COLOFIT und kolorektaler Krebs

Die COLOFIT-Modelle umfassten FIT, Alter, Geschlecht, Thrombozytenzahl (PLT) und mittleres Zellvolumen (MCV) als Prädiktoren zur Schätzung des Darmkrebsrisikos (1):

• Die Leistung von COLOFIT variierte im Nottingham-Datensatz im Laufe der Zeit erheblich: COLOFIT erbrachte eine 4,6%ige Reduktion der Überweisungen in den Daten zur Modellableitung und eine 20,2%ige Reduktion in den neueren internen Validierungsdaten von Nottingham

FIT-Ergebnisse ≥ 10 µg Hämoglobin pro Gramm Stuhl führen in der Regel zu einer Überweisung, mit einer Sensitivität von etwa 90 % für CRC (2):

• Etwa 10 von 11 Patienten mit einem positiven FIT, die zur Untersuchung auf ein mögliches KRK überwiesen werden, haben jedoch keinen Krebs.

Tamm et al. untersuchten, ob COLOFIT die Zahl der Patienten, die zur dringenden Darmkrebsuntersuchung überwiesen werden, im Vergleich zur Standardpraxis der Überweisung von Patienten mit FIT ≥ 10 µg/g verringern könnte, ohne dass dabei Krebserkrankungen übersehen werden:

• COLOFIT wurde in einem großen, realen, von Hausärzten angeforderten FIT-Datensatz von 51.477 Patienten extern validiert, wobei der Schwerpunkt auf einer klinisch relevanten Kennzahl lag: der Veränderung des Anteils der Patienten, die für eine Überweisung in Frage kommen, ohne dass Darmkrebsdiagnosen fehlen, im Vergleich zur alleinigen Verwendung von FIT ≥ 10 µg/g
  • ergab, dass COLOFIT über den gesamten Studienzeitraum zu einer Verringerung der Überweisungen um 8 % geführt hätte, wobei je nach Zeitraum zwischen 23 % weniger und 2 % mehr Überweisungen erfolgt wären
    • die Variation zeigte, welche Rolle steigende Testraten und Bevölkerungsmerkmale für die Leistung des Modells spielen
• Die COLOFIT-Leistung schwankte im Laufe der Zeit, da die Testraten in Oxfordshire zunahmen und auch symptomatische Patienten mit höherem Risiko, die rektale Blutungen oder Blut im Stuhl aufweisen, einbezogen wurden
  • festgestellt, dass ein COLOFIT-Überweisungsschwellenwert möglicherweise nicht direkt übertragbar ist, wenn er anhand von Daten aus einem anderen Umfeld oder anhand von Daten aus einem früheren Zeitraum desselben Umfelds geschätzt wird, wenn sich die getestete Bevölkerung ändert
  • das optimale Umfeld für die Einführung von COLOFIT wäre eine Population, die der ursprünglichen Nottingham-Ableitungspopulation ähnlich ist, eine "Pan-Risiko"-Population, die stabile Raten von sowohl "Niedrigrisiko"- als auch "Hochrisiko"-Symptomen für Darmkrebs aufweist und ein gepuffertes Stuhlsammelkit verwendet
  • Empfehlungen für die Einführung von COLOFIT in neuen Umgebungen:
    1. Eine Validierung anhand lokaler Daten wäre der optimale Ansatz, sofern dies machbar ist und lokale Daten ohne weiteres verfügbar sind. Bevor COLOFIT zur Änderung der Patientenversorgung eingesetzt wird, sollte das Modell anhand lokaler Daten validiert werden, um den Überweisungsschwellenwert zu ermitteln, der die Zahl der Überweisungen im Vergleich zu FIT reduziert, ohne dass Krebserkrankungen übersehen werden. Dies könnte retrospektiv in Systemen erfolgen, in denen FIT bereits eingesetzt wurde, und die anderen Variablen des Modells könnten abgerufen werden, oder prospektiv, indem das Modell über einen bestimmten Zeitraum passiv ausgeführt wird, während die Daten anfallen.
    2. COLOFIT kann vor der lokalen Validierung implementiert werden, wenn keine Daten zur Verfügung stehen, um das Modell vor der Implementierung unter den folgenden Bedingungen zu bewerten: Die FIT-Positivität beträgt mindestens 17 % und die Darmkrebsrate liegt bei 1,3-1,6 %. Ohne lokale Validierung könnte COLOFIT eine kleine Anzahl von Krebserkrankungen übersehen und die Zahl der Überweisungen im Vergleich zu FIT nicht verringern.
    3. Überwachung der COLOFIT-Leistung nach der Einführung. Die Leistung von COLOFIT kann sich im Laufe der Zeit noch ändern, wenn sich die untersuchte Population verändert. Der optimale Schwellenwert für den Risikowert, der eine Überweisung anzeigt, wird sich dementsprechend mit der Zeit ändern. COLOFIT sollte regelmäßig anhand lokaler Daten revalidiert werden, um Veränderungen in der getesteten Population zu verstehen und einen neuen Risikoschwellenwert zu ermitteln, wenn neue Daten verfügbar werden. Auf diese Weise wird die Wahrscheinlichkeit, dass Krebserkrankungen übersehen werden, verringert und gleichzeitig die Zahl der Überweisungen maximal reduziert.

Referenz:

1. Crooks CJ et al. COLOFIT: Development and Internal-External Validation of Models Using Age, Sex, Faecal Immunochemical and Blood Tests to Optimise Diagnosis of Colorectal Cancer in Symptomatic Patients. Aliment Pharmacol Ther. 2025 Mar;61(5):852-864.
2. Tamm A et al. External validation of the COLOFIT colorectal cancer risk prediction model in the Oxford-FIT dataset: the importance of population characteristics and clinically relevant evaluation metrics. BMC Med. 2025 Aug 27;23(1):503.