小说列线图包括与生存阶段可以更好地预测非小细胞肺癌患者接受手术:以人群为基础的研究

文摘

客观的。在这项研究中,我们旨在建立一个新的诺模图模型是比当前美国癌症联合委员会(与)生存阶段预测非小细胞肺癌(NSCLC)患者进行了手术。患者和方法。19617年最初被诊断为非小细胞肺癌患者筛选从数据库监测流行病学和最终结果(SEER)在2010年和2015年之间。这些患者被随机分为两组,包括训练队列和验证队列。Cox比例风险模型被用来分析不同变量的影响在总生存期(OS)。3.4.3使用R软件版本,我们构建了一个列线图和风险分类系统结合一些临床参数。我们可视化计算图表在获得回归方程的回归系数在多变量分析。一致性指数(c指数)和校准曲线是用来执行验证的诺模图。接受者操作特征曲线(ROC)被用来评估的临床效用计算图表。结果。单变量和多变量分析表明,七个因素,包括年龄、性别、阶段,组织学,手术,和积极的淋巴结(, )是操作系统的独立预测指标。其中,舞台(c指数= 0.615),阳性淋巴结(c指数= 0.574),组织学(c指数= 0.566)、年龄(c指数= 0.563)、性别(c指数= 0.562)有一个相对强劲的预测能力的操作系统。基于这些因素,我们建立和验证预测模型的计算图表。校准曲线显示实际的操作系统和预测之间的良好一致性操作系统。和决定曲线表现出极大的临床实用性的诺模图。然后,我们建立了一个风险分类系统和非小细胞肺癌患者分为两组,包括高危组和低风险组。kaplan meier曲线显示,操作系统在两组中准确区分训练队列( )。然后,我们验证队列中验证这一结果还显示,患者在高危人群更糟比低风险组的生存。结论。结果证明,诺模图模型有更好的性能预测NSCLC病人手术的存活率比与阶段。这些工具可以帮助临床医生评估患者手术预后指标。

1。介绍

非小细胞肺癌约占85%的肺癌,它仍然是世界上癌症相关死亡的主要原因(1,2]。近年来,随着广泛应用的高分辨率螺旋计算机断层扫描(CT)检查技术,早期肺癌的检出率有显著增加(3]。手术治疗患者的首选诊断为非小细胞肺癌早期,包括I期,第二阶段,分阶段3例。(4]目前NSCLC的治疗方案主要取决于美国癌症联合委员会第八版TNM分期。然而,病人的生存率变化很大在同一阶段(5- - - - - -7]。5年存活率从60%的阶段我大约30%的阶段iii a (8,9]。和患者生存的相同阶段显示不同的利率。在指导临床治疗具有重要意义找到独立的预后因素。先前的研究[5- - - - - -7)报道,一些因素可能显著促进病人的生存预测,比如年龄、种族、性别、阶段和组织学。

列线图是一种方便的工具来预测患者的预后和量化风险通过合并和验证一些相关因素。在一些其他类型的肿瘤,临床事件的概率计算数值的计算图表,如癌症特异性生存(CSS)和操作系统,显示更精确的预测比传统的TNM分期系统。目前,与TNM分期是主要标准来指导非小细胞肺癌患者的治疗和预后。然而,分期不能很好的预测这些患者的生存。其他变量包括年龄、性别、组织学可能是重要的非小细胞肺癌患者生存的独立预后因素。因此,与分段和这些变量可能更好的预测结果,最好是在临床指导。

因此,在目前的研究中,我们建立和验证计算图表结合几个临床变量来预测非小细胞肺癌患者接受手术的预后。

2。材料和方法

2.1。数据源

先计划(http://www.seer.cancer.gov)由9规则的研究数据(在美国10]。信息阶段》非小细胞肺癌患者在2010年和2015年之间从SEER数据库中提取。根据与标准,我们选择了共有19617名患者被诊断为非小细胞肺癌用预言家Stat 8.3.5软件。招募患者的入选标准如下:非小细胞肺癌患者中,只有一个恶性肿瘤,临床信息,主动随访。排除标准是良性肿瘤患者。此外,病人包含任何缺失的信息提取的数据都被排除在外。

2.2。道德声明

我们的研究是构建符合《赫尔辛基宣言》。这项研究也是山东省肿瘤医院伦理委员会的批准。本研究不涉及任何个人信息,因此,告知病人同意并不是必需的。

2.3。统计分析

这些符合条件的患者随机分为培训组(70%,n= 13732)和验证组(30%,n= 5885)建立和验证计算图表。操作系统被定义为从诊断到死亡的时间由于任何原因。训练队列中的数据被用来发展预测模型和构造计算图表和风险分类系统。此外,验证队列的数据被用来验证。

单变量和多变量分析是用来确定独立预后变量。然后,基于这些变量包含在最终的模型,我们建立了计算图表和风险分类系统。c指数是用来确定列线图的辨别能力,和每个参数和ROC曲线是用来评估的临床效用计算图表。校准的1 -,3 -和5年操作系统被评估使用校准曲线进行比较预测生存和观察到的生存。此外,根据总分验证队列,每个病人的风险分类系统建立和所有患者预后分为低风险和高风险组。操作系统使用kaplan meier方法估计和比较生存率较。

