Name: Nomograma de risco competitivo para prever a sobrevida específica do câncer em pacientes com câncer colorretal primário múltiplo após cirurgia (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-09-27T15:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 46 s
Description: Aprenda a desenvolver um nomograma de risco competitivo para prever a sobrevida específica do câncer em pacientes com câncer colorretal primário múltiplo após cirurgia. Este método auxilia na tomada de decisões clínicas.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<meta charset="utf8"></head><body>Desenvolvimento de Nomograma para Predição de Sobrevida em Pacientes com MPCC

<ol><li>Bray, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global+cancer+statistics+2022%3A+GLOBOCAN+estimates+of+incidence+and+mortality+worldwide+for+36+cancers+in+185+countries%5BTitle%5D)+AND+%22CA+Cancer+J+Clin%22%5BJournal%5D)">Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries.</a> CA Cancer J Clin. 74 (3), 229-263 (2024).</li>
<li>Derwinger, K., Gustavsson, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+study+of+aspects+on+gender+and+prognosis+in+synchronous+colorectal+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Med+Insights+Oncol%22%5BJournal%5D)">A study of aspects on gender and prognosis in synchronous colorectal cancer.</a> Clin Med Insights Oncol. 5, 259-264 (2011).</li>
<li>Chin, C. C., Kuo, Y. H., Chiang, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synchronous+colorectal+carcinoma%3A+predisposing+factors+and+characteristics%5BTitle%5D)+AND+%22Colorectal+Dis%22%5BJournal%5D)">Synchronous colorectal carcinoma: predisposing factors and characteristics.</a> Colorectal Dis. 21 (4), 432-440 (2019).</li>
<li>Nikoloudis, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synchronous+colorectal+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Tech+Coloproctol%22%5BJournal%5D)">Synchronous colorectal cancer.</a> Tech Coloproctol. 8 (Suppl 1), s177-s179 (2004).</li>
<li>Huang, C. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synchronous+and+metachronous+colorectal+cancers%3A+Distinct+disease+entities+or+different+disease+courses%5BTitle%5D)+AND+%22Hepatogastroenterology%22%5BJournal%5D)">Synchronous and metachronous colorectal cancers: Distinct disease entities or different disease courses.</a> Hepatogastroenterology. 62 (140), 838-842 (2015).</li>
<li>He, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognosis+of+synchronous+colorectal+carcinoma+compared+to+solitary+colorectal+carcinoma%3A+a+matched+pair+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Gastroenterol+Hepatol%22%5BJournal%5D)">Prognosis of synchronous colorectal carcinoma compared to solitary colorectal carcinoma: a matched pair analysis.</a> Eur J Gastroenterol Hepatol. 31 (12), 1489-1495 (2019).</li>
<li>Ranstam, J., Cook, J. A., Collins, G. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+prediction+models%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Surg%22%5BJournal%5D)">Clinical prediction models.</a> Br J Surg. 103 (13), 1886(2016).</li>
<li>Smith, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+prognostic+models+to+predict+the+occurrence+of+colorectal+cancer+in+asymptomatic+individuals%3A+a+systematic+literature+review+and+external+validation+in+the+EPIC+and+UK+Biobank+prospective+cohort+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Gut%22%5BJournal%5D)">Comparison of prognostic models to predict the occurrence of colorectal cancer in asymptomatic individuals: a systematic literature review and external validation in the EPIC and UK Biobank prospective cohort studies.</a> Gut. 68 (4), 672-683 (2019).</li>
<li>Iasonos, A., Schrag, D., Raj, G. V., Panageas, K. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+to+build+and+interpret+a+nomogram+for+cancer+prognosis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">How to build and interpret a nomogram for cancer prognosis.</a> J Clin Oncol. 26 (8), 1364-1370 (2008).</li>
