Postoperatief pathologisch onderzoek
Uitgangsvraag
Bij welke patiënten is na mammareductie postoperatief histopathologisch onderzoek nodig?
Aanbeveling
Stuur het weefsel van patiënten die een mammareductie ondergaan altijd in voor aanvullend pathologisch onderzoek bij de volgende patiëntcategorieën:
- Vanaf 35 jaar
- Mammacarcinoom in de voorgeschiedenis
- Alle vormen van bestraling in mamma/thoraxgebied in de voorgeschiedenis
- Belaste familieamnese*
Overweeg insturen van het weefsel van patiënten die een mammareductie ondergaan voor aanvullend pathologisch onderzoek bij de volgende patiëntcategorieën:
- Vanaf 30 jaar
- Positieve familieanamnese **
Er is geen indicatie voor standaard pathologisch onderzoek bij patiënten onder de 30 jaar.
* Ga na of er sprake is van een belaste familieanamnese:
- Indien een eerstegraads familielid < 40 jaar en/of meerdere tweedegraads familieleden < 50 jaar borstkanker hebben (gehad).
- Overweeg eventueel verwijzing ten aanzien van genetische consultatie en daaruit volgende adviezen ten aanzien van screening buiten het bevolkingsonderzoek.
** Positieve familieanamnese is gedefinieerd als borstkanker in de familie.
Overwegingen
Voor- en nadelen van de interventie en de kwaliteit van het bewijs
In de literatuuranalyse zijn enkele niet gevalideerde modellen beschreven die de predictie tussen (voorstadium) borstkanker bij patiënten die een mammareductie ondergaan en een combinatie van risicofactoren beschrijven. Het vertrouwen in een goede prestatie van deze modellen ten aanzien van de voorspellende waarde is echter zeer laag vanwege het ontbreken van zowel interne als externe validatie. Daardoor kunnen geen consequenties worden verbonden aan de uitkomsten van deze modellen.
Er kan verschil gemaakt worden in voorstadium afwijkingen welke een strikte follow-up indiceren (bijvoorbeeld LCIS), dan wel voorstadium afwijkingen en tumoren welke direct ingrijpen noodzakelijk maken (hooggradige DCIS of invasief carcinoom). Voor deze aanbevelingen hebben we beide groepen gecombineerd, aangezien ze beide consequenties hebben voor de follow-up en/of een behandeling indiceren.
Waarden en voorkeuren van patiënten
Het opsturen en histopathologisch onderzoeken van de mammareductie is niet belastend voor de patiënt.
Kosten (middelenbeslag)
Het pathologisch onderzoek van mammareductie materiaal kost tussen de 100 en 150 euro.
Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie
In de huidige praktijk wordt bij patiënten onder de 40 jaar het mammareductie weefsel zeer zelden ingestuurd voor pathologisch onderzoek. De grootste populatie patiënten voor mammareductie is de leeftijd tussen 18-30 jaar, dit weefsel zal niet worden opgestuurd conform de aanbeveling van deze module. De inschatting van de werkgroep is de hoeveelheid weefsel dat wordt ingestuurd met deze aanbeveling minder of gelijk zal zijn.
Rationale van de aanbeveling: weging van argumenten voor en tegen de interventies
Op basis van de beschrijvende literatuur en de ervaring uit de werkgroep is het duidelijk dat voor mammareductie patiënten boven de 35 jaar, een belaste familieanamnese of een mammacarcinoom, alle vormen van bestraling in mamma/thoraxgebied in de voorgeschiedenis aanvullend pathologisch onderzoek is geïndiceerd. Zie hiervoor ook de richtlijn screening buiten het bevolkingsonderzoek borstkanker. Wanneer aan een van bovenstaande wordt voldaan is de kans op het vinden van een (pre)maligniteit aanzienlijk groter. De ‘pakkans’ is hoger dan bij preoperatief beeldvormend onderzoek daarom heeft de werkgroep gekozen voor een lagere leeftijdgrens.
De werkgroep heeft een afweging gemaakt tussen het opsturen van materiaal en de kans op het vinden van afwijkingen, welke consequenties hebben voor de follow-up en/of een behandeling indiceren.
Onderbouwing
Achtergrond
Het is momenteel onduidelijk voor welke patiënten na mammareductie postoperatief pathologisch onderzoek nodig. Er is hier veel praktijkvariatie in er zijn hier geen landelijke afspraken over.
