文摘
Thoracoscore死亡率风险模型已经被纳入英国胸学会指南激进的肺癌患者的管理。判别和预测能力预测死亡率和术后肺部并发症(ppc)在这组病人是不确定的。
进行前瞻性观察研究后所有患者肺切除术通过开胸胸区域中心在42个月。128 703例PPC。16例(2%)病人死在医院。在逻辑回归分析Thoracoscore不是死亡率的一个重要预测(或1.07,95%可信区间0.99 - -1.17;p = 0.11),但显著预测ppc(或1.08,95%可信区间1.03 - -1.13;p = 0.002)。然而,接收器算子的特性曲线下的面积Thoracoscore为0.68 (95% CI 0.56 - -0.80)预测死亡率为0.64 (95% CI 0.59 - -0.69)对ppc,表明有识别力的能力有限。
逻辑回归分析,另一个风险模型,欧洲社会客观的分数,是预测死亡率(或1.43,95%可信区间1.11 - -1.83;p = 0.006)和ppc(或1.48,95%可信区间1.30 - -1.68;p < 0.0001)。
因此,Thoracoscore可能可怜的歧视和预测能力后死亡率和ppc选择性肺切除术。
风险模型可以帮助决定做手术,让外科医生提供准确的信息和从接受手术的患者获得知情同意。一些风险模型和分层工具开发了测量和评估一般成人胸手术后死亡的风险(1,2]。在新的英国胸协会(BTS)激进的管理指南的肺癌患者,多强调告知病人可能的风险,让他们做出最后的决定关于手术(3]。
新准则BTS肺癌手术的选择(3)合并Thoracoscore [1),包括年龄、性别、美国社会的这(ASA)得分,性能状态,呼吸困难评分,优先级的手术,手术类,诊断组和共病得分为了提供对个别患者住院死亡率的风险预测。这是开发和验证一般胸手术患者(1,4]。然而,歧视和预测能力在这个特定群体的肺癌患者是未经检验的。
欧洲社会的客观评分(eso),包括年龄和术后预测在1 s (FEV用力呼气量1),是确定术前危险因素与死亡率相关的肺切除手术后(2]。eso开发在一个人口,83%的情况下得了癌症,但它需要外部验证在肺癌人口。
术后肺部并发症(ppc)发病率和死亡率的主要原因后肺切除手术。的发生率15%,ppc产生重大的健康和经济的影响在病人和医疗保健服务5]。
ppc的后果可能包括长期住院、入侵通风或强化治疗单位(ITU)承认,所有这些可能是更重要的比小患者的死亡风险。不存在验证系统为病人提供这种并发症的风险。
在这项研究中,我们旨在测试Thoracoscore和eso能否准确预测术后死亡率和ppc选择性肺切除手术后。
方法
在这个前瞻性观察性研究,病人连续开胸和肺切除在2007年10月和2010年10月在一家大型英国地区胸中心观察和根据BTS选择指南(2001)(6]。
所有患者日常管理由一个专业组成的胸胸一位外科医生和初级医生。所有病人收到术后第一天每日理疗项目,包括从床上坐着,早动员和进步运动,深呼吸并协助咳嗽。理疗养生法和频率升级任何病人被认为需要更多的援助与气道间隙。墨尔本集团规模被用来评估ppc和记录每天由一位经验丰富的理疗师(表1)[5,7]。
收集的数据包括人口统计信息、诊断、手术类型、吸烟和饮酒,ASA得分,性能状态和呼吸困难评分,术前自我锻炼能力,术前FEV1,术后预测FEV1、并发症、住院的长度和高度依赖单元保持电联住院和死亡。
统计方法
结果为分类变量,用百分比表示,中位数(四分位范围(差)和非正态分布的连续变量的完整范围。
单变量分析使用皮尔逊卡方测试或确切概率法,在适当的地方,进行了分类因素和Wilcoxon秩和检验进行连续因素与死亡率或ppc评估他们的关系。
分数在预测死亡率和ppc的性能进行了拟合逻辑回归模型。模型验证了评估模型的校准使用Hosmer和Lemeshow模型拟合优度检验和歧视使用接收器算子特征(ROC)曲线下面积和相关的95%置信区间8]。R2衡量拟合优度被用作衡量预测的能力。
进行逐步多元逻辑回归分析来确定这个数据集内ppc的独立预测指标。一个完整的案例分析被认为是主要分析体育活动是唯一不完整的变量。进行灵敏度分析来评估缺失数据的影响结论的多元逻辑回归。多个罪名进行了使用一个单调missingness有序逻辑回归模型,包括所有特征变量和分数和结果变量(8]。估计拟合逻辑回归模型来预测每个估算数据集的PPC结合使用R的规则ubin(9]。所有使用SAS统计软件包分析(9.2版本;美国NC SAS研究所Inc .卡里)。
