今天给大家解读SEER数据库的KM生存曲线+COX比例风险模型+限制性立方样条（RCS）的分析框架和发文思路。
套路总结：
KM生存曲线：探讨不同分组间死亡结局的差异，组间差异为log rank；
COX比例风险模型：探讨暴露变量和结局变量的相关性；结局变量一般为生存状态和生存时间；
RCS曲线：限制性立方样条，研究自变量和结局变量剂量反应关系及潜在非线性关联。
案例文章：
标题：可切除宫颈癌淋巴结计数与生存率之间的关联：使用SEER数据进行回顾性分析
文章亮点：
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限制性立方样条确定ELN的最佳临界值。
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进行分层分析，分析不同临床分期和不同临界值组别的生存结局差异。
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分析了不同辅助治疗术后对每个ELN亚组CSS的影响。
结论：研究结果表明，临床N0分期患者的ELN计数至少为13个，临床N1分期患者的ELN计数至少为14个，与改善CSS结果相关。
文章解读：
纳入了2007年至2020年间诊断出的可切除非转移性宫颈癌。SEER 17注册表用于筛选符合本研究条件的患者。纳入和排除标准见Figure 1 。简而言之，纳入了接受根治性子宫切除术和至少一个取回淋巴结的宫颈癌患者。化疗和手术顺序的信息自2007年以来才可用，并保证至少12个月的随访，患者的选择仅限于2007年至2020年间诊断的患者。然后根据SEER数据库中结节状态的影像学证据将所有患者分为N0组和N1组，其中N0表示无LNM影像学证据，N1表示存在LNM。2007—2020年共入组符合条件的患者8820例，其中N0患者7435例，N1患者1385例。
两组ELN计数分布相似，中位ELN计数分别为16和17，N1患者的IQR大于N0患者，具有统计学意义。N0患者和N1患者的中位ELN计数随年而下降。
限制性立方样条确定截断点：为了确定ELN和CSS在可切除的非转移性宫颈癌患者中的预后特征，应用了RCS方法。对于N0患者，RCS显示预测生存率的非线性曲线（非线性，p=0.026），ELN的最佳临界值为13，其中HR等于或小于1。曲线呈L形，CSS的风险迅速下降，直到ELN计数达到13级之后。根据年龄、种族、组织学类型、肿瘤分级和肿瘤大小调整结果。对于N1患者，RCS也显示出非线性曲线（非线性，p=0.024）。调整后的ELN计数最佳临界值为14，用于区分死亡风险高的患者和死亡风险低的患者。
然后根据最佳临界值进行生存分析：为进一步探讨ELN计数最佳截止值对预后的影响，将所有患者分为ELN计数有限组和充分组，并进行生存分析。在N0阶段，两组的 CSS 中位数均未达到。但与ELN计数有限的患者相比，ELN计数充足的人5年期（94.4% vs. 93.9%）和10年期（92.5% vs. 90.9%）的CSS率更好，N1充分患者的5年和10年生存率分别为73.8%和68.6%，N1有限患者的70.3%和63.5%。
COX比例风险模型：探讨ELN计数在不同组别中对其生存结局的影响。
KM生存曲线进一步探讨了不同辅助治疗术后对每个ELN亚组CSS的影响。
对于N0充分和N0有限的患者，在额外的辅助治疗中均未发现生存获益。即使经过调整，也没有获得生存获益。对于N1足够的患者，辅助放疗的患者获得最大的生存获益，其次是放疗加化疗、不治疗和仅化疗。对于N1限制患者，辅助放疗或放疗加化疗的患者获得更好的生存率，随后不治疗仅化疗。
方法总结
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描述了N0患者和N1患者中ELN的分布。计算ELN计数中位数随年的变化。
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采用RCS方法，基于ELN第10、50、90个百分位数的3个结的多变量Cox模型，呈现ELN与CSS的非线性预后曲线。
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采用Kaplan-Meier法和log-rank检验在N0患者和N1患者中进行充分组和有限组之间的生存分析，比较生存差异。
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此外，还进行了不同ELN状态亚组中不同辅助治疗之间的生存差异。
结果总结
N0和N1患者的中位ELN计数随年而下降。RCS说明了N0患者（非线性，p=0.026；最佳ELN：13）和N1患者（非线性，p=0.024；最佳ELN：14）的ELN计数与预后之间的非线性关系。根据ELN的最佳临界值将患者分为ELN充分组和有限组。N0充分患者的5年和10年生存率分别为94.4%和92.5%，N0有限患者的93.9%和90.0%。N1充分患者的5年和10年生存率分别为73.8%和70.3%，N1有限患者的68.6%和63.5%。对于N0患者，在额外的辅助治疗中没有发现生存获益。对于N1足够的患者，接受辅助放疗的患者获得了最大的生存获益。对于N1限制患者，辅助放疗或放疗加化疗的患者生存率较好。
研究结论
发现临床N0和N1分期的患者分别具有至少13和14个ELN计数，往往具有更好的长期生存结果。此外，对辅助治疗的反应似乎在ELN亚组之间存在差异，表明淋巴结评估的程度可能具有预后意义。需要进一步的前瞻性研究来验证ELN计数与长期生存之间的关联。
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