Abstract
Mål
I dag er kun antall metastatiske lymfeknuter (LNS +) brukes til pN kategorien AJCC TNM system for tykktarmskreft. Nylig, har forholdet mellom metastatisk til undersøkte lymfeknuter (LNR) er rapportert til å representere kraftig uavhengig prediktiv kapasitet i tykktarmskreft. Vi søkte å foreslå en ny kategori (NLN) som intergrades LNR og LNS + inn i AJCC staging system for tykktarmskreft.
Design
34476 pasienter fra National Cancer Institute overvåkningsorgan, epidemiologi, og End resultater (sEER) datasett med stadium III tykktarmskreft ble anmeldt. Harrell er C statistikken ble brukt til å evaluere prediktiv kapasitet. Den Cox modellen ble brukt til å konstruere en ny kategori
Resultater
LNR kategorien hadde mer forutsigbar kapasitet enn pN kategori i hele grupper av pasienter (Harrell er C Indeks:. 0,6194 vs 0.6113 , p = 0,003). Subgruppeanalyse viste at LNR kategorien var ikke bedre enn pN kategori i prediktiv kapasitet dersom antall lymfeknuter undersøkt var mer enn 13. Vi fant også at det var betydelig overlevelse heterogenitet mellom forskjellige PN kategorier på samme LNR kategori (P 0,001 ). Den Harrell er C-indeksen for vår NLN kategori som intergrades LNR og LNS + var 0,6228, som var betydelig høyere enn for PN kategori (Harrell er C Indeks: 0,6113, P 0,001) eller LNR kategori (Harrell er C Indeks: 0,6194, P = 0,005 ), henholdsvis.
Konklusjon
for å vurdere prognose for tykktarmskreft, vår NLN kategori som intergrades LNR med LNS + er mer nøyaktig enn den pN kategorien eller LNR kategori, henholdsvis.
Citation: Gao P, Song yx, Wang Zn, Xu åå, Tong Ll, Zhu Jl, et al. (2012) Integrert Forhold av metastatisk til Undersøkte lymfeknuter og antall metastaser lymfeknuter inn i AJCC Staging System for tykktarmskreft. PLoS ONE 7 (4): e35021. doi: 10,1371 /journal.pone.0035021
Redaktør: Ajay Goel, Baylor University Medical Center, USA
mottatt: 14 november 2011; Godkjent: 08.03.2012; Publisert: 18 april 2012
Copyright: © 2012 Gao et al. Dette er en åpen-tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Finansiering:. Dette arbeidet ble støttet av Science Foundation National of China (nr. 30972879 og nr. 81172370), Specialized forskningsfond for doktorgradsutdanning av høyere utdanning (nr. 200 801 590 006), Foundation Natural Science i Liaoning-provinsen (nr. 20092129), Program for Scientific og teknologisk Institutt for Liaoning-provinsen (nr. 2010225032) og Program for lærerutdanning Institutt for Liaoning-provinsen (L2011137). Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
Tykktarmskreft kreft~~POS=HEADCOMP er en av de mest vanlige ondartede sykdommer [1]. Den internasjonale amerikanske Joint Committee on Cancer (AJCC) TNM staging system er i dag ansett som den sterkeste prognostiske parameter for pasienter med tykktarmskreft [2]. Lymfeknutemetastase er en av de viktigste prognostiske faktorer. Bestemmelse av optimal tilnærming til kvantifisering lymfeknute status på tykktarmskreft vil sikre nøyaktig pasient staging, slik at passende adjuvant behandling planlegging og beregning av langsiktig prognose.
