Übersicht
ONCOcurve führt vollständige Überlebenszeitanalysen direkt im Browser durch: Kaplan-Meier-Kurven, Log-Rank-Test (auch gewichtete Varianten), Cox-Regression und Zeit bis Erstbehandlung (TTFT). Sie laden oBDS-XML, CSV oder Excel, filtern und stratifizieren die Kohorte ohne Programmierkenntnisse und exportieren Grafiken, Tabellen und einen vollständigen PDF-Report. Alle Berechnungen laufen lokal auf Ihrem Gerät; es werden keine Patientendaten übertragen. Diese Seite erklärt jede Funktion Schritt für Schritt.
Datenverarbeitung
Die Verarbeitung erfolgt lokal im Browser.
- Es werden keine Daten an Server übertragen.
- Beim Schließen des Tabs werden alle Daten gelöscht.
Filter
Filter schränken die analysierte Kohorte ein, ohne die Originaldaten zu verändern. Alle aktiven Filter werden im Ergebnis und in jedem Export angezeigt, sodass eine Analyse exakt reproduzierbar bleibt.
- Filterbar nach: Geschlecht, Altersgruppe, ICD-10-Code, Tumorkategorie, UICC-Stadium, Grading, Primärfall, Diagnosejahr und Metastasierung. Filter lassen sich frei kombinieren.
- Alle Filter liegen in der linken Seitenleiste.
- Die Seitenleiste lässt sich über den Button am linken Rand ein- und ausklappen.
- Auf kleinen Bildschirmen (Tablet, Smartphone) passt sich die Filterleiste an.
Stratifizierung (Gruppenvergleich)
Teilen Sie die Kohorte in Gruppen, um ihre Überlebenskurven zu vergleichen. Wählen Sie ein Kriterium in der Seitenleiste; pro Gruppe entsteht eine eigene farbige Kurve, und Log-Rank-Test sowie Cox-Regression laufen automatisch.
- Eingebaute Kriterien: unter anderem Geschlecht, Altersgruppe, T-, N- und M-Kategorie, Grading, Tumorentität und entitätsspezifisches Staging.
- Eigene Spalten: jede zusätzliche Spalte aus CSV oder Excel (etwa PAM50 oder IGHV) wird automatisch als Stratifizierungsvariable erkannt.
- Numerische Spalten (etwa Alter oder Laborwerte) werden in Gruppen eingeteilt, per Quantilen (2 bis 5) oder manuellen Grenzwerten.
- Einzelne Gruppen lassen sich ein- und ausblenden; die Referenzgruppe der Cox-Regression ist frei wählbar.
Ausbreitungskategorie (aus TNM abgeleitet)
Wird eine Kohorte nach „Ausbreitungskategorie" stratifiziert, leitet die App die Kategorie automatisch aus der TNM-Klassifikation jedes Falls ab. TNM-Werte werden dabei normalisiert: das c/p-Präfix und Subkategorie-Suffixe werden ignoriert (z. B. cT1c, pT1 → T1; M1b → M1). Die Einteilung funktioniert auch bei unvollständigem TNM – bereits ein M1 oder ein positiver Lymphknotenstatus genügt.
| Kategorie | Regel (TNM) |
|---|---|
| Metastasiert | M1 (unabhängig von T und N) |
| Fortgeschritten | N1, N2 oder N3 (regionäre Lymphknoten) |
| Lokal fortgeschritten | T3 oder T4, mit N0 und M0 |
| Lokal begrenzt | T1 oder T2, mit N0 und M0 |
| Carcinoma in situ | Tis, mit N0 und M0 |
| Unbekannt | kein ausreichendes TNM vorhanden |
Die Regeln werden von oben nach unten geprüft; die erste zutreffende Kategorie gewinnt. Die T-basierten Kategorien verlangen ein dokumentiertes N0 und M0, damit eine unbekannte Ausbreitung nicht fälschlich als lokal begrenzt gewertet wird.
Kaplan-Meier
Die Kaplan-Meier-Kurve schätzt die Überlebenswahrscheinlichkeit über die Zeit.
- Zeit in Monaten, Wahrscheinlichkeit auf der y-Achse.
- Vergleiche mehrere Gruppen.
- Tabelle der Patienten unter Risiko unterhalb des Plots.
- Über das Sidebar-Panel „Plot-Darstellung" lassen sich Median-Linien, Konfidenzbänder, p-Wert, Landmark-Tabelle (1/3/5 Jahre) und Median-Follow-up-Anzeige einzeln ein- und ausblenden.
Log-Rank-Test
Der Log-Rank-Test vergleicht Überlebenskurven.
- Kleiner p-Wert bedeutet starkere Unterschiede.
- Setzt proportionale Hazards voraus.
