Extracto
Objetivo
En la actualidad, sólo el número de ganglios linfáticos metastásicos (LNS +) se utiliza para la categoría pN del sistema AJCC TNM para el cáncer de colon. Recientemente, la relación de metástasis a los ganglios linfáticos examinados (LNR) ha sido reportado para representar potente capacidad predictiva independiente en el cáncer de colon. Hemos tratado de proponer una nueva categoría (NLN), que ocurre en transición LNR y los LN + en el sistema de clasificación AJCC para el cáncer de colon.
diseño em
34476 pacientes de cáncer del Instituto Nacional de Vigilancia, Epidemiología y Fin resultados (SEER) conjunto de datos con el cáncer de colon en estadio III fueron revisados. el estadístico C de Harrell se utilizó para evaluar la capacidad predictiva. El modelo de riesgos proporcionales de Cox se utilizó para construir una nueva categoría
Resultados
La categoría LNR tenido más capacidad predictiva de la categoría pN en grupos enteros de pacientes (índice C de Harrell:. 0.6194 vs 0.6113 , p = 0,003). El análisis de subgrupos mostró que la categoría LNR no fue mejor que la categoría pN en la capacidad predictiva si el número de ganglios linfáticos examinados fue de más de 13. También se encontró que hubo una significativa heterogeneidad de supervivencia entre las diferentes categorías pN en la misma categoría LNR (P & lt; 0,001 ). Índice C del Harrell para nuestra categoría NLN, que ocurre en transición LNR y los LN + fue de 0,6228, que fue significativamente mayor que el de la categoría pN (índice C de Harrell: 0,6113, P & lt; 0,001) o categoría de LNR (índice C de Harrell: 0.6194, P = 0,005 ), respectivamente.
Conclusión
Para evaluar el pronóstico del cáncer de colon, nuestra categoría NLN, que ocurre en transición LNR con los LN + es más precisa que la categoría o categoría pN LNR, respectivamente.
Visto: Gao P, Song Yx, Wang Zn, Xu Yy, Tong Ll, Zhu JL, et al. (2012) Relación Integrado de nodos linfáticos metastásicos al examinados y el número de ganglios linfáticos metastásicos en el Sistema de estadificación del AJCC para el cáncer de colon. PLoS ONE 7 (4): e35021. doi: 10.1371 /journal.pone.0035021
Editor: Ajay Goel, Baylor University Medical Center, Estados Unidos de América
Recibido: 14 Noviembre 2011; Aceptado: March 8, 2012; Publicado: 18 de abril 2012
Derechos de Autor © 2012 Gao et al. 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
Financiación:. Este trabajo fue apoyado por la Fundación Nacional de Ciencias de China (no. 30972879 y no. 81172370), Fondo de Investigación Especializada para el Programa de Doctorado de Educación Superior (núm. 200 801 590 006), la Fundación de Ciencias Naturales de la provincia de Liaoning (no. 20092129), el Programa de la Ciencia y el Departamento de la provincia de Liaoning Tecnológico (n. ° 2010225032) y el Programa del Departamento de Educación de la provincia de Liaoning (L2011137). 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:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
el cáncer de colon es una de las neoplasias más comunes [1]. El Comité Internacional Conjunto sobre el Cáncer (AJCC) sistema de estadificación TNM es considerado actualmente como el parámetro de pronóstico más importante para los pacientes con cáncer de colon [2]. Metástasis ganglionares es uno de los factores pronósticos más importantes. Determinación del enfoque óptimo para la cuantificación de los ganglios linfáticos en el cáncer de colon se asegurará una clasificación correcta del paciente, lo que permite la planificación y el cálculo del pronóstico a largo plazo del tratamiento adyuvante apropiado.
