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        基于列線圖模型預(yù)測結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移率與臨床特征及預(yù)后的關(guān)系△

        2023-11-14 03:13:30謝雅閆文鋒夏曉博
        癌癥進(jìn)展 2023年17期
        關(guān)鍵詞:低值線圖高值

        謝雅,閆文鋒,夏曉博

        河南省人民醫(yī)院/鄭州大學(xué)人民醫(yī)院胃腸外科,鄭州 4500000

        近年來,結(jié)直腸癌的發(fā)病率呈上升趨勢,但預(yù)后仍未明顯改善,復(fù)發(fā)和轉(zhuǎn)移成為影響患者術(shù)后長期生存的重要因素[1]。國內(nèi)外研究表明,腫瘤臨床分期以及淋巴結(jié)是否轉(zhuǎn)移是惡性腫瘤患者重要的預(yù)后評估因素,一般以轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的解剖學(xué)定位和數(shù)量為標(biāo)準(zhǔn)判定N 分期[2]。乳腺癌、胃癌和肺癌等多種腫瘤TNM 分期中淋巴結(jié)陽性個數(shù)已被用來判定N 分期并且顯示與預(yù)后有重要關(guān)系[3-4]。然而,淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移數(shù)目受到手術(shù)切除和病理診斷等多種因素的影響,如果清掃的淋巴結(jié)數(shù)目不足,就不能準(zhǔn)確地進(jìn)行淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移數(shù)目的計算和腫瘤分期的判定,直接影響對患者預(yù)后的評估[5]。目前淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移率(metastatic lymph node ratio,LNR)在預(yù)測多種實(shí)體瘤預(yù)后中的作用已得到證實(shí)[6],但與結(jié)直腸癌患者預(yù)后關(guān)系的研究甚少。因此,本研究基于列線圖模型預(yù)測結(jié)直腸癌LNR 與臨床特征和預(yù)后的關(guān)系,現(xiàn)報道如下。

        1 對象與方法

        1.1 研究對象

        選取2010 年1 月至2015 年1 月河南省人民醫(yī)院胃腸外科收治的260 例結(jié)直腸癌患者。納入標(biāo)準(zhǔn):初次接受系統(tǒng)性結(jié)直腸癌根治術(shù),術(shù)后病理確診為結(jié)直腸癌。排除標(biāo)準(zhǔn):術(shù)前接受過靶向治療、新輔助放療等;既往有惡性腫瘤病史或多原發(fā)腫瘤。260 例結(jié)直腸癌患者中,男性147 例,女性113例;平均年齡(60.96±12.77)歲。本研究經(jīng)醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)通過,所有患者均知情同意并簽署知情同意書。

        1.2 LNR 計算及列線圖預(yù)測模型的建立

        根據(jù)患者術(shù)后組織病理學(xué)資料,并依據(jù)淋巴結(jié)陽性個數(shù)/總淋巴結(jié)個數(shù)計算LNR。收集患者年齡、性別、腫瘤位置、分化程度、TNM 分期、浸潤程度(pT 分期)、淋巴結(jié)分期(pN 分期)及輔助化療情況等臨床資料。基于多因素Cox 回歸分析結(jié)果,采用R 軟件構(gòu)建列線圖模型進(jìn)行可視化分析,直接計算個體的預(yù)后評分和生存概率。通過一致性指數(shù)(Harrell’s concordance index,C-index)以及對比標(biāo)準(zhǔn)曲線中列線圖預(yù)測的生存概率與Kaplan-Meier估計的實(shí)際生存概率的一致程度評估和量化列線圖預(yù)測生存結(jié)局的準(zhǔn)確性。同時采用Bootstrap 自抽樣法進(jìn)行1000 次有放回的抽樣,對列線圖的C-index進(jìn)行校正以評估和驗(yàn)證模型預(yù)測能力的穩(wěn)定性。

        1.3 預(yù)后隨訪

        本研究的主要終點(diǎn)事件:①無病生存期(disease-free survival,DFS)定義為手術(shù)之日至第一次出現(xiàn)局部/區(qū)域復(fù)發(fā)轉(zhuǎn)移的時間或隨訪截止時間;②總生存期(overall survival,OS)定義為手術(shù)之日至出現(xiàn)任何原因引起死亡的時間或隨訪截止時間。隨訪由專門的隨訪小組通過電話、信函及門診的方式完成,了解患者復(fù)發(fā)轉(zhuǎn)移和死亡時間,截至2021年1月。

