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2022/09/10阅读:20主题:嫩青

同时接受原发性和转移性病变手术治疗的大肠癌同步肝转移患者的生存列线图的开发和验证

Development and validation of survival nomograms in colorectal cancer patients with synchronous liver metastases underwent simultaneous surgical treatment of primary and metastatic lesions

同时接受原发性和转移性病变手术治疗的大肠癌同步肝转移患者的生存列线图的开发和验证

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01 文献概览

今天介绍文献的是 Development and validation of survival nomograms in colorectal cancer patients with synchronous liver metastases underwent simultaneous surgical treatment of primary and metastatic lesions 同时接受原发性和转移性病变手术治疗的大肠癌同步肝转移患者的生存列线图的开发和验证 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?cmd=Retrieve&db=pubmed&dopt=Abstract&list_uids=34249420&query_hl=1 2021年6月发表在American journal of cancer research IF:6.166 发表单位:哈尔滨医科大学第一医院肿瘤与腹腔镜外科


02 期刊介绍

American journal of cancer research

影响因子:2021:5.942 2020:6.166 2019:5.177 2018:4.737 2017:3.998 2016:3.264 2015:3.425 2014:4.165 2013:3.968


03 内容介绍

具有同步肝转移(CRSLM)的结直肠癌患者可以通过同时手术治疗,即同时切除原发肿瘤和肝转移。然而,同时手术的标准不断修改和扩展。适当选择合适的同时手术候选人对于获得最佳效益至关重要。对同时接受手术治疗的CRSLM患者进行了回顾性研究。SEER数据库中的CRSLM患者被筛选为开发集,而哈尔滨(中国)的CRSLM患者被纳入验证集。应用总生存率(OS)和癌症特异性生存率(CSS)作为终点。通过LASSO-Cox回归筛选变量,然后应用Cox回归构建1年、3年和5年OS和CSS列线图。将诺模图与TMN阶段进行生存预测比较,并通过一致性指数(C指数)、时间依赖性受试者操作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)进行评估。1347名和112名CRSLM患者分别被纳入开发集和验证集。发现9个因素与OS和CSS相关,即年龄、原发部位、分化等级、组织学类型、T期、N期、肿瘤大小、化疗、CEA。与TNM阶段相比,开发集和验证集的OS诺模图的C指数值分别为0.701 vs 0.641、0.670 vs 0.557。同时,与TNM阶段相比,开发集和验证集的CSS诺模图的C指数值分别为0.704 vs 0.649、0.677 vs 0.569。OS和CSS列线图的AUC值高于TNM阶段,DCA显示,在开发集和验证集,OS和CSS列线图比TNM阶段获得更多的临床净效益。我们预测生存率的列线图可能有助于确定能够从同时手术中获得最大益处的正确CRSLM患者。 模型构建共收集了四个术前和七个术后预测变量。这些变量包括年龄(<50、≥50)、性别(男性、女性)、原发部位(结肠、直肠)、肿瘤大小(>5 cm、≤5 cm)、CEA(阳性、阴性)、T 分期(T1 , T2, T3, T4), N 分期 (N0, N1, N2), 分化等级 (Grade I, Grade II, Grade III, Grade IV), 组织学类型 (腺癌, Others), 化疗 (Yes, No), 神经周围入侵(是,否)。

本研究最终筛选出九个独立的预后因素是:年龄(<50,HR 0.783),原发部位(结肠,HR 1.401),分化等级(I 级,HR 0.518 和 II 级,HR 0.590),组织学类型(腺癌,HR 0.706), T 分期(T2,HR 0.598 和 T3,HR 0.749),N 分期(N0,HR 0.476 和 N1,HR 0.722),肿瘤大小(>5 cm,HR 1.211),化疗(否,HR 4.184),CEA(阴性) , 人力资源 0.620)。最后,我们使用这九个因素构建了一个 1 年、3 年和 5 年 CSS 列线图。


04 讨论

4.1 文章优点及可参考部分

  • 挖掘SEER数据库数据整合分析
  • 结直肠癌结合特定肝转移
  • 综合对原发性和转移性结直肠癌同步肝转移 (CRSLM) 患者的生存预测研究
  • cox回归/LASSO 回归等方法综合多因素分析/相关性分析等构建模型,多指标评估 ROC/C-index/校准曲线/决策曲线DCA等

4.2 复现所需准备数据

  • SEER数据库整理及挖掘
  • 特殊类别的结直肠癌患者,如肝转移等
  • 患者AJCC TNM分期等病理信息
  • 生存随访数据
  • 术前和术后数据收集
  • 机器学习预测模型方法综合应用
  • 模型预测效果多指标评估

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