Background: Predicting postoperative lung function after pneumonectomy is essential. We retrospectively compared postoperative lung function to predicted postoperative lung function based on computed tomography (CT) volumetry and perfusion scintigraphy in patients who underwent pneumonectomy. Methods: Predicted postoperative lung function was calculated based on perfusion scintigraphy and CT volumetry. The predicted function was compared to the postoperative lung function in terms of forced vital capacity (FVC) and forced expiratory volume in 1 second (FEV1), using 4 parameters: FVC, FVC%, FEV1, and FEV1%. Results: The correlations between postoperative function and predicted function based on CT volumetry were r=0.632 (p=0.003) for FVC% and r=0.728 (p<0.001) for FEV1%. The correlations between postoperative function and predicted postoperative function based on perfusion scintigraphy were r=0.654 (p=0.002) for FVC% and r=0.758 (p<0.001) for FEV1%. The preoperative Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) scores were significantly higher in the group in which the gap between postoperative FEV1 and predicted postoperative FEV1 analyzed by CT was smaller than the gap analyzed by perfusion scintigraphy (1.2±0.62 vs. 0.4±0.52, p=0.006). Conclusion: This study affirms that CT volumetry can replace perfusion scintigraphy for preoperative evaluation of patients needing pneumonectomy. In particular, it was found to be a better predictor of postoperative lung function for poor-performance patients (i.e., those with high ECOG scores).
The purpose of this study is to predict postoperative lung function by perfusion lung scanning method. 40 patients who underwent lobectomy or pneumonectomy between 1983-1985 were analyzed. Mean preoperative FEV1 was 2.36 L in lobectomy cases and 1.73 L in pneumonectomy cases. Preoperative and postoperative lung function were measured by routine spirometry in sitting position. Perfusion lung scanning was performed by 99mTc-MAA radioisotope. Postoperative FEV1 and VC were predicted by the formula; Postoperative FEV1 [VC]=Preoperative FEV1 [VC] x percent function of regions of lung not to be resected. In this study, I concluded that perfusion lung scanning is a simple and useful method to predict postoperative ventilatory function after pneumonectomy of lobectomy.
Background : the prediction on changes in the lung function after lung surgery would be an important indicator in terms of the operability and postoperative complications. In order to predict the postoperative FEV1 - the commonly used method for measuring changes in lung function- a comparison between the quantitative CT and the perfusion lung scan was made and proved its usefulness. Material and Method : The subjects included 22 patients who received perfusion lung scan and quantitative CT preoperatively and with whom the follow-up of PFT were possibles out of the pool of patients who underwent right lobectomy or right pneumonectomy between June of 1997 and December of 1999. The FEV1 and FVC were calibrated by performing the PFT on each patient and then the predicted FEV1 and FVC were calculated after performing perfusion lung scan and quantitative CT postoperatively. The FEV1 and FVC were calibrated by performing the PFT after 1 week and after 3 momths following the surgery. Results : There was a significant mutual scan and the actual postoperative FEV1 and FVC at 1 week and 3 months. The predicted FEV1 and FVC(pneumonectomy group : r=0.962 and r=0.938 lobectomy group ; r=0.921 and r=913) using quantitative CT at 1 week postoperatively showed a higher mutual relationship than that predicted by perfusion lung scan(pneumonectomy group : r=0.927 and r=0.890 lobectomy group : r=0.910 and r=0.905) The result was likewise at 3 months postoperatively(CT -pneumonectomy group : r=0.799 and r=0.882 lobectomy group : r=0.934 and r=0.932) Conclusion ; In comparison to perfusion lung scan quantitative CT is more accurate in predicting lung function postoperatively and is cost-effective as well. Therefore it can be concluded that the quantitative CT is an effective method of replacing the perfusion lung scan in predicting lung function post-operatively. However it is noted that further comparative analysis using more data and follow-up studies of the patients is required.
