Экономика стран

К сожалению, большинство людей, которые будут ими затронуты почти весь мир, не будут иметь никакого влияния на результат. Вести Экономика Дайджест иностранной прессы за 14 августа.
Вести Экономика Греции снова придется списывать долги Греция не сможет самостоятельно расплатиться по долгам, и понадобится новая реструктуризация долгов, чтобы спасти страну от банкротства.

Маркеры системного воспалительного ответа и уровни CA-125 при прозрачной клеточной карциноме яичника: двухцентровое когортное исследование

  1. Аннотация Цель
  2. Материалы и методы
  3. Результаты
  4. Заключение
  5. Вступление
  6. Материалы и методы
  7. 2. Извлечение данных
  8. 3. Статистический анализ
  9. Результаты
  10. 2. Прогноз
  11. 3. Прогноз
  12. обсуждение
  13. Заключение
  14. Конфликт интересов
  15. Подтверждения
  16. Рисунок 1.
  17. Таблица 1.
  18. Таблица 2.
  19. Таблица 3
  20. Таблица 4
  21. Таблица 5

Аннотация

Цель

Мы сравнили прогностические и прогностические значения лейкоцитарных дифференциальных показателей, маркеров системного воспаления (SIR) и уровней ракового антигена 125 (CA-125) и выявили наиболее полезный маркер у пациентов с прозрачной клеточной карциномой яичника (OCCC).

Материалы и методы

В исследование были включены 109 пациентов с ОКК, у которых не было никаких воспалительных состояний, кроме эндометриоза, и которые перенесли первичную опровержение в период между 1997 и 2012 годами. Дифференциальные показатели лейкоцитов (нейтрофил, лимфоцит, моноцит, эозинофил, базофил и тромбоциты), маркеры SIR, включая нейтрофилы для Соотношение лимфоцитов (NLR), соотношение моноцитов к лимфоцитам (MLR) и соотношение тромбоцитов к лимфоцитам (PLR) и уровни CA-125 были оценены для выбора потенциальных маркеров для клинических исходов.

Результаты

Среди потенциальных маркеров (уровни нейтрофилов, моноцитов, тромбоцитов, NLR, MLR, PLR и CA-125), выбранных путем поэтапного сравнения, уровни CA-125 были лучшими при прогнозировании болезни на поздней стадии, субоптимального дебалкинга и устойчивости к платине (предельные значения , ≥ 46,5, ≥ 11,45 и ≥ 66,4 Ед / мл; точность составляет 69,4%, 78,7% и 68,5%), в то время как PLR ≥ 205,4 прогнозирует неполный ответ (CR; точность, 71,6%) наиболее точно. Кроме того, PLR <205,4 был независимым фактором для снижения риска не-CR (скорректированное отношение шансов 0,17; 95% доверительный интервал [CI], 0,04-0,69), а NLR <2,8 было благоприятным фактором для улучшения без прогрессирования выживаемость (PFS; скорректированное отношение рисков 0,49; 95% ДИ от 0,25 до 0,99), несмотря на отсутствие маркера общей выживаемости среди потенциальных маркеров.

Заключение

Уровни CA-125 могут быть наиболее полезным маркером для прогнозирования заболевания на поздней стадии. Субоптимальные деблокинг и устойчивость к платине, а также PLR и NLR могут быть наиболее эффективными для прогнозирования не-CR и PFS у пациентов с OCCC.

