Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình dự đoán trước phẫu thuật dựa trên tỷ lệ protein phản ứng C lymphocyte dự đoán rò rỉ nối mạch hậu phẫu ở bệnh nhân ung thư đại trực tràng: một nghiên cứu hồi cứu
Tóm tắt
Tỷ lệ protein phản ứng C lymphocyte (LCR) đã được chứng minh là một dấu chỉ mới triển vọng để dự đoán kết quả phẫu thuật và điều trị trong trường hợp ung thư đại trực tràng (CRC). Tuy nhiên, rò rỉ nối mạch (AL) cũng có thể liên quan đến dấu hiệu viêm này. Trong nghiên cứu này, chúng tôi nhằm xác định các yếu tố dự đoán trước phẫu thuật của AL và xây dựng, phát triển một mô hình mới có khả năng xác định bệnh nhân có nguy cơ phát triển AL. Chúng tôi đã thu thập dữ liệu của 858 bệnh nhân mắc CRC thực hiện phẫu thuật triệt để có chọn lọc từ năm 2007 đến 2018 tại một trung tâm duy nhất để xem xét hồi cứu. Chúng tôi tiến hành phân tích đơn biến và đa biến và xây dựng một mô hình đa biến dự đoán AL dựa trên các yếu tố trước phẫu thuật. Sự điều chỉnh độ thiên lệch đã được áp dụng để sửa chữa thiên lệch do việc ghép nối không ngẫu nhiên của LCR. Hiệu suất của mô hình được đánh giá bằng cách sử dụng diện tích dưới các đường cong đặc trưng của người điều hành (AUROCs), phân tích đường quyết định (DCA), điểm Brier, thống kê D và giá trị R2. Tuổi, điểm sàng lọc nguy cơ dinh dưỡng 2002 (NRS2002), vị trí khối u và LCR, cùng với hemoglobin < 90 g/l là các yếu tố tiên đoán độc lập của AL. Các mô hình xây dựng dựa trên các biến này cho thấy hiệu suất tốt (xác nhận nội bộ: c-statistic = 0.851 (95%CI 0.803–0.965), điểm Brier = 0.049; xác nhận tạm thời: c-statistic = 0.777 (95%CI 0.823–0.979), điểm Brier = 0.096). Một phương trình hồi quy để dự đoán AL cũng đã được thiết lập bằng phân tích hồi quy tuyến tính đa biến: [Tuổi (≥ 60 tuổi) × 1.281] + [NRS2002 (≥ 3) × 1.341] + [Vị trí khối u (pt.) × 1.348]-[LCR (≤ 6000) × 1.593]-[Hemoglobin (< 90 g/L) × 1.589]-6.12. LCR trước phẫu thuật là một yếu tố dự đoán độc lập cho AL. Một mô hình mới kết hợp các giá trị LCR, tuổi, vị trí khối u và NRS2002 đã cung cấp một dự đoán trước phẫu thuật xuất sắc về AL ở bệnh nhân mắc CRC. Bản đồ nomogram này có thể hỗ trợ trong quyết định lâm sàng và hỗ trợ cho nghiên cứu trong tương lai.
Từ khóa
#Lymphocyte-C-reactive Protein Ratio #rò rỉ nối mạch #ung thư đại trực tràng #yếu tố dự đoán trước phẫu thuật #hồi cứu.Tài liệu tham khảo
Yeap E, Teoh WMK, Nguyen TC, Suhardja TS. Preoperative anaemia and thrombocytopenia are associated with venous thromboembolism complications after colorectal resection. ANZ J Surg. 2021;91(1–2):E32–7. https://doi.org/10.1111/ans.15918.
Kawada K, Hasegawa S, Hida K, Hirai K, Okoshi K, Nomura A, et al. Risk factors for anastomotic leakage after laparoscopic low anterior resection with DST anastomosis. Surg Endosc. 2014;28(10):2988–95. https://doi.org/10.1007/s00464-014-3564-0.
