IV. Epidemiologie nádorů, klinické registry, zdravotnická informatika

139. BUDOVÁNÍ DATOVÉHO TÝMU JAKO SOUČÁST MODERNÍHO ŘÍZENÍ ONKOLOGICKÉHO CENTRA

UHER M.

Oddělení zdravotnických informací, MOÚ Brno

Nemocnice v rámci ustanovené sítě onkologických center v České republice jsou místem vzniku rozsáhlého množství zdravotnických dat, která představují základ nejen pro poskytování zdravotní péče, ale také pro klinický výzkum, hodnocení kvality péče, management zdravotnických zařízení a stále častěji i pro rozhodování na úrovni celého zdravotnického systému. Přesto řada nemocnic nemá vytvořenou vlastní datovou infrastrukturu a/nebo centralizovaný datový tým, který by systematicky zajišťoval správu, integraci, validaci a analytické využití těchto dat. V důsledku toho bývají data často sekundárně využívána externími subjekty bez dostatečné znalosti lokálního klinického kontextu, způsobu jejich vzniku nebo omezení jednotlivých informačních systémů, což významně zvyšuje riziko nesprávné interpretace dat a následně i potenciálně chybných závěrů. Masarykův onkologický ústav má aktuální zkušenosti s budováním Oddělení zdravotnických informací (OZI) jako vlastního centrálního datového pracoviště zaměřeného na sekundární využívání zdravotnických dat a rozvoj interní datové infrastruktury. OZI vzniklo jako samostatné pracoviště propojující klinická oddělení, výzkumné týmy, správce informačních systémů a management nemocnice. Součástí budované infrastruktury je vlastní datový sklad a datové integrace, systém nemocničních registrů a elektronického sběru dat, analytické nástroje, mapování dat do požadovaných standardů a infrastruktura pro federativní analýzy. Prezentovaný příspěvek má za cíl především představit zkušenosti s organizačním ukotvením datového týmu, personálním složením, výběrem technologií i praktickými přínosy centralizovaného přístupu. Mezi hlavní přínosy patří přirozená kultivace data governance, standardizace procesů správy dat, snížení závislosti na externích subjektech, centralizace analytických služeb pro klinická pracoviště i výzkumné projekty a schopnost efektivně kombinovat datovou expertizu se znalostí lokálního klinického kontextu. Jednou z důležitých motivací je také posílení role nemocnic jako hlavních garantů důvěryhodnosti zdravotnických dat a význam interních datových týmů pro bezpečné a smysluplné sekundární využívání dat v době rostoucího důrazu na data-driven řízení zdravotnictví.

140. SBĚR DAT S PŘIDANOU HODNOTOU: PROPOJENÍ KLINICKÉ PRAXE, VĚDECKÝCH POZNATKŮ A INSTITUCIONÁLNÍ SPOLUPRÁCE

ŠVANCARA J., KŘÍSTKOVÁ Z., KOTRYOVÁ J., UHER M.

Oddělení zdravotnických informací, MOÚ Brno

Primární data z klinické praxe tvoří základ tzv. real-world evidence (RWE), jejíž hodnota však narůstá teprve tehdy, když je dokážeme využít pro inovativní analýzy přesahující každodenní klinickou praxi. V těchto případech si většinou nevystačíme s rutinně sbíranými daty a je třeba nastavit efektivní sběr doplňujících a rozšiřujících parametrů. Přirozenou infrastrukturou pro sběr tohoto druhu dat jsou nemocniční registry, které přímým napojením na nemocniční praxi umožňují obohacování existujících dat s minimální personální zátěží. Sdílení takto získaných dat s partnerskými institucemi pak otevírá prostor pro multicentrické analýzy s dostatečnou statistickou silou. Datová podpora onkologického centra může tento proces výrazně usnadnit –⁠ ať už zajištěním technické infrastruktury a kvality dat, nebo metodickou konzistencí nezbytnou pro smysluplnou mezioborovou spolupráci.

141. NÁVRH A STRUKTURA DAT JAKO SOUČÁST DESIGNU KLINICKÝCH STUDIÍ V ONKOLOGII A JEJICH DOPAD NA VÝSLEDKY

SELINGEROVÁ I.

