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        淋巴結轉(zhuǎn)移率與IIIa-N2非小細胞肺癌臨床特征和生存相關性研究

        2019-11-30 05:51:20張善淵王亮魯方亮裴宇權楊躍
        中國肺癌雜志 2019年11期
        關鍵詞:轉(zhuǎn)移率生存率淋巴結

        張善淵 王亮 魯方亮 裴宇權 楊躍

        非小細胞肺癌淋巴結分期是評估生存的關鍵因素之一,IIIa-N2非小細胞肺癌5年生存率為35.0%-56.1%[1-4]。國際肺癌研究會(International Association for the Study of Lung Cancer, IASLC)嘗試了以淋巴結解剖位置和淋巴結轉(zhuǎn)移站數(shù)為基礎的淋巴結分期方法,有利于區(qū)分不同亞組的生存差異[1]。淋巴結結轉(zhuǎn)移率反映淋巴結轉(zhuǎn)移數(shù)與淋巴結清掃總數(shù)比率,以往被文獻報道為肺癌生存的獨立危險因素[5-7],但多數(shù)研究未闡述其與臨床病理特征的相關性。因此,本研究擬回顧性研究IIIa-N2非小細胞肺癌臨床病理特征與淋巴結轉(zhuǎn)移率的相關性,以探究淋巴結轉(zhuǎn)移率的生存預測價值。

        1 資料與方法

        1.1 一般資料 納入北京大學腫瘤醫(yī)院胸外二科2006年1月-2016年12月期間接受手術的IIIa-N2非小細胞肺癌病例。納入標準:術后病理證實IIIa-N2非小細胞肺癌,已行根治性肺葉切除或聯(lián)合肺葉切除,支氣管殘端陰性,清掃至少3站及以上縱隔淋巴結,清掃至少1站肺內(nèi)淋巴結。排除接受術前新輔助治療以及多發(fā)病灶無法證實多原發(fā)的病例。最后,共288例病理IIIa-N2非小細胞肺癌被納入研究,其中男性141例,女性147例,中位年齡61歲。病理類型包括腺癌223例,非腺癌65例,T1期78例,T2a期158例,T2b期52例,中位腫瘤大小3.0 cm,中位淋巴結清掃數(shù)20個 。

        1.2 研究方法 本研究采用IASLC推薦的第八版TNM分期,以IASLC淋巴結圖譜為依據(jù)定義N2站淋巴結[8]。記錄N2淋巴結清掃站數(shù)及個數(shù)、N2淋巴結轉(zhuǎn)移站數(shù)及個數(shù),記錄N1淋巴結清掃站數(shù)及個數(shù)、N1淋巴結轉(zhuǎn)移站數(shù)及個數(shù)。最高組N2淋巴結轉(zhuǎn)移是指清掃的最高解剖位置的縱隔淋巴結發(fā)生轉(zhuǎn)移,右側(cè)縱隔淋巴結排序為第2R、3A、4R、7組,左側(cè)縱隔淋巴結排序為第4L、5、6、7組。跳躍性N2淋巴結轉(zhuǎn)移是指N1站淋巴結陰性而N2站縱隔淋巴結發(fā)生癌轉(zhuǎn)移。淋巴結轉(zhuǎn)移率(lymph node ratio, LNR)是指淋巴結轉(zhuǎn)移個數(shù)與淋巴結清掃總數(shù)之比,采用Cox風險回歸模型確定淋巴結轉(zhuǎn)移率最佳截點[9],因此可分為低淋巴結轉(zhuǎn)移率組(LNR≤0.2)和高淋巴結轉(zhuǎn)移率組(LNR>0.2)。生存隨訪方式包括門診隨訪及電話隨訪,中位隨訪時間38.7個月。

        1.3 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 22.0統(tǒng)計軟件數(shù)據(jù)分析,分類計數(shù)四格表采用卡方檢驗,Cox回歸模型分析生存獨立危險因素,生存曲線圖采用GraphPad Prism 6.0軟件繪制,Log-rank檢驗分析組間生存率差異。所有檢驗采用雙側(cè)檢驗,P<0.05視為統(tǒng)計學上有顯著差異。