En la actualidad, sólo el número de ganglios linfáticos metastásicos (LNS + ) se utiliza para la categoría pN de sistema AJCC TNM para el cáncer de colon. Esto ha sido criticado como una simplificación excesiva debido a que el número de ganglios linfáticos metastásicos se ve influida por el número total de ganglios linfáticos examinados (elns) y puede aumentar la probabilidad de fase de migración [3], [4]. Como sabemos, los elns patológicamente se ha demostrado que afectan tanto a la exactitud en la estadificación y los resultados oncológicos en pacientes con ganglios positivos [5]. Los elns óptimas para la estratificación pronóstica confiable es menos claro hasta ahora. De acuerdo con las directrices de la AJCC, un mínimo de 10-14 ganglios linfáticos debe ser examinada y evaluada por histopatología en la muestra del tumor para evaluar adecuadamente el estado de los ganglios linfáticos [6]. El Colegio Americano de Patólogos recomienda un mínimo de 12 ganglios linfáticos que debe examinarse para el cáncer de colon [7]. Algunos investigadores también proponen que la resección de al menos 13, 14 ó 15 nodos se asoció con una supervivencia prolongada en el cáncer de colon para las categorías examinadas [8] - [10]. Por desgracia, los cirujanos y patólogos generalmente no tienen éxito en el cumplimiento de la estadificación ganglionar mínima. Para esos casos sin un número adecuado de ganglios linfáticos recuperados, la categoría pN puede ser lo suficientemente precisos.
En los últimos años, la proporción de metástasis a los ganglios linfáticos examinados (LNR) se ha estudiado ampliamente. Casi todos los investigadores demostraron que el LNR es un factor pronóstico independiente que está muy relacionado con la supervivencia de pacientes con cáncer de colon y ha sido recomiendan que el LNR se debe aplicar en la evaluación pronóstica [11] - [18]. Sin embargo, aún no está claro si la LNR tiene validez pronóstica superior a la categoría pN AJCC [18], [19].
Este estudio se basa en un conjunto de datos con el apoyo de la Vigilancia, Epidemiología y Resultados Finales ( SEER) del cáncer con 34476 casos que sufrieron cáncer de colon. Hemos encontrado que la categoría LNR tenía más capacidad predictiva de la categoría pN enteros en los grupos de pacientes. Sin embargo, si el elns era más de 13, la categoría LNR no fue mejor que la categoría pN en la capacidad predictiva. Además, hubo una significativa heterogeneidad entre las distintas categorías de supervivencia pN en la misma categoría LNR. Por último, hemos propuesto un nuevo enfoque categoría que intergraded LNR y los LN + en el sistema de clasificación AJCC para el cáncer de colon.
Materiales y Métodos
Datos
El conjunto de datos que se utiliza es el conjunto de datos de Vigilancia, Epidemiología y resultados finales (SEER) del Instituto nacional del cáncer, 1973-2007. SEER recopila datos sobre los casos de cáncer de diversos lugares y fuentes en todo Estados Unidos. La recolección de datos se inició en 1973 con una cantidad limitada de registros y continúa ampliando para incluir más áreas y los datos demográficos actuales. El número de registros en la base de datos SEER investigación es de hasta 6.127.828 incluyendo 5564451 casos malignos. Entre estos pacientes, más de 500000 pacientes sufrían de cáncer colorrectal. Se seleccionaron pacientes con estadio III cáncer de colon diagnosticados entre 1992 y 2003 para el análisis. El objetivo principal del estudio fue la supervivencia específica del cáncer
Los pacientes fueron excluidos de este estudio si tenían:. 1) un cáncer de colon no antes o cáncer de colon que no sea el adenocarcinoma o adenocarcinomas mucinosos 2) se sometieron a radioterapia preoperatoria, porque se informó de que el número total de ganglios linfáticos recuperados puede disminuir después de la quimiorradioterapia preoperatoria [20]; 3) entradas de datos incompletos patológicos; o 4) murieron durante el período postoperatorio inmediato (dentro de un mes)
Después de usar estas estrategias de exclusión, un conjunto de datos que consta de 34476 registros se construyó y se registraron los siguientes datos:. la edad, el género, la raza, la profundidad de invasión (determinado por la "extensión de la enfermedad" de SEER), el grado histológico, el número de ganglios linfáticos recuperados, y el número de ganglios linfáticos metastásicos. A continuación, el LNR se define como la relación de los LN + dividido por el elns. Para evitar algunos sesgos como la categoría compleja pueden ser más optimizado en la comparación de la capacidad predictiva entre diferentes categorías, se encontró que los modelos construidos por las categorías en un conjunto de datos de entrenamiento, y luego su capacidad predictiva determina en una prueba de conjunto de datos, independiente del conjunto de entrenamiento [21]. Por lo tanto, de los 34476 casos, la mitad fueron seleccionados al azar para la formación y el 17238 restantes se utilizaron para la prueba.