Oddělení klinických studií, MOÚ Brno

Sběr a práce s daty představují nedílnou součást výzkumných projektů a významně ovlivňují kvalitu, interpretaci i reprodukovatelnost získaných výsledků. V případě prospektivně plánovaných studií je přitom možné řadu aspektů ovlivnit již ve fázi přípravy projektu –⁠ nejen volbou vhodného designu studie a plánováním velikosti souboru, ale také promyšleným nastavením sběru dat a návrhem datových struktur. Důležité je zajistit systematický sběr všech klíčových dat potřebných pro splnění cílů studie a plánované analýzy a současně nastavit rozsah sběru tak, aby nepředstavoval zbytečnou administrativní zátěž ani nevedl ke vzniku nekonzistentních či obtížně využitelných dat. Nedostatky v organizaci a standardizaci dat mohou následně komplikovat statistické zpracování, interpretaci výsledků i jejich využití v klinické praxi.

161. FREKVENCE A KLINICKÝ PROFIL KARCINOIDOVÉHO SYNDROMU V DATECH ČESKÉHO NEN REGISTRU

LICKOVÁ K.¹, MANDYS V.², SOUMAROVÁ R.¹, VRÁNOVÁ J.³

¹ Onkologická klinika, FNKV Praha, ² Ústav patologie, FNKV Praha, ³ Ústav lékařské biofyziky a lékařské informatiky, 3. LF UK Praha

Východiska: Karcinoidový syndrom (KS) je klinicky významný paraneoplastický projev funkčních neuroendokrinních neoplazií, nejčastěji dobře diferencovaných neuroendokrinních tumorů, spojený se sekrecí serotoninu a dalších bioaktivních mediátorů. V klinické praxi představuje marker pokročilého onemocnění, nádorové zátěže a významného dopadu na kvalitu života. Cílem práce bylo zhodnotit frekvenci a klinický profil KS v datech českého NEN registru. Soubor pacientů a metody: Byla provedena deskriptivní analýza dat z českého NEN registru spravovaného Institutem biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity. Do analýzy byla zahrnuta data z 18 onkologických pracovišť za období 2009–2024. Nejprve byli identifikováni pacienti se zvýšenou hladinou 5-hydroxyindoloctové kyseliny (5-HIAA), následně byly vyhodnoceny strukturované dotazníky u nemocných s klinicky potvrzeným KS. Hodnocena byla lokalizace primárního nádoru, grading, rozsah onemocnění, metastatický vzorec a spektrum symptomů. Výsledky: Z celkem 540 registrovaných pacientů mělo 229 zvýšenou hladinu 5-HIAA a u 80 pacientů byl potvrzen KS. Soubor tvořilo 42 mužů (52,5 %) a 38 žen (47,5 %), průměrný věk při diagnóze byl 63,8 roku. Nejčastější primární lokalizací bylo tenké střevo (n = 29; 36,3 %), dále kolorektum (n = 13; 16,3 %), pankreas (n = 7; 8,8 %), žaludek (n = 5; 6,3 %) a appendix (n = 3; 3,8 %). U 23 pacientů (28,8 %) nebyla primární lokalizace určena. Histologicky převažovaly NET G1 (n = 51; 63,8 %), NET G2 byly zastoupeny u 29 pacientů (36,2 %). Metastatické onemocnění bylo přítomno u 65 nemocných (81,2 %), nejčastěji v játrech (n = 43; 66,2 %), lymfatických uzlinách (n = 31; 47,7 %), peritoneu (n = 20; 30,8 %) a retroperitoneu (n = 14; 21,5 %). Nejčastějším symptomem byl průjem (n = 66; 82,5 %), dále bolesti břicha (n = 47; 58,7 %) a flush (n = 24; 30,0 %). Srdeční postižení bylo zaznamenáno u 23 pacientů (28,7 %), plicní fibróza u 11 (13,7 %) a retroperitoneální fibróza u 5 (6,2 %). Deprese nebo úzkost byly popsány u 31 pacientů (38,7 %) a kognitivní porucha u 25 (31,2 %). Závěr: Karcinoidový syndrom v datech českého NEN registru je převážně projevem pokročilého, často metastatického onemocnění, zejména midgut NET a jaterně dominantní diseminace. Vysoký výskyt sekrečních, kardiálních, fibrotických a neuropsychiatrických projevů potvrzuje KS jako multisystémové onemocnění s významnou morbiditou. Výsledky podporují potřebu strukturovaného multidisciplinárního sledování nad rámec izolované kontroly symptomů.

