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肾移植供者和受者术后生存质量
周英
【期刊名称】《中华行为医学与脑科学杂志》
【年(卷),期】2005(014)010
【摘要】肾移植已成为挽救终末期肾病患者生命的最有效方法.据美国unos统计,至2001年底全世界共施行同种肾移植535075例次,其中2001年度共施行28695例次.1988年病人接受尸体肾移植的半数存活期为7.6年,1995年接受尸体肾移植的半数存活期为11.6年.肾移植最长存活时间,亲属肾为39年,尸体肾为36年,无血缘关系的活体供肾30年.在我国,肾移植供者和受者的生存质量问题日趋成为研究的热点.
【总页数】2页(P957-958)
【作者】周英
【作者单位】510089广州,中山大学护理学院
【正文语种】中文
【中图分类】R6
【相关文献】
1.成人供者的双肾移植于同一受者的肾移植 [J], 巢志复;高伟;何小舟;许滔;宋广来;许贤林;夏炜;曾文彤
2.规律随访对肾移植受者术后生存质量的影响 [J], 付晓艳;谭锦凤;刘媛
3.供/受者体表面积比对公民器官捐献肾移植术后受者早期肾功能康复的影响 [J], 丁寿宁;熊烈;杨铁;杨爱桃
4.抗胸腺细胞球蛋白对再次肾移植受者尸体供肾移植免疫诱导的临床有效性和安全性 [J], 闫晓冬;林俊;张健;徐俊楠;刘志佳;洪欣;陈昌庆;于涛;王强
5.儿童肾移植受者术后生存质量和心理状况现状及影响因素分析 [J], 周苗苗;朱有华;赵闻雨;王凤娇;濮世俊;李烟花
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肾癌预后及生存风险COX 分析研究目的：探讨与肾癌患者预后的影响因素及与生存相关的风险因素。
方法：选取本院泌尿外科收治的肾癌患者临床资料37份，采用回顾性方法对患者临床资料进行分析，采用χ2检验对患者预后影响因素进行初步筛选，采用COX生存风险分析对影响患者预后的独立危险因素进行分析。
结果：肾癌患者中位生存期19个月，患者的年龄、肿瘤的组织学类型、肿瘤TNM分期、分化程度、是否根治切除、是否接受放化疗及首发症状至就诊时间是影响患者预后的相关因素，多因素分析结果显示肿瘤TNM分期、肿瘤分化程度、手术根治性切除与否是与患者预后相关的独立危险因素。
结论：肾癌患者预后较差，中位生存期较短，肿瘤的生物学特点及治疗情况是影响患者预后的主要因素。
[Abstract] Objective: To investigate the survival risk and correlation factor with prognosis on renal cancer. Methods: 37 cases of patients with renal cancer in our hospital were seclected and analyzied with retrospective study, survival risk and correlation factor were analysized with univariate analyse and Cox&apos analyse. Results: Median survival time was 19 months in patients with renal cancer, univariate analyse shown that age, category of histology, TNM stage of tumor, differentiation of tumor, wheath or not received radiotherapy and chemotherapy, wheath or not received radical excision were correlation factor with prognosis, Cox&apos shown that TNM stage of tumor, differentiation of tumor, wheath or not received radical excision was independent risk factor for prognosis. Conclusion: Survival time of patients with renal cancer is short and prognosiswas bad, biological characteristics and treatment are primary correlation factor with prognosis.[Key words] Renal cancer; Survival risk; Correlation factor; Independent risk factor肾癌是泌尿系统常见肿瘤，其是泌尿系统恶性肿瘤死亡的主要疾病，肾癌的预后与多种因素有关，临床研究中发现，肾癌患者预后差别较大，影响因素较多[1]，对与肾癌患者预后相关的因素进行分析对于患者临床治疗及预后的评估具有重要的意义，本文对本院近年来临床治疗的肾癌患者的资料进行回顾性分析，探讨影响肾癌患者预后的相关因素及独立危险因素，为肾癌的临床治疗提供参考。
