Abstract
Bakgrunn
Nøye vurdering av pasientens risiko for tilbakefall og behandlingsrespons er en viktig forutsetning for personlig terapi i lungekreft. Denne studien strekker en tidligere beskrevet ikke-småcellet lungekreft prognostisk modell ved tilsetning av kjemoterapi og komorbiditet ved bruk av koblede seer-Medicare data.
metodikk /hovedfunnene
Data på 34203 lunge adenokarsinom og 26,967 squamous celle lunge karsinom pasienter ble brukt til å bestemme bidraget av kronisk obstruktiv lungesykdom (KOLS) til prognostication i 30 behandlingskombinasjoner. En Cox modell inkludert KOLS ble estimert på 1000 bootstrap prøver, med den resulterende modellen vurderes ROC, Brier Score, Harrell er C, og Nagelkerke R
2 beregninger for å vurdere forbedringer i prognostication enn en modell uten KOLS. Tilsetting av KOLS til modellen som omfatter kreft stadium, alder, kjønn, rase og tumor karakteren ble vist seg å forbedre prognostication i flere pasientgrupper. For lunge adenokarsinom pasientene var det en forbedring på prognostication i den generelle pasientpopulasjonen og hos pasienter uten å motta kjemoterapi, inkludert de som bare mottar kirurgi. For plateepitelkarsinom, ble en forbedring på prognostication sett i både den generelle pasientpopulasjonen og hos pasienter som får flere typer cellegift. KOLS tilstanden var i stand til å stratifisere pasienter som fikk samme behandling i betydelig (log-rank
p
0,05). Forskjellige prognostiske grupper, uavhengig av kreft stadium
Konklusjon /Betydning
kombinere pasientinformasjonen på KOLS, kreft stadium, alder, kjønn, rase, og tumor grad kan forbedre prognostication og prediksjon av behandlingsrespons i enkelte ikke-småcellet lungekreft pasienter. Denne modellen gjør det mulig raffinert prognose og estimering av kliniske resultatet av omfattende behandlingsregimer, og gir et nyttig verktøy for personlig klinisk beslutningstaking
Citation. Putila J, Guo NL (2014) Kombinere KOLS med kliniske, patologiske og demografiske informasjon Filtrerer Prognose og behandling Response Prediksjon av ikke-småcellet lungekreft. PLoS ONE 9 (6): e100994. doi: 10,1371 /journal.pone.0100994
Redaktør: John D. Minna, Univesity of Texas Southwestern Medical Center i Dallas, USA
mottatt: 23 april 2014; Godkjent: 30 mai 2014; Publisert: 26 juni 2014
Copyright: © 2014 Putila og Guo. 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
Data Tilgjengelighet:. Den forfatterne bekrefter at for godkjente grunner, noen tilgangsbegrensninger gjelder datagrunnlaget funnene. Seeren-Medicare data som brukes i denne studien er hentet fra NCI, som har lisens for dette prosjektet. For de som er interessert i å skaffe dataene, bør de kontakte relevante personer av seer på seer.nci.gov. Kontaktpersonen er Yanisko, Elaine (IMS) [email protected] .
Finansiering: Dette arbeidet ble støttet av NCRRP20 RR16440 Stimulus Grant (PD: Dr. Nancy Guo) (http: //utvinning .nih.gov /Historier /ViewStory.aspx id = 449) og National Institutes of Health (NIH) R01 /R56LM009500 (PI: Dr. Nancy Guo) (https://www.nlm.nih.gov/ep/AwardsShortTerm .html). Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:. Dr. Nancy Guo er en PLoS Editorial styremedlem. Dette endrer ikke forfatternes tilslutning til PLoS ONE redaksjonelle retningslinjer og kriterier.
