应用COX比例风险模型对大肠癌切除术后预后影响因素的分析

【摘要】 目的 探讨大肠癌手术切除后预后影响因素。方法 对523例非手术死亡的大肠癌手术切除后患者进行研究。选择11个可能对大肠癌术后产生影响的特征性因素，通过计算机COX比例风险模型，利用累计生存率对大肠癌预后进行多因素分析。结果 5年随访率为92.5%。全组3年生存率为57.2%，5年生存率为42.7%。结果表明，影响预后的主要因素是淋巴结转移、Duke’s分期、肿瘤侵袭深度、肿瘤长径和组织类型（P＜0.0001）。结论 大肠癌的淋巴结转移状况是手术切除术后影响预后的最重要因素，要提高生存率必须加强区域淋巴结的处理。

【关键词】 大肠肿瘤 生存率分析 COX风险分析模型 预后

　　0 引言
　　
　　手术切除术是目前治疗大肠癌的首选方法，许多因素可能对根治术后的生存时间产生影响。为此，我们以523例大肠癌根治术的随访资料，通过计算机COX比例风险模型，利用累计生存率，对影响大肠癌切除术后预后的主要因素进行了统计分析。

　　1 资料与方法

　　1.1 临床资料 1990～1995年间，某三级甲等肿瘤医院具有完整记录资料、非手术死亡、术后未发生并发症的大肠癌手术患者523例。其中男性342例，女性181例；年龄＜40岁140例，40～59岁182例，≥60岁201例，中位年龄57.12岁。

　　1.2 统计方法 根据中国常见恶性肿瘤诊治规范[1]及临床观察结果，选择了11个可能对大肠癌术后产生影响的特征性因素，将各因子有关资料进行编码，见表1。将全部资料输入计算机，生存时间以月计算，以手术日至末次随访所获得的截尾时间为准，死于它病归失访。统计分析包括单因素分析、COX比例风险模型多因素分析。计算累计生存率，所有数据均采用SAS8.1软件系统进行统计分析，以P＜0.05为有统计学意义。

　　2 结果

　　2.1 生存率 523例大肠癌患者切除术后1年生存率为85.9%，3年生存率为54.9%，5年生存率为42.7%。

　　2.2 影响预后的单因素分析 肿瘤侵袭深度、Ducks’分期、肿瘤长径、残端情况、组织类型、淋巴结转移数对预后有影响，统计学上有显著性意义（P＜0.01）；而性别、年龄、肿瘤部位、切缘长度和术前放疗对预后的影响没有统计学意义（P＞0.05，见表2）。

　　表1 影响大肠癌切除术后预后的因素（略）

　　表2 523例大肠癌患者手术切除后影响预后的单因素分析（略）

　　2.3 影响预后的COX模型多因素分析 将各变量通过COX模型进行多因素分析，得出和预后有关的因素为：淋巴结转移数、Duke’s分期、肿瘤侵袭深度、肿瘤长径和组织类型（P＜0.0001，见表3）。

　　表3 COX模型回归变量表（略）

　　总χ2=102.37，ν=5，P＜0.0001

　　3 讨论
　　
　　在我国，大肠癌的发病率呈逐年上升趋势。尽管应用了扩大根治术，但大肠癌的术后5年生存率始终徘徊在50%左右[1]，本研究5年生存率42.7%，略低于平均水平。综合国内外学者对大肠癌切除术后患者的预后进行单因素分析结果，有显著性影响的预后因素主要包括淋巴结转移、侵袭深度、肿瘤长度及是否有残端癌等[2，3]。关于多因素研究，国内外报道较少。我们对523例大肠癌切除术后病例进行研究，结果表明，影响预后的主要因素是淋巴结转移、Duke’s分期、肿瘤侵袭深度、肿瘤长径和组织类型（P＜0.0001），其中淋巴结转移为最重要的因素，与文献报道一致[4，5]。因此，要提高大肠癌切除术后5年的生存率，必须加强区域淋巴结的处理。
　　
　　本组523例为大肠癌病例，5年随访率为91.9%，资料可靠性高，采用COX比例风险模型进行多因素分析，有效地控制了混杂因素和处理结尾数据，而且定量分析了观察指标的作用强度和方向，这些是单因素分析和其他多因素分析方法是难以解决的，其结论更符合实际客观情况，为判断预后、指导治疗提供了可靠的依据。

　　［1］ 汤钊猷. 现代肿瘤学［M］. 上海: 上海医科大学出版社， 1993. 539540.

　　[2] 秦海霞，南克俊，杨光. 老年大肠癌生存分析［J］. 现代肿瘤医学，2003，11（5）：357359.

　　[3] Galindo Gallego M，Fernandez Acenero MJ，Sanz Ortega J， et al. Vascular enueration as a prognsticator for colorectal carcinoma[J].Eur J Cancer，2000，36（1）：5560.

　　[4] 江波，郄彦凤，郭红霞，等. 大肠癌生存时间与相关因素的COX回归分析［J］. 中华流行病学杂志，2002，23（2）：157.

　　[5] Massacesi C， Norman A， Price T， et al. A clinical nomogram for predicting longterm survival in advanced colorectal cancer[J]. Eur J Cancer， 2000， 36(16)：20442052.