肾移植术后肺部感染84例患者预后的多因素Cox模型分析李大庆;田晓辉;田普训;薛武军;丁小明【期刊名称】《第四军医大学学报》【年(卷),期】2005(026)013【摘要】目的:对影响肾移植术后肺部感染患者预后的相关因素进行评价.方法:回顾84例肾移植术后肺部感染患者的临床资料,统计PRA、免疫抑制方案、抗感染治疗方案等15项相关因素,应用Cox比例风险模型检验各因素与肺部感染患者生存时间的关系.结果:合并呼吸窘迫综合征(ARDS)、术后预防性应用更昔洛韦、应用OKT3及抗感染治疗方案是影响肾移植术后肺部感染患者预后的4个主要因素.各种口服免疫抑制剂方案对预后的影响无显著性差异.结论:应用Cox模型能够准确分析肾移植术后肺部感染患者的预后因素.ARDS、术后预防性应用更昔洛韦、应用OKT3及抗感染治疗方案是影响肾移植术后肺部感染患者预后的4个主要因素.【总页数】3页(P1203-1205)【作者】李大庆;田晓辉;田普训;薛武军;丁小明【作者单位】西安交通大学第一医院肾病中心,陕西,西安,710061;西安交通大学第一医院肾病中心,陕西,西安,710061;西安交通大学第一医院肾病中心,陕西,西安,710061;西安交通大学第一医院肾病中心,陕西,西安,710061;西安交通大学第一医院肾病中心,陕西,西安,710061【正文语种】中文【中图分类】R619【相关文献】1.应用Cox模型多因素分析原发性胆囊癌预后 [J], 王小坤;暨玲;阮小蛟;郑志海;胡如英;蒋飞照;郑晓风2.巨块型Ⅰb、Ⅱa期宫颈癌预后多因素COX模型分析 [J], 陈秋萍;陈小祥;彭素蓉3.103例胰腺癌患者预后的多因素Cox模型分析 [J], 崔建峰;汤礼军;田伏洲;于洋4.肾移植患者重症肺部感染预后的多因素分析 [J], 翁博文;薛武军;李大庆;田普训5.髓内型骨肉瘤患者预后的多因素COX模型分析 [J], 王东;李增鹏;高奉浔因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
作者单位:710032西安,空军军医大学西京医院泌尿外科(鞠东恩㊁张更㊁郑万祥㊁魏迪㊁张磊㊁敦鑫龙㊁郑昱㊁侯广东㊁袁建林);陕西中医药大学西安大兴医院泌尿外科(高明)通信作者:袁建林,E -m a i l :j i a n l i n y@f mm u .e d u .c n ㊃临床研究㊃肾嫌色细胞癌患者术后生存预测模型的开发与验证鞠东恩 张更 郑万祥 魏迪 高明 张磊 敦鑫龙 郑昱 侯广东 袁建林d o i :10.3870/j.i s s n .1674-4624.2020.05.003ʌ摘要ɔ 目的 探讨肾嫌色细胞癌(C h R C C )患者术后生存的影响因素,构建C h R C C 术后生存模型(N o m o g r a m )㊂ 方法 回顾性分析S E E R 数据库中2004至2013年注册的1729例非西班牙裔白人C h R C C 患者的资料㊂采用多变量C o x 回归分析(C o x 风险比例模型)确定影响C h R C C 患者术后总体生存率(O S )的独立预测因子,将所有独立预测因子引入R 软件,根据各因子的回归系数绘制预后N o m o gr a m ㊂利用一致性指数(C -i n d e x )对模型的区分度进行标定;使用校准图阐明N o -m o g r a m 预测的O S 与实际O S 之间的关系;使用b o o t s t r a p 法对N o m o g r a m 性能进行自身内部验证㊂此外,一个由313例非西班牙裔黑人㊁324例西班牙裔以及127例亚洲/太平洋C h R C C 患者构成的独立队列对所建立的N o m o gr a m 性能进行外部验证㊂ 结果 多变量C o x 回归分析显示,影响C h R C C 患者术后O S 的独立危险因素包括首次确诊时较大的年龄(H R =1.077,95%C I :1.061~1.092,P <0.001)㊁婚姻状况为离异(H R =2.014,95%C I :1.300~3.122,P =0.002)㊁较大的肿瘤长径(H R =1.005,95%C I :1.002~1.009,P =0.005)㊁未分化的肿瘤(H R =2.671,95%C I :1.222~5.836,P =0.014)㊁肿瘤T 分期ȡT 3(H R =1.619,95%C I :1.132~2.315,P =0.008)㊂在建模队列和独立验证队列中,校准图显示N o m o g r a m 预测的5年㊁10年O S 与实际5年㊁10年O S 在很大程度上相符合;N o m o g r a m 的C -i n d e x 