I dag bare antall metastatiske lymfeknuter (LNS + ) brukes for pN kategorien av AJCC TNM system for tykktarmskreft. Dette har blitt kritisert som en overforenkling på grunn av antallet metastatiske lymfeknuter påvirkes av det totale antall av undersøkte lymfeknuter (elns) og kan øke sannsynligheten for trinnet migrasjon [3], [4]. Som vi vet, til de elns patologisk er påvist påvirke både iscenesetter nøyaktighet og onkologiske resultater i node-positive pasienter [5]. De optimale elns for pålitelig prognostisk stratifisering er mindre klar før nå. Ifølge retningslinjene fra AJCC, må minimum 10-14 lymfeknuter bli undersøkt og histopathologically vurdert i tumor prøven til adekvat vurdere lymfeknute status [6]. Høgskolen amerikanske Patologer anbefaler minst 12 lymfeknuter å bli undersøkt for tykktarmskreft [7]. Enkelte forskere har også foreslått at reseksjon av minst 13, 14 eller 15 noder var assosiert med forlenget overlevelse i tykktarmskreft for kategoriene undersøkt [8] – [10]. Dessverre, kirurger og patologer vanligvis ikke lykkes i å møte minimal nodal iscenesettelse. For de tilfeller uten at et tilstrekkelig antall av innhentede lymfeknuter, kan pN kategori ikke være nøyaktige nok.
I løpet av de siste årene, er forholdet mellom metastatisk til undersøkte lymfeknuter (LNR) har blitt studert vidt. Nesten alle forskere viste at LNR er en uavhengig prognostisk faktor som er sterkt knyttet til overlevelse av pasienter med kreft i tykktarmen og det har vært anbefalt at LNR bør anvendes i prognostisk evaluering [11] – [18]. Det er imidlertid fortsatt uklart om LNR har mer prognostisk gyldighet enn kategori AJCC pN [18], [19].
Denne studien er basert på et datasett som støttes av Surveillance, Epidemiology, og sluttresultatet ( sEER) kreftregister med 34476 saker som led tykktarmskreft. Vi fant at den LNR kategori hadde mer forutsigbar kapasitet enn pN kategori i hele grupper av pasienter. Men hvis elns var mer enn 13, den LNR kategori var ikke bedre enn pN kategori ved hjelp av intelligent kapasitet. I tillegg var det signifikant overlevelses heterogenitet mellom forskjellige PN kategorier på samme LNR kategori. Til slutt foreslo vi en ny kategori tilnærming som intergraded LNR og LNS + inn i AJCC staging system for tykktarmskreft.
Materialer og metoder
Data
Datasettet vi brukte er National Cancer Institute overvåkningsorgan, epidemiologi, og sluttresultatet (sEER) datasett, 1973-2007. SEER samler inn data om krefttilfeller fra ulike steder og kilder over hele USA. Datainnsamlingen startet i 1973 med en begrenset mengde registre og fortsetter å utvide til å omfatte enda flere områder og demografi i dag. Antallet poster i seer forskning datasettet er opp til 6127828 inkludert 5564451 ondartede tilfeller. Blant disse pasientene, mer enn 500000 pasienter led av tykk- og endetarmskreft. Pasienter med stadium III tykktarmskreft diagnostisert fra 1992 til 2003 ble valgt ut for analyse. Det primære endepunktet i studien var kreftspesifikk overlevelse
Pasienter ble ekskludert fra studien dersom de hadde. 1) en tidligere ikke-tykktarmskreft eller tykktarmskreft enn adenokarsinom eller mucinkjertler adenokarsinomer 2) gjennomgikk preoperativ stråling, fordi ble det rapportert at det totale antallet hentet lymfeknuter kan reduseres etter preoperativ chemoradiation [20]; 3) ufullstendige patologiske dataposter; eller 4) døde under den umiddelbare postoperative perioden (innen en måned)
Etter å ha brukt disse eksklusjonsstrategier, ble et datasett bestående av 34476 poster konstruert og følgende data ble registrert. alder, kjønn, rase, dybde av invasjon (bestemt ved seer s «omfanget av sykdom»), histologiske grad, antall lymfeknuter hentet, og antallet metastatiske lymfeknuter. Deretter ble LNR definert som forholdet mellom LNS + dividert med elns. For å unngå noen skjevheter som komplekset kategorien kan bli over optimalisert i sammenligningen av prediktiv kapasitet mellom ulike kategorier, modeller konstruert av kategoriene ble funnet i en opplæring sett med data, og deretter deres prediktiv kapasitet bestemmes i en test sett med data, uavhengig av treningssettet [21]. Derfor av 34476 tilfeller halvdel ble tilfeldig valgt for trening og de resterende 17 238 ble brukt til testing.
