诺模图预测脏胸膜侵犯的程度之间的关系和生存在非小细胞肺癌

文摘

客观的。虽然脏胸膜入侵(新品)已经纳入TNM分期系统,很少有研究进行了评估的程度的预后价值生存新品的非小细胞肺癌(NSCLC)患者。因此,我们利用监测、流行病学、最终结果(SEER)数据库评估新品的程度之间的相关性,在非小细胞肺癌生存。方法。我们识别和整合程度的新品在本研究构建一个预后列线图。SEER数据库诊断为非小细胞肺癌患者(n= 87045)从2010年到2015年进一步分析和随机分配到培训组(n= 60933)或验证组(n= 26112)。临床变量计算通过多变量Cox回归并纳入预测模型。随后,列线图的准确性和歧视进一步评估通过一致性指数(c指数),校准曲线,kaplan meier曲线。结果。多变量分析表明,脏胸膜侵犯的程度是一个独立的和不利的预后因子。培训和验证组的C-indexes 0.772(95%置信区间CI: 0.770 - -0.774)和0.769(95%置信区间:0.765—-0.773),分别显示,诺模图有足够的信誉和稳定的预测精度。实际显示的校准曲线之间的一致性和预测值的培训和验证组。结论。预后列线图的新品可以提供一个准确的评估风险的程度与非小细胞肺癌患者。独立的外部验证的研究应该在未来进行的。

1。介绍

肺癌是一组临床和组织学上异构的全球疾病和癌症相关死亡的主要原因是(1]。肺癌诊断在每年大约有210万人在世界范围内,约有180万人死于这种疾病2]。患者中,大约有85%的病人被分类为非小细胞肺癌(NSCLC)。非小细胞肺癌患者的5年生存率范围从4%到17%由于阶段和地理差异(3]。

脏胸膜入侵(新品)已被确定为一个贫穷的非小细胞肺癌的预后因素,首次采用T描述符的第五版TNM分类标准在1970年代(4]。根据国际研究协会的肺癌(IASLC)标准分类,PL0被定义为没有证据脏胸膜入侵超过了弹性层;PL1已被确认为入侵超过了弹性层;PL2代表胸膜表面的入侵;壁胸膜和PL3表明入侵,胸壁,或两者兼而有之(5,6]。最近更新的7日和8日版的美国癌症联合委员会(与)分期系统,新品视为non-size-based T2因素,这是以前确定为T1阶段,现在被认为是T2a阶段(6,7]。尽管新品的预后价值已被广泛认可,一些研究认为,新品的程度有限影响肺癌患者的生存(8,9]。仍然是有争议的新品的程度是否会影响非小细胞肺癌患者的生存。

我们必须评估临床病理的预后因素,包括组织学分类、肿瘤分化,肿瘤大小,等等,估计准确的为非小细胞肺癌患者预后和提供个性化的治疗策略。如何确定细分级别的新品在临床应用有一定的局限性,这通常是由于被诊断成像特性和临床判断而不是病理诊断。新品在NSCLC患者通常是由肿瘤部位,射线的发现,和其他临床特征;因此,患者临床结果的变量。此外,尽管新品已被纳入现有的TNM分期与体系,细分的新品和预后之间的关系在NSCLC患者仍有很大的歧义。基于这些原因,我们建议使用额外的预后模型来评估这些患者的生存状况。

列线图解法,作为预测工具,可以预测因素建立统计模型和集成已经广泛应用于预测各种癌症患者的生存状况(10,11]。到目前为止,还没有相关的诺模图涉及的细分新品已经建立了预测非小细胞肺癌患者的预后。因此,我们旨在建立一个诺模图,可以看到非小细胞肺癌患者的生存预测结果的不同区段的新品通过分析数据监测、流行病学、最终结果(SEER)数据库。

