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      非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移風險分析及生存預后nomogram預測模型構建

      2022-03-27 10:32:30葉佳樂姚萍麗陳凱施雪霏
      中國現代醫(yī)生 2022年4期
      關鍵詞:淋巴結轉移非小細胞肺癌

      葉佳樂 姚萍麗 陳凱 施雪霏

      [摘要] 目的 非小細胞肺癌特征預測淋巴結轉移及死亡風險與列線圖模型的構建。 方法 對2013年1月至2015年1月就診于湖州市中心醫(yī)院診斷為非小細胞肺癌患者的臨床資料進行回顧性分析。100例患者被納入研究,根據是否存在淋巴結轉移分組,進行單因素和多因素分析。基于生存分析確定獨立危險因素并構建nomogram預測模型。結果 單因素分析顯示,淋巴結轉移與患者年齡、腫瘤大小、周邊組織侵犯情況、癌胚抗原含量、血管內皮生長因子含量、基質金屬蛋白酶-9含量和微血管密度含量相關(P<0.05)。多因素分析顯示,腫瘤大小、侵犯主支氣管、癌胚抗原、血管內皮生長因子、基質金屬蛋白酶-9和微血管密度含量是非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移的獨立影響因素。構建的風險評估列線圖模型與校準圖具有良好的一致性。血管內皮生長因子和基質金屬蛋白酶-9在預測非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移后死亡中具有一定效能,但微血管密度在非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移后死亡的預測的真實性較低。 結論 本研究成功構建的非小細胞肺癌患者淋巴結轉移風險評估列線圖模型可用于NSCLC淋巴結轉移風險的預測,血管內皮生長因子和基質金屬蛋白酶-9在預測非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移后死亡中具有積極作用。

      [關鍵詞] 非小細胞肺癌;淋巴結轉移;生存預后;風險預測模型

      [中圖分類號] R730.7? ? ? ? ? [文獻標識碼] A? ? ? ? ? [文章編號] 1673-9701(2022)04-0022-05

      [Abstract] Objective To analyze the predictive value of the features of non-small cell lung cancer (NSCLC) on lymph node metastasis and risk of death, and to construct a nomogram model. Methods The clinical data of patients diagnosed with NSCLC attending Huzhou Central Hospital from January 2013 to January 2015 were retrospectively analyzed. A total of 100 patients were included in this study and grouped according to the presence or absence of lymph node metastasis for univariate and multivariate analyses. The independent risk factors were identified and a nomogram prediction model was constructed based on survival analysis. Results Univariate analysis showed that tumor size, lymph node metastasis was associated with patient age, tumor size, peripheral tissue invasion, carcinoembryonic antigen content, vascular endothelial growth factor content, matrix metalloproteinase-9 content, and microvessel density (P<0.05). Multivariate analysis showed that invasion the main bronchus, carcinoembryonic antigen, vascular endothelial growth factor, matrix metalloproteinase-9, and microvessel density were independent influencing factors for the development of lymph node metastasis in NSCLC. The constructed nomogram model for risk assessment was in good consistency with the calibration chart. Both the vascular endothelial growth factor and matrix metalloproteinase-9 showed certain efficiency in predicting death after the development of lymph node metastasis in NSCLC, but microvessel density was less authentic in predicting death after the development of lymph node metastasis in NSCLC. Conclusion The nomogram model for lymph node metastasis risk assessment in patients with NSCLC successfully constructed during this study can be used for the prediction of lymph node metastasis risk in NSCLC, and both the vascular endothelial growth factor and matrix metalloproteinase-9 have a positive effect in predicting death after the development of lymph node metastasis in NSCLC.

      [Key words] Non-small cell lung cancer; Lymph node metastasis; Survival and prognosis; Risk prediction model

      肺癌是目前全世界發(fā)病率和死亡率最高、預后最差的惡性腫瘤之一[1],其中約80%為非小細胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC),NSCLC的復發(fā)率與病死率較高,淋巴結轉移為NSCLC最常見的轉移方式[2],轉移后的NSCLC嚴重影響著患者的健康和生存質量。因此,探討NSCLC發(fā)生淋巴結轉移風險研究十分重要。研究表明,不同因素可影響NSCLC患者的淋巴結轉移情況,如何預防NSCLC患者出現淋巴結轉移及轉移后采取哪些有效的預防措施仍是腫瘤臨床工作中的重中之重[3]。本研究通過單因素和多因素分析建立NSCLC發(fā)生淋巴結轉移風險分析及生存預后列線圖模型,并對模型進行準確性評價,為發(fā)生淋巴結轉移的NSCLC患者的病情防治提供參考依據,現報道如下。

      1 資料與方法

      1.1一般資料

      回顧性分析100例非小細胞肺癌患者的臨床資料。在100例非小細胞肺癌患者中,淋巴結轉移有37例(37.0%),其中男27例(73.0%),女10例(27.0%);年齡≥60歲17例(45.9%),<60歲20例(54.1%);死亡病例10例(27.0%);腫瘤<4 cm 21例(58.3%),≥4 cm 16例(43.2%);未累及主要支氣管T1 4例(10.8%),累及主要支氣管但距離隆突小于2 cm T2 14例(37.8%),累及主要支氣管但距離隆突大于2 cm T2 14例(37.8%),侵及臨近組織或器官T4 5例(13.5%);侵犯臟層胸膜8例(21.6%),沒有侵犯臟層胸膜29例(78.4%);鱗狀細胞癌(鱗癌)15例(40.5%),腺癌15例(40.5%),大細胞癌7例(20.6%)。本研究已獲得醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準。

      1.2 納入與排除標準

      納入標準:①診斷為非小細胞型肺癌者;②患者及家屬同意參加本研究。排除標準:①非小細胞肺癌的呼吸系統疾病史者;②非小細胞肺癌的腫瘤史者;③未獲得知情同意者及其他情況者;④所收集的資料殘缺,影響數據真實性者。

      1.3 非小細胞型肺癌診斷標準

      參考《中國常見惡性腫瘤診療規(guī)范(第六分冊)原發(fā)性支氣管肺癌》的相關標準[4-6],結合影像學檢查結果和病理分型明確診斷為非小細胞肺癌。

      1.4觀察指標

      收集納入研究者的資料,包括一般資料,如年齡、性別等,腫瘤特征如腫瘤位置、大小、周邊組織侵犯情況和生存預后等,檢驗指標如腫瘤標志物[癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)、鱗狀細胞相關抗原(squmaous cell carcinoma antigen,SCCA)、神經元特異性烯醇化酶(neuron-specific enolase,NSE)]、血管內皮生長因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)、基質金屬蛋白酶-9(matrix metalloproteinase-9,MMP-9)和微血管密度(microvessel density,MVD)等。

      1.5統計學方法

      應用SPSS 23.0統計學軟件對數據進行處理,計量資料用均數±標準差(x±s)表示,進行t檢驗,計數資料以[n(%)]表示,組間比較采用χ2檢驗,P<0.05為差異有統計學意義。100例非小細胞肺癌患者采用Kaplan-Meier生存曲線圖分析,應用單因素和多因素分析探討影響非小細胞肺癌淋巴結轉移的危險因素,對單因素分析中差異有統計學意義的納入多因素分析,應用R軟件的rms軟件包的線性回歸模型繪制非小細胞肺癌淋巴結轉移風險預測列線圖。應用淋巴結風險模型繪制該模型的ROC曲線及校準圖。

      2 結果

      2.1 淋巴結轉移相關危險因素分析

      對所有變量進行單因素和多因素分析。見表1~2。單因素分析結果顯示,非小細胞肺癌是否發(fā)生淋巴結轉移與患者年齡、腫瘤大小、周邊組織侵犯情況、CEA、VEGF、MMP-9含量和MVD含量相關(P<0.05)。多因素分析結果顯示,在差異有統計學意義的單因素中,腫瘤大小、侵犯主支氣管、CEA、VEGF、MMP-9含量和MVD含量是非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移的獨立影響因素。

      2.2非小細胞肺癌淋巴結轉移組生存曲線

      參考左倩倩等[7]生存預后分析方法,100例非小細胞肺癌患者的1、3、5年生存率分別為86.18%(95%CI:84.82%~88.23%)、76.69%(95%CI:74.13%~78.05%)、60.86%(95%CI:56.20%~64.52%),生存曲線見圖1。

      2.3 淋巴結轉移風險列線圖模型構建

      根據列線圖分析建立的淋巴結轉移風險評估模型總分為440分。見圖2。本研究依據腫瘤大小、侵犯主支氣管、癌胚抗原、血管內皮生長因子、基質金屬蛋白酶-9和微血管密度含量6項危險因素建立了非小細胞肺癌患者淋巴結轉移風險評估列線圖模型,觀測其發(fā)生淋巴結轉移的風險。結果顯示,VEGF是最危險的因素9(分值最高)。隨著腫瘤不斷侵襲主支氣管等肺周邊組織,其淋巴結轉移的風險就越大,分值就越高。腫瘤大小方面,腫瘤越大,其淋巴結轉移風險越大。另外,作為重要腫瘤標志物的CEA含量越高,非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移的風險越高。VEGF、MMP-9和MVD含量越高的患者,其肺癌發(fā)生淋巴結轉移的可能性越大。為了驗證此模型,建立了受試者工作曲線ROC來評估此模型,其敏感度為0.73,特異度為0.69,AUC為0.785(95%CI:0.56~0.82)。基于構建的非小細胞肺癌患者淋巴結轉移風險評估列線圖模型,通過與非小細胞肺癌患者發(fā)生淋巴結轉移的實際概率相比較見圖3,校準圖結果顯示,本研究構建的風險評估列線圖模型淋巴結轉移的預測概率與淋巴結轉移的實際概率較為一致。

      2.4 VEGF、MMP-9和MVD預測非小細胞肺癌淋巴結轉移后死亡的ROC曲線

      基于非小細胞肺癌患者發(fā)生淋巴結轉移后生存預后情況,且VEGF、MMP-9和MVD是影響非小細胞肺癌淋巴結轉移的重要因素,為探討VEGF、MMP-9和MVD在預測非小細胞肺癌淋巴結轉移后的作用,本研究繪制了VEGF、MMP-9和MVD預測非小細胞肺癌淋巴結轉移后死亡的ROC曲線。見圖4~6。結果顯示,VEGF和MMP-9的ROC曲線AUC分別為0.620(95%CI:0.58~0.73)和0.573(95%CI:0.55~0.59),而MVD的ROC曲線AUC為0.5,說明VEGF和MMP-9對預測非小細胞肺癌淋巴結轉移后的死亡有一定參考依據,而基于MVD建立非小細胞肺癌淋巴結轉移后的死亡預測模型的真實性最低,并不具有實際臨床意義。

      3討論

      肺癌是全球上最常見的惡性腫瘤之一,已成為我國城市人口惡性腫瘤死亡原因的第1位[8],其中,非小細胞肺癌是重要的肺癌病理類型[9]。淋巴結遍布全身,肺內外均有淋巴結的存在,淋巴結是腫瘤最“青睞”的轉移途徑。淋巴結轉移是非小細胞肺癌轉移的重要途徑,同時也是影響患者生存預后的重要因素之一[10-12]。研究表明,影響非小細胞肺癌淋巴結轉移比較復雜[13],本研究結果表示,腫瘤大小、侵犯主支氣管、癌胚抗原、血管內皮生長因子、基質金屬蛋白酶-9和微血管密度含量是非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移的影響因素。

      腫瘤特征是腫瘤發(fā)生進展所表現出來的特點,因人而異,具有個性化特征,與腫瘤誘發(fā)因素、遺傳、環(huán)境和生活習慣等息息相關。在描述腫瘤特征中,腫瘤大小是最為重要的。腫瘤學研究表明,不同種類的腫瘤在不同個體的腫瘤大小是存在一個閾值的,一旦腫瘤生長超過這個閾值,患者病情將明顯進展,對于腫瘤進展特征最明顯的就是淋巴結轉移[14]。另外,也有研究表明,腫瘤的浸潤能力也與淋巴結轉移密切相關[15]。本研究結果表明,腫瘤大小和侵犯情況是影響非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移的危險因素。

      腫瘤標志物是輔助診斷腫瘤的重要生物學標記,雖然其特異度并不高,但某些腫瘤標志物的異常提示腫瘤可能已經出現或正在出現淋巴結轉移。研究表明,癌胚抗原是非小細胞肺癌的重要腫瘤標志物[16]。本研究檢測了癌胚抗原、鱗狀細胞相關抗原和神經元特異性烯醇化酶三種腫瘤標志物。結果顯示,癌胚抗原是非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移的重要因素,這與王娟等[17]研究結果是一致的,雖然癌胚抗原在多種惡性腫瘤中的含量都會顯著增高,但非小細胞肺癌癌胚抗原含量的增高會增加發(fā)生淋巴結轉移的風險。

      本研究結果表明,血管內皮生長因子、基質金屬蛋白酶-9和微血管密度含量是非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移的危險因素。這與許柯青等[18-20]研究結果是一致的。另外,本研究用血管內皮生長因子、基質金屬蛋白酶-9和微血管密度繪制預測非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移后生存預后ROC曲線圖,提示血管內皮生長因子和基質金屬蛋白酶-9在預測非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移后生存預后中具有積極作用,可為臨床診治非小細胞肺癌、改善淋巴結轉移后非小細胞肺癌患者預后提供參考依據。

      綜上所述,腫瘤大小、侵犯主支氣管、癌胚抗原、血管內皮生長因子、基質金屬蛋白酶-9和微血管密度含量是非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移的危險因素。本研究成功構建的非小細胞肺癌患者淋巴結轉移風險評估列線圖模型可用于NSCLC淋巴結轉移風險的預測,血管內皮生長因子和基質金屬蛋白酶-9在預測非小細胞肺癌發(fā)生淋巴結轉移后死亡中具有積極作用。

      [參考文獻]

      [1] 何軍榮,朱麗萍,顏瑋. 環(huán)境因素、生活方式與女性肺癌發(fā)病的研究進展[J]. 中國婦幼保健,2016,28(30):5090-5092.