Etikk uttalelse
Vi har fått tillatelse til å få tilgang til forskningsdata filen i SEER program.
Statistical Analysis
Kontinuerlige data ble presentert som gjennomsnitt ± standardavvik (SD). Kreftspesifikk overlevelse ble analysert ved Kaplan-Meier overlevelseskurver, og sammenligninger ble gjort av log-rank test. Multivariat analyse ble utført ved hjelp av Cox modell.
Vi har evaluert prediktiv kapasitet på kategorier ved å vurdere tiltak for diskriminering. Diskriminering refererer til evnen til å skille mellom høy risiko og lav-risiko pasienter, og ble kvantifisert ved hjelp av Harrell er C statistikk, Nagelkerke R
2, Bayesian Information Criterion (BIC), og tidsavhengig kumulativ areal under kurven (AUC ) [22] – [26]. En modell med perfekt prediktiv kapasitet (sensitivitet og spesifisitet på 100%) ville ha en Harrell s C-indeks på 1,00; en kategori med høyere Harrell er C-indeksen ble ansett som mer nøyaktig i prediktiv kapasitet. Den Nagelkerke R
2-indeksen ble også brukes til å score de ulike kategoriene. R «sup> 2 representerer den andelen av variasjonen forklares med kovariabler i regresjonsmodeller. R
2 er nær en for en perfekt prediktiv modell, og nær 0 for en kategori som ikke diskriminerer mellom korte og lange overlevelsestider. Den BIC ble brukt til å vurdere den samlede prognostisk resultatene for ulike klassifiseringssystemer via bootstrap-resampling analyse. En mindre BIC verdi indikerer en mer ønskelig modell for å forutsi utfallet. AUC var et vanlig verktøy for det formål å vurdere den prediktive kraften av en kontinuerlig variabel for en binær utfall og kumulativ AUC som var en forlengelse av det til sensurerte overlevelsesdata ble anvendt for å evaluere nøyaktigheten av kategorier i overlevelse forutsigelse på ulike tidspunkt.
de cut-off verdier for undergrupper av LNR ble bestemt med Harrell er C statistikk beregnet fra treningsdatasettet [8], [22]. For å undersøke om den prediktive kapasiteten på LNR kategorien er bedre enn pN kategori med fastsatte standarder for minimal elns, ble en rekke tester utført. Det var 20 tester kjøres ved hjelp av en standard for de minimale elns fra 2 til 21. I hver test ble en Harrell er C statistikk fast bestemt på å teste prediktiv kapasitet på LNR kategorier og PN kategorier.
Sammenligning av overlevelsesraten mellom forskjellige PN kategorier stratifisert etter LNR kategorier ble kjørt til analysere heterogenitet. En log-rank test ble kjørt for å sammenligne overlevelse hos ulike PN kategorier i hver LNR kategori.