        1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

        采用SPSS 17.0 統(tǒng)計軟件及R 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,采用受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線計算LNR 的最佳截斷值,并進(jìn)行分組;計數(shù)資料以例數(shù)及率(%)表示,組間比較采用χ2檢驗(yàn);相關(guān)性分析采用Spearman 相關(guān)分析;采用Kaplan-Meier 法繪制生存曲線,生存情況的比較采用Log-rank 檢驗(yàn);影響因素分析采用Cox 比例風(fēng)險模型;基于Cox 回歸分析結(jié)果,采用R 軟件構(gòu)建列線圖模型并行一致性C-index 驗(yàn)證;以P﹤0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 ROC 曲線計算最佳截斷值及分組

        ROC 曲線顯示,以5 年OS 為終點(diǎn)確定LNR 預(yù)測結(jié)直腸癌患者預(yù)后的最佳截斷值為0.12,曲線下面積為0.730(95%CI:0.666~0.793),具有較高的診斷價值(圖1)。根據(jù)最佳截斷值將260 例結(jié)直腸癌患者分為LNR 低值組(n=172,LNR﹤0.12)及LNR高值組(n=88,LNR≥0.12)。

        圖1 LNR預(yù)測結(jié)直腸癌患者OS的ROC曲線

        2.2 LNR 低值組與LNR 高值組結(jié)直腸癌患者臨床特征的比較

        LNR低值組與LNR高值組結(jié)直腸癌患者TNM分期、分化程度、pT分期、pN分期比較,差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P﹤0.05);LNR 低值組與LNR 高值組結(jié)直腸癌患者性別、年齡、腫瘤位置及輔助化療情況比較,差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P﹥0.05)。(表1)

        表1 LNR低值組與LNR高值組結(jié)直腸癌患者臨床特征的比較

        2.3 預(yù)后分析

        隨訪時間10~82 個月,中位58 個月,失訪21 例(包括非腫瘤相關(guān)死亡病例)。LNR 高值組患者中位DFS 和中位OS 均明顯短于LNR 低值組,差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(χ2=10.17、9.29,P﹤0.01)。(圖2、圖3)

        圖2 LNR低值組(n=172)與LNR高值組(n=88)結(jié)直腸癌患者的DFS曲線

        圖3 LNR低值組(n=172)與LNR高值組(n=88)結(jié)直腸癌患者的OS曲線

        2.4 結(jié)直腸癌患者預(yù)后影響因素的Cox 單因素及多因素分析

        Cox 回歸分析結(jié)果顯示,TNM 分期為Ⅲ~Ⅳ期和LNR 高值均為結(jié)直腸癌患者DFS、OS 的危險因素(P﹤0.01)。(表2、表3)

        表2 結(jié)直腸癌患者DFS 影響因素的Cox 單因素及多因素分析

        表3 結(jié)直腸癌患者OS 影響因素的Cox 單因素及多因素分析

        2.5 預(yù)測結(jié)直腸癌患者預(yù)后的列線圖模型分析

        基于Cox 模型分析結(jié)果,應(yīng)用R 軟件構(gòu)建得到預(yù)測預(yù)后的列線圖模型。隨著TNM 分期與LNR增加,列線圖模型相應(yīng)評分增高,相對應(yīng)的3 年及5年復(fù)發(fā)及死亡風(fēng)險上升。通過衡量C-index 以及對比標(biāo)準(zhǔn)曲線中列線圖預(yù)測的生存時間與實(shí)際生存時間的擬合程度,DFS 列線圖模型的預(yù)測能力C-index 為0.689(95%CI:0.642~0.736),OS 列線圖模型的預(yù)測能力C-index 為0.666(95%CI:0.607~0.725),表明該預(yù)測模型的預(yù)測效果較好。

        3 討論

        淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是惡性腫瘤重要的轉(zhuǎn)移途徑,且轉(zhuǎn)移數(shù)目及位置與生存預(yù)后最為密切,準(zhǔn)確的淋巴結(jié)分期是選擇輔助治療方案、判斷患者預(yù)后的重要依據(jù)。目前結(jié)直腸癌TNM 分期已經(jīng)不能滿足對患者預(yù)后的評估,尤其N 分期,僅考慮淋巴結(jié)的解剖位置和組別,而沒考慮轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)(metastatic lymph node,MLN)個數(shù),出現(xiàn)雖然N 分期相同,但是預(yù)后差異很大的情況[7]。Zhang 等[8]基于監(jiān)測、流行病學(xué)和最終結(jié)果(Surveillance, Epidemiology,and End Result,SEER)數(shù)據(jù)庫分析了218 314 例結(jié)直腸癌患者,發(fā)現(xiàn)MLN 個數(shù)是預(yù)后的獨(dú)立影響因素,MLN 個數(shù)越多,預(yù)后越差。同時,該研究還闡明了當(dāng)區(qū)域淋巴結(jié)病理標(biāo)本中陰性淋巴結(jié)檢出數(shù)越多,則患者預(yù)后越好。因此,探討LNR 對結(jié)直腸癌預(yù)后的預(yù)測價值具有重要意義。

