Extracto
Antecedentes
La evaluación precisa del riesgo de recurrencia y la respuesta al tratamiento de un paciente es un requisito previo importante de la terapia personalizada en el cáncer de pulmón. Este estudio se extiende un modelo de pronóstico de células no pequeñas de cáncer de pulmón se ha descrito anteriormente mediante la adición de la quimioterapia y la co-morbilidad mediante el uso de datos SEER-Medicare vinculados.
Metodología /Principales conclusiones
Datos en 34.203 adenocarcinoma de pulmón y 26,967 pacientes con carcinoma de pulmón de células escamosas fueron utilizados para determinar la contribución de la Enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) para el pronóstico en 30 combinaciones de tratamiento. Un modelo de Cox incluyendo EPOC se estima en 1.000 muestras de arranque, con el modelo resultante evaluado en la República de China, Brier Score, C de Harrell, y Nagelkerke R
2 métricas con el fin de evaluar las mejoras en el pronóstico más de un modelo sin EPOC. La adición de la EPOC con el modelo que incorpora la etapa del cáncer, la edad, el género, la raza, y el grado tumoral ha demostrado mejorar el pronóstico en varios grupos de pacientes. Para los pacientes con adenocarcinoma de pulmón, hubo una mejora en el pronóstico en la población total de pacientes y en pacientes sin recibir quimioterapia, incluyendo aquellos que recibieron sólo la cirugía. Para el carcinoma de células escamosas, una mejora en el pronóstico se observa tanto en la población total de pacientes y en los pacientes que reciben múltiples tipos de quimioterapia. condición de la EPOC es capaz de estratificar los pacientes que recibieron el mismo tratamiento en forma significativa (log-rank
p Hotel & lt; 0,05). diferentes grupos de pronóstico, independientemente de la etapa del cáncer
Conclusión /Importancia
La combinación de la información del paciente sobre la EPOC, la etapa del cáncer, la edad, el género, la raza, y el grado tumoral podría mejorar el pronóstico y predicción de respuesta al tratamiento en pacientes no pequeñas de cáncer de pulmón de células individuales. Este modelo permite que el pronóstico refinada y estimación de la evolución clínica de los regímenes de tratamiento integrales, proporcionando una herramienta útil para la toma de decisiones clínicas personalizada
Visto:. Putila J, Guo NL (2014) EPOC combinación con clínicas, patológicas y demográfica información refina el pronóstico y respuesta Tratamiento Predicción de células no pequeñas de cáncer de pulmón. PLoS ONE 9 (6): e100994. doi: 10.1371 /journal.pone.0100994
Editor: John D. Minna, Univesity de Texas Southwestern Medical Center en Dallas, Estados Unidos de América
Recibido: Abril 23, 2014; Aceptado: 30-may de 2014; Publicado: 26 Junio 2014
Derechos de Autor © 2014 Putila y Guo. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos:. La autores confirman que, por razones aprobadas, algunas restricciones de acceso se aplican a los datos subyacentes a los hallazgos. Los datos SEER-Medicare utilizados en este estudio se obtuvo del NCI, que tiene licencia para este proyecto en particular. Para aquellos que estén interesados en la obtención de los datos, deben ponerse en contacto con las personas pertinentes de SEER en seer.nci.gov. La persona de contacto es Yanisko, Elaine (IMS) & lt;
[email protected]> ;.
Financiación: Este trabajo fue apoyado por NCRRP20 RR16440 Estímulo Grant (PD: Dr. Nancy Guo) (http: //recuperación .nih.gov /Historias /ViewStory.aspx id = 449) y los Institutos nacionales de Salud (NIH) R01 /R56LM009500 (PI: Dr. Nancy Guo) (http://www.nlm.nih.gov/ep/AwardsShortTerm .html). Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses: Dra. Nancy Guo es un miembro del Consejo Editorial PLOS. Esto no altera la adhesión de los autores a PLoS ONE políticas y criterios editoriales.