<li>Conroy, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Five-year+outcomes+of+FOLFIRINOX+vs+Gemcitabine+as+adjuvant+therapy+for+pancreatic+cancer%3A+A+randomized+clinical+trial%5BTitle%5D)+AND+%22JAMA+Oncol%22%5BJournal%5D)">Five-year outcomes of FOLFIRINOX vs Gemcitabine as adjuvant therapy for pancreatic cancer: A randomized clinical trial.</a> JAMA Oncol. 8 (11), 1571-1578 (2022).</li>
<li>Zhong, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impact+of+lung+metastasis+versus+metastasis+of+bone%2C+brain%2C+or+liver+on+overall+survival+and+thyroid+cancer-specific+survival+of+thyroid+cancer+patients%3A+A+population-based+study%5BTitle%5D)+AND+%22Cancers%22%5BJournal%5D)">Impact of lung metastasis versus metastasis of bone, brain, or liver on overall survival and thyroid cancer-specific survival of thyroid cancer patients: A population-based study.</a> Cancers. 14 (13), 3133(2022).</li>
<li>Xu, Y., Wang, X., Huang, Y., Ye, D., Chi, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+LASSO-based+survival+prediction+model+for+patients+with+synchronous+colorectal+carcinomas+based+on+SEER%5BTitle%5D)+AND+%22Transl+Cancer+Res%22%5BJournal%5D)">A LASSO-based survival prediction model for patients with synchronous colorectal carcinomas based on SEER.</a> Transl Cancer Res. 11 (8), 2795-2809 (2022).</li>
<li>Zhang, X., Zhao, L., Hu, Y., Deng, K., Ren, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+risk+prediction+nomogram+for+early+death+in+patients+with+resected+synchronous+multiple+primary+colorectal+cancer+based+on+the+SEER+database%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Colorectal+Dis%22%5BJournal%5D)">A novel risk prediction nomogram for early death in patients with resected synchronous multiple primary colorectal cancer based on the SEER database.</a> Int J Colorectal Dis. 38 (1), 130(2023).</li>
<li>Zhang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Developing+prognostic+nomograms+to+predict+overall+survival+and+cancer-specific+survival+in+synchronous+multiple+primary+colorectal+cancer+based+on+the+SEER+database%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cancer+Res+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">Developing prognostic nomograms to predict overall survival and cancer-specific survival in synchronous multiple primary colorectal cancer based on the SEER database.</a> J Cancer Res Clin Oncol. 149 (15), 14057-14070 (2023).</li>
<li>Austin, P. C., Lee, D. S., Fine, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Introduction+to+the+analysis+of+survival+data+in+the+presence+of+competing+risks%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">Introduction to the analysis of survival data in the presence of competing risks.</a> Circulation. 133 (6), 601-609 (2016).</li>
<li>Lau, B., Cole, S. R., Gange, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Competing+risk+regression+models+for+epidemiologic+data%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Epidemiol%22%5BJournal%5D)">Competing risk regression models for epidemiologic data.</a> Am J Epidemiol. 170 (2), 244-256 (2009).</li>
<li>Nolan, E. K., Chen, H. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comparison+of+the+Cox+model+to+the+Fine-Gray+model+for+survival+analyses+of+re-fracture+rates%5BTitle%5D)+AND+%22Arch+Osteoporos%22%5BJournal%5D)">A comparison of the Cox model to the Fine-Gray model for survival analyses of re-fracture rates.</a> Arch Osteoporos. 15 (1), 86(2020).</li>
<li>Park, S. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nomogram%3A+An+analogue+tool+to+deliver+digital+knowledge%5BTitle%5D)+AND+%22J+Thorac+Cardiovasc+Surg%22%5BJournal%5D)">Nomogram: An analogue tool to deliver digital knowledge.</a> J Thorac Cardiovasc Surg. 155 (4), 1793(2018).</li>
