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      喉鱗狀細胞癌患者發(fā)生隱匿性淋巴結轉移風險預測模型的開發(fā)和驗證

      2021-11-05 13:56:40車琴王斌全皇甫輝郝曉龍秦藝驍
      中國耳鼻咽喉顱底外科雜志 2021年5期
      關鍵詞:隱匿性分化分級

      車琴,王斌全,皇甫輝,郝曉龍,秦藝驍

      (1.山西醫(yī)科大學,山西 太原 030001;2.山西醫(yī)科大學第一醫(yī)院 耳鼻咽喉頭頸外科,山西 太原 030001)

      喉鱗狀細胞癌屬于耳鼻咽喉頭頸外科多發(fā)病及常見病,其具有一定的復發(fā)率,可高達23%[1],其復發(fā)原因與多種因素有關,包括原發(fā)腫瘤部位、臨床分期、病理分級、手術方式、輔助放化療,是否有軟骨、血管、神經(jīng)、淋巴結受侵等[1-2],其中獨立危險因素淋巴結轉移已被眾多文獻證實[1,3-4],在臨床中,醫(yī)師通過術前檢查發(fā)現(xiàn)了患者有頸部淋巴結的轉移,則會常規(guī)選擇功能性或者根治性頸部淋巴結清掃,這是我國公認的治療方案;對于術前借助常規(guī)檢查手段診斷為TxN0M0,而在術中或術后發(fā)現(xiàn)了有淋巴結轉移的患者,既隱匿性淋巴結轉移,對于這部分人來說,醫(yī)生的手術方式選擇尚無統(tǒng)一標準[5],且隱匿性淋巴結發(fā)生率可高達16%~28%[4-6],遂本研究欲通過對比有隱匿性淋巴結轉移和無隱匿性淋巴結轉移患者之間的差異來得到一個可以預測喉原發(fā)性鱗狀細胞癌發(fā)生隱匿性淋巴結轉移概率的模型,以期望臨床醫(yī)師可以借助此概率預測模型選擇最佳手術方案,從而降低隱匿性淋巴結轉移的發(fā)生率。

      1 資料與方法

      1.1 研究對象

      回顧性收集2005—2018年來山西醫(yī)科大學第一醫(yī)院耳鼻咽喉科就診的喉癌患者,篩選符合納入標準者,共136例,按是否發(fā)生隱匿性淋巴結轉移分為有隱匿性淋巴結轉移組(轉移組)和無隱匿性淋巴結轉移組(未轉移組),其中轉移組46例,未轉移組90例;男129例,女7例;年齡18~85歲,平均年齡(62.23±9.84)歲。

      1.2 納入標準

      ①喉原發(fā)性鱗狀細胞癌;②根據(jù)術前醫(yī)師觸診、影像學診斷、病理活檢等手段未發(fā)現(xiàn)頸部淋巴結有轉移者,既術前符合TxN0M0診斷;③在術中均行功能或根治性頸部淋巴結清掃術。

      1.3 排除標準

      ①喉繼發(fā)性鱗狀細胞癌;②術前已診斷有淋巴結轉移者;③術中或術后未送淋巴結病理標本者;④資料及信息不完善者;⑤術前已接受過手術、放化療等治療者。

      1.4 研究因素

      ①年齡經(jīng)正態(tài)性檢驗屬于非正態(tài)分布;②腫瘤分型、分期采用AJCC(2017 第八版)標準;③軟骨受侵;④會厭前間隙受侵;⑤前聯(lián)合受侵;⑥腫瘤大小(根據(jù)CT、電子喉鏡報告值以及術中所見)按各徑向平均直徑分為0~2 cm、>2~4 cm、>4~6 cm 3個組;⑦浸潤深度:黏膜層、黏膜下層、肌層、軟骨層4組;⑧病理分級分為高分化、中分化、低分化3組;⑨術中切緣是否陽性。

      1.5 統(tǒng)計學方法

      采用SPSS 25.0軟件進行統(tǒng)計運算。本研究中因年齡不符合正態(tài)分布(P<0.05)而采用秩和檢驗,計數(shù)資料在轉移組和未轉移組間比較中采用χ2檢驗或Fisher確切概率法。篩選出差異具有統(tǒng)計學意義(P<0.05)的影響因素,再進一步行二元Logistic回歸分析,最終得到一個可以預測有無隱匿性淋巴結轉移的模型,用曲線下面積(AUC)評價模型準確度,AUC越接近1說明模型準確越高。借助R語言軟件,利用bootstrap法行內(nèi)驗證,并計算AUC和繪制校準圖,AUC越接近1說明模型區(qū)分度越好,校準曲線與理想曲線越一致,說明預測結果與實際結果越符合。

      2 結果

      2.1 篩選危險因素

      經(jīng)統(tǒng)計學對比組間差異,發(fā)現(xiàn)病理分級、臨床分期、腫瘤大小、浸潤深度、軟骨受侵、前聯(lián)合受侵對是否轉移差異具有統(tǒng)計學意義(P<0.05);T分期、喉癌分型、切緣陰陽性、會厭前間隙對是否轉移差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05),經(jīng)秩和檢驗,年齡在轉移組和未轉移組間差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。見表1。

      表1 隱匿性淋巴結轉移的單因素分析 [例(%)]

      2.2 二元Logistic回歸分析

      篩選病理分級、腫瘤大小、浸潤深度、侵犯軟骨、前聯(lián)合受侵等差異具有統(tǒng)計學意義的指標進一步行二元Logistic回歸分析,其中臨床分期存在極端值,臨床分期為I期和II期的轉移比例均為0%,會影響獨立影響因素的結果,所以不進一步分析其影響,余經(jīng)分析后發(fā)現(xiàn)前聯(lián)合受侵、病理分級低分化、腫瘤大小(>2~4 cm)是發(fā)生隱匿性淋巴結轉移的獨立危險因素(P<0.05)。見表2。

      表2 隱匿性淋巴結轉移危險因素的二元Logistic回歸分析

      2.3 隱匿性淋巴結轉移預測模型的建立與評價

      根據(jù)篩選出的獨立影響因素,我們得到了一個預測隱匿性淋巴結轉移的模型:即Logit(P)=0.262+1.010×X1+1.624×X2+ 1.205×X3-1.153×X4-2.270×X5(X1=前聯(lián)合受侵,X2=腫瘤大小>4~6 cm,X3=腫瘤大小>2~4 cm,X4=中分化,X5=高分化)。

      構建工作特征(ROC)曲線,從ROC曲線檢驗預測模型的檢驗效能來看, AUC為0.767,95%CI為(0.679,0.854),見圖1,其AUC>0.5且介于0.7~0.9,說明這個模型的準確性較好,可以較好地預測有無隱匿性淋巴結轉移的發(fā)生。

      圖1 評價隱匿性淋巴結轉移預測模型的ROC曲線 圖2 驗證預測模型的ROC曲線 圖3 驗證預測模型的校準圖

      2.4 驗證預測模型

      利用bootstrap法對模型進行內(nèi)驗證,自抽樣次數(shù)B=1 000,用AUC評價模型區(qū)分度,用校準圖評價模型一致性,其中AUC為0.757,95%CI為(0.661,0.841),AUC越接近1說明模型的可信度越高,此模型校準曲線與理想曲線較接近,可認為預測結果與實際結果較一致。見圖2、3。

      3 討論

      隱匿性淋巴結轉移不僅在估計喉癌的預后及復發(fā)中發(fā)揮著重要作用,而且也是術者選擇手術治療方案時不可忽略的一條重要危險因素,眾多學者對發(fā)生隱匿性淋巴結的危險因素進行了探討,胡晨等[7]認為癌癥T分期與隱匿性淋巴結轉移有密切關聯(lián),但有國外研究者[8]認為發(fā)生隱匿性淋巴結轉移與T分期無關,并且提出對于聲門上所有N0患者予以頸淋巴結清掃的觀點;在本文的研究中也顯示腫瘤的T分期在兩組間的差異經(jīng)比較無統(tǒng)計學意義;除此之外,國內(nèi)外眾多學者研究[7, 9-11]顯示腫瘤分型、切緣陰陽性、病理分級是隱匿性淋巴結轉移的獨立危險因素,認為聲門上型喉癌比聲門型喉癌更容易發(fā)生隱匿性淋巴結轉移,考慮這與聲門上部擁有豐富的淋巴血管網(wǎng)有關;還認為切緣陽性患者的預后、復發(fā)率均優(yōu)于切緣陰性者,但在本研究中顯示腫瘤分型、切緣陰陽性各因素間差異均無統(tǒng)計學意義;關于病理分級方面,本研究得出的結論與其他文獻研究結果相符,即以低分化為參照,中分化是否轉移比值比是低分化的0.316倍,高分化是否轉移比值比是低分化的0.103倍,可見低分化腫瘤發(fā)生隱匿性淋巴結轉移的概率要顯著高于中、高分化;還有一些國外研究學者似乎把研究重點放到了會厭前間隙、前聯(lián)合、軟骨、血管、神經(jīng)是否有受侵等危險因素上, 在Mnejja等[5]研究中得出會厭前間隙受累是發(fā)生隱匿性淋巴結轉移的危險因素,而軟骨、喉外侵犯與發(fā)生淋巴結轉移各因素間差異均無統(tǒng)計學意義,在本研究中也得出了同樣結論,即軟骨是否受侵對預測淋巴結轉移無統(tǒng)計學意義,除病理分級外,本研究通過二元邏輯回歸還得出前聯(lián)合受侵、腫瘤大小(>2~4 cm)、病理分級低分化是發(fā)生隱匿性淋巴結轉移的獨立影響因素(P<0.05),在其他條件不變的情況下,前聯(lián)合為陽性的患者比前聯(lián)合為陰性的患者更容易發(fā)生轉移,前聯(lián)合為陽性的患者發(fā)生轉移的比值比為2.746,在腫瘤大小中,腫瘤大小在>2~4 cm范圍內(nèi)比值比為3.337,所以有理由認為腫瘤在>2~4 cm范圍內(nèi)比在0~2 cm范圍內(nèi)更容易發(fā)生隱匿性淋巴結轉移。

