以下文章来源于公共数据库与孟德尔随机化 ，作者yuan
2023年5月4日，华中科技大学同济医学院协和医院消化内科学者在《国际外科杂志》（Int J Surg ）在线发表了题为“The impact of surgery and survival prediction in patients with gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors: a population-based cohort study ”（IF=13.4）的研究论文。
该研究结果表明，接受手术治疗的胃肠胰腺神经内分泌肿瘤（GEP-NETs）患者有更好的总生存率（OS）结果（HR=0.455，95%CI=0.439-0.533，P<0.001）。
胃肠胰腺神经内分泌肿瘤患者的手术影响和生存预测：基于人群的队列研究
摘要与主要结果
一、摘要
目的：本研究旨在评估手术治疗对胃肠胰腺神经内分泌肿瘤（GEP-NETs）患者的影响。
方法：根据监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库中的数据进行倾向性评分匹配（PSM）分析，以评估胃肠胰腺神经内分泌肿瘤（GEP-NETs）患者手术治疗的疗效。
结果：共纳入了SEER数据库中2004年至2015年被诊断为GEP-NETs的7,515名患者。手术组有1,483名患者，非手术组有6,032名患者。与手术组的患者相比，非手术组的患者倾向于接受化疗（50.8% vs 16.7%）和放疗（12.9% vs 3.7%）作为治疗方案。多变量Cox回归分析显示，接受过手术的GEP-NETs患者的总生存率（OS）结果更高（危险比（HR）=0.483，95%CI=0.439-0.533，P<0.001）。然后，为了减少偏倚的影响，对两组患者进行了1:1的PSM分析。共评估了1760名患者，每个亚组包括880名患者。在匹配人群中，患者表现出能够从手术中明显获益（HR=0.455，95%CI=0.439-0.533，P<0.001）。接受过手术治疗的放疗或化疗患者的OS结果优于未接受手术治疗的患者（P<0.001）。此外，研究发现，直肠和小肠手术后患者的总生存率（OS）并不明显，而结肠、胰腺和胃手术后患者的总生存率（OS）则有明显差异。接受过直肠和小肠手术的患者表现出更好的治疗效果。
结论：接受手术治疗的GEP-NETs患者有更好的总生存率（OS）结果。因此，建议对特定选择的转移性GEP-NETs患者进行手术治疗。
二、研究结果
1. 基线特征
研究共纳入了7515例seer数据库中 2004-2015 年诊断的GEP-NETS 患者。非手术组患者1483 例，手术组患者 6032 例。两组患者的特征差异显著，包括年龄、肿癌位置、SEER 历史分期、化疗、AJCC 分期、TNM、分级、放疗和肿瘤大小。非手术组患者的肿瘤部位比例更高(胰腺，45.7% vs 24.8%，p< 0.001；胃，17.3% vs 6.8%，p<0.001)， SEER历史分期(远处，73.2% vs 26.1%，p < 0.001)， AJCC分期(Ⅳ期，71.6% vs 23.4%, p<0.001)， M (M1期，71.3% vs 23.3%，p<0.001)和 CS肿瘤大小(≥41.69.6% vs 31.4%，p<0.001)的比例更高。此外，与手术组相比，非手术组患者更倾向于接受化疗(50.8% vs 16.7%)和放疗(12.9% vs 3.7%)。
2. 匹配前多因素COX回归
先单因素进行分析，性别、年龄、种族、肿瘤部位、SEER 历史分期、病理类型、TNM、分期、手术、放疗、化疗和 CS 肿瘤大小与 OS 结局显著相关。进一步将多因素 Cox回归分析中所有有意义的因素纳入 Cox 回归模型。在手术组中，GEP-NETS 患者表现出更高的总生存率(HR=0.483，95%CI=0.39-0.533 0.001)。
倾向得分匹配前的GEP-NETs患者总生存率的单变量和多变量Cox回归分析
3. 倾向性得分匹配
为了减少偏倚的影响，根据单变量分析中显著性 p值，在患者组之间进行了 1:1的 PSM 分析。最终评估了 1,760 例患者，每个亚组包括 880例患者。所有协变量的p值均大于 0.05，表明两组的倾向性评分显著重叠。
倾向性评分匹配后患者手术组和非手术组的人口学和临床病理学特征
4.匹配后多因素COX回归
倾向性评分匹配后的多变量分析显示，性别、年龄、肿瘤位置、分期、分级和化疗与OS 显著相关。匹配人群分析显示，患者可以从手术中获益(HR = 0.455，95%CI = 0.439 ~ 0.533，p<0.001)。
倾向得分匹配后的GEP-NETs患者总生存率的多变量Cox回归分析
5.亚组分析
（1）不同分期
为了评估不同阶段患者的手术效果，将患者分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ期。在Ⅰ期(HR=0.366,95%CI = 0.246-0.545，p<0.001)、Ⅱ 期(HR = 0.358, 95%CI = 0.233-0.551,p<0.001)、Ⅲ期(HR = 0.331，95%CI = 0.185-0.592, p<0.001)和Ⅳ期(HR=0.503, 95%CI = 0.431-0.588, p<0.001)中，手术与死亡率降低相关。
手术组和非手术组中分期匹配的患者之间的总生存结果的比较
不同阶段和等级的GEP-NETs患者的总生存分析
（2）不同组织学分级
此外，手术与Ⅰ级(HR = 0.484, 95%CI = 0.378-0.620, p < 0.001)、Ⅲ级(HR = 0.448, 95%CI=0.367-0.548，p<0.001)和Ⅳ级(HR = 0.379，95%CI= 0.266-0.540，p< 0.001)患者的低死亡风险相关。但手术并不是Ⅱ级患者的独立预后因素。
手术组和非手术组中等级匹配的患者的总生存率比较
（3）不同治疗方式
接受过放化疗和手术治疗的患者的OS结局优于未接受手术治疗的患者(p< 0.001).接受过手术治疗的转移性患者的OS结局没有明显改善，因此，对转移性GEP-NETs患者进行手术应谨慎。
不同亚组的GEP-NETs患者的总生存分析。A.放射；B. 化疗；C. 转移
设计与统计学方法
一、研究设计
P（Population）研究对象 ：7515例seer数据库中 2004-2015 年诊断的GEP-NETS 患者。
E（exposure）暴露因素：是否手术
O（Outcome）结局：生存时间
S（Study design）研究类型：队列研究
二、统计方法
1.采用t检验或卡方检验比较手术组和非手术组患者的基本临床特征，采用Cox多因素回归分析各变量与OS的关系，计算风险比(hr)及其95%CI。采用t检验或卡方检验比较手术组和非手术组患者的基本临床特征，采用Cox多因素回归分析各变量与OS的关系，计算风险比(hr)及其95% CI。
2.采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线，log-rank检验比较不同临床病理特征患者的生存率。
3.采用1:1倾向性评分匹配(PSM)方法对手术组和非手术组患者进行匹配。PSM方法通过标准化差异来确认背景差异。倾向性评分的基本原则是用一人评分代替多个协变量，以平衡协变量在治疗组和对照组之间的分布。为减少选择偏倚，非随机研究以类似随机化的方式平衡混杂因素。匹配因素包括性别、年龄、种族、肿瘤部位、SEER分期、肿瘤分期、TNM分期、肿瘤分级、化疗和放疗。配比值为1，卡钳值为0.02。
4.Cox多变量回归分析使用SPSS 23版进行，而OS分析使用GraphPad Prism 8 XML项目进行。对于每项分析，ps0.05是显善性的阈值。
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