Egenreferat. Prediktionsmodeller är användbara verktyg vid val av behandling vid koloncancer, särskilt när det gäller att estimera återfallsfrekvensen och behovet av adjuvant behandling. De flesta modeller som finns tillgängliga är baserade på studier och patientmaterial med data insamlade i slutet av 1990-talet. Sedan dess har prognosen förbättrats. I den aktuella studien [1] var målet att utveckla och validera en uppdaterad modell för att förutspå återfall inom 5 år efter radikal kirurgi med hjälp av rutinmässigt insamlade kliniska variabler.

En populationskohort från Svenska kolorektalregistret bestående av 16 134 patienter med koloncancer i stadium I–III användes för att utveckla den multivariabla modellen med hjälp av Cox-regression. Tre fjärdedelar av kohorten användes för att bygga upp modellen och en fjärdedel för att validera den. Extern validitet kontrollerades i ett material bestående av 12 769 patienter med koloncancer från det norska Kreftregistret. Utöver detta jämfördes den nya modellen också med de tidigare modellerna. Prediktionsmodellen bestod av 8 variabler: kön, tumörsida, patologiskt tumörstadium (pT-stadium), antal funna och positiva lymfkörtlar, akutkirurgi, kärlinvasion och perineural invasion. Ytan under kurvan (AUC), som är ett mått på modellens klassificeringsförmåga, var 0,78 i modellen, 0,76 i den interna valideringen och 0,70 i den externa valideringen. Kalibreringen, som anger hur bra modellen beräknar risken för återfall, var bra – särskilt för patienter med cancer i stadium II och III med låg risk. När tidigare modeller användes i det svenska materialet presterade den nya modellen lika bra när det gällde klassificering, men hade bättre kalibrering.

Prediktionsmodellen som är baserad på nyligen opererade patienter från ett närmast heltäckande register presterade således bättre än tidigare modeller. Prestandan är framför allt bättre för lågriskpatienter, där riskerna med adjuvant behandling eventuellt överväger nyttan och behovet av ett riskprediktionsverktyg är som störst.