<li>Balachandran, V. P., Gonen, M., Smith, J. J., DeMatteo, R. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nomograms+in+oncology%3A+more+than+meets+the+eye%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet+Oncol%22%5BJournal%5D)">Nomograms in oncology: more than meets the eye.</a> Lancet Oncol. 16 (4), e173-e180 (2015).</li>
<li>Liang, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+and+validation+of+a+nomogram+for+predicting+survival+in+patients+with+resected+non-small-cell+lung+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22J+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">Development and validation of a nomogram for predicting survival in patients with resected non-small-cell lung cancer.</a> J Clin Oncol. 33 (8), 861-869 (2015).</li>
<li>Chen, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+postoperative+peritoneal+metastasis+in+gastric+cancer+with+serosal+invasion+using+a+collagen+nomogram%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Predicting postoperative peritoneal metastasis in gastric cancer with serosal invasion using a collagen nomogram.</a> Nat Commun. 12 (1), 179(2021).</li>
<li>Niu, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+prognostic+nomogram+for+patients+with+newly+diagnosed+adult+thalamic+glioma+in+a+surgical+cohort%5BTitle%5D)+AND+%22Neuro+Oncol%22%5BJournal%5D)">A prognostic nomogram for patients with newly diagnosed adult thalamic glioma in a surgical cohort.</a> Neuro Oncol. 23 (2), 337-338 (2021).</li>
<li>Luo, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+left-+and+right-sided+colorectal+cancer+to+explore+prognostic+signatures+related+to+pyroptosis%5BTitle%5D)+AND+%22Heliyon%22%5BJournal%5D)">Comparison of left- and right-sided colorectal cancer to explore prognostic signatures related to pyroptosis.</a> Heliyon. 10 (7), e28091(2024).</li>
<li>Keum, N., Giovannucci, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global+burden+of+colorectal+cancer%3A+emerging+trends%2C+risk+factors+and+prevention+strategies%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Gastroenterol+Hepatol%22%5BJournal%5D)">Global burden of colorectal cancer: emerging trends, risk factors and prevention strategies.</a> Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 16 (12), 713-732 (2019).</li>
<li>Foster, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Oestrogen+and+colorectal+cancer%3A+mechanisms+and+controversies%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Colorectal+Dis%22%5BJournal%5D)">Oestrogen and colorectal cancer: mechanisms and controversies.</a> Int J Colorectal Dis. 28 (6), 737-749 (2013).</li>
<li>Wang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Male-biased+gut+microbiome+and+metabolites+aggravate+colorectal+cancer+development%5BTitle%5D)+AND+%22Adv+Sci%22%5BJournal%5D)">Male-biased gut microbiome and metabolites aggravate colorectal cancer development.</a> Adv Sci. 10 (25), e2206238(2023).</li>
<li>Krämer, H. U., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Type+2+diabetes+mellitus+and+gender-specific+risk+for+colorectal+neoplasia%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Epidemiol%22%5BJournal%5D)">Type 2 diabetes mellitus and gender-specific risk for colorectal neoplasia.</a> Eur J Epidemiol. 27 (5), 341-347 (2012).</li>
<li>Aigner, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gender-+and+site-specific+differences+of+colorectal+neoplasia+relate+to+vitamin+D%5BTitle%5D)+AND+%22Aliment+Pharmacol+Ther%22%5BJournal%5D)">Gender- and site-specific differences of colorectal neoplasia relate to vitamin D.</a> Aliment Pharmacol Ther. 40 (11-12), 1341-1348 (2014).</li>