Innledning
Lungekreft er den ledende årsak til kreft-relaterte dødsfall i industrialiserte land [1]. Ikke-småcellet lungekreft (NSCLC) står for ca 80% av lungekrefttilfeller. Major histologi av NSCLC inkluderer lunge adenokarsinom og plateepitel lungekreft. Tumorresidiv og metastasering er den store behandlingssvikt (dvs. død) av lungekreft. I dagens praksis, er kirurgisk reseksjon den viktigste behandlingsalternativ for stadium I NSCLC pasienter. Likevel kan inntil 50% av stadium I NSCLC pasienter vil utvikle og dø fra tumorresidiv innen fem år etter operasjonen [2], [3]. Det er derfor viktig å velge tidlig stadium NSCLC pasienter for mer aggressiv behandling. På den annen side, er pasienter med positiv lymfeknute engasjement anbefalt å motta adjuvant kjemoterapi. Men fordelene med kjemoterapi på NSCLC ikke overbevisende [4]. Nyere meta-analyse av 12 randomiserte studier viste at bruk av kombinasjonskjemoterapi hadde signifikant bedre klinisk resultat enn monoterapi kjemoterapi [5]. Foreløpig er en klinisk avgjørelse ordning for å anbefale som kjemoterapi og behandlingsforløpet vil være optimal for en bestemt pasient.
En av de viktigste faktorene som påvirker overlevelsen av pasienter med lunge- og bronkie kreft er valg av en aktuelle løpet av terapi basert på en nøyaktig vurdering av pasientens risiko. Imidlertid er valget av et kurs av terapi for tiden i stor grad basert på kreft scenen alene til tross for bidraget av andre faktorer til pasientens overlevelse. Spesielt kan komorbiditet som KOLS har en betydelig effekt på langsiktig overlevelse på grunn av varierende behandling kandidatur, økt komplikasjonsrate, eller redusert behandlingseffekt [6] – [8], og utbredelsen av KOLS er forhøyet hos lungekreftpasienter uavhengig av alder, kjønn og røyking historie [9]. En stor hindring er å bestemme bidraget fra hver av disse faktorene, inkludert KOLS, kreft stadium, svulst klasse, alder, kjønn, rase og histologi, i en omfattende prognostisk modell. Det ville være klinisk nyttig å utvikle en slik modell for å vurdere enkelte pasient behandlingsresultat i omfattende terapiregimer, inkludert kirurgi, stråling, og flere kjemoterapeutiske midler, ved hjelp av store pasientjournaler.
komorbiditet som påvirker lunge funksjon, for eksempel COPD, er egnet til å påvirke postoperativ overlevelse uavhengig av deres virkninger på kirurgisk kandidat på grunn av muligheten for redusert lungefunksjon. Forsert ekspiratorisk volum i ett sekund (FEV
1) av en pasient, en potensiell indikator på KOLS, ble funnet å være en betydelig prognostisk faktor i en modell å kontrollere for andre kliniske variabler som lymfeknutestatus [10], [11 ]. Selv om KOLS og lungekreft blir ofte sett sammen til pasienter på grunn av deres felles forbindelse med røyking oppførsel, er verken tilstand en klinisk endepunktet for den andre. Derfor er det viktig å undersøke om KOLS er en potensiell prognostisk faktor for lungekreft og hvordan å innlemme det i behandlingen utvalget.
Tidligere har vi utviklet et prognostisk modell benytte tilsvarende data som stammer fra overvåkings epidemiologi og End mulig resultat (sEER) kreft~~POS=TRUNC initiativ [12]. Den forrige tilnærming benyttes klinisk, patologisk, og demografiske variabler i en enkelt modell for å oppnå overlegen prognostication over en lignende modell ved hjelp av kreft stadium alene. Denne modellen ble imidlertid begrenset av dataene i at bruk av spesifikke chemotherapies og tilstedeværelsen av komorbiditet kunne ikke fastslås. Denne studien strekker forrige analyse ved å benytte pasientjournaler fra den koblede seer-Medicare database. Disse ekstra data tillate for rollen som KOLS i prognostication å bli bestemt over kombinasjoner av kirurgisk, radiologisk og kjemoterapeutiske behandlinger [13] – [15]. I denne studien har vi søkt å 1) utvikle en helhetlig lungekreft prognostisk modellen ved å inkludere informasjon om KOLS, alder, kjønn, rase, svulst klasse, kreft stadium, AJCC staging-utgaven, og histologi; 2) estimere 2 år og 5 års overlevelse sannsynligheten for pasienter som behandles med kirurgi, stråling og kjemoterapi, herunder platina-baserte, platina /taxan, og karboplatin /paclitaxel /Avastin; 3) utvikle en online NSCLC prognostisk verktøy for individuell klinisk beslutningstaking.
