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吴Huita Haonan霁,Du,李小,Yiqin张Qiuhua张,新王,王二, ”开发和外部验证预测胃癌的整体存活率的诺模图:以人群为基础的研究”,医疗保健工程, 卷。2021年, 文章的ID8605869, 13 页面, 2021年。 https://doi.org/10.1155/2021/8605869
开发和外部验证预测胃癌的整体存活率的诺模图:以人群为基础的研究
Haonan霁,1 Huita吴,1 于杜,1 李小,1 Yiqin张,1 Qiuhua张,1 新王
,1
和
二王2,3,4,5
1厦门大学附属中山医院肿瘤学系,中国厦门
2科学学院,上海理工学院,201418年上海,中国
3国际视觉艺术学院和工程、英国伦敦E16天1啊,
4管理和技术的跨学科研究所,752054年布巴内斯瓦尔,印度
5RCEECA,中国科学院830011年乌鲁木齐,中国
文摘
客观的。这项研究是开发和外部验证预后诺模图有效地预测胃癌患者的总体生存。方法。人口统计学和临床变量的胃癌患者监测、流行病学、最终结果(SEER)数据库2007 - 2016年回顾性收集。病人被分为培训集团(n= 4456)为模型开发和测试组(n= 4541)外部验证。单变量和多变量Cox回归分析被用来探索预后因素。一致性指数(c指数)和Kolmogorov-Smirnov (KS)值被用来测量歧视,校准曲线是用来评估校准的诺模图。结果。预后因素包括年龄、种族、婚姻状况、TNM阶段,手术、化疗、年级,和区域节点的数量正被用来构造一个列线图。c指数为0.790,KS值0.45培训集团,和c指数为0.789的测试组,所有显示列线图的良好的性能。结论。我们已经开发出一个有效的诺模图十容易获得的预后因素。列线图可以准确预测胃癌患者的总体生存和表现良好外部验证,这将有助于提高个性化生存预测和决策,从而提高胃癌的结果和生存。
1。介绍
胃癌是一种恶性肿瘤的高侵袭性和异构性,这是一个全球卫生问题(1]。仍然是第五个最常见的癌症,全世界癌症相关死亡的第三大杀手,尽管新发病率和死亡率的下降趋势(2,3]。据估计,大约有783000人死于胃癌,2018年和769000年死于2020年在全球范围内(2,4]。将会有大约26560新的胃癌病例和11180例死亡在美国在2021年根据美国癌症协会(https://www.cancer.org/cancer/stomach-cancer/about/key-statistics.html)。早期胃癌的预后相对较好,和5年生存率约69 - 82% (5]。尽管激进的外科技术的进步,围手术期化疗,晚期胃癌患者的生存率仍然是穷人。5年总体生存率的主要是在50%以下(6]。在此,具有重要意义识别胃癌的独立预后因素更好的癌症治疗和预后。
一些已知的人口统计学和临床病理的变量影响胃癌患者的生存3,7- - - - - -10,基于这些因素的一个综合模型需要发展预测个体的生存。一些先前的研究提出了计算图表预测胃癌患者的生存11- - - - - -13]。金等人开发了基于几个临床病理的变量预后列线图,可独立预测晚期胃癌患者的总生存期(不可切除的或转移性胃癌后结合细胞毒性化疗一线治疗)(11]。此外,另一项研究显示预后诺模图利用系统性免疫炎症指数预测胃癌术后患者的总体生存(12]。虽然这些计算图表模型的评价指标是伟大的,大部分的研究都是基于病人手术,或一个特定阶段的疾病患者,如病人放疗和化疗在晚期或之后。之后,本研究包括nonresection患者预后诺模图,但它只使用临床预后因素(13]。
在目前的研究中,我们旨在开发一个预后诺模图,其中包括有或没有手术的病人和其他治疗方法,使用容易收集人口(年龄、种族、婚姻状况)和临床病理的变量(TNM阶段,手术、化疗、年级和区域节点积极)的数量。预后的诺模图可以帮助医生更准确地预测胃癌患者的总体生存,从而优化癌症的治疗选择和改善预后。
2。方法
2.1。研究人群
SEER数据库是最全面的注册中心的癌症发病率和生存在美国,34.6%的美国人的代表。它符合患者的立场收集的数据来自18个地理多样化人口代表农村,城市,区域人口(10]。在目前的研究中,10430名患者被诊断为胃癌的SEER数据库回顾性研究进展。从2007年到2016年筛选后,共有1433名患者被排除在外的临床数据不完整的种族,婚姻状况、肿瘤阶段,治疗方法,等等。最后,总共包括8997名患者分为培训组和测试组。
2.2。数据收集
基线变量包括年龄、性别、种族、婚姻状况、肿瘤的原发部位,美国癌症联合委员会(与)阶段,TNM阶段,肿瘤大小、保险情况,处理方法(包括手术、放疗和化疗),年级,至关重要的地位,积极的区域节点的数量,和随访时间收集。
2.3。统计分析
基于训练的数据组,基线变量第一次被包括在单变量分析。有统计学意义的变量被包含在多变量Cox回归探讨预后因素与胃癌的整体生存有关,和诺模图从而发达。随后,测试组的数据应用于外部验证的预测效果我们的诺模图。