Samenvatting literatuur
Description of studies
Mastroianni (2019), Razavi 2021, and Maroney (2021) presented multivariable models describing predictors for the outcomes (pre-stage) mamma carcinoma. Details of the presented models are shown in Table 1.
Table 1. Studies reporting unvalidated models
|
Study |
Population |
N (% events) |
Analysis method |
Outcome |
|
Mastroianni (2019) |
Patients who underwent reduction mammaplasty (unilateral or bilateral)
Mean age: 43.3 years Mean BMI: 30.1 kg/m2
|
N=572 patients N=995 reduction mammaplasties
Invasive cancer or ductal carcinoma: 23 (2.3%) Proliferative lesions: N=137 (13.8%)
|
Multivariable regression analysis to identify independent predictors |
Age Prior breast cancer
|
|
Razavi (2021) |
Patients who underwent reduction mammaplasty (reduction weight ≥250 g). Group A=reduction mammaplasty for symptomatic Macromastia
Mean age: 37.8 ± 16.2 Mean BMI: 34.1 ± 7.6 Group B= reduction for unilateral breast cancer (not relevant for this analysis, not described) |
N=405 (810 reduction mammaplasties)
Pathology group per breast Benign1: 122 (15.1%) High-risk2 : 15 (1.8%) Malignant3 : 0 (0%)
1 Benign=i.e., fibrocystic change, fibroadenoma, duct ectasia, intraductal papilloma or sclerosing adenosis 2 High-risk=i.e., lobular carcinoma in situ, atypical ductal or lobular hyperplasia or papilloma with atypia) 3 Malignant=i.e., ductal carcinoma in situ or invasive carcinoma |
Multivariate logistic regression analysis to identify independent predictors
Goodness of fit of this model was examined using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) |
Age Personal history of breast cancer Family history of breast cancer BMI Reduction weight |
|
Maroney (2021) |
Unilateral or bilateral reduction mammaplasty
Age 24 years or younger at the time of surgery
Mean age ± SD, yr: 17.5 ± 2.0 Mean BMI ± SD, kg/m2: 28.7 ± 5.7 |
N= 798 Any pathologic finding: 94 (11.8)
Atypical lesions Epithelial Columnar cell change: 1 (0.1%) Flat epithelial atypia: 3 (0.4%) Atypical ductal hyperplasia: 5 (0.6%) Atypical lobular hyperplasia: 4 (0.5%)
Stromal Borderline phyllodes tumor 1 (0.1%) |
Multivariable regression modeling. A predictive risk algorithm was generated by logistic regression modeling and presented with model-based probabilities |
Age at menarche <12 yr
First-degree relative family history of breast cancer |
Results
Mastroianni (2019), Razavi 2021, and Maroney (2021) presented multivariable models describing predictors for (pre-stage) mamma carcinoma. Details of the presented models are shown in Table 2.
Table 2. Outcomes and predictors for (pre-stage) mamma carcinoma
|
Study |
Outcome |
Predictors: |
Performance of model |
||||||||||||||||||||
|
Razavi (2021) |
Age |
For High-Risk and Malignant Lesions: OR: 1.11 (95%CI 1.01–1.21), p= 0.02 |
AUC=0.87 (acceptable) |
||||||||||||||||||||
|
Personal history of breast cancer |
For High-Risk and Malignant Lesions: OR: 4.64 (95%CI 2.57–8.35), p<0.001
|
AUC=0.87 (acceptable) |
|||||||||||||||||||||
|
Family history of breast cancer |
For High-Risk and Malignant Lesions: OR: 1.02 (95%CI 0.43–2.41), p=0.9 |
AUC=0.87 (acceptable) |
|||||||||||||||||||||
|
BMI |
For High-Risk and Malignant Lesions: OR: 1.05 (95% CI 0.99–1.11), p=0.5 |
AUC=0.87 (acceptable) |
|||||||||||||||||||||
|
Reduction Weight |
For High-Risk and Malignant Lesions: OR: 1.05 (95% CI 0.99–1.11), p=0.5 |