2。方法

2.1。数据抽象

SEER数据库,以人群为基础的癌症统计数据的主要来源在美国,捕获大约97%的癌症发病率和覆盖大约28%的美国人口17先注册,是由美国国家癌症研究所(NCI) (12)(https://seer.cancergov/)。我们提取数据的非小细胞肺癌患者使用SEER SEER数据库统计程序(v 8.2.1)。新品的分类是基于国际研究协会的建议肺癌(IASLC) [5]。根据预言家的数据项,2 CS特定场地因素,细分的新品病理证实了在2010年被介绍了数据库。因此,我们只有数据检索的肺癌患者诊断病理学最初从2010年到2015年,共有443960名患者获得。包括标准进一步筛选患者如下:(1)包括所有科目需要组织病理学确认为非小细胞肺癌;(2)组织学亚型,包括鳞状细胞癌、腺癌、大细胞癌,bronchioalveolar癌,被分配根据世界卫生组织(世卫组织)分类系统;(3)确诊的非小细胞肺癌主要和独特;(4)脏胸膜侵犯的程度和生存状态是明确的;(5)综合临床信息,如种族、性别、年龄、婚姻状况、T阶段,N阶段,米年级阶段,肿瘤,生存,至关重要的地位,和新品的程度,被记录了下来。排除标准如下:(1)涉及生存时间的不完整的临床资料;T,N,米阶段;和细分的新品,(2)小细胞肺癌组织学证实。合格的数据的非小细胞肺癌患者随机分为培训集团(n= 60933)或验证组(n在7:3的比例= 26112)。

2.2。变量定义

研究变量记录如下:性别(男性和女性),种族(黑色,白色,和其他人),T阶段(T0,T1,T2,T3,T4)、N阶段(N0,N1,N2,N3),米阶段(米0和米肿瘤分级(1),分化良好型的,我年级;中度分化,二级;低分化,三级;等级IV),未分化的组织学分类(腺癌、鳞状细胞癌、大细胞癌,和bronchioalveolar癌)、婚姻状况((包括普通法)结婚,离婚,单身(未婚),丧偶,和未知),新品的程度(没有证据表明脏胸膜侵犯基于临床和/或病理判断,PLx;肿瘤局限在肺实质或不完全入侵超出了弹性层基于组织病理学证据,PL0;肿瘤穿透超出了弹性层基于组织病理学证据,PL1;肿瘤穿透肺胸膜表面的基于组织病理学证据,PL2;和肿瘤延伸到胸膜壁层基于组织病理学证据,PL3)。主要终点是总生存期(OS),这是计算从确诊到死亡的日期的任何原因。

我们允许检索SEER获得研究数据文件的参考号码16828 - nov2017。本研究中使用的研究数据不涉及受试者或个人识别信息。因此,本研究不需要知情同意和伦理批准。

2.3。统计分析

我们用R软件版本3.5.1进行统计分析并生成图形(R统计计算的基础,维也纳,奥地利)。连续变量转换为分类变量和使用卡方测试计算。OS的存活曲线显示使用kaplan meier方法,和差异进行了测试使用一个基于预后生存率较分层因素。Cox比例风险使用多元回归分析进一步的变量 - - - - - -值小于或等于0.05,计算了单变量分析。

图形计算图表得到使用逻辑回归模型从培训组使用R包rms。最大的点为每个变量设置为100。歧视和诺模图模型的预测能力进行评估使用一致性指数(c指数)13]。歧视能力的预测模型和分数的增加逐渐增加,c指数为0.5的值代表一个随机的机会和1.0代表一个完全纠正歧视能力。标定块的诺模图3年期和5年期的操作系统,使用接连200重新取样,建立了评价之间的一致性预测和实际的生存。小动物——一张长有 - - - - - -小于0.05被认为是具有统计学意义的价值。

3所示。结果

3.1。病人的特点

本研究最初包括共有87045名肺癌患者的SEER研究数据库从2010年到2015年,随后也随机分为培训集团(n= 60933)或验证组(n在7:3的比例= 26112)。选择过程提出了一个详细的流程图(图1),列出了人口学特征表1。在这些患者中,42199(48.5%)是女性,44846(51.5%)是男性。大多数最初包括患者结婚老年患者(> 60岁)和腺癌,肿瘤第三等级。