结果
共有703名患者在一个单一的机构接受手术进行分析。(差)的年龄中值为68分(14 - 89)岁,57%为男性。以下程序进行:叶切除术(n = 385, 55%),楔形切除术(n = 158, 22%),肺切除术(n = 67, 10%),侧(n = 42岁,6%),探索(n = 31日4%)和袖切除术(n = 20, 3%)。641名(91%)患者接受手术治疗原发性肺癌。中位数(差)FEV1为2.00(0.40 - -4.65)和FVC为3.09 (0.48 - -6.05)。病人的特点提出了表2。
有16(2%)院内死亡,而是两个都继发于肺部并发症。总共有128名(18%)患者有经验的PPC和滞留时间较长(11天)(8-23)相比,患者没有开发PPC(5天)(4 - 7)。患者PPC也有较高的ITU承认:14%与2%。
中位数(差)对那些病人住院死亡率预测基于Thoracoscore去世是4.1(2.3 - -5.7)%,其余患者为2.3 (1.3 - -4.1)%。死亡率的预测风险Thoracoscore大大高于观察到的死亡率在每个Thoracoscore风险集团(表3)。Thoracoscore不是死亡率的一个重要预测的逻辑回归分析(或1.07,95%可信区间0.99 - -1.17;p = 0.11)。ROC曲线下的面积的Thoracoscore人口为0.68 (95% CI 0.56 - -0.80)预测死亡率,说明区别的能力有限。Hosmer和Lemeshow拟合优度检验无统计学意义(卡方= 11.32,自由度(df) = 8, p = 0.18),表明可能有足够的校准,但R2衡量拟合优度的0.0028意味着糟糕的预测能力。死亡率的预测风险增加而增加Thoracoscore风险组(表)。显示差距因素的患者死亡,那些还活着的人性(p = 0.003),慢性阻塞性肺疾病(COPD) (p = 0.03)和操作类型(p = 0.06) (表2)。事件的数量太小,执行一个可靠的多变量分析。
中值(差)预测基于Thoracoscore死亡率较高的患者有一个PPC(3.2(2.0 - -4.8) %)比病人不用PPC (2.3 (1.2 - -4.1) %)。Thoracoscore ppc的一个重要预测在一个逻辑回归分析(或1.08,95%可信区间1.03 - -1.13;p = 0.002)。然而,ROC曲线下的面积Thoracoscore在这个人口为0.64 (95% CI 0.59 - -0.69)预测ppc,表示不满意的区别的能力。Hosmer和Lemeshow拟合优度检验是统计学意义(df = 8卡方= 17.78,p = 0.02),表明穷人校准和R2衡量拟合优度0.013表明相对贫穷的预测能力。ppc的逻辑回归分析的预测风险较高的高危人群基于Thoracoscore (表4)。
中值(差)预测住院死亡率根据eso分数对那些病人去世是3.4(2.6 - -4.2)%,其余患者为1.9 (1.2 - -3.1)%。死亡率的预测风险类似于观察病人的死亡率和最高高危人群根据eso评分(表3)。eso评分预测死亡率的逻辑回归分析(或1.43,95%可信区间1.11 - -1.83;p = 0.006)。它有很好的区别的能力(ROC曲线下的面积0.73,95% CI 0.62 - -0.85)和适当的校准(Hosmer和Lemeshow测试卡方拟合优度= 8.37,df = 8, p = 0.40),但可怜的预测能力(R2= 0.009)。
中值预测死亡率根据eso那些患者PPC得分为3.1(7 - 4.0)%的患者没有PPC为1.8 (1.1 - -2.2)%。eso得分的一个重要预测ppc logistic回归分析(或1.48,95%可信区间1.30 - -1.68;p < 0.0001)。然而,它区别的能力有限(ROC曲线下的面积0.68,95%可信区间0.63 - -0.73),可怜的校准(Hosmer和Lemeshow测试卡方拟合优度= 15.75,df = 8, p = 0.05)和有限的预测能力(R2= 0.05)。PPC的逻辑回归分析的预测风险是eso高危组高于其他风险群体,但不同于观察到的PPC率(表3)。
