Patiënt-gerapporteerde uitkomsten (PRO’s) kunnen de voorspelling van mortaliteit bij patiënten nieuw op dialysebehandeling verbeteren. De voorspelling verbeterde zelfs wanneer de PRO’s werden toegevoegd aan een reeds goed presterend prognostisch model met klinische predictoren, zo concludeerden onderzoekers van de EQUAL-studie.
Tot nu toe maken prognostische modellen voor de voorspelling van sterfte onder dialysepatiënten voornamelijk gebruik van klinische predictoren zoals leeftijd, comorbiditeit en laboratoriummarkers. Onderzoek binnen andere vakgebieden dan de nefrologie suggereert echter dat door patiënten gerapporteerde uitkomsten (PRO’s), zoals pijn en vermoeidheid, óók voorspellend kunnen zijn voor de overleving. Onderzoekers van de EQUAL-studie beoordeelden daarom de toegevoegde waarde van PRO’s voor het voorspellen van mortaliteit bij patiënten nieuw op dialysebehandeling. Ze gebruikten hiervoor gegevens van de Nederlandse NECOSAD-studie (n = 1.956), waarna ze de analyses herhaalden met gegevens van de EQUAL-studie (n = 415) en de NECOSAD 65+-studie (n = 862). Een basismodel met klinische predictoren voor het voorspellen van mortaliteit na 2 jaar, werd uitgebreid met de volgende PRO’s: SF-36 mentale componentscore, SF-36 fysieke componentscore, algemene gezondheidsperceptie, depressieve symptomen, aantal symptomen, symptoomlast, vermoeidheid en pijn.
Het percentage patiënten dat binnen de eerste 2 jaar op dialyse overleed was respectievelijk 22,9%, 24,3% en 37,1% in de NECOSAD-, EQUAL- en NECOSAD 65+-cohorten. Het basismodel leverde AUC’s (area under the curve; na correctie voor optimisme) op van 0,806, 0,781 en 0,699 voor de 3 cohorten. Deze AUC’s verbeterden naar 0,826, 0,878 en 0,746 na toevoeging van de PRO’s aan het basismodel. Na deze toevoeging verbeterden ook de kalibratie en Brier-scores van het model, wat de voorspellende waarde van de PRO’s bevestigt. In alle cohorten hadden de SF-36 mentale en fysieke componentscores en de symptoomlast de sterkste voorspellende waarde.
Bron: