자궁경부암 IA-IIA기 환자에서 골반림프절 전이의 수술 전 예측을 위한 위험지수 평가 : Risk Scoring System for the Preoperative Estimation of Pelvic Lymph Node Metastasis in Patients with FIGO Stage IA-IIA Cervical Cancer

국문 초록 (Abstract)

목적
자궁경부암 FIGO (International Federation of Gynecology and Obstetrics) 병기 IA-IIA 기 환자에서 수술 전 골반림프절 전이 위험도를 예측하는 모델을 개발하고자 하였다.
연구 대상 및 방법
2013 년 1 월부터 2016 년 1 월까지 FIGO 병기 IA-IIA 자궁경부암을 진단받고, 자궁절제술 및 골반림프절 절제술을 시행 받은 255 명의 환자들의 전자 의무기록을 후향적으로 분석하였다. 수술 시기가 2014 년 12 월 31 일 이전인 경우는 모델 개발 코호트 (162 명), 2015 년 1 월 1 일 이후인 경우는 타당도 검증 코호트 (93 명) 로 구성하였다. 골반림프절 전이를 예측하는 인자를 확인하기 위해 수술 전 임상병리학적 인자들을 대상으로 단변량 및 다변량 분석을 실시한 후, 위험도 예측모델을 개발하고 타당도를 검증하였다.
연구 결과
후향제거법을 이용한 다변량 분석 결과, 18F-FDG PET/CT (18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography) 에서 나타나는 골반림프절 전이 (오즈비 [odds ratio] 0.843; 95% 신뢰 구간 3.295-21.513; P < 0.001) 는 골반림프절 전이를 예측하는 독립적인 예측인자였다. MRI (magnetic resonance imaging) 를 이용하여 측정한 종양의 크기 (오즈비 1.327; 95% 신뢰 구간 0.992-1.774; P = 0.057) 와 자궁경부 침윤 깊이 (오즈비 6.360; 95% 신뢰 구간 0.809-49.989; P = 0.079) 는 한계 유의성 (marginal significance) 을 보였다. 이 세 가지 변수를 이용한 위험도 예측 모델의 일치 지수 (concordance index) 는 모델 개발 코호트에서 0.850 (95% 신뢰 구간 0.788-0.912), 타당도 검증 코호트에서 0.749 (95% 신뢰 구간 0.648-0.851) 이었다. 각 코호트의 검정 플롯 (calibration plots) 을 통하여, 위험도 예측모델을 이용하여 예측한 골반림프절 전이는 실제로 관찰된 골반림프절 전이와 잘 일치됨을 확인하였다. 위험도 1점 이하인 환자 (51/255) 는 골반림프절 전이 확률이 5.8%로 예측되었으며, 이들 환자에서 실제 골반림프절 전이가 관찰된 경우는 없었고, 음성 예측도는 100% 였다.
결론
본 연구를 통해 FIGO 병기 IA-IIA 자궁경부암 환자에서 수술 전 골반림프절 전이위험도를 예측하는 모델을 개발하였다. 이 예측 모델을 전향적 다기관 검증 후 임상에 적용한다면 부인종양 의사에게 수술 전에 골반림프절 전이 위험을 예측하는 귀중한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Purpose
We aimed to develop a risk scoring system (RSS) for preoperative estimating pelvic lymph node (PLN) metastasis in patients with the International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) stage IA-IIA cervical cancer.
Material and Methods
A total of 255 patients with FIGO stage IA-IIA cervical cancer undergoing hysterectomy and PLN dissection from January 2013 to January 2016 were included and their electronic medical records were retrospectively reviewed. Model-development cohort (n=162) and validation cohort (n=93) were composed according to the date of operation; pre- and post-2015, respectively. Univariate and multivariate analyses of preoperative clinicopathological factors were performed to identify predictors for PLN metastasis, and a RSS was developed and validated.
Results
Multivariate analysis with backward elimination method identified PLN metastasis assessed by 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography (18F-FDG PET/CT, odds ratio [OR] 8.423; 95% confidence interval [CI] 3.295-21.513; P < 0.001) as an independent predictor. And tumor size (OR 1.327; 95% CI 0.992-1.774; P = 0.057) and cervical invasion depth (OR 6.360; 95% CI 0.809-49.989; P = 0.079) appeared to be marginally significant. The concordance indices of the RSS including these three predictors were 0.850 (95% CI 0.788-0.912) in the model-development cohort and 0.749 (95% CI 0.648-0.851) in the validation cohort, respectively. RSS-predicted probabilities of PLN metastasis revealed good agreement with observed probabilities in calibration plots of both datasets. In the patients with risk score 1 or less (51/255), predicted probability of PLN metastasis was 5.8% and observed PLN metastasis rate was 0%, and negative predictive value was 100%.
Conclusions
We developed the RSS for preoperative estimation of PLN metastasis in patients with FIGO stage IA-IIA cervical cancer. After external validation, it could provide valuable information for predicting the risk of PLN metastasis to gynecologic oncologists before surgery.

목차 (Table of Contents)

• Abstracts i
• Lists of tables & figures vi
• Abbreviations vii
• Introduction 1
• Patients and methods 3
• 1. Patient Population 3
• 2. Preoperative Evaluation and Pelvic Lymph Node Dissection 6
• 3. Surgery 8
• 4. Variables 8
• 5. Statistical Analysis 9
• 6. Model Development for the Prediction of PLN Metastases 10
• 7. Validation of the Risk-scoring System 11
• Results 13
• 1. Patient Population 13
• 2. Development and Validation of a Risk-scoring System for Predicting
• PLN Metastasis 16
• Discussion 25
• Conclusion 30
• References 31
• Korean abstracts 38