Abstract
Bakgrunn
I behandlingen av lungekreft, en nøyaktig estimering av pasient klinisk resultat er avgjørende for å velge en passende løpet av behandlingen. Det er viktig å utvikle en prognostisk stratifisering modell som kombinerer kliniske, patologiske og demografiske faktorer for individuell klinisk beslutningstaking.
Metodikk /hovedfunnene
Totalt 234,412 pasienter diagnostisert med adenokarsinomer eller plateepitelkreft karsinomer i lunge eller bronkie mellom 1988 og 2006 ble hentet fra seer database for å konstruere en prognostisk modell. En modell ble utviklet ved å estimere en Cox-modell på 500 bootstrapped prøver. To modeller, en bruker scenen alene og en annen omfattende modell ved hjelp av flere kovariater ble konstruert. Den omfattende modell konsekvent bedre resultater enn modellen med scenen alene prognostisk stratifisering og på Harrell er C, Nagelkerke R
2, og Brier Poeng i hele pasientgruppen så vel som i spesifikke behandlingsmetoder. Spesielt den omfattende modell genereres forskjellige prognostiske grupper med distinkte postoperativ overlevelse (log-rank
P
0,001) innen kirurgisk stadium IA og IB pasienter i Kaplan-Meier analyser. To ekstra pasient kohorter (
n
= 1991) ble brukt som en ekstern validering, med omfattende modell igjen gått modellen ved hjelp av scenen alene med hensyn til prognostisk lagdeling og de tre evaluerte beregninger.
Konklusjon /Betydning
Disse resultatene viser muligheten for å bygge en nøyaktig prognostisk modell som kombinerer flere kliniske, patologiske, og demografiske faktorer. Den omfattende modell forbedrer individuell prognose på AJCC svulst staging og er robust på tvers av en rekke behandlingsmetoder, spekteret av pasientens risiko, og i nye pasient kohorter
Citation. Putila J, Remick SC, Guo NL ( 2011) kombinere kliniske, patologiske, og demografiske faktorer foredler prognosen for lungekreft: En populasjonsbasert studie. PLoS ONE 6 (2): e17493. doi: 10,1371 /journal.pone.0017493
Redaktør: Ewout Steyerberg, University Medical Center i Rotterdam, Nederland
mottatt: 01.09.2010; Godkjent: 07.02.2011; Publisert: 25 februar 2011
Copyright: © 2011 Putila 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:. Denne studien ble finansiert av NIH NLM R01LM009500 (PI: Guo) og NCRR P20RR16440 og Supplement (PD: Guo). 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
Lungekreft er en av de mest aggressive krefttyper og konsekvent den ledende årsak til kreft-relaterte dødsfall i USA for både menn og kvinner. Det er rundt 215 000 nye tilfeller og 161.000 dødsfall årlig [1]. Ikke-småcellet lungekreft (NSCLC) står for ca 80% av lungekrefttilfeller. Selv tumor stadium er sterkt prediktiv for å overleve i de fleste tilfeller, er det ikke forklare tydelig variasjon i behandlingsresultat innen pasienter av samme scene. Foreløpig er kirurgi den viktigste behandlingsalternativ for pasienter med stadium I NSCLC. Men 35-50% av stadium I NSCLC pasienter vil få tilbakefall innen fem år [2], [3], som er den viktigste årsaken til behandlingssvikt, dvs. død av lungekreft. Det er fortsatt et uløst utfordring for leger å pålitelig identifisere pasienter med høy risiko for svulst tilbakefall som kandidater for adjuvant kjemoterapi.
Nyere studier har benyttet en rekke opplysninger i tillegg til tumorstadium for prognostisk stratifisering og prediksjon av behandlingsresultat [4] – [12]. Prognostiske faktorer som alder, kjønn, og tumor karakter, har vist seg å være sterkt forbundet med overlevelse. Alder er et vel etablert risikofaktor for utvikling av lungekreft, og kan også påvirke den type behandling mottas enten på grunn av medisinsk dekning eller eksistensen av ko-morbide tilstander som utelukker visse terapier [13], [14]. Hanner diagnostisert med lungekreft konsekvent oppleve dårligere overlevelse enn gjør kvinner [15]. Denne kjønnsforskjellen vedvarte selv når man kontrollerer for andre variabler som tumor stadium, alder ved diagnose og behandling.
