RESECT-90-modellen for 90-dagers mortalitet etter lungereseksjon

Klinisk bakgrunn

Evnen til å anslå perioperativ mortalitet ved lungereseksjon er sentral i den preoperative vurderingen, både for pasientrådgivning og for valg av strategi. Flere risikomodeller er utviklet de siste tiårene, blant annet Thoracoscore, Eurolung og Brunelli-modellen, men ytelsen deres i moderne pasientkohorter har vært trukket i tvil. I en ekstern validering av seks etablerte modeller i en kohort på 6600 pasienter som gjennomgikk lungereseksjon i 2012 til 2018, var diskriminasjonen moderat (AUC 0,67 til 0,73) og kalibreringen utilstrekkelig i fem av seks modeller [2]. Ingen av modellene kunne forutsi 90-dagersmortalitet på en adekvat måte, og fem av dem overestimerte mortaliteten signifikant. Dette var den direkte bakgrunnen for at RESECT-90-modellen ble utviklet.

Nittidagersmortalitet er et bredere og klinisk mer relevant utfall enn 30-dagersmortalitet eller sykehusdødelighet, fordi det også fanger opp sene postoperative hendelser knyttet til inngrepet. I utledningskohorten var 90-dagersmortaliteten 3,1 prosent, mot 1,5 prosent for sykehusdødelighet [2], noe som illustrerer hvor mye som overses dersom utfallet begrenses til selve sykehusoppholdet.

Beregning av RESECT-90-modellen

RESECT-90 er en multivariabel logistisk regresjonsmodell som beregner sannsynligheten for død innen 90 dager etter lungereseksjon. Modellen bygger på elleve preoperative og prosedyrerelaterte variabler som rutinemessig er tilgjengelige i klinisk praksis:

$$\text{Logit} = -6{,}036 + 0{,}041 \times \text{alder} + 0{,}493 \times \text{mann} + 0{,}183 \times \text{PS} - 0{,}029 \times \text{$$

$$P = \frac{1}{1 + e^{-\text{Logit}}}$$

der alder angis i år, PS er performancestatus etter ECOG/WHO (0 til 4), %DLCO er predikert diffusjonskapasitet for karbonmonoksid i prosent, BMI i kg/m², serumkreatinin i mikromol/L, og antall resekerte bronkopulmonale segmenter angis som heltall. Anemi, preoperativ arytmi, høyresidig reseksjon, åpen tilgang (torakotomi) og malign diagnose er binære variabler (0 eller 1).

Utledningskohorten besto av 6600 lungereseksjoner utført ved to britiske thoraxkirurgiske sentre (Wythenshawe Hospital i Manchester og Liverpool Heart & Chest Hospital) mellom 2012 og 2018 [1]. Gjennomsnittsalderen var 66,8 år, og 49,7 prosent var menn [2]. Intern validering ble utført med bootstrap-sampling (200 iterasjoner). Justert AUC var 0,741 (95 % KI 0,700 til 0,782), calibration-in-the-large var 0,006 (95 % KI −0,143 til 0,156) og calibration slope var 0,870 (95 % KI 0,679 til 1,060) [1].

Tolkning i praksis

RESECT-90-modellen gir en kontinuerlig sannsynlighet for 90-dagersmortalitet, uttrykt i prosent. I motsetning til enkelte andre risikomodeller har RESECT-90 i originalformen verken faste risikobånd eller kategoriske terskler. Den kliniske tolkningen bygger derfor på å veie den predikerte sannsynligheten mot pasientens individuelle situasjon og mot den forventede nytten av kirurgi.

Disse båndene er ikke definert i originalpublikasjonen, men utgjør en klinisk tolkningsramme basert på den observerte mortaliteten i utledningskohorten (3,1 prosent) og i valideringskohorten (2,9 prosent) [1, 3]. En pasient hvis predikerte risiko ligger klart over kohortens gjennomsnitt, bør gi grunn til særlig forsiktighet.

