应用Cox比例危险度模型对影响老年肺癌患者长期生存因素的探讨
中华老年医学杂志 1998年第4期第17卷 临床研究
作者：吴胜其 侯媛淑
单位：410006 长沙市，湖南省肿瘤医院
关键词： 肺肿瘤/诊断；存活率分析；比例危险度模型
摘要 目的 应用Cox比例危险度模型，对影响老年人肺癌治疗后生存的可能因素进行多因素分析，并确立治疗后生存预测模型。方法 对313例老年人原发肺癌初治患者进行了随访，观察17个指标与老年人肺癌长期生存的关系。采用单因素和多因素分析、拟合曲线分析及残差图检验。结果 多因素分析结果显示5个明显影响老年人肺癌预后的因素，其作用强度依次为身体状况、近期疗效、临床分期、年龄和治疗方法。据此计算了每个患者的预后指数(PV)，根据其大小将患者分成5个危险组，结果显示随着PV的升高生存率逐步下降。
结论 影响老年人肺癌治疗后生存率的主要因素是身体状况、近期疗效、临床分期、年龄和治疗方法；且随着PV的升高，其生存率逐步下降。
A study on factors influencing survival of senile patients with lung cancer by Cox's proportional hazard model
Wu Shengqi, Hou Yuanshu. Hunan Tumor Hospital, Changsha 410006
Abstract Objective To analyse multivariately the possible factors influencing survival of the senile patients with lung cancer, and to establish models for predicting survival by Cox's proportional hazard model. Methods A prospective follow-up study of 313 senile lung cancer patients was undertaken from 1 January 1987 to 31 December 1991. Seventeen factors which might influence long term survival were studied by univariate analysis (Kruskal-Walli's test for Kaplan-Meier survival curve) and by multivariate analysis (Cox's proportional hazard model). The goodness fit of estimated predicting models of survival were checked by fitting curve and residual plot. Results Multivariate analysis using Cox's model revealed 5 significantly prognostic factors: body status, short-term response to treatment , clinical stage, age and method of treatment. According to their regression coefficients, the predicting value(PV) of each patient was calculated, then all patients were divided into five risk groups according to PV, their predicting models of survival rates were established in groups, the survival rate of lung cancer patients decrease with the rise of PV. Conclusions These results suggest that the body status, short-term response to treatment, clinical stage, age and method of treatment are the major factors affecting prognosis. The survival probability of lung cancer patients decreases with the rise of PV.
Key Words Lung neoplasms Survival analysis Proportional hazard models
随着肺癌发病率、死亡率的逐年上升和中国老年人口的增加，老年人肺癌的治疗及预后问题已越来越受到人们的关注。因而对影响老年人肺癌患者预后因素的研究更显重要。我们应用Cox模型及拟合检验对影响老年人肺癌长期生存的影响因素及治疗后生存模型进行了分析探讨，报道如下。
资料与方法
一、临床资料
收集1987年1月1日～1991年12月31日湖南省肿瘤医院收治的老年原发性肺癌初治患者313例，均经病理学诊断证实。对治疗后患者进行单、多因素分析。
二、判断标准
1.临床分期：按1986年国际抗癌联盟(UICC)修定标准。
2.近期疗效判断：按WHO1978年制定的方案。
3.远期疗效判定：以5年生存率为指标。
4.治疗后生存期：开始抗癌治疗日到末次随访时间或死亡日。
三、统计方法
采用前瞻性队列实验设计〔1〕。起始时间为抗癌治疗日，观察终止时间为1996年12月31日。生存过程描述采用Kaplan-Meier生存曲线法；单因素分析方法采用Kruskal-Walli's法(H值检验法)；多因素分析方法应用Cox比例危险度模型〔2〕。
指标的数量化〔3〕：(1)计量指标使用实际观察值；(2)等级指标按等级次序数量化；(3)二相分类计数指标采用(0，1)变换；(4)多相分类计数指标，根据比例假设检验图，按其次序进行数量化。
全部临床资料储存在586型微机内，建立foxbase关系型数据库进行整理，应用美国SPSS统计软件包进行统计分析。
结 果
一、一般情况
313例老年人肺癌中，男298例，女15例，男女之比为19.9∶1.0。年龄60～76岁。随访313例，在随访终止时间内死亡267例，失访44例，随访率98.7%。