Gewichtete Varianten
Der Standard-Log-Rank ist optimal bei proportionalen Hazards. Bei sich kreuzenden Kurven oder nicht-proportionalen Hazards bieten gewichtete Varianten mehr Power, indem sie bestimmte Zeitbereiche stärker betonen. Die Variante kann in der Plot-Darstellungs-Sidebar gewählt werden.
| Variante | Gewicht w(t) | Wann nutzen |
|---|---|---|
| Standard (Mantel-Haenszel) | w(t) = 1 | Default; optimal bei proportionalen Hazards. Uniforme Gewichtung über alle Event-Zeitpunkte. |
| Wilcoxon (Gehan-Breslow) | w(t) = n(t) | Gewichtet frühe Ereignisse stärker (n(t) im Nenner sinkt mit der Zeit). Sensitiv für frühe Unterschiede, weniger sensitiv für späte Plateau-Unterschiede. |
| Peto-Peto | w(t) = S~(t-) | Gewichtet mit der gepoolten Überlebensfunktion S(t) (Prentice-Modifikation). Robuste Variante von Wilcoxon, weniger empfindlich gegen Zensierungs-Muster. |
| Tarone-Ware | w(t) = √n(t) | Kompromiss zwischen Standard und Wilcoxon (√n(t)). Allround-Variante wenn unklar wo Unterschiede liegen. |
Hinweis: Die Wahl der Variante sollte vor Ansicht der Daten erfolgen, nicht nach dem niedrigsten p-Wert (Cherry-Picking-Risiko). Im Zweifel den Standard-Log-Rank reporten und gewichtete Varianten als Sensitivitätsanalyse.
Cox-Regression
Die Cox-Regression schätzt Hazard Ratios für Gruppen.
- Ausgabe umfasst Hazard Ratios und Konfidenzintervalle.
- Hazard Ratios über 1 bedeuten höheres Risiko.
- Schätzer basiert auf partieller Likelihood.
- Ties-Methode: Die Behandlung gleichzeitiger Ereigniszeiten lässt sich zwischen Efron (Standard, identisch zu R/SAS) und Breslow umschalten. Efron ist bei vielen Ties genauer; Breslow steht für Vergleichbarkeit mit älteren Auswertungen zur Verfügung.
- Setzt proportionale Hazards voraus.
Upload
Laden Sie oBDS-XML- oder CSV-Dateien hoch.
Akzeptierte Formate
- oBDS-XML (.xml)
- CSV / Tab-getrennt (.csv, .txt)
- Excel (.xlsx)
Die Spaltenreihenfolge ist beliebig. Die Zuordnung erfolgt über den Spaltennamen (Header). Akzeptierte Aliase pro Feld sind unten gelistet.
Pflichtspalten
- event (status, vital_status, tod, …)
- survivalTime (months, follow_up, …) ODER diagnosisDate + endDate/deathDate
Empfohlene Spalten
- id (patient_id, pid, patnr, …)
- tumorType (icd, icd10, diagnosis, …)
- diagnosisDate (datum, erstdiagnose, …)
Optionale Spalten
gender, age, staging, grading, T/N/M, tumorCategory, primaerfall
Eigene Zusatz-Spalten
Beliebige weitere Spalten (z.B. „medication", „treatment_arm", „dose_mg") werden automatisch als Stratifizierungsvariablen verfügbar gemacht.
- Numerische Spalten (auch mit Einheit wie „mg") bekommen ein Binning-UI (Quartile / eigene Schwellen).
- Textuelle Spalten werden nach distinkten Werten gruppiert (Cap bei 30 Werten).
- Einheiten werden automatisch konvertiert (Masse/Volumen/Länge/Zeit), wenn eine Spalte gemischte Einheiten enthält.
Beispieldateien
Zeit bis Erstbehandlung (TTFT)
Hat Ihre Datei eine Spalte firstTreatmentDate, schaltet das Tool automatisch auf den TTFT-Endpunkt um. Die Zeit läuft dann von der Erstdiagnose bis zur ersten Therapie (Ereignis), sonst bis zum letzten Kontakt (zensiert).
- diagnosisDate: Erstdiagnose, dient als Startzeit t0.
- firstTreatmentDate: Datum der ersten systemischen Therapie und damit das Ereignis. Leer lassen, wenn noch unbehandelt.
- lastContactDate: letzter Kontakt und Zensurzeitpunkt. Bei Tod vor Therapie hier das Sterbedatum eintragen.
- IGHV oder eine andere Spalte: freie Gruppierung zum Stratifizieren, etwa mutated und unmutated.
survivalTime und event müssen Sie nicht angeben, sie werden aus den Daten abgeleitet. Tod vor Therapie wird pragmatisch beim Tod zensiert (kein Fine-Gray-Modell).
Beispieldatei herunterladen (CLL, IGHV)Export und Report
Jedes Ergebnis lässt sich vollständig exportieren, für Berichte, Publikationen oder die unabhängige Nachrechnung.
- PDF-Report: über den Button „PDF-Report herunterladen" oben rechts. Enthält Analyse-Parameter, Kaplan-Meier-Kurve, Numbers-at-Risk, Landmark-Raten (1, 3 und 5 Jahre), Log-Rank, Cox (Forest-Plot und Tabelle) sowie Kohortengrößen. Per Checkbox optional mit Patiententabelle. Der Dateiname enthält Kohorte, Auswahl und Datum.
- Grafiken: Kaplan-Meier-Kurve (mit Numbers-at-Risk) und Cox-Forest-Plot als PNG und als verlustfreies SVG (Vektor); die Statistik-Karte als PNG und SVG.
