Klinik olarak metastazlı olmayan malign melanomhastalarında mikroskopik metastaz olasılığınındeğerlendirilmesinde farklı öngörü yöntemlerininkarşılaştırılması
Comparison of different prediction methods forassessing the likelihood of misroskopic metastasis inclinically node-negative malignant melanoma patients
Yazar: MEHMET KORKUT
Danışman: DOÇ. DR. HAYRİ ÖMER BERKÖZ
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Plastik Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Plastik ve Rekonstrüktif Cerrahi = Plastic and Reconstructive Surgery

Özet:
GİRİŞ VE AMAÇ: Dünya çapında malign melanom sıklığı giderek artmaktadır.
Güncel NCCN kılavuzlarına göre sentinel lenf nodu (SLN) metastazı açısından
riskin>%10 olduğu hastalarda sentinel lenf nodu biyopsisi (SLNB) rutin bir evreleme
prosedürü olarak önerilmektedir. Bunun dışında lenf nodunda mikroskopik metastaz
olasılığını belirleme amacıyla farklı öngörü yöntemleri geliştirilmiştir. Literatürde bu
nomogramlar SLN tutulumun riskini tahmin etmesi ve negatif SLNB işlemini azaltması
açısından faydalı bulunmuşlardır. Çalışmamızda literatürde bahsedilen Avustralya
Melanom Enstitüsü (MIA) Sentinel Lenf Nodu Metastazı Risk Ölçeği', 'Massachussets
Melanom Nodal Durum Hesaplayıcısı (LifeMath nomogramı)' ve Memorial Sloan
Kettering Cancer Center nomogramı (MSKCC) risk ölçeklerinin birbiri ile karşılaştırılması
ve bizim hasta toplumumuza yönelik validasyon çalışmasını amaçladık.
MATERYAL VE METOD: Çalışmaya 2018-2023 tarihleri arasında İTF Plastik,
Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahi Anabilim Dalı'nda ameliyat olmuş ve materyal
patolojileri İTF Patoloji AD tarafından değerlendirilmiş hastalar dahil edilmiş ve sonuçları
retrospektif olarak incelenmesi ile çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışma hastaların
klinikopatolojik verileri kullanıldı. SNL tutulumu ile diğer veriler arasındaki ilişkiler
incelendi. Ayrıca SNLB sonucu dışındaki veriler kullanılarak MSKCC, MIA ve LifeMath
(Massachusetts) nomogramları üzerinden SNL pozitifliği risk tahminleri hesaplandı.
İstatistiksel yöntem ile sürekli bir değişkenden elde edilen puanların normalliğini test
etmek amacıyla Kolmogorov Smirnov testinden yararlanıldı. Kategorik değişkenler
frekans (n, %) olarak, sürekli değişkenler ortalama, standart sapma, medyan ve interquantile range (IQR) olarak sunuldu. Sürekli değişkenlerde iki bağımsız grup
arasındaki karşılaştırmalar Mann-Whitney U testi ile yapıldı. Nitel verilerin
karşılaştırılmasında, Ki-Kare testleri (Pearson chi-square ve Fisher's exact test) kullanıldı.
SLN pozitifliği ilişkili bağımsız değişkenlerin belirlenmesinde Lojistik regresyon
modellemesinden yararlanıldı. SLN tutulumunu tahmin etmede en uygun risk skorlarını
için ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi analizi kullanıldı. Risk skorları
optimal kesme değerinin belirlenmesinde Youden indeksinden yararlanıldı. Her model için
PPD, NPD, sensitivite, spesifite net fayda ve net önlenebilir müdahale oranları farklı eşik
olasılıklarında (%10, %15 ve %20) hesaplanmıştır. Karar eğrisi analizi yardımıyla
araştırma modellerinin klinik net faydası hesaplandı.
BULGULAR: Risk ölçekleri medyan ve IQR değerleri incelendiğinde; SLN tutulumu
olan hasta grubunda MSKCC [SLN (+): 34(25-41) ve SLN (-): 13(5-27); p<0,001],
MIA[SLN (+): 65(36-85) ve SLN (-): 19(12-45); p<0,001] ve Massachusetts [SLN (+):
65(32-86) ve SLN (-): 15(8-39); p<0,001] skorlarının istatistiksel olarak anlamlı derecede
daha yüksek olduğu saptandı. ROC analizi sonucu SLN pozitifliğini belirlemede en uygun
MSKCC skor sınırının 23 [AUC=0,811; sensitivite=0,824; spesifite=0,70, doğruluk=0,737],
MIA sınırının 30 [AUC=0,81; sensitivite=0,882; spesifite=0,613, doğruluk=0,693] ve
Massachusetts sınırının 23,9 [AUC=0,817; sensitivite=0,912; spesifite=0,65,
doğruluk=0,728] olduğu saptandı. SONUÇ: MSKCC, MIA ve LifeMath (Massachusetts) nomogramlarının
toplumumuza yönelik hasta grubunda yapılan validasyon çalışmasında, bu nomogramlar
SLN tutulum riskini tahmin etmesi ve negatif SLNB sayılarını azaltması açısından faydalı
bulunmuşlardır. Bu alana yönelik sağlık harcamalarının ve işlemi bağlı ortaya çıkan
komplikasyon sayılarının azalması ise olası sonuçlardır. Her bir nomogram için
çalışmamızın bulguları incelendiğinde, popülasyonumuza yönelik farklı öngürü
yöntemlerinin SLN pozitifliğini belirlemede tanı performanslarının benzer olduğu
saptandı. Bu nomogramların klinik uygulamada kullanımı pratiktir ve ücretsizdirler.
