Development and Validation of a Prediction Model for Organ-Specific Recurrences After Curative Resection of Colon Cancer.
Aged
Colectomy
Colonic Neoplasms
/ pathology
Early Detection of Cancer
/ methods
Female
Follow-Up Studies
Humans
Japan
/ epidemiology
Liver Neoplasms
/ diagnosis
Lung Neoplasms
/ diagnosis
Male
Middle Aged
Neoplasm Metastasis
Neoplasm Recurrence, Local
/ diagnosis
Neoplasm Staging
/ methods
Postoperative Period
Predictive Value of Tests
Retrospective Studies
Tomography, X-Ray Computed
/ methods
Journal
Diseases of the colon and rectum
ISSN: 1530-0358
Titre abrégé: Dis Colon Rectum
Pays: United States
ID NLM: 0372764
Informations de publication
Date de publication:
09 2019
09 2019
Historique:
pubmed:
19
7
2019
medline:
26
11
2019
entrez:
19
7
2019
Statut:
ppublish
Résumé
Early detection of postoperative recurrence is beneficial for patients with cancer; however, optimal surveillance remains an issue. To optimize the follow-up plan, the estimation of an individual patient's risk of recurrence is indispensable. This study aimed to establish a statistical model for predicting the risk of organ-specific recurrence after curative resection of colon cancer. This was a retrospective cohort study at a tertiary referral hospital. This study included 1720 patients with colon cancer treated at the University of Tokyo Hospital between 1997 and 2015. Data were retrospectively retrieved from patient medical charts. The risk score was developed using a competing risk model in a derivation cohort (973 patients treated in 1997-2009) and then validated in a validation cohort (747 patients treated in 2010-2015). Patients who underwent curative resection for stage I to III colon cancer were included. The prediction of the incidence of postoperative liver and lung metastasis of colon cancer was measured. The factors selected for the prediction model for liver metastasis included differentiation, T category, venous invasion, N category, and preoperative CEA level. The model for lung metastasis included sex, lymphatic invasion, venous invasion, N category, preoperative CEA level, and malignant bowel obstruction. During external validation, the area under the curve at 60 months was 0.78 (95% CI, 0.71-0.84) for liver metastasis and 0.72 (95% CI, 0.64-0.81) for lung metastasis. The generalizability of the model to different healthcare settings remains to be elucidated. We developed a prediction model to estimate the risk of recurrence in the liver and lung after curative resection of colon cancer, which demonstrated good discrimination ability in the external validation cohort. Our model can aid clinicians and patients in customizing postoperative surveillance according to an individual patient's risk of organ-specific recurrence. See Video Abstract at http://links.lww.com/DCR/A977. DESARROLLO Y VALIDACIÓN DE UN MODELO DE PREDICCIÓN PARA RECURRENCIAS ESPECÍFICAS DESPUÉS DE RESECCIÓN CURATIVA DE UN CÁNCER DE COLON: La detección temprana de una recidiva postoperatoria es beneficiosa para los pacientes afectados de cáncer. Sin embargo, la mejor vigilancia sigue siendo un problema. Para optimizar el plan de seguimiento, la estimación del riesgo individual de recurrencia de un paciente es indispensable. Establecer un modelo estadístico para predecir el riesgo de recurrencia en un organo específico luego de la resección curativa de un cáncer de colon. DISEÑO:: Estudio retrospectivo de cohortes en un hospital de referencia terciaria. Este estudio incluyó 1720 pacientes con cáncer de colon tratados en el Hospital de la Universidad de Tokio entre 1997 y 2015. Los datos se recuperaron retrospectivamente de las historias clinicas de los pacientes. La puntuación de riesgo fué desarrollada utilizando un modelo de riesgo competitivo en cohortes de derivación (973 pacientes tratados en 1997-2009) y luego se lo validó en cohortes de validación (747 pacientes tratados en 2010-2015). Todos aquellos casos que se sometieron a una resección curativa de cáncer de colon en estadio I-III RESULTADOS PRINCIPLES:: La predicción de la incidencia de metástasis hepáticas y pulmonares postoperatorias del cáncer de colon. Los factores seleccionados para el modelo de predicción de metástasis hepáticas incluyeron diferenciación tumoral, categoría T, invasión venosa, categoría N y nivel de antígeno carcinoembrionario preoperatorio. El modelo de predicción de metástasis pulmonar incluyó el sexo del paciente, la invasión linfática, la invasión venosa, la categoría N, el nivel de antígeno carcinoembrionario preoperatorio y la obstrucción intestinal maligna. Durante la validación externa, el área inferior de la curva a 60 meses fue de 0,78 (intervalo de confianza del 95%: 0,71 a 0,84) para las metástasis hepáticas y de 0,72 (intervalo de confianza del 95%: 0,64 a 0,81) para las metástasis pulmonares. La generalización del presente modelo a diferentes entornos de atención en salud aún no ha podido ser dilucidado. Desarrollamos un modelo de predicción para estimar el riesgo de recurrencia en el hígado y el pulmón después de resección curativa de cáncer de colon, éste modelo demostró una buena capacidad de discriminación en las cohortes de validación externa. El modelo puede ayudar a médicos y pacientes a personalizar la vigilancia postoperatoria de acuerdo con el riesgo individual de recurrencia específica en un órgano específico. Vea el Resumen del Video en http://links.lww.com/DCR/A977.
