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저자정보
저널정보
대한암학회 Cancer Research and Treatment Cancer Research and Treatment 제49권 제4호
발행연도
2017.1
수록면
1,127 - 1,139 (13page)

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Purpose Metastatic biliary tract cancer (mBTC) has a dismal prognosis. In this study, an independent dataset of patients with mBTC was used to implement and validate a routine clinico-laboratory parameter-based scoring model for risk group identification. Materials and Methods From September 2006 to February 2015, 482 patients with mBTC were assigned randomly (ratio, 7:3) into investigational (n=340) and validation datasets (n=142). The continuous variables were dichotomized using a normal range or the best cutoff values determined using the Contal and O'Quigley statistical methods. Following a Cox’s proportional hazard model, the scoring model was derived by summing the rounded chi-square scores for the factors identified by multivariate analysis. Results The performance status (Eastern Cooperative Oncology Group 3-4), hypoalbuminemia (< 3.4 mg/dL), carcinoembryonic antigen ( 9 ng/mL), neutrophil-to-lymphocyte ratio ( 3.0), and carbohydrate antigen 19-9 ( 120 U/mL) were identified as independent prognosticators (Harrell’s C index, 0.682; integrated area under the curve, 0.653). Survival was clearly correlated with the risk groups (low, intermediate, and high, 14.0, 7.3, and 2.3 months, respectively; p < 0.001). The prognosis was also discriminative in the validation data set (median survival, 16.7, 7.5, and 1.9 months, respectively; p < 0.001). Chemotherapy did not offer any survival benefits for high-risk patients. Conclusion These proposed prognostic criteria for mBTC can facilitate accurate patient risk stratification and treatment-related decision-making.
#Biliary tract neoplasms #Prognosis #Scoring model #Survival #Validation #Drug therapy

목차

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참고문헌 (25)

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Bridgewater J / 2016 / Prognostic factors for progression-free and overall survival in advanced biliary tract cancer / Ann Oncol 27 : 134 ~ 140 google schola Chambless LE / 2006 / Estimation of time-dependent area under the ROC curve for long-term risk prediction / Stat Med 25 : 3474 ~ 3486 google schola Contal C / 1999 / An application of changepoint methods in studying the effect of age on survival in breast cancer / Comput Stat Data Anal 30 : 253 ~ 270 google schola Gupta D / 2010 / Pretreatment serum albumin as a predictor of cancer survival : a systematic review of the epidemiological literature / Nutr J 9 : 69 ~ google schola Harrell FE Jr / 1985 / Regression models for prognostic prediction : advantages, problems, and suggested solutions / Cancer Treat Rep 69 : 1071 ~ 1077 google schola

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