所有统计分析都是使用R软件版本3.4.3 (R基金会)和统计产品服务解决方案(SPSS) 22.0软件包。所有的统计价值观是双向的, 被认为是具有统计学意义。

3所示。结果

3.1。病人的特点

共有19617名患者最初诊断为非小细胞肺癌的SEER数据库包括进行分析。所有患者随机分为了培训组(13732例,70%)和验证组(5885例,30%)。根据年龄,所有患者分成四组包括< 60岁(n= 4203,21.4%),60 - 69岁(n= 7054,36.0%),70 - 79岁(n= 6588,33.6%),> 80岁(n= 1772,33.6%)。总队列,队列训练,和验证组,患者年龄在60 - 69的比例(分别为36.0%、36.1%和35.6)是最大的。大多数情况下是白色的(n= 16312,83.2%)。男性和女性患者占相同的比例(50%比50%)。

根据与阶段,患者的T1期总最大的队列,队列训练,和验证组(分别为58.8%、58.6%和59.4),其次是T2阶段(分别为23.3%、23.5%和22.9%)。和T3期患者至少在总群,训练队列,验证组(分别为17.9%、17.9%和17.7%)。12278名(62.6%)患者(37.4%)有鳞状腺癌和7336人。5.6%的病人接受了完整的手术切除,94.4%的患者接受了局部手术切除。这些患者中,只有24.5%的患者积极的淋巴结。基线训练队列中的所有患者临床病理特征和验证队列表所示1。

3.2。在预测系统的独立预后因素

单变量和多变量Cox比例风险回归模型来评估每个因素在预测的操作系统的能力。在单变量分析中,我们发现年龄( ),比赛( ),性( ),阶段( ),组织学( ),手术( ),和阳性淋巴结( )与操作系统有关》NSCLC患者的阶段。其中,舞台(c指数= 0.615),阳性淋巴结(c指数= 0.574),组织学(c指数= 0.566)、年龄(c指数= 0.563)和性(c指数= 0.562)优越的歧视权力在预测系统相对于其他变量。多变量分析进一步分析的因素 在单变量分析。在多变量分析中,我们发现年龄( ),其他种族( ),性( ),阶段( ),组织学( ),手术( ),和阳性淋巴结( )是独立的预后因素和纳入预测模型。单变量和多变量分析每个因素在预测系统的能力如表所示2。

3.3。建立和验证预测列线图

我们构建了一个新颖的诺模图,包括显著(图和独立的预后因素1)。每个因素有一个得分点尺度。我们可以画一条直线在每个时间点决定预后的估计概率增加的总得分和定位在总规模。然后,验证队列被用来验证新颖的诺模图。在验证中,我们比较了OS率预测的诺模图,观察1 - 3 -,5年的操作系统。

在一个精确校准的模型中,预测将落在一个45度的对角线。从图2校准曲线显示,实际的观察和计算图表之间的良好一致性预测1 -,3 -和5年生存率。图2(一个)显示了良好的一致性实际1年总生存期和预测1年总生存期。和ROC曲线显示,曲线下的面积(AUC)是0.701。图2 (b)显示实际的3年总生存期和预测之间的良好一致性三年总体生存率。和ROC曲线显示,AUC是0.687。图2 (c)显示实际的5年总生存期和预测之间的良好一致性5年总体生存率。和ROC曲线显示,AUC是0.669。

此外,决定曲线表现出巨大的积极的净收益几乎所有的阈值概率之间的预测模型在不同的时间点,表明良好的潜在临床疗效预测模型(数据3(一个)和3 (b))。

3.4。风险分类系统

根据每个病人的总分数,我们还开发了一个分类系统风险培训群体生成的列线图。所有患者在培训组和验证组分为高风险和低风险组。kaplan meier曲线是用来画出系统曲线的高危组和低风险组培训组和验证组。在训练队列,kaplan meier曲线显示,在低风险患者的生存组比,在高危人群( )(图4(一))。然后,我们验证验证队列。同样,低风险组的患者在高危人群(更好的生存 )(图4 (b))。

4所示。讨论

在这项研究中,我们建立和开发了一种计算图表和风险分类预测阶段》非小细胞肺癌患者手术后的操作系统使用数据起源于SEER数据库。共有19167名患者被包括,七个重要的预后因素,包括年龄、种族、性别、阶段,组织学,手术,和积极的节点被确定。这些预测因素可以很容易地从临床实践中获得。然后,我们建立了模型的验证和使用不同的统计方法来演示其性能。

随着时间的推移,肺癌患者和治疗的前景已经改变了。肺段切除通常被认为是我最好的治疗选择阶段,第二和第三部分(非小细胞肺癌患者7,8,11]。复发和转移已成为重要的因素影响肺癌患者的5年生存率。所以,这是非常重要的预测非小细胞肺癌患者术后生存的因素。此外,非小细胞肺癌有显著异质性个体生存,并准确使用TNM分期系统预测生存。虽然几位预后模型已报告之前6,12),一个相关的诺模图很少开发预测非小细胞肺癌患者手术后预后变量。