        2 結果

        2.1 臨床病理特征相關性分析 單因素分析淋巴結轉(zhuǎn)移率與臨床病理特征相關性,結果見表1。納入研究的病例中,低淋巴結轉(zhuǎn)移率組有139例,高淋巴結轉(zhuǎn)移率組149例??ǚ綑z驗顯示,淋巴結轉(zhuǎn)移率與性別、年齡、腫瘤大小、T分期、胸膜侵犯、脈管癌栓無關,而腺癌更容易發(fā)生淋巴結轉(zhuǎn)移(χ2=5.924, P=0.015)。分析顯示,清掃16個以上淋巴結與淋巴結轉(zhuǎn)移率高低無相關性(χ2=0.537, P=0.464),最高組N2淋巴結轉(zhuǎn)移與高淋巴結轉(zhuǎn)移率具有顯著相關性,高淋巴結轉(zhuǎn)移率組發(fā)生最高組N2淋巴結轉(zhuǎn)移比例更高(χ2=46.136, P<0.001),同時也更容易發(fā)生多個N2淋巴結轉(zhuǎn)移(χ2=59.347, P<0.001)和多站N2淋巴結轉(zhuǎn)移(χ2=77.387, P<0.001),跳躍性N2淋巴結轉(zhuǎn)移者淋巴結轉(zhuǎn)移率低(χ2=61.524, P<0.001)。

        2.2 單因素分析非小細胞肺癌生存危險因素 采用Cox回歸模型單因素分析非小細胞肺癌生存危險因素,結果見表2。無病生存危險因素分析顯示,性別、年齡、腫瘤大小、T分期、脈管癌栓以及清掃淋巴結總數(shù)與無病生存無顯著相關性。腺癌(P=0.002)、胸膜侵犯(P=0.022)、最高組淋巴結轉(zhuǎn)移(P<0.001)、多個N2淋巴結轉(zhuǎn)移(P<0.001)、多站N2淋巴結轉(zhuǎn)移(P<0.001)、非跳躍性N2淋巴結轉(zhuǎn)移(P=0.009)以及高淋巴結轉(zhuǎn)移率(P<0.001)具有更低的無病生存率。

        總生存危險因素分析顯示,性別、年齡、病理類型、腫瘤大小、T分期、脈管癌栓、胸膜侵犯、清掃淋巴結總數(shù)與總生存無關。最高組N2淋巴結轉(zhuǎn)移(P=0.012)、多個N2淋巴結轉(zhuǎn)移(P=0.013)、多站N2淋巴結轉(zhuǎn)移(P=0.001)、非跳躍性N2淋巴結轉(zhuǎn)移(P=0.009)以及高淋巴結轉(zhuǎn)移率(P<0.001)總生存期更短。

        2.3 多因素分析非小細胞肺癌生存危險因素 采用Cox回歸模型多因素分析生存危險因素,結果見表3。無病生存多因素分析顯示,腺癌(P=0.008)、多站N2淋巴結轉(zhuǎn)移(P=0.025)和淋巴結轉(zhuǎn)移率(P=0.001)是IIIa-N2非小細胞肺癌無病生存的獨立危險因素。生存曲線分析顯示,高淋巴結轉(zhuǎn)移率組5年無病生存率為18.1%,而低淋巴結轉(zhuǎn)移率組5年無病生存率為44.1%,結果見圖1A。

        表 1 臨床病理特征與淋巴結轉(zhuǎn)移率相關性Tab 1 Correlation between clinicopathological features and lymph node ratio

        表 2 Cox回歸單因素分析生存危險因素Tab 2 Univariable analysis of survival risk factors with Cox regression

        表 3 Cox回歸多因素分析生存危險因素Tab 3 Multivariable analysis of survival risk factors with Cox regression