Race har også vist seg å være en signifikant prediktor for overlevelse, med asiater og Stillehavsøyene opplever bedre overlevelse i både potensielle [16] og befolkningsbaserte studier [17]. Mens sykdommen mekanisme og genetisk bakgrunn ikke er godt karakterisert, konsistensen av dette funnet er nyttig når det gjelder forutsigelse og behandling.
Den nye bruken av genetiske markører kan gjøre det mulig for leger å ta behandling på grunn av de spesielle egenskapene av enkeltpasienter og deres svulster, i stedet for befolkningsstatistikken [18]. Denne studien presenterer en alternativ vei å forbedre personlig prognose av NSCLC ved å kombinere kliniske, patologiske, og demografiske faktorer i en populasjonsbasert studie (
n
= 234412). Denne omfattende modellen ble testet over en rekke behandlingsmetoder og blindt validert på flere separate pasient kohorter (
n
= 1991). Den omfattende modell oppnådd en betydelig forbedring i forutsigelse sammenlignet med AJCC tumor klargjøringssystem inkludert tilfeller omdannet til AJCC 7
th Edition [19]. Denne pasientutvelgelse ordningen kunne integreres med fremtidig klinisk validerte prognostiske gen signaturer for personlig prognose av NSCLC.
Metoder
Kjøp av pasient Kohorter
En kohort av pasienter diagnostisert med lungekreft ble hentet fra overvåkings epidemiologi og sluttresultatet (sEER) database [20]. Seeren databasen er et aggregat av registerdata fra bestemte geografiske områder som dekker om lag 26 prosent av den amerikanske befolkningen, og inneholder kliniske, demografiske, behandling og oppfølging informasjon for en rekke kreftformer. Kravene til inkludering i studien inkluderte en diagnose av primær lunge adenokarsinom (ICD-O-3 8140-8380) eller plateepitelkarsinom (ICD-O-3 8050-8080) mellom årene 1988 og 2006, samt tilgjengelige data på tumorstadium, svulst klasse, rase, alder, kjønn, sykdomsspesifikk overlevelse, og behandling. Pasienter som ble diagnostisert via obduksjon eller dødsattest, eller hadde ingen gyldige overlevelsesdata ble ekskludert fra analysen. Totalt 234,412 pasienter oppfylte inklusjonskriteriene. Pasienter iscenesatt ved hjelp av 6
th utgaven av AJCC iscenesettelse, generelt 2004 og nyere diagnoser, ble omkodet til 7
th edition basert på de foreslåtte iscenesettelse endringer i AJCC Staging Manual [19] og informasjon om tumorstørrelse , forlengelse, metastaser, og spredning til lymfeknuter funnet i seer database der det er mulig. Totalt 58,634 tilfellene var i stand til å bli konvertert fra 6
th til 7
th utgave.
To ekstra pasient kohorter ble også brukt som valideringssett. De identifiserte data for totalt 1,552 pasienter behandlet ved Mary Babb Randolph Cancer Center ved West Virginia University 1990-2009 med plateepitelkarsinom (
n
= 758) eller adenokarsinom (
n
= 794) ble erholdt. Studien ble godkjent med en IRB dispensasjon fra West Virginia University. Ifølge HIPAA regulering, kan avidentifisert klinisk informasjon brukes i forskning uten samtykke fra pasientene. Totalt 439 lunge adenokarsinom saker ble også hentet fra Shedden et al [21] for pasienter med stadium I-IIIB kreft. Disse pasientene ble behandlet i H. Lee Moffitt Cancer Center, University of Michigan Comprehensive Cancer Center, Dana-Farber Cancer Institute, og Memorial Sloan-Kettering Cancer Center. Pasienter har gitt samtykke. Disse dataene har blitt publisert i Shedden et al [21] før. Det er ikke klart om pasientene har gitt skriftlig eller muntlig samtykke. Protokollene ble godkjent med Institutional Review Boards (IRB-Med) av den respektive institutter.