<li>Dai, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Does+tumor+size+have+its+prognostic+role+in+colorectal+cancer%3F+Re-evaluating+its+value+in+colorectal+adenocarcinoma+with+different+macroscopic+growth+pattern%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Surg%22%5BJournal%5D)">Does tumor size have its prognostic role in colorectal cancer? Re-evaluating its value in colorectal adenocarcinoma with different macroscopic growth pattern.</a> Int J Surg. 45, 105-112 (2017).</li>
<li>Rössler, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumor+size%2C+tumor+location%2C+and+antitumor+inflammatory+response+are+associated+with+lymph+node+size+in+colorectal+cancer+patients%5BTitle%5D)+AND+%22Mod+Pathol%22%5BJournal%5D)">Tumor size, tumor location, and antitumor inflammatory response are associated with lymph node size in colorectal cancer patients.</a> Mod Pathol. 30 (6), 897-904 (2017).</li>
<li>Zhang, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognostic+impact+of+tumor+size+on+patients+with+metastatic+colorectal+cancer%3A+a+large+SEER-based+retrospective+cohort+study%5BTitle%5D)+AND+%22Updates+Surg%22%5BJournal%5D)">Prognostic impact of tumor size on patients with metastatic colorectal cancer: a large SEER-based retrospective cohort study.</a> Updates Surg. 75 (5), 1135-1147 (2023).</li>
<li>Greene, F. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TNM%3A+our+language+of+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22CA+Cancer+J+Clin%22%5BJournal%5D)">TNM: our language of cancer.</a> CA Cancer J Clin. 54 (3), 129-130 (2004).</li>
<li>Ueno, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimal+colorectal+cancer+staging+criteria+in+TNM+classification%5BTitle%5D)+AND+%22J+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">Optimal colorectal cancer staging criteria in TNM classification.</a> J Clin Oncol. 30 (13), 1519-1526 (2012).</li>
<li>Yahagi, M., Okabayashi, K., Hasegawa, H., Tsuruta, M., Kitagawa, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+worse+prognosis+of+right-sided+compared+with+left-sided+colon+cancers%3A+a+systematic+review+and+meta-analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Gastrointest+Surg%22%5BJournal%5D)">The worse prognosis of right-sided compared with left-sided colon cancers: a systematic review and meta-analysis.</a> J Gastrointest Surg. 20 (3), 648-655 (2016).</li>
<li>Holch, J. W., Ricard, I., Stintzing, S., Modest, D. P., Heinemann, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+relevance+of+primary+tumour+location+in+patients+with+metastatic+colorectal+cancer%3A+A+meta-analysis+of+first-line+clinical+trials%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Cancer%22%5BJournal%5D)">The relevance of primary tumour location in patients with metastatic colorectal cancer: A meta-analysis of first-line clinical trials.</a> Eur J Cancer. 70, 87-98 (2017).</li>
<li>Petrelli, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognostic+survival+associated+with+left-sided+vs+right-sided+colon+cancer%3A+A+systematic+review+and+meta-analysis%5BTitle%5D)+AND+%22JAMA+Oncol%22%5BJournal%5D)">Prognostic survival associated with left-sided vs right-sided colon cancer: A systematic review and meta-analysis.</a> JAMA Oncol. 3 (2), 211-219 (2017).</li>
<li>Zheng, C., Jiang, F., Lin, H., Li, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+characteristics+and+prognosis+of+different+primary+tumor+location+in+colorectal+cancer%3A+a+population-based+cohort+study%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Transl+Oncol%22%5BJournal%5D)">Clinical characteristics and prognosis of different primary tumor location in colorectal cancer: a population-based cohort study.</a> Clin Transl Oncol. 21 (11), 1524-1531 (2019).</li>
<li>Karim, S., Brennan, K., Nanji, S., Berry, S. R., Booth, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Association+between+prognosis+and+tumor+laterality+in+early-stage+colon+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22JAMA+Oncol%22%5BJournal%5D)">Association between prognosis and tumor laterality in early-stage colon cancer.</a> JAMA Oncol. 3 (10), 1386-1392 (2017).</li>