Pasienter og metoder
Pasientdata ble hentet fra den koblede seer-Medicare database, en kombinasjon av populasjonsbasert registerdata og fakturering historier for pasienter dekket av Medicare [16]. Kort sagt, ble data fra deltaker seer registre knyttet til Medicare data gjennom bruk av personnummer, folketelling kanalen, alder og andre identifiserende variabler [15]. De resulterende data inneholder informasjon om behandlinger administrert, komorbiditet stede i pasienten, klinisk presentasjon, overlevelse og demografi. Kriterier for inkludering i denne analysen var en diagnose av lungekreft eller bronkie kreft mellom 1991 og 2005, og fullstendig informasjon om alder, rase, kjønn, tumor klasse og scene, samt gyldig oppfølging og fakturering historie. Dette settet av pasientene var videreutviklet til å kun inkludere de med svulster grovt klassifiseres som enten plateepitelkarsinom eller adenokarsinom. Tilfeller rapportert utelukkende fra obduksjonen eller dødsattesten ble ekskludert. Totalt 34,203 pasienter med lunge adenokarsinomer og 26,967 pasienter med plateepitelkreft lungekarsinom møtte disse kriteriene (tabell 1).
Administrasjon av kjemoterapi ble bestemt ved hjelp av Healthcare Common Procedure Coding System (HCPCS) koder kombinasjon med International Classification of Diseases (ICD) koder. For hver pasient, ble alle rekorder søkte etter oppføringer med en HCPCS kode som viser at kjemoterapi ble gitt. Disse oppføringene ble deretter krysse referert med ICD primære og sekundære diagnosekoder for at oppføringen for å sikre at agenten ble administrert for behandling av lunge eller bronkie kreft. Fire spesifikke midler, cisplatin, karboplatin, docetaxel, og paclitaxel ble vurdert i tillegg til en bred gruppe som dekker en rekke av kjemoterapeutika.
Pasientene ble også analysert i henhold til variabel administrasjon av kurativ kirurgi og radiologisk behandling. Fem grupper ble dannet på grunnlag av kirurgiske og radiologiske behandlinger; en gruppe inneholdende alle pasienter uavhengig av behandling, en gruppe av pasienter som har kirurgi uten stråling, en annen for de som har stråling uten kirurgi, en gruppe med både kirurgi og bestråling, en gruppe av pasienter uten noen behandling oppført. Kirurgiske og radiologiske behandling gruppeoppgaver var basert på tilstedeværelsen av noen kurativ behandling av denne typen i seer del av dataene.
komorbiditet ble målt som komponenter i en versjon av Charlson Comorbidity Index (CCI) tilpasset for bruker med administrative data [17] – [19]. Komorbiditet ble bestemt med koden tilgjengelig fra NCI utviklet spesielt for denne seer-Medicare datasett (https://healthservices.cancer.gov/seermedicare/program/comorbidity.html), under forutsetning av at tilstedeværelsen av en behandling for en bestemt sykdom i fakturerings historie var en indikasjon på sitt nærvær i pasienten på det tidspunktet. Alle krav ut til tre år før diagnosen lungekreft ble analysert for spesifikke sett av ICD-9 koder som indikerer en av de forholdene som er nevnt i CCI. Ved å finne en relevant ICD-kode for noen av de 18 forholdene som inngår i indeksen ble pasientene flagget som positivt for den tilsvarende tilstand. Fastsetting av kjemoterapi bruk og komorbiditet ble gjort ved hjelp av
SAS
versjon 9.2 i PC-miljøet.