Konvertering av Cases å AJCC 7
th Edition
tilfeller diagnostisert fra 2004 og framover var i stand til å være konvertert til AJCC 7
th Edition. Den opprinnelige TNM staging informasjon om tumorstørrelse og utvidelse (T), lymfeknutestatus (N), og fjernmetastaser (M) ble hentet fra seeren data. Ved hjelp av denne informasjonen, T, N og M classifiers ble omkodet i henhold til de nye retningslinjene [19] og deretter brukt til å bestemme AJCC 7
th Edition scenen.
Model Konstruksjon og Statistiske analyser
sykdomsspesifikk overlevelse ble analysert først og fremst ved hjelp av en Cox modell. Modellen beregner effekten av kovariabler av tid inntil en hendelse, i dette tilfelle døde etter en diagnose. Fire modeller, en for hver av de histologi og AJCC iscenesettelse kombinasjoner, ble estimert. Totalt 500 bootstrapped prøvene like i størrelse til den opprinnelige adenokarsinom og plateepitelkarsinom pasient kohorter ble konstruert. Denne metoden har blitt sett å være bedre enn split-sample teknikker [22], og generelt produserer mindre partisk estimater med en mindre varians. En Cox modellen ble da passe på hver bootstrapped prøve. For å bestemme fordelen med å bruke andre kovarianter i tillegg til AJCC stadium, ble to sett med kovariabler brukt i modellen evalueringen. Den første inneholdt informasjon om tumorstadium og klasse, pasientens alder, rase og kjønn. Den andre inneholdt bare informasjon om tumorstadium og ble brukt som en modell for nåværende klinisk praksis. Den endelige treningsmodell anvendes middelverdien av alle koeffisienter som genereres fra bootstrapped prøver, som fordelingen av fare score var normal. Fare score ble beregnet for hver pasient i de originale prøvene basert på den endelige modellen konstruert av midlene. Formelen som brukes for å spesifisere modellen er vist nedenfor, som viser forholdet mellom fare
h
for pasienten
i
på tidspunktet
t Hotell og koeffisientene, beta, for kovariatene 1 gjennom
k
med verdier på
x
.
i den prognostiske kategorisering, ble cutoff verdier definert fra bootstrapped prøver å stratifisere pasienter i en høy-, lav-, eller middels risikogruppe basert på deres individuelle fare score. De Cox-modell og cutoff-verdier ble brukt til den opprinnelige kohorten for validering. Den prognostiske kategorisering ble evaluert med Kaplan-Meier overlevelsesfunksjonen, der den estimerte andelen overlevende
S
når som helst
t
er lik andelen ikke-sensurert tilfeller
n
overlevende intervallet
i
mindre antall dødsfall
d
i dette intervallet, som i følgende formel:
Pasienter fortsatt levende eller døde som følge av urelaterte årsaker ble sensurert ved tidspunktet for siste oppfølging eller død, respektivt. Intern ytelsen ble målt ved hjelp Harrell er C, Nagelkerke R
2, og Brier Poeng. Harrell s C er et mål på overensstemmelse som representerer arealet under en ROC-kurve i området mellom 0 og 1, med høyere score indikerer større samstemmighet [23]. ROC-kurver ble brukt i modellevaluering med
Proc
pakke i R. statistisk signifikans (
P-
verdi) av differansen mellom områdene under kurvene ble beregnet ved hjelp av DeLong metode i samme pakke. Et større område i dette tilfellet viser en forbedret prediktiv evne. Nagelkerke R
2 er funksjonelt lik R
2 verdi i lineære modeller, som varierer mellom 0 og 1 med høyere verdier forklarer mer varians, med denne varianten blir beregnet på log-sannsynligheten skala. Den Brier stillingen representerer gjennomsnittet prediksjonsfeil, som strekker seg fra 1 til 0, med lavere verdier indikerer en lavere gjennomsnittlig feil. Betydningen av risikogruppen stratifisering ble bestemt ved hjelp av en log-rank test av Kaplan-Meier-funksjonen. Den log-rank test bruker krysstabeller ved hver observasjonsperiode for å avgjøre om en betydelig forskjell mellom to overlevelsesfunksjoner. Modellen bygget ved hjelp av treningssettet ble deretter ytterligere validert på seeren under kohorter samt pasienter fra MBRCC og direktørens Challenge kohorter [21], uten å re-estimering parametre i modellen eller tidsavgrensninger. Statistiske analyser ble utført med
pamr
,
pec
,
Design
, og
overlevelses
pakker i
R
v2.11.0 .
