Taikymas Weibull modelio išlikimo pacientams, sergantiems skrandžio cancer

taikymas Weibull modelio išlikimo pacientams, sergantiems skrandžio vėžiu, pervežimas Anotacija
fone
Mokslininkai medicinos mokslų nori dirba Cox modelis išgyvenimo analizė. Kai kuriais atvejais, tačiau, parametrinės metodai gali suteikti tikslesnius įverčius. Šiame tyrime mes naudojome Weibulo modelį analizuoti prognoziniai veiksniai pacientams, sergantiems skrandžio vėžiu ir, palyginti su Cox.
Metodai
Mes retrospektyviai mokėsi 1715 pacientai su skrandžio vėžiu. Amžius diagnozės, lytį, šeimos istoriją, praeities medicinos istorijos, naviko vietą, naviko dydį, Radikalųjį laipsniu operacijos, gylis naviko invazijos, kartu išdarinėdamas, patologinė etape, histologinis lygio ir limfmazgių būklę buvo pasirinkta kaip potencialių prognozinių veiksnių. Veibulio ir Cox modelis buvo atliekami su pavojaus lygio ir Akaike informacinės kriterijus (DSC) palyginti modelių efektyvumą.
Rezultatai Viesbutis The rezultatų tiek Veibulio ir Cox nurodė, kad pacientai su praeitimi istoriją turintys skrandžio vėžiu turėjo mirties rizika labai padidėjo po prastai diferencijuota arba vidutiniškai diferencijuoti histologinis laipsnio. Radikalųjį laipsnis chirurgija, patologinis etapas, gylis naviko invazija ir naviko vietoje, taip pat buvo nustatyta, kad rastas reikšmingas nepriklausomi prognostiniai veiksniai. Amžius buvo reikšmingas tik Weibull modelį.
Išvada
iš daugiamatės analizės rezultatais, duomenys stipriai palaikė Veibulio gali sukelti tikslesnius rezultatus kaip alternatyva Cox remiantis AIC.
Background
skrandžio sulčių karcinoma (GC) yra viena iš pagrindinių priežasčių, vėžio susijusių mirčių pasaulyje [1-3], ir tai yra dažniausia piktybinių navikų Azijoje, Rytų Europoje ir Pietų Amerikoje, [4, 5]. Japonija, skrandžio vėžys užima pirmąją vietą moterų ir antrąją vietą vyrų, atsižvelgiant į mirties priežastis nuo piktybinio auglio [6, 7]. Nors amžių standartizuotas mirtingumas GC sumažėjo Kinijoje dabar jis vis dar trečia labiausiai paplitusi mirties priežastis vyrams po plaučių ir kepenų vėžio, ir moterims penktas. Lokaliai išplitusiu skrandžio vėžiu pacientams, 5 metų išgyvenamumas yra mažesnis nei 20%, o tai yra apie 30% tiems, vyksta chirurginis gydymas. Net po to, kai gydomųjų rezekcijų, tik 30-50% pacientų gali išgyventi po 5 metų [8, 9]. Kalbant apie gydymo skrandžio vėžio, chirurgija yra laikomas geriausias būdas pasiekti gerų rezultatų [10]. Tačiau vis dar yra daug iššūkių virškinimo gydytojai užkariauti. Manoma, kad ne mažiau kaip 80% pacientų pasikartoti liga, net po to, kai buvo gydomųjų skrandžio rezekcijų. Ankstesni tyrimai bandė išsiaiškinti klinikos-patologinių veiksnių ir socialinių-demografinių ypatybių, susijusių su didelio pasikartojimo norma. Šie tyrimai buvo sudarytas prieštaringus rezultatus, atsižvelgiant į nepriklausomų prognozinių veiksnių, turinčių įtakos išlikimui pacientų su GC [1].
