文摘
背景。淋巴结状态临床T1 ( )肺癌的治疗策略在很大程度上影响诊所。为了评估淋巴结状态操作之前,我们的目标是开发一种无创性预测模型使用术前临床资料。方法。我们回顾了924名患者(发展集团)和380例肺癌临床T1(验证组)。单变量分析其次是假轮生的执行逻辑回归来估计不同风险因素的淋巴结转移之间的N1和N2的疾病。N2转移的预测模型建立了两个逻辑回归,外部验证和比较与先前的模型。结果。整合规模和临床N阶段基于CT两种常见的独立危险因素为N1和N2转移,具有不同的优势比。N2转移,我们确定了五个独立预测因子两个逻辑回归:外围位置,较大的整合大小,淋巴结肿大CT,没有吸烟史,更高水平的血清CEA。模型显示,发展良好的校准和歧视能力数据,合理Hosmer-Lemeshow测试( )和ROC曲线下的面积是0.931(95%置信区间:0.906—-0.955)。当外部验证,模型显示一个伟大的为97.6%,阴性预测值的AUC模型优于其它模型。结论。在这项研究中,我们分析了N1和N2转移风险因素,建立了一个预测模型来评估临床T1 N2转移肺癌的可能性在手术之前。我们的模型可以帮助患者选择低N2转移概率和协助临床决定进一步管理。
1。介绍
恶性肺癌患者术前分期表明预后和生活质量。准确的临床分期指导医生可以选择一个合适的治疗根据授权指导方针,因此标准化管理程序。特别是对于那些积极的纵隔淋巴结(N2期疾病),据报道,术前化疗肿瘤大小减少25% (1),前台的将近一半的N2-positive患者(2- - - - - -6,增加5 - 20%的5年生存率与手术相比单独(7- - - - - -11]。在这种情况下,术前TNM分期的准确性是至关重要的。
胸的外科医生(est)的欧洲社会准则相比不同的术前检查淋巴结的诊断准确性评估。计算机断层扫描是普遍的,可用在大多数国家,尽管其低敏感性(55%)和特异性(81%)(12,13]。据报道磁共振扫描优于CT在纵隔淋巴结分期和展品高阴性预测值(NPV)周边肿瘤。pet - ct机的灵敏度是80 - 90%,特异性为85 - 95% (12,13]。然而,磁共振需要更昂贵的设施和普及不如CT。此外,pet - ct机的负面预测价值减少肿瘤患者的中央, ,和疑似N1转移(12]。
报告数据显示神秘N2期疾病的患病率在临床分期ⅰ期非小细胞肺癌患者约为5.0 - -6.5% (14,15]。为了不省略这部分病人,组合预测模型的辅助检查是必要的和先前的努力已经由研究人员。在这项研究中,我们的目标是分析淋巴结转移患者的临床特征,并创建一个预测公式的N2转移临床T1肺癌。
2。方法
2.1。病人
我们回顾了患者罹患肺癌,并经历了径向在浙江大学第二附属医院外科衰退(SAHZU) 2011 - 2016。恶性结节患者在CT上3厘米(cT1分期)被选中,所有这些接受淋巴结评估通过外科手术。排除标准如下:(1)多个肺癌症患者或转移性肺结节,(2)患者术前治疗的历史,和(3)患者术前CT扫描图像。病人从2011年到2015年就读于发展集团( ),当患者从2016年包括验证组( ),如图1。本研究机构伦理委员会批准SAHZU (2017 - 031)。
2.2。临床病理的变量
所有的临床病理的信息收集在医院信息系统(他的)。信息包括性别、年龄、症状表现、吸烟史、吸烟指数、慢性肺部疾病、癌症史,家族史的癌症,肿瘤标记物水平手术前一个月内,组织学类型的肺癌淋巴结切除,病理报告肿瘤位置(上/中/下叶,中心/边缘位置),肿瘤大小,整合大小、C / T比值(大小/合并肿瘤大小),基于CT和临床N阶段。慢性肺疾病包括慢性支气管炎、肺气肿和慢性阻塞性肺疾病(COPD)。肿瘤大小测量作为最大的维度在肺CT剖面窗口同时合并纵隔窗尺寸测量。肿瘤被定义为次要地如果肿瘤的中心是位于外三分之一的肺实质,否则中央位置。淋巴结被认为是一种扩大其短轴超过1厘米。第七版的TNM分类是指在这项研究。
2.3。数据分析
所有的连续变量均值和标准差与描述,分类变量的描述与频率。在单变量分析中,我们进行了单向方差分析连续变量和皮尔逊卡方测试(调整使用Bonferroni方法)为分类变量值。重要变量的单变量分析进一步使用假轮生的逻辑回归分析在多变量分析中,为了评估不同的风险因素和优势比为每个N (pN0、pN1和pN2)阶段。