Det nye kategori (NLN) som kombinerer pN kategorien med LNR kategorien er basert på hasardratio beregnes ved Cox modell. Formelen av Cox modellen er: hvor … er en samling av Predictor variabler, LNS + og LNR i denne studien, … er regresjonskoeffisienter bestemmes av en minste kvadraters metode, og kalles hasardratio. Videre vi gruppert de beregnede risikonivået hasardratio fire og dannet vår NLN kategori og de optimale cut-off verdier for NLN kategorien ble også bestemt å bruke Harrell er C statistikk beregnet fra treningsdatasettet. Og så, sammenlignet vi prediktive kapasiteter på dette NLN kategori med singel LNR kategori og enkelt pN kategori. Videre, for å teste om NLN kategorien vil ha mer prediktive verdier uavhengig av elns, sammenligning av overlevelse mellom pasienter med. 12 elns og ≥12 elns stratifisert ved alle tre kategoriene ble kjørt
All statistiske analyser og grafikk ble utført med PASW Statistikk 18,0 programvare (SPSS, Inc., Somers, NY, USA), Sigmaplot 12.0 (Systat Software Inc), R versjon 2.14.0 (R Foundation for Statistiske Computing), Splus 8.0 ( innsikts~~POS=TRUNC Corporation, Seattle, WA, USA) og STATA MP ver.10 (StataCorp LP, College Station, TX) statistisk programvare. For all analyse, P ble 0,05 ansett som signifikant
Resultater
Ifølge syvende utgaven av UICC /AJCC TNM staging system, basert på antall positive lymfeknuter, pasienter med forskjellige. PN kategorier ble delt inn i: N1A, 34,3% (11826/34476); N1b, 33,8% (11665/34476); N2a, 19,6% (6747/34476); og N2b, 12,3% (4238/34476). Overlevelses forskjeller mellom gruppene var statistisk signifikant (
P
0,001; Tabell 1).
Basert på optimale cut-off verdiene etter retningslinjer Harrell er C statistikk henholdsvis pasienter ble delt inn i følgende LNR undergrupper: LNR1 = en LNR 0,13; LNR2 = en LNR mellom 0,13 og 0,24; LNR3 = en LNR mellom 0,24 og 0,51; og LNR4 = en LNR 0,51. Den 5-års overlevelse sank betydelig med økende LNR kategorier (P 0,001; Tabell 1).
Videre, i univariat analyse, alder, rase, histologisk grad og PT kategorier ble også identifisert som signifikant korrelert med prognose (tabell 1). I multivariat analyse ble alle clinicopathological faktorer som var signifikant korrelert med prognosen i univariat analyse vurderes. Alder, rase, histologisk grad, PT kategorier, PN kategorier, og LNR kategoriene ble bekreftet å være uavhengige prognostiske faktorer (tabell 2). Bruke Harrell er C statistikk til å teste den prediktive kapasiteten i kategorien hos alle pasienter, LNR kategoriene var betydelig bedre enn PN kategorier (Harrell er C verdi: 0,6194 vs 0,6113, henholdsvis p = 0,003).
som vist i figur 1, etter heving av standard for antall minimal elns øke fra 2 til 13, den Harrell s C indeks for LNR kategori var alltid høyere enn for pN kategori. Forskjellen mellom de prediktive kapasiteter LNR kategorier og PN kategorier var signifikant når antallet minimal elns er fra 2 til 6 (P 0,05) og forskjellen tapt statistisk signifikans når antallet minimal elns var fra 7 til 13 (P 0,05).
p verdi gjenspeiler betydningen av sammenligning mellom PN kategorier og LNR kategorier ved hjelp av ulike standarder for minimalt antall lymfeknuter undersøkt.
Ved hjelp av log-rank test, sammenligning av overlevelse mellom ulike LNR kategorier i forskjellige PN kategorier viste at det var signifikante prognostiske forskjeller mellom pasienter i forskjellige PN kategorier for en hvilken som helst LNR kategori (P 0,001, fig. 2A, 2B, 2C, 2D). Videre, som vist i figur 2E som gjenspeiler den prognostiske hazardratio basert på en Cox-modellen med LNR og LNS + som kovarianter, på samme LNR nivå, som følge av heving av LNS +, økte den prognostiske risikoforhold. Det betyr også at det var betydelig overlevelse heterogenitet mellom forskjellige PN kategorier på samme LNR kategori
(a) Overlevelseskurver for pasienter med LNR1.; (B) overlevelseskurver for pasienter med LNR2; (C) overlevelseskurver for pasienter med LNR3; (D) overlevelseskurver for pasienter med LNR4; (E) Mesh tomter reflektere prediktiv hasardratio basert på en Cox-modell med LNR og LNS + som kovariater. (F) Mesh tomter med de grønne, gule og røde flyene som undergruppe fareforhold i fire risikonivåer (hazard ratio: 1,21, 1,21 til 1,62, 1,62 til 1,72 og 1,72)
.