      [2] 趙偉,馬英,孔申嘉,等. FGF2、VEGFA表達水平與非小細胞肺癌轉移的相關性分析[J]. 解放軍醫(yī)藥雜志,2020,32(1):34-37.

      [3] 楊天宇. 對早期非小細胞肺癌淋巴結轉移影響因素的分析[D]. 大連:大連醫(yī)科大學,2019.

      [4] 羅輝,邱凌平,余雨煜,等.非小細胞肺癌放療病人肺炎發(fā)生率與正常肺組織照射體積的關系[J].江西醫(yī)藥,2017, 52(2):128-130.

      [5] Pasello G,Vicario G,Zustovich F,et al.From diagnostic-therapeutic pathways to real-world data:A multicenter prospective study on upfront treatment for EGFR-positive non-small cell lung cancer(MOST Study)[J].Oncologist,2019,24(6):e318-e326.

      [6] Ettinger DS,Aisner DL,Wood DE,et al.NCCN Guidelines Insights:Non-small cell lung cancer,version 5.2018[J].J Natl Compr Canc Netw,2018,16(7):807-821.

      [7] 左倩倩,張彥兵,馬婕群,等.胃神經內分泌瘤患者預后Nomogram預測模型的構建[J].中國腫瘤生物治療雜志,2019,26(5):569-576.

      [8] 葛尚清,杜瀛瀛,孫國平.40歲及以下肺癌病人的臨床特征與總生存期隨訪數據分析[J].安徽醫(yī)藥,2020,24(8):1529-1533,1698.

      [9] 吳海波,劉若男,高敏,等.非小細胞肺癌患者血清腫瘤異常蛋白的表達與化療療效的相關性[J].臨床肺科雜志,2020,3(9):1395-1399.

      [10] 楊棟梁,周勝年,汪會進,等.中性粒細胞/淋巴細胞比值對非小細胞肺癌淋巴結轉移的預測價值[J].安徽醫(yī)學,2020,41(6):702-704.

      [11] 譚林,梁效民,王琛,等.ⅢA-N2期非小細胞肺癌N2淋巴結跳躍轉移的臨床分析[J].實用腫瘤雜志,2020, 35(6):501-505.

      [12] 王曉東,呂峰,崔凱.ⅢA-N2期非小細胞肺癌縱隔淋巴結跳躍性轉移臨床特點及對預后的影響[J].陜西醫(yī)學雜志,2020,49(12):1634-1637.

      [13] 孫秋穎,賈曉瓊,溫珍平.男性非小細胞肺癌的臨床特征及其淋巴結轉移的危險因素分析[J].內蒙古醫(yī)科大學學報,2020,42(4):409-411.

      [14] 韓永永.T1期周圍型非小細胞肺癌縱隔淋巴結轉移規(guī)律[D].烏魯木齊:新疆醫(yī)科大學, 2020.

      [15] 張湘?zhèn)?TNM分期之外的臨床病理因素與常見胸部惡性腫瘤預后關系的研究[D].濟南:山東大學,2017.

      [16] 許銀輝,杜振宗.早期診斷非小細胞肺癌相關生物標記物研究進展[J].廣東醫(yī)學,2018,39(7):961-965.

      [17] 王娟,齊麗萍,李曉婷,等.周圍型非小細胞肺癌縱隔淋巴結轉移影響因素及臨床意義[J].中國醫(yī)學影像技術,2019,35(10):1490-1494.

      [18] 許柯青.血管內皮生長因子聯合腫瘤標記物檢測在非小細胞肺癌診斷中的應用價值[J].實用癌癥雜志,2017, 32(3):389-391.

      [19] 段新如,汪修平,王愛民.血清腫瘤標志物檢測在非小細胞肺癌侵襲和轉移中的意義[J].中國腫瘤臨床與康復,2020,27(3):335-338.

      [20] 丁寧.非小細胞肺癌腫瘤相關巨噬細胞、MVD、LVD的表達與患者預后關系的分析[D].青島:青島大學,2019.

      (收稿日期:2021-03-09)

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