3.2。预后因素与操作系统有关

培训组的变量包括性别、年龄、种族、婚姻状况、组织学分类、肿瘤分级,TNM阶段,和新品的细分,纳入了单变量分析。所有选定的变量 - - - - - -值小于0.05使用单变量分析确定风险因素和随之进一步使用Cox比例风险多元回归分析。最终,分析结果显示,这些变量,通过单变量和多变量分析,是独立的预后因素(表2)。

3.3。列线图建设和验证

基于这些结果,确定这些因素是独立的预后因素,然后纳入建设的诺模图预测3年期和5年期的总生存期(OS)培训组(图2)。这列线图显示,预测模型米阶段对预后影响最大,其次是新品的程度,组织学类型,T阶段,肿瘤分级,N阶段,年龄、性别、胸膜和竞赛。每个预后因子的得分被确认使用点尺度由垂直的线的交点来自每个变量轴。接下来,3 - 5年生存概率和收购增加每个预后因子的得分。更高的分数患者与降低生存。c指数为0.772(95%可信区间(CI): 0.770 - -0.774)培训组和是0.769(95%置信区间:0.765—-0.773)验证组。这些结果最终显示足够的辨别能力的预测非小细胞肺癌患者的绝对风险。校准曲线,验证使用引导重采样方法,表明,预测能力的诺模图是按照实际观测值在两组(图3)。之间的相关性预测能力的操作系统和不同的细分程度的新品如图4描述使用kaplan meier曲线,可以显示生存训练和验证组的差异。

4所示。讨论

新品的发生率占大约11.5%的非小细胞肺癌患者和变化之间的不同的组织学类型(14]。根据与第七版/ UICC TNM分期系统,舞台T1a(≤2厘米)和舞台T1b (> 2 cm和≤3厘米)可分为基于肿瘤大小,而新品在NSCLC患者的病理发现确诊阶段T1(≤3厘米)T2a可以升级阶段。尽管如此,详细的细分程度的新品不纳入T阶段TNM分期系统(第八版)。一些(15- - - - - -17但并不是所有的[18,19]研究表明,非小细胞肺癌患者比那些没有新品新品的预后更差。此外,由于一个独立的危险因素的存在脏胸膜入侵,肿瘤分期和肿瘤大小之间的关系仍然是有争议的。胸膜活检或医学的应用胸腔镜检查是可选的方法来估计新品的程度。临床医生经常考虑各种限制因素,如增加恶性肿瘤的风险,专家,手术并发症,等等。因此,新品的程度可以预测的成像检查,如b超、ct和其他方法。然而,单一预测方法和医疗成本的增加可能会影响诊断精度和广泛的临床实践。结合其他简单而有效的方法具有有意义的临床应用价值。因此,我们进行了本研究建立一个简单的预测工具,可以帮助临床医生进行初步筛选。

列线图是预后的工具,使复杂的统计模型简单简洁图,提供更精确的和可以理解的预后预测结果和广泛应用于临床实践20.,21]。预测模型基于大样本的数据SEER数据库可能不易选择的偏差,零假设。的同时,由于缺少细节以人群为基础的数据,列线图的分析模型来源于SEER数据库可能更准确和更有可能战胜偏见通过制度实践(22]。许多临床研究工作23- - - - - -26)建立列线图预后模型提供咨询和后续的生存策略。这些结果表明诺模图预测工具的效率在临床实践。考虑到友好clinician-oriented界面和准确的预测,因此,我们执行列线图,来源于SEER数据库,来预测相关细分的新品和操作系统级别的非小细胞肺癌患者。我们选择了使用单变量和多变量Cox比例风险的独立预后因素回归构建诺模图模型。操作系统,定义为从诊断到死亡的原因,评估了生存率较kaplan meier和测试方法。符合以前的许多研究[15,18,27)之间的负相关细分级别的新品和非小细胞肺癌患者的操作系统了。与此同时,我们发现细分级别的新品可以添加额外的预测信息操作系统以外的其他临床参数,包括年龄、性别、种族、组织病理学,等等,表明细分的新品是一个独立的和强有力的预测。在这个列线图预后模型中,c指数大于0.7的培训和验证组显示足够的辨别能力,和校准块显示良好的预测和实际观测值之间的一致性。

