|
| עיינתי בדו"ח מלפני שנתיים, ואם זה לא נעשה עד כה, אני מציע בעידן ה-Big Data להיעזר במאגרי המידע של קופות החולים על מנת לשפר את טיוב הנתונים. למשל, לשלוף את כל התיקים הרפואיים בקופות שהמילה "סרטן" (ומלים נרדפות) מופיעה בהם, או את כל המטופלים שמימשו מרשם לתרופה כימותרפית. יש גם בכל הקופות יועצים אונקולוגיים, אפשר לשלוף את כל התיקים של המטופלים שלהם. זה יסייע לגלות מטופלים שהנתונים לגביהם לא הגיעו מהמכונים הפתולוגיים, או שאובחנו בחו"ל, או שאובחנו ללא פתולוגיה. ברור שזה מצריך כח אדם ומשאבים. |
|
|
|
| |
|
מצד אחד, הירידה בתמותה ספציפית מובהקת וגדולה מב-NLST. אבל מצד שני, הירידה בתמותה כוללת קטנה (כ-3%) ולא מובהקת. המשמעות של זה היא שישנה סבירות שמטא-אנליזה עדכנית שתכלול את שני המחקרים ואת המחקרים האירופיים הקטנים (שגם הם לא הראו ירידה מובהקת בתמותה כוללת) לא תראה ירידה מובהקת בתמותה כוללת.
לדעתי, זו טעות להתייחס רק למדד של תמותה כוללת בסוף התקופה מבלי להביא בחשבון מדדי תמותה כלליים נוספים כמו הישרדות חציונית, משום שבהחלט ייתכן שבסרטן קשה כמו סרטן הריאות, המשמעות של גילוי מוקדם ו-stage shift היא הארכת חיים של כמה שנים שהיא חשובה ומשמעותית, אבל לא תשפיע על המדד של תמותה כוללת אחרי 10 שנים (בהערת אגב, זו גם נקודה שיש להביא בחשבון ביחס ל-CXR ב-PLCO). |
|
|
|
| |