Jung, Suk-Hyun;Kim, Jun-Hwan;Namgung, Da-Jeong;Kim, Yun-Jeong;Chung, Jaeeun;Ku, Young
Implantology
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v.22
no.4
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pp.196-209
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2018
Purpose: The purpose of this study was to analyze the cumulative survival rate of dental implants installed with guided bone regeneration (GBR), and also elucidate the factors related with the survival of dental implants. Material and Methods: This retrospective study was conducted on 148 dental implants installed in 76 patients by one specialist (Y.K.) at the Department of Periodontology and Implant Center, Seoul National University Dental Hospital from 2001 to 2010. The cumulative survival rates were obtained by the Kaplan-Meier method. The correlations between various factors and dental implant survival were analyzed by using the log-rank test and Cox proportional hazards model. Results: Among 148 dental implants installed in 76 patients, 8 implants in 7 patients were lost and the cumulative survival rates up to 5-years and 10-years were 97% and 89%, respectively. Gender, smoking status and location of implant were significantly associated with the cumulative survival rate of implants (p < 0.05). Age, history of hypertension and diabetes were not significantly associated with the cumulative survival rate of implants (p > 0.05). Conclusion: The dental implants installed with guided bone regeneration is predictable technique according to the results of cumulative survival rate over 10 years.
Background: Breast cancer is a fatal disease and the most frequently diagnosed cancer in women with an increasing pattern worldwide. The burden is mostly attributed to metastatic cancers that occur in one-third of patients and the treatments are palliative. It is of great interest to determine factors affecting time from cancer diagnosis to secondary metastasis. Materials and Methods: Cure rate models assume a Poisson distribution for the number of unobservable metastatic-component cells that are completely deleted from the non-metastasis patient body but some may remain and result in metastasis. Time to metastasis is defined as a function of the number of these cells and the time for each cell to develop a detectable sign of metastasis. Covariates are introduced to the model via the rate of metastatic-component cells. We used non-mixture cure rate models with Weibull and log-logistic distributions in a Bayesian setting to assess the relationship between metastasis free survival and covariates. Results: The median of metastasis free survival was 76.9 months. Various models showed that from covariates in the study, lymph node involvement ratio and being progesterone receptor positive were significant, with an adverse and a beneficial effect on metastasis free survival, respectively. The estimated fraction of patients cured from metastasis was almost 48%. The Weibull model had a slightly better performance than log-logistic. Conclusions: Cure rate models are popular in survival studies and outperform other models under certain conditions. We explored the prognostic factors of metastatic breast cancer from a different viewpoint. In this study, metastasis sites were analyzed all together. Conducting similar studies in a larger sample of cancer patients as well as evaluating the prognostic value of covariates in metastasis to each site separately are recommended.
Objective: The prognostic significance of perineural invasion (PNI) in gastric cancer has been previously investigated but not clearly clarified. The objective of our study was to investigate the role of PNI as prognostic factor in patients undergoing curative surgical resection and without distant metastasis in comparison with other clinicopathological factors. Methods: Between 2001 and 2010, 287 cases of gastric adenocarcinoma underwent radical gastrectomy recorded in hospital based registries. PNI was assessed as positive when cancer cells were seen in the perinerium or neural fascicles intramurally. Categorical and continuous variables were summarized using descriptive statistics and compared using chi-square and Mann-Whitney U tests, respectively. Cancer related survival rates were estimated by the Kaplan-Meier method. Results: PNI was positive in 211 of 287 cancers (73%), with a positive relation to lymph node metastases and advanced stage (p=0.0001, p=0.0001, respectively), mural invasion, and lymphatic and blood vessel invasion (p=0.0001, p=0.0001, respectively). The median survival of the PNI positive patients was significantly shorter than that of their PNI negative counterparts (24.1 versus 38.2 months, p=0.008). In the multivariate analysis, we detected PNI was an independent prognostic factor (p=0.025, HR=1.21, 95% CL 1.08-2.3) along with classical clinicopathological variables such as lymph node involvement (p=0.001), pT stage (p=0.03), and LVI (p=0.017), but not age, gender, tumour localization, stage, histologic type, and surgery procedure. Conclusions: PNI positivity in gastric cancers was related mural invasion, lymph node involvement, advanced stage and lymphatic and venous blood vessels. The presence of PNI appeared as an independent prognostic factor on survival on multivariate analysis, not influenced by tumor stage, lymph node metastases and other classical factors.