分别为0.714和0.705,均显示出良好的区分度㊂ 结论 本研究在分析C h R C C 患者术后O S 的独立预测因子基础上开发了专门用于预测C h R C C 患者长期生存的N o m o g r a m ㊂经内㊁外部验证,均证实其能较好预测患者生存预后,可用于C h R C C 术后相关临床试验研究的设计㊂ʌ关键词ɔ 肾肿瘤; 嫌色细胞癌; 生存分析; 预测模型D e v e l o p m e n t a n d e v a l u a t i o n o f a p o s t -o p e r a t i v e s u r v i v a l p r e d i c t i o n n o m o g r a m f o r r e n a l c h r o m o ph o b e c e l l c a r c i n o m a J U D o n g e n *,Z HA N G G e n g ,Z H E N G W a n x i a n g ,W E I D i ,G A O M i n g ,Z HA N G L e i ,D U N X i n l o n g ,Z H E N G Y u ,H O U G u a n g d o n g ,Y U A N J i a n l i n .*D e p a r t m e n t o f U r o l o g y ,X i j i n g H o s p i t a l ,A i r F o r c e M i l i t a r y M e d i c a l U n i v e r s i t y ,X i 'a n 710032,C h i n a C o r r e s p o n d i n g a u t h o r :Y U A N J i a n l i n ,E -m a i l :j i a n l i n y @fmm u .e d u .c n ʌA b s t r a c t ɔ O b je c t i v e T o e x p l o r e t h ef a c t o r s a f f e c t i ng th e s u r vi v a l o f p a t i e n t s w i t h r e n a l c h r o -m o p h o b e r e n a l c e l l c a r c i n o m a (C h R C C )a n d t o e s t a b l i s h a n o m o gr a m f o r t h e m . M e t h o d s T h e d a -t a o f 1729n o n -H i s p a n i c w h i t e C h R C C p a t i e n t s r e g i s t e r e d f r o m 2004t o 2013i n S u r v e i l l a n c e ,E pi d e -m i o l o g y a n d E n d R e s u l t s (S E E R )d a t a b a s e w e r e a n a l y z e d r e t r o s p e c t i v e l y .M u l t i v a r i a t e C o x r e gr e s -s i o n a n a l y s i s w a s u s e d t o d e t e r m i n e t h e i n d e p e n d e n t p r e d i c t o r s o f p o s t o pe r a t i v e O S i n p a t i e n t s w i t h C h R C C .O u r p r o g n o s t i c n o m o g r a m w a s d e v e l o p e d u s i n g R s of t w a r e b y i n t eg r a t i n g a l l i n d e p e n d e n t p r e d i c t o r s a c c o r d i n g t o th e r e g r e s si o n c o e f f i c i e n t s o f e a c h f a c t o r .T h e c o n s i s t e n c y i n d e x (C -i n d e x )w a s u s e d t o c a l i b r a t e t h e d i s c r i m i n a t i o n o f t h e m o d e l .I n a d d i t i o n ,a c a l i b r a t i o n c h a r t w a s u s e d t oc l a r i f y t h e r e l