악성 뇌교종은 예후가 매우 나쁜 질병으로 평균 생존 기간은 6개월에서 14개월 사이로 보고되어 있다. 따라서 악성 뇌교종을 가진 환자들에게는 정확한 예후 예측이 요구된다. 본 논문에서는 악성 뇌교종을 가진 환자의 예후와 연령을 동시에 예측하는 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 악성 뇌교종의 영상 특성을 효과적으로 파악할 수 있는 네 가지 자기공명영상인 T1, T1-contrast enhanced, T2, fluid-attenuated inversion recovery 영상을 입력 데이터로 이용하였다. 예후 예측에 가장 중요한 환자의 연령을 고려함으로써 신경망 모델의 예후 예측 성능이 높아질 것으로 기대된다. 학습된 모델을 검증 데이터에 적용한 결과 환자의 예후와 연령의 피어슨 상관계수가 각각 0.1748, 0.3056으로 나타난 것을 확인하였다.
Background: Components of the systemic inflammatory response, combined to form inflammation-based prognostic scores (mGPS, NLR, PLR, PI, PNI) have been associated with overall survival. The aim of the present study was to compare various prognostic factors including many previously established parameters and such systemic inflammation-based prognostic scores in a series of incurable stage IV colorectal cancer (CRC) patients. Materials and Methods: Patients (n=167) with stage IV CRC undergoing surgical procedures between 2005 and 2013 were enrolled. Preoperatively (7-30 days before surgery), routine laboratory examinations were performed on the same day. We calculated scores using these data and analyzed the association with cancer specific survival (CSS) statistically. Results: Univariate analysis revealed significant associations between CSS and WBC, albumin, CRP, CEA values, mGPS, PNI, and PI values among preoperative factors. On multivariate analysis, high mGPS and high CEA independently predicted shorter CSS (p=0.001 and p=0.018). A new scoring system was constructed using mGPS and CEA. When patients were separated into three categorized using this system, the new score accurately predicted CSS (p < 0.001). Conclusions: The present study indicates that a new scoring system, consisting of mGPS and CEA, is a simple and useful tool in predicting the survival of patients with incurable stage IV CRC, and should be included in the routine assessment of these patients for decision making of appropriate treatment.
Yu, Min;Men, Hai-Tao;Niu, Zhi-Min;Zhu, Yu-Xi;Tan, Ben-Xu;Li, Long-Hao;Jiang, Juan
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권14호
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pp.6123-6128
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2015
Background: The aim of this study was to analyze the prognostic implications of pretreatment circulating endothelial cells (CECs) and circulating endothelial progenitor cells (CEPCs) for the survival of patients with lung cancer. Materials and Methods: Relevant literature was identified using Medline and EMBASE. Patient clinical characteristics, overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) together with CEC and CEPC positive rates before treatment were extracted. STATA 12.0 was used for our analysis and assessment of publication bias. Results: A total of 13 articles (8 for CEC and 5 for CEPC, n=595 and n=244) were pooled for the global meta-analysis. The odds ratio (OR) for OS predicted by pretreatment CECs was 1.641 [0.967, 2.786], while the OR for PFS was 1.168 [0.649, 2.100]. The OR for OS predicted by pretreatment CEPCs was 12.673 [5.274, 30.450], while the OR for PFS was 4.930 [0.931, 26.096]. Subgroup analyses were conducted according to clinical staging. Odds ratio (OR) showed the high level of pretreatment CECs only correlated with the OS of patients with advanced lung cancer (stage III-IV). Conclusions: High counts of CECs seem to be associated only with worse 1-year OS in patients with lung cancer, while high level of pretreatment CEPCs correlate with both worse PFS and OS.