Busenlechner, Dieter;Furhauser, Rudolf;Haas, Robert;Watzek, Georg;Mailath, Georg;Pommer, Bernhard
Journal of Periodontal and Implant Science
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v.44
no.3
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pp.102-108
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2014
Purpose: Rehabilitation of the incomplete dentition by means of osseointegrated dental implants represents a highly predictable and widespread therapy; however, little is known about potential risk factors that may impair long-term implant success. Methods: From 2004 to 2012, a total of 13,147 implants were placed in 4,316 patients at the Academy for Oral Implantology in Vienna. The survival rates after 8 years of follow-up were computed using the Kaplan-Meier method, and the impact of patient- and implant-related risk factors was assessed. Results: Overall implant survival was 97% and was not associated with implant length (P=0.930), implant diameter (P=0.704), jaw location (P=0.545), implant position (P=0.450), local bone quality (P=0.398), previous bone augmentation surgery (P=0.617), or patient-related factors including osteoporosis (P=0.661), age (P=0.575), or diabetes mellitus (P=0.928). However, smoking increased the risk of implant failure by 3 folds (P<0.001) and a positive history of periodontal disease doubled the failure risk (P=0.001). Conclusions: Summing up the long-term results of well over 10,000 implants at the Academy for Oral Implantology in Vienna it can be concluded that there is only a limited number of patients that do not qualify for implant therapy and may thus not benefit from improved quality of life associated with fixed implant-retained prostheses.
Backgrounds/Aims: The goal of the present study was to evaluate the prognostic value of lymph node ratio (LNR) in distal cholangiocarcinoma (DCC) after curative intended surgery. Methods: Clinicopathological data of 162 DCC patients who underwent radical intended surgery between 2012 and 2020 were analyzed retrospectively. Prognostic factors related to overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) were evaluated. Results: Median OS time and DFS time were 41 and 29 months, and 5-year OS rate and DFS rate were 44.7% and 38.1%, respectively. In the univariate analysis, significant prognostic factors for OS were histologic differentiation, American Joint Committee on Cancer (AJCC) stage, positive lymph node count, LNR, R1 resection, and perineural invasion. Preoperative carcinoembryonic antigen, carbohydrate antigen 19-9, infiltrative type, histologic differentiation, AJCC stage, positive lymph node count, LNR, R1 resection, perineural invasion, and lymph-vascular invasion were significant prognostic factors for DFS in the univariate analysis. In the multivariate analysis, histologic differentiation, R1 resection, and LNR were the independent prognostic factors for both OS and DFS. The LNR ≥ 0.2 group had a significantly poor prognosis in terms of OS (hazard ratio, 3.915; p = 0.002) and DFS (hazard ratio, 5.840; p < 0.001). Conclusions: LNR has significant value as a prognostic factor of DCC related to OS and DFS. LNR has the potential to be used as a modified staging system with furthermore studies.
Purpose: Anastomotic leakage (AL) is associated with high morbidity and mortality, high reoperation rates, and increased hospital length of stay. Here we investigated the risk factors for AL after anterior resection for rectal cancer with a double stapling technique. Patients and Methods: Data for 460 patients who underwent primary anterior resection with a double stapling technique for rectal carcinoma at a single institution from 2003 to 2007 were prospectively collected. All patients experienced a total mesorectal excision (TME) operation. Clinical AL was defined as the presence of leakage signs and confirmed by diagnostic work-up according to ICD-9 codes 997.4, 567.22 (abdominopelvic abscess), and 569.81 (fistula of the intestine). Univariate and logistic regression analyses of 20 variables were undertaken to determine risk factors for AL. Survival was analysed using the Cox regression method. Results: AL was noted in 35 (7.6%) of 460 patients with rectal cancer. :Median age of the patients was 65 (50-74) and 161 (35%) were male. The diagnosis of AL was made between the 6th and 12th postoperative day (POD; mean 8th POD). After univariate and multivariate analysis, age (p=0.004), gender (p=0.007), tumor site (p<0.001), preoperative body mass index (EMI) (p<0.001), the reduction of TSGF on 5th POD less than 10U/ml (p=0.044) and the pH value of pelvic dranage less than or equal to 6.978 on 3rd POD (p<0.001) were selected as 6 independent risk factors for AL. It was shown that significant differences in survival of the patients were AL-related (p<0.001), high ASA score related (p=0.036), high-level EMI related (p=0.007) and advanced TNM stage related
Breast cancer is one of the leading causes of cancer related death among women. So prediction of overall survival status is important into decided in adjuvant treatment. Deep belief network is a kind of artificial intelligence (AI). We intended to construct prediction model by deep belief network using associated clinicopathologic factors. 103881 cases were found in the Korean Breast Cancer Registry. After preprocessing of data, a total of 15733 cases were enrolled in this study. The median follow-up period was 82.4 months. In univariate analysis for overall survival (OS), the patients with advanced AJCC stage showed relatively high HR (HR=1.216 95% CI: 0.011-289.331, p=0.001). Based on results of univariate and multivariate analysis, input variables for learning model included 17 variables associated with overall survival rate. output was presented in one of two states: event or cencored. Individual sensitivity of training set and test set for predicting overall survival status were 89.6% and 91.2% respectively. And specificity of that were 49.4% and 48.9% respectively. So the accuracy of our study for predicting overall survival status was 82.78%. Prediction model based on Deep belief network appears to be effective in predicting overall survival status and, in particular, is expected to be applicable to decide on adjuvant treatment after surgical treatment.