<li>Lindberg, L. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Risk+of+multiple+colorectal+cancer+development+depends+on+age+and+subgroup+in+individuals+with+hereditary+predisposition%5BTitle%5D)+AND+%22Fam+Cancer%22%5BJournal%5D)">Risk of multiple colorectal cancer development depends on age and subgroup in individuals with hereditary predisposition.</a> Fam Cancer. 18 (2), 183-191 (2019).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>pacote forestplot</td><td>CRAN (Comprehensive R Archive Network)</td><td>gráfico florestal 3.1.3</td><td>Um gráfico de floresta que permite vários intervalos de confiança por linha, fontes personalizadas para cada elemento de texto, intervalos de confiança personalizados, texto misturado com expressões e muito mais.</td></tr><tr><td>pacote ggprism</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>ggprism 1.0.5</td><td>O pacote ggprism fornece vários temas, paletas e outras funções úteis para personalizar ggplots e dar-lhes o ' Prisma GraphPad' olhar.</td></tr><tr><td>pacote ggscidca</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>pacote ggscidca</td><td>&nbsp; O pacote 'ggscidca' adiciona barras coloridas de relevância discriminante à curva de decisão tradicional. Praticidade e estética aprimoradas.&nbsp;</td></tr><tr><td>Pacote ggsurvfit</td><td>Rede de Arquivos R Abrangente (CRAN)</td><td>ggsurvfit 1.1.0</td><td>O pacote ggsurvfit facilita a criação de figuras resumidas de tempo até o evento (também conhecido como sobrevivência) com ggplot2. O código conciso e modular cria imagens prontas para publicação ou compartilhamento.</td></tr><tr><td>Pacote gtsummary</td><td>Rede Abrangente de Arquivos do R (CRAN)</td><td>gtsummary 2.0.0</td><td>O pacote gtsummary fornece uma maneira elegante e flexível de criar tabelas analíticas e de resumo prontas para publicação usando a linguagem de programação R. O pacote {gtsummary} resume conjuntos de dados, modelos de regressão e muito mais, usando padrões sensatos com recursos altamente personalizáveis.</td></tr><tr><td>Pacote QHScrnomo</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>QHScrnomo 3.0.1</td><td>O objetivo do QHScrnomo é fornecer funcionalidade para construir nomogramas no contexto da análise de tempo até o evento (sobrevivência) na presença de riscos concorrentes. Ele também contém funções para criar, validar e resumir esses modelos.</td></tr><tr><td>R Software</td><td>R Core Team</td><td>R 4.3.3</td><td>Ambiente de software livre para computação estatística e gráficos</td></tr><tr><td>riskRegression package</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>riskRegression 1.3.7</td><td>Modelos de regressão de risco e pontuações de previsão para análise de sobrevivência com riscos concorrentes</td></tr><tr><td>pacote rms</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>rms 6.8-1</td><td>&nbsp; O RMS faz modelagem de regressão, teste, estimativa, validação, gráficos, previsão e composição tipográfica armazenando atributos de design de modelo aprimorados no ajuste.</td></tr><tr><td>RStudio</td><td>RStudio, Public Benefit Corporation(PBC)</td><td>Rstudio 2023.12.1+402</td><td>Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) usado para executar scripts R, análise de dados e desenvolvimento de modelos. Fornece uma interface amigável para programação R com recursos avançados, como edição de script, depuração, e controle de versão.</td></tr><tr><td>SEERstat</td><td>National Cancer Institute (NCI)</td><td>SEERstat 8.4.3</td><td>Software para análise estatística de SEER e outros bancos de dados relacionados ao câncer</td></tr><tr><td>pacote tidycmprsk</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>tidycmprsk 1.0.0</td><td>O pacote tidycmprsk fornece uma interface intuitiva para trabalhar com os endpoints de risco concorrentes</td></tr></tbody></table>