Вступление

Прозрачная карцинома яичников (OCCC) является четвертым наиболее распространенным гистологическим типом эпителиального рака яичников (EOC). Прогноз OCCC похож на другие гистологические типы при ранней стадии заболевания, но имеет худший прогноз при поздней стадии заболевания [ 1 ]. В целом, приблизительно две трети пациентов с EOC, включая OCCC, имеют прогрессирующую стадию заболевания при постановке диагноза, потому что заболевание обычно бессимптомно и не существует эффективного метода скрининга [ 2 ], что приводит к 5-летней выживаемости 18,6% у пациентов с поздней стадией заболевания [ 1 ]. Для мониторинга реакции опухоли и подтверждения рецидива у пациентов с EOC уровни ракового антигена 125 (CA-125) являются чрезвычайно полезным суррогатом в клинических условиях [ 3 ]. Тем не менее, прогностическая ценность уровней CA-125 менее очевидна в OCCC. Ограниченное количество исследований показало, что уровни CA-125 были ниже в OCCC, чем в других гистологических типах, и не отражали клинические результаты пациентов с OCCC [ 4 , 5 ]. Чтобы преодолеть эти ограничения, существует растущий интерес к маркерам системного воспалительного ответа (SIR), таким как дифференциальное число лейкоцитов, для прогнозирования клинических исходов у пациентов с EOC, поскольку различные типы злокачественных новообразований связаны с системным воспалением, которое может способствовать вторичным гематологическим нарушениям. [ 6 , 7 ]. Маркеры SIR, включая отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR), отношение моноцитов к лимфоцитам (MLR) и отношение тромбоцитов к лимфоцитам (PLR), могут быть полезны для прогнозирования клинических исходов у пациентов с EOC [ 8 , 9 ]. Тем не менее, большинство соответствующих исследований включали различные гистологические типы EOC, в то время как исследования, в которых эффективность маркеров SIR была исследована у пациентов с OCCC, отсутствуют. Таким образом, мы провели текущее исследование, чтобы сравнить прогностические и прогностические значения между дифференциальными показателями лейкоцитов, маркерами SIR и уровнями CA-125 и тем самым идентифицировать наиболее полезный маркер у пациентов с OCCC.

Материалы и методы

1. Изучение населения

Мы собрали клинико-патологические данные из базы данных EOC, зарегистрированной в Больнице Сеульского национального университета и Больнице Сеульского национального университета в период с февраля 1997 года по декабрь 2012 года. Инспекционный совет нашего учреждения одобрил текущее исследование, и требование об информированном согласии было отменено, поскольку текущее исследование было проведено ретроспективным обзором медицинской карты.

Мы включили только пациентов с OCCC, которые перенесли первичную опровержение хирургии. Дифференциальные показатели лейкоцитов, включая нейтрофилы, лимфоциты, моноциты, тромбоциты, базофилы и эозинофилы, маркеры SIR, такие как NLR, MLR и PLR, уровни CA-125 измеряли в течение одной недели перед проведением лапаротомии. Однако пациенты с любыми воспалительными состояниями или другими злокачественными новообразованиями, которые могли повлиять на результаты лабораторных исследований, были исключены, за исключением эндометриоза, подтвержденного биопсией. Собранные клинико-патологические данные включали возраст, стадию Международной федерации гинекологии и акушерства (FIGO), эндометриоз, степень удаленного хирургического вмешательства, режим и циклы адъювантной химиотерапии, дифференциальные показатели лейкоцитов, маркеры SIR, уровни CA-125, ответ опухоли, платину-платину. устойчивость, выживаемость без прогрессирования (PFS) и общая выживаемость (OS).

2. Извлечение данных

Дифференциальные показатели лейкоцитов оценивали за 1 неделю до операции (SYSMEX XE-2100, TOA Medical Electronics, Кобе, Япония) и уровни CA-125 измеряли одновременно с использованием набора для радиоиммуноанализа (Fujirebio Diagnostics, Malvern, PA). Оптимальный дебуллинг определяли как остаточную опухоль ≤ 1 см при максимальном диаметре, а полный ответ (CR) определяли как исчезновение всех опухолевых нагрузок в течение по меньшей мере 4 недель с нормализацией уровней CA-125. PFS рассчитывали как время, прошедшее с даты завершения первичного лечения до даты клинически подтвержденного рецидива, а устойчивость к платине определяли как PFS менее чем через 6 месяцев. ОС определяли как промежуток времени от даты операции до даты смерти от рака или до конца исследования.