Pasientens alder, rase og kjønn ble identifisert ved hjelp av informasjon i seer del av data , med svart og Asia /Pacific Islander pasienter blir sammenlignet med Whites som en referansegruppe. Tumor karakteren ble også identifisert fra seer del av dataene. Svulst grad 1 og 2 ble gruppert sammen og fungerte som en referansegruppe for grad 3 og 4, som også ble gruppert i Cox-modeller. Kreft stadium ble oppført i seer del av dataene i enten 3
rd eller 6
th utgaven av AJCC iscenesettelse system. Records kodet med 6
th Edition var i stand til å bli omkodet til 7
th Edition, forutsatt at de hadde fullstendig og gyldig informasjon på tumorstørrelse, extension, lymfeknuteaffeksjon, og fjernmetastaser. Kreft stadium I ble brukt som referansegruppe i Cox-modeller. Antallet og fordelingen av pasientens egenskaper er beskrevet i tabell 1.
Cox modellering ble brukt til å estimere en forholdsmessig stor fare modell for anvendelse ved kvantitativ vurdering av risiko pasient gitt flere variabler. To separate modeller ble anslått: en full modell som inneholder informasjon om pasientens alder, rase, kjønn, histologi, tumor klasse og kreft scenen som utviklet seg i vår tidligere studie [12], og en KOLS-modell som inneholder de samme variablene med en ekstra indikator på tilstedeværelse av KOLS. Utførelsen av disse to modellene ble sammenlignet for å vurdere om tilsetting av KOLS kan forbedre prognostication og prediksjon av behandlingsresultat. For både Full og KOLS-modeller, ble totalt 1000 Cox proporsjonal-hazard modeller estimert ved hjelp bootstrapped prøvene like i størrelse til den opprinnelige pasient kohort. Fordelinger av koeffisienter ble vurdert for normalitet, og gjennomsnittet av hver koeffisient ble tatt. Dette settet av koeffisienter dannet den endelige modellen for hver tilnærming
Modellene ble deretter vurdert på totalt fire beregninger.; Arealet under en ROC-kurve, Brier Score, Harrell er c, og Nagelkerke R
2. ROC tiltaket representerer området under en integrert ROC kurven ut til 60 måneder for den opprinnelige 3
rd Edition AJCC iscenesettelse, og 24 måneder for 6
th og omkodet 7
th Edition AJCC iscenesettelse. Den Harrell er
c
tiltaket er lik den ROC tiltak, men tar hensyn til tidsaspektet. Nagelkerke R
2 er en generalisert form for koeffisienten (R
2) passende for levetidsmodeller. ROC,
c
-statistic, og R
2 måler all range 0-1, med høyere score indikerer bedre ytelse. Den Brier score er et mål på nøyaktigheten av overlevelses spådommer, og går fra 0 til 1 med lavere score blir bedre. Ligner på ROC tiltaket ble Brier poengsum beregnet til 36 måneder for den opprinnelige AJCC iscenesettelse og 24 måneder for omkodet AJCC iscenesettelsen. Disse beregninger ble utført på 1000 bootstrapped pasientkullene med en to-halet
t
-test som blir brukt for å vurdere signifikante forskjeller mellom modeller på hvert test [20]. Alle modell beregninger og vurderinger som ble utført med
R
versjon x64 2.15.0, med
overlevelse
,
risksetAUC
,
Design
,
rms
,
pec
, og
Hmisc
pakker.
de siste modellene som skal brukes i den elektroniske verktøyet ble bygget ved hjelp av koeffisientene estimert tidligere for de modellene som inneholder kreft stadium, svulst klasse, histologi, alder, rase /etnisitet, kjønn og KOLS status. Totalt 6 modeller, en for hver AJCC Staging Edition og histologi kombinasjon, ble konstruert. Cutoffs for hver AJCC Edition og histologi gruppe ble bestemt ved å velge en cutoff å partisjonere pasienter i høy- eller lav-risikogrupper over hele området Fare Poeng i totalpasientpopulasjonen og teste forskjellen i overlevelse mellom Full og Stage Kun modeller, henholdsvis, i en iterativ måte. De endelige cutoffs representerer punkter hvor Full modellen viser størst forbedring i å velge både høy og lav-risiko pasienter i denne gruppen. Dette lagdeling er representert i figur S7. De endelige koeffisienter og grafisk representasjon av langsiktig overlevelse som bestemmes av Hazard Score er vist for hver modell i resultatene delen. For å estimere prognose og behandling reaksjon av en ny pasient, er det fare poengene beregnet ved hjelp av koeffisientene for hver variabel i det tilsvarende modell. En representant bilde av web-basert applikasjon (www.personalizedRx.org) av den endelige prognostisk modellen er gitt i resultatene.
