Correlation Analysis between TNM Staging and Prognosis of Cervical Cancer
Objective: Study on the prognostic risk model of cervical cancer patients based on SEER database, analyze the relevant factors affecting the prognosis of cervical cancer, and provide scientific reference for the prognosis recovery and treatment of cervical cancer patients. Methods: The SEER database was used to preliminarily screen the data related to cervical cancer, download the data of different pathological types of cervical cancer patients in line with the study, and select the eighth stage T, N, M to sort out, standardize and screen the T, N and M stages of the data. The screening conditions were that the eighth stage T, N and M stages of patients were clear, and there were satisfactory observed outcomes, such as death or survival. Through the data of different pathological types of patients screened, spss26 0 statistical software for statistical description, using Kaplan Meier method. Draw the survival curve and estimate the survival rate and mortality of patients. The inter group comparison of survival time distribution adopts log rank test to conduct multi factor Cox analysis on the variables with statistical significance of P < 0.05 in the analysis results. According to the results of multi factor analysis, establish a risk assessment model, evaluate the established model, calculate its accuracy, sensitivity, specificity and evaluate the effectiveness of the model. All statistical tests are bilateral tests, taking α = 0.05, P < 0.05. Result: (1) Kaplan Meier univariate analysis: different pathological stages of T stage, N stage and M stage have an impact on the survival of patients, which is statistically significant (P < 0.05), and can affect the survival of patients to varying degrees. (2) Cox multivariate analysis: T stage, N stage and M stage were independent prognostic factors affecting the survival time of patients. Conclusion: Different T, N and M pathological stages of different cervical cancer patients can affect the prognosis of cervical cancer patients to varying degrees. They have a significant impact on the mortality and survival rate of cervical cancer patients, and can provide relevant basis for the development and improvement of the treatment scheme of cervical cancer.
SEER Date Base
宫颈癌如今已经是非常重要的全球全世界公共卫生问题
利用SEER (The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Program of the National Cancer Institute (NCI)),下载宫颈癌患者的相关数据,选用由第八期TNM分期的符合要求的数据,进行探讨宫颈癌患者预后模型。本次研究整理了美国SEER数据库中经病理组织学确诊为宫颈癌的患者资料,共3228列。包括性别,生存时间,生存结局,T分期,N分期,M分期等。