3. Статистический анализ

Мы сравнили дифференциальное количество лейкоцитов, маркеры SIR и уровни CA-125 на основе клинико-патологических характеристик, используя t-критерий Стьюдента и U-критерий Манна-Уитни у пациентов с OCCC, и отобрали среди них потенциальные маркеры, связанные с клинико-патологическими характеристиками. Мы рассчитали лучшие предельные значения потенциальных маркеров на основе кривой рабочих характеристик приемника (ROC) и оценили чувствительность (SN), специфичность (SP), положительное прогностическое значение (PPV), отрицательное прогностическое значение (NPV) и точность определения лучшего маркера для прогнозирования клинических исходов.

Затем мы исследовали лучшие прогностические факторы среди потенциальных маркеров опухолевого ответа и выживаемости у пациентов. С этой целью мы выполнили логистический регрессионный анализ и анализ пропорциональных рисков Кокса, а также рассчитали отношение шансов (ИЛИ), отношение рисков (ЧСС) и доверительный интервал 95% (ДИ). Статистический анализ был выполнен с SPSS вер. 19,0 (SPSS Inc., Чикаго, Иллинойс). Мы отвергли нулевые гипотезы о разнице, если значения p были меньше 0,05, или, что эквивалентно, если 95% ДИ оценки точки риска исключены 1.

Результаты

1. Характеристики пациента

Сто девять пациентов с OCCC были включены, и Таблица 1 показывает их клинико-патологические характеристики. Средний возраст составлял 53 года (диапазон от 30 до 86 лет), а средняя продолжительность наблюдения составила 46 месяцев (диапазон от 6,1 до 192,9 месяца). Сто один пациент (92,6%) имел чистый OCCC, тогда как из тех, кто имел смешанный OCCC, три (2,8%) имели эндометриоидный и серозный типы, три (2,8%) эндометриоидного типа и два (1,8%) серозного типа в дополнение очистить клеточный рак. После первичного лечения 89 пациентов (81,7%) продемонстрировали CR, в то время как четверо (3,7%) продемонстрировали частичный ответ, два (1,8%) имели стабильное заболевание, а 14 (12,8%) страдали прогрессированием заболевания.

2. Прогноз

Когда мы сравнили дифференциальное количество лейкоцитов, маркеры SIR и уровни CA-125 на основе клинико-патологических характеристик, нейтрофилы, моноцитоза, тромбоцитоза, повышенных уровней NLR, PLR и CA-125 были связаны с болезнью на поздней стадии, не-CR и платина-сопротивление. Тромбоцитоз, повышенные уровни NLR, PLR и CA-125 были связаны с субоптимальным дебуллингом, а повышенная MLR была связана с не-CR и устойчивостью к платине ( Таблица 2 ). Мы рассчитали лучшие значения отсечки потенциальных маркеров, выбранных в Таблица 2 по кривым ROC, и оценили SN, SP, PPV, NPV и точность ( рисунок 1 ). Уровни CA-125 были лучшими при прогнозировании заболевания на поздней стадии (≥ 46,5 Е / мл), неоптимального дебулкинга (≥ 11,45 Е / мл) и платинорезистентности (≥ 66,4 Е / мл), в то время как PLR ≥ 205,4 прогнозировали не-CR большинство точно ( Таблица 3 ).

3. Прогноз

Чтобы определить лучшие прогностические факторы среди потенциальных маркеров, мы выполнили логистический регрессионный анализ, который показал, что оптимальным является деблокирование (скорректированное ОР, 0,02; 95% ДИ, 0,01-0,12) и PLR. Таблица 4 ). С точки зрения выживания, ранней стадии заболевания, оптимального устранения побочных эффектов, химиотерапии на основе таксана и платины и NLR Таблица 5 ).