Resultater
Denne studien fokuserer på to store celletyper av NSCLC, lunge adenokarsinom og plateepitelkarsinom. For hver celletype, ble en omfattende modell konstruert for å inkludere den foregående AJCC klargjøringssystemet (3
rd og 6
th utgaver) og strømmen AJCC 7
th edition. De kliniske karakteristika for seeren pasientpopulasjonen er angitt i tabell 1, og to eksterne valideringskullene er oppsummert i tabell 2. bootstrapped modellen ble brukt til å generere en fare poengsum for hver pasient i de testdata som en blindet validering. De tidligere definerte parametere og cutoffs ble brukt til å stratifisere pasienter i den opprinnelige kohorten inn i tre risikogrupper basert på fare score på hver pasient. Den prognostiske kategorisering av omfattende modellen ble sammenlignet med flere utgaver av AJCC iscenesettelse system. Nærmere bestemt ble det lav-risikogruppe definert ved den omfattende modell sammenlignes med AJCC stadium I; mellom-risikogruppen ble sammenlignet med AJCC stadium II og IIIA; mens høyrisikogruppen ble sammenlignet med AJCC stadium IIIB /IV. Betydelig lengre overlevelse i lav-risiko gruppe eller vesentlig dårligere overlevelse i høyrisikogruppen ble ansett for å være en forbedring i prognostication hjelp av omfattende modell. Modellene ble konstruert ved å ta gjennomsnittet av hver koeffisient fra en Cox modell passer på 500 bootstrapped prøver av hver original kohort. Dette resulterte i en total av fire modeller, en for hver av de to AJCC stillassystemer kombinert med to hoved NSCLC-celletyper. Disse modellene ble testet på de originale prøvene i sin helhet, under kohorter representant for fire store behandlingsmetoder, og to eksterne kohorter.
I den totale pasientpopulasjonen, tidligere stadium ved diagnose var signifikant relatert til sykdomsspesifikk overlevelse i en univariat Cox modell i både adenokarsinom og plateepitelkarsinom for hver AJCC Staging system (
P
0,05). I multivariate analyser AJCC scenen, svulst klasse, pasientens alder, rase og kjønn var betydelig. Spesielt lavere svulst klasse, yngre alder ved diagnose, og er av Asia /Pacific Islander nedstigningen ble alle signifikant assosiert med økt overlevelse (
P
0,05). Være mann eller å ha et senere stadium ved diagnose var assosiert med en dårligere resultat i alle grupper. Den omfattende modell som omfatter alle disse faktorene viste signifikant bedre prognostisk kategorisering sammenlignet med AJCC iscenesettelsen systemet, inkludert den nyeste utgaven som er beskrevet nedenfor.
Pasientene ble deretter inndelt i en av fire behandlingskategorier basert på behandling rekord i seer database. Disse kategoriene var kirurgi, stråling, kirurgi med stråling, og ingen behandling oppført. For enkelthets skyld ble denne bestemmelse på grunnlag av tilstedeværelse eller fravær av en hvilken som helst kirurgisk prosedyre eller stråling, uavhengig av den spesifikke fremgangsmåten.