Akbar, Ali;Bhatti, Abu Bakar Hafeez;Khattak, Shahid;Syed, Aamir Ali;Kazmi, Ather Saeed;Jamshed, Aarif
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권15호
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pp.6339-6342
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2014
Background: The incidence of rectal cancer is increasing in younger age groups. Limited data is available regarding survival outcome in younger patients with conflicting results from western world. The goal of this study was to determine survival in patients with rectal cancer <30 years of age and compare it with their older counterparts in the Pakistani population. Materials and Methods: A retrospective chart review of patients operated for rectal adenocarcinoma between January 2005 and December 2010 was performed. Patients were divided into two groups, Group 1 aged ${\leq}30years$ and Group 2 aged >30years. Patient characteristics, surgical procedure, histopathological details and number of loco-regional and distant failures were compared. Expected 5 year survival was calculated using Kaplan Meier curves and significance was determined using the Log rank test. Results: There were 38 patients in group 1 and 144 in group 2. A significantly high number of younger patients presented with poorly differentiated histology (44.7% vs 9.7%) (p=0.0001) and advanced pathological stage (63.1% vs 38.1%) (p=0.04). Predicted overall 5 year survival was 38% versus 57% in groups I and II, respectively (p=0.05). Disease free survival was 37% versus 52% and was significantly different (p=0.007). Conclusions: Early onset rectal cancer is associated with poor pathological features and a worse outcome in Pakistani population.
Khan, Hafiz Mohammad Rafiqullah;Saxena, Anshul;Gabbidon, Kemesha;Stewart, Tiffanie Shauna-Jeanne;Bhatt, Chintan
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권9호
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pp.4049-4054
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2014
Background: Race and ethnicity are significant factors in predicting survival time of breast cancer patients. In this study, we applied advanced statistical methods to predict the survival of White non-Hispanic female breast cancer patients, who were diagnosed between the years 1973 and 2009 in the United States (U.S.). Materials and Methods: Demographic data from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database were used for the purpose of this study. Nine states were randomly selected from 12 U.S. cancer registries. A stratified random sampling method was used to select 2,000 female breast cancer patients from these nine states. We compared four types of advanced statistical probability models to identify the best-fit model for the White non-Hispanic female breast cancer survival data. Three model building criterion were used to measure and compare goodness of fit of the models. These include Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC). In addition, we used a novel Bayesian method and the Markov Chain Monte Carlo technique to determine the posterior density function of the parameters. After evaluating the model parameters, we selected the model having the lowest DIC value. Using this Bayesian method, we derived the predictive survival density for future survival time and its related inferences. Results: The analytical sample of White non-Hispanic women included 2,000 breast cancer cases from the SEER database (1973-2009). The majority of cases were married (55.2%), the mean age of diagnosis was 63.61 years (SD = 14.24) and the mean survival time was 84 months (SD = 35.01). After comparing the four statistical models, results suggested that the exponentiated Weibull model (DIC= 19818.220) was a better fit for White non-Hispanic females' breast cancer survival data. This model predicted the survival times (in months) for White non-Hispanic women after implementation of precise estimates of the model parameters. Conclusions: By using modern model building criteria, we determined that the data best fit the exponentiated Weibull model. We incorporated precise estimates of the parameter into the predictive model and evaluated the survival inference for the White non-Hispanic female population. This method of analysis will assist researchers in making scientific and clinical conclusions when assessing survival time of breast cancer patients.
Purpose: To determine prognostic significance of lymphovascular invasion (LVI) in prostate cancer patients who underwent adjuvant or salvage postoperative radiotherapy (PORT) after radical prostatectomy (RP) Materials and Methods: A total of 168 patients with prostate cancer received PORT after RP, with a follow-up of ≥12 months. Biochemical failure after PORT was defined as prostate-specific antigen (PSA) ≥0.2 ng/mL after PORT or initiation of androgen deprivation therapy (ADT) for increasing PSA levels regardless of the value. We analyzed the clinical outcomes including survivals, failure patterns, and prognostic factors affecting the outcomes. Results: In total, 120 patients (71.4%) received salvage PORT after PSA levels were >0.2 ng/mL or owing to clinical failure. The 5-year biochemical failure-free survival (BCFFS), clinical failure-free survival (CFFS), distant metastasis-free survival (DMFS), overall survival, and cause-specific survival rates were 78.3%, 94.3%, 95.0%, 95.8%, and 97.3%, respectively, during a follow-up range of 12-157 months (median: 64 months) after PORT. On multivariate analysis, PSA level of ≤1.0 ng/mL at the time of receiving PORT predicted favorable BCFFS, CFFS, and DMFS. LVI predicted worse CFFS (p = 0.004) and DMFS (p = 0.015). Concurrent and/or adjuvant ADT resulted in favorable prognosis for BCFFS (p < 0.001) and CFFS (p = 0.017). Conclusion: For patients with adverse pathologic findings, PORT should be initiated as early as possible after continence recovery after RP. Even after administering PORT, LVI was an unfavorable predictive factor, and further intensive adjuvant therapy should be considered for these patients.
