Актуальность
Прогнозирование онкологических исходов важно для консультирования пациентов, дизайна клинических исследований и изучения биомаркеров.
Цель исследования
Разработать прогностические модели для выживаемости без прогрессирования (ВБП) и онкоспецифической выживаемости (ОСВ) у пациентов со светлоклеточным почечноклеточным раком (скПКР), папиллярным ПКР (папПКР) и хромофобным ПКР (хрПКР).
Дизайн, условия и участники исследования
Ретроспективное изучение когорты из регистра нефрэктомий Mayo Clinic с 1980 г. по 2010 г. с включением пациентов с неметастатическим скПКР, папПКР и хрПКР.
Проведённые вмешательства
Парциальная или радикальная нефрэктомия.
Определение результатов и статистический анализ
ВБП и ОСВ с даты выполнения операции. Мультивариабельная регрессия пропорциональных рисков Кокса использовалась для разработки практичных моделей, основанных на клиникогистологических факторах, для прогнозирования онкологического исхода, которые потом оценивались с помощью c-индексов. Модели были преобразованы в индексы риска / группы риска для прогнозирования ВБП и ОСВ после учёта соревнующихся рисков.
Результаты и ограничения
Всего было идентифицировано 3633 пациентов, 2726 (75%) из которых имели скПКР, 607 (17%) имели папПКР, 222 (6%) имели хрПКР. Модели были разработаны для каждого гистологического подтипа, а для каждого подтипа и исхода (ВБП / ОСВ) разрабатывался индекс риска / система групп риска. Для ВБП c-индексы составили 0.83, 0.77 и 0.78 для скПКР, папПКР и хрПКР соответственно. Для ОСВ c-индексы составили 0.86 и 0.83 для скПКР и папПКР. Из-за того, что при хрПКР было только 22 смерти от ПКР, мы не оценили соответствующую мультивариабельную модель. Ограничения исследования включают одноцентровой и ретроспективный характер и отсутствие внешней валидации.
Заключение
Используя обширный опыт одного центра мы сгенерировали специфичные прогностические модели для онкологических исходов при скПКР, папПКР и хрПКР, которые основаны на характеристиках, которые ассоциированы с выживаемостью, что было уже продемонстрировано и валидизировано. Эти обновлённые модели должны информировать формулировку прогноза для пациента, дизайн исследований по биомаркерам и включение в клинические исследования.
Ключевые слова: предиктивные модели, прогноз, почечноклеточный рак, хирургия, выживаемость.
Predicting Oncologic Outcomes in Renal Cell Carcinoma After Surgery
By: Bradley C. Leibovich, Christine M. Lohse, John C. Cheville, Harras B. Zaid, Stephen A. Boorjian, Igor Frank, R. Houston Thompson, William P. Parker
uropean Urology, Volume 73 Issue 5, May 2018, Pages 772–780
Keywords: Prediction models, Prognosis, Renal cell carcinoma, Surgery, Survival
Автор перевода: Шатылко Тарас Валерьевич
Комментарии