PDDS Biologija novotvorina Analiza medicinskih podataka Baze podataka

PDDS Biologija novotvorina Analiza medicinskih podataka Baze podataka u kliničkoj medicini Ivica Lukšić Klinika za kirurgiju čeljusti i lica Medicinski fakultet Sveučilišta u Zagrebu Klinička bolnica Dubrava

probrano za objavu na mrežnim stranicama

Maligne bolesti ½ ♂ i ⅓♀ 5 -godišnje preživljenje 1975 – 50% 2005 – 65% http: //caonline. amcancersoc. org/misc/cancerstats 2007. pdf

Tumori glave i vrata • • karcinomi kože melanom kože usnica usna šupljina/orofarinks paranazalni sinusi salivarne žlijezde metastatski tumori benigni tumori • • larinks hipofarinks jednjak štitnjača paratiroideja epifarinks srednje uho

Liječenje • kurativno palijativno adjuvantno simptomatsko • nikakvo • • •

TNM klasifikacija karcinom usne šupljine UICC, 2002 T 1 T 2 T 3 T 4 < 2 cm >2 do 4 cm >4 cm okolne strukture: T 4 a kortikalis, u dubinu mišića jezika (genioglosus, hioglosus, palatoglosus, stiloglosus), maksilarni sinus, koža T 4 b mastikatorni prostor, pterigoidni nastavci, baza lubanje ili oko arterije karotis interne N 0 N 1 N 2 nema homolateralno, jedan čvor ≤ 3 cm N 3 homolateralno, jedan čvor >3 -6 cm homolateralno više čvorova ≤ 6 cm homo i/ili kontralateralno ≤ 6 cm > 6 cm M 0 M 1 nema udaljenih metastaza udaljene metastaze N 2 a N 2 b N 2 c

Karcinom usne šupljine - liječenje • kirurško • radioterapija • kemoterapija

Prognostički čimbenici karcinoma • • • ovisni o bolesniku (dob, spol, rasa, opći status, socioekonomski status, imunološki čimbenici, navike, gubitak težine, razina hemoglobina i serumskog albumina, . . ) ovisni o tumoru (lokalizacija primarnog tumora, lokalno širenje: volumen i debljina infiltracije, histološke značajke, N status, . . ) ovisni o liječenju Hermanek P, Gospodarowicz MK, Henson DE, Hutter RVP, Sobin LH (ed) (1995) International Union Against Cancer (UICC). Prognostic factors in cancer. Springer, Berlin, Heidelberg, 1 -11.

Prognostički čimbenici karcinoma Index komorbiditeta - ?

Komorbiditet • • • prisustvo druge (pridružene) bolesti koja može imati utjecaj na ishod liječenja i prognozu bolesnika povezan je s preživljenjem, inicijalnim odabirom liječenja (metode i opseg), ishodom liječenja i kvalitetom života isprepliću se prognostički čimbenici ovisni o bolesniku i o liječenju (“faktor doktor”)

Razina neuspjeha Lokalno +/- NM Regionalno +/- M Udaljeno

Karcinom usne šupljine – “follow-up” • • • lokalni recidiv regionalna metastaza regionalni recidiv udaljena metastaza novi primarni tumor (2 - 40%) nepovezana bolest praćenje - doživotno!!

Klinička dokumentacija – zašto? • da znamo što smo radili • da možemo evaluirati • da steknemo razinu kvalitete

Klinička dokumentacija • klasična dokumentacija • sustavna dokumentacija prema patologiji • • kartoni tumora baze podataka • foto dokumentacija • operacijske liste i sheme

tum 2

Operacijske liste i sheme

Database • • Baza podataka - organizirana zbirka podataka - zbirka zapisa pohranjenih u računalu na sustavni način, takav da joj se računalni program može obratiti prilikom odgovaranja na problem Termin - izvorno nastao unutar računalne industrije, a njegovo se značenje proširilo popularnom upotrebom toliko da Europska direktiva za baze podataka (koja za baze podataka donosi prava za intelektualno vlasništvo) uključuje i ne-elektronske baze podataka unutar svoje definicije. ☻