这两个逻辑回归进行为N2转移建立预测模型,由于N2转移是更糟的TNM分期和需要不同的术前治疗策略。从他收集所有变量进行了分析,提出逐步选择,这是基于一个条件似然比统计测试。一个重要的输入变量值为0.05,不含变量的值为0.10。模型的最佳分界点是根据Youden指数最高。一诺模图是使用rms的包开发基于逻辑回归。此外,校准模型的拟合优度检验Hosmer-Lemeshow以及校准曲线,和歧视的能力模型是由接受者操作特征(ROC)评估分析。德龙测试进行的比较不同ROC曲线。
所有统计分析使用SPSS 22.0统计(IBM阿蒙克、纽约、美国),EmpowerStats软件(用户解决方案,波士顿,美国http://www.empowerstats.com/),R 3.5.2软件(R统计计算的基础,维也纳,奥地利)。我们认为当两方的差异具有统计学意义值小于0.05。
3所示。结果
3.1。对患者临床病理的特点在开发小组
开发团队的924名患者的临床病理特征如表所示1。患者的平均年龄 ,和肿瘤大小 平均。淋巴结转移的发生率为10.82% (100/924),N1转移是3.24%(30/924)和N2转移7.58% (70/924)。
在单变量分析(表1),淋巴结转移是容易被发现在吸烟男性患有慢性肺部疾病,因呼吸道或住院癌症相关症状(rcr)和更高水平的癌胚抗原(CEA)。大的肿瘤大小(或整合大小),中央位置,淋巴结肿大CT图像与淋巴结转移的可能性更高。此外,鳞状细胞癌患者更有可能N1转移,在N2转移腺癌患者的三倍比N1转移可能发生。
3.2。优势比N1和N2转移和N0地位
在假轮生的逻辑回归(表2),在单变量分析中重要的变量进行了进一步的分析来估计节点转移的危险因素和优势比7的分层thTNM分期。显著升高与更大的整合优势比被认为在肿瘤大小、淋巴结肿大CT N1转移( ,95%置信区间:2.817—-10.541; ,95%置信区间:3.316—-39.360)和N2转移( ,95%置信区间:5.002—-14.923; ,95%置信区间:4.326—-17.509)相比,N0地位。也出现了显著降低优势比吸烟者N2转移( ,95%置信区间:0.080—-0.590)而非吸烟者N0状态。肿瘤与中央位置似乎有一个负相关与N2转移虽然没有显著差异。
3.3。逻辑回归模型和预测N2转移
二分逻辑回归确定五个独立预测N2转移:外围位置,整合大小,淋巴结肿大CT,没有吸烟史,血清CEA水平(表3)。性别、组织学类型和C / T比值并不涉及重大因素。公式预测N2转移小肿瘤结节成立: , 。“整合规模”的单位是厘米,“CEA水平”是ng / ml。的价值”在CT淋巴结肿大,”“中央位置,”和“吸烟史”应该是的1,否则为0。诺模图预测的N2转移概率cT1病人是多元的基础上开发的物流分析(图2)。
的拟合优度检验Hosmer-Lemeshow不是统计学意义( ),表示,高一致性的预测概率是观察到的概率。校准曲线如图3。接受者操作特征曲线下的面积为0.931,95%置信区间在0.906和0.955之间(图4(一))。我们选择最高的数值Youden指数作为分界点的预测概率(截止 )。
(一)
(b)
3.4。模型的验证和比较与先前的模型
验证组的病人的特点是补充表所示1。在外部验证,我们的模型的AUC是0.906(95%置信区间:0.857—-0.956,图4 (b))。与上面的截止点集( ),我们测试了我们的模型验证组。敏感性和特异性分别为60.0%和90.3%,分别。正面和负面的预测值(NPV和PPV)分别为97.6%和25.5%,分别。亚组分析的腺癌(ADC)和鳞状细胞癌(SCC),验证AUC的ADC患者为0.856(95%置信区间:0.790—-0.922)和鳞状细胞癌患者的验证AUC为0.864(95%置信区间:0.777—-0.952)( ,德龙测试)。
我们也将我们的模型与复旦模型(16和北京模式17),所有三个研究包括临床T1非小细胞肺癌。分析所有数据从我们的验证组,北京模式的验证AUC为0.879(95%置信区间:0.821—-0.937)与0.906(95%置信区间:0.857—-0.956)我们的模型( ,德龙测试)。基于复旦的入选标准模型,cT1N0M0肺癌患者是从我们研究的验证组选出来的。和复旦模型的验证AUC为0.712(95%置信区间:0.602—-0.822),而我们的模型的AUC是0.885(95%置信区间:0.820—-0.949)( ,德龙测试)。我们的模型显示更大的ROC曲线下的面积比其他模型(图5)。
(一)
(b)
4所示。讨论