Introducción
El cáncer de pulmón es la principal causa de muerte por cáncer en los países industrializados [1]. Cáncer de pulmón no microcítico (CPNM) representa aproximadamente el 80% de los casos de cáncer de pulmón. Mayor histología del CPNM incluye el adenocarcinoma de pulmón y carcinoma de pulmón de células escamosas. La recidiva del tumor y la metástasis es el fracaso del tratamiento principal (es decir, la muerte) de cáncer de pulmón. En la práctica actual, la resección quirúrgica es la principal opción de tratamiento para los pacientes en estadio I de NSCLC. No obstante, hasta el 50% de la etapa I NSCLC pacientes desarrollarán y morir a causa de la recurrencia del tumor dentro de los cinco años siguientes a la cirugía [2], [3]. Por tanto, es importante seleccionar los pacientes con NSCLC etapa temprana para un tratamiento más agresivo. Por otro lado, se recomiendan los pacientes con implicaciones de ganglios linfáticos positivos para recibir quimioterapia adyuvante. Sin embargo, los beneficios de la quimioterapia en NSCLC no son convincentes [4]. Reciente meta-análisis de 12 ensayos aleatorios mostraron que el uso de quimioterapia de combinación tuvieron una mejor evolución clínica de la quimioterapia sola agente [5]. Actualmente, se necesita un esquema de decisión clínica para recomendar que la quimioterapia y curso del tratamiento sería óptimo para un paciente particular.
Uno de los factores más importantes que influyen la supervivencia de pacientes con cáncer de pulmón y de bronquios es la selección de una curso apropiado de la terapia basada en una evaluación precisa del riesgo del paciente. Sin embargo, la selección de un curso de la terapia se basa actualmente en gran medida de la etapa del cáncer solo a pesar de la contribución de otros factores de supervivencia del paciente. En particular, las comorbilidades como la EPOC pueden tener un efecto significativo sobre la supervivencia a largo plazo debido a la variación de la candidatura de tratamiento, el aumento de la tasa de complicaciones, o disminución de la eficacia del tratamiento [6] - [8], y la prevalencia de EPOC es elevada en pacientes con cáncer de pulmón independiente de la edad, el sexo y los antecedentes de tabaquismo [9]. Un obstáculo importante es la determinación de la contribución de cada uno de estos factores, incluyendo la EPOC, la etapa del cáncer, el grado del tumor, la edad, el género, la raza y la histología, en un modelo de pronóstico integral. Sería clínicamente útil para desarrollar un modelo de este tipo para evaluar los resultados del tratamiento de cada paciente en regímenes terapéuticos integrales, incluyendo la cirugía, la radioterapia y varios agentes quimioterapéuticos, mediante el uso de registros médicos del paciente a gran escala.
Las comorbilidades que afectan a los pulmones función, como la EPOC, es probable que influir en la supervivencia después de la operación independiente de sus efectos sobre la candidatura quirúrgica debido a la posibilidad de una disminución de la función pulmonar. El volumen espiratorio forzado en 1 segundo (FEV
1) de un paciente, un indicador potencial de la EPOC, se encontró que era un factor pronóstico significativo en un modelo de control de otras variables clínicas tales como el estado ganglionar [10], [11 ]. Aunque la EPOC y el cáncer de pulmón se ven a menudo juntos en los pacientes debido a su asociación compartida con el hábito de fumar, ni condición es un punto final clínico para el otro. Por lo tanto, es importante investigar si la EPOC es un factor pronóstico de cáncer de pulmón y la forma de incorporar en la selección del tratamiento
.
Anteriormente, hemos desarrollado un modelo de pronóstico utilizando datos similares derivados de la Epidemiología y Vigilancia Fin -Resultados iniciativa (SEER) del cáncer [12]. El enfoque anterior utiliza clínicos, patológicos, y las variables demográficas en un único modelo para lograr el pronóstico superior sobre un modelo similar utilizando la etapa del cáncer solo. Sin embargo, este modelo estaba limitada por los datos de que el uso de quimioterapias específicas y la presencia de comorbilidades no se pudo determinar. Este estudio amplía el análisis anterior mediante la utilización de los registros médicos de los pacientes de la base de datos SEER-Medicare vinculado. Estos datos adicionales permiten el papel de la EPOC en el pronóstico que se determinará a través de combinaciones de cirugía, radiológicas y tratamientos quimioterapéuticos [13] - [15]. En este estudio, hemos tratado de 1) desarrollar un modelo de pronóstico del cáncer de pulmón integral mediante la incorporación de la información de la EPOC, la edad, el género, la raza, el grado del tumor, la etapa del cáncer, edición AJCC puesta en escena, y la histología; 2) estimar 2 años y 5 años la probabilidad de supervivencia de los pacientes que recibieron cirugía, la radioterapia y la quimioterapia, incluyendo a base de platino, platino /taxano y carboplatino /paclitaxel /Avastin; 3) desarrollar una herramienta de pronóstico de NSCLC en línea para la toma de decisiones clínicas individualizada.
Pacientes y métodos
Los datos del paciente se obtuvo de la base de datos SEER-Medicare vinculado, una combinación de los datos de registro poblacional y las historias de facturación para los pacientes cubiertos por Medicare [16]. En resumen, los datos de los registros de SEER participantes estaban vinculados con los datos de Medicare a través del uso de número de seguridad social, sección censal, la edad y otras variables de identificación [15]. Los datos resultantes contienen información sobre los tratamientos administrados, comorbilidades presentes en el paciente, presentación clínica, la supervivencia y la demografía. Los criterios para la inclusión en este análisis fueron un diagnóstico de cáncer de pulmón o bronquios entre 1991 y 2005, y la información completa sobre la edad, raza, sexo, grado y estadio tumoral, así como válida seguimiento y su historial de pagos. Este conjunto de pacientes se perfeccionó para incluir sólo aquellos con tumores en términos generales pueden clasificarse ya sea como carcinoma de células escamosas o adenocarcinoma. Se excluyeron los casos reportados únicamente de certificado de autopsia o la muerte. En total, 34,203 pacientes con adenocarcinomas de pulmón y 26,967 pacientes con carcinomas de pulmón de células escamosas cumplen estos criterios (Tabla 1).
Códigos
Se determinó la administración de quimioterapia usando el Procedimiento Común Healthcare Sistema de Codificación (HCPCS) en combinación con la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) códigos. Para cada paciente, todos los registros se realizaron búsquedas de entradas con un código HCPCS lo que indica que se administró quimioterapia. Estas entradas fueron entonces referencias cruzadas con los códigos de diagnóstico primario y secundario de la CIE para que la entrada para asegurarse de que el agente estaba siendo administrado para el tratamiento de pulmón o bronquios cánceres. Cuatro agentes específicos, cisplatino, carboplatino, docetaxel, paclitaxel y se consideraron además de un grupo amplio que abarca una variedad de agentes quimioterapéuticos.
Los pacientes también fueron analizados de acuerdo con la administración de la variable de la cirugía curativa y el tratamiento radiológico. Cinco grupos se formaron sobre la base de los tratamientos quirúrgicos y radiológicos; un grupo que contiene todos los pacientes, independientemente del tratamiento, un grupo de pacientes que tienen cirugía sin radiación, otra para los que tienen la radiación sin cirugía, un grupo con la cirugía y la radiación, un grupo de pacientes sin ningún tratamiento en la lista. asignaciones a los grupos de tratamiento quirúrgicos y radiológicos se basaron en la presencia de ningún tratamiento curativo de este tipo en la parte SEER de los datos.
Las comorbilidades se midieron como componentes de una versión del índice de Charlson (ICC) adaptado para utilizar con datos administrativos [17] - [19]. Comorbilidades se determinaron utilizando el código disponible en el Instituto Nacional del Cáncer diseñado específicamente para este conjunto de datos SEER-Medicare (http://healthservices.cancer.gov/seermedicare/program/comorbidity.html), bajo el supuesto de que la presencia de un tratamiento para una enfermedad específica en el historial de facturación era indicativa de su presencia en el paciente en el momento. Todas las reclamaciones fuera de tres años antes del diagnóstico de cáncer de pulmón se analizaron para conjuntos específicos de la CIE-9 códigos indicativos de una de las condiciones enumeradas en la CCI. Al encontrar un código ICD relevantes para cualquiera de las 18 condiciones incluidas en el índice, los pacientes fueron marcados como positivos para la condición correspondiente. La determinación del uso de la quimioterapia y comorbilidades se realizó utilizando
SAS
versión 9.2 en el entorno de PC.
La edad del paciente, la raza y el género se identificaron utilizando la información en la parte SEER de los datos , con Negro y Asiático /Islas del Pacífico pacientes que se comparan con los blancos como un grupo de referencia. El grado del tumor también se identificó a partir de la porción SEER de los datos. los grados del tumor 1 y 2 se agruparon y sirvieron como grupo de referencia para los grados 3 y 4, que también se agruparon en los modelos de Cox. la etapa del cáncer se enumeran en la parte SEER de los datos, ya sea en el 3
er o 6
ª edición del sistema de estadificación AJCC. Los registros codificados utilizando el 6
ª edición fueron capaces de ser recodificados al 7
ª edición siempre que hayan tenido información completa y válida sobre el tamaño del tumor, la extensión, la afectación ganglionar y metástasis a distancia. Etapa I El cáncer se utilizó como grupo de referencia en los modelos de Cox. El número y la distribución de las características de los pacientes se detallan en la Tabla 1.
modelado
Cox se utilizó para estimar un modelo de riesgos proporcionales para su uso en la evaluación cuantitativa del riesgo paciente dado múltiples variables. Se estimaron dos modelos diferentes: un modelo completo que contiene información sobre la fase de la edad, la raza, el género, la histología, el grado del tumor y el cáncer del paciente tan desarrollado en nuestro estudio anterior [12], y un modelo EPOC que contiene las mismas variables con un indicador adicional de la presencia de la EPOC. El rendimiento de estos dos modelos se comparó para evaluar si la adición de la EPOC podría mejorar el pronóstico y la predicción del resultado del tratamiento. Tanto para los modelos completos y EPOC, se estimó un total de 1.000 modelos de riesgo proporcional de Cox utilizando muestras bootstrap iguales en tamaño a la cohorte original del paciente. Las distribuciones de los coeficientes se evaluaron para la normalidad, y fue tomada la media de cada coeficiente. Este conjunto de coeficientes formó el modelo final para cada enfoque
Los modelos fueron evaluados en un total de cuatro métricas.; área bajo la curva ROC, Brier Score, C de Harrell, y Nagelkerke de R
2. La medida ROC representa el área bajo una curva ROC integrado de salida de 60 meses para el original 3
ª Edición de clasificación AJCC, y 24 meses para el 6
º y recodificada 7
ª edición de estadificación del AJCC.
c
medida del Harrell es similar a la medida ROC, pero tiene en cuenta el aspecto del tiempo. Nagelkerke R
2 es una forma generalizada de que el coeficiente de determinación (R
2) adecuado para modelos de supervivencia. La República de China,
c
-estadística, y R
2 mide todo el rango de 0 a 1, con puntuaciones más altas indican un mejor rendimiento. La puntuación Brier es una medida de la exactitud de las predicciones de supervivencia, y varía de 0 a 1 con las puntuaciones más bajas de ser mejor. Al igual que en la medida de la República de China, la puntuación de Brier se calculó en 36 meses para la puesta en escena original de la AJCC y 24 meses para la puesta en escena AJCC recodificado. Estas estimaciones se realizaron en 1.000 cohortes de pacientes bootstrapped con una de dos colas
t-test
siendo utilizados para evaluar las diferencias significativas entre los modelos en cada prueba [20]. Todas las estimaciones de modelos y evaluaciones se realizaron utilizando
R
versión x64 2.15.0, con el
supervivencia
,
risksetAUC
,
diseño em,
rms
,
pec
, y
Hmisc, paquetes.
los modelos finales que se utilizarán en la herramienta en línea fueron construidos utilizando los coeficientes estimados anteriormente para los modelos que contienen la etapa del cáncer, el grado tumoral, histología, edad, raza /origen étnico, sexo, y estado de la EPOC. Un total de 6 modelos, uno para cada edición de clasificación AJCC y la combinación de histología, se construyeron. Puntos de corte para cada AJCC Edition y la histología grupo se determinaron mediante la selección de un punto de corte para dividir a los pacientes en grupos de alto o bajo riesgo en todo el rango de puntuaciones de peligro en la población total del paciente y prueba la diferencia en la supervivencia entre la completa y sólo fase modelos, respectivamente, de manera iterativa. Los puntos de corte finales representan puntos en los que el modelo completo muestra la mayor mejora en la selección de los pacientes, tanto de alto y bajo riesgo en ese grupo. Esta estratificación se representa en la Figura S7. Los coeficientes finales y representación gráfica de la supervivencia a largo plazo según lo determinado por Hazard Score se muestran para cada modelo en la sección de resultados. Para estimar el pronóstico y la respuesta al tratamiento de un paciente nuevo, la puntuación de peligro se estima utilizando los coeficientes para cada variable en el modelo correspondiente. Una imagen representativa de la aplicación basada en la web (www.personalizedRx.org) del modelo de pronóstico final se proporciona en los resultados.
Resultados
Impacto de la EPOC y otras comorbilidades en NSCLC la supervivencia
En los pacientes que recibieron sólo la cirugía y sin radiación o la quimioterapia, la EPOC mostraron asociación significativa (
p Hotel & lt; 0,05; modelo de Cox) con la supervivencia específica de la enfermedad del cáncer de pulmón (Tabla 2). Otras condiciones comórbidas, incluyendo insuficiencia cardíaca congestiva, enfermedad vascular periférica, enfermedad cerebrovascular, la diabetes con secuelas, y las úlceras gastrointestinales, también tuvieron una disminución significativa (
p Hotel & lt; 0,05; modelo de Cox) asociación con enfermedades específicas supervivencia (Tabla 2). Como un factor pronóstico independiente, el estado de la EPOC solo fue capaz de pacientes significativamente pertenece al grupo de alto y bajo riesgo (
p Hotel & lt; 0,05) en todos los pacientes con adenocarcinoma de pulmón y los pacientes con carcinoma de células escamosas de pulmón diagnosticados con la AJCC 3
ª edición (Figura 1). En los casos significativos, los pacientes con CPNM sin EPOC mostraron consistentemente y significativamente mejor supervivencia en comparación con aquellos con EPOC en todo el período de post-operatorio de seguimiento, lo que indica que los efectos de la EPOC se manifiestan tanto en la enfermedad a largo y corto plazo la supervivencia específico de (Figura 1). tamaño de la muestra en los grupos de carcinoma de células escamosas nuevos diagnosticados con la AJCC 6
ª edición y los recodificado al 7
ª edición del sistema de estadificación AJCC puede haber impedido el logro de una estratificación estadísticamente significativa por la EPOC. Aún así, los resultados indican pacientes con EPOC que tienen enfermedades específicas de supervivencia más corta.
log-rank pruebas se utilizaron para evaluar la diferencia en las probabilidades de supervivencia de los dos grupos.
EPOC se estableció más como un factor de pronóstico independiente en la evaluación de la etapa 1, etapa 2 y los grupos de pacientes que reciben tratamientos específicos 3a. En particular, en la etapa 1 de adenocarcinoma de pulmón y los pacientes con carcinoma de pulmón de células escamosas que recibieron cirugía sin ninguna terapia sistémica, los que no tienen EPOC tuvieron significativamente (
p Hotel & lt; 0,05) mejor supervivencia post-quirúrgica que aquellos tenían EPOC (figuras S1 a S4). Resultados similares se observaron en la etapa 2 y 3a CPNM pacientes que recibieron cirugía sin terapia sistémica (figuras S1 a S6). el resultado clínico más favorable también se observó en la etapa 1, etapa 2 y los pacientes 3a sin EPOC en comparación con aquellos con EPOC, que recibió cirugía o radiación con la terapia sistémica (figuras S1 a S6). Estos resultados indican que la EPOC es un factor pronóstico importante e independiente del NSCLC.
Evaluación de los factores clínicos, patológicos y demográficos en NSCLC pronóstico
Con el fin de evaluar qué factores son determinantes importantes en el pronóstico de NSCLC , variables clínicas, patológicas y demográficos de los pacientes fueron comparados en buen pronóstico (los que sobrevivieron más de 5 años después del diagnóstico) y de mal pronóstico (aquellos que murieron dentro de los 2 años después del diagnóstico) grupos. Para reducir el factor de confusión de los efectos del tratamiento sobre el resultado clínico, sólo los pacientes que recibieron cirugía sin radiación o quimioterapia se incluyeron en este análisis. Los resultados en los pacientes con diagnóstico de AJCC 3
er puesta en escena se muestran en la Tabla 3. Los resultados detallados de los pacientes nuevos diagnosticados con AJCC 6
ª edición y el recodificados 7
ª edición no se incluyen en este manuscrito y están disponibles en [21]
en concreto, grupo de buen pronóstico tenía significativamente menor porcentaje de pacientes con EPOC (
p Hotel & lt; 0,05;.
t CD - pruebas). En pacientes con adenocarcinoma de pulmón, el 34,2% de los pacientes tenían EPOC en malas grupo de pronóstico en comparación con el 24,2% con EPOC en grupo de buen pronóstico (
p Hotel & lt; 0,0001;
t-pruebas
). En pacientes con cáncer de pulmón de células escamosas, el 39,9% de los pacientes tenían EPOC en grupos de mal pronóstico en comparación con el 34,0% con EPOC en grupo de buen pronóstico (
p Hotel & lt; 0,0005;
t-pruebas
).
etapa del cáncer también fue un factor significativo, y la mala grupo de pronóstico tenido cáncer en etapa más avanzada (
p Hotel & lt; 0,0001;
t-pruebas
) tanto en el adenocarcinoma de pulmón y de células escamosas carcinima de pulmón de células. El grado del tumor fue una disminución significativa (
p Hotel & lt; 0,0001;
t-pruebas
). factor de adenocarcinoma de pulmón, pero no en el carcinoma de pulmón de células escamosas
La edad del paciente era una factor pronóstico significativo en el adenocarcinoma de pulmón y carcinoma de células escamosas del pulmón diagnosticado con todos los sistemas de clasificación de la AJCC. La edad promedio de los pacientes en el adenocarcinoma de pulmón fue de 73,8 años de edad en el grupo pobre pronóstico y 72,3 en el grupo de buen pronóstico (
p Hotel & lt; 0,0001;
t-pruebas
); mientras que la edad promedio de los pacientes en los pacientes de carcinoma de pulmón de células escamosas fue 73.85 en el grupo pobre pronóstico y 72.13 en el grupo de buen pronóstico (
p Hotel & lt; 0,0001;
t-pruebas
).
sexo del paciente es un factor pronóstico significativo, con más pacientes de sexo masculino en grupo pobre pronóstico que en el grupo de buen pronóstico, tanto en el adenocarcinoma y el carcinoma de pulmón de células escamosas (
p Hotel & lt; 0,0001;
t
-pruebas). El porcentaje de pacientes con adenocarcinoma de pulmón masculina fue del 39,9% en el buen pronóstico y el 56,5% en mal pronóstico; mientras que en el carcinoma de pulmón de células escamosas, el porcentaje de pacientes del sexo masculino fue 59.08% en el grupo de buen pronóstico y el 68,31% en el grupo de pronóstico pobre.
raza del paciente no fue un factor significativo en el CPNM pronóstico (Tabla 3). En grupo de buen pronóstico de adenocarcinoma de pulmón, hubo un mayor porcentaje de API (5,7% vs. 4,7%) y un menor porcentaje de negro (5,1% vs. 6,4%) que en mal grupo de pronóstico, pero la diferencia no fue estadísticamente significativo. Esta tendencia, sin embargo, no fue observado en el carcinoma de pulmón de células escamosas.
pronosticación Mejora con la adición de la EPOC en adenocarcinoma de pulmón
En un estudio anterior, hemos demostrado que la integración de la información del paciente, incluyendo la edad , el género, la raza, la etapa del cáncer y el grado tumoral mejora la precisión de pronóstico sobre el sistema de estadificación del cáncer de pulmón, tanto para el adenocarcinoma y el carcinoma de células escamosas de pulmón [12]. En el presente estudio, hemos establecido que la EPOC es un factor pronóstico independiente para el NSCLC. Con la base de datos SEER-Medicare vinculado, información sobre el tratamiento del paciente, incluyendo la terapia sistémica específica, podría ser recuperada. Por lo tanto, este estudio buscó 1) investigar si la adición de la EPOC en el modelo global podría mejorar aún más el pronóstico de NSCLC; y 2) estimar la evolución clínica de 30 combinaciones de tratamientos mediante el uso de este modelo integral para guiar la terapia personalizada.
En los pacientes con adenocarcinoma de pulmón diagnosticados con la AJCC 3
ª Edición original puesta en escena, la adición de la EPOC el modelo integral resultó en una mejora significativa el pronóstico (
p Hotel & lt; 0,05; Harrell de
c
-estadística) en el grupo total de pacientes que recibe tratamiento alguno. En concreto, hay también una mejoría significativa el pronóstico en los pacientes tratados con cirugía sola (
p Hotel & lt; 0,05; Harrell de
c-estadística
) y los pacientes sin recibir quimioterapia (
p
& lt; 0,05; Harrell de
c-estadística
medidas y la República de China; más detalles proporcionados en [21])
en pacientes con adenocarcinoma de pulmón diagnosticados con la AJCC 6
º sistema de estadificación, con. la adición de la EPOC se observó una mejoría significativa el pronóstico en el grupo total de pacientes que recibieron ningún tratamiento (
p = 0,0480
; de Harrell
c-
estadística). Hubo una mejora el pronóstico adicional en los pacientes tratados con cirugía, independientemente de la indicación de la quimioterapia (
p = 0,0475
; medida ROC). Se observaron resultados similares cuando los pacientes fueron recodificados a la AJCC 7
ª Edición sistema de estadificación. Estos resultados indican que la adición de la EPOC con el modelo completo podría mejorar la exactitud pronóstico en pacientes con adenocarcinoma de pulmón recibir ningún tratamiento, con la mayor mejora el pronóstico en pacientes sin que reciben quimioterapia. El pronóstico detallado puntos de corte de estratificación y coeficientes del modelo para cada sistema de estadificación se puede ver en la figura 2.
La supervivencia del paciente a los 60 meses para la muestra total de la población se muestra para el rango de calificaciones de riesgo (izquierda), con el riesgo -Grupos delimitado por barras verticales. coeficientes del modelo utilizado para determinar la puntuación de riesgo para cada paciente se muestran en el diagrama de bosque (derecha). R: AJCC 3
ª Edición estadificación; B: AJCC 6
ª edición de parada; C: AJCC 7
ª edición estadificación
pronosticación Mejora con la adición de la EPOC en el carcinoma de células escamosas de pulmón
Hubo una mejora significativa el pronóstico (
p
= 0,0239, índice de Brier) con la adición de la EPOC con el modelo en todos los pacientes con carcinoma de pulmón de células escamosas diagnosticados con el esquema de clasificación ª Edición AJCC 3
. Más específicamente, cuando se considera cualquier combinación de tratamiento quirúrgico o radiológico, independientemente de la indicación de la quimioterapia, se observó una mejoría significativa en el pronóstico población total de pacientes (
p = 0,0130
; Harrell de
c CD - estadística). Esta mejora el pronóstico también se observó en los pacientes tratados con cualquier quimioterapia (
p = 0,0244
; Harrell de
c-estadística
) o con un agente basado en platino (
p =
0,0125; Harrell de
c
-estadística). Una mejora el pronóstico similar se observó en los pacientes tratados con un agente a base de platino, o con un agente a base de platino y un taxano y cualquier otro tratamiento quirúrgico o radiológico (
p
& lt; 0,05; R de Nagelkerke
2 y las medidas ROC). La adición de la EPOC con el modelo fue capaz de mejorar significativamente el pronóstico en pacientes quirúrgicos en toda la gama de quimioterapia subgrupos (
p Hotel & lt; 0,05; Harrell de
c
-estadística). Estos resultado indican que la adición de la EPOC mejora el rendimiento pronóstico en el cáncer de pulmón de células escamosas población total de pacientes, así como en múltiples configuraciones quimioterapéuticos.
En pacientes con carcinoma de pulmón de células escamosas con diagnóstico de la AJCC 6
TH puesta en escena edición, la adición de la EPOC en el modelo completo no hizo diferencia significativa en el rendimiento pronóstico, medido con R Nagelkerke
2, la puntuación de Brier o medidas de la República de China. No era, sorprendentemente, una degradación significativa del rendimiento del modelo en pacientes sin indicación de tratamiento (
p = 0,0089
; Harrell de
c
-estadística). Cuando los pacientes se recodificado utilizando la AJCC 7
ª Edición criterios, hubo una mejora significativa el pronóstico en pacientes sin recibir quimioterapia (
p = 0,0489
; puntuación de Brier). Estos resultados sugieren que la mejora el pronóstico menos pronunciada con la adición de la EPOC en el cáncer de pulmón de células escamosas diagnosticado con sistemas de estadificación del AJCC nuevas podría ser causado por el período de seguimiento más corto disponible. El hecho de que los resultados contra-intuitivos observadas en el cáncer de pulmón de células escamosas diagnosticado con AJCC 6
ª edición de ensayo, pero no con la recodificada 7
ª edición sugiere el sistema de estadificación más reciente podría mejorar la clasificación de la enfermedad. El modelo de pronóstico final para pacientes con carcinoma de pulmón de células escamosas para cada sistema de estadificación se puede ver en la Figura 3. Una herramienta de pronóstico basado en la web interactiva basada en los modelos desarrollados en este estudio está disponible en www.personalizedRx.org y un ejemplo se proporciona en Figura 4.
