新辅助治疗对微创直肠癌手术 “教科书式结局” 的影响:一项关键探索

【字体: 时间:2025年04月29日 来源:World Journal of Surgical Oncology 2.4

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  直肠癌全球发病率上升,传统评估指标有局限,“教科书式结局”(TO)评估外科手术效果虽有价值,但新辅助治疗(NT)对其影响不明。广西医科大学第四附属医院研究人员开展研究,发现 NT 降低 TO 率,手术时间延长会加剧该影响,而部分治疗方式可提升 TO 率。这为优化直肠癌治疗提供依据。

  在直肠癌治疗领域,全球范围内直肠癌的发病率正持续攀升,这无疑给医疗系统和患者都带来了沉重的经济与医疗负担。直肠癌起病隐匿,往往到了晚期症状才明显,导致诊断常常被延误。如今,新辅助治疗(NT)作为直肠癌治疗的新方法崭露头角,它在提高根治性切除率、保肛率、病理完全缓解率以及延长无病生存期等方面都有着积极作用。不过,NT 对整体手术质量的影响却还没有得到充分研究。
传统上,评估手术成功的标准比较有限且零散。像术后并发症发生率、住院时长(LOS)和 30 天死亡率这些传统指标,虽然能在一定程度上反映手术质量和患者恢复情况,但并不能全面呈现手术的整体效果。比如研究表明,NT 虽不会显著增加 30 天死亡率,却与更长的住院时长和更少的淋巴结获取量有关,这就凸显了传统指标的局限性。而且,由于缺乏标准化的评估标准,不同医疗机构之间在手术质量的比较上也困难重重。

“教科书式结局”(TO)是一种综合衡量手术成功与否的指标,它涵盖了住院时长、并发症、死亡率、再入院率以及淋巴结获取量等多个关键指标,能够更全面地评估手术质量和患者短期恢复情况,在多种癌症类型的研究中都得到了验证。此前有研究显示,接受 NT 的患者 TO 率比未接受者低,但这些研究大多聚焦于开放手术。鉴于腹腔镜手术存在视野受限、操作空间有限等固有局限,NT 对微创直肠癌手术 TO 的影响亟待研究。

广西医科大学第四附属医院的研究人员为了深入探究这一问题,开展了一项回顾性研究。他们收集了 2019 年 1 月至 2024 年 6 月期间在该医院接受微创直肠癌切除术患者的临床数据,最终纳入 405 例患者进行分析。

在研究中,研究人员首先明确了 TO 的定义,即实现 R0切除(指手术切除后显微镜下切缘无癌细胞残留)、至少获取 12 个淋巴结、无不良结局(Clavien - Dindo 评分≥3、30 天内再入院或死亡)以及住院时长处于治疗年份的≤75th百分位数。同时,对患者的基线特征、手术相关因素等进行详细收集和分析。

研究人员运用了多种统计分析方法来探究 NT 与 TO 之间的关系。首先通过单因素逻辑回归模型评估 TO 与各种患者特征之间的关系,筛选出有意义的变量后纳入多因素回归模型。此外,还进行了亚组分析和分层回归,以探究潜在的影响因素和相互作用,并通过敏感性分析来调整可能的混杂因素。

研究结果显示,405 例患者中,204 例(50.4%)达到了 TO。单因素和多因素分析表明,NT 与 TO 率降低显著相关(优势比(OR):0.37,95% 置信区间(CI):0.21 - 0.65,p<0.001) ,而机器人手术(OR:2.88,95% CI:1.62 - 5.11)、总腹腔镜手术(OR:2.79,95% CI:1.71 - 4.56)、增强术后恢复(ERAS,OR:1.62,95% CI:1.02 - 2.59)和造口(OR:1.87,95% CI:1.18 - 2.96)则与 TO 率增加有关。

亚组分析发现,手术时间对 NT 与 TO 的关系有显著影响。手术时间延长会加剧 NT 对 TO 的负面影响,当手术时间超过 245 分钟时,NT 与 TO 呈负相关;而手术时间在 245 分钟以下时,这种负相关不明显。分层回归分析也证实了手术时间对 NT - TO 关系具有负向调节作用(β = 0.253,交互作用 p = 0.043)。

敏感性分析调整糖尿病和手术等混杂因素后,风险估计没有显著变化。在没有进行腹会阴联合切除术(APR)的患者中,NT 也没有显著增加未达到 TO 的风险,且手术时间延长同样会增强 NT 对 TO 的影响。

这项研究意义重大。它首次明确了 NT 在微创直肠癌手术中对 TO 的负面影响,尤其是在手术时间延长的情况下。同时也指出了机器人手术、总腹腔镜手术、ERAS 和造口等因素有助于提高 TO 率。这为临床医生在直肠癌治疗方案的选择上提供了重要参考,有助于制定更优化的治疗策略,提高手术质量和患者的预后。不过,该研究也存在一定局限性,如单中心回顾性分析、短期主观评估、未充分考虑多种因素等,未来还需要更多多中心、前瞻性研究来进一步验证和完善相关结论。

在研究方法上,研究人员主要采用了回顾性分析临床数据的方法,收集广西医科大学第四附属医院的患者数据。通过电子病历系统获取患者的人口统计学、临床特征、治疗史和肿瘤学结局等信息。在数据分析阶段,运用多种统计分析方法,包括单因素和多因素逻辑回归分析、亚组分析、分层回归分析以及敏感性分析等,以探究各因素与 TO 之间的关系。

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