Ein CAT-Tool für PRO Erhebungen in der Onkologie

Hintergrund In den letzten zwei Jahrzehnten hat in der Onkologie die Erhebung der Lebensqualität sowie die Beurteilung des Gesundheitsstatus durch den Patienten selbst (Patient Reported Outcomes - PRO) im Vergleich zur traditionellen Einschätzung durch den Arzt erheblich an Bedeutung gewonnen. Computer - adaptives Testen (CAT) stellt eine innovative Methodologie zur Erhebung subjektiver Patientendaten dar, welche eine patientenangepasstere, präzisere und effektivere Messung erlaubt. Fatigue ist eines der am meisten von onkologischen Patienten angegebenen belastenden Symptome. Jedoch bleibt eine Fatiguesymptomatik bei Patienten oft unerkannt und damit auch unbehandelt, nicht zuletzt aufgrund eines Mangels an sensitiven Erhebungsinstrumenten, welche einfach in die klinische Praxis und Forschung integriert werden können. CAT bietet die Möglichkeit Symptome wie Fatigue im klinischen Setting präzise zu messen, ohne die Patienten mit einer großen Anzahl an Fragen zu belasten. Ziel und Hypothesen Ziel dieses Projektes der weiterführenden bzw. orientierten Grundlagenforschung ist Entwicklung eines CAT-Tools (Software) zur effizienteren Erhebung der Symptomatologie bzw. der Lebensqualität von onkologischen Patienten. Diese Software soll sowohl in der klinischen Praxis als auch in der onkologischen Forschung routinemäßig eingesetzt werden. Zur Entwicklung eines Prototyps wird Fatigue, als eines der Kardinalsymptome in der Onkologie, exemplarisch ausgewählt. Folgenden drei Hypothesen werden überprüft: (A) Das Fatigue CAT erfordert weniger Items, um die gleiche oder eine höhere Messgenauigkeit zu erreichen als zwei international weit verbreitete konventionelle Fatigue-Erhebungsinstrumente, das Functional Assessment of Chronic Illness Therapy - Fatigue (FACIT-F) und das Multidimensional Fatigue Inventory (MFI-20). (B) Aufgrund der höheren Messgenauigkeit und geringerer Boden- und Deckeneffekte ist das Fatigue-CAT änderungssensitiver als FACIT-F und MFI-20. (C) Das Fatigue-CAT ist im klinischen Setting verbessert die Identifikation von onkologischen Patienten, welche wegen ihrer Fatiguesymptomatik behandlungsbedürftig sind. Patienten und Methodik Für die Entwicklung des Softwareprototypen (Fatigue-CAT) sind 4 Schritte geplant: (1) Konstruktion und Validierung einer deutschen Fatigue Itembank, basierend auf einer bereits existierenden englischsprachigen Version (USA). (2) Entwicklung der eigentlichen CAT Prozedur bestehend aus Entwicklung und Programmierung des CAT-Algorithmus. (3) Testung der entwickelten CAT-Lösung an onkologischen Patienten verschiedener Departments (Onkologie, Chirurgie, Hämatologie, Gynäkologie etc.) der Medizinischen Universität Innsbruck im Vergleich zu FACIT-F und MFI-20. Dies beinhaltet sowohl die Testung der Messgenauigkeit, als auch die Untersuchung der Sensitivität in Bezug auf klinisch relevante Veränderungen. (4) Implementierung des Fatigue- CAT im klinischen Setting einschließlich der Entwicklung computergestützter klinisch relevanter Rückmeldungen in Echtzeit und deren longitudinaler Evaluation in Bezug auf klinische Anwendbarkeit und Relevanz. Stichprobe Insgesamt ist eine Fallzahl von n=1400 onkologischen Patienten erforderlich. Entsprechend einer Poweranalyse wird für die Validierung (Kalibrierung, psychometrisches Testen) der Itembank eine Stichprobengröße von ungefähr 1000 Patienten benötigt (Schritt 1). Die Untersuchung der Brauchbarkeit und Anwendbarkeit (Schritt 2) erfolgt durch die Messung von Patientenreaktionen mittels eines standardisierten Feedback Fragebogens. Dazu werden 100 Patienten befragt. Für die Pilottestung des Fatigue CAT und die Untersuchung der Sensitivität in Bezug auf klinisch relevante Veränderungen im Zeitverlauf (Schritt 3) werden