Parametrinių metodus, kurie apima eksponentinis, Veibulio, lognormaliuoju, gama ir ekstremalios vertės skirstiniai buvo plačiai naudojami montavimo išgyvenimo duomenimis [ ,,,0],11]. Cox pusiau-parametrų metodas [12] taip pat buvo plačiai naudojama modeliuojant tokius duomenis. Šie metodai yra pateikiami siekiant atsižvelgti į tarp išlikimo ir kai kartu vartojami kintamųjų, tokių kaip amžius, lytis, šeimos istorija skrandžio vėžio, ar diagnostikos savybių santykį. Tiesą sakant, medicinos mokslų mokslininkai liesos naudoti Cox pusiau parametrinis metodas vietoj parametrinių metodų analizuoti išgyvenimo duomenis. Pavyzdžiui, ten buvo tyrimai, kurie buvo padaryti įvertinti klinikos-patologinių ir demografinių veiksnių įtaką išgyvenamumui pacientams, sergantiems skrandžio vėžiu, naudojant Cox modelis rasti susijusią santykius tarp išlikimo laiką ir kintamųjų [13-15]. Pagrindinė priežastis, yra ta, kad, atrodo, būti mažiau prielaidos COX pusiau-parametro metodą. Esant tam tikroms aplinkybėms, tačiau parametrinės metodai gali suteikti tikslesnius įverčius [16, 17]. Daugelis parametrinių modelių, tokių kaip Veibulio greitinantis nepakankamumas laiko modelius. Veibulio leidžia lanksčiau nei Cox pusiau parametrinis modelis, nes susijusi rizika nėra pastovus laiko atžvilgiu. Be to, mes naudojame maksimalaus tikėtinumo procesą įvertinti nežinomus parametrus ir jos interpretavimo ir technika yra susipažinę mokslininkams.
Šiame tyrime siekėme įvertinti galimą prognozinius veiksnius, kurie gali turėti įtakos pacientams, sergantiems skrandžio vėžiu dirba Weibulo modelį išlikimą ir palyginti analitinius rezultatus Cox proporcinio pavojaus modelį.
metodai
Duomenų šaltiniai
Mes peržiūrėjo ligoninės duomenų bazę 1,814 pacientams, sergantiems skrandžio vėžiu, kuriems buvo atlikta chirurginė gydymą Tongji ligoninėje Uhanas, Kinija, per 1995 metus iki 2006 Mes retrospektyviai peržiūrėjo savo medicininius įrašus ir įtraukti 99 pacientai už nepilno medicinos dokumente. Galiausiai 1,715 pacientai buvo įtraukti į mūsų studiją. Po to, visi pacientai buvo stebimi per užprogramuotą po-iki grafiką. Išgyvenimo informacija buvo surinkta per telefoninius pokalbius su pacientų ir /ar jų giminaičių, kurie buvo namie tuo interviu metu. Šis tyrimas patvirtino Etikos komiteto Huazhong universiteto mokslo & Technologijos.
Skrandžio vėžio stadiją buvo vertinami pagal Tarptautinės Sąjungos kovos su vėžiu (UICC) TNM klasifikaciją piktybinių navikų [18]. Išgyvenamumo analizė buvo pagrįsta klinikinių ir patologinių kintamųjų, kurie buvo subrangos sluoksniuotos į šeimos istorija GC, histologinis klasės (gerai, vidutiniškai ir prastai diferenciacijos), naviko vietą (viršutinė, vidurinė ir apatinė) skrandyje, scenos karcinoma (I, II, III, IV), gylis naviko įsiskverbimo (T1, T2, T3, ir T4), kaip apibrėžta pagal Amerikos jungtiniame komitete dėl vėžio (AJCC), N kategorijas pagal metastazių limfmazgių skaičių (pN0: 0, pN1: 1-6, pN2: 7-15, pn3: > 15) pagal Tarptautinę Sąjunga su vėžiu (UICC) ir Amerikos jungtinio komiteto vėžys (AJCC) 5-ajame leidime TNM sistema 1997 [19].
