目的探讨术前全身炎症反应指数(systemic inflammatory response index,SIRI)联合临床病理参数预测宫颈癌术后复发的价值,并构建预后模型优化复发风险评估。方法本研究通过纳入、排除标准纳入了2017年1月至2022年1月期间于重庆医科大学附属第一医院(训练队列,n=996)及重庆医科大学附属妇女儿童医院(验证队列,n=496)接受标准手术治疗的宫颈癌患者。通过单因素、多因素Cox回归分析筛选影响患者无复发生存期(recurrence-free survival,RFS)的危险因素并构建列线图,通过曲线下面积(area under curve,AUC)和校准曲线评估其预测效能。基于列线图进行风险分层,采用Kaplan-Meier曲线评估模型的临床效能。结果Cox回归分析显示国际妇产科联合会(international federation of gynecology and obstetrics,FIGO)分期(P<0.001)、肿瘤直径(P<0.001)、病理类型(P<0.001)、分级(P=0.007)、宫旁浸润(P<0.001)、肌层浸润深度(P=0.019)、淋巴脉管间隙浸润(P=0.019)、阴道切缘受累(P=0.010)、辅助治疗(P=0.012)以及SIRI(P<0.001)是宫颈癌患者RFS的独立预后因素。基于以上预后因素构建的综合预测模型在预测宫颈癌患者1年、3年和5年RFS方面表现优异,其预测效能显著优于单一指标模型(AUC=0.886)。结论基于SIRI联合临床病理参数的列线图模型在预测宫颈癌患者的RFS方面展现了足够的准确性,能够为未来的临床实践提供个性化的临床决策支持。
目的:构建Ⅰ期子宫内膜癌预后简易评分系统为临床提供参考工具。方法:回顾性收集2014年至2021年于重庆医科大学附属第一医院接受了手术治疗的Ⅰ期子宫内膜癌患者的病例资料,通过单因素及多因素Cox回归分析筛选与患者复发及死亡相关的影响因子。基于多因素分析结果,构建简易评分系统,利用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及其曲线下面积(area under the curve,AUC)比较评分系统和单一预测因子对患者预后的预测准确度。利用X-title软件确定评分系统的截值点并对患者进行风险分组,比较不同分组患者预后分布情况。结果:多因素分析结果提示,患者年龄(复发:Waldχ^(2)=4.482,P=0.034;死亡:Waldχ^(2)=8.401,P=0.004)、病理分型(复发:Waldχ^(2)=6.692,P=0.010;死亡:Waldχ^(2)=4.222,P=0.040)、肌层浸润情况(复发:Waldχ^(2)=6.372,P=0.034;死亡:Waldχ^(2)=7.183,P=0.007)、淋巴脉管间隙侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)(复发:Waldχ^(2)=13.396,P<0.001;死亡:Waldχ^(2)=8.449,P=0.004)、雌激素受体(estrogen receptor,ER)表达(复发:Waldχ^(2)=7.679,P=0.006;死亡:Waldχ^(2)=8.532,P=0.003)及P53表达(复发:Waldχ^(2)=7.886,P=0.005;死亡:Waldχ^(2)=7.174,P=0.007)均是患者复发及死亡的影响因素。基于以上6个因素成功构建评估患者预后的简易评分系统,ROC曲线显示评分系统的AUC值大于单一预测因子。X-title软件确定了评分系统的截值点并自动将患者分为低风险组(0~1分)、中风险组(2~3分)及高风险组(4~6分),3组患者之间总体预后水平差异有统计学意义(P<0.001)。结论:本研究构建的简易评分系统对Ⅰ期子宫内膜癌患者预后评估有一定价值。
目的探讨低危子宫内膜癌淋巴结转移的相关因素,确定免疫组化指标雌激素受体(estrogen receptor,ER)和孕激素受体(progesterone receptor,PR)预测淋巴结转移的最佳阳性阈值,寻找预测淋巴结转移的最佳预测因子组合,为临床诊疗提供辅助参考指标。方法通过纳入及排除标准纳入409例于2013年10月至2020年6月在我科接受了标准手术治疗的低危子宫内膜癌患者的临床病理资料,患者中位年龄51(25~77)岁,体质指数为24.56(16.35~45.72)kg/m^(2)。使用单因素及多因素Logistic回归分析各临床病理因素与淋巴结转移的相关性,使用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)及约登指数确定用于评估淋巴结转移的雌孕激素受体的最佳阳性阈值,在此基础上比较单一预测因子与联合预测因子之间的预测价值从而找到预测淋巴结转移的最佳预测因子组合。结果多因素分析发现淋巴脉管间隙侵犯(lymphatic vessel space invasion,LVSI)(P=0.000)、癌抗原125(cancer antigen 125,Ca125;P=0.027)、ER(P=0.004)、PR(P=0.045)及P53(P=0.003)是淋巴结转移的相关因素。ROC曲线及约登指数显示预测淋巴结转移的ER及PR的最佳阳性阈值分别为38%和43%,在此基础上,以ER、Ca125及P53构建Logistic回归模型预测淋巴结转移的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.837,显著优于其他单一预测因子(P<0.05)。结论以大约40%的阳性百分比作为雌孕激素受体的阳性阈值能较为准确地预测低危子宫内膜癌的淋巴结转移,在此基础上,可以以ER联合Ca125及P53为最佳预测因子组合构建Logistics回归模型对低危子宫内膜癌淋巴结转移进行预测。
