Новые методы лечения, программы поддерживающей терапии и организационные вмешательства при метастатическом немелкоклеточном раке легкого (мНМРЛ) могут влиять на последовательность терапии, время вне лечения, выживаемость, использование неотложной помощи и долгосрочные затраты. Однако клинические исследования и краткосрочные наблюдательные работы часто дают ограниченные данные о долгосрочных клинических и экономических последствиях.

Исследователи разработали индивидуальную микросимуляционную модель дискретного времени на основе данных SEER-Medicare для оценки новых клинических, организационных и политических вмешательств у пожилых пациентов с мНМРЛ. Модель построена на ежемесячной панели данных пациентов ≥66 лет с отдаленными метастазами НМРЛ, получавших Traditional Medicare или Medicare Advantage, от диагноза до смерти или конца наблюдения.

Каждый месяц наблюдения пациента относили к одному из восьми взаимоисключающих состояний: период до лечения, терапия первой линии, терапия второй линии, терапия последующих линий, межлинейный перерыв, период после последней линии, отсутствие лечения или смерть. Переходы между состояниями моделировали с помощью XGBoost-моделей, учитывающих клинические, демографические, опухолевые характеристики и историю лечения. Госпитализации и обращения в отделения неотложной помощи моделировали отдельно с использованием пуассоновской регрессии.

Валидационный набор данных включал ~18 000 пациентов, не использованных для обучения или калибровки модели. Для месяцев 6, 12, 24 и 36 прогнозы выживаемости имели среднюю абсолютную ошибку 3,03 процентных пункта и среднеквадратичную ошибку 3,75 процентных пункта.

Restricted mean survival time (RMST) воспроизводилось с высокой точностью: на 36 месяцах симулированный RMST отличался от наблюдаемого на +0,4 месяца, на 72 месяцах — на +0,3 месяца. Наибольшее расхождение выживаемости отмечено на 6-м месяце: симулированная выживаемость составила 45,3% против 38,4% наблюдаемой, что вероятно отражает неполную регистрацию пациентов с быстрой постдиагностической смертностью в данных страховых требований.

Модель воспроизводила распределение состояний лечения со средней абсолютной ошибкой 1,12 процентных пункта и среднеквадратичной ошибкой 1,34 процентных пункта. Симулированное использование неотложной помощи соответствовало наблюдаемым показателям: госпитализации — 0,0306 против 0,0308 на пациенто-месяц, обращения в отделения неотложной помощи — 0,0116 против 0,0118 на пациенто-месяц.

Разработанная микросимуляционная модель на основе страховых данных точно воспроизводит выживаемость, траектории лечения, перерывы в терапии и использование неотложной помощи у пожилых пациентов с мНМРЛ. Модель предоставляет гибкую платформу для оценки долгосрочных клинических и экономических последствий новых стратегий противоопухолевой помощи.