statistinė analizė
statistika skaičiavimai buvo atlikti naudojant statistinės programinės įrangos SAS, versija 9.1. Kiekybinis rezultatas išreiškiamas kaip vidurkis ± standartinis nuokrypis (SD). Vienmatės analizė buvo atlikta naudojant Kruskal-Wallis and T
testą. Skirtumai p
< 0,05 buvo laikomas reikšmingu. Kintamųjų, kurie buvo laikomi reikšmingais veiksniais visoje požymį analizę buvo atrinkti Dispersinės analizės, kuri buvo atlikta naudojant WEIBULL ir COX anketa proporcingos rizikos modelį statyti prognozinius rodiklius išlikimo pacientams, sergantiems skrandžio vėžiu. buvo sudarytas iš neigiamo žurnale apskaičiuotą maitintojo funkcija prieš žurnalo metu Prisijungti sklypas (nurodant LLS). LLS sklypas gali suteikti vizualinį patikrinimą dėl VVeibull modelio tinkamumą išgyvenimo duomenų [20]. HR (rizikos lygis) ir DSC (Akaike Informacija kriterijus) buvo naudojamas palyginti modelių tarp Veibulio ir Cox modelis efektyvumą. DSC yra iš Fit modelio gerumo matas Apskaičiuota, kad pasiūlė Akaike 1974 [21] ir yra praktinis būdas prekybos išbrauktas iš maždaug Modelio sudėtingumas prieš kaip gerai modelis tinka duomenims. Žemutinė DSC rodo geresnį tikimybę.
Rezultatai
Klinikiniai ir patologinių funkcijų
Pacientų charakteristikos išsamiai 1 lentelėje iš viso 1715 pacientų, sergančių skrandžio vėžiu, įvestų į šio tyrimo, 465 (27,1%) buvo moterys ir 1250 (72,9%) vyrų. Amžiaus vidurkis diagnozės buvo 57.5 ± 10.9 metai (svyravo = 21 ~ 90 metų). Įrodymai šeimos istorijos ir praeities istorijos GC buvo vertinamas 284 pacientams (16,6%) ir 457 pacientai (26,6%), atitinkamai. Iš visų pacientų, 1315 pacientai (78,8%) turėjo naviko dydis ≥40 mm, 492 pacientams (28,7%) diagnozuota IV skrandžio vėžio stadija. Navikai buvo įrengta apatiniame trečiosios skrandžio 1086 pacientų (63,3%), viduriniame trečdalyje iš 281 pacientų (16,4%) skrandžio, viršutiniame trečiosios skrandžio 193 pacientų (11,3%), ir visas skrandžio 155 pacientai ( 9,0%). Tarp visų pacientų, 809 (47,8%) pacientai gavo visiškai Radikalųjį laipsnį operacijos. Navikai buvo klasifikuojami taip pat diferencijuojamas 521 pacientų (30,3%), vidutiniškai diferencijuoti 253 pacientų (14,8%), o blogai diferencijuoti 941 pacientų (54,9%). Limfmazgių dalyvavimas apibrėžta AJCC klasifikatorių įtraukti 629 pacientai, sergantys N0 kategorijos, 717 pacientai, sergantys N1, 272 pacientai, sergantys N2, ir 97 pacientai, sergantys N3 kategorijas. AJCC T1 apie gylį invazijos buvo nustatytas 145 pacientų (8,5%), AJCC T2 879 pacientų (51,3%), AJCC T3 549 pacientų (32,0%), o AJCC T4 142 pacientų (8,3%). 1 lentelė klinikos -pathological charakteristikos pacientams, sergantiems skrandžio vėžiu
veiksniai
Kategorijos
Nr pacientų (%)
P pervežimas vertės
Lytis
Moteris
465 (27,1)
0.301
Vyras
1250 (72,9)
amžius
57,5 ± 10,9
< 0,001
anksčiau sirgusiems
Nėra
1258 (73,4)
0,022
Taip
457
(26,6) šeimos istorija skrandžio vėžio
Nėra
1431 (83,4)
0,431
Taip
284 (16,6) pervežimas Miestas naviko
apatinis trečdalis
1086 (63,3)
< 0,001
viduriniame trečdalyje
281 (16,4)
viršutinis trečdalis
193 (11,3)
Visa skrandį
155 (9.03)
Radikalųjį laipsnį operacijos
Vienui
809 (47,8)
< 0,001
Santykinai
473 (27,6)
Paliatyvi
433 (25,2)
naviko dydis (mm)
< 40
364 (21,2)
< 0,001
≥40
1315 (78,8)
Stage
Aš
301 (17,5)
< 0,001 pervežimas II
425 (24,8)
III
497 (29,0)
IV
492 (28,7)
Kombinuota išdarinėti
Nr
1323 (77,1)
< 0,001
Taip
392 (22,9)
histologinio laipsnio
Na diferencijuotą
521 (30,3)
< 0,001
Vidutiniškai diferencijuotą
253 (14,8)
Blogai diferencijuota
941 (54,9)
gylio invazija
T1
145 (8,5)
< 0,001
T2
879 (51,3)
T3
549 (32,0)
T4
142 (8.3)
Limfmazgių būklė
N0
629 (36,7)
< 0,001
N1
717 (41,8)
N2
272 (15,9)
N3
97 (5,7)
T1 "," navikų įsiveržia plonų sluoksnių propria arba submucosa;
T2, Naviko įsiveržia muscularis propria arba subserosa;
T3 : Naviko prasiskverbti serosa be invazijos į gretimų struktūrų;
T4: Tomour įsiveržia gretimų struktūrų;
N0, metastazių 0 sritiniuose limfmazgiuose;
N1, metastazių 1 iki 6 regioninių limfmazgių;
N2 , metastazių 7 iki 15 regioninių limfmazgių;.