Pasient lagdeling for lungeadenokarsinom (den AJCC 3
rd og 6
th utgave)
det er totalt 150,158 lunge adenokarsinom pasienter iscenesatt med 3
rd og 6
th AJCC Editions møtte kriteriene for inkludering. Harrell er c statistikk ble beregnet for både modellen ved hjelp av scenen alene og omfattende modell ved hjelp av flere kovariater. Den omfattende modell hadde en høyere C statistikk (0,732) sammenlignet med scenen eneste modellen (0,694), samt viser bedre prediksjon av fem-års overlevelse etter første behandling i ROC-kurver (
P
0,0001 fig. 1A). En tilsvarende forbedring ble sett for Nagelkerke R
2 (0,294 vs 0.253) og Brier score (0,134 g 0,143)
P
. 0,05 indikerer at hele modellen er betydelig mer nøyaktig forutsi sykdomsspesifikk overlevelse enn tumorstadium.
analysen sammenligner resultatene for hver modell på behandlings undergrupper viste også en tilsvarende forbedring i prediksjonsevne med den omfattende modell. Hos pasienter som fikk kirurgi uten stråling, omfattende modell hadde gjennomgående bedre estimater for Harrell er C (0,768 g 0,723), Nagelkerke R
2 (0,225 g 0,173) og Brier Score (0,206 g 0,210). En tilsvarende forbedring, oppsummert i tabell 3, 4 og 5, ble observert hos pasienter som får strålebehandling uten kirurgi, kirurgi med strålebehandling, og de med ingen behandling oppført.
Den lave -risk gruppe spådd av omfattende modell levde betydelig lengre enn stadium i pasienter, med en gjennomsnittlig overlevelse på 69,6 versus 57,2 måneder (log-rank
P
0,0001). I tillegg høyrisikogruppen spådd av omfattende modell hadde signifikant dårligere overlevelse enn stadium IIIB /IV pasientgruppen, med en gjennomsnittlig overlevelse på 5,6 måneder sammenlignet med 11,9 måneder (log-rank
P
0,0001), som vist i fig. 2C og 2D.
a) Histogram av Fare Scores hentet fra den omfattende modell. b) Sannsynligheten for å dø av lungekreft før 24 måneder basert på Fare Poeng beregnet ved hjelp av omfattende modell. c) Kaplan-Meier overlevelses tomter for lav-, mellomliggende-og høyrisikogrupper bestemmes av omfattende modell (blå) og AJCC staging alene (oransje). d) Gjennomsnittlig overlevelse av hver gruppe i måneder, med log-rank
P
-verdier vist. L: lav risiko; Int: middels risiko; H: høy-risiko definert ved den fullstendige modellen. Stage eneste modellen inneholder pasient med trinn 1, 2, 3a, 3b og 4. e) Kaplan-Meier overlevelses tomter for hver risikogruppe hos pasienter som fikk kirurgi uten stråling. f) Gjennomsnittlig overlevelse for risikogrupper hos pasienter som fikk kirurgi uten stråling. L: lav risiko; Int: middels risiko; H: høy risiko. Stage eneste modellen inneholder pasient med trinn 1, 2, 3a, 3b og 4.
For lunge adenokarsinom pasienter som fikk kirurgi uten stråling, omfattende modell var i stand til å forbedre den prognostiske evne AJCC iscenesettelse for lav-risiko pasienter med en gjennomsnittlig overlevelse på 72,4 versus 62,3 måneder (log-rank
P
0,0001). Pasienter i høyrisikogruppen hadde en gjennomsnittlig overlevelse på 13,3 versus 30,6 måneder for omfattende og scene alene modeller, henholdsvis (log-rank
P
0,0001). Den middels risikogruppe definert av omfattende modell viste signifikant bedre prognose enn stadium II og III pasienter (log-rank
P
0,0001, Fig. 2E og 2F). Lignende resultater ble observert i pasienter som fikk andre behandlingsmuligheter (resultater ikke vist). Spesielt for pasienter som fikk både kirurgi og strålebehandling, stråling uten kirurgi, eller ingen behandling, kan den omfattende modell identifisere pasienter med høyere risiko som kandidater for adjuvant kjemoterapi, mens det kan spare lav-risiko pasienter fra unødvendig aggressiv behandling.