обсуждение

SIR включает вторичные изменения уровней циркулирующих лейкоцитов, которые показывают нейтрофилию, моноцитоз, лимфоцитопению и тромбоцитоз [ 10 ]. Таким образом, некоторые дифференциальные показатели лейкоцитов и маркеры SIR были изучены в связи с EOC, поскольку опосредованные лейкоцитами воспалительные цитокины опухолью будут ингибировать апоптоз и способствовать ангиогенезу, что приведет к росту, прогрессированию и метастазированию опухоли [ 11 ]. В частности, нейтрофилия, лимфоцитопения, NLR и PLR являются прогностическими для заболевания на поздней стадии, остаточного заболевания после операции и выживания у пациентов с EOC-подобными уровнями CA-125 [ 12 - 16 ]. В текущем исследовании уровни CA-125 были лучшими для прогнозирования прогрессирующей стадии заболевания, субоптимального дебулкинга и платиновой резистентности у пациентов с OCCC. Хотя большинство дифференциальных показателей лейкоцитов и маркеров SIR были статистически значимыми для прогнозирования заболевания на поздней стадии, субоптимального дебалкинга и устойчивости к платине, мы обнаружили, что уровни СА-125 имели самые высокие значения SN, SP, PPV, NPV и точность. Специфические дифференциальные показатели лейкоцитов (нейтрофилы, моноциты и тромбоциты) и маркеры SIR (NLR, MLR и PLR) увеличиваются пропорционально с ростом бремени воспаления, такого как рак, тогда как уровни CA-125 относительно низки в ранней стадии OCCC в сравнение с другими гистологическими типами EOC из-за очевидного начального меньшего объема болезни, а также фундаментальных различий в биологии злокачественных новообразований [ 4 , 12 , 17 ]. Тем не менее, уровень CA-125 повышается при прогрессирующей стадии заболевания из-за увеличения опухолевой нагрузки [ 18 ]. Таким образом, высокие уровни CA-125 могут более точно предсказать заболевание на поздней стадии или субоптимальное деблокирование по сравнению с повышением специфических дифференциальных показателей лейкоцитов и маркеров SIR. Эта гипотеза косвенно подтверждается исследованием, в котором установлено, что уровни CA-125 являются чувствительным биомаркером ответа опухоли при серозном раке низкой степени тяжести, демонстрируя низкий уровень CA-125 [ 19 ]. Кроме того, PLR был наиболее значимым для прогнозирования ответа опухоли после первичного лечения среди потенциальных маркеров. Тромбоциты взаимодействуют с опухолевыми клетками и содержат факторы, способствующие росту опухоли, инвазии и ангиогенезу [ 20 ]. Кроме того, он может защитить опухолевые клетки от лизиса, опосредованного природными клетками-киллерами, тем самым способствуя метастазированию [ 21 ]. Таким образом, тромбоцитоз также распространен у пациентов с EOC [ 13 ]. Поскольку опухолевые клетки секретируют тромбопоэтические цитокины, такие как интерлейкин-6, тромбоцитоз связан с плохим ответом в солидных опухолях в сочетании с лимфоцитопенией [ 22 ]. В текущем исследовании мы обнаружили, что PLR, среди потенциальных маркеров, является лучшим предиктором риска не-CR у пациентов с OCCC, как и в предыдущих исследованиях [ 9 , 13 ]. Однако все потенциальные маркеры имеют умеренные прогностические значения для определения опухолевого ответа у пациентов с ОКК, поскольку общие механизмы приводят к их одновременному повышению. Таким образом, необходимы более целенаправленные исследования для подтверждения роли PLR в прогнозировании опухолевого ответа у пациентов. Наконец, NLR был наиболее важным прогностическим фактором для PFS, несмотря на то, что среди потенциальных маркеров не было маркера, связанного с OS. Во многих исследованиях сообщается, что более высокий уровень нейтрофилов или более низкий уровень лимфоцитов предсказывают более низкую выживаемость при EOC [ 12 ]. Среди компонентов крови потенциальным механизмом, лежащим в основе прогностической ценности NLR, может быть связь между высоким NLR и воспалением. Нейтрофилия продуцирует воспалительные цитокины и хемокины как опухолью, так и ассоциированными клетками-хозяевами, такими как лейкоциты, и способствует злокачественному прогрессированию, секретируя факторы роста опухоли, такие как фактор роста эндотелия сосудов [ 11 ]. Однако нейтрофилия как воспалительный ответ от рака подавляет иммунную систему, подавляя цитотоксическую активность иммунных клеток, таких как лимфоциты и естественные клетки-киллеры [ 23 ]. NLR отражает эти воспалительные изменения и поэтому может быть полезным маркером у пациентов с раком, для которого отсутствуют надежные биомаркеры [ 24 ]. Недавний метаанализ показал аналогичный результат в том, что NLR был связан с более высоким риском смертности, чем PLR в солидных опухолях, потому что более широкие свойства нейтрофилов, по сравнению с тромбоцитами, могут стимулировать различные цитокины [ 25 ]. Тем не менее, никакие потенциальные маркеры не оказывают существенного влияния на ОС в текущем исследовании, которое требует нового биомаркера для прогнозирования ОС у пациентов. Вопрос о том, могут ли потенциальные маркеры применяться для прогнозирования клинических исходов у пациентов с ОКК, спорен. Хотя недавние метаанализы подчеркивали важность маркеров SIR для предсказания прогноза солидных опухолей, исследования, которые интерпретируют их полезность при EOC по сравнению с другими злокачественными новообразованиями, отсутствуют [ 24 , 25 ]. Кроме того, случаи OCCC в большинстве исследований составляют небольшую долю, 5% -8%, среди пациентов с EOC, что затрудняет оценку прогностических значений потенциальных маркеров у пациентов с OCCC [ 4 , 19 ].

