Prediction of Life expectancy in patients with spinal epidural metastasis

導出セット（2011）と検証（2014）のハザード比（HR）のまとめ

kps: 50-70（3.34-16.059）

導出セット（2011年）と検証セット（2014年）のハザード比（HR）のまとめ

kps: 30-40（0.79-24.77） KPS: 10-20（0.49-24.7912（5.32-19.25）

Distribution of prognostic index in derivation set and validation set

a25% quartile.

b75% quartile.

放射線治療を受けた患者(n=58)の推定生存曲線(Cox；破線)と実際の生存曲線(Kaplan-Meier；実線)(提示後数ヶ月)。

考察

硬膜外転移患者の生存期間を推定することは、患者個々の治療選択肢を明らかにするために不可欠である。 他の要因はさておき、手術を行うかどうかの判断においては、一般的に推定生存期間が3ヶ月以上であれば許容範囲と考えられている。 専門家の意見は一般的に信頼できないことを考えると，検証された予測モデルは，手術を勧める決定をサポートするだろう。1

現在のモデルは，手術を行うかどうかの決定の補助として開発されたものである。 そのため、3ヶ月という閾値は重要であった。 元のモデルでは、比例ハザードの仮定を満たす必要があったため、データは10ヶ月で切り捨てられた9。これは、今回の検証過程でも行われた。 10 500人以上の患者のデータに基づいて開発されたこの最終版は、現在検証中である。 徳橋ら12 は，①全身状態，②脊椎外骨転移の数，③椎体内転移の数，④主要内臓（肺，肝臓，腎臓，脳）への転移，⑤がんの原発部位，⑥脊髄麻痺の重症度についての情報を必要とするモデルについて述べている。 これは単にどの種類の手術を行うべきかを推定するために使用された。10 改訂版13 は、そこそこのパフォーマンスを示したようである14

もう一つの有名なモデルは、富田らによって発表された15 著者らは、外科治療を行った患者のデータを使用して、患者の選択を導入している。 それは単に手術の種類を定義するために構築されたものであり、生存率を定義するものではない。 また、他の転移の検索も必要であった。 さらに、予測因子の1つは原発巣の悪性度であり、これは成長速度に関連しており、遅い、中等度、急速のいずれにもなりうるものであった。 このモデルは、硬膜外転移を呈する患者の生存を推定するのには適切ではなかった

2005年にvan der Linden et al16が予測モデルを発表した。 このモデルは、厳密に定義された集団からのデータに基づいて構築された。 頸椎への転移、脊髄の病理学的骨折または圧迫、腎細胞がん、または黒色腫を有する患者は除外された。 このため、腫瘍診療での使用は制限された。 必要な情報は、原発がんの種類、パフォーマンスステータス、内臓、脳、および骨への転移の有無、脊髄転移の数と位置、および神経機能であった。 パフォーマンスステータスはKPSで、神経機能はFrankelスケールで評価した。 その結果、生存率の異なる4つのカテゴリーに分類された。 しかし、上記のモデルのうち、この論文で報告したモデルのように検証されたものはない。

このモデルの大きな利点はその単純さである。 知るべき要素は5つだけである：性別、組織型（腎臓がん、乳がん／前立腺がん、肺がん、その他）、原発巣が治癒的治療を受けているかどうか、症候性転移の頸部位置、KPSである。 胸部・腹部CTや核医学検査など、体のさまざまな部位の広範な放射線検査は必要ありません。 したがって、原発巣がわかっていれば（ほとんどの場合）、数分以内に推定が可能である。 個々の医師の経験についての議論は必要ないだろう。

検証セットではc値とRD2値がほぼ同じであり、予想されたわずかな減少にとどまったことから、提示したモデルの性能は良好である11。

識別は派生セットよりも検証セットでやや劣る結果となった。 非外科治療群の識別は良好であったが，外科治療群の識別はより悪かった。同じパターンが，misspecification/fitにも当てはまる。 このミスフィットは、予測変数の数に対して分離群の患者数が比較的少ないことに起因するかもしれない；さらに、このモデルは、手術候補の選択を最適化するために生存を予測することだけを目的として開発されたものである。 そのため、ほとんどの患者が放射線治療のみを受けていることから、実施した治療法は別の指標として導入されなかった。 さらに、手術の選択肢は非常に多様で、骨盤形成術だけでなく椎体全摘術も含まれ、さらに多くの選択肢があるため、手術を導入することは複雑な作業となるであろう。 実際には、患者が手術に適していると判断された後に、手術の種類が決定される。

手術を受けた患者に関して、実際の生存率が推定生存率よりもわずかに良いという所見は、Patchellらによる研究と一致している。3 Nijmegen集団で術後3カ月以内に死亡した患者の割合が比較的低い（6.9%）ことから、提示した予測モデルを使用することが正当化された。 したがって、ナイメーヘン地域の病院に紹介された患者については、推定余命6030>3ヵ月が放射線治療のみを行う重要な決定因子であった。 全体として，モデルは最低生存期間を予測したが，他の要因-患者の希望，転移の組織型，放射線感受性，手術のしやすさ，神経障害の期間-も考慮すべきことを強調しなければならない

サンプルサイズが小さいことは欠陥とみなされるかもしれない。 オーバーフィッティングとは，変数の数がサンプルサイズと釣り合っていない場合の問題である。 予測因子の効果に差が出る原因かもしれません。 しかし，本研究で検証した予測モデルの開発では，オーバーフィッティングの問題は発生しなかった。 元のモデルは検証セットのデータに基づいて調整されていないため、オーバーフィッティングが問題になることはなかった。 サンプルサイズも、異なるデータセットにおける変数間のばらつきの違いに寄与することがある。 PI の分布はオリジナルセットとバリデーションセットで同等であるため、いかなる差異も臨床使用には関係ない。 予測生存期間中央値が<3ヵ月の患者のKaplan-Meier曲線と予測生存曲線の平均の差は、このグループのサンプルサイズに起因している可能性もある。

結論として、このモデルは、脊髄硬膜外転移を有し、集学的治療を受ける個々の患者に対する治療選択肢を最適化するのに役立つと考えられる。 最後に、このモデルは、容易に検索可能なデータ（www.nccn.nl/nccn-en/）に基づく信頼性の高い余命の推定を提供する。

Funding

宣言なし。

Acknowledgement

我々は、Bert Keurentjes, Radboud in’to Languages, Center of Expertise for Language and Communicationから、英語の文法とスタイルを修正していただきました。

利益相反の声明です。

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ら. .

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