AUC=0.87 (acceptable) |
|||||||||||||||||||||
|
Mastroianni (2019) |
Age |
For carcinoma OR: 1.054 (95% CI 1.012–1.097), p=0.010 For Proliferative lesions: 2.070 (95%CI 1.328–3.227), p<0.001 |
NR |
||||||||||||||||||||
|
Prior breast cancer |
For carcinoma OR: 2.121 (95% 0.826–5.447), p=0.010 For Proliferative lesions: 2.070 (95%CI 1.328–3.227), p=0.001 |
NR |
|||||||||||||||||||||
|
BMI |
For carcinoma OR: 1.053 (95%CI 0.985–1.126), p=0.129 For Proliferative lesions: OR: 1.031 (95%CI 0.994–1.069), p=0.105 |
NR |
|||||||||||||||||||||
|
Resection weight >500 g |
For carcinoma OR: 0.847 (95%CI 0.322–2.224), p=0.736 For Proliferative lesions: OR: 1.375 (95%CI 0.879–2.148), p=0.163 |
NR |
|||||||||||||||||||||
|
Resection weight >1000 g |
For carcinoma OR: 0.785 (95%CI 0.188–3.278), p=0.741 For Proliferative lesions: OR: 0.830 (95%CI 0.446–1.546), p=0.557 |
NR |
|||||||||||||||||||||
|
Personal history of breast cancer |
For High-Risk and Malignant Lesions: OR: 4.64 (95%CI 2.57–8.35), p<0.001
|
AUC=0.87 (acceptable) |
|||||||||||||||||||||
|
Family history of breast cancer |
For High-Risk and Malignant Lesions: OR: 1.02 (95%CI 0.43–2.41), p=0.9 |
AUC=0.87 (acceptable) |
|||||||||||||||||||||
|
BMI |
For High-Risk and Malignant Lesions: OR: 1.05 (95% CI 0.99–1.11), p=0.5 |
AUC=0.87 (acceptable) |
|||||||||||||||||||||
|
Reduction Weight |
For High-Risk and Malignant Lesions: OR: 1.05 (95% CI 0.99–1.11), p=0.5 |
AUC=0.87 (acceptable) |
|||||||||||||||||||||
|
Maroney (2021) |
Age at menarche <12 yr |
Proliferative Lesions with and without Atypia OR: 2.11 (95%CI 1.21–3.68), p=0.009 |
NR |
||||||||||||||||||||
|
|
First-degree relative family history of breast cancer |
Proliferative Lesions with and without Atypia OR: 1.93 (95%CI 0.55–6.84),p=0.307 |
NR |
||||||||||||||||||||
|
|
Risk algorithm |
|
NR |
AUC: Area under the curve; NR=Not reported; OR=Odds ratio
Zoeken en selecteren
Preferably a systematic review of the literature measuring the effect of using a clinical decision model to decide whether postoperative pathological evaluation has to be performed, compared to standard care, on the incidence of mamma carcinoma.
As such research is very rare and the working group did not expect to find such studies, a systematic review of the literature was performed to answer the following question: Which risk factor predicts (pre-stage) mamma carcinoma in patients undergoing postoperative pathology evaluation after mammaplasty reduction surgery?
P: patients Patients after reduction mammaplasty
I: intervention Outcome: Pathological findings with clinical consequences or consequences for monitoring (non-benign abnormalities)
- Pre-stage mamma carcinoma (atypical ductal hyperplasia, ductal carcinoma in situ en lobular carcinoma in situ)
- Mamma carcinoma
Factors: At least one of the following risk factors: age, family history of breast cancer, breast cancer history
C: control Absence of model or risk factors
O: outcome measure Effect size risk factors
T: timing Risk factor: preoperative screening
Outcome: postoperative
S: setting Hospital, operating room, off-site OR
Relevant outcome measures
A priori, the working group did not define the outcome measures listed above but used the definitions used in the studies.
The working group defined the performance of the included models as follows:
0.7≤AUC<0.8: acceptable,
0.8≤AUC<0.9: excellent,
AUC≥0.9: outstanding.