Declaración de Ética
Hemos conseguido permiso para acceder al archivo de datos de la investigación en el programa SEER. Análisis FODA
estadística
los datos continuos se presentan como la media ± desviación estándar (SD). la supervivencia específica del cáncer fue analizada mediante curvas de supervivencia de Kaplan-Meier y las comparaciones se realizaron mediante la prueba de log-rank. El análisis multivariado se realizó mediante regresión de Cox de riesgos proporcionales.
Se evaluó la capacidad predictiva de las categorías teniendo en cuenta las medidas de discriminación. La discriminación se refiere a la capacidad de distinguir entre los pacientes de alto riesgo y de bajo riesgo, y se cuantificó mediante el estadístico C de Harrell, Nagelkerke R
2, criterio de información bayesiano (BIC), y el área acumulada en función del tiempo bajo la curva (AUC ) [22] - [26]. Un modelo con capacidad de predicción perfecta (sensibilidad y especificidad del 100%) tendría índice C de Harrell una de 1,00; una categoría con mayor índice C de Harrell se consideró más precisa de la capacidad predictiva. El índice Nagelkerke R
2 también se utiliza para marcar las diferentes categorías. R
2 representa la proporción de variación explicada por covariables en los modelos de regresión. R
2 es cercano a 1 para un modelo predictivo a la perfección, y cerca de 0 para una categoría que no discrimina entre los tiempos de supervivencia a corto y largo. El BIC se utilizó para evaluar el rendimiento pronóstico global de diferentes sistemas de clasificación a través de análisis de arranque-remuestreo. Un valor más pequeño indica BIC un modelo más deseable para la predicción del resultado. El AUC fue una herramienta común para el propósito de evaluar la capacidad de predicción de una variable continua para un resultado binario y AUC acumulativo que era una extensión de la misma a los datos de supervivencia censurados se utilizó para evaluar la exactitud de las categorías en la predicción de la supervivencia en un momento diferente.
los valores de corte para los subgrupos de LNR se determinaron mediante la estadística de Harrell C calculado a partir de la formación de datos [8], [22]. Para estudiar si la capacidad predictiva de la categoría LNR es mejor que la categoría pN con los estándares mínimos establecidos para los elns, se realizaron una serie de pruebas. Hubo 20 pruebas se ejecutan utilizando un estándar para los elns mínimas de 2 a 21. En cada prueba, se determinó el estadístico C de Harrell una para probar la capacidad predictiva de las categorías LNR y categorías pN.
La comparación de la tasa de supervivencia entre las diferentes categorías pN estratificados por categorías LNR fue dirigido a analizar la heterogeneidad. Una prueba de log-rank se llevó a cabo para comparar la tasa de supervivencia entre las diferentes categorías de la PN en cada categoría LNR.