nomograma de risco competitivo para prever a sobrevida específica do câncer em pacientes com câncer colorretal primário múltiplo após cirurgia

Competing-Risk Nomogram for Predicting Cancer-Specific Survival in Multiple Primary Colorectal Cancer Patients after Surgery

Características do paciente Um total de 8.931 pacientes foram incluídos no estudo. Em termos de distribuição por sexo, houve maior proporção de pacientes do sexo masculino (56%) em relação ao sexo feminino (44%). Em relação à distribuição da localização do tumor, a maioria dos tumores estava distribuída pelo colorreto total, enquanto o menor número de tumores estava localizado no cólon direito (21%). Em relação ao grau do tumor, o grau mais comum foi o grau II, com 6.251 pacientes, representando 70% do total; seguido pelo grau III, com 2.026 pacientes (23%). Os graus I e IV tiveram 355 e 299 pacientes, respectivamente, representando 4% e 3,3% do total. Em termos de invasão tumoral, os estágios T3 e T4 foram os mais comuns. Mais da metade dos pacientes não apresentou metástase linfonodal, enquanto 17% dos pacientes apresentaram metástase à distância. A radioterapia foi recebida por 1.446 pacientes (16%) e a quimioterapia foi administrada a 3.843 pacientes (43%). O SCRC foi mais comum, com 5.327 pacientes representando 60% do total; Havia 3.604 pacientes com câncer colorretal metacrônico, representando 40%. Os pacientes foram divididos aleatoriamente em conjuntos de treinamento e validação na proporção de 7:3. Não houve diferenças estatisticamente significativas nos dados basais entre as coortes de treinamento e validação, conforme mostrado na Tabela 1.
Análise univariada Após o controle da influência de eventos competitivos, os resultados da análise univariada mostraram que sexo, grau e tamanho do tumor, estágio TNM, radiação, quimioterapia, status síncrono ou metacrônico e localização do tumor foram os fatores prognósticos que afetaram a SCS em pacientes com CPM. Apenas a idade não é um fator prognóstico para SCS em pacientes com CPM. Observamos que há uma interseção significativa de CIF em radiação, quimioterapia, localização e status síncrono ou metacrônico, indicando que os efeitos prognósticos de curto e longo prazo da radiação em pacientes com MPCC foram diferentes, assim como quimioterapia, localização e status síncrono ou metacrônico. A curva de risco cumulativo de cada subgrupo é mostrada na Figura 2.
Análise multivariável Os fatores prognósticos obtidos pela análise univariada foram incorporados à regressão de melhores subconjuntos (BSR) e à análise multivariada do modelo de risco competitivo. Entre eles, radiação, quimioterapia, localização e status síncrono ou metacrônico são excluídos devido aos seus efeitos duplos no prognóstico. Os resultados da BSR e da análise multivariada mostraram que sexo, estágio TNM e grau do tumor foram fatores de risco independentes para CSS em pacientes com MPCC. (Figura 2)
Construção e verificação do Nomograma Com base nos fatores de risco independentes obtidos pela análise multivariada, construímos um nomograma de linha para predizer CSS e verificar o desempenho do modelo de predição (Figura 3). Em seguida, usamos a curva ROC, curva de calibração e DCA para avaliar o modelo. A curva ROC mostrou que as AUCs de 1 ano, 3 anos e 5 anos da coorte de treinamento foram 0,762, 0,742 e 0,734, e as AUCs de 1 ano, 3 anos e 5 anos da coorte de verificação foram 0,801, 0,740 e 0,743. Na coorte de treinamento e na coorte de verificação, a curva de calibração mostrou alta concordância entre a probabilidade projetada e os dados reais (Figura 4). Para verificar o desempenho do modelo na aplicação clínica, usamos DCA para avaliar o valor clínico do modelo. Os resultados mostram que o modelo apresenta um bom benefício líquido (Figura 5).
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67433/67433fig01.jpg"> 
Figura 1: Diagrama de fluxo de trabalho do estudo. Este estudo consiste em duas etapas: primeiro, os dados foram obtidos usando o SEER. A estatística e, em seguida, a análise e visualização dos dados foram realizadas usando o R. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/67433fig01large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67433/67433fig02.jpg"> 
Figura 2: Resultados da análise. (A) CIF dos subgrupos. * indica p &lt;0,05. (B) Regressão de melhores subconjuntos. Sob a melhor qualidade de ajuste, sexo, grau e estágio TNM foram considerados para inclusão (mostrados como blocos pretos na parte superior). (C) A análise multivariada também mostrou que sexo, grau e estágio TNM são fatores de risco independentes. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/67433fig02large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67433/67433fig03.jpg"> 
Figura 3: Nomograma para CSS em pacientes com MPCC. A pontuação total do paciente pode ser calculada somando as pontuações correspondentes a cada fator. Com base na pontuação total, a probabilidade de morte específica por câncer em 1, 3 e 5 anos pode ser prevista <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/67433fig03large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67433/67433fig04.jpg"> 
Figura 4: Curva ROC e curva de calibração. (A, B) As curvas na coorte de treinamento (n=6255) e (C, D) coorte de validação (n=2676). Quanto mais próximo o valor da AUC estiver de 1, melhor será o desempenho de classificação do modelo. As barras de erro mostram o intervalo de confiança de 95% para a probabilidade de ocorrência do evento real. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/67433fig04large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67433/67433fig05.jpg"> 
Figura 5: DCA para 1 ano, 3 anos e 5 anos. (A, B, C) DCA na coorte de treinamento e (D, E, F) coorte de validação. A linha verde representa o benefício líquido de todos os positivos, a linha azul representa o benefício líquido de nenhum positivo e a linha vermelha indica o benefício líquido do modelo. A área vermelha abaixo representa o benefício do modelo excedendo o de todos os positivos e nenhum positivo, indicando a faixa de benefício real do modelo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/67433fig05large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
Tabela 1: Características clínico-patológicas e basais dos pacientes. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67433/table%201_RE.xlsx" target="_blank">Clique aqui para baixar esta tabela.</a>

