dat de differentiatiegraad, FIGO stadium, aanwezigheid van ascites, serum CA-125 waarden, hoeveelheid resttumor na debulking chirurgie, MAI, MNA, NP en DNA ploidie voorspellers zijn van zowel overleving als ziekte-vrije overleving. Bij multivariate analyse blijken echter alleen de differentiatiegraad en het FIGO-stadium van onafhankelijke prognostische waarde.



Deze studie toont dat uit de morfometrie en DNA flowcytometrie alleen MAI, MNA, NP prognostische waarde hebben in het voorspellen van overleving en ziekte-vrije overleving bij het maligne ovariumcarcinoom. Echter blijken deze parameters niet zo onafhankelijk en sterk in het voorspellen van de prognose als sommige klinische prognostische factoren. Derhalve is het standaard gebruik van morfometrie en DNA flowcytometrie in de klinische work-up van patiënten met ovariumcarcinoom discutabel.
Kernwoorden: Morfometrie, DNA flowcytometrie, Ovariumcarcinoom, Prognose



De database wordt beschermd door het auteursrecht ©opleid.info 2017
stuur bericht

    Hoofdpagina