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目的:
1、研究原发性肝细胞癌根治术后的预后影响因素。
2、建立原发性肝细胞癌根治术后总体生存率的预测模型。
研究方法及统计:
1、研究方法:回顾性分析2007年1月至2014年12月温州医科大学附属第一医院PHCC患者完整临床及病理资料705例，根据纳入及排除标准，剔除不符合病例104例和失访41例，最终560例患者入组。560例患者中男473例（84.5%）、女87例（15.5%）；平均年龄56岁（24～88岁），总体平均生存时间50.1个月（0.2～103.5个月）。通过数字方法将所有患者随机分配到建模组和验证组中，比例为7∶3。建模组由392名患者组成，用于建立列线图，其余168名患者被随机分配在验证组中，以验证列线图的预测能力。所有被诊断为PHCC的患者都具有完整的临床和实验室数据。临床资料如下：性别，年龄，身高，体重，酗酒史，体重指数（BodyMassIndex，BMI），肿瘤数目，肿瘤大小，肿瘤包膜，肝硬化，腹水，门静脉癌栓（PortalVeinTumorThrombus，PVTT），微血管侵犯（Microvascularinvasion，MVI），肝内转移，邻近浸润和肿瘤分级。实验室数据如下：白细胞（WhiteBloodCell，WBC），血小板（Platelet，PLT），总胆红素（TotalBilirubin，TBil），总胆固醇（Totalcholesterol，TC）白蛋白（Albumin，ALB），乙肝表面抗原（HBsAg），纤维蛋白原，天冬氨酸转氨酶（Aspartatetransaminase，AST），丙氨酸氨基转移酶（Alanineaminotransferase，ALT），甲胎蛋白（Alpha-fetoprotein，AFP），凝血酶原时间（Prothrombintime，PT）和γ-谷氨酰转肽酶（γ-glutamyltranspeptidase，γ-GT）。基于以上临床和实验室数据，我们评估了肝细胞癌的分期系统，包括Child-Pugh分期，巴塞罗那临床肝癌（BCLC）分期系统，肿瘤-淋巴结-转移（TNM）分期系统，意大利肿瘤计划分期系统（CLIP），以及Okuda分期系统。
2、统计方法：符合正态分布的连续变量表示为平均值±标准差（(X-)±SD），否则通过四分位数（P25，P75）来标识。百分比（％）用于计数分类变量。t检验用来比较符合正态分布的连续变量，对于不符合正态分布的连续变量，通过WhitneyU检验测试。卡方检验或Fisher精确检验用于评估分类变量。通过Kaplan-Meier方法和对数秩检验方法比较总体生存率（OS）。使用COX比例风险模型进行单因素及多因素分析。单因素分析后具有统计学意义的变量（P＜0.05）被纳入多因素分析。用于评估1年，3年和5年总体生存率（OS）的列线图模型是建立在多因素分析中P＜0.05的变量之上。在列线图中使用Bootstrap自抽法、一致性指数（C-指数）及校准曲线来评估预后模型的准确性。时间依赖性受试者工作特征（tdROC）曲线用于比较列线图，BCLC分期，Okuda分期及CLIP评分系统在PHCC预后方面的表现。时间依赖性受试者工作特征（tdROC）曲线下面积越大表明预测和诊断的可靠性越高。
研究结果:
建模组中329例（89.3％）为男性，而验证组男性为144例（86.7％）。中位生存时间分别为53.0个月和48.4个月。560名患者的基线特征统计分析（建模组392名和验证组168名）显示建模组和验证组之间的变量没有统计学差异（P＞0.05）。单因素分析结果显示：性别，年龄，身高，体重，BMI，AST，HBsAg，肝硬化，酗酒史，AFP和TC没有统计学意义（P＞0.05）；肿瘤大小，PT，纤维蛋白原，PLT，ALB，TBil，γ-GT，腹水，PVTT，MVI，肝内转移，邻近浸润，肿瘤分级，肿瘤数目，肿瘤包膜，TNM分期和Child-Pug分级具有统计学意义（P＜0.05）。将单因素分析中具有统计学意义的指标（P＜0.05）全部纳入COX比例风险模型中进行多因素分析，结果显示：肿瘤大小，ALB，TBil，肿瘤分级，MVI，PVTT及TNM分期等七个变量具有重要的统计学意义（P＜0.05）。基于在COX比例风险模型多因素分析中具有统计学意义的独立危险因素，即肿瘤大小，ALB，TBil，肿瘤分级，MVI，PVTT，TNM分期，构建标准的列线图用于预测PHCC的总体存活率。Bootstrap自抽法（1000次）验证模型的内部稳定性。校准曲线用于验证模型在预测PHCC术后总体生存率方面的性能，建模组的C指数为0.714（95％CI，0.677-0.751），相应地，在验证组中C指数为0.673（95％CI，0.615-0.731）。列线图，BCLC分期，Okuda评分和CLIP评分的时间依赖性受试者工作特征（tdAUC）曲线下的面积分别为0.738、0.555、0.590和0.611。
结论:
基于在COX比例风险模型多因素分析中具有统计学意义的独立危险因素，我们建立的列线图模型，具有很高的预测准确度，可以为临床医生及PHCC患者在进行根治术后提供诊疗帮助。