Resultater
Effekt av KOLS og andre tilleggslidelser på NSCLC overlevelse
Hos pasienter som får bare kirurgi uten stråling eller kjemoterapi, KOLS viste signifikant sammenheng (
p
0,05; Cox-modell) med lungekreft sykdomsspesifikk overlevelse (tabell 2). Andre komorbide tilstander, inkludert hjertesvikt, perifer vaskulær sykdom, cerebrovaskulær sykdom, diabetes med følgetilstander, og gastrointestinale sår, hadde også en signifikant (
p
0,05; Cox modell) sammen med sykdomsspesifikke overlevelse (tabell 2). Som en uavhengig prognostisk faktor, KOLS status alene var i stand til å betydelig stratifisere pasienter i høy- og lav-risikogruppene (
p
0,05) i alle lunge adenokarsinom pasienter og plateepitelkreft lunge karsinom pasienter diagnostisert med AJCC 3
rd edition (figur 1). I de betydelige tilfeller NSCLC pasienter uten KOLS viste konsekvent og vesentlig bedre overlevelse sammenlignet med de med KOLS i hele perioden av postoperativ oppfølging, noe som indikerer at effekten av KOLS er manifestert i både kort og lang sikt sykdom -spesifikk overlevelse (figur 1). Liten utvalgsstørrelse i nyere plateepitelkarsinom grupper diagnostisert med AJCC 6
th Edition og de omkodet til 7
th utgaven av AJCC iscenesettelse system kan ha hindret oppnå en statistisk signifikant stratifisering av KOLS. Likevel tyder resultatene på KOLS-pasienter med kortere sykdomsspesifikk overlevelse.
log-rank tester ble brukt for å vurdere forskjellen i overlevelsessannsynlighet på to grupper.
KOLS ble ytterligere etablert som en selvstendig prognostisk faktor i evaluering av trinn 1, trinn 2 og 3A pasientgrupper som mottar spesifikke behandlinger. Spesielt i fase en lunge adenokarsinom og squamous celle lungekarsinom pasienter som får kirurgi uten systemisk behandling, de uten KOLS hadde signifikant (
p
0,05) bedre etter operasjon overlevelse enn de som hadde KOLS (Tall S1 til S4). Lignende resultater ble observert i fase 2 og 3a NSCLC pasienter som får kirurgi uten systemisk terapi (Tall S1 til S6). Gunstigere klinisk resultat ble også observert i fase 1, fase 2 og 3A pasienter uten KOLS sammenlignet med de med KOLS, som fikk kirurgi eller stråling med systemisk behandling (figur S1 til S6). Disse resultatene indikerer at KOLS er en betydelig og uavhengig prognostisk faktor av NSCLC.
Evaluering av kliniske, patologiske og demografiske faktorer i NSCLC prognose
For å kunne vurdere hvilke faktorer som er viktige determinanter i NSCLC prognose , pasient kliniske, patologiske, og demografiske variabler ble sammenlignet i god prognose (de som overlevde mer enn 5 år etter diagnose) og dårlig prognose (de som døde innen 2 år etter diagnose) grupper. For å redusere problemfaktor av behandlingseffekter på klinisk utfall, ble bare pasienter som får kirurgi uten stråling eller kjemoterapi inkludert i denne analysen. Resultatene på pasienter diagnostisert med AJCC 3
rd iscenesettelse system ble vist i Tabell 3. Detaljerte resultater på de nyere pasienter diagnostisert med AJCC 6
th utgaven og omkodet 7
th utgaven er ikke inkludert i dette manuskriptet og finnes i [21]
Spesielt god prognose gruppen hadde signifikant lavere andel pasienter med KOLS (
p
0,05;.