entsprechend einer Fallzahlanalyse 300 Patienten benötigt. Für die klinische Evaluationsstudie des Fatigue CAT (Schritt 4) wird eine Teilstichprobe von 150 Patienten aus Schritt 3 zu 4 weiteren Zeitpunkten untersucht. Alle Patienten werden an der Medizinischen Universität Innsbruck rekrutiert. Statistische Analyse Statistische Analysen werden sowohl mittels Item Response Theorie (IRT) als auch mittels klassischer Testtheorie durchgeführt. Schritt (1) besteht aus dem Aufbau einer Itemhierarchie und sogenannter "Step measures", der Identifikation von Lücken in der Itemhierarchie und der Überprüfung der Itembank hinsichtlich Unidimensionalität und Differential Item Functioning (DIF). Der Fatigue CAT Algorithmus (Schritt 2) wird in JAVA programmiert und in das bereits bestehende Daten Management System mit der Abkürzung CHES (Computer based Health Evaluation System) implementiert. Für Schritt 3 besteht ein Hauptteil der Analysen in der Verwendung von allgemeinen linearen Modellen, bei welchen die Veränderungsscores als abhängige Variable verwendet werden. Bei Schritt 4 werden prospektiv die Interventionsgruppe (Fatigue-CAT mit computerbasiertem Echtzeit-Feedback) und die Kontrollgruppe hinsichtlich verschiedener Outcomekriterien mittels ChiQuadrat-Tests, Mann-Whitney U- Tests und Kovarianzanalysen verglichen.

Das Projekt umfasste die Entwicklung von computer-adaptiven Erhebungsinstrumenten für sogenannte Patient-reported Outcomes - PROs in der Onkologie. PROs sind subjektive Angaben eines Patienten/einer Patientin bezüglich einzelner Aspekte seines/ihres Gesundheitszustandes, die direkt von ihm/ihr selbst gemacht werden (z.B. zu Schmerz, Erschöpfung/Müdigkeit, Depressivität oder Übelkeit). Für die quantitative Erhebung von PROs in der Wissenschaft und der täglichen klinischen Praxis ist mittlerweile eine Reihe von Papier-Bleistift-Fragebögen verfügbar, die jedem Patienten/jeder Patientin diegleichenFragen stellen. Computer-adaptive Erhebungsinstrumente, wie sie in diesem Projekt entwickelt wurden, ermöglichen eine Reihe von Problemen von solchen herkömmlichen Papier-Bleistift-Fragebögen zu lösen. Ein wesentlicher Vorteil von diesen neuartigen computer-adaptiven Verfahren ist, dass die Fragen individuell an die aktuelle Situation des Patienten/der Patientin angepasst werden. Dies führt zu höherer Messgenauigkeit sowie zu einer geringeren Anzahl von Fragen, d.h. einer geringeren Belastung für den Patienten/die Patientin. Die in unserem Projekt entwickelten computer-adaptiven Erhebungsverfahren dienen der Erfassung von zentralen Symptomen von Krebserkrankungen (z.B. Müdigkeit/Erschöpfung, Emotionales Befinden, Körperliches Befinden). Die Verfahren wurden in enger Zusammenarbeit mit der Quality of Life Group der European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) entwickelt, einer der führenden Studiengruppen in diesem Fachgebiet. Diese Studiengruppe führt derzeit ein sehr umfassendes Projekt zur Entwicklung computer-adaptiver Verfahren durch, an dem Zentren in ganz Europa sowie in Australien teilnehmen. Das Erhebungsinstrument für Müdigkeit/Erschöpfung wurde bereits in das Symptom- Monitoring an verschiedenen Abteilungen der Medizinischen Universität Innsbruck integriert um die Behandlungsevaluierung bei onkologischen Patienten in Hinblick auf dieses zentrale Symptom zu optimieren. An diesen Abteilungen bearbeiten Patienten das computer-adaptive Verfahren auf einem Tablet-PC, sodass die Ergebnisse dem Behandler in Form von anschaulichen Grafiken unmittelbar zur Verfügung gestellt werden können. Das Projekt trägt insgesamt zur Verbreitung von PROs in der Medizin bei, und damit zur frühzeitigen Entdeckung von Symptomen, zur umfangreichen Evaluation onkologischer Behandlungen und zur Qualitätssicherung in Krankenhäusern.