La novela categoría (NLN), que combina la categoría pN con la categoría LNR se basa en el índice de riesgo calculado por Cox de riesgos proporcionales. La fórmula de riesgos proporcionales de Cox es:, donde ... son una colección de variables de predicción, los LN + y LNR en este estudio, ... son coeficientes de regresión determinada por un método de mínimos cuadrados, y el se llama el cociente de riesgos instantáneos. Por otra parte, se agruparon las cociente de riesgos instantáneos cuatro niveles de riesgo calculados y formamos nuestra categoría NLN y los valores óptimos de corte para la categoría NLN También se determinaron utilizando el estadístico C de Harrell calculada a partir de la formación de datos. Y luego, se compararon las capacidades predictivas de esta categoría NLN con categoría única LNR y la categoría única red de puertos. Por otra parte, para comprobar si la categoría NLN tendrá más valores predictivos con independencia de la elns, la comparación de la tasa de supervivencia entre los pacientes con CH. 12 elns y ≥12 elns estratificados por las tres categorías se ha ejecutado
Todo el análisis estadísticos y gráficos se realizaron con el software SPSS Statistics 18.0 (SPSS, Inc., Somers, NY, EE.UU.), SigmaPlot 12.0 (Systat software Inc), R versión 2.14.0 (la Fundación de R estadística), Splus 8.0 ( perspicaz Corporation, Seattle, WA, EE.UU.) y STATA MP ver.10 (StataCorp LP, College Station, TX) software estadístico. Para todos los análisis, P & lt; 0,05 se consideró significativo un
Resultados
De acuerdo con la 7ª edición del sistema de estadificación /AJCC TNM de la UICC, basado en el número de ganglios linfáticos positivos, los pacientes con diferente. pN categorías se dividieron en: N1a, el 34,3% (11826/34476); N1b, el 33,8% (11665/34476); N2a, el 19,6% (6747/34476); y N2b, el 12,3% (4238/34476). diferencias de supervivencia entre los grupos fueron estadísticamente significativas (
P Hotel & lt; 0,001, Tabla 1).
Sobre la base de los valores de corte óptimos determinados usando el estadístico C de Harrell, respectivamente, los pacientes fueron divididos en los siguientes subgrupos LNR: LNR1 = un LNR & lt; 0,13; LNR2 = un LNR entre 0,13 y 0,24; LNR3 = un LNR entre 0,24 y 0,51; y LNR4 = un LNR & gt; 0,51. La tasa de supervivencia a 5 años se redujo significativamente con el aumento categorías LNR (P & lt; 0,001, Tabla 1).
Por otra parte, en el análisis univariado, la edad, la raza, el grado histológico y categorías pT se identificó también una correlación tan significativamente con el pronóstico (Tabla 1). En el análisis multivariante, se consideraron todos los factores clínico-patológicos que se correlacionaron significativamente con el pronóstico en el análisis univariado. La edad, la raza, el grado histológico, categorías pT, pN categorías y categorías LNR se confirmaron como factores pronósticos independientes (Tabla 2). Utilizando el estadístico C de Harrell para poner a prueba la capacidad predictiva de la categoría en todos los pacientes, las categorías LNR fue significativamente mejor que las categorías pN (valor de Harrell C: 0,6194 vs 0,6113, respectivamente, p = 0,003).
Como se ve en la Figura 1, después de la elevación del estándar para el número de la cuadrilla mínimos pasando de 2 a 13, el índice de la Harrell C para la categoría LNR fue siempre mayor que el de la categoría pN. La diferencia entre las capacidades predictivas de las categorías LNR y categorías pN fue significativa cuando el número de mínimo elns es de 2 a 6 (P & lt; 0,05) y la diferencia perdido significación estadística cuando el número de mínimo elns era del 7 al 13 (P & gt ; 0,05). Sin embargo, como los elns mínimos aumentaron de 14 a 21, el índice de la Harrell C para la categoría pN fue ligeramente superior a la de la categoría LNR, pero la diferencia entre ellos no fue significativa (p & gt; 0,05).
El p valor refleja la importancia de la comparación entre las categorías y categorías pN LNR utilizando diferentes normas para el número mínimo de ganglios linfáticos examinados.