- Daten: Patiententabelle als CSV; die vollständige Analyse als Excel-Arbeitsmappe (Kurven, Statistik, Log-Rank, Cox) zur Nachrechnung in R oder Python; Cox-Ergebnisse zusätzlich separat als CSV und Excel.
Anomalie-Warnungen
Beim Upload und auf der Ergebnisseite werden Datensätze auf Plausibilität und Konsistenz geprüft. Vier Klassen werden unterschieden.
Was passiert beim Upload?
Logik-Fehler (z.B. Tod vor Diagnose, Diagnose in der Zukunft) blockieren den Upload. Ein Modal listet die betroffenen Datensätze; eine CSV-Liste kann zur Korrektur in der Quelldatei heruntergeladen werden. Plausibilität, Outlier und Duplikate fließen durch und erscheinen erst auf der Ergebnisseite.
Was kann ich auf der Ergebnisseite tun?
Im Anomalie-Panel sind die Datensätze nach Klasse gruppiert. Pro Patient gibt es eine Checkbox, zusätzlich Bulk-Toggle pro Klasse und eine 'Alle exkludieren'-Aktion. Exkludierte Patienten fließen aus KM, Cox, Log-Rank, Tabelle und Excel-Export sofort raus. Der Zustand wird pro Datensatz in sessionStorage gespeichert (Tab-Reload behält ihn, neuer Tab nicht).
Hinweis zu Outliern
Outlier werden einmalig auf der Original-Kohorte berechnet und bleiben statisch, auch wenn Sie Outlier exkludieren. Sonst entstünde eine kaskadierende Liste.
Vollständige Regel-Tabelle
| Regel-ID | Klasse | Verhalten |
|---|---|---|
| death_before_diagnosis | logic | block |
| last_contact_before_diagnosis | logic | block |
| diagnosis_in_future | logic | block |
| negative_survival_time | logic | block |
| age_out_of_range | logic | block |
| dead_without_death_date | logic | block |
| tnm_t0_with_metastasis | plausibility | warn |
| survival_over_25_years | plausibility | warn |
| very_short_followup_alive | plausibility | warn |
| diagnosis_year_unrealistic | plausibility | warn |
| diagnosis_date_outlier | outlier | warn |
| duplicate_patient_id | duplicate_or_missing | warn |
| missing_diagnosis_date | duplicate_or_missing | warn |
| missing_vital_status | duplicate_or_missing | warn |
Entitätenspezifisches Staging nach Wiley
Das entitätenspezifische Staging basiert auf dem TNM-Atlas von Wittekind et al. in der 9. Auflage (Wiley, Nov. 2025). Nicht alle onkologischen Entitäten sind darin enthalten-die Klassifikation gilt ausschließlich für die nachfolgend aufgeführten Tumorentitäten.
Enthaltene Entitäten (61):
- Ampulla Vateri
- Analkanal/perianale Haut
- Appendix
- Cervix uteri
- Distale extrahepatische Gallengänge
- Dünndarm
- Endometriumkarzinom
- Extremitätenskelett, Rumpf, Schädelbasis, Gesichtsknochen
- GIST des Dünndarms
- GIST des Magens
- Gallenblase
- Große Speicheldrüsen
- Harnblasenkarzinom
- Harnröhrenkarzinom
- Hautkarzinome
- Hautkarzinome des Kopf-Hals-Bereichs
- Hepatozelluläres Karzinom
- Intrahepatische Gallengänge
- Karzinom des Augenlids
- Kolon/Rektum
- Larynx
- Lungenkarzinom
- Magen
- Malignes Melanom der Haut
- Malignes Melanom der Uvea
- Malignes Melanom des Aerodigestivtrakts
- Mammatumoren
- Merkelzellkarzinom
- Mundhöhle
- Nasenhöhle und Nasennebenhöhlen
- Nasopharynx
- Nebennierenrindentumor
- Neuroendokrine Tumoren (G1/G2) des Pankreas
- Neuroendokrine Tumoren der Appendix
- Neuroendokrine Tumoren des Jejunum und Ileum
- Neuroendokrine Tumoren des Magens
- Neuroendokrine Tumoren von Duodenum/Ampulle
- Neuroendokrine Tumoren von Kolon und Rektum
- Nierenbecken und Harnleiter
- Nierenkarzinom
- Ovar, Tube, Peritonealkarzinom
- Pankreas
- Peniskarzinom
- Perihiläre Gallengänge
- Pleuramesotheliom
- Prostatakarzinom
- Retinoblastom
- Schilddrüse (<55 Jahre)
- Schilddrüse (≥55 Jahre)
- Schilddrüse (anaplastisch)
- Schilddrüse (medullär)
- Thymustumoren
- Thymic Tumours
- Unbekannter Primärtumor mit Metastasen der Halslymphknoten
- Uterussarkom
- Vagina
- Vulva
- p16-negativ Oro- und Hypopharynxtumoren
- p16-positive Oropharynxtumoren
- Ösophagus/AEG (Adeno)
- Ösophagus/AEG (PE)