Заключение

Хотя текущее исследование имеет некоторые ограничения, такие как ретроспективный дизайн и возможные оценки факторов, влияющих на SIR (например, курение или использование оральных контрацептивов) [ 12 ], мы включили большое количество пациентов с ОКК и попытались определить наиболее доминирующие маркеры, связанные с клиническими исходами, путем поэтапного сравнения прогностических значений среди потенциальных маркеров. В конечном счете, уровни CA-125 могут быть наиболее полезным маркером для прогнозирования прогрессирующей стадии заболевания, субоптимального деблокинга и устойчивости к платине, а PLR и NLR могут быть наиболее эффективными для прогнозирования не-CR и PFS у пациентов с OCCC.

Конфликт интересов

Конфликт интересов, относящийся к данной статье, не сообщается.

Подтверждения

Это исследование было поддержано грантами (№ 04-2012-0890; 03-2012-0170) из исследовательского фонда Сеульского национального университетского госпиталя и Программы приоритетных исследовательских центров (№ 2009-0093820), Программа фундаментальных научных исследований (№ . 2011-0025394) и программа BK21 plus (№ 5256-20140100) через Национальный исследовательский фонд Кореи (NRF), финансируемый Министерством образования, науки и технологий. Кроме того, он также был поддержан грантом Корейского проекта исследований и разработок в области технологий здравоохранения, Министерство здравоохранения (HI14C2404).

Рисунок 1.

Кривые рабочих характеристик приемника для определения наилучших значений отсечки дифференциальных показателей лейкоцитов, включая нейтрофилы, моноциты и тромбоциты, отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR), отношение моноцитов к лимфоцитам (MLR), отношение тромбоцитов к лимфоцитам (PLR) и рак уровни антигена 125 (CA-125) для прогнозирования у Международной федерации гинекологии и акушерства (FIGO) стадии III-IV болезни (A), субоптимального дебалкинга (B), устойчивости к платине (C) и неполного ответа (D) в 109 пациентов с прозрачной клеточной карциномой яичников.

Кривые рабочих характеристик приемника для определения наилучших значений отсечки дифференциальных показателей лейкоцитов, включая нейтрофилы, моноциты и тромбоциты, отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR), отношение моноцитов к лимфоцитам (MLR), отношение тромбоцитов к лимфоцитам (PLR) и рак уровни антигена 125 (CA-125) для прогнозирования у Международной федерации гинекологии и акушерства (FIGO) стадии III-IV болезни (A), субоптимального дебалкинга (B), устойчивости к платине (C) и неполного ответа (D) в 109 пациентов с прозрачной клеточной карциномой яичников

Таблица 1.