Anahtar kelimeler: Malign melanom, SLNB, nomogram, MIA, MSKCC, LifeMath,
metastaz

Abstract:
INTRODUCTION AND OBJECTIVE: The incidence of malignant melanoma is
increasing worldwide. According to current NCCN guidelines, sentinel lymph node biopsy
(SLNB) is recommended as a routine staging procedure for patients with a risk of >10%
for sentinel lymph node (SLN) metastasis. In addition to this, various prediction methods
have been developed to assess the likelihood of microscopic metastasis in lymph nodes.
These nomograms in the literature have been found useful in predicting the risk of SLN
involvement and reducing unnecessary SLNB procedures. In our study, we aimed to
compare the Australian Melanoma Institute (MIA) Sentinel Lymph Node Metastasis Risk
Scale, Massachusetts Melanoma Nodal Status Calculator (LifeMath nomogram), and
Memorial Sloan Kettering Cancer Center nomogram (MSKCC), and to conduct a
validation study specific to our patient population.
MATERIALS AND METHODS: The study included patients who underwent
surgery at the Department of Plastic, Reconstructive, and Aesthetic Surgery, Istanbul Faculty
of Medicine, between 2018 and 2023, with their pathological evaluations conducted by the
Department of Pathology. The clinical and pathological data of these patients were
retrospectively reviewed. Relationships between SLN involvement and other variables were
examined. Additionally, using data other than SLNB results, risk predictions for SLN
positivity were calculated using the MSKCC, MIA, and LifeMath (Massachusetts)
nomograms. The Kolmogorov-Smirnov test was utilized to test the normality of scores
derived from continuous variables via statistical methods. Categorical variables were
presented as frequencies (n, %), while continuous variables were described with mean,
standard deviation, median, and interquartile range (IQR). Comparisons between two independent groups for continuous variables were conducted using the Mann-Whitney U
test. For comparisons of qualitative data, Chi-square tests (Pearson chi-square and Fisher's
exact test) were used. Logistic regression modeling was employed to determine independent
variables associated with SLN positivity. ROC (Receiver Operating Characteristic) curve
analysis was utilized to identify the most suitable risk scores for predicting SLN
involvement. Optimal cutoff values for risk scores were determined using the Youden index.
For each model, potential patient disutility (PPD), net patient disutility (NPD), sensitivity,
specificity, net benefit, and net reduction rate at different threshold probabilities (10%, 15%,
and 20%) were calculated. Clinical net benefit of the research models was assessed using
decision curve analysis.
RESULTS: When the risk scales' median and IQR values were examined, statistically
significant differences were found in SLN-positive patient groups for MSKCC [SLN (+): 34
(25-41) and SLN (-): 13 (5-27); p<0.001], MIA [SLN (+): 65 (36-85) and SLN (-): 19 (12-
45); p<0.001], and Massachusetts [SLN (+): 65 (32-86) and SLN (-): 15 (8-39); p<0.001]
scores. According to ROC analysis, the optimal MSKCC score threshold for determining
SLN positivity was found to be 23 [AUC=0.811; sensitivity=0.824; specificity=0.70,
accuracy=0.737], for MIA it was 30 [AUC=0.81; sensitivity=0.882; specificity=0.613,
accuracy=0.693], and for Massachusetts it was 23.9 [AUC=0.817; sensitivity=0.912;
specificity=0.65, accuracy=0.728].CONCLUSION: In the validation study conducted on our patient population,
MSKCC, MIA, and LifeMath (Massachusetts) nomograms were found beneficial in
predicting SLN involvement risk and reducing the number of negative SLNB cases. The
potential outcomes include reduced healthcare expenditures and complications associated
with the procedure. Our findings indicate similar diagnostic performance in predicting SLN
positivity across each nomogram when tailored to our population. The practicality and costeffectiveness of these nomograms make them suitable for clinical use.
Keywords: Malignant melanoma, SLNB, nomogram, MIA, MSKCC, LifeMath,
metastasis