a t i o n s h i p b e t w e e n O S p r ed i c te d b y n o m o gr a m a n d a c t u a l O S .F u r t h e r m o r e ,a n i n d e -p e n d e n t c o h o r t o f 313n o n -H i s p a n i c b l a c k s ,324H i s pa n i c s a n d 127A s i a n C h R C C p a t i e n t s w e r e u s e d t o v e r i f y t h e p e r f o r m a n c e o f o u r n o m o g r a m . R e s u l t s O l d e r a ge a t t h ef i r s t v i s i t (H R =1.077,95%C I :1.061-1.092,P <0.001),d i v o r c e d p a t i e n t s (H R =2.014,95%C I :1.300-3.122,P =0.002),l a r ge r t u m o r d i a m e t e r (H R =1.005,95%C I :1.002-1.009,P =0.005),u n d if f e r e n t i a t e d ㊃562㊃现代泌尿生殖肿瘤杂志2020年10月第12卷第5期 J C o n t e m p U r o l R e pr o d O n c o l ,O c t o b e r 2020,V o l 12,N o .5t u m o r s(H R=2.671,95%C I:1.222-5.836,P=0.014)a n d s t a g eȡT3(H R=1.619,95%C I:1.132-2.315,P=0.008) w e r e i d e n t i f i e d a s t h e i n d e p e n d e n t r i s k f a c t o r s f o r p o s t o p e r a t i v e O S.I n t h e m o d e l i n g q u e u e a n d i n d e p e n d e n t v e r i f i c a t i o n q u e u e, t h e c a l i b r a t i o n c h a r t s h o w s t h a t t h e5-y e a r a n d10-y e a r O S p r e d i c t e d b y o u r n o m o g r a m a r e c o i n c i d e w i t h t h e a c t u a l5-y e a r a n d 10-y e a r O S a n d t h e C-i n d e x o f o u r n o m o g r a m i s0.714a n d0.705r e s p e c t i v e l y,w h i c h s h o w s a g o o d d e g r e e o f d i s c r i m i n a t i o n.C o n c l u s i o n s T h i s s t u d y d e v e l o p e d t h e f i r s t n o m o g r a m s p e c i f i c a l l y u s e d t o p r e d i c t t h e l o n g-t e r m s u r v i v a l o f p a t i e n t s w i t h C h R C C.T h e p e r f o r m a n c e o f t h e e s t a b l i s h e d n o m o g r a m i s p r o v e d t o b e v a l u a b l e,w h i c h c a n b e u s e d f o r t h e d e s i g n o f c l i n i c a l t r i a l s r e l a t e d t o p o s t o p e r a t i v e C h R C C.