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      華西醫學期刊出版社
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      找到 作者 包含"曹群" 3條結果
      • PD-1 抑制劑聯合化療在Ⅲ期非小細胞肺癌術前新輔助治療中的隨機對照研究

        目的評價程序性細胞死亡受體 1(PD-1)抑制劑聯合化療在Ⅲ期非小細胞肺癌(NSCLC)術前新輔助治療中的有效性和安全性。方法納入 2019 年 6 月至 2020 年 10 月在我院行術前新輔助治療的 68 例Ⅲ期 NSCLC 患者。根據隨機數字表法將患者分為兩組:對照組 34 例,男 19 例、女 15 例,年齡(59.41±4.77)歲;觀察組 34 例,男 21 例、女 13 例,年齡(61.15±6.24)歲。對照組采用注射用白蛋白結合型紫杉醇+順鉑,觀察組在對照組基礎上加用卡瑞利珠單抗,所有患者均行 2 周期術前新輔助治療。比較兩組患者的影像學臨床療效、T 淋巴細胞亞群、藥物毒副反應、手術切除率、主要病理緩解(MPR)、完全病理緩解(pCR)和術后并發癥,同時分析影響 MPR 的因素。結果觀察組影像學臨床療效:客觀緩解率(ORR,70.6%)優于對照組(38.2%),差異均有統計學意義(P<0.05)。觀察組治療后 CD3+細胞陽性率、CD4+細胞陽性率、CD8+細胞陽性率和 CD4+/CD8+細胞比值高于對照組,差異均有統計學意義(P<0.05)。觀察組藥物毒副反應在反應性皮膚毛細血管增生癥(RCCEP)/皮疹、甲狀腺功能異常、心肌酶異常方面高于對照組,差異均有統計學意義(P<0.05)。手術患者中觀察組的 MPR(66.7%)和 pCR(51.9%)高于對照組的 MPR(19.2%)和 pCR(7.7%),差異均有統計學意義(P<0.05);觀察組的電視輔助胸腔鏡手術(VATS,55.6%)比例高于對照組(19.2%),差異有統計學意義(P<0.05);兩組患者在手術切除率和術后并發癥方面差異均無統計學意義(P>0.05)。單因素分析結果顯示美國東部腫瘤協作組(ECOG)評分、病理類型、新輔助治療方案和手術切除方式與 MPR 相關(P<0.05)。二元 logistic 回歸分析結果顯示ECOG評分和新輔助治療方案是影響 MPR 的獨立危險因素(P<0.05)。結論PD-1 抑制劑聯合化療在Ⅲ期 NSCLC 患者術前新輔助治療中的臨床療效確切,可明顯提高患者 MPR、pCR 和細胞免疫功能,但免疫治療藥物引起的毒副反應需引起重視。

        發表時間:2021-07-28 10:22 導出 下載 收藏 掃碼
      • 第一屆粵甘胸部腫瘤“絲路論壇”順利召開

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      • 食管癌患者術后呼吸衰竭的危險因素及其預測模型構建

        目的探索食管癌患者術后呼吸衰竭(respiratory failure,RF)的危險因素,構建基于最小絕對收縮和選擇算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)-logistic回歸的預測模型,并對所建模型進行可視化處理。方法回顧性納入2020—2023年在中山大學附屬腫瘤醫院甘肅醫院胸外科接受手術治療的食管癌患者,根據術后是否發生RF,將患者分為RF組和非RF(non-respiratory failure,NRF)組。收集兩組患者的臨床資料,應用LASSO-logistic回歸優化模型的特征選擇,構建預測模型。基于Bootstrap法重復抽樣1000次對模型進行內部驗證。結果共納入217例患者,其中RF組24例,男22例、女2例,平均年齡(63.33±9.10)歲;NRF組193例,男161例、女32例,平均年齡(62.14±8.44)歲。LASSO-logistic回歸分析顯示,一秒率(forced expiratory volume in one second/forced vital capacity,FEV1/FVC)占預計值的百分比(ratio of FEV1/FVC to predicated value,FEV1/FVC%pred)[OR=0.944,95%CI(0.897,0.993),P=0.026]、術后吻合口瘺[OR=4.106,95%CI(1.457,11.575),P=0.008]、術后肺部感染[OR=3.776,95%CI(1.373,10.388),P=0.010]是食管癌術后RF的危險因素。根據上述危險因素構建預測模型,受試者工作特征曲線下面積為0.819[95%CI(0.737,0.901)]。校準曲線Hosmer-Lemeshow檢驗表明該模型具有良好的擬合優度(P=0.527)。決策曲線顯示閾值概率在5%~50%時模型具有良好的臨床凈收益。結論FEV1/FVC%pred、術后吻合口瘺、術后肺部感染是食管癌患者術后RF的危險因素,基于LASSO-logistic回歸分析法構建的預測模型有望幫助醫務人員篩選出高危患者,以便進行早期個體化干預。

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      小泉真希