N3, metastazių daugiau nei 15 regioninių limfmazgių
pasiskirstymas išlikimo laiką
Paprastai pirmas žingsnis išlikimo duomenų analizei yra įvertinimas vietų gelbėjimosi laiko paskirstymas. 1 paveikslas rodo rąsto grafikas (log (apskaičiuotas išgyvenamumo funkcija)) prieš log (gedimo metu), t.y. LLS sklypą. Jei Veibulio modelis tinka, LLS kreivė turėtų būti tiesi linija, kuri nebūtinai eiti per koordinačių pradžią. Taip yra todėl, S (t) = exp (- (la t) ^ alfa) turi, jei log S (t) = (la t) ^ alfa, arba, jei log (log S (t)) = alfa log (la ) + alfa žurnalas k. Iš į LLS sklypo linijos nuolydis yra Veibulio formos parametras alfa ir įsiterpti yra alfa žurnalas (LA). Šioje tyrimo duomenimis, LLS sklypas atrodo maždaug linijinė, kurie leidžia manyti, grafiškai, kad išgyvenimo laiko paskirstymas laikomas yra Veibulio. Be to, įsiterpti ir masto vertė buvo -3,324 ir 1,362, atitinkamai, ir alfa reikšmė yra 0.734 suteikta iš SAS rezultatus. . 1 pav Prisijungti neigiamų Prisijungti maitintojo funkcijos įvertinimų
daugiamatė Veibulio ir Cox analizė prognostiniai faktoriai
vieną požymį analize, amžius (p
< 0,001), praeities medicinos istorija (P
= 0,022) , auglio dydis (P
< 0,001), histologinę įvertinimas (P
< 0,001), auglio vietą (P
< 0,001), Radikalųjį laipsnis operacijos (P
< 0,001) , naviko stadijos (p
< 0,001), kartu išdarinėjimo (p
< 0,001), gylis invazijos (p
< 0,001), ir limfmazgių būklė (p
< 0,001 ) buvo rasta reikšmingus veiksnius, kurie turi įtakos bendram išgyvenamumui visose skrandžio vėžiu sergantiems pacientams, kuriems buvo atlikta chirurginis gydymas (1 lentelė). Kintamieji įrodyta, kad būti statistinis reikšmingumas pagal vieną požymį išgyvenamumo analizė buvo toliau vertinami Weibull ir Cox Dispersinės analizės. Pagal rezultatus iš abiejų Cox ir WEIBULL modelio pacientams su praeitimi istoriją turintys skrandžio vėžys mirties rizika gerokai padidėjo kadencijai pavojaus santykio Cox regresijos ir Weibull modelio po prastai diferencijuotas ir vidutiniškai diferencijuoti histologinis įvertinimas (p
< 0,05). Radikalųjį laipsnis chirurgija, patologinis etapas, gylis naviko invazijos ir vietą naviko taip pat buvo nustatyta, kad rastas reikšmingas nepriklausomi prognostiniai veiksniai. Amžius yra svarbus Weibull modelio, bet nereikšmingi Cox modelis Dispersinės analizės (2, 3 lentelė). Nei Cox, nei Veibulio modelis tiek pagal vieną požymį ir Dispersinės analizės jokių įrodymų apie reikšmingus skirtumus lyčių ir šeimos istorijos vėžio. Be daugiamatis modeliuose Veibulio modelis turėjo geriausiai tinka atsižvelgiant į sumažinti AIC (3 lentelė) .table 2 daugiamatė analizė Weibull parametrinio modelio prognozinių veiksnių
Charakteristikos

β
χ
2