ʌK e y w o r d sɔ R e n a l t u m o r; C h r o m o p h o b e r e n a l c e l l c a r c i n o m a; S u r v i v a l a n a l y s i s; P r e d i c t i o n n o m o g r a m肾细胞癌(r e n a l c e l l c a r c i n o m a,R C C)约占所有恶性肿瘤的3%,其全球发病率在过去20年中以每年约2%的速度增长[1]㊂肾嫌色细胞癌(c h r o m o-p h o b e r e n a l c e l l c a r c i n o m a,C h R C C)是一种罕见的R C C亚型,约占所有R C C的5%[2-3]㊂与肾透明细胞癌(c l e a r c e l l r e n a l c e l l c a r c i n o m a,c c R C C)相比, C h R C C患者的预后明显较好[4],但在既往研究报道中其5年生存率差异也相对较大[3-6]㊂N o m o g r a m是整合了多种因素的预测模型的图示,近10年来其在R C C的生存领域被广泛建立[7-9]㊂然而,R C C生存领域的N o m o g r a m大多基于多种R C C亚型的患者数据,甚至仅仅基于c c R C C 的患者数据;目前,专门适用于C h R C C患者的N o-m o g r a m尚未被构建㊂此外,目前能够独立影响C h R C C患者术后总体生存率(o v e r a l l s u r v i v a l, O S)的因素尚未完全确定㊂因此,本研究回顾性分析监测㊁流行病学和最终结果(S u r v e i l l a n c e,E p i d e-m i o l o g y,a n d E n d R e s u l t s,S E E R)数据库中C h R C C患者的资料,旨在探索其术后O S的独立预测因子,并尝试为此类患者构建专属的N o m o-g r a m㊂对象与方法一㊁一般资料美国国家癌症研究所的S E E R数据库涵盖约30%美国人口的病历资料[1]㊂本研究检索并收集了2004年1月至2016年12月在数据库中注册的非西班牙裔白人C h R C C患者的资料㊂纳入标准:①经术后病理结果证实为原发性C h R C C的患者;②行肾切除术治疗的患者;③成年C h R C C患者(年龄ȡ20岁)㊂排除标准:①非原发性C h R C C的患者;②仅由死亡证明或尸检确诊的患者;③双侧肿瘤患者;④一般资料㊁临床资料及随访资料不完整的患者;⑤2013年12月31日后确诊的患者(对C h R C C 患者的生存状态至少观察3年)㊂最终,共有1729例非西班牙裔白人C h R C C患者纳入本研究,并将其定义为 建模队列 ㊂另有一独立队列用于外部验证使用建模队列构建的N o m o g r a m:包含313例(41.0%)非西班牙裔黑人㊁324例(42.4%)西班牙裔和127例(16.6%)亚洲/太平洋C h R C C患者,将其定义为 验证队列 ㊂验证队列的人群同样来源于S E E R数据库,在同时期注册并符合与建模队列中的人群相同的纳入㊁排除标准㊂建模队列和独立验证队列人群的人口学特征㊁临床病理特征见表1㊂本研究组从S E E R数据库中收集的变量包括首次确诊时的年龄㊁性别㊁种族㊁婚姻状况和肿瘤侧别㊁肿瘤长径㊁肿瘤分级和T NM分期㊂本研究中,肿瘤分期根据第六版美国癌症联合委员会分期标准确定;根据S E E R数据库的分级标准将肿瘤划分为4个病理等级:高分化㊁中分化㊁低分化和未分化;根据国际肿瘤疾病分类第3版(I C D-O-3)对C h R C C 进行组织学鉴定:C h R C C编码为8317/3㊂本研究随访的起点是手术日,终点为2016年12月末最后1次S E E R数据库统一随访或患者死亡㊂本研究的设计符合1964年赫尔辛基宣言及其后续修订版本㊂二㊁统计学分析采用S P S S22.0进行统计学分析㊂用K a p l a n-M e i e r方法计算术后5年㊁10年O S㊂对建模队列进行单变量和多变量C o x回归分析,以确定O S的独立预测因子(将单变量分析中实现统计学意义的变量纳入多变量C o x比例风险模型)㊂将确定的所有能独立预测术后O S的因子引入R软件,根据各变量的回归系数生成N o m o g r a m㊂N o m o g r a m的区分度采用一致性指数(C-i n d e x)进行标定[10],其值的范围是0.5~1㊂C-i n d e x=0.5时表示N o m o g r a m无预测性能,C-i n d e x=1时表示N o m o g r a m具有完美的区分度;在0.5~1之间,C-i n d e x值越大,N o m o g r a m 的区分度越好㊂N o m o g r a m预测的5年㊁10年O S的校准度评价是通过将预测结果和实际情况比对进行的㊂在上述对N o m o g r a m预测性能的评价中,均使用b o o t s t r a p法进行1000次重采样㊂双尾P值<0.05在本研究中被认为差异有统计学意义㊂㊃662㊃现代泌尿生殖肿瘤杂志2020年10月第12卷第5期J C o n t e m p U r o l R e p r o d O n c o l,O c t o b e r2020,V o l12,N o.5表1建模队列及验证队列中C