En Cox regresjon med både LNR og LNS + som kovariater ble kjørt for å beregne den prognostiske hazard ratio (HR). Etter å bestemme parametrene, formelen var:. Så, gruppert vi pasientene inn i fire risikonivåer i henhold til HR og dannet NLN kategorien: nLN1 = en HR 1,21; nLN2 = en HR mellom 1,21 og 1,62; nLN3 = en HR mellom 1,62 og 2,72; og nLN4 = en HR 2,72 (Fig. 2F). Pasienter med ulike NLN kategorier ble delt inn i: nLN1, 34,3% (7747/34476); nLN2, 36,0% (12395/34476); nLN3, 26,6% (9157/34476); og nLN4, 15,0% (5177/34476). Overlevelses forskjeller mellom gruppene var statistisk signifikant (P 0,001; Tabell 1). I multivariat analyse ble NLN kategorien signifikant korrelert med prognose
figurene 3A, 3B og 3C skjerm overlevelseskurver basert på tre forskjellige kategorien tilnærminger. PN kategorier, LNR kategorier og våre NLN kategorier. Vi sammenlignet Nagelkerke R
2 og Harrell er C blant de tre kategoriene. Som et resultat, NLN kategorien hadde høyest Nagelkerke R
2 (PN kategorier: 0,063; LNR kategorier: 0,065; NLN kategorier: 0,072, Tabell 3). I tillegg sammenligning av Harrell er C statistikk og BIC også avdekket at våre NLN kategorier hatt en bedre prediktiv kapasitet enn både PN kategorier og LNR kategorier (p 0,05, tabell 3). Videre resultatene av sammenligningen av kumulativ AUC viste at NLN kategoriene hadde en høyere nøyaktighet i overlevelse prognose enn både PN kategorier og LNR kategorier på alle post-operasjon tidspunkter (Fig. 4).
(a) overlevelseskurver for pasienter som klassifiseres etter AJCC PN kategorier; (B) overlevelseskurver for pasienter som klassifiseres etter LNR kategorier; (C) Overlevelseskurver for pasienter klassifisert av de nye kategoriene (NLN)
Sammenligning av overlevelse mellom pasienter med ≥ 12 elns og. 12 elns stratifisert etter all tre kategorier viste at hetrogeniteter av prognosen mellom pasienter med 12 elns og ≥12 elns på NLN kategorier var lavest blant tre kategorier. I fire PN kategorier var det signifikante overlevelses forskjeller mellom pasienter med 12 elns og ≥ 12 elns (5-års akkumulerte overlevelse: 69,0% vs. 76,4% ved N1A, p 0,001; 59,9% vs. 67,9% ved N1b, p 0,001; 44,3% vs. 57,4% ved N2a, p 0,001; 29,2% vs. 36,8% i N2b, p 0,001 fig. 5A). Selv om hetrogeniteter av prognosen mellom pasienter med 12 elns og ≥12 elns på LNR kategoriene var lavere enn for PN kategorier, var det betydelige overlevelses hetrogeniteter i fire LNR kategorier (5-års akkumulerte overlevelse: 72,5% vs. 74,7% på LNR1, p = 0,017, 69,0% vs. 64,0% ved LNR2, p 0,001; 59,1% vs. 52,3% ved LNR3, p 0,001; 41,8% vs. 28,7% ved LNR4, p 0,001 fig. 5B) . Motsatt var det ingen signifikant overlevelses hetrogeniteter mellom pasienter med 12 elns og ≥ 12 elns på nLN2 og nLN3 (5-års akkumulerte overlevelse: 67,4% vs. 66,6% ved nLN2, p = 0,422, 54,3% vs. 52,7% ved nLN3, p = 0,268). Det var overlevelses forskjeller i nLN1 og nLN4 (5-års akkumulerte overlevelse. 72,9% vs. 76,3% ved nLN1, p = 0,001, 39,2% vs. 29,3% ved nLN4, p 0,001; figur 5C).