        文獻(xiàn)報道,在肝癌、膽囊癌、乳腺癌等多種腫瘤中,LNR 的預(yù)后預(yù)測價值較高[9-10]。本研究通過Kaplan-Meier 曲線及Cox 回歸模型分析出LNR 為結(jié)直腸癌患者預(yù)后的獨(dú)立影響因素,LNR 高值患者的預(yù)后差于LNR 低值患者。一項(xiàng)基于SEER 數(shù)據(jù)庫的研究分析了1998—2013 年17 632 例Ⅲ期直腸癌患者LNR 與預(yù)后的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)LNR 對5 年OS及腫瘤特異性生存期具有預(yù)測價值[11]。Zhang 等[12]納入33 項(xiàng)此類研究75 838 例結(jié)直腸癌患者,結(jié)果顯示,LNR 對OS(HR=1.91,95%CI:1.71~2.14,P=0.0000)及DFS(HR=2.75,95%CI:2.14~3.53,P=0.0000)均具有預(yù)測價值。本研究基于Cox 回歸模型亦發(fā)現(xiàn)LNR 高值為結(jié)直腸癌患者DFS、OS 的危險因素,與上述研究結(jié)果一致。研究還發(fā)現(xiàn),結(jié)直腸癌患者LNR 越高,預(yù)后越差。因此,進(jìn)一步采用列線圖預(yù)測模型整合多個預(yù)測因子進(jìn)行量化分析,進(jìn)而計算生存概率,結(jié)果顯示,隨著TNM 分期與LNR 增加,列線圖模型相應(yīng)評分增高,相對應(yīng)的3 年及5 年復(fù)發(fā)及死亡風(fēng)險上升。通過衡量C-index 以及對比標(biāo)準(zhǔn)曲線中列線圖預(yù)測的生存時間與實(shí)際生存時間的擬合程度,DFS 列線圖模型的預(yù)測能力C-index 為0.689(95%CI:0.642~0.736),OS列線圖模型的預(yù)測能力C-index 為0.666(95%CI:0.607~0.725),表明該預(yù)測模型的預(yù)測效果較好。臨床醫(yī)師借助列線圖模型可清晰地計算患者的生存概率并統(tǒng)計結(jié)果解釋給患者,從而提高患者治療依從性,改善患者預(yù)后。

        目前,關(guān)于LNR 的分組界值尚未達(dá)成共識。Jakob 等[13]分析166 例結(jié)直腸癌患者的臨床資料及預(yù)后信息,得出LNR 分組界值為0.125,且為預(yù)后的獨(dú)立影響因素。同樣,Huang 等[11]基于SEER 數(shù)據(jù)庫選取17 632 例結(jié)直腸癌患者作為研究對象,采用5 年OS 最大變異為目標(biāo),分析出LNR 截斷值為0.25,亦是預(yù)后預(yù)測因素,尤其是對Ⅲ期結(jié)直腸癌患者。本研究參照既往發(fā)表的多篇研究,采用ROC 曲線分析最佳截斷值為0.12,該界值就目前的研究進(jìn)展來看有意義,但是否能應(yīng)用于不同中心、不同條件的其他病例,還有待更大樣本的研究來證實(shí)。國內(nèi)有研究以中位數(shù)或平均值作為分界值,以淋巴結(jié)清掃總數(shù)及陽性總數(shù)計算LNR,分析出其對預(yù)后的預(yù)測價值[14]。相比而言,根據(jù)最佳截斷值確定分界值,可兼顧靈敏度和特異度。

        綜上所述,相對于pN 分期,LNR 能更好地預(yù)測結(jié)直腸癌患者的DFS 和OS。如何將LNR 作為重要的參考指標(biāo)納入手術(shù)的評價系統(tǒng),以更好地指導(dǎo)臨床治療和預(yù)后評估,降低復(fù)發(fā)率,提高生存率,是目前廣大臨床工作者迫切需要解決的問題。

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