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【JCO】射频 OR定向?HCC患者局部消融的选择

临床医学

1970-01-01      

1740 0
编译:慧语
来源:肿瘤资讯

手术仍然是治疗局部肝细胞癌(HCC)最为有效的方法,但可惜的是,大多数患者并不满足手术的适应症。因此,对于这些无法手术的HCC患者而言,局部消融治疗,包括射频消融(RFA)和立体定向放射治疗(SBRT)等,就成为最佳选择。但究竟何种治疗方式疗效更佳,或者哪种治疗方式更适合哪些患者,目前尚无定论。发表在《JOURNAL OF CLINICAL ONCOLOGY》杂志上的一篇基于大规模肿瘤登记数据的研究,或许会给我们带来些提示。

目 的

如何为不能手术的HCC患者选择局部消融的方式,目前尚无前瞻性研究数据支持。本研究在对美国国家癌症数据库(NCDB)中接受射频消融(RFA)和立体定向体放射治疗(SBRT)患者的数据进行分析的基础上,比较两种治疗方法的有效性。

患者和方法

2004年-2013年间NCDB数据库中共有119,633名患者被诊断为原发性HCC,临床I期(T1N0M0)或II期(T2N0M0)的患者有47,634名。排除接受过肺叶切除,扩大肺叶切除,切除,肝切除或肝移植的患者;排除接受其他形式局部消融治疗(非RFA或SBRT)的患者;排除接受辅助或新辅助化疗患者。最终纳入无法手术治疗的I、II期HCC患者3,980名。

该回顾性研究,利用倾向性评分将接受两种治疗方式患者的基线信息进行匹配,以达到各协变量在两组间均衡分布。经倾向评分匹配后的患者进行生存分析,同时利用逆概率加权的方法做生存分析,比较接受RFA和SBRT两组患者的生存率。此外,在匹配后的患者中进行亚组分析,以探索RFA和SBRT在各亚组患者中的有效性。

结 果

1、 倾向性评分

纳入的患者中有3,684例(92.6%)和296例(7.4%)HCC患者分别接受RFA和SBRT治疗,中位治疗时间分别为48天和72天。NCDB数据库中接受SBRT的患者数量随时间变化不断增长,年平均增长率为12%(图1),79.7%患者接受了3到5次治疗。 SBRT治疗组的患者年龄较大(⩾71岁),多为白人,合并症较少,SBRT治疗在肿瘤⩾3cm且纤维化评分较低(0-4)的患者中也更常见(P <0.05)。根据以上有统计学差异的协变量计算出倾向得分,按倾向性得分和治疗时间匹配将接受两种治疗的患者进行匹配,以达到各协变量在RFA和SBRT组之间分布均衡。

图片12.png

图1 2004-2013年NCDB数据库中接受RFA和SBRT治疗患者的人数

2、 生存分析

倾向评分匹配后,RFR组5年总生存率OS为29.8%(95%CI,24.5%-35.3%),SBRT组5年OS为19.3%(95%CI,13.5%-25.9%),RFA治疗的患者有明显的生存获益 (HR= 0.67; 95% CI, 0.55 to 0.81; P< 0.001),逆概率加权分析结果类似。

图片13.png

图 2  倾向性评分匹配后及逆概率加权分析的生存曲线

3、 亚组分析

在匹配后的患者中进行探索性亚组分析。探讨不同年龄、性别、临床T分期、肿瘤大小、肿瘤分级、Charlson-Deyo合并症等不同亚组的治疗效果。结果显示,RAF治疗的OS获益在所有亚组中均一致,且交互性检验无统计学差异(图3)。

图片14.png

图3 亚组分析森林图

结论

该研究表明,与SBRT治疗相比,RFA治疗能有效提高与非手术治疗I-II期HCC患者的生存率。尽管该结果受到回顾性研究设计偏倚的限制,但是在目前尚无随机对照前瞻性临床研究的情况下,当面对一个局部不可切除HCC患者时,RFA治疗是值得推荐的。

点评
回顾性研究最大的缺点就是数据可比性差,仅能够观察既往不同暴露的患者结局是否不同,但这样的比较显然会产生偏差,因为比较的基础不同,不同暴露的患者可能同时伴随其它特征也是不同的。本研究利用了倾向性评分的方法来均衡其他协变量在两组的分布,构造了一个类RCT研究,即在排除其他混杂因素条件下,再比较RFA 和SBRT治疗的有效性,得到的结论更为可靠。倾向性评分在回顾性数据分析中应用很广,实现匹配方法可以简单归为两个步骤:① 利用模型(如Logistic回归模型)估计出每一个观察对象的倾向性评分值;② 根据倾向性评分值,将两组中分值最接近的观察对象进行匹配。当然,在匹配的过程中还有不同的方法和规则,在此不再赘述。
参考文献

Radiofrequency Ablation Versus Stereotactic Body Radiotherapy for Localized Hepatocellular Carcinoma in Nonsurgically Managed Patients: Analysis of the National Cancer Database. J Clin Oncol. 2018 Jan 12:JCO2017753228. 

责任编辑:肿瘤资讯-斐斐
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