Jatal S, Pai VD, Demenezes J, Desouza A, Saklani AP. Analysis of risk factors and management of anastomotic leakage after rectal cancer surgery: an Indian series. Indian J Surg Oncol. 2016;7(1):37–43. https://doi.org/10.1007/s13193-015-0457-1.
Lim SB, Yu CS, Kim CW, Yoon YS, Park IJ, Kim JC. The types of anastomotic leakage that develop following anterior resection for rectal cancer demonstrate distinct characteristics and oncologic outcomes. Int J Colorectal Dis. 2015;30(11):1533–40. https://doi.org/10.1007/s00384-015-2359-7.
Matsuda K, Hotta T, Takifuji K, Yokoyama S, Oku Y, Watanabe T, et al. Randomized clinical trial of defaecatory function after anterior resection for rectal cancer with high versus low ligation of the inferior mesenteric artery. Br J Surg. 2015;102(5):501–8. https://doi.org/10.1002/bjs.9739.
Kim HJ, Choi GS, Park JS, Park SY. Comparison of intracorporeal single-stapled and double-stapled anastomosis in laparoscopic low anterior resection for rectal cancer: a case-control study. Int J Colorectal Dis. 2013;28(1):149–56. https://doi.org/10.1007/s00384-012-1582-8.
Smith SA, Roberts DJ, Lipson ME, Buie WD, MacLean AR. Postoperative nonsteroidal anti-inflammatory drug use and intestinal anastomotic dehiscence: a systematic review and meta-analysis. Dis Colon Rectum. 2016;59(11):1087–97. https://doi.org/10.1097/dcr.0000000000000666.
Hakkarainen TW, Steele SR, Bastaworous A, Dellinger EP, Farrokhi E, Farjah F, et al. Nonsteroidal anti-inflammatory drugs and the risk for anastomotic failure: a report from Washington State’s Surgical Care and Outcomes Assessment Program (SCOAP). JAMA Surg. 2015;150(3):223–8. https://doi.org/10.1001/jamasurg.2014.2239.
Smith SR, Pockney P, Holmes R, Doig F, Attia J, Holliday E, et al. Biomarkers and anastomotic leakage in colorectal surgery: C-reactive protein trajectory is the gold standard. ANZ J Surg. 2018;88(5):440–4. https://doi.org/10.1111/ans.13937.
Group ICALiS. Anastomotic leakage after elective colorectal surgery: a prospective multicentre observational study on use of the Dutch leakage score, serum procalcitonin and serum C-reactive protein for diagnosis. BJS Open. 2020;4(3):499–507. https://doi.org/10.1002/bjs5.50269
Okugawa Y, Toiyama Y, Yamamoto A, Shigemori T, Ide S, Kitajima T, et al. Lymphocyte-C-reactive protein ratio as promising new marker for predicting surgical and oncological outcomes in colorectal cancer. Ann Surg. 2020;272(2):342–51. https://doi.org/10.1097/sla.0000000000003239.
von Elm E, Altman DG, Egger M, Pocock SJ, Gøtzsche PC, Vandenbroucke JP. The strengthening the reporting of observational studies in epidemiology (STROBE) statement: guidelines for reporting observational studies. Ann Intern Med. 2007;147(8):573–7. https://doi.org/10.7326/0003-4819-147-8-200710160-00010.
Rahbari NN, Weitz J, Hohenberger W, Heald RJ, Moran B, Ulrich A, et al. Definition and grading of anastomotic leakage following anterior resection of the rectum: a proposal by the International Study Group of Rectal Cancer. Surgery. 2010;147(3):339–51. https://doi.org/10.1016/j.surg.2009.10.012.
Klose J, Tarantino I, von Fournier A, Stowitzki MJ, Kulu Y, Bruckner T, et al. A nomogram to predict anastomotic leakage in open rectal surgery-hope or hype? J Gastrointest Surg. 2018;22(9):1619–30. https://doi.org/10.1007/s11605-018-3782-1.
