切除された大唾液腺癌に対する術後放射線療法の全生存期間に対する有益性を推定する予測モデル

Prediction model to estimate overall survival benefit of postoperative radiotherapy for resected major salivary gland cancers.

抄録

目的:

切除された大唾液腺（SG）癌に対する術後放射線治療（PORT）の有無による全生存期間（OS）を推定する予測モデルを開発し、検証することである。

OBJECTIVES: To develop and validate a prediction model to estimate overall survival (OS) with and without postoperative radiotherapy (PORT) for resected major salivary gland (SG) cancers.

材料および方法:

2004年から2015年の間に侵襲性非転移性大唾液腺癌と診断されたNational Cancer Databaseの成人が特定された。除外基準には、過去の悪性腫瘍、pT1N0またはステージ不明、手術なしまたは不明、およびネオアジュバント療法が含まれた。Cox比例ハザードモデルにより、OSに対する共変量の影響を評価した。多変量回帰モデルを用いて、2年、5年、10年OSを予測した。50-50のホールドアウトとHarrellの一致指数を用いて内部クロスバリデーションを実施した。

MATERIALS AND METHODS: Adults in the National Cancer Database diagnosed with invasive non-metastatic major SG cancer between 2004 and 2015 were identified. Exclusion criteria included prior malignancy, pT1N0 or unknown stage, no or unknown surgery, and neoadjuvant therapy. Cox proportional hazards models evaluated the effect of covariates on OS. A multivariate regression model was utilized to predict 2-, 5-, and 10-year OS. Internal cross-validation was performed using 50-50 hold-out and Harrell's concordance index.

結果:

18,400人の被験者が組み入れ基準を満たし、そのうち9,721人（53％）がPORTを投与された。SG病変の分布は、耳下腺86％、顎下腺13％、舌下腺1％であった。生存被験者の追跡期間中央値は4.9年であった。PORTは、log-rank検定により、以下のサブグループにおいてOSの改善と有意に関連していた：pT3（p＜0.001）、pT4（p＜0.001）、高グレード（p＜0.001）、リンパ節陽性（p＜0.001）、およびマージン陽性（p＜0.001）。次の変数を多変量モデルに組み込んだ：年齢、性別、Charlson-Deyo comorbidity score、関与するSG、病理学的T-ステージ、グレード、マージンの状態、リンパ節陽性の比率、およびPORT。6,138名のデータに基づくモデルは、Harrellの一致指数0.73（log-rank p<0.001）を示し、OSの予測に優れた精度を示した。

RESULTS: 18,400 subjects met inclusion criteria, including 9,721 (53%) who received PORT. Distribution of SG involvement was 86% parotid, 13% submandibular, and 1% sublingual. Median follow-up for living subjects was 4.9 years. PORT was significantly associated with improved OS for the following subgroups by log-rank test: pT3 (p < 0.001), pT4 (p < 0.001), high grade (p < 0.001), node-positive (p < 0.001), and positive margin (p < 0.001). The following variables were incorporated into a multivariate model: age, sex, Charlson-Deyo comorbidity score, involved SG, pathologic T-stage, grade, margin status, ratio of nodal positivity, and PORT. The resulting model based on data from 6,138 subjects demonstrated good accuracy in predicting OS, with Harrell's concordance index of 0.73 (log-rank p < 0.001).

結論:

この交差検証された予測モデルは、容易に入手できる臨床病理学的特徴を用いて、切除された主要SG癌に対するPORTを受けたことによるOSの2年、5年、および10年の差を推定するものである。臨床医はこのツールを利用して、個人化された術後補助療法の決定を支援することができる。

CONCLUSION: This cross-validated prediction model estimates 2-, 5-, and 10-year differences in OS based on receipt of PORT for resected major SG cancers using readily available clinicopathologic features. Clinicians can utilize this tool to aid personalized adjuvant therapy decisions.