Uso de log-rank test, la comparación de las tasas de supervivencia entre las diferentes categorías en diferentes LNR categorías pN se reveló que había diferencias significativas entre los pacientes de pronóstico en diferentes categorías pN para cualquier categoría LNR (P & lt; 0,001; Fig. 2A, 2B, 2C, 2D). Además, como se ve en la Figura 2E, que refleja la razón de riesgo de pronóstico basado en un modelo de riesgos proporcionales de Cox con LNR y los LN + como covariables, en el mismo nivel LNR, después de la elevación de los LN +, la razón de riesgo pronóstica aumentado. Eso también significa que hubo una significativa heterogeneidad entre las distintas categorías de supervivencia pN en la misma categoría LNR
(a) Curvas de supervivencia para los pacientes de LNR1.; (B) Las curvas de supervivencia para los pacientes de LNR2; (C) Las curvas de supervivencia para los pacientes de LNR3; (D) Las curvas de supervivencia para los pacientes de LNR4; (E) las parcelas de malla reflejan la proporción de riesgo predictivo basado en un modelo de riesgos proporcionales de Cox con LNR y los LN + como covariables. (F) de malla parcelas con los planos verdes, amarillos, rojos y qué subgrupo las razones de riesgo en cuatro niveles de riesgo (razón de riesgo: & lt; 1,21, 1,21-1,62, 1,62-1,72 y & gt; 1,72) guía empresas.
a Cox regresión de riesgos proporcionales tanto con LNR y los LN + como covariables se ha ejecutado para calcular el índice de riesgo de pronóstico (HR). Después de determinar los parámetros, la fórmula fue:. A continuación, se agruparon los pacientes en cuatro niveles de riesgo de acuerdo a los recursos humanos y formamos la categoría NLN: nLN1 = un HR & lt; 1,21; nLN2 = un HR entre 1,21 y 1,62; nLN3 = un HR entre 1,62 y 2,72; y nLN4 = un HR & gt; 2,72 (Fig. 2F). Los pacientes con diferentes categorías NLN se dividieron en: nLN1, el 34,3% (7747/34476); nLN2, 36,0% (12395/34476); nLN3, el 26,6% (9157/34476); y nLN4, 15,0% (5177/34476). las diferencias de supervivencia entre los grupos fueron estadísticamente significativas (P & lt; 0,001; Tabla 1). En el análisis multivariante, la categoría NLN se correlacionó significativamente con el pronóstico
Figuras 3A, 3B y 3C pantalla las curvas de supervivencia en base a tres categorías diferentes enfoques:. PN categorías, categorías LNR y nuestras categorías NLN. Se comparó la Nagelkerke R
2 y C de Harrell entre las tres categorías. Como resultado, la categoría NLN tuvo el mayor Nagelkerke R
2 (categorías PN: 0,063; LNR categorías: 0.065; NLN Categorías: 0,072; Tabla 3). Además, la comparación de estadísticas de C y de Harrell BIC también reveló que nuestras categorías NLN tenían una mejor capacidad predictiva de ambas categorías pN y categorías LNR (p & lt; 0,05; Tabla 3). Por otra parte, los resultados de la comparación de las AUC acumulada demostrado que las categorías NLN tenían una mayor precisión en la predicción de la supervivencia de ambas categorías pN y categorías LNR en todos los puntos de tiempo después de la operación (Fig. 4).
(a) Las curvas de supervivencia para los pacientes clasificados por categorías AJCC pN; (B) Las curvas de supervivencia para los pacientes clasificados por categorías LNR; (C) Las curvas de supervivencia para los pacientes, según las nuevas categorías (NLN)
La comparación de la tasa de supervivencia entre los pacientes con ≥ 12 y elns. & Lt; 12 elns estratificados por todo tres categorías revelaron que las heterogeneidades de pronóstico entre los pacientes con & lt; 12 elns y ≥12 elns en categorías NLN fue el más bajo entre las tres categorías. En cuatro categorías pN se había significativas diferencias de supervivencia entre los pacientes con & lt; 12 elns y ≥12 elns (5 años las tasas de supervivencia acumulativas: 69,0% vs. 76,4% en N1a, p & lt; 0,001; 59,9% frente a 67,9% en N1b, p & lt; 0,001; 44,3% vs. 57,4% en N2a, p & lt; 0,001; 29,2% vs. 36,8% en N2b, p & lt; 0,001; Fig. 5A). Aunque las heterogeneidades de pronóstico entre los pacientes con & lt; 12 elns y ≥12 elns en categorías LNR eran más bajos que los de las categorías pN, había heterogeneidades de supervivencia significativos en cuatro categorías LNR (5 años acumulativos tasas de supervivencia: 72,5% vs. 74,7% en LNR1, p = 0,017; 69,0% vs. 64,0% en LNR2, p & lt; 0,001; 59,1% vs. 52,3% en LNR3, p & lt; 0,001; 41,8% vs. 28,7% en LNR4, p & lt; 0,001; Fig. 5B) . Por el contrario, no hubo heterogeneidades significativas en la supervivencia entre los pacientes con & lt; 12 elns y ≥12 elns a los 5 años las tasas de supervivencia acumulativas nLN2 y nLN3 (: 67,4% vs. 66,6% en nLN2, p = 0,422; 54,3% frente a 52,7% en nLN3, p = 0,268). Hubo diferencias de supervivencia en nLN1 y nLN4 (5 años acumulativos tasas de supervivencia: 72,9%. Vs. 76,3% en nLN1, p = 0,001; 39,2% vs. 29,3% en nLN4, p & lt; 0,001; Fig 5C).