Hoshino N, Hida K, Sakai Y, Osada S, Idani H, Sato T, et al. Nomogram for predicting anastomotic leakage after low anterior resection for rectal cancer. Int J Colorectal Dis. 2018;33(4):411–8. https://doi.org/10.1007/s00384-018-2970-5.
Arezzo A, Filippini C, Morino M. The REAL (REctal Anastomotic Leak) score for prediction of anastomotic leak after rectal cancer surgery. Tech Coloproctol. 2021;25(2):247–8. https://doi.org/10.1007/s10151-021-02409-8.
Zhou S, Pei W, Li Z, Zhou H, Liang J, Liu Q, et al. Evaluating the predictive factors for anastomotic leakage after total laparoscopic resection with transrectal natural orifice specimen extraction for colorectal cancer. Asia Pac J Clin Oncol. 2020;16(6):326–32. https://doi.org/10.1111/ajco.13372.
Sciuto A, Merola G, De Palma GD, Sodo M, Pirozzi F, Bracale UM, et al. Predictive factors for anastomotic leakage after laparoscopic colorectal surgery. World J Gastroenterol. 2018;24(21):2247–60. https://doi.org/10.3748/wjg.v24.i21.2247.
Qu H, Liu Y, Bi DS. Clinical risk factors for anastomotic leakage after laparoscopic anterior resection for rectal cancer: a systematic review and meta-analysis. Surg Endosc. 2015;29(12):3608–17. https://doi.org/10.1007/s00464-015-4117-x.
Fujita F, Torashima Y, Kuroki T, Eguchi S. Risk factors and predictive factors for anastomotic leakage after resection for colorectal cancer: reappraisal of the literature. Surg Today. 2014;44(9):1595–602. https://doi.org/10.1007/s00595-013-0685-3.
Xu JY, Zhang XN, Jiang ZM, Jie B, Wang Y, Li W, et al. Nutritional support therapy after GLIM criteria may neglect the benefit of reducing infection complications compared with NRS2002: Reanalysis of a cohort study. Nutrition. 2020;79–80: 110802. https://doi.org/10.1016/j.nut.2020.110802.
Lee SY, Jung MR, Kim CH, Kim YJ, Kim HR. Nutritional risk screening score is an independent predictive factor of anastomotic leakage after rectal cancer surgery. Eur J Clin Nutr. 2018;72(4):489–95. https://doi.org/10.1038/s41430-018-0112-3.
Kwag SJ, Kim JG, Kang WK, Lee JK, Oh ST. The nutritional risk is a independent factor for postoperative morbidity in surgery for colorectal cancer. Ann Surg Treat Res. 2014;86(4):206–11. https://doi.org/10.4174/astr.2014.86.4.206.
Steyerberg EW, van Veen M. Imputation is beneficial for handling missing data in predictive models. J Clin Epidemiol. 2007;60(9):979. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2007.03.003.
Schafer JL, Graham JW. Missing data: our view of the state of the art. Psychol Methods. 2002;7(2):147–77.
Moons KG, Donders RA, Stijnen T, Harrell FE Jr. Using the outcome for imputation of missing predictor values was preferred. J Clin Epidemiol. 2006;59(10):1092–101. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2006.01.009.
The Academic Medicine Group. Academic medicine: problems and solutions. BMJ. 1989;298(6673):573–9. https://doi.org/10.1136/bmj.298.6673.573.
Steyerberg, E. W. Clinical Prediction Models. Springer US. 2009;https://doi.org/10.1007/978-0-387-77244-8.
Harrell FE Jr, Lee KL, Mark DB. Multivariable prognostic models: issues in developing models, evaluating assumptions and adequacy, and measuring and reducing errors. Stat Med. 1996;15(4):361–87. https://doi.org/10.1002/(sici)1097-0258(19960229)15:4%3c361::Aid-sim168%3e3.0.Co;2-4.