t Anmeldelser – tester). I lunge adenokarsinom pasienter, 34,2% av pasientene hadde KOLS i dårlig prognose gruppen versus 24,2% med KOLS i god prognose gruppe (
p
0,0001;
t
-UNDERSØKELSER). I plateepitelkarsinom lungekreftpasienter, 39,9% av pasientene hadde KOLS i dårlig prognose grupper versus 34,0% med KOLS i god prognose gruppe (
p
0,0005;
t
-UNDERSØKELSER).
kreft scenen var også en viktig faktor, og dårlig prognose gruppen hadde mer avansert kreft stadium (
p
0,0001;
t
-UNDERSØKELSER) i både lunge adenokarsinom og squamous celle lunge carcinima. Tumor klasse var en signifikant (
p
0,0001;
t
-UNDERSØKELSER). Faktor i lunge adenokarsinom, men ikke i plateepitelkarsinom lungekreft
Pasientenes alder var en signifikant prognostisk faktor i lunge adenokarsinom og plateepitel lungekreft diagnostisert med alle AJCC iscenesettelse systemer. Den gjennomsnittlige pasientens alder i lunge adenokarsinom var 73,8 år gammel i dårlig prognose gruppen og 72,3 i god prognose gruppe (
p
0,0001;
t
-UNDERSØKELSER); mens gjennomsnittet pasientens alder i squamous celle lunge carcinoma pasienter var 73,85 i dårlig prognose gruppen og 72,13 i god prognose gruppe (
p
0,0001;
t
-UNDERSØKELSER).
pasient~~POS=TRUNC kjønn var en signifikant prognostisk faktor, med flere mannlige pasienter i dårlig prognose gruppen enn i god prognose gruppe i både adenokarsinom og plateepitelkarsinom lungekarsinom (
p
0,0001;
t
-UNDERSØKELSER). Andelen av mannlige lunge adenokarsinom pasienter var 39,9% i god prognose og 56,5% i dårlig prognose; mens i plateepitelkarsinom lungekarsinom, andelen mannlige pasienter var 59,08% i god prognose gruppen og 68,31% i dårlig prognose gruppen.
Pasient rase ikke var en betydelig faktor i NSCLC prognose (tabell 3). I god prognose gruppe av lunge adenokarsinom, var det en høyere prosentandel av API (5,7% mot 4,7%) og en lavere prosentandel av svart (5,1% mot 6,4%) enn det i dårlig prognose gruppe, men forskjellen var ikke statistisk signifikant. Denne trenden ble imidlertid ikke observert i plateepitelkarsinom lungekarsinom.
prognostication Forbedring med Tilsetting av KOLS i Lung Adenocarcinoma
I en tidligere studie har vi vist at integrering av pasientinformasjon, inkludert alder forbedrer kjønn, rase, kreft stadium og svulst gradere prognostication nøyaktighet på kreft staging system for både lunge adenokarsinom og plateepitel lungekreft [12]. I denne studien har vi fastslått at KOLS er en uavhengig prognostisk faktor for NSCLC. Med knyttet seer-Medicare database, pasientbehandling informasjon, inkludert spesifikk systemisk behandling, kunne hentes. Derfor denne studien søkt å 1) undersøke om tilsetning av KOLS i den omfattende modellen ytterligere kan forbedre forutsigelse av NSCLC; og 2) beregne kliniske resultatet av 30 behandlingskombinasjoner ved hjelp av denne omfattende modell for å veilede personlig terapi.