(a) curvas de supervivencia estratificada por categorías AJCC pN; (b) Las curvas de supervivencia estratificados por categorías LNR; (C) Las curvas de supervivencia estratificados por las nuevas categorías (NLN). Las líneas azules representan las curvas de supervivencia de los pacientes con CH 12 elns y las líneas amarillas representan las curvas de supervivencia de los pacientes con ≥ 12 elns. También se presentaron las tasas acumulativas de 5 años de supervivencia (5YSR) para los pacientes.
Discusión
En los últimos años, LNR se ha estudiado ampliamente en el análisis de pronóstico de cáncer de colon . Casi todos los investigadores demostraron que el LNR es un factor pronóstico independiente. Sin embargo, aún no está claro si la categoría LNR tiene validez pronóstica superior a la categoría pN AJCC [18], [19]. En nuestro estudio, se comparó la capacidad predictiva de la categoría LNR con la de pN basado en el conjunto de datos SEER. Se encontró que la categoría LNR fue significativamente mejor que la categoría pN en el valor predictivo en grupos enteros de pacientes (índice C de Harrell: 0,6194 vs 0,6113, respectivamente, p = 0,003). Este resultado fue similar a los estudios anteriores [14], [15], [17], [26], [27].
Sin embargo, aún hay debate sobre si el LNR tiene validez pronóstica superior a la AJCC categoría pN si el elns es suficiente. Priolli et al. analizado el valor pronóstico de la LNR en pacientes con no menos de 12 elns y análisis multivariante mostró que tanto la LNR y compromiso de los ganglios linfáticos fueron factores pronósticos independientes. Por otra parte, la afectación ganglionar obtiene un mayor "puntuación" que el LNR [16]. Recientemente, basado en el conjunto de datos SEER, Chen et al. en comparación con el valor pronóstico de las categorías LNR con la de las categorías NP en pacientes con no menos de 12 elns. El análisis multivariado mostró que tanto la LNR y compromiso de los ganglios linfáticos fueron factores pronósticos independientes. Se propone que las categorías LNR tenían un valor mejor pronóstico que las categorías PN para la razón de que las categorías LNR tenían un cociente de riesgo más alto que las categorías de PN [28]. En este estudio, encontramos que cuando el mínimo elns no era menor que 14, la capacidad predictiva de las categorías pN fue incluso mayor que las categorías LNR, aunque la diferencia no es estadísticamente significativa. Eso significaba que la categoría LNR no fue superior a la categoría pN en el cautiverio predictivo todo el tiempo. Tal vez este resultado podría verse afectado por el valor de corte de las categorías LNR, mientras que el valor de corte óptimo para LNRs no ha recibido el consenso [29] y los valores de corte utilizados en este estudio fueron registrados por método estadístico para asegurar la eficiencia.