Harrell FE Jr, Lee KL, Pollock BG. Regression models in clinical studies: determining relationships between predictors and response. J Natl Cancer Inst. 1988;80(15):1198–202. https://doi.org/10.1093/jnci/80.15.1198.
Hand DJ, Till RJ. A simple generalisation of the area under the ROC curve for multiple class classification problems. Mach Learn. 2001;45(2):171–86. https://doi.org/10.1023/A:1010920819831.
Vickers AJ, Elkin EB. Decision curve analysis: a novel method for evaluating prediction models. Med Decision Making. 2006;26(6):565–74. https://doi.org/10.1177/0272989x06295361.
Steyerberg EW. Clinical prediction models: a practical approach to development, validation, and updating by Ewout W. Steyerberg. J R Stat Soc. 2010;66(2):661–2.
Lago V, Fotopoulou C, Chiantera V, Minig L, Gil-Moreno A, Cascales-Campos PA, et al. Risk factors for anastomotic leakage after colorectal resection in ovarian cancer surgery: A multi-centre study. Gynecol Oncol. 2019;153(3):549–54. https://doi.org/10.1016/j.ygyno.2019.03.241.
McMillan DC. The systemic inflammation-based Glasgow Prognostic Score: a decade of experience in patients with cancer. Cancer Treat Rev. 2013;39(5):534–40. https://doi.org/10.1016/j.ctrv.2012.08.003.
Kobayashi M, Takesue Y, Kitagawa Y, Kusunoki M, Sumiyama Y. Antimicrobial prophylaxis and colon preparation for colorectal surgery: Results of a questionnaire survey of 721 certified institutions in Japan. Surg Today. 2011;41(10):1363–9. https://doi.org/10.1007/s00595-010-4511-x.
Zhang F, He ST, Zhang Y, Mu DL, Wang DX. Comparison of two malnutrition assessment scales in predicting postoperative complications in elderly patients undergoing noncardiac surgery. Front Public Health. 2021;9: 694368. https://doi.org/10.3389/fpubh.2021.694368.
Reischl S, Wilhelm DF, Neumann PA, Friess H, Martignoni ME. Peri- and postoperative nutrition in colorectal cancer patients. Therapeutische Umschau Revue Therap. 2018;75(10):642–8. https://doi.org/10.1024/0040-5930/a001052.
Muñoz M, Gómez-Ramírez S, Campos A, Ruiz J, Liumbruno GM. Pre-operative anaemia: prevalence, consequences and approaches to management. Blood Transfus. 2015;13(3):370–9. https://doi.org/10.2450/2015.0014-15.
Iancu C, Mocan LC, Todea-Iancu D, Mocan T, Acalovschi I, Ionescu D, et al. Host-related predictive factors for anastomotic leakage following large bowel resections for colorectal cancer. JGLD. 2008;17(3):299–303.
Battersby NJ, Bouliotis G, Emmertsen KJ, Juul T, Glynne-Jones R, Branagan G, et al. Development and external validation of a nomogram and online tool to predict bowel dysfunction following restorative rectal cancer resection: the POLARS score. Gut. 2018;67(4):688–96. https://doi.org/10.1136/gutjnl-2016-312695.
Newton AD, Li J, Jeganathan AN, Mahmoud NN, Epstein AJ, Paulson EC. A nomogram to predict lymph node positivity following neoadjuvant chemoradiation in locally advanced rectal cancer. Dis Colon Rectum. 2016;59(8):710–7. https://doi.org/10.1097/dcr.0000000000000638.
Hoshino N, Hasegawa S, Hida K, Kawada K, Ganeko R, Sugihara K, et al. Nomogram for predicting recurrence in stage II colorectal cancer. Acta Oncol. 2016;55(12):1414–7. https://doi.org/10.1080/0284186x.2016.1223881.