Prognostic research: Study design and hierarchy
When reviewing literature, there is a hierarchy in quality of individual studies. Preferably, the effectiveness of a clinical decision model is evaluated in a clinical trial. Unfortunately, these studies are very rare. If not available, studies in which prediction models are developed and validated in other samples of the target population (external validation) are preferred as there is more confidence in the results of these studies compared to studies that are not externally validated. Most samples do not completely reflect the characteristics of the total population, resulting in deviated associations, possibly having consequences for conclusions. Studies validating prediction models internally (e.g. bootstrapping or cross validation) can be used to answer the first research question as well, but downgrading the level of evidence is obvious due to risk of bias and/or indirectness as it is not clear whether models perform sufficiently in target populations. The confidence in the results of unvalidated prediction models is very low. Therefore, such models will not be graded. This is also applicable for association models. The risk factors identified from such models can be used to inform patients, however they are less suitable to be used in clinical decision making.
Search and select (Methods)
The databases Medline (via OVID) and Embase (via Embase.com) were searched with relevant search terms from 2000 until 21-02-2022. The detailed search strategy is depicted under the tab Methods. The systematic literature search resulted in 70 hits. Studies were selected based on the following criteria prediction models according to the PICO. Five studies were initially selected based on title and abstract screening. After reading the full text, two studies were excluded (see the table with reasons for exclusion under the tab Methods), and three studies were included.
Results
Three studies were included in the analysis of the literature. These were not included in evidence and risk of bias tables and were not graded, as the reported prediction models were not validated.
Referenties
- Maroney, J., Collins, K. C., Dannheim, K., Staffa, S. J., Saldanha, F. Y., Labow, B. I., & Rogers-Vizena, C. R. (2021). Incidental pathologic findings in young adult reduction mammaplasty. Plastic and Reconstructive Surgery, 147(3), 391-400.
- Mastroianni M, Lin A, Hughes K, Colwell AS. Proliferative Lesions Found at Reduction Mammaplasty: Incidence and Implications in 995 Breast Reductions. Plast Reconstr Surg. 2019 Feb;143(2):271e-275e. doi: 10.1097/PRS.0000000000005192. PMID: 30489497.
- Razavi SA, Hart AM, Betarbet U, Li X, Carlson GW, Losken A. The Incidence of Occult Malignant and High-Risk Pathologic Findings in Breast Reduction Specimens. Plast Reconstr Surg. 2021 Oct 1;148(4):534e-539e. doi: 10.1097/PRS.0000000000008336. PMID: 34550926.
Evidence tabellen
Table of excluded studies
|
Reference |
Reason for exclusion |
|
Muir TM, Tresham J, Fritschi L, Wylie E. Screening for breast cancer post reduction mammoplasty. Clin Radiol. 2010 Mar;65(3):198-205. Erratum in: Clin Radiol. 2010 Jun;65(6):498. |
Univariate association model |
|
Usón Junior PLS, Callegaro Filho D, Bugano DDG, Geyer FC, de Nigro Corpa MV, Gonçalves PDS, Simon SD, Kaliks RA. Incidental Findings in Reduction Mammoplasty Specimens in Patients with No Prior History of Breast Cancer. An Analysis of 783 Specimens. Pathol Oncol Res. 2018 Jan;24(1):95-99. |
Geen bruikbaar model |
Verantwoording
Autorisatiedatum en geldigheid
Laatst beoordeeld : 01-10-2023
Laatst geautoriseerd : 01-10-2023
Geplande herbeoordeling : 01-10-2023
Algemene gegevens
De ontwikkeling/herziening van deze richtlijnmodule werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (www.demedischspecialist.nl/kennisinstituut) en werd gefinancierd uit de Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS). De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijnmodule.
Samenstelling werkgroep
Voor het ontwikkelen van de richtlijnmodule is in 2021 een multidisciplinaire werkgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen (zie hiervoor de Samenstelling van de werkgroep) die betrokken zijn bij de zorg voor patiënten die een mammareductie ondergaan.
Werkgroep
Drs. E.M.J. (Esther) Mesters, (voorzitter), plastisch chirurg, NVPC
Drs. M.F. (Mirjam) Hoefkens, plastisch chirurg, NVPC
Dr. C. (Corinne) Schouten, plastisch chirurg, NVPC
Dr. C.P.H. (Celien) Vreuls, patholoog, NVVP
Drs. K.M. (Katya) Duvivier, radioloog, NVvR
Drs. L.J. (Laura) Schijf, radioloog, NVvR
Drs. K. (Klaartje) Spijkers, senior adviseur patiëntbelang, Patiëntenfederatie Nederland
Met ondersteuning van
Dr. F. Willeboordse, senior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
I. van Dijk, junior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
Belangenverklaringen
De Code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of zij in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatiemanagement) hebben gehad. Gedurende de ontwikkeling of herziening van een module worden wijzigingen in belangen aan de voorzitter doorgegeven. De belangenverklaring wordt opnieuw bevestigd tijdens de commentaarfase.
Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.
|
Werkgroeplid |
Functie |
Nevenfuncties |
Gemelde belangen |
Ondernomen actie |
|
* Voorzitter |
Plastisch Chirurg
Mesters kliniek te Oisterwijk 01-12-2022 en Eyevolve-clinic te Schilde 01-12-2022 |
Geen |
Geen |
Geen actie |
|
Hoefkens |
Plastisch Chirurg - Alexander Monro Ziekenhuis (0,74 fte) |
Geen |
Geen |
Geen actie |
|
Schouten |
Plastisch chirurg in het Rijnstate Ziekenhuis in Arnhem. |
Geen |
Geen |
Geen actie |
|
Duvivier |
Radioloog AmsterdamUMC 0,8FTE |
Geen |
Geen |
Geen actie |
|
Schijf |
Radioloog AmsterdamUMC 0,7 FTE |
Geen |
Geen |
Geen actie |
|
Vreuls |
Patholoog (UMCU 0,8 FTE) |
voorzitter expert commissie mamma van de NVVP (onbetaald) |
Geen |
Geen actie |
|
Spijkers |
Senior adviseur bij MSZ Patiëntfederatie Nederland |
Geen |
Geen |
Geen actie |
|
Willeboordse |
Senior adviseur, Kennisinstituut Federatie Medisch specialisten |
Geen |
Geen |
Geen actie |
|
Van Dijk |
Junior adviseur, Kennisinstituut Federatie Medisch specialisten |
Geen |
Geen |
Geen actie |
Inbreng patiëntenperspectief
Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door het uitnodigen van de Patiëntenfederatie Nederland voor de schriftelijke knelpunteninventarisatie en afvaardiging in de werkgroep. Het verslag van de knelpunteninventarisatie (zie aanverwante producten) is besproken in de werkgroep. De verkregen input is meegenomen bij het opstellen van de uitgangsvragen, de keuze voor de uitkomstmaten en bij het opstellen van de overwegingen. De conceptrichtlijn is tevens voor commentaar voorgelegd aan de Patiëntenfederatie Nederland en de eventueel aangeleverde commentaren zijn bekeken en verwerkt.
Wkkgz & Kwalitatieve raming van mogelijke substantiële financiële gevolgen
Kwalitatieve raming van mogelijke financiële gevolgen in het kader van de Wkkgz
Bij de richtlijn is conform de Wet kwaliteit, klachten en geschillen zorg (Wkkgz) een kwalitatieve raming uitgevoerd of de aanbevelingen mogelijk leiden tot substantiële financiële gevolgen. Bij het uitvoeren van deze beoordeling zijn richtlijnmodules op verschillende domeinen getoetst (zie het stroomschema op de Richtlijnendatabase).
Uit de kwalitatieve raming blijkt dat er waarschijnlijk geen substantiële financiële gevolgen zijn, zie onderstaande tabel.
Module |
Uitkomst raming |
Toelichting |
|
Module Preoperatieve beeldvorming |
Geen substantiële financiële gevolgen |
Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (5.000-40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het overgrote deel (±90%) van de zorgaanbieders en zorgverleners al aan de norm voldoet OF het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft. Er worden daarom geen substantiële financiële gevolgen verwacht. |
|
Module Tepelsteeltechniek |
Geen substantiële financiële gevolgen |
Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (5.000-40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het overgrote deel (±90%) van de zorgaanbieders en zorgverleners al aan de norm voldoet OF het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft. Er worden daarom geen substantiële financiële gevolgen verwacht. |
|
Module Drainbeleid |
Geen substantiële financiële gevolgen |
Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (5.000-40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het overgrote deel (±90%) van de zorgaanbieders en zorgverleners al aan de norm voldoet OF het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft. Er worden daarom geen substantiële financiële gevolgen verwacht. |
|
Module Tranexaminezuur |
Geen substantiële financiële gevolgen |
Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (5.000-40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het overgrote deel (±90%) van de zorgaanbieders en zorgverleners al aan de norm voldoet OF het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft. Er worden daarom geen substantiële financiële gevolgen verwacht. |
|
Module Postoperatief pathologisch onderzoek |
Geen substantiële financiële gevolgen |
Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (5.000-40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het overgrote deel (±90%) van de zorgaanbieders en zorgverleners al aan de norm voldoet OF het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft. Er worden daarom geen substantiële financiële gevolgen verwacht. |
|
Module Organisatie van zorg |
Geen substantiële financiële gevolgen |
Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (5.000-40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het overgrote deel (±90%) van de zorgaanbieders en zorgverleners al aan de norm voldoet OF het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft. Er worden daarom geen substantiële financiële gevolgen verwacht. |
Werkwijze
AGREE
Deze richtlijnmodule is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010).