许多临床研究表明,非小细胞肺癌患者新品差比那些没有生存。较高的不良预后相关的可能因素参与纵隔淋巴结(28- - - - - -30.]。另一方面,肺癌细胞在胸膜下更容易侵入胸膜层迅速通过胸腔积液胸膜腔的流动。一旦膈淋巴结,恶性肿瘤细胞将进一步被抽干,纵隔淋巴血管。这样,颈静脉循环更容易入侵在恶性肿瘤细胞的扩散和促进转移。恶性肿瘤细胞越来越积极和进步的生物学特性与新品的含量增加,导致不良结果对这些非小细胞肺癌患者。一些研究已经揭示了癌症患者的婚姻状况和生存之间的联系。与此同时,一些潜在的机制可以解释的相关性。首先,患者结婚后痛苦和抑郁比未婚患者诊断为癌症,作为合作伙伴可以分享情感负担,提供适当的社会支持。慢性压力、孤独和抑郁可以下调免疫反应;促进肿瘤血管生成; and increase tumor burden and invasiveness [31日- - - - - -34]。第二,患者情绪和财政支持从他们的配偶或子女最好遵循从医生35]。

有几个限制在这个以人群为基础的研究。SEER数据库的所有数据,回顾性质,包含偏见,应该考虑。首先,不同的医疗机构和专业人员,包括病理学家,外科医生,等等,影响检出率和胸膜入侵的质量。此外,SEER数据库不能提供其他信息对非小细胞肺癌患者新品包括检测方法、并发症,肺功能,和治疗方法,它可以产生潜在的偏见。因此,它有助于提高预测模型的精度,通过融合新的预测和引入竞争风险模型。此外,包含新品的早期非小细胞肺癌患者的程度也可能是一个很好的候选人控制混杂因素。其次,它是一种常见的问题,改善了预测模型的精度通常是伴随着之间的妥协增加预测因素的复杂性和减少在建模过程中模型的可理解性的诺模图。考虑上述变量的临床重要性和高可重复的实用性将是首选。此外,诺模图本身需要确认使用校准块和c指数由于其不确定性。然而,诺模图是一个临床医生的判断和临床决策的有力补充。 Third, occult pleural metastases, which cannot be assessed by routine pathological examination, can only be detected during thoracotomy. Considering this study’s retrospective nature, the selection bias could not be avoided. In this study, whether patients diagnosed as PL0 actually have occult pleural metastases is still unclear. Besides this, patients who displayed no signs of pleural invasion based on clinical and/or radiographic judgment cannot exclude the possibility of occult micrometastases. Risk factors of these patients were relatively higher than those diagnosed with VPI. Fourth, based on the SEER database, we randomly divided the data into the training and the validation groups at the ratio of 7:3. This method of nomogram construction and validation is common, whereas further external verification was not available. Hence, we will focus on the data from multiple medical centers in further research to perform the validation of the external cohort.

5。结论

我们开发和验证以人群为基础的诺模图模型来预测生存差异不同的细分程度的新品在非小细胞肺癌患者。这项研究提供了一个新颖的视角,帮助临床医生确定生存预后并建立个性化治疗策略对于非小细胞肺癌患者不同程度的新品,这是一个传统的TNM分期的有效补充。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

伦理批准

作者是负责所有方面的工作在确保相关问题的准确性或完整性的任何部分工作适当的调查和解决。SEER数据库是统计数据库的主要癌症在美国,而且是在全球范围内开放和共享。作者获得的数据通过应用当局。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

概念是由王的粉丝。方法是由王先生和李裴迷。王软件提供的风扇。验证是由王先生和李裴迷。正式的分析是由王的粉丝。调查是由王先生和李裴迷。最初的草案是王写的风扇。审查和编辑被李Fengsen执行。监督是由Fengsen李。

确认

本研究获得一个特定的格兰特从新疆维吾尔自治区自然科学基金(没有。2019年新疆d01a06)和特殊项目公共卫生关键技术研发和防疫制度建设(没有。2020 a03004)。

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