Surgical resection of lung cancer or other disease is recently required in patients with severely impaired lung function resulting from chronic obstructive pulmonary disease or disease extension. So prediction of pulmonary function after lung resection is very important in thoracic surgeon. We studied the accuracy of the prediction of postoperative pulmonary function using perfusion lung scan with 99m technetium macroaggregated albumin in 22 patients who received the pneumonectomy. The linear regression line derived from correlation between predicting[X and postoperative measured[Y values of FEV1 and FVC in patients are as follows: 1 Y[ml =0.713X + 381 in FEV1 [r=0.719 ,[P<0.01 2 Y[ml =0.645X + 556 in FVC [r=0.675 ,[P<0.01 In conclusion,the perfusion lung scan is noninvasive and very accurate for predicting postpneumonectomy pulmonary function.
A preoperative prediction of postoperative pulmonary function after the pulmonary resection should be made to prevent serious complications and postoperative mortality. There are several methods to predict postoperative lung function but the 99m7c-MAA perfusion lung scan is known as simple, inexpensive and easily tolerated method for patients. We studied the accuracy of the perfusion lung scan in predicting postoperative lung function on 34 patients who received either the resection of one lobe(17 patients) or 2 lobes(2 patients) or pneumonictomy(15 patients). We performed pulmonary function test and lung scan immediately before the operation and calculated the postoperative lung function by substracting the regional lung function which will be rejected. We compared this predictive value to the observed pulmonary function which was done 20 days after the surgery. We also compared the data achieved from 12 patients ho received open thoracotomy due to intrathoracic disease that are not confined in the lung. The correlation coefficient between the predicted value and observed value of FEVI .0 was 0.423, FVC was 0.557 in the pneumonectomy group and FEVI . 0 was 0.693, FVC was 0.591 in the lobectomy group. The correlation coefnclent between the'postoperative value and preoperative value of FEVI .0 was 0.528, FVC was 0.502 in the resectional group and FEVI .0 was 0.871, FVC was 0.896 in the comparatives. We concluded that the perfusion lung scan is accllrate in predicting post-resectional pulmonary function.
Spirometry and regional function studies using 99m-Technetium were performed preoperatively to predict postoperative pulmonary function change in 34 patients who had various pulmonary resectional procedures at the Department of Thoracic and Cardiovascular Surgery, Seoul National University Hospital. Between two months and fourteen months postoperation all the patients were reinvestigated with spirometry and clinical examination to evaluate their functional respiratory status. The postoperative obtained values, especially forced vital capacity [FVC] and forced expiratory volume in one second [FEV1] among the other parameters were compared with the postoperative predicted values. Estimated values of FVC and FEV1 derived from preoperative spirometry and quantitative perfusion lung scan correlated well with the measured postoperative values. The linear regression line derived from correlation between postoperative estimated[X] and postoperative measured[Y] values of FVC and FEV1 in all patients are as follows; 1. Y=0.76x + 0.39 in correlation of FVC [r=0.91] 2. Y=0.88x + 0.17 in correlation of FEV1 [r=0.96],br> This method of estimation was one of the best methods of predicting postoperative pulmonary function change and valuable in determining the extent of safe resection and postoperative prognosis to a poor risk patient with chronic obstructive lung disease.
Postoperative critical care management for lung transplant recipients in the intensive care unit (ICU) has expanded in recent years due to its complexity and impact on clinical outcomes. The practical aspects of post-transplant critical care management, especially regarding ventilation and hemodynamic management during the early postoperative period in the ICU, are discussed in this brief review. Monitoring in the ICU provides information on the patient's clinical status, diagnostic assessment of complications, and future management plans since lung transplantation involves unique pathophysiological conditions and risk factors for complications. After lung transplantation, the grafts should be appropriately ventilated with lung protective strategies to prevent ventilator-induced lung injury, as well as to promote graft function and maintain adequate gas exchange. Hypotension and varying degrees of pulmonary edema are common in the immediate postoperative lung transplantation setting. Ventricular dysfunction in lung transplant recipients should also be considered. Therefore, adequate volume and hemodynamic management with vasoactive agents based on their physiological effects and patient response are critical in the early postoperative lung transplantation period. Integrated management provided by a professional multidisciplinary team is essential for the critical care management of lung transplant recipients in the ICU.