Sections du résumé
BACKGROUND
Early detection of postoperative recurrence is beneficial for patients with cancer; however, optimal surveillance remains an issue. To optimize the follow-up plan, the estimation of an individual patient's risk of recurrence is indispensable.
OBJECTIVE
This study aimed to establish a statistical model for predicting the risk of organ-specific recurrence after curative resection of colon cancer.
DESIGN
This was a retrospective cohort study at a tertiary referral hospital.
SETTINGS
This study included 1720 patients with colon cancer treated at the University of Tokyo Hospital between 1997 and 2015. Data were retrospectively retrieved from patient medical charts. The risk score was developed using a competing risk model in a derivation cohort (973 patients treated in 1997-2009) and then validated in a validation cohort (747 patients treated in 2010-2015).
PATIENTS
Patients who underwent curative resection for stage I to III colon cancer were included.
MAIN OUTCOME MEASURES
The prediction of the incidence of postoperative liver and lung metastasis of colon cancer was measured.
RESULTS
The factors selected for the prediction model for liver metastasis included differentiation, T category, venous invasion, N category, and preoperative CEA level. The model for lung metastasis included sex, lymphatic invasion, venous invasion, N category, preoperative CEA level, and malignant bowel obstruction. During external validation, the area under the curve at 60 months was 0.78 (95% CI, 0.71-0.84) for liver metastasis and 0.72 (95% CI, 0.64-0.81) for lung metastasis.
LIMITATIONS
The generalizability of the model to different healthcare settings remains to be elucidated.
CONCLUSIONS
We developed a prediction model to estimate the risk of recurrence in the liver and lung after curative resection of colon cancer, which demonstrated good discrimination ability in the external validation cohort. Our model can aid clinicians and patients in customizing postoperative surveillance according to an individual patient's risk of organ-specific recurrence. See Video Abstract at http://links.lww.com/DCR/A977. DESARROLLO Y VALIDACIÓN DE UN MODELO DE PREDICCIÓN PARA RECURRENCIAS ESPECÍFICAS DESPUÉS DE RESECCIÓN CURATIVA DE UN CÁNCER DE COLON: La detección temprana de una recidiva postoperatoria es beneficiosa para los pacientes afectados de cáncer. Sin embargo, la mejor vigilancia sigue siendo un problema. Para optimizar el plan de seguimiento, la estimación del riesgo individual de recurrencia de un paciente es indispensable.
OBJETIVO
Establecer un modelo estadístico para predecir el riesgo de recurrencia en un organo específico luego de la resección curativa de un cáncer de colon. DISEÑO:: Estudio retrospectivo de cohortes en un hospital de referencia terciaria.
AJUSTES
Este estudio incluyó 1720 pacientes con cáncer de colon tratados en el Hospital de la Universidad de Tokio entre 1997 y 2015. Los datos se recuperaron retrospectivamente de las historias clinicas de los pacientes. La puntuación de riesgo fué desarrollada utilizando un modelo de riesgo competitivo en cohortes de derivación (973 pacientes tratados en 1997-2009) y luego se lo validó en cohortes de validación (747 pacientes tratados en 2010-2015).
PACIENTES
Todos aquellos casos que se sometieron a una resección curativa de cáncer de colon en estadio I-III RESULTADOS PRINCIPLES:: La predicción de la incidencia de metástasis hepáticas y pulmonares postoperatorias del cáncer de colon.
RESULTADOS
Los factores seleccionados para el modelo de predicción de metástasis hepáticas incluyeron diferenciación tumoral, categoría T, invasión venosa, categoría N y nivel de antígeno carcinoembrionario preoperatorio. El modelo de predicción de metástasis pulmonar incluyó el sexo del paciente, la invasión linfática, la invasión venosa, la categoría N, el nivel de antígeno carcinoembrionario preoperatorio y la obstrucción intestinal maligna. Durante la validación externa, el área inferior de la curva a 60 meses fue de 0,78 (intervalo de confianza del 95%: 0,71 a 0,84) para las metástasis hepáticas y de 0,72 (intervalo de confianza del 95%: 0,64 a 0,81) para las metástasis pulmonares.
LIMITACIONES
La generalización del presente modelo a diferentes entornos de atención en salud aún no ha podido ser dilucidado.
CONCLUSIONES
Desarrollamos un modelo de predicción para estimar el riesgo de recurrencia en el hígado y el pulmón después de resección curativa de cáncer de colon, éste modelo demostró una buena capacidad de discriminación en las cohortes de validación externa. El modelo puede ayudar a médicos y pacientes a personalizar la vigilancia postoperatoria de acuerdo con el riesgo individual de recurrencia específica en un órgano específico. Vea el Resumen del Video en http://links.lww.com/DCR/A977.
Identifiants
pubmed: 31318776
doi: 10.1097/DCR.0000000000001430
doi:
Types de publication
Journal Article
Video-Audio Media
Langues
eng
Sous-ensembles de citation
IM