Клинико-патологическая характеристика 109 пациентов с прозрачной клеточной карциномой яичника

Характеристика Число пациентов (%) Возраст (год) <54 57 (52,3) ≥ 54 52 (47,7) FIGO I-II стадии 68 (62,4) III-IV 41 (37,5) Гистология Pure 101 (92,6) Смешанная 8 (7,4) ) Эндометриоз № 62 (56,9) Да 47 (43,1) Оптимальное деблокирование Нет 95 (87,2) Да 14 (12,8) Режим химиотерапии Нет 6 (5,5) Не-таксан и платина 17 (15,6) Таксан и платина 86 (78,9) Циклы химиотерапия ≤ 6 93 (85,3) 6-9 16 (14,7) Платиновая резистентность № 89 (81,7) Да 20 (18,3) Опухолевый ответ Non-CR 20 (18,3) CR 89 (81,7)

Таблица 2.

Дифференциальные показатели лейкоцитов, маркеры системного воспалительного ответа и уровни CA-125, основанные на клинико-патологических характеристиках 109 пациентов с прозрачной клеточной карциномой яичника

Характеристика лейкоцитарного дифференциального подсчета маркеров SIR CA-125 (Ед / мл) Нейтрофил (клетка / мкл) Лимфоцит (клетка / мкл) Моноцит (клетка / мкл) Эозинофил (клетка / мкл) Базофил (клетка / мкл) Тромбоциты (× 103 / мкл) ) NLR MLR PLR Возраст (год) <54 4 481 ± 1 863 1 691 ± 713 396 ± 189 27 ± 17 109 ± 107 308 ± 100 3,1 + 1,7 0,3 ± 0,1 206,4 ± 103,7 163,1 ± 436,7 ≥ 55 4 355 ± 1 729 1715 ± 532 381 ± 151 26 ± 16 133 ± 106 318 ± 95 2,9 ± 1,7 0,2 ± 0,1 204 ± 93 412,9 ± 1270,8 ФИГ. Стадия I-II 4 019 ± 1,403 а) 1 787 ± 718 359 ± 152 а) 24 ± 16 130 ± 109 287 ± 75 а) 2,6 ± 1,4 а) 0,2 ± 0,1 а) 181,3 ± 80,4 а) 110,8 ± 378,2 а) III-IV 5 100 ± 2162 1561 ± 422 440 ± 193 27 ± 16 102 ± 104 355 ± 115 3,5 ± 1,9 0,3 ± 0,2 245,7 ± 112,8 565,4 ± 1 412,8 Гистология Чистая 4 473 ± 1 820 1 722 ± 642 386 ± 174 26 ± 17 115 ± 98 315 ± 99 3,0 ± 1,7 0,2 ± 0,1 204,9 ± 98,6 279,7 ± 961,8 Смешанные 3724 ± 1275 1449 ± 426 439 ± 141 18 ± 8 182 ± 191 274 ± 49 3,0 ± 2,1 0,3 ± 0,2 210,1 ± 102,2 329,1 ± 648,3 Эндометриоз № 4573 ± 1 930 1 685 ± 710 398 ± 184 24 ± 16 107 ± 103 316 ± 97 3,2 ± 1,8 0,3 ± 0,2 209,2 ± 88,6 411 ± 1212 Да 4 214 ± 1586 1 725 ± 513 376 ± 154 26 ± 17 137 ± 111 307 ± 99 2,7 ± 1,4 0,2 ± 0,1 199,8 ± 111,1 117,8 ± 298,9 Оптимальный деблокинг Да 4,207 ± 1 494 1710 ± 661 381 ± 159 25 ± 16 127 ± 112 297 ± 83 а) 2,8 ± 1,6 а) 0,3 ± 0,1 196 ± 93 а) 166,3 ± 439,8 а) Нет 5890 ± 2831 1,653 ± 387 448 ± 243 30 ± 19 72 ± 34 419 ± 120 3,8 ± 2,3 0,3 ± 0,2 270 ± 114 1 069,8 ± 2 263,3 Реакция опухоли Non-CR 5644 ± 2419 а) 1,502 ± 354 476 ± 221 а) 26 ± 17 91 ± 54 401 ± 118 а) 3,9 ± 1,8 а) 0,3 ± 0,1 а) 283,7 ± 111,3 а) 781,1 ± 1,931.5 а) CR 4142 ± 1500 1748 ± 673 370 ± 154 25 ± 16 126 ± 115 292 ± 79 2,8 ± 1,6 0,2 ± 0,1 187,3 ± 86,2 170,3 ± 449,4 Сопротивление платине Да 5 352 ± 1827 а) 1,552 ± 473 461 ± 180 а) 24 ± 16 124 ± 119 363 ± 114 а) 3,7 ± 1,8 а) 0,3 ± 0,2 а) 259,2 ± 120,9 а) 720,7 ± 1,925.7 а) № 4209 ± 1 727 1737 ± 661 373 ± 167 25 ± 16 119 ± 105 301 ± 90 2,8 ± 1,6 0,2 ± 0,1 192,9 ± 88,7 184 ± 471,9

