Open Access

Terry Lisa Ly

• Hintergrund und Fragestellung: Nomogramme können durch individuelle Prognoseberechnungen Patienten helfen, Therapieentscheidungen zu treffen sowie ihre Gesundheitskompetenz durch ein besseres Krankheitsverständnis zu fördern. Nomogramme sind graphische Darstellungen von Regressionsgleichungen, mit denen sich verschiedene Endpunkte berechnen lassen. In der vorliegenden Arbeit sollen neben Hintergrundwissen zu Nomogrammen auch Gütekriterien für eine kritische Nutzung von Nomogrammen im klinischen Alltag sowie eine Übersicht empfehlenswerter Nomogramme vorgestellt werden. Methode: Es fand eine systematische Literaturrecherche in der Datenbank Medline im Zeitraum von September 2014 bis Mai 2016 statt. Gesucht wurde auf englischer Sprache nach Nomogrammen in der Urologie anhand des Suchterms „Nomogram AND urology“. Einschlusskriterien für die Betrachtung waren vorhandener Abstract sowie englische oder deutsche Sprache. Die Bewertung der Nomogramme fand unter folgenden Gesichtspunkten statt: Fallzahl, Aktualität, Validierung, Gütekriterien sowie klinische Anwendung. Ergebnis: Insgesamt hat die Literaturrecherche 311 Nomogramme in der Urologie zu verschiedenen Erkrankungen und Organsystemen identifizieren können. Für die Bereiche Urodynamik, Nebenniere, entzündliche Erkrankungen der Harnwege, Penis, Urolithiasis, Urothelkarzinome, Nierenkarzinome und Prostatakarzinome sind 122 extern validierte Nomogramme gefunden worden. Dabei wurde die fehlerhafte Nutzung des Nomogrammbegriffs deutlich, zumal Tabellen, Perzentilenkurven und Diagramme als solche beschrieben wurden. Hinsichtlich der Qualität der publizierten Modelle gibt es noch Verbesserungsbedarf. So sind viele publizierte Modelle nicht extern validiert oder nur einem Datensplitting unterzogen worden, was die Übertragbarkeit in fremde Populationen behindert. Weiterhin bestehen Mängel bei der Konzeption der Studien zur Nomogramm-Entwicklung, bei der Rekrutierung der Patienten und bei der Datenqualität. Fazit: Die vorliegende Arbeit identifiziert die klinisch sinnvollsten und erprobten Nomogramme für den Einsatz in der Praxis (siehe Tabellen 1-9). Durch Fortschritte in Medizin und Technik können Nomogramme mit Hilfe von hochqualitativen Daten sowie einheitlicher Qualitätsstandards zur Entwicklung und Etablierung dieser in Zukunft einen wertvollen, klinisch sinnvollen Einsatz zur Verbesserung der Therapieentscheidung bei Patienten erfahren. Neue Biomarker, insbesondere auf Grundlage von Genomanalysen, sowie optimierte bildgebende Verfahren könnten zukünftig Bestandteil von Nomogrammen werden. Weiterhin sollte die Evaluation des klinischen Nutzens der Nomogramme sowie ein Vergleich der Modelle unter gleichen Bedingungen in Zukunft erfolgen, bevor diese im klinischen Alltag Anwendung finden.
• Background: Nomograms offer individual predictions to assist patients and doctors with decision making concerning therapies and can increase a patient’s health literacy in improving their understanding of the disease. Nomograms are graphical depictions of a multivariate regression analysis and can calculate various endpoints. The following work aims to provide background information on nomograms, criteria for using and choosing nomograms as well as an overview of the most useful and high quality nomograms currently available. Method: A systematic review of the literature in Medline from September 2014 to May 2016 was performed with the search term “Nomogram AND urology”. Included were results that featured an abstract in English and German language. The identified nomograms were assessed with focus on sample size, year of publication, validation, precision and calibration as well as clinical use. Results: The literature review found 311 nomograms in urology for different endpoints and diseases. 122 externally validated nomograms were available for questions around urodynamic, adrenal gland, infectious diseases of the urinary tract, penis, urolithiasis, urothelial carcinoma, renal cell carcinoma and prostate cancer. The review highlights the misconception in science and literature around the term nomogram as percentile curves, tables and even diagrams have been described as such. There is need for improvement regarding the quality of the models. The majority of the nomograms were not externally validated or underwent a split sample validation and therefore cannot provide sufficient information about the validity and performance in a foreign population. Furthermore there are deficits concerning study design, sample size, patient selection and data quality. Conclusion: This current work lists the best and clinically most useful nomograms for use in patient care (see Table 1-9). Progress in medicine and technology both with regard to high quality and standardized data handling can improve future nomograms to better assist doctors and patients with decision making. New biomarkers based on genomic analyses as well as more advanced imaging techniques may serve as valuable variables in nomograms for more refined predictions. Still the evaluation of clinical use and a head-to-head comparison of nomograms under equal conditions is very much needed before established use in clinical care.