317. EPIDEMIOLOGY AND DEMOGRAPHIC/DISEASE CHARACTERISTICS OF HORMONE RECEPTOR POSITIVE, HER2 NEGATIVE EARLY BREAST CANCER (HR+, HER2 -⁠ EBC) PATIENT POPULATIONS ELIGIBLE FOR ADJUVANT CYCLIN-DEPENDENT KINASE 4/6 INHIBITORS (CDK4/6I) THERAPY IN THE CZECH REPUBLIC (CZ). ELICIT-CZ STUDY

HABĚTÍNEK V.¹, HOLÁNEK M.², KOHÚTEKOVÁ T.³, PAPAN R.⁴

¹ Eli Lilly and Company Praha, ² Department of Comprehensive Cancer Care, Masaryk Memorial Cancer Institute, Brno., ³ Institute of Biostatistics and Analyses, s. r. o., Brno, ⁴ Eli Lilly and Company Bratislava

Background: Adjuvant CDK4/6i therapy has demonstrated improved treatment outcomes in high-risk HR+, HER2 -⁠ EBC. Indication criteria for adjuvant abemaciclib (ABE) + endocrine therapy (ET) focus on high-risk node positive disease while adjuvant ribociclib (RIB) + ET target broader population including node negative disease, based on differing clinical trial eligibility criteria. Real world evidence data characterizing those populations were available from US and Australia, with demographic and healthcare system differences limiting use of results locally. This study was designed to get information on epidemiology and demographic/disease characteristics of these populations in CZ. Patients and methods: A secondary analysis on data from two CZ nationwide real-world registries was performed, observational period was from 1.1.2019 to 31.12.2023. A descriptive analysis identified and characterized (incidence, gender, age, clinical TNM stage and tumor grade [G]) patients (pts) with newly diagnosed HR+, HER2 -⁠ EBC. Populations of interest included the total population (TP) and subpopulations eligible for adjuvant ABE + ET based on cohort 1 monarchE criteria (subpopulation A –⁠ SA) and eligible for adjuvant RIB + ET based on NATALEE criteria, excluding pts with IIA G2 (subpopulation R –⁠ SR). Results: From 23,638 pts with newly diagnosed HR+, HER2 -⁠ EBC (TP) 8.7% (2,066 pts) were eligible for adjuvant ABE as SA, and 18.2% (4,313 pts) were eligible for adjuvant RIB as SR. 8.6% (2,023 pts) were eligible for both ABE and RIB. 2.1% of SA (43 pts) were eligible only to ABE (stage IB, T1N1miM0, G3); 53.1% of SR (2,290 pts) were eligible only to RIB (N0 disease, N1 disease without G3 or tumor ≥ 5 cm). From 5,111 pts in TP with N1/N1mi, 16.7% (852 pts) had G3 or tumor ≥ 5 cm, with higher risk of recurrence, eligible for ABE. Gender and age were similar between SA and SR, with approx. 2% of male pts and medians of age in 7^th decenium. There was a higher percentage of G3 tumors in SA (44.6%) vs SR (31.4%). The most frequent disease stage in SA was IIIA (48.7%). 852 pts with N1 disease represented 41.2% of SA, similarly as pts with N2 disease (894; 43.3%). The most frequent disease stage in SR was IIB (41.2%). N0 disease was recorded in 820 (19.0%) pts. Conclusion: In observed period, there were on average 413 new patients eligible for adjuvant ABE and 862 pts eligible for adjuvant RIB per year. CZ ABE eligible subpopulation shows similar characteristics to the monarchE study population, including proportion of pts with N1/N1mi with additional risk factors of G3 or tumor ≥ 5 cm.