应用SEER* Stat 8.3.6软件初步下载所有符合要求的宫颈癌患者的数据。应用X-tile软件(Kaplan-Meier曲线法)获取年龄的最佳截断值;获取肿瘤直径的最佳截断值。临床分期采用美国癌症联合委员会的分期方法AJCC分期即TNM分期(第八期),共计得到64980个数据,将得到的数据导入excel表格,进行分类,重复项予以删除,表格中没有出现预期结局的数据予以删除,去掉所有异常表达值,对于细化的分期如T1a归类与T1分期,如T2b3归类到T2分期,得到剩余的TNM第六期,第七期,第八期数据共24300个,选用TNM第八期分类的数据,得到符合TNM第八期的3228例宫颈癌患者的数据,以不同分期为分析类别,以死亡为结局变量进行生存分析。
应用IBM SPSS 25.0统计学软件对样本相关数据进行统计学处理。运用Kaplan-Meier法做单因素生存分析并绘制生存曲线,再用COX回归进行多因素分析,明确影响疗效的独立预后因素,P < 0.05表示有统计学意义。
T分期 |
列数 |
死亡人数 |
存活人数 |
x2 |
P |
T0 |
7 |
0 |
7 |
299.039 |
< 0.001 |
T1 |
1710 |
32 |
1678 |
||
T2 |
578 |
30 |
548 |
||
T3 |
495 |
81 |
414 |
||
T4 |
148 |
31 |
117 |
||
TX |
290 |
66 |
224 |
||
总体 |
3228 |
240 |
2988 |
T分期患者共3228例,以T1期患者人数最多,为1678例,T0期患者人数最少,为7例。单因素分析结果显示,T分期的不同病理分期与生存期有显著相关性,详见
N分期患者共3288例,N0期患者最多,为2080例,NX期患者最少,为293例。单因素分析结果显示,N分期的不同病理分期与生存期有显著相关性,详见
N分期 |
列数 |
死亡人数 |
存活人数 |
x2 |
P |
N0 |
2080 |
96 |
1984 |
101.664 |
< 0.001 |
N1 |
855 |
90 |
765 |
||
NX |
293 |
54 |
239 |
||
总体 |
3288 |
240 |
2988 |
M分期 |
列数 |
死亡人数 |
存活人数 |
x2 |
P |
M0 |
2823 |
112 |
2711 |
417.493 |
< 0.001 |
M1 |
405 |
128 |
277 |
||
总体 |
3288 |
240 |
2988 |
M分期患者共3288例,分别为M0期与M1期患者,单因素分析结果显示,M分期的不同病理分期与生存期有显著相关性,详见
将单因素分析结果中差异有统计学意义的变量纳入COX比例风险回归分析。结果显示T分期、N分期、M分期是影响宫颈癌患者生存期的独立影响因素,详见
B |
SE |
显著性 |
Exp (B) |
95.0% Exp (B)的CI |
||
下限 |
上限 |
|||||
T分期 |
< 0.001 |
|||||
T1 |
−11.118 |
174.784 |
< 0.001 |
0.00015 |
0.001 |
0.001 |
T2 |
−1.831 |
0.262 |
< 0.001 |
0.16 |
0.096 |
0.268 |
T3 |
−0.877 |
0.255 |
< 0.001 |
0.416 |
0.252 |
0.686 |
T4 |
−0.059 |
0.199 |
< 0.001 |
0.942 |
0.637 |
1.392 |
N分期 |
< 0.001 |
|||||
N1 |
−0.295 |
0.212 |
< 0.001 |
0.744 |
0.491 |
1.127 |
N2 |
−9.818 |
523.919 |
< 0.001 |
0.000054 |
0.0000026 |
|
M分期 |
−1.491 |
0.147 |
< 0.001 |
0.225 |
0.169 |
0.300 |
本次研究证明了TNM分期下不同分期的宫颈癌对于患者病情的死亡率和生存率影响显著。在进行T分期,N分期,M分期患者的生存时间的对比,生存曲线的描绘,生存曲线Log-Rank的整体比较以及总生存的COX比例风险分析后,按照T0、T1、T2、T3、T4、TX期;N0、N1、N2、N3、NX期;M0、M1进行分组,结果显示三组各组内均有统计学差异。
随着病情的发展,患者的宫颈癌病理分型的进一步发展细化,其死亡率会逐渐升高,存活率逐渐下降,不同T分期,N分期,M分期的宫颈癌能直接影响到患者生存时间,宫颈癌TNM分期的不同病理分期对患者生存期的这一项说明,揭示了对于宫颈癌的患者进行更进一步的TNM分期的必要性,再针对性的对于女性宫颈癌患者的病理分期采取必要的措施和治疗方案以改善预后,增强生活质量。除了进行对应分期的针对性治疗,还需对一系列并发症进行相应的处理,如阴道的出血,盆腔的疼痛,阴道分泌物的脓臭或者针对性的遏制病情的进一步恶化等,特别需要注意的是,在治疗过程中需关注患者的心理状况,与患者多进行交流和沟通,根据患者的经济状况或者自身要求,衡量不同治疗方案的可行性,对患者造成的危害以及花费,使患者接受所要采取的方案,共同承担可能出现的风险等,使得治疗与预后得以更为便捷的进行。而此次研究证实了宫颈癌的T,N,M不同分期能直接影响到患者的生活质量,预后的康复等,能为宫颈癌的治疗方案的发展和完善提供更多相关的依据。
本次研究的局限性:本文患者资料全都来自于SEER数据库,属于回顾性分析,一次性获得大量的数据,不仅有信息偏倚的存在,同时也会受到人种、年龄、国家、环境、社会等因素的影响。通过WHO发布的数据,不同年龄组宫颈癌的人种差异显示年轻组白种人比例更高中老年组黑种人比例更高,并且女性宫颈腺癌的预后中,白种人的预后比黑种人好
*第一作者。
#通讯作者。