(a) Overlevelseskurver kurver~~POS=HEADCOMP stratifisert etter AJCC PN kategorier; (b) Overlevelseskurver stratifisert etter LNR kategorier; (C) Overlevelseskurver stratifisert etter de nye kategoriene (NLN). De blå linjene representerer overlevelseskurver for pasienter med 12 elns, og de gule linjene representerer overlevelseskurver av pasienter med ≥ 12 elns. De fem-års akkumulerte overlevelse (5YSR) for pasienter ble også presentert.
Diskusjoner
I løpet av de siste årene, har LNR blitt studert mye i prognostisk analyse av tykktarmskreft . Nesten alle forskere viste at LNR er en uavhengig prognostisk faktor. Det er imidlertid fremdeles uklart om LNR kategorien har mer prognostisk gyldighet enn AJCC pN kategori [18], [19]. I vår studie sammenlignet vi den prediktive kapasiteten i LNR kategori med at av pN basert på seeren datasett. Vi fant ut at LNR kategorien var betydelig bedre enn pN kategori i prediktiv verdi i hele grupper av pasienter (Harrell er C Indeks: 0,6194 vs 0,6113, henholdsvis p = 0,003). Dette resultatet var i likhet med tidligere studier [14], [15], [17], [26], [27].
Det er imidlertid fortsatt debatt om hvorvidt LNR har mer prognostisk gyldighet enn AJCC pN kategorien dersom den elns er nok. Priolli et al. analyserte den prognostiske verdi av LNR i pasienter med ikke mindre enn 12 elns og multivariat analyse viste at både LNR og spredning til lymfeknuter var uavhengige prognostiske faktorer. Videre spredning til lymfeknuter oppnådd en høyere «score» enn den LNR [16]. Nylig, basert på seer datasettet, Chen et al. sammenlignet prognostiske verdiene av LNR kategorier med at av PN kategoriene i pasienter med ikke mindre enn 12 elns. Multivariat analyse viste at både LNR og spredning til lymfeknuter var uavhengige prognostiske faktorer. De foreslo at LNR kategoriene hadde bedre prognostisk verdi enn PN kategorier av den grunn at LNR kategoriene hadde en høyere risikoforhold enn det PN-kategorier [28]. I denne studien fant vi at når minimal elns var ikke mindre enn 14, prediktiv kapasitet PN kategoriene var enda høyere enn de LNR kategorier, selv om forskjellen ikke er signifikant statistisk. Det betydde at LNR kategorien var ikke bedre enn pN kategori i prediktiv fangenskap hele tiden. Kanskje dette resultatet kan bli påvirket av cut-off verdi av LNR kategorier, mens den optimale cut-off verdi for LNRs ikke har fått konsensus [29] og cut-off verdier brukt i denne studien ble søkt etter statistikk metode for å sikre virkningsgraden.