一些研究(13- - - - - -18)报道,诺模图可以预测非小细胞肺癌患者的预后。然而,大多数研究集中在早期或晚期NSCLC患者。尽管如此,这两个版本研究小样本大小可以抑制他们的泛化。

梁等。19)表明,建立了计算图表预测操作系统c指数为0.71在初级群体和0.67 IASLC队列。太阳et al。13]表明,c指数表现出足够的诺模图是0.638水平的歧视。然而,在我们的研究中,列线图的c指数高于其他先前的模型。除了列线图,我们还开发了一个分类系统风险和风险分类将整个NSCLC病人分成两个不同预后组可以补充我们的研究的诺模图。

在单变量和随后的多变量分析中,我们发现年龄、种族、性别、阶段,组织学,手术类型和阳性淋巴结作为独立的预后因素。这些发现与先前的报道是一致的在非小细胞肺癌的危险因素7,8,20.]。有必要验证列线图,并避免过度拟合的模型和确定的可扩展性11]。值得注意的是,根据我们的计算图表,阶段是最有力的预测系统,和c指数(c指数= 0.615)是所有预测中最高的。可能的原因之一是,TNM分期是当前重要的工具做出决定stage-specific治疗策略和评估预后生存(21]。然而,在目前的研究中,我们没有把这些阶段分为特异性T和N类别,被报道的重大和其他独立因素的研究。我们需要未来的研究来评估每个因素可能影响的阶段切除非小细胞肺癌患者的生存。

此外,积极的淋巴结是另一个重要的预测系统和c指数为0.574。几位研究22,23]报道积极的淋巴结和生存之间的关系。更积极的原因可能是淋巴结被清理出来,潜在的转移性淋巴结将被删除。切除非小细胞肺癌患者,阳性淋巴结的数目也被证明是一个重要的预后因素(24,25]。在许多其他癌症,积极影响生存(淋巴结是一个重要的因素26- - - - - -28]。此外,在精确的分期完成采样淋巴结的结果,因此,适当的辅助治疗的病人。

在这项研究中,我们定义1 -,3 -,5年生存率为端点。校准曲线显示良好的诺模图的预测和实际观察之间的协议。AUC的诺模图表现良好在每一个时间点来衡量,这表明诺模图有很好的性能预测1 -,3 -,5年操作系统切除非小细胞肺癌患者。kaplan meier曲线显示,操作系统在不同群体准确分化的风险分类系统培训组和验证组,这两个 。

虽然手术患者的首选治疗阶段,第二和第三部分非小细胞肺癌(29日,30.),术后辅助治疗可以降低疾病复发的风险和改善结果30.- - - - - -32]。应该注意的是,术后辅助治疗包括化疗、放疗、目标治疗,和其他辅助治疗方法没有被选为候选因素,因为他们只推荐给潜在的患者比例高的局部区域复发的风险。

此外,N2期疾病患者是一个异质群体(33]。操作对这些病人可能会有一些限制,和治疗应该是个性化的34]。毛等。35列线图的]表明,c指数是0.673,培训组和0.664验证组。在我们的研究中,我们没有指定这些N2期疾病患者的比例从数据库SEER接受手术。未来的研究需要验证这个结果。

然而,有几个限制在我们的研究中。首先,这是一个回顾性研究的SEER数据库不能代表全球人口。第二,其他一些生存的影响因素,包括吸烟史、肿瘤位置、和切除类型,没有包含在目前的研究中。这些数据也可能影响临床预后。第三,由于SEER数据库的局限性,具体的细节辅助治疗,如化疗和radiochemotherapy对生存对于这些患者可能会有一些影响,无法获得。最后,虽然我们使用有一大群人建立列线图和风险分类和验证的验证组,进一步验证预测模型仍然是必不可少的。

5。结论

我们建立了一个计算图表和相应的风险分类系统预测NSCLC病人手术的存活率。结果证明该模型有更好的性能预测NSCLC病人手术的存活率比与阶段。虽然未来验证是必要的,这些工具可能有助于临床医生评估手术病人的预后指标。

缩写

非小细胞肺癌:	非小细胞肺癌
预言家:	监测流行病学和最终结果
操作系统:	总生存期
CT:	计算机断层扫描
人力资源:	风险比
置信区间:	置信区间
与:	美国癌症联合委员会
c指数:	一致性指标
中华民国:	接受者操作特性
AUC:	曲线下的面积。

数据可用性

使用的数据集和分析在当前研究可从相应的作者在合理的请求。

的利益冲突

所有作者没有利益冲突的声明。

作者的贡献

xl年代负责分析和写这篇文章。h n Y, z x L, L J-M帮助数据的采集和分析。有氯Z帮助编辑语言。J S和H-Y W,相应的作者,负责指导整个研究设计和分析。H-Y W和xl年代主要贡献者的手稿。所有作者阅读和批准最终的手稿。

确认

这项研究是由泰山学者专项资金共同支持项目(批准号Tsqn201812149山东第一医科大学)和学术推广计划(2019 rc004)。

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