Knelpuntenanalyse en uitgangsvragen
Tijdens de voorbereidende fase inventariseerde de werkgroep de knelpunten in de zorg voor patiënten die een mammareductie ondergaan. Tevens zijn er knelpunten aangedragen door relevante partijen via een schriftelijke knelpunteninventarisatie. Een verslag hiervan is opgenomen onder aanverwante producten.
Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de werkgroep concept-uitgangsvragen opgesteld en definitief vastgesteld.
Uitkomstmaten
Na het opstellen van de zoekvraag behorende bij de uitgangsvraag inventariseerde de werkgroep welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. Hierbij werd een maximum van acht uitkomstmaten gehanteerd. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal (kritiek voor de besluitvorming), belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.
Methode literatuursamenvatting
Een uitgebreide beschrijving van de strategie voor zoeken en selecteren van literatuur is te vinden onder ‘Zoeken en selecteren’ onder Onderbouwing. Indien mogelijk werd de data uit verschillende studies gepoold in een random-effects model. Review Manager 5.4 werd gebruikt voor de statistische analyses. De beoordeling van de kracht van het wetenschappelijke bewijs wordt hieronder toegelicht.
Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs
De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie http://www.gradeworkinggroup.org/). De basisprincipes van de GRADE-methodiek zijn: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat, en een beoordeling van de bewijskracht per uitkomstmaat op basis van de acht GRADE-domeinen (domeinen voor downgraden: risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias; domeinen voor upgraden: dosis-effect relatie, groot effect, en residuele plausibele confounding).
GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie, in het bijzonder de mate van zekerheid dat de literatuurconclusie de aanbeveling adequaat ondersteunt (Schünemann, 2013; Hultcrantz, 2017).
|
GRADE |
Definitie |
|
Hoog |
|
|
Redelijk |
|
|
Laag |
|
|
Zeer laag |
|
Bij het beoordelen (graderen) van de kracht van het wetenschappelijk bewijs in richtlijnen volgens de GRADE-methodiek spelen grenzen voor klinische besluitvorming een belangrijke rol (Hultcrantz, 2017). Dit zijn de grenzen die bij overschrijding aanleiding zouden geven tot een aanpassing van de aanbeveling. Om de grenzen voor klinische besluitvorming te bepalen moeten alle relevante uitkomstmaten en overwegingen worden meegewogen. De grenzen voor klinische besluitvorming zijn daarmee niet één op één vergelijkbaar met het minimaal klinisch relevant verschil (Minimal Clinically Important Difference, MCID). Met name in situaties waarin een interventie geen belangrijke nadelen heeft en de kosten relatief laag zijn, kan de grens voor klinische besluitvorming met betrekking tot de effectiviteit van de interventie bij een lagere waarde (dichter bij het nuleffect) liggen dan de MCID (Hultcrantz, 2017).
Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)
Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals aanvullende argumenten uit bijvoorbeeld de biomechanica of fysiologie, waarden en voorkeuren van patiënten, kosten (middelenbeslag), aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie. Deze aspecten zijn systematisch vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’ en kunnen (mede) gebaseerd zijn op expert opinion. Hierbij is gebruik gemaakt van een gestructureerd format gebaseerd op het evidence-to-decision framework van de internationale GRADE Working Group (Alonso-Coello, 2016a; Alonso-Coello 2016b). Dit evidence-to-decision framework is een integraal onderdeel van de GRADE methodiek.
Formuleren van aanbevelingen
De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen, en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk (Agoritsas, 2017; Neumann, 2016). De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen. De werkgroep heeft bij elke aanbeveling opgenomen hoe zij tot de richting en sterkte van de aanbeveling zijn gekomen.