1、研究原发性肝细胞癌根治术后的预后影响因素。
2、建立原发性肝细胞癌根治术后总体生存率的预测模型。
研究方法及统计:
1、研究方法:回顾性分析2007年1月至2014年12月温州医科大学附属第一医院PHCC患者完整临床及病理资料705例，根据纳入及排除标准，剔除不符合病例104例和失访41例，最终560例患者入组。560例患者中男473例（84.5%）、女87例（15.5%）；平均年龄56岁（24～88岁），总体平均生存时间50.1个月（0.2～103.5个月）。通过数字方法将所有患者随机分配到建模组和验证组中，比例为7∶3。建模组由392名患者组成，用于建立列线图，其余168名患者被随机分配在验证组中，以验证列线图的预测能力。所有被诊断为PHCC的患者都具有完整的临床和实验室数据。临床资料如下：性别，年龄，身高，体重，酗酒史，体重指数（BodyMassIndex，BMI），肿瘤数目，肿瘤大小，肿瘤包膜，肝硬化，腹水，门静脉癌栓（PortalVeinTumorThrombus，PVTT），微血管侵犯（Microvascularinvasion，MVI），肝内转移，邻近浸润和肿瘤分级。实验室数据如下：白细胞（WhiteBloodCell，WBC），血小板（Platelet，PLT），总胆红素（TotalBilirubin，TBil），总胆固醇（Totalcholesterol，TC）白蛋白（Albumin，ALB），乙肝表面抗原（HBsAg），纤维蛋白原，天冬氨酸转氨酶（Aspartatetransaminase，AST），丙氨酸氨基转移酶（Alanineaminotransferase，ALT），甲胎蛋白（Alpha-fetoprotein，AFP），凝血酶原时间（Prothrombintime，PT）和γ-谷氨酰转肽酶（γ-glutamyltranspeptidase，γ-GT）。基于以上临床和实验室数据，我们评估了肝细胞癌的分期系统，包括Child-Pugh分期，巴塞罗那临床肝癌（BCLC）分期系统，肿瘤-淋巴结-转移（TNM）分期系统，意大利肿瘤计划分期系统（CLIP），以及Okuda分期系统。
2、统计方法：符合正态分布的连续变量表示为平均值±标准差（(X-)±SD），否则通过四分位数（P25，P75）来标识。百分比（％）用于计数分类变量。t检验用来比较符合正态分布的连续变量，对于不符合正态分布的连续变量，通过WhitneyU检验测试。卡方检验或Fisher精确检验用于评估分类变量。通过Kaplan-Meier方法和对数秩检验方法比较总体生存率（OS）。使用COX比例风险模型进行单因素及多因素分析。单因素分析后具有统计学意义的变量（P＜0.05）被纳入多因素分析。用于评估1年，3年和5年总体生存率（OS）的列线图模型是建立在多因素分析中P＜0.05的变量之上。在列线图中使用Bootstrap自抽法、一致性指数（C-指数）及校准曲线来评估预后模型的准确性。时间依赖性受试者工作特征（tdROC）曲线用于比较列线图，BCLC分期，Okuda分期及CLIP评分系统在PHCC预后方面的表现。时间依赖性受试者工作特征（tdROC）曲线下面积越大表明预测和诊断的可靠性越高。
研究结果:
建模组中329例（89.3％）为男性，而验证组男性为144例（86.7％）。中位生存时间分别为53.0个月和48.4个月。560名患者的基线特征统计分析（建模组392名和验证组168名）显示建模组和验证组之间的变量没有统计学差异（P＞0.05）。单因素分析结果显示：性别，年龄，身高，体重，BMI，AST，HBsAg，肝硬化，酗酒史，AFP和TC没有统计学意义（P＞0.05）；肿瘤大小，PT，纤维蛋白原，PLT，ALB，TBil，γ-GT，腹水，PVTT，MVI，肝内转移，邻近浸润，肿瘤分级，肿瘤数目，肿瘤包膜，TNM分期和Child-Pug分级具有统计学意义（P＜0.05）。将单因素分析中具有统计学意义的指标（P＜0.05）全部纳入COX比例风险模型中进行多因素分析，结果显示：肿瘤大小，ALB，TBil，肿瘤分级，MVI，PVTT及TNM分期等七个变量具有重要的统计学意义（P＜0.05）。基于在COX比例风险模型多因素分析中具有统计学意义的独立危险因素，即肿瘤大小，ALB，TBil，肿瘤分级，MVI，PVTT，TNM分期，构建标准的列线图用于预测PHCC的总体存活率。Bootstrap自抽法（1000次）验证模型的内部稳定性。校准曲线用于验证模型在预测PHCC术后总体生存率方面的性能，建模组的C指数为0.714（95％CI，0.677-0.751），相应地，在验证组中C指数为0.673（95％CI，0.615-0.731）。列线图，BCLC分期，Okuda评分和CLIP评分的时间依赖性受试者工作特征（tdAUC）曲线下的面积分别为0.738、0.555、0.590和0.611。
结论:
基于在COX比例风险模型多因素分析中具有统计学意义的独立危险因素，我们建立的列线图模型，具有很高的预测准确度，可以为临床医生及PHCC患者在进行根治术后提供诊疗帮助。