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    70歲及以上結(jié)直腸癌轉(zhuǎn)移患者原發(fā)腫瘤姑息性切除術(shù)后死因預(yù)測分析

    2022-02-07 14:13:28孟偉涵葛曉燕趙斯奇王文博崔凱
    關(guān)鍵詞:線圖生存率特異性

    孟偉涵,葛曉燕,趙斯奇,王文博,崔凱

    (錦州醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院,遼寧 錦州 121000)

    2020年,全世界超過193萬人被新確診為結(jié)直腸癌(CRC),占全球新確診癌癥人數(shù)的9.7%[1]。隨著人口老齡化的加劇,世界范圍內(nèi)70歲及以上CRC患者比例不斷增加。CRC在中國是第五大癌癥死亡原因,2020年中國癌癥統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示當(dāng)年死亡病例數(shù)為29萬[2]。已有研究發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移是CRC死亡的主要原因,而肝和肺是CRC患者最常發(fā)生遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移的部位[3]。在最初診斷時(shí)大約20%~25%的CRC患者有肝轉(zhuǎn)移,5%~15%的CRC患者有肺轉(zhuǎn)移[4-5]。轉(zhuǎn)移切除術(shù)是唯一可能達(dá)到近似根治效果的治療選擇[6]。但75%~90%的轉(zhuǎn)移是不可切除的,真正接受轉(zhuǎn)移切除術(shù)的患者少[7]。為獲得更好的預(yù)后,部分轉(zhuǎn)移性CRC患者經(jīng)歷了姑息性原發(fā)腫瘤切除術(shù)(pPTR)[8]。然而目前尚缺乏對(duì)70歲及以上的肝和/或肺轉(zhuǎn)移患者pPTR術(shù)后預(yù)后影響因素的分析。在本文中,使用Fine-Gray競爭風(fēng)險(xiǎn)模型,篩選70歲及以上CRC肝和/或肺轉(zhuǎn)移患者pPTR術(shù)后CRC特異性死亡的影響因素,并構(gòu)建列線圖。本研究為患者的個(gè)體化預(yù)后評(píng)估提供更精確的工具,為改善患者的生存時(shí)間提供理論依據(jù)。

    1 資料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    患者數(shù)據(jù)信息來源于監(jiān)測、流行病學(xué)和最終結(jié)果數(shù)據(jù)庫(SEER),通過SEER*Stat 8.3.9軟件收集患者數(shù)據(jù)。納入標(biāo)準(zhǔn)為:(1)2010—2016年間,臨床診斷為原發(fā)的CRC患者;(2)患者經(jīng)歷pPTR,即患者經(jīng)歷原發(fā)腫瘤手術(shù),有肝和/或肺轉(zhuǎn)移但無轉(zhuǎn)移手術(shù)史;(3)年齡為70歲及以上;(4)有相關(guān)的預(yù)后信息;(5)生存時(shí)間≥1個(gè)月;(6)有明確的死亡原因記錄。按照以上標(biāo)準(zhǔn)共納入2179例患者。在數(shù)據(jù)庫中收集人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息,包括性別、種族、年齡、婚姻狀況及癌癥預(yù)后相關(guān)的影響因素,包括腫瘤大小、是否放療、是否化療、病理分化、淋巴結(jié)清掃數(shù)量、癌胚抗原(CEA)。此外,還收集了隨訪時(shí)間、轉(zhuǎn)移類型、死亡及其原因。轉(zhuǎn)移類型包括肝轉(zhuǎn)移、肺轉(zhuǎn)移、肝轉(zhuǎn)移合并肺轉(zhuǎn)移。以患者特異性死于CRC作為本研究結(jié)局,以患者死于除CRC以外的其他原因?yàn)楦偁幮燥L(fēng)險(xiǎn)事件。

