导读

前列腺癌根治术（RP）后高生化复发风险患者的风险分层和治疗选择一直存在争议。既往研究证实，健康相关的生活质量（HRQOL）可以预测几种不同实体肿瘤患者的生存结果，已逐渐成为晚期和转移性疾病生存结果的预后指标。近日，一项评估基线HRQOL预测RP术后患者生存结局作用的研究发表在The Journal of Urology上。

背景  

CAPRA评分等可用的风险分层和预后评分系统在预测生化无复发生存期（BRFS）方面表现不佳。目前，尚无证据表明基线HRQOL对RP术后高复发风险前列腺癌患者的BRFS和无转移生存期（MFS）有影响。本研究旨在评估基线HRQOL预测RP术后患者生存结局的作用。

研究方法  

根据NCCN风险分层和前瞻性RP术前基线HRQOL评估结果，共1029例高危前列腺癌患者被纳入本项研究。研究采用全球健康状况（GHS）量表中的QLQ-C30分量表对患者进行分层。研究采用多变量Cox回归模型评估基线GHS对生存结局的预后意义；采用一致性指数计算模型的预测精度；采用决策曲线分析（DCA）来检验在多变量模型中添加GHS相关指标的临床净效益（p＜0.05）。

研究结果  

按GHS分层的患者生存结局

截止进行数据分析时，共375例患者出现BCR，中位复发时间为15个月。研究队列的5年BRFS率估计值为48%。143例患者出现疾病转移，中位转移时间为24个月。研究队列的5年MFS率估计值为76%。

术前GHS对生存结局的影响

多变量Cox回归分析结果显示，术前基线GHS为BRFS（基线GHS每升高1分，HR=0.97，95%CI 0.96-0.99；p＜0.01）和MFS（HR=0.96，95%CI 0.93-0.99；p=0.01）升高的独立预测因素。HR结果显示，术前基线GHS每增加1分，BRFS和MFS的相对风险分别降低2.9%和3.7%。

表1 GHS对BRFS和MFS的多变量Cox回归分析

加入基线HRQOL的预后价值

研究者采用C指数来评估多变量模型中加入HRQOL数据的影响。与局限于临床病理和深灰人口统计学变量的模型相比（c指数=0.6，95%CI 0.59-0.67），额外加入GHS评分的多变量Cox回归模型（c指数=0.68，95%CI 0.64-0.71）对BRFS的预测能力更好，且优于现有的CAPRA评分（c指数=0.65，95%CI 0.61-0.71）和NCCN评分（c指数=0.64，95%CI 0.60-0.69）。在CAPRA评分和NCCN评分中加入术前基线GHS评分时，两种评分对BRFS的预测能力均有所增强（c指数=0.68，95%CI 0.63-0.71和c指数=0.67，95%CI 0.63-0.70）。

MFS中的结果也是如此。加入GHS评分后，多变量Cox回归模型对MFS的预测能力增强（c指数=0.69，95%CI 0.62-0.75 vs c指数=0.72，95%CI 0.65-0.79）。同样，当加入GHS时，CAPRA评分（c指数0.71 vs 0.69）和NCCN评分（c指数0.71 vs 0.68）对MFS的预测能力增强。

表2 不同预测模型对BRFS和MFS预测能力比较

DCA结果显示，与其他模型相比，多变量模型中加入GHS，在阈值范围内可以改善模型对BRFS的预测能力（图1）。此外，在CAPRA或NCCN分层系统中加入GHS评分，同样可以增加模型对BRFS的预测能力（阈值概率约70%，图2）。

图1 不同模型预测BRFS临床净效益的DCA分析

图2 CAPRA和NCCN评分中加入GHS后预测BRFS临床净效益的DCA分析

结论  

研究表明，EORTC GHS量表评估的术前基线总体HRQOL是局限性高危前列腺癌患者根治性前列腺切除术术前一项有价值且稳定的预后因素。基线HRQOL可以提高模型对预测BRFS和MFS的预后准确性。

参考文献

Westhofen T, Buchner A, Kasivisvanathan V, Lennartz S, Schlenker B, Becker A, Stief CG, Kretschmer A. The Added Value of Baseline Health-Related Quality of Life in Predicting Survival in High-Risk Prostate Cancer Patients Following Radical Prostatectomy. J Urol. 2022 Jul 5:101097JU0000000000002826. 

编辑：LR 审校：LR

执行：LR