vertė

P
value

Intercept
0.76
0.53
0.467
Age
-0.03
6.27
0.012
Past Medicinos istorija
-0,11
7.13
0,008
Vieta naviko -
25.40
< 0,001
apatinis trečdalis
0,40
8,83
0,003
viduriniame trečdalyje
0,41
7.34
0,007
viršutinis trečdalis
-0,17
1.08
0,299
Visa skrandžio *
0
- -
Radikalųjį laipsnis chirurgija -
20.62
< 0,001
Vienui
1.00
83.46
< 0,001
Santykinai
0.91
42.27
< 0,001
Paliatyvi *
0 -
- CR.LT histologinio laipsnio -
12.51
0,002
Na diferencijuotas
-0,08
0,80
< 0,001
Vidutiniškai diferencijuoti
0,34 pervežimas 9,30 0,082
blogai diferencijuoti *
0
- CR.LT - CR.LT Gylis invazijos -
49.11
< 0,001
T1
0,77
10.55
0,001
T2
0,22
2,48
0,115
T3
0,21
2.29
0.130
T4 *
0 -
- CR.LT etapas -
22.41
< 0,001
Aš
0,62
8.27
0,004
II
0,76
21.22 pervežimas < 0,001
III
0,27
6.23
0,013
IV *
0 -
- CR.LT * stovi už kontrolinės grupės, o likusieji palyginti su 3 kontrolės
lentelė Dispersinės analizės COX ir Weibull modelio su prognozinių veiksnių
Info
Coxas (DSC = 4534,21)
Weilbull (DSC = 1693,28)
<-asis>
HR (CI: 95%)
HR (PI: 95%)
Amžius
1,01 (0,98-1,03) pervežimas 1,03 * (1,01-1,06 )
anksčiau sirgusiems
Nėra
1
1
Taip
1.17 * (1.03-1.33)
1.22 * (1.05-1.40)
Miestas naviko
Žemutinė trečioji
1 1
viduriniame trečdalyje
0,93 (0,74-1,18)
0,99 (0,86-1,25)
viršutinis trečdalis
1.47 * (1,12-1,93)
1,35 * (1.19-1.53)
Visa skrandį
1,45 * (1,08-1,93)
1.47 * (1.21-1.75)
Radikalųjį laipsnį operacijos
Vienui
1
1
Santykinai
1,03 (0,77-1,39)
1.79 * (1.64-1.92)
Paliatyvi
2.16 * (1.71-2.73)
* 4.07 (3.85-4.34 )
histologinio laipsnio
Na diferencijuotas
1 1
Vidutiniškai diferencijuoti
1.12 * (1.05-1.19)
1.14 * (1,08-1,24)
Blogai diferencijuota
1,25 * (1.18-1.33)
1,34 * (1.17-1.55)
invazijos
T1 Gylis
1
1
T2
1.97 * (1,53-2,54 )
2,40 * (2.10-2.53)
T3
2,19 * (1.68-2.86)
2,77 * (2.53-2.96)
T4
2,50 * (1.82-3.44)
3,15 * (3.20-3.99)
Stage
Aš
1
1
II
0,97 (0.57-1.63) pervežimas 1,15 (0,91-1,42)
III
1,57 (0,97-2,56)
1.93 * (1.66-2.25)
IV
2.06 * (1.21-3.51)
* 3.03 (2.76-3.80)
* reikšmingas 5% lygio
HR rizikos santykis; PI, pasikliautinasis intervalas
DSC Akaike informacinės kriterijus
Diskusijos
Be medicinos mokslų srityje, mokslininkai domisi įvertinant išgyvenimo modelį su aiškinamuosius kintamuosius naudojant Cox proporcinės rizikos analize, daugiau nei parametrinių modelių vektorių. Atliekant išgyvenamumo analizė įdarbindama Cox modelis, būtina patikrinti pagrindines prielaidas. Cox modelis numato, kad pokyčiai lygių nepriklausomų kintamųjų gamins proporcingas pokyčius pavojaus funkciją, nepriklausomai nuo laiko. Be to, daroma prielaida, rąstinis-tiesinė priklausomybė tarp rizikos funkcija ir laiko ir bet metrinių ir /arba nonmetric kintamųjų skaičius. Iš tiesų, tačiau prielaidos, kad Cox proporcinės