Lung adenokarsinom tilfeller omdannes til AJCC 7
th edition
det er totalt 38,426 lunge adenokarsinom sakene ble omgjort til AJCC 7
th utgaven. Det er viktig å merke seg at de konverterte sakene representerer en mye mindre kohort og har kortere oppfølgingstid forhold til AJCC 3
rd og 6
th Edition kohorter. Når du vurderer hele pasientprøven, Harrell er C for omfattende modell versus scenen eneste modellen (0,763 g 0,731), prediksjon av overlevelse på 30 måneder (
P
. 0,0001, figur 1C), Nagelkerke R
2 (0,305 g 0,274) og Brier score (0,144 g 0,150) ble alle forbedret. Disse effektene vedvarte når man vurderer de fire pasientunderkullene definert av behandlingsform, selv om resultatene for begge modeller ble likeledes redusert i forhold til det opprinnelige system staging. Pasienten sub-kohort med ingen behandling oppført utført verste på alle tre beregninger. En forbedring i den prognostiske kategorisering lik den som ble observert i de uomvendte tilfeller (den AJCC 3
rd og 6
th staging) ble funnet for den generelle befolkningen og spesifikke behandlingsmetoder (Fig. 3). Når du vurderer alle behandlinger lav-risikogruppe spådd av omfattende modell hadde en gjennomsnittlig overlevelse på 16,4 måneder sammenlignet med 15,3 måneder for stadium I av AJCC 7
th edition (log-rank
P
0,0001). Prediksjon av høyrisikogruppen ble også betydelig forbedret med en gjennomsnittlig overlevelse på 2,0 måneder for omfattende modell og 3,6 måneder for stadium IIIB /IV (log-rank
P
0,0001).
a) Histogram av Fare Scores hentet fra den omfattende modell. b) Sannsynligheten for å dø av lungekreft før 24 måneder basert på Fare Poeng beregnet ved hjelp av omfattende modell. c) Kaplan-Meier overlevelses tomter for lav-, mellomliggende-og høyrisikogrupper bestemmes av omfattende modell (blå) og AJCC staging alene (oransje). d) Gjennomsnittlig overlevelse av hver gruppe i måneder, med log-rank
P
-verdier vist. e) Kaplan-Meier overlevelses tomter for hver risikogruppe hos pasienter som fikk kirurgi uten stråling. f) Gjennomsnittlig overlevelse for risikogrupper hos pasienter som fikk kirurgi uten stråling. L: lav risiko; Int: middels risiko; H: høy-risiko definert ved den fullstendige modellen. Stage eneste modellen inneholder pasient med trinn 1, 2, 3a, 3b og 4.
For lunge adenokarsinom pasienter som fikk kirurgi uten stråling, omfattende modell betydelig forbedret prognostication i lav-risikogruppen (16,5 versus 16,0 måneder, log-rank
P
0,0001). Den høyrisikogruppen hadde en gjennomsnittlig overlevelse på 4,3 måneder for omfattende modell og 8,9 måneder for stadium IIIB /IV (log-rank
P
0,0001)). Den omfattende modellen var også i stand til å forbedre prognostication for både høyt og lavt risikogrupper hos pasienter som fikk både kirurgi og strålebehandling eller ingen behandling (P 0,05), og i høyrisikogruppen for pasienter som får strålebehandling uten kirurgi (
P
0,0001). Forutsigelse ved bruk av den omfattende modell samsvarende eller forbedret ikke-signifikant på scenen eneste modell i pasientprøvene som ikke oppnådde signifikans (resultater ikke vist).
forutsigelse av squamous celle lungekreft (den AJCC 3
rd og 6
th edition)
det er totalt 84,254 squamous celle lungekreft pasienter diagnostisert med ACC 3
rd og 6
th iscenesettelse system oppfylte inklusjonskriteriene. Utførelse av både omfattende og scene bare modellene ble noe redusert i forhold til de adenokarsinom pasienter i den generelle pasientprøve. Men det var fortsatt en forbedring i den totale behandlings kohorten ved bruk av omfattende modell på Harrell er C (0,722 g 0,706), prediksjon av fem-års overlevelse i ROC-kurver (
P
. 0.0001Fig 1B ), Nagelkerke R
2 (0,289 g 0,274), men ikke på Brier score (0,119 g 0,119). Det var en tilsvarende forbedring i underkullene definert av behandlingsform, med den omfattende modell gir så gode eller bedre enn den trinnet eneste modell i alle underkullene. I den totale kohorten, lav-risikogruppe definert av omfattende modell hadde en gjennomsnittlig overlevelse på 51,3 måneder versus 45,7 måneder i stadium I plateepitelkarsinom lungekreft (log-rank
P
0,0001). Den høyrisikogruppen hadde en gjennomsnittlig overlevelse på 1,7 måneder versus 4,7 måneder på scenen IIIB /IV pasienter (log-rank
P
0,0001).