所有统计测试使用两面进行测试,和< 0.05被认为是具有统计学意义。Kolmogorov-Smirnov (KS)测试是用于测量数据。正态分布数据描述为平均值±标准偏差(平均数±标准差)和非正态的数据被描述为中位数和四分位数米(问1,问3)。枚举数据描述为病例数量和构成比n(%)。Cox比例风险模型用于单变量和多变量分析,风险比率(小时)和95%置信区间(CIs)测定。一列线图绘制根据多变量Cox的结果分析。R版本4.0.2 (R统计计算的基础,维也纳,奥地利)被用于绘制列线图,kaplan meier(公里)曲线、校准曲线,接受者操作特征(ROC)曲线,KS曲线。公里曲线是用来评估胃癌患者的生存,在年龄、种族、婚姻状况、TNM分期、化疗、手术、放疗、品位、原发部位、肿瘤大小。歧视的诺模图预测死亡率评估使用ROC和KS曲线。预测和实际生存的病人之间的协议被校准曲线评估。
3所示。结果
3.1。基线特征
在最近的研究中,4456名符合条件的患者包括2557名男性(57.38%)和1899名女性(42.62%)参加培训。其中,1700名患者< 65年(38.15%),65年和80年之间的2017人(45.26%),和739 > 80年(16.58%)。2588年种族,白人(57.41%),726(16.29%)的黑人,1171(26.30%)人。婚姻状况,2722(61.09%)结婚,663(14.88%)丧偶,1071(24.04%)人(单身、离婚、分离和未婚)。保险情况下,905名患者(20.31%)接受医疗补助,2708(60.77%)被保险,694(15.57%)没有特定的保险,149(3.34%)没有保险。胃癌患者的主要网站包括基底(n= 162,3.68%)、胃的身体(n= 629,14.12%)、窦(n= 1649,37.01%)、幽门(n= 228,5.12%)、小曲率(n= 671,15.06%),曲率越大(n= 248,5.57%)、重叠的病变(n= 478,10.73%)和胃或号(n= 389,8.73%)。的比例T4阶段,N3阶段,M1阶段,肿瘤大小> 4厘米(32.38%n= 1143),23.65% (n= 1054),10.26% (n= 457)和51.39% (n分别为= 2290)。患者的数量等级I, II, III, IV和236年(5.30%)、1113年(24.98%)、3001年(67.35%)和106年(2.38%),分别为。治疗方法,几乎所有的患者(99.17%)接受手术;大多数患者(74.73%)未接受放射治疗;2245名患者(50.38%)接受了化疗和2211个病人(49.62%)没有。区域节点的平均次数积极是1(0,6),,中位随访时间为20.0个月(11.0,35.0)。至于至关重要的地位,2461名患者(55.23%)还活着,1995名患者(44.77%)在随访期间死亡,60个月的随访时间最长。
测试组的患者显示培训组类似的特征。的基线特征总结了培训组和测试组表1。
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号,而不是另有规定;与,美国癌症联合委员会。 |
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3.2。单变量和多变量分析
通过分析培训组5年生存率的患者相比,结果表明,< 65岁的患者死亡风险高出0.147倍65年和80年之间(HR = 1.147, 95%置信区间CI: 1.038 - -1.267)和0.717倍高≥81年(HR = 1.717, 95% CI: 1.521—-1.939)。与白色的病人,病人的其他种族(包括美国印第安人,阿拉斯加本地人,和亚太地区)有0.294倍降低死亡风险(HR = 0.706, 95% CI: 0.663—-0.788)。至于婚姻状况,死亡的风险高1.457倍比已婚丧偶患者患者(HR = 1.457, 95%置信区间CI: 1.293 - -1.643),和1.150倍的患者与其他婚姻状况(包括单身、离婚、分居、未婚)(HR = 1.150, 95% CI: 1.034—-1.277)。与患者不清楚主要网站相比,患者身体的主站点的胃有0.300倍降低死亡率的风险(HR = 0.700, 95% CI: 0.581—-0.843);患者的主站点腔有0.184倍风险降低(HR = 0.816, 95% CI: 0.698—-0.953);和病人的原发部位较小曲率风险会降低0.297倍(HR = 0.703, 95% CI: 0.586—-0.843)。