Таблица 3

SN, SP, PPV, NPV и точность дифференциального подсчета лейкоцитов, маркеры системного воспалительного ответа, уровни CA-125 по кривой рабочих характеристик приемника

Характеристическое пороговое значение AUC SN (%) SP (%) PPV (%) NPV (%) Точность (%) p-величина FIGO III-IV стадии болезни Нейтрофил (клетка / мкл) ≥ 4370 0,6 60,5 59,4 46,9 71,7 59,8 < 0,01 моноцитов (клеток / мкл) ≥ 389 0,65 65,8 64,6 52,1 76,4 65 0,01 тромбоцитов (× 103 / мкл) ≥ 300 0,70 60,5 57,8 46 71,2 58,8 <0,01 NLR ≥ 2,4 0,65 60,5 56,3 45,1 70,6 57,8 0,01 MLR ≥ 0,2 0,64 60,5 60 46,9 72,2 60,2 0,02 PLR ≥ 178,3 0,68 60,5 57,8 46 71,2 58,8 <0,01 CA-125 (Ед / мл) ≥ 46,5 0,78 73,2 67,2 57,7 80,4 69,4 <0,01 Неоптимальный дебултинг Нейтрофил (ячейка / мкл) ≥ 4,254 0,69 61,5 50,6 15,4 0,4 ​​90 51,9 0,03 Моноцит (ячейка / мкл) ≥ 354 0,54 61,5 43,3 13,6 88,6 45,6 0,65 Тромбоциты (× 103 / мкл) ≥ 295 0,80 76,9 51,7 18,9 93,9 54,9 <0,01 NLR ≥ 2,4 0,64 61,5 50,6 15,4 90 52 0,11 MLR ≥ 0,2 0,56 61,5 54,4 16,3 90,7 55,3 0,49 PLR ≥ 205,4 0,72 69,2 67,4 23,7 93,8 67,6 0,01 CA-125 (Ед / мл) ≥ 114,5 0,87 78,6 78,7 35,5 96,1 78,7 <0,01 Не-CR нейтрофил (клетка / мкл) ≥ 4428 0,71 68,4 62,7 29,5 89,7 6 3,7 <0,01 Моноцит (клетка / мкл) ≥ 394 0,67 63,2 63,1 27,9 88,3 66 0,03 Тромбоциты (× 103 / мкл) ≥ 297 0,77 73,7 54,2 26,9 90 57,8 <0,01 NLR ≥ 2,7 0,71 73,7 65,1 32,6 91,5 66,7 <0,01 MLR ≥ 0,3 0,69 68,4 63,1 29,5 89,8 64,1 <0,01 PLR ≥ 205,4 0,78 73,7 71,1 36,8 92,2 71,6 <0,01 CA-125 (Ед / мл) ≥ 66,9 0,76 70 69,3 34,1 69,3 69,4 <0,01 Нейтрофил (платина / мкл) с сопротивлением платины ≥ 4436 0,70 63,2 62,7 62,7 27,9 88,1 62,7 <0,01 Моноцит (клеток / мкл) ≥ 394 0,65 63,2 63,1 27,9 88,3 63,1 0,04 Тромбоциты (× 103 / мкл) ≥ 297 0,67 63,2 51,8 23,1 86 53,9 0,02 NLR ≥ 2,8 0,69 68,4 65,1 31 90 65,7 <0,01 МЛР ≥ 0,3 0,66 63,2 61,9 27,3 88,1 62,1 0,03 PLR ≥ 178,3 0,67 68,4 55,4 26 88,5 57,8 0,02 CA-125 (Ед / мл) ≥ 66,4 0,73 70 68,2 33,3 90,9 68,5 <0,01