I lunge adenokarsinom pasienter diagnostisert med den opprinnelige AJCC 3
rd Edition staging system, tillegg av KOLS til den omfattende modell resulterte i en betydelig prognostication forbedring (
p
0,05; Harrell er
c
-statistic) i totalpasientgruppen som mottar behandling. Spesielt var det også betydelig prognostication bedring hos pasienter som behandles med kirurgi alene (
p
0,05; Harrell er
c
-statistic) og pasienter uten å motta kjemoterapi (
p
0,05; Harrell er
c
-statistic og ROC tiltak, flere detaljer er gitt i [21])
i lunge adenokarsinom pasienter diagnostisert med AJCC 6
th staging system, med. tillegg av KOLS var det en betydelig prognostication forbedring i total gruppen av pasienter som fikk noen behandling (
p
= 0,0480; Harrell er
c-
statistikk). Det var en ekstra prognostication bedring hos pasienter som behandles med kirurgi uavhengig av indikasjon på kjemoterapi (
p
= 0,0475; ROC mål). Lignende resultater ble observert når pasientene ble omkodet til AJCC 7
th Edition iscenesettelse system. Disse resultater indikerer at tilsetningen av COPD til Full modellen kan forbedre den prognostiske nøyaktighet i lunge adenokarsinom pasienter som fikk noen behandling, med den største prognostication bedring hos pasienter uten får kjemoterapi. Den detaljerte prognostisk stratifisering tidsavgrensninger og modell koeffisienter for hvert iscenesettelse system kan sees i Figur 2.
Pasient overlevelse på 60 måneder for den totale befolkningen prøven er vist for området Fare Scores (til venstre), med risiko -groups avgrenset av loddrette streker. Modell koeffisienter som brukes til å bestemme Hazard Score for hver pasient vises på skogtomt (til høyre). A: AJCC 3
rd Staging Edition; B: AJCC 6
th Staging Edition; C: AJCC 7
th Staging Edition
prognostication Forbedring med Tilsetting av KOLS i plateepitelkarsinom lungekarsinom
Det var en betydelig prognostication forbedring (
p
= 0,0239, Brier score) med tillegg av KOLS til modellen i alle squamous celle lunge carcinoma pasienter diagnostisert med AJCC 3
rd Edition iscenesettelse ordningen. Mer spesifikt, når en hvilken som helst kombinasjon av kirurgisk eller radiologisk behandling ble betraktet uavhengig av indikasjon av kjemoterapi, var det en signifikant forutsigelse forbedring i den totale pasientpopulasjonen (
p
= 0,0130; Harrell s
c
– statistikk). Dette prognostication forbedring ble også observert hos pasienter behandlet med noen kjemoterapi (
p
= 0,0244; Harrell er
c
-statistic) eller med en platinumbasert middel (
p
= 0,0125; Harrell er
c
-statistic). En lignende prognostication forbedring ble sett hos pasienter behandlet med platinum-baserte agent, eller med en platinabasert middel og et taxan og alle andre kirurgiske eller radiologisk behandling (
p
0,05; Nagelkerke R
2 og ROC tiltak). Tilsetting av KOLS til modellen var i stand til å forbedre prognostication i kirurgiske pasienter i hele serien av kjemoterapi undergrupper (
p
0,05; Harrell er
c
-statistic). Dette resultatet viser at tillegg av KOLS øker prognostication ytelse i plateepitelkreft lungekreft generelle pasientpopulasjonen, samt i flere kjemoterapeutiske innstillinger.
I squamous celle lunge carcinoma pasienter diagnostisert med AJCC 6
th iscenesettelse utgave, fikk tillegg av KOLS inn i Full-modellen ikke gjøre betydelig forskjell i prognostication ytelse målt med Nagelkerke R
2, Brier scorer eller ROC tiltak. Det var overraskende, en betydelig degradering i modellen ytelse hos pasienter uten en indikasjon på behandling (
p
= 0,0089; Harrell er
c
-statistic). Når pasientene ble omkodet med AJCC 7
th Edition kriterier, var det en betydelig prognostication forbedring hos pasienter uten mottar kjemoterapi (
p
= 0,0489; Brier score). Disse resultatene tyder på at mindre uttalt prognostication forbedring med tillegg av KOLS i plateepitelkreft lungekreft diagnostisert med nyere AJCC iscenesettelse systemer kan være forårsaket av kortere tilgjengelige oppfølgingsperiode. Det faktum at bakvendt resultater observert i plateepitelkreft lungekreft diagnostisert med AJCC 6
th staging utgaven, men ikke med omkodet 7
th edition tyder det nyeste staging system kan forbedre sykdommen klassifisering. Den endelige prognostiske modell for squamous celle lunge karsinom pasienter for hvert staging system kan sees i figur 3. En interaktiv web-baserte prognostisk verktøy basert på modeller som er utviklet i denne studien er tilgjengelig på www.personalizedRx.org og et eksempel er gitt i Figur 4.