h R C C患者的基线资料变量建模队列(n=1729)验证队列(n=764)P值确诊时年龄(岁)<0.001中位数5855四分位数区间49~6745~64范围22~8021~80性别[例(%)]<0.001男1053(60.9)368(48.2)女676(39.1)396(51.8)确诊时婚姻状况[例(%)]<0.001正常(已婚)1253(72.5)484(63.4)从未结婚247(14.3)145(19.0)离异146(8.4)84(11.0)丧偶83(4.8)51(6.7)肿瘤侧别[例(%)]0.786左侧843(48.8)377(49.3)右侧886(51.2)387(50.7)肿瘤长径(mm)0.069中位数4546四分位数区间28~7530~75范围2~2008~200肿瘤病理等级[例(%)]0.269 Ⅰ130(7.5)56(7.3)Ⅱ940(54.4)447(58.5)Ⅲ571(33.0)225(29.5)Ⅳ88(5.1)36(4.7)肿瘤T分期[例(%)]0.055 T11134(65.6)522(68.3)T2357(20.6)167(21.9)T3234(13.5)74(9.7)T44(0.2)1(0.1)结果一㊁一般生存情况在建模队列中,中位随访时间为83个月(随访时间的四分位数区间为56~113个月),在2016年12月末最后1次随访时,195例患者死亡;患者术后5年㊁10年O S分别为93.8%和84.3%㊂在独立验证队列中,中位随访时间为77个月(随访时间的四分位数区间为53~106个月),93例患者死亡;患者术后5年㊁10年O S分别为92.3%和81.7%㊂二㊁术后O S的独立预测因子单变量C o x分析结果表明:确诊时年龄㊁确诊时婚姻状况㊁肿瘤长径㊁肿瘤病理等级㊁肿瘤T分期与术后O S具有相关性;在多变量C o x风险比例模型中,首次确诊时较大的年龄(H R=1.077,95%C I:1.061~1.092,P<0.001)㊁婚姻状况为离异(H R=2.014,95%C I:1.300~3.122,P=0.002)㊁较大的肿瘤长径(H R=1.005,95%C I:1.002~1.009,P=0.005)㊁未分化的肿瘤(H R=2.671,95%C I:1.222~5.836,P=0.014)㊁肿瘤T分期ȡT3(H R=1.619,95%C I:1.132~2.315,P=0.008)被确定为C h R C C患者术后O S的独立危险因子,见表2㊂㊃762㊃现代泌尿生殖肿瘤杂志2020年10月第12卷第5期J C o n t e m p U r o l R e p r o d O n c o l,O c t o b e r2020,V o l12,N o.5表2 建模队列中C h R C C 患者的单因素及多因素C o x 回归分析变量单因素分析H R (95%C I )P 值多因素分析H R (95%C I )P 值确诊时年龄1.071(1.057~1.086)<0.0011.077(1.061~1.092)<0.001性别 男1(参照值) 女0.813(0.605~1.093)0.170确诊时婚姻状况 正常(已婚)1(参照值)1(参照值) 从未结婚1.151(0.764~1.734)0.5021.408(0.931~2.128)0.105 离异1.874(1.210~2.900)0.0052.014(1.300~3.122)0.002 丧偶2.174(1.326~3.563)0.0021.185(0.711~1.974)0.515肿瘤侧别左侧1(参照值) 右侧1.004(0.758~1.329)0.980肿瘤长径1.003(1.000~1.007)0.0491.005(1.002~1.009)0.005肿瘤病理等级0.0150.039 Ⅰ1(参照值)1(参照值) Ⅱ1.382(0.721~2.646)0.3301.349(0.701~2.595)0.370 Ⅲ1.526(0.785~2.969)0.2131.491(0.760~2.923)0.245 Ⅳ2.940(1.357~6.370)0.0062.671(1.222~5.836)0.014肿瘤T 分期 ɤT 21(参照值)1(参照值) ȡT 32.163(1.545~3.028)<0.0011.619(1.132~2.315)0.008三㊁N o m o gr a m 的建模及验证将上述所有可以独立预测术后O S 的变量引入R 软件,使其根据各变量的回归系数开发N o m o -g r a m ㊂在N o m o g r a m 中,5个变量对应的线段长短反映各变量对预后结局的相对贡献大小㊂如图1所示,较大的年龄㊁高的肿瘤病理等级㊁大的肿瘤长径与C h R C C 患者术后5年㊁10年不良的O S 关系最大;此外较高的肿瘤T 分期㊁确诊时患者异常的婚姻状况(从未结婚㊁丧偶及离异)与预后结局同样有中度的相关性㊂图1 C h R C C 患者术后个体化生存预测模型和个案应用㊃862㊃现代泌尿生殖肿瘤杂志2020年10月第12卷第5期 