Dessuten ble det bekreftet at det ikke var signifikant overlevelse heterogenitet blant forskjellige PN kategorier på samme LNR kategori. Ved hjelp av log-rank test, sammenligning av overlevelse mellom ulike LNR kategorier i forskjellige PN kategorier viste at det var signifikante prognostiske forskjeller mellom pasienter i ulike PN kategorier for alle LNR kategori (P 0,001 Fig. 2A, 2B, 2C, 2D ). Derfor er det ikke er vitenskapelig nok dersom pN kategori er ganske enkelt erstattet med LNR kategori. Resultatet av Cox modell med LNR og LNS + som kovariater støttet også denne oppfatningen (Fig. 2E). Ikke desto mindre, den prognostiske verdi av LNR kunne ikke bli ignorert. Kanskje en kategori som integrert LNR med LNS + er betydelig.
I lys av disse betraktningene, en Cox regresjon med både LNR og LNS + som kovariater ble kjørt for å beregne den prognostiske hazard ratio (HR). Etter beregningen av parametrene, med formel: ble erholdt. Både LNR og LNS + ble henvist av denne formelen, og den store datasett er brukt i denne studien Kontroller at parametrene 1,1875 og 0.0484 var nøyaktig. Og så, fordelt vi beregnet HR i fire risikonivåer og dannet vår nye kategori (NLN): nLN1 = en HR 1,21; nLN2 = en HR mellom 1,21 og 1,62; nLN3 = en HR mellom 1,62 og 2,72; og nLN4 = en HR . 2.72
Overlevelses forskjeller mellom gruppene var statistisk signifikant (P 0,001). Videre, ved hjelp av tre statistiske metoder; dvs. Nagelkerke R «sup> 2, Harrell s C og BIC, bekreftet vi effektiviteten av nln kategori og sammenlignet den med LNR kategorier og PN kategorier, respektivt. Vi fant ut at NLN kategorien hadde høyere prediktiv kapasitet enn de to andre kategoriene (Tabell 3). Videre basert på sammenligning av kumulative AUC, fant vi at NLN kategoriene hadde en høyere nøyaktighet i overlevelse prognose enn både PN kategorier og LNR kategorier på alle etter operasjonen tidspunkter (Fig. 4). Videre, sammenlignet med pn og LNR kategorier nln kategori hadde mer verdi i reduksjon av heterogeniteten av prognose forårsaket av utilstrekkelig elns. I denne studien fant vi signifikante hetrogeniteter av prognose mellom pasienter med 12 elns og ≥12 elns på alle fire PN og LNR kategorier (figur 5A, 5B.). Derimot var det ingen hetrogeniteter av prognose mellom pasienter med 12 elns og ≥12 elns på nLN2 og nLN3 av NLN kategori (figur 5C.). Til en viss grad kan NLN kategorien brukes til å motvirke ufullstendig nodal vurdering for patologisk evaluering og øke nøyaktigheten prognostisk predication uavhengig av elns. Disse funnene indikerer at NLN kategoriene var egnet til å forutsi prognosen for pasienter med tykktarmskreft. Og så, basert på NLN kategorien, pasientene kan få noen klinisk nytte av nøyaktig anslag på langsiktig prognose og passende adjuvant behandling planlegging.
Vår studie har noen begrensninger. Det er en retrospektiv utforskende studie basert på Seer data. Klinisk og patologisk pasientinformasjon kan være heterogene siden seer samler informasjon fra 12 populasjonsbaserte kreftregistre. På den annen side, blir data på adjuvant terapi begrenset til informasjon om strålebehandling bare, og det ble rapportert at det totale antall hentede lymfeknuter kan reduseres etter preoperativ kjemoterapi [20]. Dessuten er det en mangel på informasjon på andre faktorer som er relatert til det totale antall hentet lymfeknuter, slik som BMI-indeksen [28]. Dette gjør noen subgruppeanalyse umulig. Videre er ekstern validering ved hjelp av andre kilder til data med tilstrekkelig patologisk informasjon som er nødvendig.
Vi konkluderer med at for å vurdere prognose for tykktarmskreft, vår NLN kategori som intergrades LNR med LNS + er mer nøyaktig enn PN kategori eller LNR kategori, henholdsvis.