        總生存多因素分析顯示,淋巴結轉(zhuǎn)移率(P<0.001)是IIIa-N2非小細胞肺癌總生存的獨立危險因素,高淋巴結轉(zhuǎn)移率死亡風險增加2.352倍。生存曲線分析顯示,高淋巴結轉(zhuǎn)移率組5年總體生存率為36.7%,而低淋巴結轉(zhuǎn)移率組5年總體生存率為64.1%,結果見圖1B。

        3 討論

        外科手術仍是IIIa-N2非小細胞肺癌治療的主要手段之一,一方面可能達到腫瘤完全性切除,另一方面可獲取準確的腫瘤分期,尤其是N分期,詳盡的病理分期對治療策略制定和預后評估至關重要[10]。美國國家綜合癌癥網(wǎng)絡(National Comprehensive Cancer Network, NCCN)推薦的肺癌手術完全切除標準被廣泛應用,Raymond等[11]曾研究發(fā)現(xiàn)此質(zhì)量控制標準可提高非小細胞肺癌生存獲益,尤其是淋巴結切除質(zhì)量。對于I期-IIIa期非小細胞肺癌,研究推薦清掃16個及以上淋巴結可獲得更準確的淋巴結分期[12]。有研究[13]對比不同淋巴結清掃質(zhì)量控制標準發(fā)現(xiàn),清掃至少3站縱隔淋巴結可更準確地反映非小細胞肺癌N1與N2的生存差異。本研究隊列納入清掃3站及以上縱隔淋巴結IIIa非小細胞肺癌病例,中位淋巴結清掃數(shù)20個,清掃16個及以上淋巴結占78.5%,5年總生存率為49.9%,高于日韓及歐美報道同期生存數(shù)據(jù)[14-16]。

        圖 1 淋巴結轉(zhuǎn)移率生存曲線圖。A:淋巴結轉(zhuǎn)移率無病生存曲線;B:淋巴結轉(zhuǎn)移率總生存曲線。Fig 1 The survival curve of lymph node ratio (LNR). A: Disease free survival with different LNR; B: Overall survival with different LNR.

        IASLC推薦的第八版腫瘤-淋巴結-轉(zhuǎn)移(tumor-nodemetastasis, TNM)分期仍是以淋巴結解剖位置作為非小細胞肺癌N分期的主要依據(jù),但同一分期亞組間生存差異明顯,有文獻報道提出淋巴結轉(zhuǎn)移率、淋巴結轉(zhuǎn)移個數(shù)、淋巴結轉(zhuǎn)移站數(shù)等可補充甚至替代現(xiàn)有的N分期[6,16-18]。淋巴結轉(zhuǎn)移率是淋巴結轉(zhuǎn)移數(shù)與淋巴結清掃總數(shù)的比值,其可靠性需要依靠規(guī)范的淋巴結清掃和病理評估[19]。淋巴結轉(zhuǎn)移率作為乳腺癌、結腸癌預測指標最早被研究,Wisnivesky等[20]最先研究發(fā)現(xiàn)高淋巴結轉(zhuǎn)移率是老年N1非小細胞肺癌高危復發(fā)風險因素。Tamura等[5]研究發(fā)現(xiàn)淋巴結轉(zhuǎn)移率>22%時,N2非小細胞肺癌總生存風險增加1.725倍。本研究多因素分析發(fā)現(xiàn),淋巴結轉(zhuǎn)移率是IIIa-N2非小細胞肺癌生存評估的獨立危險因素。高淋巴結轉(zhuǎn)移率組腫瘤復發(fā)風險增加1.823倍,其5年生存率僅為18.1%,而低淋巴結轉(zhuǎn)移率組5年生存率僅為44.1%。高淋巴結轉(zhuǎn)移率組的腫瘤死亡風險增加2.352倍,5年生存率為36.7%,而低淋巴結轉(zhuǎn)移率組為64.1%。正如相關文獻報道,不僅低淋巴結轉(zhuǎn)移率與非小細胞肺癌良好預后相關,更多的淋巴結清掃數(shù)也可提高生存獲益[21]。