Lignende resultater ble funnet når man sammenligner bare de som fikk kirurgisk behandling, med lav-risikogruppe spådd av omfattende modell overlevende et gjennomsnitt på 58,2 måneder sammenlignet med 55,3 måneder for stadium i pasienter (log-rank
P
0,0001), og den høye -risk gruppe overlevende et gjennomsnitt på 1,2 versus 9,3 måneder på scenen IIIB /IV pasienter (log-rank
P
0,0001, fig. 4E og 4F). Lignende resultater ble også observert for plateepitelkarsinom lungekreftpasienter som fikk kirurgi og stråling, stråling uten kirurgi, og ingen behandling (resultater ikke vist) med omfattende modell forbedrer prognostication blant høyrisikopasienter i alle tre prøvene (log-rank
P
0,05), og i lav-risiko pasienter for de som fikk kirurgi med strålebehandling eller ingen behandling (log-rank
P
. 0,05)
a) Histogram Fare Scores hentet fra omfattende modell. b) Sannsynligheten for å dø av lungekreft før 24 måneder basert på Fare Poeng beregnet ved hjelp av omfattende modell. c) Kaplan-Meier overlevelses tomter for lav-, mellomliggende-og høyrisikogrupper bestemmes av omfattende modell (blå) og AJCC staging alene (oransje). d) Gjennomsnittlig overlevelse av hver gruppe i måneder, med log-rank
P
-verdier vist. e) Kaplan-Meier overlevelses tomter for hver risikogruppe hos pasienter som har mottatt kirurgi uten stråling. f.) Gjennomsnittlig overlevelse for risikogrupper hos pasienter som fikk kirurgi uten stråling. L: lav risiko; Int: middels risiko; H: høy-risiko definert ved den fullstendige modellen. Stage eneste modellen inneholder pasient med trinn 1, 2, 3a, 3b og 4.
plateepitel lungekreft tilfeller omdannes til AJCC 7
th Edition
Totalt 20,208 plateepitelkreft lungekreft tilfeller kan bli konvertert til AJCC 7
th utgaven. Tippe var lik eller bedre når du bruker omfattende modell på alle tre beregninger og i alle behandlings kohorter vurderes, men forskjellen mellom de to modellene var marginal i noen tilfeller. Den mest markert forbedring i forutsigelse var i sub-kohort av pasienter som får kirurgi uten stråling. For denne gruppen, den omfattende modell utkonkurrerte scenen eneste modellen på Harrell er C (0,689 vs 0.670), prediksjon av overlevelse på 30 måneder (
P
. 0,0001, figur 1D), Nagelkerke R
2 (0,064 g 0,055), og marginalt på Brier score (0,113 g 0,114).
den lave risikogruppe spådd av omfattende modell levde et gjennomsnitt på 14,7 måneder, som representerer en betydelig bedre prognose enn gjennomsnittet overlevelse på 13,7 måneder i fase i pasienter (log-rank
P
0,0001). Den høyrisikogruppen hadde et gjennomsnitt på 1,8 versus 3,0 måneder sammenlignet med stadium IIIB /IV pasienter (log-rank
P
0,0001).