J C o n t e m p U r o l R e pr o d O n c o l ,O c t o b e r 2020,V o l 12,N o .5所建N o m o g r a m 的使用方法通过以下病例进行说明:C h R C C 患者66岁㊁未婚㊁肿瘤长径为40mm ㊁肿瘤病理等级为Ⅲ级㊁肿瘤T 分期为T 3期,则其上述5项信息在分值刻度尺上的评分分别为100㊁20㊁13㊁32㊁48分,其5项信息总分为213分;从 总分刻度尺 213分刻度处平行纸面向下画垂线,垂线与 术后5年O S 尺㊁ 术后10年O S 尺相交处即为预测所得概率值,可知其术后5年㊁10年O S 分别大约为0.83和0.58㊂见图1㊂在建模队列及独立验证队列中,所建N o m o -gr a m 分别表现出0.714(95%C I :0.700~0.728)和0.705(95%C I :0.658~0.752)的良好区分度,校准图均显示校准曲线与黑色虚线(理想状态下的校准曲线)较为接近,即N o m o g r a m 预测的5年㊁10年O S 与实际5年㊁10年O S 吻合程度较高(图2),可确保N o m o gr a m 的无偏性预测㊂A :N o m o g r a m 在建模队列中的5年O S 校准图;B :N o m o g r a m 在建模队列中的10年O S 校准图;C :N o m o g r a m 在验证队列中的5年O S 校准图;D :N o m o gr a m 在验证队列中的10年O S 校准图图2 N o m o gr a m 在建模队列及独立验证队列中预测术后O S 的校准图讨 论C h R C C 的病理特征是核多形性㊁细胞核不规则及核仁突出等[11-12]㊂与c c R C C 相比,C h R C C 的总体T NM 分期相对较低,肿瘤体积明显较大,肿瘤呈局部惰性生长,转移率低[13-14]㊂既往研究报道的C h R C C 患者5年生存率均在80%以上,但具体数值差异仍较大,这或许可以归因于既往研究的样本量偏小㊂近年来,尽管众多R C C 预后N o m o g r a m 被国内外学者先后构建,但其中绝大多数均基于所有R C C 亚型患者数据或仅基于c c R C C 患者数据,考虑到C h R C C 患者的预后显著优于c c R C C 等亚型的患者[15],先前的R C C 预后N o m o g r a m 尚不能对C h R C C 患者预后进行准确评估,故需要建立并验证一个能更好预测C h R C C 患者术后生存的N o m o -gr a m ㊂本研究结果显示,高的肿瘤分级㊁高的肿瘤T分期㊁大的肿瘤长径与C h R C C 患者较差的生存结果有很强的相关性,这与既往研究相一致[12,16]㊂值得注意的是,尽管有报道称F u h r m a n 分级不适用于评价C h R C C 这种亚型患者的预后[17],本研究发现S E E R 数据库的肿瘤病理分级标准在C h R C C 患者的预后分层中表现良好㊂先前与R C C 预后相关的研究中,确诊时年龄几乎均不作为R C C 患者预后的独立预测因子;然而,在本研究仅纳入C h R C C 患者的队列中,患者确诊时较大的年龄与不良的生存结局独立相关,这或可归因于年长患者肿瘤生物学行为的变异㊂本研究与先前研究结论的差异可能与C h R C C 的弱侵袭性及低恶性程度有关㊂本研究发现C h R C C 患者异常的婚姻状况(离异㊁丧偶㊁从未结婚)与其术后低O S 有相关性,且离异可以作为术后O S 的独立危险因素,离异C h R C C 患者的死亡风险大约是正常已婚C h R C C 患者的2倍㊂对于异常的婚姻状况可威胁肿瘤患者预后这一说法,侯广东等[18]在一项睾丸精原细胞瘤患者的预后研究中进行了如下解释:离异㊁丧偶的患者可能更容易出现不良的情绪,而不良的情绪会进一步触发人体免疫系统功能的降低;且离异㊁丧偶的患者较已婚的患者无法得到其配偶对肿瘤治疗的鼓励和支持㊂所以,离异㊁丧偶的C h R C C 患者在术后应该被给予更多来自社区㊁亲属或子女的关心和陪伴㊂本研究基于大样本量资料进行数据分析㊁并通过整合临床工作中5个容易得到的变量构建并验证了针对C h R C C 患者生存的N o m o g r a m ㊂但是,本研究设计及进行中的几点局限性必需要进行考虑:①由于S E E R 数据库的局限性,本研究无法将肉瘤样分化㊁肿瘤坏死等这些潜在的预后因素纳入分析;②由于样本量的原因,本研究所建N o m o g r a m 由非西班牙裔黑人患者㊁西班牙裔患者和亚洲/太平洋患者共同构成的独立验证队列进行验证,且其性能尚㊃962㊃现代泌尿生殖肿瘤杂志2020年10月第12卷第5期 J C o n t e m p U r o l R e pr o d O n c o l ,O c t o b e r 2020,V o l 12,N o .5未经中国患者数据进行检验;③在多元C