关于肿瘤阶段,与病人在T1阶段相比,患者的死亡率为1.439倍在T2阶段(HR = 1.439, 95%置信区间CI: 1.164 - -1.779), 2.903倍在T3阶段(HR = 2.903, 95%置信区间CI: 2.473 - -3.407),和5.641倍T4阶段(HR = 5.641, 95% CI: 4.832—-6.586);与病人在N0阶段相比,患者的死亡风险高出2.031倍在N1阶段(HR = 2.031, 95%置信区间CI: 1.769 - -2.330), 2.670倍在N2阶段(HR = 2.670, 95%置信区间CI: 2.337 - -3.052),和4.310倍N3阶段(HR = 4.310, 95% CI: 3.833—-4.846);在M1阶段患者有更高的死亡率的风险比3.196倍M0阶段(HR = 3.196, 95% CI: 2.848—-3.585)。肿瘤患者显示> 4厘米的1.088倍(HR = 2.088, 95% CI: 1.905—-2.289)患者的死亡率高于肿瘤≤4厘米。 With respect to treatment methods, patients without surgery had a 2.424-fold (HR = 3.424, 95% CI: 2.386–4.914) increased mortality risk than those with surgery; patients without radiotherapy had a 0.232-fold (HR = 1.232, 95% CI: 1.112–1.364) increased risk than those with radiotherapy; and patients without chemotherapy had a 0.184-fold (HR = 1.184, 95% CI: 1.084–1.293) increased risk than those with chemotherapy. The mortality risk increased 0.504-fold with one increase in the number of regional nodes positive (HR = 1.054, 95% CI: 1.049–1.058). Compared with grade I and II, cases with grade III and IV had a higher death risk (HR = 1.656, 95% CI: 1.492–1.837). There was no statistical difference in the risk of death between males and females (HR = 0.973, 95% CI: 0.890–1.064) (Table2,数据1和2)。
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人力资源风险比;CI,置信区间;号,而不是另有规定;与,美国癌症联合委员会。 |
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(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
单变量分析,统计上显著的变量是包含在多变量Cox回归进行进一步分析。结果表明,年龄、种族、婚姻状况、TNM阶段,手术、化疗、年级,和区域节点积极都确认为胃癌患者的生存生存的独立预后因素(表3)。
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人力资源风险比;CI,置信区间。 |
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3.3。开发和验证的诺模图
基于多变量分析的结果,计算图表绘制(图3)。以培训组的一个案例为例,病人和其他种族结婚,享年70岁。病人肿瘤第三等级+四世和M1, N3, T4阶段积极与11个区域节点。此外,病人接受手术和化疗。在我们的Cox模型中,患者总得分545分,和生存的概率超过20个月为70.5%。对病人死了,结果证实了我们的模型(图的准确性4)。预测的公式h(t,X)=h0(t)exp(0.290(年龄在65年和80年)+ 0.495(年龄≥81岁)-0.281(其他种族)+ 0.224丧偶(其他婚姻状况)+ 0.320 + 0.140T2 + 0.905T3 + 1.379T4 + 0.557N1 + 0.668N2 + 0.840N化疗手术3 + 0.660 m1 - 1.424 - 0.750 + 0.199(肿瘤三级+ IV) + 0.017(积极的节点)。
