淋巴瘤调强放疗后口干预测因素分析

发布时间：2018-06-19 20:12

  本文选题：淋巴瘤 + 调强放疗　； 参考：《北京协和医学院》2017年博士论文

【摘要】：研究目的:探讨淋巴瘤调强放疗后口干发生率,分析其预测因素,建立预测模型,并比较不同模型预测效果。材料与方法:回顾性分析271例接受调强放疗的淋巴瘤患者。采用美国癌症研究所CTCAE4.0标准及Michigan大学口干问卷评估口干。运用卡方检验、Mann-Whitney U 检验进行 口 干单因素分析,Lyman-Kutcher-Burman(LKB)模型、Logistic回归模型及决策树C5.0建立口干预测模型,通过AUC比较LKB与Logistic回归模型预测口干的能力。研究结果:全组中位随访时间29个月,185例(68.3%)患者出现任何口干,57例(21.0%)患者出现急性期≥2级口干,19例(7.0%)患者出现晚期≥2级口干,无患者发生晚期3级口干。共获得130例口干问卷评分,中位随访时间34个月。130例患者急性期静息状态口干评分及刺激状态口干评分差异有统计学意义(P0.001)。患者急性期与晚期静息状态口干评分、刺激状态口干评分及总的口干评分差异均有统计学意义(P0.001)。腮腺、颌下腺、大唾液腺的所有剂量学参数均显著相关(P值均0.001)。所有唾液腺剂量学参数均与口干显著相关(P0.001)。腮腺平均剂量与颌下腺平均剂量,rs=0.830(P0.001)。基于腮腺平均剂量的急性期口干LKB-NTCP模型参数:TD50=33.5Gy,m=0.48;晚期口干LKB-NTCP模型参数:TD50=43.2 Gy,m=0.34。基于腮腺平均剂量的急性期口干 LKB-NTCP 模型参数:TD50=39.4 Gy,m=0.50;晚期口干 LKB-NTCP模型参数:TD50=55.2Gy,m=0.36。多因素分析显示年龄、腮腺平均剂量、颌下腺V5/V10是任意等级口干最重要的预测因素(P0.001),疗前口干(P=0.037)、腮腺平均剂量(P0.001)是急性期≥2级口干最重要的预测因素,腮腺平均剂量是晚期≥2级口干最重要的预测因素。任意等级口干纳入年龄、腮腺平均剂量及颌下腺V5/V10的Logistic模型显著优于仅纳入年龄和腮腺平均剂量/颌下腺平均剂量/大唾液腺平均剂量的Logistic回归模型(P0.05)。对急性期≥2级及晚期口干而言,基于临床因素及唾液腺剂量学参数的Logistic回归模型与基于腮腺平均剂量或大唾液腺平均剂量的LKB-NTCP模型的ROC曲线下面积无显著差异(P0.05)。最优的预测模型只包含腮腺平均剂量。简化的决策树模型选取腮腺平均剂量及年龄进行分类预测,对任意口干、急性期≥2级口干、晚期≥2级口干预测的正确率分别是76.75%、82.29%、94.8%。结论:调强放疗带来可以接受的急性期和晚期口干。唾液腺照射剂量不存在特定阈值。年龄及颌下腺低剂量区参数(V5/V10)能显著提高对任意等级口干的预测能力,但未显著提升对急性期和晚期严重口干的预测能力。应用腮腺平均剂量于LKB-NTCP模型和多因素Logistic回归模型都可以较好地预测急性期及晚期严重口干的发生率。应用决策树模型以腮腺平均剂量和年龄能对口干进行较好的预测。
[Abstract]:Objective: to investigate the incidence of dry mouth after intensity modulated radiotherapy (IMRT), analyze its predictive factors, establish predictive models and compare the predictive effects of different models. Materials and methods: 271 patients with lymphoma received IMRT were retrospectively analyzed. CTCAE 4.0 standard and Michigan University dry questionnaire were used to evaluate the dry mouth. Using chi-square test Mann-Whitney U test, the single factor analysis of dry mouth was carried out. The logistic regression model of Lyman-Kutcher-Burmancher-Burmanian LKB model and the decision tree C5.0 were used to establish the prediction model of dry mouth. The ability of LKB and Logistic regression model to predict dry mouth was compared by AUC. Results: the median follow-up time of the whole group was 29 months, 185 cases (68.3%) and 57 cases (21.0%) with any dry stomatitis.) in the acute stage, 19 cases (鈮，

本文编号：2041112