淋巴结状态,特别是N2转移的评估,主要影响诊所的治疗策略。因此,它具有重要意义的准确和无创性评估操作前淋巴结。在这项研究中,我们建立了一个five-variable公式预测N2转移的恶性结节在3厘米。我们的模型显示阴性预测价值高97.6%,特异性为90.3%,患者可以选择低风险的N2转移和临床决策提供帮助。
作为一个真正的多学科的过程,术前评估淋巴结评估多年困惑的临床医生。一个算法集成成像、内窥镜和手术技术推荐的est序列指南已广泛实践和前瞻性验证,与阴性预测价值高达0.94 [18]。然而,一些研究人员更感兴趣的是建立一个预测模型之前,检查策略16,17,19- - - - - -21),因为术前入侵分期的准确性,如上升可能很大程度上取决于运营商的经验。
Shafazand和古尔德第一个定量模型来进行预测的概率N2转移的非小细胞肺癌的所有阶段(20.]。公式由六个独立的预测因素,年龄、肿瘤大小、中央位置,腺癌组织学,发病的主要症状,异常纵隔胸部x光片。然而,他们的数据是直接来自前一个随机对照试验和没有包括CT图像。之后,张先生和他的同事报道four-predictor模型N2转移在CT-defined T1N0M0 NSCLC(2012年16]。年轻患者central-located和索取肺腺癌有更高的N2期疾病的风险。然而,患者的组织学AIS(原位腺癌)和米娅(microinvasive腺癌)被排除在他们的研究中,尽管AIS的病理或米娅只能从切除的标本证实。在这种情况下,腺癌的比例可能低估了在他们的模型中,因为将AIS和米娅病人在现实中。最近,有预测模型评估N2转移的非小细胞肺癌(各个阶段21)和模型估计节点转移临床T1a阶段(17]。
没有上面的模型称为不同的N1和N2转移的危险因素。假轮生的逻辑回归分析,我们发现合并肿瘤大小、淋巴结肿大CT扫描是最相关的因素对N1和N2转移患者早期恶性结节( ,阶段T1)。尽管很难区分良性淋巴结肿大淋巴结转移的CT,我们的结果表明,淋巴结肿大N1站是N2转移较高的相关性。这可以解释为淋巴引流,为跳过N2转移率仅为29% (22]。这个结果在一定程度上按照先前的文献和est推荐(13,23]。
假轮生的和二分物流分析,合并肿瘤大小、淋巴结肿大CT N2转移和CEA水平相关,这与先前的研究一致(16,17,24,25]。吸烟史似乎消极与N2期疾病有关,比值比小于1的分析。尽管分子机制的缺乏,不吸烟者更容易延误或偶然的检测比吸烟者的肺癌,因此更有可能进展到淋巴结的转移,支持数据从李et al。26]。除此之外,肿瘤与外围位置被发现N2转移的可能性更大。不同的研究之间的不一致(27,28)可能导致的不同的标准定义为“中央位置”和不同的目标人群。武田等人也发现周边肿瘤更可能有N2转移由胸膜下淋巴引流途径(29日]。
相比以前的物流分析,本研究表现出更大的样本量和选择性偏差减少了所有患者病理类型包括AIS和MIA,构成8.2%和16.7%的毛玻璃结节在开发小组。我们的数据表明,整合大小是淋巴结的转移的强预测因子与肿瘤大小和C / T比值在多变量分析。鳞状细胞癌也符合这个模型虽然是少数的组织学类型。此外,病理类型并不是一个独立的因素在这个多元模型,表明术前组织学可能不是预测N2转移的必要性。
然而,本研究也有一些局限性。首先,这是一个回顾性研究,没有切除淋巴结的数量标准。2014年,美国外科医生学院癌症委员会推荐至少10区域淋巴结切除,病理检查可切除的非小细胞肺癌(30.]。因此,诊断偏见可能会发生在我们的研究中。其次,我们只从单中心机构收集的数据,反映患者局部地区的特征。最后,为了保证模型的一般用途,淋巴结转移的比例在本研究连贯的患病率在现实中,不足,影响了模型的阳性预测值。因此,索取研究与更积极的数据需要从多个医疗中心进行一个更实际的模型供临床使用。
5。结论
在这项研究中,我们分析了淋巴结转移患者的临床特征和产生一个模型预测的可能性为早期肺癌(N2淋巴结的转移 )。分层的分界点,较低的预测概率可能会建议手术直接新辅助疗法,而相对较高的预测概率需要支持进一步的入侵和昂贵的检查。我们的模型将为临床决策提供一些线索。
数据可用性
文章中的所有相关数据和补充材料。
伦理批准
本研究机构伦理委员会批准SAHZU (2017 - 031)。
的利益冲突
作者没有利益冲突的声明。
作者的贡献
Chengyan张和Guanchao彭日成的贡献同样这项工作。
确认
支持的研究一般项目(U1609220, 81470212, 81472171, 81502565)和关键科学项目(2016 yfc0902300)从中国的国家自然科学基金。
补充材料
补充表1:验证组患者的特征。(补充材料)