      目前臨床手術醫(yī)師面對的一個難題在于不能提前發(fā)現(xiàn)隱匿性轉移淋巴結的存在,文獻報道隱匿性淋巴結轉移的概率可達16%~28%[4-6],已是一個相對較高的概率,而且實際發(fā)生情況可能比文獻報道的要更高,因為許多病理切片可能沒有檢查出微轉移灶的存在,所以提高隱匿性淋巴結轉移的診斷率是必須的,我們理想治療模式是在最大化減輕手術(主要是頸部淋巴結清掃)并發(fā)癥的前提下又能及時清除掉微轉移灶淋巴結,雖然目前針對于隱匿性轉移淋巴結的檢查手段在逐步增加,其中包括傳統(tǒng)影像學檢查手段CT、頸部彩超、PETCT,但對于<1 cm的微轉移灶檢出率仍較小,因而預測價值有限[12],所以諸多研究者們將重點放在了生化指標及基因檢測中去,如如血管內(nèi)皮生長因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)、一氧化氮合酶2(nitric oxide synthase 2,NOS2)、癌胚抗原(carcino-embryonic antigen,CEA)、血清白細胞分化抗原44拼接變異體6(CD44v6)、血清白細胞分化抗原133(CD133)等,趙彥等[13]的研究顯示:CEA含量與淋巴結轉移率呈正相關性;VEGF陽性表達、Ⅱ型NOS2陽性表達同聲門上型喉癌淋巴結轉移間也有統(tǒng)計學差異[14],有文獻報道[15]在喉癌組織中CD44v6及CD133蛋白表達陽性率明顯高于正常喉黏膜組織,但其臨床實際應用價值還需要提高,也需更多實驗加以驗證。而本研究不同于以往學者的研究,重點在于建立了Logistic回歸預測模型,此預測模型經(jīng)ROC曲線評價,其準確性得到了一定肯定,AUC為0.767,在0.7~0.9范圍內(nèi),可認為具有中等準確性, 除此之外,本研究還對每個獨立影響因素病理分級、腫瘤大小分別做出了ROC評價,病理分級AUC為0.657,腫瘤大小AUC為0.643,說明了在本研究中的每個獨立影響因素對診斷是否發(fā)生隱匿性淋巴結轉移的效果良好。此模型在一定意義上為臨床醫(yī)師在決定手術方案時提供了一定的參考,有文獻報道稱如果發(fā)生隱匿性淋巴結轉移的風險超過15%~20%就有必要行頸部淋巴結的清掃[12, 16],結合本研究,尤其是對于前聯(lián)合陽性、病理分級為低分化、腫瘤大小>2 cm的患者,在考慮是否行頸淋巴結清掃的時候要慎重,絕大多數(shù)手術醫(yī)師會選擇行前哨淋巴結的活檢,認為如果前哨淋巴結未發(fā)現(xiàn)淋巴結轉移,則頸部其他分區(qū)可以不行進一步的淋巴結清掃手術,反之,則必須行淋巴結清掃手術;但據(jù)文獻報道其也存在一定的漏診率,可達7.6%[16],所以要提高隱匿性轉移淋巴結的診斷率,臨床醫(yī)師除了從觸診、影像學、生化、病理等綜合考慮外,還可以綜合分析前聯(lián)合、病理分級、腫瘤大小等危險因素,以求我們可以達到在盡量縮小手術范圍的同時又不漏掉微轉移灶的存在。

      綜上所述,經(jīng)二元邏輯回歸來看前聯(lián)合、病理分級、腫瘤大小(>2~4 cm)對是否轉移是獨立影響因素(P<0.05),由此本研究還建立了預測模型:Logit(P)=0.262+1.010×X1 + 1.624×X2+ 1.205×X3-1.153×X4-2.270×X5(X1=前聯(lián)合,X2=腫瘤大小>4~6 cm,X3=腫瘤大小>2~4 cm,X4=中分化,X5=高分化),經(jīng)評價和驗證后,此模型的準確性較高,可以較好地預測發(fā)生隱匿性淋巴結轉移的風險。

      但此模型也有一定的局限性,此模型選擇的樣本局限在某一個醫(yī)院,且時間范圍跨度大,在篩選時也去掉了臨床資料不完整者,可能會產(chǎn)生潛在偏移,需要更多大樣本多中心研究數(shù)據(jù)加以驗證,以提高模型的臨床應用效果。

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