        本研究分析淋巴結轉(zhuǎn)移率相關因素發(fā)現(xiàn),淋巴結轉(zhuǎn)移率與淋巴結清掃總數(shù)無相關性,規(guī)范的淋巴結清掃質(zhì)量控制可更準確的分期,淋巴結清掃數(shù)對同一分期的預后差異的影響降低。同時,高淋巴結轉(zhuǎn)移率與腺癌、跳躍性淋巴結轉(zhuǎn)移、最高組N2淋巴結陽性、多個縱隔淋巴結轉(zhuǎn)移及多站縱隔淋巴轉(zhuǎn)移相關。淋巴結轉(zhuǎn)移與病理類型有關,腺癌更容易發(fā)生淋巴結轉(zhuǎn)移,尤其是微乳頭及實性成分為主的腺癌[22,23]。Riquet等[16]發(fā)現(xiàn)跳躍性N2轉(zhuǎn)移是非小細胞肺癌生存的有利因素,Asamura等[24]研究結果建議利用淋巴結解剖位置、淋巴結轉(zhuǎn)移站數(shù)及跳躍轉(zhuǎn)移評估非小細胞肺癌預后。但是,跳躍性N2淋巴結轉(zhuǎn)移與非小細胞肺癌預后相關性仍有爭議,Tamura等[5]研究發(fā)現(xiàn)跳躍N2轉(zhuǎn)移與N2非小細胞肺癌生存無相關性。我們研究通過Cox回歸單因素分析發(fā)現(xiàn),IIIa-N2非小細胞肺癌跳躍N2轉(zhuǎn)移預后較好,但多因素分析顯示跳躍性N2轉(zhuǎn)移不是獨立預測因素。

        同時,單因素分析結果顯示,IIIa-N2非小細胞肺癌多個縱隔淋巴結轉(zhuǎn)移和多站縱隔淋巴結轉(zhuǎn)移與生存具有差異性。Fan等[18]研究建議N分期聯(lián)合淋巴結個數(shù)預測III期非小細胞肺癌生存。Cho等[4]發(fā)現(xiàn)多站縱隔淋巴結轉(zhuǎn)移N2非小細胞肺癌5年生存率為36.4%,而單站轉(zhuǎn)移5年生存率為66.6%??v隔最高組淋巴結陽性提示手術未到達完全性切除,本研究隊列中有45.8%的IIIa-N2非小細胞肺癌縱隔最高組淋巴結陽性,其復發(fā)及轉(zhuǎn)移風險也相應增高。Zheng等[25]研究報道病理N2非小細胞肺癌最高組N2淋巴結陽性為44.8%,最高組縱隔淋巴結陽性生存較差,Gagliasso等[26]研究也證實了相同觀點。

        總的來說,我們通過回顧性研究淋巴結轉(zhuǎn)移率與IIIa-N2非小細胞肺癌臨床病理特征及生存的關系發(fā)現(xiàn),淋巴結轉(zhuǎn)移率是IIIa-N2非小細胞肺癌生存的獨立危險因素,可更有效預測IIIa-N2非小細胞肺癌不同亞組間的生存差異。淋巴結轉(zhuǎn)移率與病理類型、跳躍性淋巴結轉(zhuǎn)移、縱隔淋巴結轉(zhuǎn)移個數(shù)、縱隔淋巴結轉(zhuǎn)移站數(shù)、最高組N2淋巴結轉(zhuǎn)移密切相關。但本研究是單中心回顧性小樣本研究,需要更大樣本量的多中心研究提供更多循證醫(yī)學證據(jù)。

        Author contributions

        Zhang SY, Wang L, and Yang Y conceived and designed the study. Zhang SY, Wang L, and Lu F performed the experiments. Zhang SY, Wang L, Lu FL, and Pei YQ analyzed the data. Zhang SY, Wang L, and Yang Y contributed analysis tools. Zhang SY, Wang L, Lu FL, and Yang Y provided critical inputs on design, analysis, and interpretation of the study. All the authors had access to the data. All authors read and approved the final manuscript as submitted.

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