Por otra parte, se verificó que no hubo heterogeneidad significativa la supervivencia entre diferentes categorías pN en la misma categoría LNR. Mediante la prueba de log-rank, la comparación de las tasas de supervivencia entre las distintas categorías LNR en diferentes categorías pN se reveló que había significativas diferencias de pronóstico entre los pacientes en diferentes categorías PN para cualquier categoría LNR (P & lt; 0,001; Fig. 2A, 2B, 2C, 2D ). Por lo tanto, no es lo suficientemente científica si la categoría pN simplemente se sustituye por categoría LNR. El resultado de riesgos proporcionales de Cox con LNR y los LN + como covariables también apoyó esta opinión (Fig. 2E). Sin embargo, el valor pronóstico de la LNR no podía ser ignorado. Tal vez una categoría que integra la LNR con los LN + es considerable.
A la luz de estas consideraciones, una regresión de Cox de riesgos proporcionales tanto con LNR y los LN + como covariables se ha ejecutado para calcular el índice de riesgo de pronóstico (HR). Después del cálculo de los parámetros, la fórmula: se obtuvo. Tanto la LNR y los LN + fueron referidos por esta fórmula y el gran conjunto de datos utilizados en este estudio asegurarse de que los parámetros de 1.1875 y 0.0484 eran exactos. Y entonces, hemos dividido HR calculado en cuatro niveles de riesgo y formamos nuestra nueva categoría (NLN): nLN1 = un HR & lt; 1,21; nLN2 = un HR entre 1,21 y 1,62; nLN3 = un HR entre 1,62 y 2,72; y nLN4 = un HR & gt;.
2,72
diferencias de supervivencia entre los grupos fueron estadísticamente significativas (P & lt; 0,001). Por otra parte, el uso de tres métodos estadísticos; es decir, Nagelkerke R
2, C y BIC de Harrell, hemos verificado la eficacia de la categoría NLN y la comparó con las categorías LNR y categorías pN, respectivamente. Hemos encontrado que la categoría NLN tenía capacidad predictiva superior a las otras dos categorías (Tabla 3). Por otra parte, con base en la comparación de AUC acumulada, se encontró que las categorías NLN tenían una mayor precisión en la predicción de la supervivencia de ambas categorías pN y categorías LNR en todos los puntos de tiempo después de la operación (Fig. 4). Además, en comparación con NP y LNR categorías, la categoría NLN tenía más valor en la reducción de la heterogeneidad de pronóstico causada por la insuficiencia de la cuadrilla. En el presente estudio, encontramos heterogeneidades significativas de pronóstico entre los pacientes con & lt; 12 elns y ≥12 elns en las cuatro categorías Pn y LNR (Figura 5A, 5B.). Por el contrario, no hubo heterogeneidades de pronóstico entre los pacientes con & lt; 12 elns y ≥12 elns en nLN2 y nLN3 de la categoría NLN (figura 5C.). Hasta cierto punto, la categoría NLN se puede utilizar para contrarrestar evaluación nodal incompleto para la evaluación patológica y aumentar la precisión de la predicación pronóstico independientemente de las elns. Estos resultados indican que las categorías NLN eran adecuados para predecir el pronóstico de los pacientes con cáncer de colon. Y luego, en base a la categoría NLN, los pacientes pueden obtener algún beneficio clínico de predicción precisa de pronóstico a largo plazo y la planificación del tratamiento adyuvante apropiado.
Nuestro estudio tiene algunas limitaciones. Se trata de un estudio exploratorio retrospectivo basado en datos SEER. La información clínica y patológica del paciente puede ser heterogéneo, ya SEER recopila información de 12 registros de cáncer de base poblacional. Por otra parte, los datos sobre la terapia adyuvante se limita a la información sobre la radioterapia solamente y se informó de que el número total de ganglios linfáticos recuperados puede disminuir después de la quimioterapia preoperatoria [20]. Además, hay una falta de información sobre otros factores que están relacionados con el número total de ganglios linfáticos recuperados, como el índice BMI [28]. Esto hace que algunos análisis de subgrupos imposible. Además, se necesita una validación externa mediante el uso de otras fuentes de datos con información suficiente patológica.
Llegamos a la conclusión de que, para evaluar el pronóstico de cáncer de colon, nuestra categoría NLN, que ocurre en transición LNR con los LN + es más precisa que la categoría pN o categoría LNR, respectivamente.