Database • • • Baza podataka - organizirana zbirka podataka Svaki se zapis obično prepoznaje kao skup elemenata (činjenica) podataka. Predmeti vraćeni u odgovoru na upitnike postaju informacije koje se mogu koristiti za stvaranje odluka koje bi inače mogle biti mnogo teže ili nemoguće za stvaranje. Računalni program za upravljanje i ispitivanje baze podataka sustav upravljanja bazom podataka (Database Management System – DBMS). Svojstva i dizajn sustava baze podataka predmet su proučavanja informatičke znanosti. ☻

Database • • • Baza podataka - organizirana zbirka podataka Naziv baza podataka se strogo govoreći odnosi na zbirku zapisa, a na software bi se trebalo odnositi kao na sustav upravljanja bazom podataka (Database Management System – DBMS). Kada je kontekst nedvojben, mnogi administratori za baze podataka i programeri ipak koriste termin baza podataka za oba značenja. ☻

Database • Baza podataka - organizirana zbirka podataka Mnogi profesionalci smatraju da zbirka podataka stvara bazu podataka jedino ako ima određena svojstva: • ako se podacima upravlja kako bi osigurali svoj integritet i kvalitetu • ako omogućuje zajednički pristup nekoj zajedinici korisnika • ako ima shemu • ako podržava query jezik Ipak, dogovorena definicija ovih svojstava ne postoji. • ☻

Database • • • Baza podataka - organizirana zbirka podataka Središnji koncept baze podataka jednak je onome od zbirke zapisâ ili dijelova znanja. Za danu bazu podataka tipično postoji strukturni opis vrste činjenica sadržanih u toj bazi podataka shema. Shema opisuje predmete koji su prikazani u bazi podataka i odnose među njima. Postoje brojni načini organiziranja sheme, to jest modeliranja strukture baze podataka - modeli baza podataka. ☻

Database • • Lipanj, 1963. - najranija poznata upotreba termina baza podataka kada je System Development Corporation organiziralo simpozij “Development and Management of a Computer-centered Data Base” Baza podataka (eng. Database ) kao jedinstvena riječ postala je uobičajena u Europi u ranim 1970 -ima, a krajem 60 -tih koristila se u glavnim američkim novinama (Databank, usporedni termin, koristio se vrlo rano u novinama Washington Post, 1966). ☻

Database • • 1960 -ih prvi sustavi upravljanja bazom podataka (software) Charles Bachman Cilj: stvaranje djelotvornije upotrebe novih uređaja s izravnim pristupom pohrane koji su postali dostupni (do tada se obrada podataka temeljila na bušenim karticama i magnetskoj vrpci, pa je tako serijska obrada bila dominantna aktivnost) Dva ključna modela podataka: CODASYL (Conference on Data Systems Languages) je razvio mrežni model baziran na Bachmanovim idejama i hijerarhijski model koji se neovisno koristio u sustavu razvijenom od North American Rockwell, a kojeg je kasnije prihvatio IBM kao temelj svojeg IMS proizvoda (Information Management System) ☻

THE BRITISH ASSOCIATION OF HEAD AND NECK ONCOLOGISTS National Minimum and Advisory Head and Neck Cancer Data Sets Version 1. 0 April 1999

ADVISORY STRUCTURE OF A COMPUTERISED CLINICAL DATABASE Patient Registration Details • Referral - Tumour Details (repeat event) • • • Recurrence Details (repeat event) Surgery and Post Surgery Pathology Details (repeat event) Radiotherapy Details (repeat event) Chemotherapy Details (repeat event) Follow Up and Disease Status (repeat event)** Performance Status (repeat event) – Vital Status***

The Royal College of Pathologists Pathology: the science behind the cure Standards and Datasets for Reporting Cancers Datasets for histopathology reports on head and neck carcinomas and salivary neoplasms (2 nd edition) June 2005

