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摘要

背景:

预计在未来几年，结肠直肠癌和前列腺癌患者和幸存者将稳步增加。由于癌症的原发治疗，患者遭受许多额外的抱怨，这也增加了对癌症后护理的需求。然而，尽管有广泛的善后治疗选择，转诊到适当的癌症善后治疗仍然不足。护理人员和患者往往不知道哪种事后护理最适合患者个人。由于诊断组中患者的特征和抱怨可能不同，预定义的患者集群可以为专业人员在讨论后护理时提供实质性和有效的支持。通过使用先进的数据分析方法，可以识别出同一诊断组中彼此不同的患者群。

摘要目的:

本研究的目的有两个:首先，在结直肠癌和前列腺癌人群中识别、可视化和描述潜在的患者集群，其次，探索这些集群在临床实践中的潜在可用性。

方法:

首先，我们使用了基于人群的结直肠癌和前列腺癌患者报告的初始治疗后结果和生存期长期评估注册表提供的横断面数据，该注册表最初收集于2008年至2012年之间。为了在两个患者群体中识别和可视化不同的聚类，我们应用K-means算法和多因素分析进行聚类分析。其次，在定性研究中，我们向前列腺癌和结直肠癌患者和肿瘤专业人员介绍了患者群。为了评估这些集群的可用性，我们举行了专家小组小组访谈。采访被录影并转录。三位研究人员独立进行了内容导向的数据分析，以理解和描述定性数据。引用说明了最重要的结果。

结果:

我们在结直肠癌病例中确定了3个患者群(N=3989)，在前列腺癌病例中确定了5个患者群(N=696)，以表格形式描述。患者-专家(N=6)和专业专家(N=17)根据区分变量识别患者聚类。然而，表格形式被评估为不太适用于临床实践。相反，专家们建议开发一种对话工具(如决策树)，以指导专业人员通过变量的层次结构。此外，与会者建议提供和综合有关可能的善后行动的资料。这也将确保一个良好的概述，并似乎是找到适当的善后护理的先决条件。

结论:

这项研究表明，一种完全数据驱动的方法可以用于在癌症人群的大型数据集中识别可区分的和常规护理可识别的患者集群。未来的挑战包括识别更具有区别性的关键变量，开发智能数字对话和转诊工具，以及进一步开发新的数据分析技术，以检测癌症患者的正常和异常恢复模式。临床试验:试验ID NL9226(试验注册，荷兰)