文献解读:基于SEER数据库挖掘原发性肝淋巴瘤的发病率、预后因素和生存结局

大家好,这次给大家分享一篇2020年5月发表在Front Oncol杂志上的文章,2019年影响因子4.848,仍然是一篇基于SEER数据库的文章,重点研究影响原发性肝淋巴瘤(PHL)预后的临床特征因素。

题目:Incidence, Prognostic Factors and Survival Outcome in Patients With Primary Hepatic Lymphoma

原发性肝淋巴瘤的发病率、预后因素和生存结局

摘要

目的:探讨原发性肝淋巴瘤(PHL)患者的流行病学特征、预后因素及生存率。

方法:从SEER数据库中获取1983-2015年间确诊的PHL患者。应用joinpoint回归软件评估PHL发病率的时间趋势。采用Kaplan-Meier法和log-rank检验评估总生存率(OS)和疾病特异性生存率(DSS)。采用单因素和多因素Cox回归分析确定OS和DSS的独立预后因素。根据已确定的独立预后因素构建列线图以预测生存可能性。

结论:弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)是最常见的PHL组织学亚型,专为DLBCL建立的列线图在预测1年、5年和10年OS和DSS方面是稳健和准确的。

研究流程图

结果

1. PHL患者的人口统计学和发病率

本文研究了从1983年到2015年的1182名PHL患者。从1973年到2015年,发病率的趋势相对稳定,年度百分比变化(APC)为2.6%(图1A)。这一趋势在男性人群中更为显著(图1B)。表1总结了这些PHL患者的临床特征。根据组织学亚型分类的病人临床特征如表2所示。

图1

2.生存分析

所有PHL患者的OS和DSS如图2A,B所示。根据患者出生年份将病人分为三组,三者之间的生存率存在显著的差异,说明不同年份PHL的OS和DSS显著不同(图3A、B)。图4显示了PHL主要亚型的OS和DSS的Kaplan-Meier曲线。对于按年龄、性别、种族、诊断年份、婚姻状况和治疗策略分层的患者进行Kaplan-Meier生存分析,可以发现老年人与低OS和DSS显著相关(图5A、6A)。女性与男性相比有更长的OS和DSS(图5B、6B)。单因素cox分析显示白人(图5C,6C)和已婚(图5D,6D)患者预后较好。在治疗策略方面,接受手术(图7A,8A)或化疗(图7C,8C)的患者有显著的改善,但是它没有放射治疗对OS或DSS影响得显著(图7B、8B)。多因素cox分析确定OS和DSS的独立预后因素。结果表明,年龄、性别、种族、婚姻状况、组织学亚型、手术和化疗可独立预测OS和DSS(表3)。

图2

图3

图4

图5

图6

图7

3. 列线图的构造与验证

鉴于PHL的主要组织学亚型是DLBCL,因此作者旨在开发一种新的DLBCL患者的预测模型。首先,作者进行单因素和多因素Cox回归分析,分别确定OS和DSS的独立预测因子。单因素和多因素分析结果如表4所示。单因素分析显示,年龄、婚姻状况、手术和化疗与OS有关。而至于DSS,手术失去了它的重要性,而其他因素仍然是重要的。在单因素Cox回归分析中得出的这些显著因素随后被纳入多变量分析。多因素分析显示年龄、婚姻状况和化疗是OS的独立预后因素。至于DSS,年龄被排除在外,而婚姻状况和化疗仍然是重要的指标。接下来,将Cox回归分析中所有独立的预后因素整合起来,构建预后列线图。图9A显示了1年、5年和10年的列线图,图9B显示了1年、5年和10年的DSS列线图。然后使用C指数和校准曲线来评估所建立的列线图的性能。OS和DSS列线图预测的C指数分别为0.689和0.667,表明新建立的列线图相当准确。类似地,训练集和验证集的校准曲线也显示出列线图预测和实际的OS和DSS之间极好的一致性(图10)。

 

结语

这篇文章的研究重点是原发性肝淋巴瘤,在进行单因素多因素cox分析后确定了与原发性肝淋巴瘤预后显著相关的临床特征,但作者并没有用这些特征构建列线图,而是又对原发性肝淋巴瘤的主要亚型弥漫性大B细胞淋巴瘤进行了上述分析,最后用弥漫性大B细胞淋巴瘤的显著预后因素构建列线图,这使得文章的深度又上升一个层次,这点值得借鉴与学习!

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