原発性髄内脊髄グレードII/III上衣腫に対する全生存率の個別化予測

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World Neurosurg.2020 Jul;S1878-8750(20)31570-9. doi: 10.1016/j.wneu.2020.07.049.Epub 2020-07-16.

原発性髄内脊髄グレードII/III上衣腫に対する全生存率の個別化予測

Individualized Prediction of Overall Survival for Primary Intramedullary Spinal Cord Grade II/III Ependymoma.

Chengwei Wang
Xiang Yuan
Jian Zuo

PMID: 32683000 DOI: 10.1016/j.wneu.2020.07.049.

抄録

目的:

本研究の目的は、原発性髄内脊髄上衣腫（PISCGE）の成人患者の全生存期間（OS）を予測するノモグラムを開発し、その妥当性を検証することであった。また、この疾患に対する術後放射線治療（RT）の有効性も明らかにした。

OBJECTIVE: The purpose of this study was to develop and validate a nomogram to predict overall survival (OS) for adult patients with primary intramedullary spinal cord grade II/III ependymoma (PISCGE). We also elucidated the effectiveness of postoperative radiotherapy (RT) for this disease.

方法:

1988年から2015年までのPISCGE患者の臨床データをThe Surveillance, Epidemiology, End Results（SEER）レジストリデータベースから収集した。一変量および多変量Cox分析を用いて独立予後因子を同定した。多変量Cox分析の結果からノモグラムを確立した。また、いくつかの方法を用いて予測モデルの優劣を検証している。PISCGEに対する術後放射線治療の有効性は、粗視化完全一致（CEM）解析と生存期間解析により評価した。

METHODS: Clinical data of patients with PISCGE between 1988 and 2015 were collected from The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) registry database. The independent prognostic factors were identified using univariate and multivariate Cox analyses. The nomogram was established from the results of the multivariate Cox analysis. We also use some methods to verify the superiority of the prediction model. The effectiveness of postoperative radiotherapy for PISCGE was assessed through coarsened exact matching (CEM) and survival analyses.

結果:

多変量Cox分析の結果、性、年齢、手術療法、腫瘍の悪性度、配偶者の有無がOSの独立した予後因子であることが明らかになった。これらの因子に基づいてノモグラムモデルが構築され、内部的に検証された。ブートストラップリサンプリングの検証に基づくキャリブレーションプロットは、ノモグラム予測と実際の観察結果との間に良好な整合性を示した。また、このモデルは良好な識別特性を示した。PISCGEのリスク層別化を促進し，臨床管理の最適化を図るために，ノモグラムに基づくリスク分類システムを構築した．さらに、これらの患者では、放射線治療とOSとの間に関連性がないことがわかった（p＞0.05）。

RESULTS: Multivariate Cox analysis revealed that sex, age, surgical treatment, tumor grade, and marital status were independent prognostic factors of OS. The nomogram model was established based on these factors and validated internally. Calibration plots based on bootstrap resampling validation showed good consistency between the nomogram prediction and actual observation. This model also exhibited favorable discrimination characteristics. A risk classification system based on a nomogram was established to promote risk stratification of PISCGE and optimize clinical management. Moreover, we found that no association between radiation treatment and the OS for these patients (P＞0.05).

結論:

我々は、PISCGE患者を対象とした最初のノモグラムモデルとリスク分類システムを構築した。我々のモデルは、これらの患者の個々のOS確率を正確に推定し、リスク分類システムに基づいて患者に対する異なる治療法を提案した。さらに、放射線治療はこれらの患者に生存率の優位性をもたらさないことがわかった。

CONCLUSION: We built the first nomogram model and risk classification system for PISCGE patients. Our model accurately estimated the individual OS probability of these patients, and proposed different treatment approaches for patients based on the risk classification system. Furthermore, from our findings, radiotherapy confers no survival advantage to these patients.