coeficientes modelo utilizado para determinar la puntuación de riesgo para cada paciente se muestra en el diagrama de bosque (derecha). La supervivencia del paciente a los 24 meses para la muestra total de la población se muestra para el rango de calificaciones de riesgo (izquierda), con el riesgo-grupos delimitados por barras verticales. R: AJCC 3
ª Edición estadificación; B: AJCC 6
ª edición de parada; C: AJCC 7
ª edición estadificación
Teniendo en cuenta la información del paciente enviada por el usuario (a la izquierda), la herramienta basada en la web va a estimar la supervivencia para cada categoría de tratamiento utilizando la supervivencia observada en los pacientes. de una modalidad de tratamiento en particular y el nivel de peligro similar (a la derecha).
Discusión
el cáncer de pulmón es una enfermedad dinámica y diversa y asociado a numerosas mutaciones somáticas, eliminación y eventos de amplificación. La naturaleza heterogénea de cáncer de pulmón hace que sea una enfermedad muy difícil en las gestiones clínicos y se ha mantenido la primera causa de muerte por cáncer tanto para hombres como para mujeres. La resección quirúrgica es la principal opción de tratamiento para la etapa temprana CPNM. Sin embargo, aproximadamente el 35-50% de los pacientes con CPNM en estadio I se desarrollarán recurrencia del tumor dentro de los cinco años siguientes a la cirugía [2], [3], y la quimioterapia adyuvante de la enfermedad en estadio II y estadio III se ha traducido en beneficios de supervivencia muy modestos [22] . Sigue siendo un tema crítico para recomendar curso de un tratamiento adecuado para un paciente individual basándose en sus /sus condiciones clínicas, patológicas, demográficos y de comorbilidad, así como retratos genéticos. El uso de registros médicos electrónicos de pacientes a gran escala permite el desarrollo de un modelo de pronóstico global para estimar la respuesta al tratamiento para un paciente en particular. Tal modelo potencialmente podría integrarse con biomarcadores genéticos para la selección del tratamiento. Nuestro estudio anterior desarrolló un modelo de pronóstico global para NSCLC mediante el uso de la información del paciente, incluyendo la edad, el género, la raza, la etapa del cáncer, el grado del tumor, y la histología [12]. Sin embargo, este modelo de pronóstico no incluyó condiciones comórbidas y uso particular de la quimioterapia.
Evaluación del efecto de la EPOC en el CPNM pronóstico es importante debido a los posibles orígenes compartidos en el desarrollo del cáncer de pulmón y la EPOC [23 ] - [25] y el papel de la EPOC como un factor de riesgo independiente común e importante para el cáncer de pulmón [9]. Se planteó la hipótesis de que la inflamación puede iniciar o promover la tumorigénesis en el pulmón [23] - [25]. Esta acción se cree que centrarse alrededor de la inducción de la disfunción inmune y la destrucción de la matriz extra-celular [26]. Un estudio reciente sugiere que el papel potencial de las regiones hipóxicas de pulmón es un posible mecanismo para la asociación entre EPOC y cáncer de pulmón [27]. Tanto la inflamación y la hipoxia contribuyen al microambiente tumoral y pueden afectar el pronóstico del cáncer de pulmón y la respuesta al tratamiento específico. Los resultados de este estudio demuestran que los pacientes con CPNM con EPOC tenían significativamente peor resultado clínico que aquellos sin EPOC. Para tener en cuenta los factores de confusión conocidos, como candidato a tratamiento y la tasa de complicaciones [6], [28], el efecto de la EPOC, se examinó en el tratamiento y el cáncer en etapa sub-conjunto. Los resultados muestran que la EPOC podría estratificar significativamente a los pacientes en diferentes grupos de pronóstico dentro de cada etapa de tratamiento y el cáncer específico, lo que indica que la EPOC es un factor pronóstico independiente y significativo de NSCLC. El efecto pronóstico relativamente más fuerte de la EPOC en carcinoma de pulmón de células escamosas en comparación con adenocarcinoma de pulmón puede ser indicativo del papel de fumar en tanto la supervivencia como la presencia de la EPOC en sí, con carcinomas de células escamosas es más estrechamente asociado con fumar que adenocarcinomas [29] - [31].
el co-mórbido general como se define con el índice de CCI también se asoció significativamente con NSCLC supervivencia específica de la enfermedad en este estudio (resultados no mostrados).