Pulmonary function studies today are generally accepted as an integral part of the evaluation of poor-risk patients who are to have pulmonary surgery. The effect of various pulmonary surgery on lung function was investigated in 54 patients in whom comprehensive lung function test were performed before and between 2 months and 14 months after operation at the Department of Thoracic Surgery, Seoul National University Hospital. According to the result of analysis, the effect of pulmonary resection on forced flow rate was keeping with the change of lung volume, and the preoperative level of ventilatory function plays a major role in determining postoperative loss of functioning lung. Although all measures of expiratory flow [FVC, FEV1, FEFO.2-1.2, MEF50, FEF25-75] have the same percentage of reproducibility, but FEV1 shows most sensitive, reliable linear correlation with the functioning pulmonary tissue loss than other parameters. The linear regression lines derived from the correlation between preoperative [X] and postoperative [Y] FEV1 on various surgical procedures were as follows: 1. Y = 0.57X 0.03. in pneumonectomy group of lung cancer[r=0.84]. 2. Y = 0.56X + 0.33. in lobectomy group of lung cancer[r=0.79]. 3. Y = 0.69X + 0.25. in lobectomy group of pulmonary infection[r=0.91].
Background: Surgical resection is the standard treatment for early-stage lung cancer. Since postoperative lung function is related to mortality, predicted postoperative lung function is used to determine the treatment modality. The aim of this study was to evaluate the predictive performance of linear regression and machine learning models. Methods: We extracted data from the Clinical Data Warehouse and developed three sets: set I, the linear regression model; set II, machine learning models omitting the missing data: and set III, machine learning models imputing the missing data. Six machine learning models, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), Ridge regression, ElasticNet, Random Forest, eXtreme gradient boosting (XGBoost), and the light gradient boosting machine (LightGBM) were implemented. The forced expiratory volume in 1 second measured 6 months after surgery was defined as the outcome. Five-fold cross-validation was performed for hyperparameter tuning of the machine learning models. The dataset was split into training and test datasets at a 70:30 ratio. Implementation was done after dataset splitting in set III. Predictive performance was evaluated by R2 and mean squared error (MSE) in the three sets. Results: A total of 1,487 patients were included in sets I and III and 896 patients were included in set II. In set I, the R2 value was 0.27 and in set II, LightGBM was the best model with the highest R2 value of 0.5 and the lowest MSE of 154.95. In set III, LightGBM was the best model with the highest R2 value of 0.56 and the lowest MSE of 174.07. Conclusion: The LightGBM model showed the best performance in predicting postoperative lung function.
Lee, Seungwook;Roknuggaman, Md;Son, Jung A;Hyun, Seungji;Jung, Joonho;Haam, Seokjin;Yu, Woo Sik
Journal of Chest Surgery
/
v.55
no.1
/
pp.20-29
/
2022
Background: Patients with high-risk (HR) operable non-small cell lung cancer (NSCLC) may have unique prognostic factors. This study aimed to evaluate surgical outcomes in HR patients and to investigate prognostic factors in HR patients versus standard-risk (SR) patients. Methods: In total, 471 consecutive patients who underwent curative lung resection for NSCLC between January 2012 and December 2017 were identified and reviewed retrospectively. Patients were classified into HR (n=77) and SR (n=394) groups according to the American College of Surgeons Oncology Group criteria (Z4099 trial). Postoperative complications were defined as those of grade 2 or higher by the Clavien-Dindo classification. Results: The HR group comprised more men and older patients, had poorer lung function, and had more comorbidities than the SR group. The patients in the HR group also experienced more postoperative complications (p≤0.001). More HR patients died without disease recurrence. The postoperative complication rate was the only significant prognostic factor in multivariable Cox regression analysis for HR patients but not SR patients. HR patients without postoperative complications had a survival rate similar to that of SR patients. Conclusion: The overall postoperative survival of HR patients with NSCLC was more strongly affected by postoperative complications than by any other prognostic factor. Care should be taken to minimize postoperative complications, especially in HR patients.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.