二、单因素分析
将选取的17个观察指标逐个用Kruskal-Walli's检验方法进行分析，取α=0.10标准，结果：年龄、治疗前病程、身体状况、临床分型、临床分期、病理分型、治疗方法、近期疗效均为P＜0.05；性别、吸烟指数、放疗量、癌肿数目均为0.05≤P＜0.01。以上12个指标进入Cox模型进行多因素分析。
三、Cox比例危险度模型分析
对进入Cox模型的12个指标逐个做生存函数负对数对数曲线图，并按次序进行指标数量化(表1)；其余5个指标(入院时临床症状、
表1 进入Cox模型观察指标的性质和数量化
| 变量 |
指标名 |
数量化 |
| X1 |
性别 |
女(0) |
男(1) |
|
| X2 |
年龄(岁) |
＜65(0) |
65-69(1) |
≥70(2) |
| X3 |
治疗前病程(月) |
＜3(0) |
≥3-＜6(1) |
≥6(2) |
| X4 |
入院时临床症状 |
无(0) |
有(1) |
|
| X5 |
身体状况 |
好(0) |
一般(1) |
消瘦(2) |
| |
|
恶病质(3) |
|
|
| X6 |
吸烟指数(支年) |
不吸(0) |
＜400(1) |
≥400(2) |
| X7 |
癌肿数量(个) |
单个(0) |
多个(1) |
|
| X8 |
临床分型 |
周围型(0) |
中央型(1) |
|
| X9 |
临床分期 |
Ⅰ期(0) |
Ⅱ期(1) |
Ⅲa期(2) |
| |
|
Ⅲb期(3) |
Ⅳ期(4) |
|
| X10 |
病理分型 |
鳞癌(0) |
腺癌(1) |
小细胞癌(2) |
| |
|
鳞+腺癌(3) |
大细胞癌(4) |
肺泡癌(5) |
| X11 |
治疗方法 |
放疗+化疗(0) |
放疗+化疗+中药(1) |
单纯化疗(3) |
| X12 |
近期疗效 |
完全缓解(0) |
部分缓解(1) |
无效(2) |
| |
|
恶化(3) |
|
|
病变部位、肿块大小、肺门淋巴结转移、纵隔淋巴结转移)未选入。经Cox模型分析，按照其作用强度得出影响老年人肺癌生存的因素依次为：身体状况、近期疗效、临床分期、年龄和治疗方法(表2)。获得生存预测方程总χ2=122.48，υ=4，P＜0.0001，表明方程建立合理。
表2 Cox模型多因素分析结果
| 变量 |
(变量)/(名称) |
(回归系数)/((β)) |
(标准误)/((s )) |
(相对危险性)/((RR)) |
| X5 |
身体状况 |
0.372107 |
0.110539 |
1.4508 |
| X12 |
近期疗效 |
0.329515 |
0.080034 |
1.3903 |
| X9 |
临床分期 |
0.323962 |
0.045785 |
1.3826 |
| X2 |
年 龄 |
0.217544 |
0.091215 |
1.2430 |
| X11 |
治疗方法 |
0.178529 |
0.040998 |
1.1955 |
注：总χ2=122.48，υ=4,P＜0.0001
四、生存预测值和治疗后生存概率预测模型
根据表2回归系数，按下列公式计算每个患者的预后指数(PV)：PV(×100)=21.75X2+37.21X5+32.39X9+17.85X11+32.95X12，再根据PV值大小在100、150、200、250的4点上将患者分成具有显著差异的5个危险组，分别估计整组和各危险组患者的生存概率(表3)。利用Cox模型给出的估计生存曲线，预测不同患者的治疗后生存概率。
表3 不同危险组老年肺癌患者的
治疗后生存率(%)
| PV |
例数 |
1年 |
3年 |
5年 |
| ＜100 |
32 |
93.33 |
70.25 |
66.67 |
| 100～ |
45 |
87.87 |
60.60 |
33.33 |
| 150～ |
98 |
67.91 |
19.76 |
12.35 |
| 200～ |
73 |
46.75 |
9.09 |
3.89 |
| ＞250 |
61 |
28.30 |
2.83 |
0.09 |
| 合计 |
309 |
53.22 |
17.31 |
11.54 |
注：指全组的总生存率
五、生存函数的拟合
应用Kaplan-Meier方法绘制了整组和不同危险组患者的实际生存曲线，与估计生存曲线比较，分组描述的拟合情况优于整组。同时据Cox模型给出的积累危险函数，对其残差绘图。未分组患者的残差图呈扇形分布，拟合优度较差；5个危险组患者的残差图基本呈直线趋势，拟合优度好。残差图检验分析结果证实，分组的生存函数预测模型更符合实际情况。
讨 论
对肺癌预后的研究以往多采用单因素分析方法，因而结果难以趋向一致。近年，一些国内外学者应用Cox模型研究肺癌的预后。我们应用Cox模型对可能影响老年人肺癌预后的12个观察指标进行研究的结果表明，老年肺癌患者的身体状况与预后密切相关，这与Albain等〔4〕报道结果一致。
根据肺癌的生物学行为因素和机体的抗肿瘤能力，合理选择治疗方式，努力提高近期疗效，是提高肺癌患者长期生存率的关键。徐昌文等〔5〕和王德元〔6〕对此做过详细论述，我们的结果支持这一观点。建议临床医师应重视老年人肺癌首次治疗的方式和效应，提高首次治疗的完全缓解率(CR)。从本组研究结果看，临床分期与老年人肺癌的治疗后生存相关，表明临床分期的正确性和实用性。
本资料结果表明，老年人肺癌的预后还与其年龄大小有关，年龄愈大，预后愈差。年龄与预后的相关尚有待以后进一步分组研究。
Cox模型分析结果还提示：PV值愈大，患者治疗后的生存质量就愈差。同时根据PV值大小建立的不同危险组患者治疗后生存预测模型，其预测治疗后生存概率的准确性高于整组预测模型。
参 考 文 献
1 孙中行.临床流行病学——临床科研基本方法.沈阳：辽宁科学技术出版社，1989，1.
2 骆福添，胡孟璇.Cox模型在肿瘤预后研究中的应用.癌症，1991，10(1)：84-87.
3 董文泉.数量化理论及其应用.长春：吉林人民出版社，1979，1.
4 Albain KS, Crowley JJ, LeBlanc M, et al. Survival determinants in extensive-stage non-small-cell lung cancer. J Clin Oncol, 1991,9:1618-1621.
5 徐昌文，孙燕，吴善芳.肺癌.第2版.上海：上海科技出版社，1993：222-230.
用户登录 
新用户注册