In de GRADE-methodiek wordt onderscheid gemaakt tussen sterke en zwakke (of conditionele) aanbevelingen. De sterkte van een aanbeveling verwijst naar de mate van zekerheid dat de voordelen van de interventie opwegen tegen de nadelen (of vice versa), gezien over het hele spectrum van patiënten waarvoor de aanbeveling is bedoeld. De sterkte van een aanbeveling heeft duidelijke implicaties voor patiënten, behandelaars en beleidsmakers (zie onderstaande tabel). Een aanbeveling is geen dictaat, zelfs een sterke aanbeveling gebaseerd op bewijs van hoge kwaliteit (GRADE gradering HOOG) zal niet altijd van toepassing zijn, onder alle mogelijke omstandigheden en voor elke individuele patiënt.
|
Implicaties van sterke en zwakke aanbevelingen voor verschillende richtlijngebruikers |
||
|
|
Sterke aanbeveling |
Zwakke (conditionele) aanbeveling |
|
Voor patiënten |
De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen en slechts een klein aantal niet. |
Een aanzienlijk deel van de patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen, maar veel patiënten ook niet. |
|
Voor behandelaars |
De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak moeten ontvangen. |
Er zijn meerdere geschikte interventies of aanpakken. De patiënt moet worden ondersteund bij de keuze voor de interventie of aanpak die het beste aansluit bij zijn of haar waarden en voorkeuren. |
|
Voor beleidsmakers |
De aanbevolen interventie of aanpak kan worden gezien als standaardbeleid. |
Beleidsbepaling vereist uitvoerige discussie met betrokkenheid van veel stakeholders. Er is een grotere kans op lokale beleidsverschillen. |
Organisatie van zorg
In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijnmodule is expliciet aandacht geweest voor de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, mankracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van deze specifieke uitgangsvraag zijn genoemd bij de overwegingen. Meer algemene, overkoepelende, of bijkomende aspecten van de organisatie van zorg worden behandeld in de module Organisatie van zorg.
Commentaar- en autorisatiefase
De conceptrichtlijnmodule werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijnmodule aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijnmodule werd aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.
Literatuur
Agoritsas T, Merglen A, Heen AF, Kristiansen A, Neumann I, Brito JP, Brignardello-Petersen R, Alexander PE, Rind DM, Vandvik PO, Guyatt GH. UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey. BMJ Open. 2017 Nov 16;7(11):e018593. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018593. PubMed PMID: 29150475; PubMed Central PMCID: PMC5701989.
Alonso-Coello P, Schünemann HJ, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Rada G, Rosenbaum S, Morelli A, Guyatt GH, Oxman AD; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 1: Introduction. BMJ. 2016 Jun 28;353:i2016. doi: 10.1136/bmj.i2016. PubMed PMID: 27353417.
Alonso-Coello P, Oxman AD, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Vandvik PO, Meerpohl J, Guyatt GH, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 2: Clinical practice guidelines. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089. doi: 10.1136/bmj.i2089. PubMed PMID: 27365494.
Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, Burgers JS, Cluzeau F, Feder G, Fervers B, Graham ID, Grimshaw J, Hanna SE, Littlejohns P, Makarski J, Zitzelsberger L; AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010 Dec 14;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348; PubMed Central PMCID: PMC3001530.
Hultcrantz M, Rind D, Akl EA, Treweek S, Mustafa RA, Iorio A, Alper BS, Meerpohl JJ, Murad MH, Ansari MT, Katikireddi SV, Östlund P, Tranæus S, Christensen R, Gartlehner G, Brozek J, Izcovich A, Schünemann H, Guyatt G. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:4-13. doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.05.006. Epub 2017 May 18. PubMed PMID: 28529184; PubMed Central PMCID: PMC6542664.
Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwalitieit. http://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site/over_richtlijnontwikkeling.html
Neumann I, Santesso N, Akl EA, Rind DM, Vandvik PO, Alonso-Coello P, Agoritsas T, Mustafa RA, Alexander PE, Schünemann H, Guyatt GH. A guide for health professionals to interpret and use recommendations in guidelines developed with the GRADE approach. J Clin Epidemiol. 2016 Apr;72:45-55. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.11.017. Epub 2016 Jan 6. Review. PubMed PMID: 26772609.
Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.
Zoekverantwoording
Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.