The Royal College of Pathologists Pathology: the science behind the cure CONTENTS General introduction to the Standards and Datasets for Reporting Cancers. . . . 1 Recommendations …………………………………………. . . 1 Feedback. . . . . . . . . 1 The Royal College of Pathologists’ Working Group on Cancer Services. . . . . 1 References. . . . . . . . . 1 Dataset for histopathology reports on head and neck carcinomas and salivary neoplasms General overview. . . . . . . . 2 Section A Mucosal malignancies of the head and neck region. . . 3 Specimen request form. . . . . . . . 3 Preparation of the specimen before dissection. . . . . 3 Notes on site-specific considerations and block selection. . . . 4 Core data items to be included in the histopathology report. . . . 4 1. Clinical data (provided by the surgeon or oncologist). . . . . 4 2. Pathological data. . . . . . . . 4 3. Diagnostic coding of primary carcinomas. . . . . . 7 4. Reporting criteria for small biopsy specimens. . . . . 7 5. Use of frozen section diagnosis. . . . . . . 7 Section B Salivary gland neoplasms. . . . . . 8 Specimen handling and block selection ………. . . . . 8 1. Pathological data. . . . . . . . 8 2. Diagnostic coding. . . . . . . . 9 3. Grading of salivary malignancies. . . . . . 9 Section C Neck dissection specimens. . . . . . 11 Specimen request form. . . . . . . . 11 Preparation of the specimen before dissection. . . . . 12 Notes on dissection and block selection. . . . . . 12 Core data items to be included in the histopathology report. . . . 13 1. Clinical data (provided by the surgeon). . . . . . 13 2. Pathological data. . . . . . . . 13 3. Diagnostic coding of metastases. . . . . . 14 4. Sentinel node biopsy. . . . . . . . 14 References. . . . . . . . . 15 Appendix A TNM classification of malignant tumours. . . . 18 General principles. . . . . . . . 18 Site-specific ‘T’ codes. . . . . . . . 19 Appendix B SNOMED ‘T’ codes. . . . . . . 21 Appendix C SNOMED ‘M’ codes. . . . . . 23 Appendix D Request forms for primary muc. osal carcinomas and node dissections. . 24 Appendix E Reporting proformas. . . . . . 26 Head and neck carcinoma dataset ……. . . . . . 26 Salivary carcinoma dataset. . . . . . . 27

The Royal College of Pathologists Pathology: the science behind the cure Section A Mucosal malignancies of the head and neck region Specimen request form Preparation of the specimen before dissection Notes on site-specific considerations and block selection Core data items to be included in the histopathology report: 1. Clinical data (provided by the surgeon or oncologist) 2. Pathological data 3. Diagnostic coding of primary carcinomas 4. Reporting criteria for small biopsy specimens 5. Use of frozen section diagnosis

The Royal College of Pathologists Pathology: the science behind the cure Section B Salivary gland neoplasms Specimen handling and block selection 1. Pathological data 2. Diagnostic coding 3. Grading of salivary malignancies

The Royal College of Pathologists Pathology: the science behind the cure Section C Neck dissection specimens Specimen request form Preparation of the specimen before dissection Notes on dissection and block selection Core data items to be included in the histopathology report 1. Clinical data (provided by the surgeon) 2. Pathological data 3. Diagnostic coding of metastases 4. Sentinel node biopsy

Baze podataka - programi program operativni sustav d. Base 3+ DOS Access Windows

Krivulja preživljenja

Umjesto zaključka • • • projekt MZOŠ “Nacionalni model kliničke baze podataka u maksilofacijalnoj onkologiji”- prof. Virag primjeniti sustav koji funkcionira (tum 2) uspostaviti nacionalnu mrežu i stvaranje onkološkog registra u maksilofacijalnoj onkologiji – nacionalni registar tumora glave i vrata • uvođenje kliničkih baza podataka • “onkološki administrator” • kontinuirana evaluacija učinjenog i usavršavanje ☻

Umjesto zaključka • uloga liječnika opće medicine • “Sve kasnije ne mora biti posljedica osnovne bolesti. ” • “Operacija uspjela - bolesnik umro. ” • database s interneta . luksic@kbd. hr