A Superoxide Dismutase (SOD) gene from the obligate intracellular bacterium Orientia tsutsugamushi has been cloned by using the polymerase chain reaction with degenerate oligonucleotide primers corresponding to conserved regions of known SODs. Nucleotide sequencing revealed that the predicted amino acid sequence was significantly more homologous to known iron-containing SODs (FeSOD) than to manganese-containing SODs (MnSOD). Conserved regions in bacterial FeSOD could also be seen. Isolation of the oriential SOD gene may provide an opportunity to examine its role in the intracellular survival of this bacterium.
Lung cancer is a fatal disease, highlighting the importance of research on related topics, including surgery for lung cancer. However, systematic research analyzing surgery on a national scale is limited. This study aimed to investigate the research on lung cancer using nationwide data in South Korea and to analyze trends in lung cancer surgery, including its clinical implications. Published articles and data from the Korean National Health Insurance database were used. Although the incidence and mortality of lung cancer have been improving, it is predicted to be the most common and fatal type of cancer in South Korea in 2021. The number of surgical procedures for lung cancer is increasing, especially among women, those ≥76 years of age, residents of non-metropolitan cities, and middle-income patients. Lobectomy and sublobectomy, including segmentectomy, are increasingly common. However, the proportion of pneumonectomy relative to other procedures is not increasing. Surgery has shown a reasonable survival rate, especially after lobectomy, but survival remains poor in patients ≥76 years of age who undergo pneumonectomy. The frequency of lung cancer surgery is increasing concomitantly with various socioeconomic changes. Lobectomy has become increasingly common, and the clinical results of surgery are satisfactory. Further research on the changing composition of surgical candidates is required.
Purpose: This study aimed to identify prognostic factors for patients with distant lymph node-involved gastric cancer (GC) using a machine learning algorithm, a method that offers considerable advantages and new prospects for high-dimensional biomedical data exploration. Materials and Methods: This study employed 79 features of clinical pathology, laboratory tests, and therapeutic details from 289 GC patients whose distant lymphadenopathy was presented as the first episode of recurrence or metastasis. Outcomes were measured as any-cause death events and survival months after distant lymph node metastasis. A prediction model was built based on possible outcome predictors using a random survival forest algorithm and confirmed by 5×5 nested cross-validation. The effects of single variables were interpreted using partial dependence plots. A contour plot was used to visually represent survival prediction based on 2 predictive features. Results: The median survival time of patients with GC with distant nodal metastasis was 9.2 months. The optimal model incorporated the prealbumin level and the prothrombin time (PT), and yielded a prediction error of 0.353. The inclusion of other variables resulted in poorer model performance. Patients with higher serum prealbumin levels or shorter PTs had a significantly better prognosis. The predicted one-year survival rate was stratified and illustrated as a contour plot based on the combined effect the prealbumin level and the PT. Conclusions: Machine learning is useful for identifying the important determinants of cancer survival using high-dimensional datasets. The prealbumin level and the PT on distant lymph node metastasis are the 2 most crucial factors in predicting the subsequent survival time of advanced GC.
서해안에서 사육시스템 종류에 따른 참전복 치패의 성장과 생존율을 구명하기 위해서 2001년 6월부터 8월까지 연구하였다. 참전복 치패의 일간 성장률은 정체식 수조에서 $148.6{\pm}48.96\;{\mu}m$로 가장 높게 나타났으며, 살수식 수조에서 $95.3{\pm}21.45\;{\mu}$로 가장 낮게 나타났다. 생존율은 살수식 수조보다 회전식 수조에서 높게 나타나 유의한 차이를 나타냈으며(P<0.05), 회전식 수조에서는 50.0%의 높은 생존율을 보인 반면, 정체식 수조에서 38.3%로 가장 낮았다. 본 연구결과는 회전식 수조에서 치패의 성장과 생존율이 가장 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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