单变量分析患者的因素的ppc相比之下,那些没有ppc所示表5。逐步多元逻辑回归拟合确定,慢性阻塞性肺病(p < 0.0001), 3或4的ASA得分(p = 0.002),呼吸困难评分3 (p = 0.004),高肌酐水平(> 2 mg·dL−1;p = 0.002)和吸烟(p = 0.02)作为最重要的独立预测因素ppc在这个数据集(表6)。ROC曲线下的面积是0.74 (95% CI 0.69 - -0.79),这表明良好的歧视性的能力。Hosmer和Lemeshow拟合优度检验无统计学意义(df = 6卡方= 3.37,p = 0.76),表明良好的校准和R20.11意味着合理的预测能力。身体活动不显著COPD配件后,亚撒,肌酐和呼吸困难到模型中。灵敏度分析进行评估缺少身体活动的影响数据逻辑回归模型和结果,这样经过多次归罪体育活动没有ppc的独立预测因子。
讨论
Thoracoscore模型具有良好的精度预测住院和中期的死亡率在所有类型的普通胸外科(1,4]。新BTS指南合并Thoracoscore为肺癌(选择性外科手术的选择3]。在这种情况下是不确定其适用性。例如,它捆绑一个微创的锁眼程序(删除< 1%的肺功能)具有相同风险作为bilobectomy开放手术(除去三分之一的肺功能)。同样的数量表现不佳状态和/或呼吸困难患者会选择选择性肺切除很小,但这些是原始队列定义风险的重要因素。在这项研究中,Thoracoscore歧视和糟糕的预测能力有限选择性肺切除术后的死亡率。有一个趋势Thoracoscore低估风险在低风险的情况下在高风险的情况下和高估风险。
eso分数是一个模型来确定术前危险因素与死亡率相关的肺切除手术后(2]。分数由年龄和术后预测FEV定义1。有趣的是这个因素并不是一个重要的危险因素,但作者选择使用这种方法,因为它可以明确定义。很难定义如何客观模型定义队列中执行,因为没有可靠的数据提出了在原出版。eso, Thoracoscore相比,我们的人口是一个更重要的预测死亡率和最好的歧视,但仍然贫穷,预测能力。
预期的变化和观察到的死亡率eso和Thoracoscore可能不被认为是相关的临床。这引出了这样的问题,重视病人的死亡率定义值。这些数字可能会用于研究和结果评估,但引用一系列风险病人可能更适合,更容易理解。
住院死亡率的风险是一种罕见的发生;也许更多的相关性对患者是更常见的并发症如ppc的发展。Thoracoscore和eso歧视和预测能力有限和糟糕的校准,提供预测PPC选择性肺切除术后,太低了。乍一看,观察PPC利率出现误导性的利率预测使用Thoracoscore或eso相似。然而,实际开发ppc的病人并不是通过这些分数的预测。这些分数的模型表现不佳可能是其发展的结果而不是ppc预测死亡率。
因素确定为独立与ppc是COPD的发病有关,亚撒,吸烟、呼吸困难评分高、术前血肌酐。术前自我运动能力(在26%)被发现不是的一个重要预测ppc一旦其他因素被包括在多元逻辑回归模型灵敏度分析。在回归模型中使用这些重要的因素导致良好的预测性和歧视性的能力。ppc与病人发病率和住院时间延长。因此,预测模型能够识别那些高危ppc将有助于目标的预防策略,如术前康复。
的时候一个评分系统发现进入临床实践已经过时了。修订Thoracoscore (EPITHOR)特别是在癌症患者住院死亡率预测了(10BTS)出版以来的新指导方针和我们的研究的发展。EPITHOR分数不是死亡率的一个重要预测(或1.23,95%可信区间0.90 - -1.68;p = 0.19),可怜的区别的能力(ROC曲线下的面积0.61,95% CI 0.46 - -0.76)在我们的患者群。
此外,eso也被更新(11]。胸手术死亡率的欧洲社会分数更预测死亡率(或2.33,95%可信区间1.24 - -4.37;p = 0.008)比eso分数但区别的能力稍差(ROC曲线下的面积0.68,95%可信区间0.54 - -0.82)。因此,需要一个大的全国性研究证实本研究的结果,并提供一个验证这些新的分数和分数的比较才能通知和更新BTS指南。
BTS在新准则更加强调把病人死亡率的风险来帮助他们决定手术。通过使用一个评分系统,不准确评估死亡率和发病率,我们不知不觉地误导病人而不是改善同意?
脚注
感兴趣的语句
没有宣布。
- 收到了2011年12月12日。
- 接受2012年2月28日。
- ©2012人队