Analyse klinischer und pathologischer Faktoren für die Prognose von Patienten mit Rektumkarzinom anhand von 796 Patienten der FOGT-2- Studie

Abstract

Bei der vorliegenden Arbeit handelt es sich um die retrospektive Untersuchung. Ziel hierbei war, den Einfluss potentiell wichtiger klinische und pathologische Faktoren auf das Gesamtüberleben zu untersuchen. Bei den Patienten handelte es sich um Patienten im UICC Stadium II und III die mit einer R0-Resektion behandelt wurden. Sie erhielten eine adjuvante Radiotherapie und eine auf 5-FU basierte Chemotherapie. Es wurde mittels uni- und multivariater Analyse der Einfluss folgender Parameter auf die Gesamtüberlebenszeit analysiert: Alter bei Therapiebeginn, Geschlecht, Body Mass Index, pTNM- und UICC-Stadium, Grading, Höhe des Tumors, Fallzahl der teilnehmenden Zentren sowie die Toxizität und Dauer der Chemotherapie. Es stellte sich heraus, dass in der univariaten Analyse die Faktoren pT-Stadium (p<0,0001), pN-Stadium (p<0,0001), UICC-Stadium (p<0,0001), Grading (p<0,001) sowie die Dauer der Chemotherapie (p<0,0001) die Überlebenschancen signifikant beeinflussen. Des Weiteren scheint auch die Höhenlokalisation des Tumors eine Rolle als prognostischer Faktor zu spielen (p=0,008). Die multivariate Analyse sowohl für alle Patienten als auch beschränkt auf das verkleinerte Patientenkollektiv mit bekannter OP-Methode ergab einen signifikanten Einfluss auf die Prognose von Rektumkarzinompatienten durch die Faktoren UICC- bzw. TNM-Stadium, Alter der Patienten bei Therapiebeginn, Dauer der Chemotherapie und Auftreten eines Rezidivs. Diese Angaben lassen sich auch in aktueller Literatur wiederfinden. Faktoren wie Klinikart, BMI, Toxizität der Chemotherapie oder das Geschlecht hatte in dieser Studie allerdings einen geringerern Einfluss auf das Gesamtüberleben der Patienten. Hierzu finden sich aber zum Teil in der Literatur Studien mit gegensätzlichen Angaben. Durch die Kenntnis solcher prognostischer Faktoren lassen sich möglicherweise Patienten mit Rektumkarzinom besser in Risikogruppen einteilen, was zu einer Verbesserung der Therapieplanung beiträgt.