{"id":1629,"date":"2017-12-14T13:32:30","date_gmt":"2017-12-14T12:32:30","guid":{"rendered":"https:\/\/site.uit.no\/trec\/?p=1629"},"modified":"2017-12-14T13:36:31","modified_gmt":"2017-12-14T12:36:31","slug":"kan-man-forutse-hvilke-kreftpasienter-som-har-hoy-risiko-for-blodpropp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/site.uit.no\/trec\/2017\/12\/14\/kan-man-forutse-hvilke-kreftpasienter-som-har-hoy-risiko-for-blodpropp\/","title":{"rendered":"Kan man forutse hvilke kreftpasienter som har h\u00f8y risiko for blodpropp?"},"content":{"rendered":"

Line Holtet Evensen<\/a>
\nStipendiat ved TREC<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Ven\u00f8s blodpropp er en potensielt farlig tilstand som rammer 4-5% av alle kreftpasienter og er en komplikasjon som man helst vil unng\u00e5. Det er utviklet flere prediksjonsmodeller for \u00e5 kunne identifisere kreftpasienter med spesielt h\u00f8y risiko som kan ha nytte av forebyggende blodproppbehandling. En nylig publisert studie har evaluert fire av disse prediksjonsmodellene, og forskerne bak konkluderer med at mer arbeid er n\u00f8dvendig f\u00f8r slike modeller er gode nok for bruk i klinisk praksis.<\/p>\n

<\/p>\n

Det er godt kjent at kreftpasienter har forh\u00f8yet risiko for ven\u00f8s blodpropp sammenlignet med friske, og opptil 25% av alle blodpropptilfeller oppst\u00e5r i forbindelse med kreftsykdom. Blodpropp kan effektivt forebygges med medisiner som reduserer blodets evne til \u00e5 levre seg. Denne forebyggende behandlingen er imidlertid ikke uten risiko og det er vist at kreftpasienter oftere f\u00e5r komplikasjoner under slik behandling, som for eksempel alvorlig bl\u00f8dning. P\u00e5 bakgrunn av dette er ikke forebyggende blodproppbehandling for kreftpasienter anbefalt p\u00e5 generell basis. Hvis man derimot kan identifisere de pasientene som har spesielt h\u00f8y risiko for \u00e5 f\u00e5 blodpropp, s\u00e5 vil m\u00e5lrettet forebyggende behandling av nettopp disse kunne v\u00e6re av stor klinisk betydning.<\/p>\n

En prediksjonsmodell lages ved at man setter sammen flere risikofaktorer for blodpropp og lager et scoringssystem. I en god prediksjonsmodell vil personer med h\u00f8y score ha h\u00f8y risiko for blodpropp, og de med lav score ha lav risiko. En utfordring med prediksjonsmodeller er at de fungerer godt i den studiepopulasjonen som de er basert p\u00e5, men ikke like godt n\u00e5r de testes ut i andre studiepopulasjoner. For at slike modeller skal kunne brukes p\u00e5 pasienter i klinisk praksis s\u00e5 m\u00e5 man v\u00e6re sikker p\u00e5 at de fungerer godt i realistiske omstendigheter, og valideringsstudier er en viktig del av dette arbeidet.<\/p>\n

En studie som ble publisert i tidsskriftet Haematologica i september evaluerte og sammenlignet fire prediksjonsmodeller som er utviklet for \u00e5 identifisere kreftpasienter med h\u00f8y risiko for ven\u00f8s blodpropp. Til sammen 876 kreftpasienter som enten skulle begynne p\u00e5 eller var under cellegiftbehandling ble inkludert i studien. Ved studiestart ble pasientene plassert i en h\u00f8y- eller lavrisikogruppe, basert p\u00e5 hvor mange risikofaktorer de hadde, for hver av de fire modellene. Siden disse er laget p\u00e5 bakgrunn av ulike risikofaktorer s\u00e5 var ogs\u00e5 fordelingen av pasienter forskjellig, og andelen som ble plassert i h\u00f8yrisikogruppene varierte fra 13 % til 34%. Etter seks m\u00e5neders oppf\u00f8lging var 53 tilfeller av ven\u00f8s blodpropp registrert. Resultatene viste at kun to av prediksjonsmodellene klarte \u00e5 skille mellom pasienter med h\u00f8y og lav risiko for blodpropp. Det var imidlertid ikke veldig stor forskjell i forekomsten av blodpropp i h\u00f8yrisiko- (8-10%) og lavrisikogruppene (5-6%). Forfatterne p\u00e5peker at ulike typer kreft kan ha ulike risikofaktorer for blodpropp, og det er derfor sannsynlig at prediksjonsmodellene m\u00e5 utvikles spesifikt for hver krefttype for \u00e5 fungere tilfredsstillende. Mer forskning er alts\u00e5 n\u00f8dvending f\u00f8r prediksjonsmodeller kan integreres i retningslinjene for forebyggende blodproppbehandling av kreftpasienter.<\/p>\n

Referanse: van Es et al., Comparison Of Risk Prediction Scores For Venous Thromboembolism In Cancer Patients: A Prospective Cohort Study.<\/strong><\/a>\u00a0Haematologica (2017).<\/em><\/p>\n