pavojai modeliavimas reikalingas negali būti tikėtinas daugelyje situacijų [22], ypač biomedicinos srityje. Jei šios prielaidos nelaiko, Cox modelis bus nepatikimas išvadas. Deja, pagal Altman peržiūros išlikimo analizuoja vėžiu žurnaluose, tik 5 procentai visų tyrimų, naudojant Cox modelis patikrinti prielaidas [23]. Tuo tarpu, įvairių parametrų modeliai, pavyzdžiui, Veibulio ir lognormaliuoju buvo sukurta siekiant analizuoti išgyvenimo duomenis. Šie modeliai gali pateikti aiškinimo remiantis konkrečiais pasiskirstymo išlikimo laiką be reikia proporcinga grėsmės prielaidas. Jei išgyvenimo datos yra Veibulio arba eksponentiškai platinami, analizė, naudojant parametrų metodus yra daug galingesnė [16]. Tai reiškia, esant tam tikroms aplinkybėms, parametrų modeliai kaip Weibull, eksponentų ir lognormaliuoju gali sukelti tikslesnius rezultatus, nei Cox modelis. Nuo gyventojų išlikimui datos yra paprastai eksponentiškai ar Veibulio platinamas medicinos srityje, todėl parametrinis modelis bus efektyviau ir lengviau nurodyti už atitinkamą semiparametric arba neparametrinis viena ir yra lankstesnis, nes ji leidžia lengvai įtraukti į kintamuosius. Keletas tyrimų taikomos parametrų modelius įvertinti prognozinius veiksnius, darančius įtaką išgyvenimo laikas pacientams, sergantiems vėžiu įrodyti, kad parametrinės modeliai siūlo pranašumų Cox modelis [16, 24].
Šio tyrimo tikslas buvo ištirti lyginamąjį našumą Weibull modelio ir Cox modelis išgyvenimo analizė pacientams, sergantiems skrandžio vėžio. Mes naudojome Akaike Informacija kriterijus (DSC) įvertinti šių dviejų modelių. Neseniai peržiūros išlikimo analizuoja, buvo nustatyta, kad daugelis tyrimų parodė, klinikinių ir patologinių charakteristikas pacientams, aiškinamųjų kintamųjų, susijusių su išlikimo [25-27]. Šiame tyrime mes ištirti amžiaus poveikį diagnozės, lytį, šeimos istoriją vėžio, anksčiau sirgusiems, vietą naviko, naviko dydį, Radikalųjį laipsniu operacijos, gylis naviko invazijos, patologinė etape, histologinis lygio ir limfmazgių būklę išgyvenimo laiką. Tiek Veibulio ir COX daugiamatis analizė parodė, kad su ankstesne istorija, turintys skrandžio vėžiu pacientams buvo reikšmingai padidėjo mirties rizika po prastai diferencijuotas ir vidutiniškai diferencijuoti histologinis laipsnio. Be to, Radikalųjį laipsnis chirurgija, patologinis etape, gylis naviko invazijos ir vietą naviko buvo identifikuojamas kaip savarankiškas prognozinių veiksnių Pacientams, sergantiems GC, taip pat. Mūsų rezultatus, lyčių parodė jokios įtakos išgyvenamumas. Tačiau, kai kurie tyrimai nustatė, kad geriau išgyvenamumas moterims [28], dar pranešė, kad mažesnės išgyvenamumo skrandžio vėžio tarp moterų [6].