Таблица 4

Прогностические факторы, связанные со снижением риска неполного ответа после первичного лечения у 109 пациентов с прозрачной клеточной карциномой яичника

Фактор одномерный многовариантный ИЛИ 95% -ный показатель CI P Скорректированный ИЛИ 95% -ный показатель CI возраст Возраст <54 года 0,70 0,26-1,85 0,47 - - - ФИГ.2 I-II стадии болезни 0,07 0,02-0,24 <0,01 - - - Чистый OCCC 0,65 0,12- 3,49 0,62 - - - Оптимальный деблокинг 0,02 0,01-0,08 <0,01 0,02 0,01-0,12 <0,001 Химиотерапия на основе таксана и платины 0,61 0,16-2,29 0,46 - - -> 6 циклов химиотерапии 0,42 0,13-1,40 0,16 - - - PLR <205,4 0,15 0,05-0,45 <0,01 0,17 0,04-0,69 0,01 CA-125 <66,9 (Ед / мл) 0,19 0,07-0,55 <0,01 - - -

Таблица 5

Прогностические факторы, связанные с улучшением выживаемости без прогрессирования и общей выживаемости у 109 пациентов с прозрачной клеточной карциномой яичника

Фактор одномерный многовариантный HR 95% CI p-значение Скорректированный HR 95% CI p-значение Выживаемость без прогрессирования Возраст <54 лет 1,14 0,60-2,17 0,68 - - - Болезнь FIGO I-II стадии 0,15 0,08-0,31 <0,01 0,18 0,08-0,41 <0,01 Чистый OCCC 0,56 0,20-1,59 0,28 - - - Оптимальный деблокинг 0,13 0,06-0,27 <0,01 0,37 0,16-0,84 0,02 Химиотерапия на основе таксана и платины 0,87 0,41-1,84 0,72 0,36 0,15-0,89 0,03> 6 циклов химиотерапии 1,79 0,82- 3,93 0,14 - - - NLR <2,8 0,34 0,18-0,67 <0,01 0,49 0,25-0,99 0,04 CA-125 <68,5 (Ед / мл) 0,29 0,15-0,57 <0,01 - - - Общая выживаемость Возраст <54 года 2,00 0,85-4,69 0,11 - - - Болезнь I-II стадии ФИГО 0,12 0,05-0,30 <0,01 0,08 0,03-0,22 <0,01 Чистая OCCC 0,53 0,16-1,78 0,30 - - - Оптимальное устранение побочных эффектов 0,14 0,06-0,36 <0,01 0,26 0,09-0,75 0,01 Химиотерапия на основе таксана и платины 0,69 0,29-1,65 0,40 - - -> 6 циклов химиотерапии 3,06 1,31-7,13 0,10 - - - NLR <2,8 0,29 0,13-0,68 <0,01 - - - CA-125 <68,5 (Ед / мл) 0,26 0,11-0,59 <0,01 - - -

Навигация сайта
Реклама
Панель управления
Календарь новостей
Популярные новости
Информация
Экономика стран www.mp3area.ru © 2005-2016
При копировании материала, ссылка на сайт обязательна.