    1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

    在總數(shù)據(jù)中,構(gòu)建Fine-Gray單變量競爭風(fēng)險(xiǎn)模型,以分析不同預(yù)后影響因素5年CRC死亡率差異。數(shù)據(jù)集以7∶3的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測試集。在訓(xùn)練集中,構(gòu)建預(yù)后影響因素的Fine-Gray多變量競爭風(fēng)險(xiǎn)模型,并在測試集中,采用bootstrap法抽樣1000次,對(duì)模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證。模型的區(qū)分度采用一致性指數(shù)(C-index)進(jìn)行評(píng)估,準(zhǔn)確度采用校準(zhǔn)曲線進(jìn)行評(píng)估。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建患者CRC特異性生存率預(yù)測列線圖。以列線圖中每位患者的總得分為基礎(chǔ),按其中位數(shù)將其分為低風(fēng)險(xiǎn)組和高風(fēng)險(xiǎn)組,進(jìn)行分層風(fēng)險(xiǎn)分析。利用R 3.6.1對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,以P<0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié) 果

    2.1 統(tǒng)計(jì)描述臨床病理特征

    在納入的2179例患者中,1622例患者有肝轉(zhuǎn)移,239例患者有肺轉(zhuǎn)移,318例患者有肝轉(zhuǎn)移合并肺轉(zhuǎn)移。1525例患者納入訓(xùn)練集,654例患者納入測試集??偦颊?、訓(xùn)練集和測試集的基本資料見表1。

    表1 研究對(duì)象的基本資料[n(%)]

    2.2 Fine-Gray單變量競爭風(fēng)險(xiǎn)分析

    納入患者的平均生存時(shí)間為16.58個(gè)月。在研究結(jié)束時(shí),373(17.12%)名患者存活,1806(82.88%)患者死亡,其中1683(77.24%)患者死于CRC,123(5.64%)患者死于其他原因。CRC特異性死亡患者5年死亡率為85.5%,死于其他原因的患者的5年死亡率為6.1%,5年全死因死亡率為91.6%。表2顯示,男性、病理分化為Ⅳ、80~84歲、單身、CEA陽性/升高、淋巴結(jié)清掃數(shù)量為0個(gè)、未進(jìn)行放療、未進(jìn)行化療增加5年CRC死亡風(fēng)險(xiǎn)(P<0.05)。種族和腫瘤大小對(duì)CRC特異性死亡無影響(P>0.05)。

    表2 特異性死于CRC患者的一般情況分析

    2.3 Fine-Gray多變量競爭風(fēng)險(xiǎn)分析

    在訓(xùn)練集中進(jìn)行Fine-Gray多變量競爭風(fēng)險(xiǎn)分析,以探索患者的預(yù)后影響因素。如表3所示,年齡、病理分化、CEA、淋巴結(jié)清掃數(shù)量和化療均與患者特異性死于CRC有關(guān)(P<0.05)。該模型的C-index為0.65(95%CI:0.61~0.70)。

    表3 多變量競爭風(fēng)險(xiǎn)模型結(jié)果

    2.4 模型驗(yàn)證與列線圖構(gòu)建

    以測試集對(duì)所構(gòu)建的Fine-Gray多變量競爭風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證。測試集的C-index為0.76(95%CI:0.70~0.82),區(qū)分度中等。1年、3年和5年CRC死亡率校準(zhǔn)曲線如圖1所示,準(zhǔn)確度中等。據(jù)此結(jié)果,構(gòu)建患者1年、3年和5年的特異性生存率列線圖,見圖2。根據(jù)列線圖計(jì)算出各預(yù)后影響因素的總分?jǐn)?shù),以中位數(shù)分為高風(fēng)險(xiǎn)組(總分>136.28,n=750)和低風(fēng)險(xiǎn)組(總分<136.28,n=775),采用Kaplan-Meier比較低風(fēng)險(xiǎn)組和高風(fēng)險(xiǎn)組生存率發(fā)現(xiàn),低風(fēng)險(xiǎn)患者的生存率明顯高于高風(fēng)險(xiǎn)患者,且差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.001),提示所構(gòu)建的模型能夠較好的應(yīng)用于患者預(yù)后的預(yù)測。

