อัตราการเสียชีวิตภายใน 30 วันและปัจจัยที่สัมพันธ์กับการเสียชีวิต ที่เกี่ยวข้องกับการรักษาเพื่อเหนี่ยวนำโรคสงบด้วยยาเคมีบำบัดสูตร 7+3 ในผู้ป่วยโรคมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันชนิดมัยอีลอยด์ ณ โรงพยาบาลมหาราชนครราชสีมา
คำสำคัญ:
มะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันชนิดมัยอีลอยด์, เคมีบำบัดระยะเริ่มต้น, สูตรการรักษาแบบ 7+3, อัตราการเสียชีวิต, ภาวะอัลบูมินในเลือดต่ำ, ภาวะโซเดียมในเลือดต่ำบทคัดย่อ
การศึกษานี้เป็น retrospective cohort study มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาอัตราการเสียชีวิตภายใน 30 วันและปัจจัยที่สัมพันธ์กับการเสียชีวิตที่เกี่ยวข้องกับการรักษาเพื่อเหนี่ยวนำโรคสงบด้วยยาเคมีบำบัดสูตร 7+3 ในผู้ป่วยโรคมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันชนิดมัยอีลอยด์ ณ โรงพยาบาลมหาราชนครราชสีมา โดยรวบรวมข้อมูลผู้ป่วย AML อายุ ≥15 ปี ที่ได้รับการรักษาด้วยสูตร 7+3 ระหว่างปี พ.ศ. 2559–2562 จากเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ วิเคราะห์ลักษณะพื้นฐาน อัตราการเสียชีวิต และปัจจัยเสี่ยง โดยใช้ univariable และ multivariable logistic regression
ผลการศึกษา พบว่า มีผู้ป่วยเข้าเกณฑ์จำนวน 78 ราย อัตราการเสียชีวิตภายใน 30 วันเท่ากับ 38.5% (30/78) ปัจจัยด้านประชากรศาสตร์ส่วนใหญ่ไม่แตกต่างระหว่างกลุ่มที่รอดชีวิตและเสียชีวิต อย่างไรก็ตาม ผู้ป่วยที่เสียชีวิตมีค่า lymphocyte percentage, serum albumin, sodium และ calcium ต่ำกว่า และมีค่า LDH, INR และ PT สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ ในการวิเคราะห์แบบ univariable logistic regression พบว่า serum albumin, serum sodium และ lymphocyte percentage มีความสัมพันธ์กับการเสียชีวิตอย่างมีนัยสำคัญ หลังการวิเคราะห์แบบ multivariable logistic regression พบว่า serum albumin (Adjusted OR 0.17; 95% CI 0.05–0.63; p = 0.008) และ serum sodium (Adjusted OR 0.78; 95% CI 0.63–0.94; p = 0.020) เป็นปัจจัยอิสระที่สัมพันธ์กับการเสียชีวิตภายใน 30 วัน สาเหตุการเสียชีวิตที่พบบ่อย ได้แก่ ปอดอักเสบ (33.3%) และการติดเชื้อในกระแสเลือด โดยเชื้อแกรมลบเป็นเชื้อที่พบมากที่สุด
เอกสารอ้างอิง
Dohner H, Weisdorf DJ, Bloomfield CD. Acute myeloid leukemia. N Engl J Med. 2015;373(12):1136-1152.
Othus M, Kantarjian H, Petersdorf S, et al. Declining rates of treatment-related mortality in patients with newly diagnosed AML given intensive induction regimens: a report from SWOG and MD Anderson. Leukemia. 2014;28(2):289-292.
Oken MM, Creech RH, Tormey DC, et al. Toxicity and response criteria of the Eastern Cooperative Oncology Group. Am J Clin Oncol. 1982;5(6):649-655.
Sasaki K, Kadia TM, Begna K, DiNardo CD, Borthakur G, Short NJ, et al. Prediction of early (4-week) mortality in acute myeloid leukemia with intensive chemotherapy. Am J Hematol. 2022;97(1):68-78.
Percival ME, Tao L, Medeiros BC, Clarke CA. Improving the outcome of acute myeloid leukemia: real-world trends in early mortality. Blood Adv. 2017;1(22):1783-1790.
Jacob S, Jacob SE, Suryanarayana BS, Dutta TK. Clinical profile and short-term outcome of adult patients with acute myeloid leukemia. Indian J Hematol Blood Transfus. 2019;35(3):431-436.
Freifeld AG, Bow EJ, Sepkowitz KA, et al. Clinical practice guideline for the use of antimicrobial agents in neutropenic patients with cancer: 2010 update. Clin Infect Dis. 2011;52(4):e56-e93.
Estey E. Acute myeloid leukemia: 2019 update on risk stratification and management. Am J Hematol. 2018;93(10):1267-1291.
National Comprehensive Cancer Network. NCCN clinical practice guidelines in oncology: acute myeloid leukemia. Version 2.2021. Available from: https://www.nccn.org.
Walter RB, Othus M, Appelbaum FR, Estey EH. Prediction of early death after induction therapy for newly diagnosed acute myeloid leukemia with pretreatment risk scores. Am J Hematol. 2011;86(12):1025-1031.
Peduzzi P, Concato J, Kemper E, Holford TR, Feinstein AR. A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis. J Clin Epidemiol. 1996;49(12):1373-1379.
Singer M, Deutschman CS, Seymour CW, et al. The third international consensus definitions for sepsis and septic shock (Sepsis-3). JAMA. 2016;315(8):801-810.
Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Acute Kidney Injury Work Group. KDIGO clinical practice guideline for acute kidney injury. Kidney Int Suppl. 2012;2(1):1-138.
Kantarjian H, O'Brien S, Cortes J, et al. Results of intensive chemotherapy in 998 patients aged 65 years or older with acute myeloid leukemia or high-risk myelodysplastic syndrome: predictive prognostic models for outcome. Cancer. 2006;106(5):1090-1098.
Estey E. Acute myeloid leukemia: 2019 update on risk stratification and management. Am J Hematol. 2018;93(10):1267-1291.