Nomograma de risco competitivo para prever a sobrevida específica do câncer em pacientes com câncer colorretal primário múltiplo após cirurgia

Cancer-specific survival (CSS) in multiple primary colorectal cancer (MPCC) patients is competitively affected by death from other causes. This study ...

competing-risk-nomogram-for-predicting-cancer-specific-survival

Research

JoVE Journal

Cancer Research

Pesquisa sobre o Câncer

Apresentado aqui é um protocolo para construir nomogramas baseados no modelo de regressão de riscos proporcionais de Cox e modelo de regressão de risco concorrente. O método concorrente é um método mais racional para aplicar quando eventos concorrentes estão presentes na análise de sobrevivência.

Estabelecendo um modelo de nomograma de regressão de risco concorrente para dados de sobrevivência

O presente protocolo descreve códigos em R para avaliar as habilidades de discriminação e calibração de um modelo de risco competitivo, bem como códigos para validação interna e externa do mesmo.

Uma validação de cenário baseada em R de um modelo de risco concorrente

Este estudo avalia sistemas prognósticos para pacientes com carcinoma de células em anel de sinete colorretal usando modelos de aprendizado de máquina e análises de risco concorrentes. Ele identifica as chances logarítmicas de linfonodos positivos como um preditor superior em comparação com o estadiamento pN, demonstrando forte desempenho preditivo e auxiliando na tomada de decisões clínicas por meio de ferramentas robustas de previsão de sobrevida.

Comparação do desempenho preditivo de três sistemas de estadiamento linfonodal no carcinoma colorretal de células do anel de sinete com base no modelo de aprendizado de máquina

A capacidade dos clones metastáticos de colonizar locais distantes depende de sua capacidade de proliferação e/ou de sua capacidade de sobreviver no microambiente hospedeiro sem proliferação significativa. Aqui, apresentamos um modelo animal que permite a visualização quantitativa de ambos os tipos de colonização hepática por clones metastáticos.

Modelo Animal avançado de Colorectal metástase no fígado: técnicas de imagem e Propriedades de metastáticos Clones

Descrevemos o estabelecimento de tumores colorretais ortotópicos através da injeção de células tumorais ou organoides no ceco de camundongos e o subsequente isolamento de células tumorais circulantes (CTCs) deste modelo.

Isolamento de células tumorais circulantes em um modelo de rato ortotópico de câncer colorretal

É apresentado um protocolo para o estabelecimento de um modelo de ratinho geneticamente modificado de câncer colorretal por infecção segmentar adeno-cre e sua vigilância através de colonoscopia de alta resolução.

Um modelo de mouse de engenharia genética de câncer colorretal esporádico

Células endoteliais de tumor são importantes determinantes do microambiente do tumor e o curso da doença. Aqui, um protocolo para o isolamento de células endoteliais puras e viáveis de carcinoma colorectal humana e cólon normal para ser usado em pesquisa de teste e patogênese da droga é descrito.

Isolamento de células endoteliais humanas do cólon Normal e Carcinoma colorrectal - um protocolo melhorado

Apresentamos um protocolo para avaliar os níveis de expressão de microRNA (miRNAs) em circulação em amostras de plasma de pacientes com câncer. Em particular, usamos um kit comercialmente disponível para circulação miRNA extração e transcrição reversa. Finalmente, analisamos um painel de 24 miRNAs selecionados usando placas personalizadas em tempo real sonda pre-manchado.

Deteção de um painel personalizado de MicroRNA circulantes em pacientes com câncer colorretal metastático

Este protocolo descreve a geração de modelos transplantação orthotopic do paciente-derivados do xenograft por intra-vesically incutir pilhas urotelial de primeira qualidade da carcinoma da pilha ou de injetar intra-rectal pilhas de cancro colorretal em não-obeso diabético/severo combinado ratos da imunodeficiência (NOD/SCID) para o crescimento preliminar do tumor e metástases espontâneas a influência de pilhas stromal do nó de linfa, que imita a progressão de doenças metastáticas humanas.

Modelos de xenoenxertos Ortotópicos derivados do paciente para Carcinoma de células urotelial humana e crescimento do tumor do câncer colorretal e metástase espontânea

Direcionamento de drogas para tumores do sistema nervoso central é um grande desafio. Aqui descrevemos um protocolo para produzir um mímico in-vitro do tumor-barreira sangue-cérebro usando células murino e/ou humanas e discutir sua relevância para a previsibilidade do sistema nervoso central tumor direcionamento em vivo.

Prever em cargas entrega Vivo usando uma Tumor-barreira sangue-cérebro em um prato

Aprenda a desenvolver um nomograma de risco competitivo para prever a sobrevida específica do câncer em pacientes com câncer colorretal primário múltiplo após cirurgia. Este método auxilia na tomada de decisões clínicas.

Nomograma de risco competitivo para prever a sobrevida específica do câncer em pacientes com câncer colorretal primário múltiplo após cirurgia (Vídeo) | JoVE Journal

Nomograma de risco competitivo para prever a sobrevida específica do câncer em pacientes com câncer colorretal primário múltiplo após cirurgia

Explorar mais vídeos