Modell koeffisienter som brukes til å bestemme Hazard Score for hver pasient vises på skogtomt (til høyre). Pasient overlevelse på 24 måneder for den totale befolkningen prøven er vist for området Fare Scores (til venstre), med risikogruppene avgrenset med loddrette linjer. A: AJCC 3
rd Staging Edition; B: AJCC 6
th Staging Edition; C: AJCC 7
th Staging Edition
Gitt pasientens opplysninger gitt av brukeren (til venstre), vil web-basert verktøy estimere overlevelse for hver behandling kategori med overlevelse observert for pasienter. av en bestemt behandlingsform og lignende Hazard Score (til høyre).
Diskusjoner
Lungekreft er en dynamisk og mangfoldig sykdom og assosiert med en rekke somatiske mutasjoner, sletting og forsterkning hendelser. Den heterogene natur lungekreft gjør det svært vanskelig sykdom i de kliniske managements og det har vært den ledende årsak til kreft dødsfall for både menn og kvinner. Kirurgisk reseksjon er den viktigste behandlingsalternativ for tidlig NSCLC. Imidlertid omtrent 35-50% av fase I NSCLC vil utvikle tumor tilbakefall i løpet av fem år etter operasjonen [2], [3], og adjuvant kjemoterapi av trinn II og III stadium sykdommen har resultert i meget beskjedne overlevelse fordeler [22] . Det gjenstår et kritisk problem å anbefale riktig behandling kurs for hver enkelt pasient basert på hans /hennes kliniske, patologiske, demografiske og komorbide tilstander, samt genetiske portretter. Ved hjelp av store pasient elektronisk pasientjournal muliggjør utvikling av en omfattende prognostisk modell for å beregne behandlingsrespons for en bestemt pasient. En slik modell kan potensielt bli integrert med genetiske biomarkører for behandling valg. Vår tidligere studie utviklet en omfattende prognostisk modell for NSCLC ved hjelp pasientinformasjon inkludert alder, kjønn, rase, kreft stadium, svulst klasse, og histologi [12]. Men denne prognostisk modellen ikke inkluderer komorbide tilstander og særlig bruk av kjemoterapi.
Vurdering av effekten av KOLS i NSCLC prognose er viktig på grunn av mulige felles opprinnelse i utvikling av lungekreft og kols [23 ] – [25] og rollen til COPD som en vanlig og viktig uavhengig risikofaktor for lungekreft [9]. Det er en hypotese at inflammasjon kan initiere eller fremme tumordannelse i lungene [23] – [25]. Denne handlingen er tenkt å sentrere rundt induksjon av immundysfunksjon og ødeleggelsen av den ekstracellulære matriks [26]. En fersk studie antydet at den potensielle rolle hypoksiske områder av lungene er en mulig mekanisme for sammenhengen mellom KOLS og lungekreft [27]. Både inflammasjon og hypoksi bidra til tumoren mikromiljøet og kan påvirke kreftprognose og respons på behandling spesifikk lunge. Resultatene fra denne studien viser at NSCLC pasienter med KOLS hadde signifikant dårligere klinisk resultat enn de uten KOLS. For å ta høyde for kjente confoundere som behandling kandidatur og komplikasjoner [6], [28], effekten av KOLS ble videre undersøkt innen behandling og kreft stadium sub-set. Resultatene viser at KOLS kunne gi en betydelig stratifisere pasienter i forskjellige prognostiske grupper innenfor hver spesiell behandling og kreft stadium, noe som indikerer at KOLS er en selvstendig og betydelig prognostisk faktor av NSCLC.
