Setting research priorities, optimizing study design, and guiding the choice of relevant outcome measures in the evaluation of diagnostic (imaging) tests: An ancillary study of project numbers 1015 and 1139.

Achtergrond De evaluatie en vergelijking van diagnostische test strategieën laat over het algemeen maar hele kleine verschillen in effectiviteit en kosten zien. Dit roept de vraag op of uitgebreide diagnostische onderzoeken wel nodig zijn, of de gebruikte studie ontwerpen wel efficient zijn, en of de gekozen uitkomstmaten wel relevant zijn. Doelstelling Doel van het project was om sturing te geven aan toekomstig diagnostisch onderzoek, in het bijzonder van beeldvormende testen. Specifieke doelen waren: 1) het ontwikkelen en toepassen van methoden om te bepalen of een toekomstige diagnostische studie voldoende informatie zal opleveren om de onderzoeks gelden te rechtvaardigen, waarmee onderzoeks prioriteiten gesteld kunnen worden 2) sturing geven aan de keuze van efficiente diagnostische studie ontwerpen 3) sturing geven aan de keuze van relevante uitkomstmaten in diagnostisch onderzoek Methode: Een generisch probabilistisch besliskundig model van diagnostische testen is ontwikkeld. Met dit model simuleerde wij scenarios van concurrerende diagnostische technologieën op basis van de input parameters met hun bijbehorende onzekerheid. De verwachte waarde is berekend van het wegnemen van alle onzekerheid van alle parameters, uitgaande van diverse onderliggende condities, waarmee wij situaties identificeerde waarin nieuwe diagnostische studies gerechtvaardigd zijn. Vervolgens berekende wij de waarde van het verkrijgen van meer informatie over individuele parameters en combinaties van parameters. Hiermee identificeerde wij de parameters met de hoogste informatie waarde, welke sturing geeft aan de keuze van uitkomstmaten in toekomstig onderzoek. Een computer simulatie programma is ontwikkeld om diverse diagnostische studieontwerpen na te bootsen. Dit programma berekent de totale kosten en tijdsduur van het doen van een klinische diagnostische studie, het gebruik van de beeldvormende apparatuur, en de duur van de diagnostische work-up. Hierbij worden meegenomen de variatie in instroom van patienten, het totaal aantal patienten in de studie, ‘’no-shows’’ voor de beeldvormende testen, de beschikbaarheid van de diagnostische testen, maximum acceptabele wachttijd, de kosten van de testen, de kosten van wetenschappelijk personeel, opstart kosten aan het begin van een studie, de variabele kosten per geincludeerde patient, en extra ‘’penalty’’ kosten als een gereserveerde tijdslot voor een beeldvormende test niet wordt benut. Tot slot hebben wij de modellen toegepast op recentelijk voltooide diagnostische studies nl. 1) het gebruik van MRI in de acute fase bij knie letsel, 2) beeldvormende diagnostiek bij perifeer vaatlijden, 3) het gebruik van een predictieregel voor de indicatie stelling van een CT bij licht traumatisch schedel-/hersenletsel, en 4) toepassing van CT coronaire angiographie (CTCA) als eerste beeldvormende test bij verdenking op kransslagaderverkalking in plaats van direct conventionele angiografie. Conclusies Met simulatie modellen kan de verwachte informatie waarde van toekomstig onderzoek worden geschat en de kosten van verschillende studie opzetten worden berekend om de netto winst van nieuw onderzoek te bepalen. De resultaten zijn situatie afhankelijk. Over het algemeen vonden wij dat de grootste waarde van toekomstig diagnostisch onderzoek verwacht kan worden van het meten van de a priori kans op ziekte en de langere termijn uitkomsten.