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BJU Int:新研究可预测转移性肾细胞癌预后

2013-01-22 BJU Int dxy

  国际转移性肾细胞癌联合数据库模型能为转移性肾细胞癌的患者提供相关的预后信息。来自加拿大Tom Baker癌症中心的Daniel Y C Heng等测试了上述模型在未纳入原始数据的外部人群中预后预测的准确性,并且将上述预后模型和其他预后预测模型进行了比较,他们的研究结果发表在Lancet Oncol 2013年1月最新的在线期刊上。   研究在13个国际癌症中心中进行,研究所纳入的患者为接受一

  国际转移性肾细胞癌联合数据库模型能为转移性肾细胞癌的患者提供相关的预后信息。来自加拿大Tom Baker癌症中心的Daniel Y C Heng等测试了上述模型在未纳入原始数据的外部人群中预后预测的准确性,并且将上述预后模型和其他预后预测模型进行了比较,他们的研究结果发表在Lancet Oncol 2013年1月最新的在线期刊上。

  研究在13个国际癌症中心中进行,研究所纳入的患者为接受一线VEGF靶向治疗的转移性肾细胞癌患者,这些患者的相关数据在联合数据库注册,但是需要注意的是他们的数据并未纳入联合数据库最初建模时的原始数据中。研究的主要终点是患者的总体生存期。研究者将联合数据库所建的模型与Cleveland临床基金会(CCF)模型、国际肾脏癌症工作组(IKCWG)模型、法国模型和Sloan-Kettering癌症纪念中心(MSKCC)模型进行比较,主要比较的内容包括调和指数和其他评价模型合适性的指标。

  研究者共纳入了1028名患者,其中849名患者的数据完整,可以用于评价联合数据库模型。患者的中位生存期为18.8月,95%可信区间为17.6至21.4。研究者预先设定了联合数据库的风险预测因子,包括贫血、血小板增多、中性粒细胞增多、高钙血症、Karnofsky表现评分<80%、确诊至治疗时间小于1年。研究者们发现,在数据库外部验证人群中,上述风险因素是患者预后不良的独立预测因素,风险比介于1.27至2.08之间,95%可信区间为0.68-0.73。当根据患者所具有的危险因素的数量将患者分成三组分别分析时,研究者发现在157名患者组成的低风险组(不具有危险因素)中,中位生存期为43.2月(95%可信区间为31.4-50.1);在由440名患者组成的中度风险组(具有1至2个危险因素)中,其中位生存期为22.5月(95%可信区间为18.7-25.1);在由252名患者组成的高危组(具有3个及以上的危险因素)中,其中位生存期为7.8月(95%可信区间为6.5-9.7),上述三组的差异具有统计学意义。在研究中,有672名患者的数据完整,可以对5个模型分别进行测试评估。CCF模型的调和指数为0.662(95%可信区间0.636-0.687)、法国模型的调和指数为0.640(95%可信区间0.614-0.665)、IKCWG模型的调和指数0.668(95%可信区间0.645-0.692)、MSKCC模型的调和指数则为0.657(0.632-0.682)。联合数据库模型对2年时的患者死亡数的预测和其他模型的预测结果近乎一致。

  研究结果证实了联合数据库模型具有良好的外部特异性,研究者可将该模型应用于临床研究中,根据患者所具有的危险因素对其进行分层,从而帮助预测患者的预后。


Tumour burden is an independent prognostic factor in metastatic renal cell carcinoma
OBJECTIVE
To investigate the possible prognostic role of baseline tumour burden (TB) in terms of progression-free survival (PFS) and overall survival (OS), in patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC).
PATIENTS AND METHODS
A homogenous group of patients with mRCC enrolled in second-line trials post-cytokine treatment were selected for the present analysis.
The Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (the sum of the longest unidimensional diameter of each target lesion) were used to assess TB.
The PFS and OS rates were estimated using the Kaplan–Meier method and compared across the groups using the log-rank test
The association between TB and PFS or OS was evaluated using a Cox proportional hazards model. Multivariable analyses were adjusted for other prognostic variables: the Memorial Sloan Kettering Cancer Centre (MSKCC) risk class and treatment.
RESULTS
A total of 124 patients were included in the final analysis. Of these, 66% received sorafenib or sunitinib and 34% received placebo. The median follow-up was 80.1 month.
TB was directly related to PFS and OS and these associations remained significant after adjusting for modified MSKCC risk class and treatment,.
Each 1-cm increase in TB increased the risk of progression by 4.5% (hazard ratio [HR]: 1.05; 95% confidence interval [CI] 1.02–1.07; P < 0.001) and the risk of death by 5% (HR: 1.05; 95% CI 1.03–1.08; P < 0.001).
CONCLUSIONS
We report for the first time the independent prognostic role of baseline TB in multivariate analysis.
We believe that this information could be translated into clinical practice.

    

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