然后列线图是外部测试组进行验证。培训组的一致性指数(c指数)为0.790(95%置信区间CI: 0.777, 0.803)的特异性0.717(95%置信区间CI: 0.699, 0.735)和灵敏度为0.729 (95% CI: 0.709, 0.748)。测试组,c指数为0.789(95%置信区间CI: 0.776, 0.802)的特异性0.713(95%置信区间CI: 0.695, 0.731)和灵敏度为0.729(95%置信区间CI: 0.710、0.748)(表4)。中华民国曲线预测胃癌患者的死亡率在图所示5(一个),auc是0.790(95%置信区间CI: 0.777, 0.803)培训组和0.789(95%置信区间CI: 0.776, 0.802)的测试组。KS曲线也与k值为0.45,表明好歧视的列线图(图5 (b))。另外,校准曲线的培训组和测试组数据所示6(一)和6 (b)分别显示良好的协议我们列线图的生存率的预测和实际患者的生存。
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CI,置信区间;PPV、阳性预测值;NPV,消极的预测价值。 |
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(一)
(b)
(一)
(b)
4所示。讨论
目前,全球胃癌是一种非常常见的癌症预后不良和长期生存。在目前的研究中,我们开发了一种新颖的诺模图模型来预测胃癌患者的总生存期。变量包括年龄、种族、婚姻状况、TNM阶段,手术、化疗、肿瘤分级,和积极的显著区域节点的数量与总生存期有关。正如预期的那样,我们的诺模图模型显示良好的性能在校准和歧视,c指数为0.790 k值为0.45。此外,外部验证的结果也证实了这列线图的稳定性和准确性。
目前,所构造的列线图包括几个预后因素包含年龄、种族、婚姻状况、TNM阶段,手术、化疗、肿瘤分级,和积极的区域节点的数量。许多研究已经证明,年龄是一个重要的预后因子在癌症患者的生存7,13- - - - - -15]。我们的研究结果表明,年龄与风险增加有关的可怜的胃癌患者的生存期。非白人或非种族的患者和那些接受手术或化疗显示降低死亡风险,这都与先前的研究一致(14,16]。更高和更高的肿瘤TNM阶段成绩也伴随着糟糕的生存。此外,患者在后来TNM阶段显示死亡率增加的风险。一个可能的解释可能是,不少患者胃癌在稍后的阶段已经在诊断时,从不接受手术或化疗之前,这可能会增加复发的风险,甚至死亡(17]。除此之外,在中国以人群为基础的研究中,T阶段,转移性淋巴结、淋巴node-positive率、辅助化疗,肿瘤直径是包含在列线图(16]。在韩国的一项研究中,年龄、性别、肿瘤位置、深度入侵,阳性淋巴结的数量,数量的检查淋巴结明显与总生存期(15]。然而,根据我们的多变量Cox回归,一些变量,如性别、肿瘤大小、肿瘤位置与总体存活率没有显著相关。它可能推测是由于不同人群的差异,这需要多中心研究验证。
在过去的几十年里,与分期系统已经成为最广泛的接受和分类系统用于胃癌。然而,最近的研究提出,与分期系统,从而忽略了患者的生物学异质性和并不足以预测癌症的复发,导致伟大的患者治疗效果的差异即使在同一个舞台上使用相同的治疗方案(18- - - - - -20.]。到目前为止,一些研究已经建立了计算图表预测胃癌的整体存活率(7,13,14,16,21]。然而,他们中的大多数是基于患者接受手术治疗,患者并没有被排除在外。该诺模图还包括患者没有接受手术或其他治疗,病人是否接受手术,化疗,放疗或不作为变量进行分析。同时,我们列线图的预后因素都是可用的,很容易收集到临床实践。进一步评估计算图表的性能模型,标定,中华民国,KS曲线被绘制。列线图显示良好的歧视c指数为0.790和KS训练集值为0.45。此外,还执行外部验证,c指数0.789的测试证实了性能良好的诺模图。
然而,仍然有一些限制在我们的研究中。虽然我们选定的病人的数据从2012 - 2016年外部验证,数据都来源于SEER数据库,主要由美国人口有限的普遍适用性。在特殊的医学图像,不仅治疗涉及区域评估和手术规划还细分和厚度计算(22- - - - - -25]。此外,SEER数据库是一个开放的数据平台,收集病人的人口统计数据,原发肿瘤部位、肿瘤形态,在诊断阶段,第一疗程和随访的重要地位。潜在的因素,包括农村或城市地区和身体健康(如身高、体重、饮食)可能影响胃癌患者的生存没有记录在数据库中,所以应该进行进一步的研究来提高计算图表。未来,这项研究的结果更准确,如果我们的诺模图是外部验证在同一时期其他群体包括更多的人口。
5。结论
在目前的研究中,我们已经开发出一个有效的诺模图十容易获得预后因素包括年龄、种族、婚姻状况、TNM阶段,手术、化疗、肿瘤分级,和积极的区域节点的数量。列线图可以准确预测胃癌患者的总体生存和外部验证表现良好。我们希望诺模图将有利于患者和临床医生提高个性化生存预测和决策,从而提高胃癌的结果和生存。
数据可用性
可用的数据用来支持这些发现从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项研究受到了福建省自然科学基金重点项目(2014号d022)和中青年骨干人才培训项目福建省卫生委员会(编号2019 - zqnb - 29)。
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