Purpose: Carbohydrate antigen (CA) 242 is inversely related to prognosis in many cancers. However, few data regarding CA 242 in esophageal cancer (EC) are available. The aim of this study was to determine the prognostic value of CA 242 and propose an optimum cut-off point in predicting survival difference in patients with esophageal squamous cell carcinoma (ESCC). Methods: A retrospective analysis was conducted of 192 cases. A receiver operating characteristic (ROC) curve for survival prediction was plotted to verify the optimum cuf-off point. Univariate and multivariate analyses were performed to evaluate prognostic parameters for survival. Results: The positive rate for CA 242 was 7.3% (14/192). The ROC curve for survival prediction gave an optimum cut-off of 2.15 (U/ml). Patients with CA 242 ${\leq}$ 2.15 U/ml had significantly better 5-year survival than patients with CA 242 >2.15 U/ml (45.4% versus 22.6%; P=0.003). Multivariate analysis showed that differentiation (P=0.033), CA 242 (P=0.017), T grade (P=0.004) and N staging (P<0.001) were independent prognostic factors. Conclusions: Preoperative CA 242 is a predictive factor for long-term survival in ESCC, especially in nodal-negative patients. We conclude that 2.15 U/ml may be the optimum cuf-off point for CA 242 in predicting survival in ESCC.
Sadighi, Sanambar;Roshanaee, Ghodratollah;Vahedi, Saba;Jahanzad, Easa;Mohagheghi, Mohammad Ali;Mousavi-Jarahi, Alireza
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.15
no.18
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pp.7835-7838
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2014
Background: Neuroendocrine tumors have widespread and different clinical presentations and prognoses. This study was conducted to assess their survival time and prognostic factors in Iran. Materials and Methods: In a retrospective cohort study, 189 patients diagnosed of having neuroendocrine carcinoma were chosen. The tumor and clinical characteristics of the patients were modeled with a Cox proportional hazard approach. Survival was assessed using Kaplan-Meyer curves. Results: Crude median survival time was 30 months. Women survived longer than men (the median survival time for women was 40 and for men was 24 months). Age (<60 vs >60 years old with hazard ratio (HR) of 2.43, 95% CI 1.3-4.5), primary pathology report (carcinoid vs. others with HR 5.85 cm, 95% CI 2.4-14.3), tumor size cm (for 5-10, HR of 3.1, 95% CI 1.6 and for >10 HR of 8.2, 95% with 95% CI 3.1-21.9), and chemotherapy with single drug (taking vs. not taking with a HR 2.2, 95% CI 1.1-4.8) had significant effects on overall survival of patients. Conclusions: Survival time in patients with neuroendocrine carcinomas is related to demographics, clinical characteristics, tumor histology, and subtype specific treatment.
Objectives : The purpose of this study was to explore factors related quality of life among cancer survivor in order to identify strategies for cancer survivors to go back to normal life and carry on stable and high quality life. Methods : This study used the $1^{st}$ to $6^{th}$ data of Korean Longitudinal Study of Aging(KLoSA). The sample of this study consisted of 118 cancer survivors, all of whom were diagnosed with cancer for more than 10 years later in 2016. Results : Regression analysis of major factors related to the quality of life of elderly cancer survivors showed that the results of 2006 and 2016 were different. In 2006, factors related to cancer were highly correlated with quality of life, but in 2016, it was associated with pain and depression. Conclusions : The results of this study confirm that the factors related to quality of life in cancer survivors change with survival period. Therefore, this study suggests comprehensive care strategies based on the stage of survivorship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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