Amžius diagnozė buvo stipri ir nepriklausoma kintamųjų, dėl išlikimo pacientams, sergantiems GC, ir jauni pacientai turėjo geresnį išgyvenimą kaip nurodyta ankstesnėje ataskaitoje [29]. Naviko dydis yra svarbus, į kurį turėjo poveikį išgyvenimo galimybes pacientų pagal vieną požymį analizės, kuris yra panašus į kai kurių kitų tyrimų [30, 31]. Gylis invazijos buvo dar vienas išskirtinis prognostinė rodiklis tiek pagal vieną požymį ir Dispersinės analizės. Mūsų išvada atitinka ankstesnius pranešimus parodė, kad gylis invazijos turi įtakos paciento išlikimo [32, 33]. Stadijoje diagnozuoti buvo stipriai susijęs su prognozėmis mūsų tyrime, kuris yra išvada pakartojama keletą kitų tyrimų [34-36]. Ankstesnės ataskaitos parodė, kad metastazių limfmazgiuose skaičius buvo galingas prognozuoti išlikimui. Pacientams, sergantiems metastazėmis 7 ar daugiau limfmazgių (N2, N3) turėjo visų pirma blogiau rezultatus, o ne su pacientais, kurių limfmazgių metastazių arba kurie metastazių nuo 1 iki 6 mazgų [1, 2, 37]. Tačiau, mūsų išvados neatitinka anksčiau pranešė rodydavo Dispersinės analizės. Be to, mūsų tyrimo rezultatai rodo, kad histologinis klasifikacija buvo nepriklausoma prognozuoti išlikimui.
Mūsų tyrime, amžius yra reikšmingas Weibull modelio, tačiau jis yra nereikšmingas Cox regresijos už Dispersinės analizės. Cox modelis bus naudojamas tik tada, kai pavojus sparta yra pastovi laiko atžvilgiu, tačiau iš 1 paveiksle mūsų tyrimo matome, kad išgyvenimo laiko pasiskirstymas buvo Veibulio paskirstymo, todėl yra kur kas tikslesnis naudoti Weibulo modelį. Vertinimo kriterijai taip pat nurodė, Weibulo modelį, kad būtų efektyviau, palyginti su Cox į Dispersinės analizės. Tyrimo rezultatai stipriai parodė Veibulio buvo puikus modelis ir gali sukelti tikslesnius rezultatus.
Išvadas
Mūsų tyrimas parodė, kad amžius diagnozės, anksčiau sirgusiems, etape, Radikalųjį laipsniu operacijos, histologinis laipsnio, gylis naviko invazijos ir vieta navikas buvo prognostiniai veiksniai išlikimo pacientams, sergantiems GC. Tai gali būti daroma išvada, kad ankstyva diagnostika pacientų jaunesnio amžiaus vaikams ir pradinių etapų ir histologinis klasės gali turėti teigiamą poveikį pacientams, sergantiems skrandžio vėžiu ir bus svarbu mažinti išgyvenimo laikas. Be to, iš daugiamatės analizės rezultatais, duomenys stipriai palaikė Veibulio modelis gali sukelti tikslesnius rezultatus kaip alternatyva Cox.
Deklaracijų
Padėka Viesbutis The autorių norėčiau padėkoti SI-Zhe Wang Yan guo už rankraštinio peržiūrą. Taip pat dėkojame duomenų valdymo Tongji ligoninės skyrių už pagalbą renkant duomenis ir ekspertų grupės Gastroenterologic vėžio chirurgijos už jų indėlį į techninę pagalbą. Originalios
Autorių pateikti failai vaizdų
Žemiau išvardintos nuorodos autorių originalios pateiktų failų vaizdų. 12876_2010_536_MOESM1_ESM.bmp Autorių originalus failas 1 pav konkuruojančių interesų Viesbutis The autoriai deklaruoja, kad jie neturi jokių konkuruojančių interesų.

Taikymas Weibull modelio išlikimo pacientams, sergantiems skrandžio cancer

tyrimai

tyrimai

Other Languages