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J-GLOBAL ID：202202214804091552   整理番号：22A1178840

術前血小板分布幅は非転移性腎細胞癌患者における新規予後バイオマーカーを代表する:後ろ向き臨床分析【JST・京大機械翻訳】

Preoperative Platelet Distribution Width Represents a Novel Prognostic Biomarker in Patients With Nonmetastatic Renal Cell Carcinoma: A Retrospective Clinical Analysis

著者 (5件)： Xiao Ruotao (Department of Urology, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Yang Bin (Department of Urology, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Liu Cheng (Department of Urology, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Liu Lei (Department of Urology, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Ma Lulin (Department of Urology, Peking University Third Hospital, Beijing, China)
資料名： Frontiers in Oncology (Web)  (Frontiers in Oncology (Web))
巻： 12  ページ： 845028  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7089A  ISSN： 2234-943X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:本研究では,非転移性腎細胞癌(RCC)患者における血小板分布幅(PDW)の予後的価値を調査することを目的とした。方法:2015年1月から2017年12月までの非転移性RCCの706人の特許を後向きに分析した。臨床病理学的データと血小板指数を収集し,単変量および多変量cox比例ハザードモデルによって分析した。Kaplan-Meier曲線を用いて,無増悪生存率(PFS)を分析した。正味再分類改善(NRI)と統合識別改善(IDI)を行い,予測精度の改善を評価した。結果:患者は,低PDW(N=241,PDW≦11.7%),中間PDW(N=232,11.7%<PDW≦15.6%),および高PDW(N=233,PDW>15.6%)群を三分位値に従って分割した。低PDWの患者は,提示,より大きな腫瘍サイズ,より高いAJCC腫瘍ステージ,およびより多くの肉腫様分化でより多くの症状と関連していた。さらに,低PDW患者は,中間PDW群および高PDW群と比較し,PFSが有意に短かった。多変量モデルにおいて,AJCC腫瘍ステージ,核グレードおよびPDW(連続またはカテゴリー変数のどちらか)はPFSと相関する独立因子であった。NRIとIDIは,SSIGNスコアへのPDWの追加が,2-,3,および4年PFSに関連する予測精度を改善することを示した。結論:低PDWは,非転移RCC患者における進行性臨床病理学的特徴およびより悪い予後と関係した。したがって,PDWは,術前または術後の使用時に,これらの患者におけるリスク層別化の新しいバイオマーカーとして役立つ可能性がある。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *血小板 ,  腫瘍 ,  肉腫 ,  分化 ,  体積 ,  生存率 ,  *予後 ,  *腎細胞癌 ,  *バイオマーカー
準シソーラス用語： 臨床病理学 ,  予測精度 ,  腫瘍サイズ ,  リスク層別化 ,  *転移性腎細胞癌 ,  臨床病理学的特徴 ,  多変量モデル ,  無増悪生存率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 血小板分布幅 ,  バイオマーカー ,  腎細胞癌 ,  予後 ,  リスク層化

分類 (3件)： 泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S) ,  腫ようの薬物療法  (GE03032C) ,  抗腫よう薬の臨床への応用  (GW16020L)

引用文献 (37件)：

• Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer Statistics, 2020. CA Cancer J Clin (2020) 70:7-30. doi: doi: 10.3322/caac.21590
• Leibovich BC, Blute ML, Cheville JC, Lohse CM, Frank I, Kwon ED, et al. Prediction of Progression After Radical Nephrectomy for Patients With Clear Cell Renal Cell Carcinoma: A Stratification Tool for Prospective Clinical Trials. Cancer (2003) 97:1663-71. doi: doi: 10.1002/cncr.11234
• Zisman A, Pantuck AJ, Dorey F, Said JW, Shvarts O, Quintana D, et al. Improved Prognostication of Renal Cell Carcinoma Using an Integrated Staging System. J Clin Oncol (2001) 19:1649-57. doi: doi: 10.1200/JCO.2001.19.6.1649
• Frank I, Blute ML, Cheville JC, Lohse CM, Weaver AL, Zincke H. An Outcome Prediction Model for Patients With Clear Cell Renal Cell Carcinoma Treated With Radical Nephrectomy Based on Tumor Stage, Size, Grade and Necrosis: The SSIGN Score. J Urol (2002) 168:2395-400. doi: doi: 10.1097/01.ju.0000035885.91935.d5
• Karakiewicz PI, Briganti A, Chun FK, Trinh QD, Perrotte P, Ficarra V, et al. Multi-Institutional Validation of a New Renal Cancer-Specific Survival Nomogram. J Clin Oncol (2007) 25:1316-22. doi: doi: 10.1200/JCO.2006.06.1218

タイトルに関連する用語 (8件)： 術前 ,  血小板 ,  分布 ,  転移性腎細胞癌 ,  患者 ,  予後 ,  バイオマーカー ,  臨床分析