患者队列建立与基线特征收集
描述接受帕博利珠单抗治疗的晚期或复发性子宫内膜癌患者的临床、人口统计学和分子特征。
通过电子病历回顾性纳入179例患者,收集年龄、种族、BMI、合并症、肿瘤分期、组织学、MMR和p53状态、治疗史等。
Associations between obesity and outcomes in pembrolizumab-treated endometrial cancer
回顾性队列研究,包含患者基线特征、治疗反应评估、PFS/OS生存分析及MMR和p53分层分析,但缺乏功能验证或机制验证。
晚期或复发性子宫内膜癌患者队列(n=179)
BMI分组(<30 vs ≥30,以及30-40、>40) MMR状态(MMRd/MSI-H vs MMRp/MSI-L或稳定) 治疗分组(帕博利珠单抗单药、联合化疗、联合仑伐替尼) 种族(白人 vs 黑人) PFS和OS的Kaplan-Meier估计和Cox回归模型
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
描述接受帕博利珠单抗治疗的晚期或复发性子宫内膜癌患者的临床、人口统计学和分子特征。
通过电子病历回顾性纳入179例患者,收集年龄、种族、BMI、合并症、肿瘤分期、组织学、MMR和p53状态、治疗史等。
评估肥胖与客观缓解率(ORR)的关联。
根据影像学报告或临床评估确定完全缓解(CR)、部分缓解(PR)、疾病稳定(SD)和疾病进展(PD),计算ORR。
评估肥胖与无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)的关联。
使用Kaplan-Meier方法估计PFS和OS曲线,使用对数秩检验比较差异,使用Cox回归模型分析协变量影响。
探讨MMR状态和p53状态是否影响肥胖与免疫治疗反应的关联。
根据MMR(dMMR/MSI-H vs pMMR)和p53状态分层,比较不同BMI组的ORR。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 数据分析 | StataNow 18.5 | StataCorp LLC | -- |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 患者队列 | 纳入标准(年龄、分期、复发状态)和排除标准;患者来源(电子病历);样本量(179例) 阅读提示:Methods: Study population |
| BMI和肥胖分类 | BMI测量时间(诊断时);肥胖定义(BMI ≥30);分类(<30,30-40,>40) 阅读提示:Methods: Demographic and cancer characteristics; Results: Patient characteristics |
| MMR状态检测 | MMR检测方法(IHC或MSI);分类标准(dMMR/MSI-H vs pMMR/MSI-L或稳定) 阅读提示:Methods: Demographic and cancer characteristics; Results: Molecular subtype, BMI and Pembrolizumab Response |
| 生存终点 | PFS和OS定义(起始日期、终点事件);删失处理 阅读提示:Methods: Assessing clinical response |
| 统计模型 | Cox模型协变量(如年龄、种族、治疗)调整;分层因素(MMR状态) 阅读提示:Methods: Statistical analysis |