Validering og ytelse

Den eksterne valideringen ble utført på data fra 12 britiske thoraxkirurgiske sentre og omfattet 12 241 pasienter som gjennomgikk lungereseksjon mellom 2016 og 2020 [3]. Den observerte 90-dagersmortaliteten var 2,9 prosent (360 dødsfall). Diskriminasjonen ble godt bevart, med en AUC på 0,74 (95 % KI 0,73 til 0,75), noe som er på linje med utledningskohorten.

Kalibreringen viste imidlertid svakheter. Calibration slope var 0,80 (95 % KI 0,66 til 0,95) og calibration intercept 0,40 (95 % KI 0,29 til 0,52), noe som indikerer at modellen systematisk underestimerte mortaliteten i valideringskohorten [3]. Kalibreringen varierte dessuten mellom sentrene. Etter rekalibrering (oppdatering av intercept og koeffisienter) viste modellen utmerket kalibrering. Dette innebærer at originalkoeffisientene, slik de presenteres i kalkulatoren, kan gi et noe for lavt risikoanslag i populasjoner med høyere mortalitet enn utledningskohorten.

Sammenlignet med de seks tidligere modellene som ble validert i samme kohort, presterte RESECT-90 bedre både med hensyn til diskriminasjon og kalibrering [2]. De etablerte modellene hadde AUC mellom 0,67 og 0,73, og fem av seks overestimerte mortaliteten, mens RESECT-90 i sin interne validering ga velkalibrerte prediksjoner.

Begrensninger

RESECT-90 er så langt bare validert i britiske kohorter. Overførbarheten til populasjoner med annen pasientsammensetning, annen kirurgisk tradisjon eller annen tilgang på minimalt invasiv teknikk er ikke fastslått. Særlig andelen VATS- og robotassisterte reseksjoner varierer mellom land og over tid, og modellen ble utledet i en kohort der åpen tilgang var vanligere enn i mange moderne programmer.

Modellen inkluderer ikke enkelte variabler som kan påvirke mortaliteten, for eksempel hjerte- og karsykdom utover arytmi, diabetes eller mer detaljerte lungefunksjonstester som FEV1. Kardiopulmonal arbeidstest (CPET) inngår heller ikke, selv om det er en etablert metode for risikostratifisering før lungereseksjon. En pasient med normal DLCO, men nedsatt oksygenopptak ved anstrengelse, kan dermed få et uriktig lavt risikoanslag.

Kalibreringsproblemene i den eksterne valideringen innebærer at modellen bør brukes med forsiktighet ved beslutninger nær kliniske terskler [3]. Rekalibrerte koeffisienter er publisert, men krever ytterligere validering før de kan anbefales til generell bruk.

Antall resekerte bronkopulmonale segmenter og valg av tilgang (torakotomi mot VATS) er prosedyrevariabler som ikke alltid er kjent ved den preoperative vurderingen. Hvis modellen brukes til å informere beslutninger om tilgangsmetode, oppstår det en sirkelslutning, fordi tilgangsmetoden selv er en variabel i modellen. I praksis kan man beregne risikoen for begge scenarioene og sammenligne dem.

Kilder

1. Taylor M, Martin GP, Abah U m.fl. Development and internal validation of a clinical prediction model for 90-day mortality after lung resection: the RESECT-90 score. Interact Cardiovasc Thorac Surg 2021;33(6):921-927. PMID: 34324664
2. Taylor M, Szafron B, Martin GP m.fl. External validation of six existing multivariable clinical prediction models for short-term mortality in patients undergoing lung resection. Eur J Cardiothorac Surg 2021;59(5):1030-1036. PMID: 33230562
3. Taylor M, Martin GP, Abah U m.fl. Multicentre Validation of the RESECT-90 Prediction Model for 90-Day Mortality After Lung Resection. Clin Lung Cancer 2025;26(1):e73-e80. PMID: 39489628