鼻癌预测模型的开发和内部验证:使用BMI和炎症反应来决定化疗序列

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医学统计 医学统计
• 癌症治疗方法 癌症治疗方法

背景情况:

• 鼻癌 (NPC) 治疗涉及复杂的化疗和放射治疗序列.
• 同时化疗放射治疗,随后辅助化疗 (CRT-AC) 和诱导化疗,随后同时化疗放射治疗 (IC-CRT) 是NPC的主要治疗策略.
• 在CRT-AC和IC-CRT之间进行最佳选择对于改善患者存活率至关重要.

研究的目的:

• 开发一个预测模型来确定NPC患者的最佳化疗序列.
• 根据患者特征和疾病负担,比较CRT-AC与IC-CRT的有效性.
• 将体重指数 (BMI) 和中性粒细胞-淋巴细胞比率 (NLR) 纳入治疗决策模型.

主要方法:

• 对两个队列的回顾性分析:CRT-AC (295名患者) 和IC-CRT (112名患者).
• 灵活的参数生存模型被用来预测整体存活率 (OS).
• 关键预测因素包括年龄,性别,瘤阶段 (T),结节阶段 (N),BMI和NLR.

主要成果:

• 预测模型用于OS纳入年龄,性别,T,N,NLR和BMI,达到0.689 (CRT-AC) 和0.712 (IC-CRT) 的一致性指数.
• 在低NLR (<3) 和高疾病负担 (T3N3) 的患者中,CRT-AC显示了与IC-CRT可比的OS.
• 在高NLR (≥3) 和高BMI (≥25) 的患者中,无论疾病负担如何,CRT-AC显示出优于IC-CRT的有效性.

结论:

• 将BMI和NLR整合到生存模型中,有助于在CRT-AC和IC-CRT之间做出明智的决定.
• 这种方法在资源有限的医疗机构中特别有价值,可以优化NPC治疗策略.
• 这些发现为NPC中个性化化疗测序提供了数据驱动的框架.