o x比例风险模型纳入变量时,变量之间可能存在的共线性问题未予以考虑(如丧偶在很大程度上可能与高龄显著相关)㊂尽管有上述不足,但本研究基于大样本量资料的N o m o g r a m在使用b o o t s t r a p法的内部验证及使用独立验证队列的外部验证中的良好区分度均被证实,且预测结果与实际生存结局之间良好的符合程度均由校准图所呈现㊂综上所述,本研究探索发现确诊时年龄㊁婚姻状况㊁肿瘤长径㊁肿瘤病理等级及肿瘤T分期可能是影响C h R C C患者术后O S的独立预测因素㊂此外,本研究组基于1729例非西班牙裔白人C h R C C患者的数据,开发了预测C h R C C术后长期生存的N o m o g r a m,其性能尚需使用来自中国地区多中心的患者资料进行验证,以证实其对国内C h R C C患者的适用性㊂参考文献[1] H o u G,L i X,Z h e n g Y,e t a l.C o n s t r u c t i o n a n d v a l i d a t i o n o fa n o v e l p r o g n o s t i c n o m o g r a m f o r p a t i e n t s w i t h s a r c o m a t o i dr e n a l c e l l c a r c i n o m a:a S E E R-b a s 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同种肾移植受者年龄与免疫抑制剂使用和预后关系龚华*综述王祥慧审校（上海市第一人民医院泌尿外科，上海200080）摘要随着肾移植技术的发展，肾移植受者的人、肾存活率有了很大的提高。
多种因素可影响同种肾移植预后，近年来移植受者年龄、性别等因素对肾移植长期存活的重要作用也引起了关注［1～5］。
本文就肾移植受者的年龄与移植预后的关系作一综述。
重点从移植受者年龄及免疫状况的关系进行分析。
关键词肾移植；移植，同种；年龄因素；免疫抑制剂；预后［中图分类号］R617；R322.6+1［文献标识码］A［文章编号］1001-4594（2003）01-0003-05自从1954年美国的Murray第1例同种异体肾移植术成功以来，肾移植手术方式的成熟和免疫抑制剂的发展使肾移植受者的人、肾存活率有了极大的提高，近年来虽然新山地明、FK506、骁悉、雷帕霉素等新的免疫抑制剂的选择性在提高，副作用有所减少，但长期使用免疫抑制剂所带来的药物不良反应及感染和肿瘤等问题仍不可避免。
不同年龄肾移植受者的生理状况存在着明显的差异［2，6］，因而不同年龄移植受者的人、肾存活率也存在着差异，尤其是儿童和老年这两类较为特殊群体的移植受者的人、肾存活率低于成人受者［7，8］。
肾移植技术的进步使更多的儿童和老年终末期肾病（ESRD）患者接受了肾移植，但免疫抑制剂在这两个人群中使用的剂量和血药浓度监测标准均是参照成年人［6］。
对这一问题的重新认识与评价，对提高儿童和老年肾移植受者的长期存活将是有益的。
以下重点对儿童及老年移植受者的不同生理特点，尤其是免疫状况进行分析。
1免疫系统的特点1.1概述在人体各大系统中免疫系统的发育是较早的（始于胚胎早期），初生的婴儿即拥有较为完善的细胞免疫功能，在6岁左右免疫系统就基本发育成熟，在10～18岁时领先于其他系统的发育状况。
但人类免疫系统在出生后尚有一些免疫细胞和分子经历从无到有、从少到多并逐渐完善发育成熟的过程，所以在相当长的一段时间内尤其是<6岁的婴幼儿常表现为生理性的免疫状况低下。
Cox模型在肿瘤预后因素分析中的应用
骆福添;胡孟璇
【期刊名称】《癌症》
【年(卷),期】1991(010)001
【摘要】在肿瘤疗效评价和预后因素分析中,常应用生存分析方法,而Cox模型是目前国外最受欢迎的多因素分析方法,随着计算机使用的日益推广,国内也已开始应用Cox模型。
一、Cox模型在生存分析中的重要地位生存分析最早的方法是寿命表法,在三百多年前它就被用于人寿保险方面,而后广泛地用于居民健康水平统计和疾病预后分析。
本世纪四十年代。
【总页数】4页(P84-87)
【作者】骆福添;胡孟璇
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】R730.7
【相关文献】
1.应用Cox模型多因素分析原发性胆囊癌预后 [J], 王小坤;暨玲;阮小蛟;郑志海;胡如英;蒋飞照;郑晓风
2.COX模型在影响乳腺癌术后预后因素分析中的应用 [J], 林进令;黎乐群
3.Cox模型在绒毛膜癌疗效影响因素分析和预后估计中的应用 [J], 仇小强;许进
4.COX模型在矽肺预后影响因素分析中的应用 [J], 冯启明;吴开国;傅华
5.COX模型在肺癌手术预后因素分析中的应用 [J], 王昌玲;周燕荣;钟晓妮;金亚萍;曾军;殷毓琼;李良彬
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