    A:1年;B:3年;C:5年測試集;D:1年;E:3年;F:5年訓(xùn)練集

    圖2 預(yù)測1年、3年和5年CRC特異性生存率的列線圖

    3 討 論

    通過Fine-Gray競爭風(fēng)險(xiǎn)分析,發(fā)現(xiàn)年齡、病理分化、CEA是70歲及以上CRC肝和/或肺轉(zhuǎn)移患者pPTR術(shù)后CRC死亡的危險(xiǎn)因素?;熀土馨徒Y(jié)清掃數(shù)量是其保護(hù)因素。C-index結(jié)果提示所構(gòu)建的死因預(yù)測模型區(qū)分度中等,校準(zhǔn)曲線表明模型準(zhǔn)確度中等。風(fēng)險(xiǎn)分層分析的結(jié)果驗(yàn)證了模型具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

    有研究表明pPTR是CRC特異性死亡的保護(hù)因素,原發(fā)腫瘤的姑息性切除可以使部分患者受益[9]。但由于缺乏隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn),pPTR對(duì)CRC患者是否有效一直存在爭議[10]。已有關(guān)于CRC患者預(yù)后的研究多采用傳統(tǒng)的生存分析方法,但其僅考慮了單一終點(diǎn)事件,無法處理存在多種潛在終點(diǎn)事件的生存數(shù)據(jù),這可能導(dǎo)致CRC的特異性死亡率被高估。Fine-Gray競爭風(fēng)險(xiǎn)模型更適合于處理競爭性終點(diǎn)事件,并且可以得到更接近事實(shí)的結(jié)果。該模型已被廣泛應(yīng)用于多種惡性腫瘤的預(yù)后研究[11]。因此,本研究采用了該方法對(duì)CRC患者pPTR預(yù)后情況進(jìn)行了分析,并基于該方法構(gòu)建患者死因預(yù)測模型。

    本研究發(fā)現(xiàn),淋巴結(jié)清掃數(shù)量增加能夠降低患者pPTR術(shù)后死于CRC的風(fēng)險(xiǎn)。現(xiàn)有研究也表明,CRC患者5年生存率隨著淋巴結(jié)清掃數(shù)量的增加而提高,清掃更多數(shù)量的淋巴結(jié)有利于患者預(yù)后[12-13]。這提示在CRC患者的臨床治療中可通過增大淋巴結(jié)清掃范圍以降低患者的CRC特異性死亡風(fēng)險(xiǎn)。CEA是轉(zhuǎn)移性CRC患者病情進(jìn)展的標(biāo)志[14-15]。本研究結(jié)果顯示CEA水平陽性/升高的患者死于CRC的風(fēng)險(xiǎn)更高,這提示監(jiān)測患者CEA水平將有利于改善CRC患者的預(yù)后。本研究中也發(fā)現(xiàn)病理分化是CRC患者死亡的危險(xiǎn)因素之一,這可能與CRC患者由于錯(cuò)配修復(fù)狀態(tài)而導(dǎo)致的腫瘤間和腫瘤內(nèi)分子不均勻有關(guān)[16]。本研究中接受化療的患者預(yù)后較好,這與其他研究的結(jié)果一致[17-18]。盡管放療也適用于治療CRC,但其對(duì)CRC患者預(yù)后的影響尚有爭議[19-20]。本研究中,放療對(duì)CRC特異性死亡的影響無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但不能忽視其臨床應(yīng)用價(jià)值,仍需進(jìn)行后續(xù)臨床研究。

    由于本研究所納入的研究對(duì)象來源于SEER數(shù)據(jù)庫,使得其結(jié)論的外推性受到一定限制,外推應(yīng)更為謹(jǐn)慎。但本研究中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了隨機(jī)抽樣,并采用了內(nèi)部驗(yàn)證及風(fēng)險(xiǎn)分層分析方法以評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性,這在一定程度上保證了研究結(jié)論的準(zhǔn)確性。

    綜上所述,本研究發(fā)現(xiàn)年齡、病理分化、CEA、化療和淋巴結(jié)清掃數(shù)量是70歲及以上CRC肝和/或肺轉(zhuǎn)移患者pPTR術(shù)后CRC特異性死亡的影響因素,基于Fine-Gray競爭風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建的患者死因預(yù)測模型將為患者的預(yù)后評(píng)估和為患者提供針對(duì)性的臨床診治方案提供理論依據(jù)。

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