Hos pasienter som får kirurgi uten stråling, den omfattende modell spådd en gjennomsnittlig overlevelse på 15,7 måneder for lav-risikogruppen versus 15,2 måneder for stadium i (log-rank
P
= 0,0114). Gjennomsnittlig overlevelse av høyrisikogruppen var ikke signifikant forskjellig fra det av stadium IIIB /IV (
P
= 0,8764), delvis på grunn av den lille størrelsen på utvalget og kort oppfølgingstid, selv om omfattende modell viste en ikke-signifikant forbedring av 5,0 versus 7,8 måneder. Disse resultatene er oppsummert i fig. 5. Hos pasienter som behandles med stråling uten kirurgi eller stråling med kirurgi, ble prognostisk kategorisering forbedret bare i høyrisikogruppen, med en gjennomsnittlig overlevelse på 2,1 versus 3,2 måneder og 2,4 versus 6,1 måneder, sammenlignet til scenen alene (log rank
P
= 0,0136;. resultater ikke vist)
a) Histogram av Fare Scores hentet fra den omfattende modell. b) Sannsynligheten for å dø av lungekreft før 24 måneder basert på Fare Poeng beregnet ved hjelp av omfattende modell. c) Kaplan-Meier overlevelses tomter for lav-, mellomliggende-og høyrisikogrupper bestemmes av omfattende modell (blå) og AJCC staging alene (oransje). d.) Gjennomsnittlig overlevelse av hver gruppe i måneder, med log-rank
P
-verdier vist. e) Kaplan-Meier overlevelses tomter for hver risikogruppe hos pasienter som fikk kirurgi uten stråling. f.) Gjennomsnittlig overlevelse for risikogrupper hos pasienter som fikk kirurgi uten stråling. L: lav risiko; Int: middels risiko; H: høy-risiko definert ved den fullstendige modellen. Stage eneste modellen inneholder pasient med trinn 1, 2, 3a, 3b og 4.
Behandling utvalg for stadium I pasientenes
Pasienter med stadium I kreft som ble behandlet med kirurgi uten stråling det ble tatt ut for ytterligere analyse for å bestemme hvorvidt den omfattende modell kunne identifisere et tidlig stadium i pasienter som kan dra nytte av en mer aggressiv terapi. Scenen I kullet ble deretter ytterligere separert i stadium IA og IB pasienter med koeffisientene fra den omfattende modell blir brukt for å teste evnen av de andre faktorer for å stratifisere en forholdsvis homogent sett av pasientene. Høy og lav-risikogruppe medlemskap ble definert i forhold til median fare poengsum for hvert kull. For adenokarsinom den omfattende modell var i stand til å stratifisere stadium IA og IB med både 3
rd og 6
th Editions samt 7
th Edition (log-rank
P
0,0001) i Kaplan-Meier analyser (fig 6).. I plateepitelkarsinom den omfattende modell var igjen i stand til å betydelig stratify stadium IA og IB pasienter i høy og lav-risikogrupper med både AJCC iscenesettelse ordninger ved å bruke modellen som er utviklet på hele seer kohort uten re-estimering av parametrene (log-rank
P
0,0001, Kaplan-Meier analyser, fig. 7). Disse resultatene viser at den omfattende prognostisk modellen var i stand til å pålitelig identifisere stadium I NSCLC pasienter med høyere risiko for svulst tilbakefall. Disse høyrisikopasienter bør vurderes for adjuvant kjemoterapi.
Kaplan-Meier plott viser forskjellen mellom lav- og høyrisikogrupper som bestemmes av omfattende modell. Data om sub-scenen var bare tilgjengelig for pasienter iscenesatt med AJCC 6
th Edition iscenesettelse system (2004 og senere) og for de pasientene konvertert til 7
th Edition.
Kaplan-Meier-plott viser forskjellen mellom lav- og høyrisikogrupper som bestemmes av omfattende modell. Data om sub-scenen var bare tilgjengelig for pasienter iscenesatt med AJCC 6
th Edition iscenesettelse system (2004 og senere) og for de pasientene konvertert til 7
th Edition.
ekstern validering
den omfattende modell var også i stand til å forbedre prognostication i de eksterne valideringssett fra MBRCC og direktørens Challenge kohort [21]. Pasienter med både adenokarsinomer (
n
= 794) og plateepitelkarsinom (
n
= 758) med alle kreft etapper var tilgjengelig fra MBRCC kohort. Direktørens Challenge kohort inneholdt bare lunge adenokarsinom pasienter med stadium I, II og III (
n
= 439).
