30日死亡率可能是全身抗癌治疗患者避免伤害的一个有用指标，但30日死亡率高的患者有什么样的特点呢?2016年9月，发表在《Lancet Oncol》上的一项研究对英格兰公共卫生署收集的全身抗癌治疗(SACT)数据集中的患者进行了调查。
30日死亡率可能是全身抗癌治疗患者避免伤害的一个有用指标，但这个指标的数据是有限的。英格兰公共卫生署收集的全身抗癌治疗(SACT)数据集能评估全国患者人群影响30日死亡率的因素。基于SACT数据集的第1项研究的目的是建立英格兰接受SACT的乳腺和肺癌患者的全国30日死亡率基准，并识别在患者护理方面有哪些需要改善的地方。
在这项基于人群的研究中，研究者纳入居住在英格兰的所有乳腺癌女性和所有肺癌的男性和女性，患者年龄为24岁或以上并于2014年开始1个疗程的SACT，不考虑先前的治疗疗程数量或手术，并且不考虑疾病轨迹中他们的位置。研究者计算这些患者最近SACT疗程后30日死亡率。研究者进行了逻辑回归分析，校正相关因素后，考察患者、肿瘤或治疗相关因素是否与30日死亡率风险相关。对于每种癌症类型和意图，研究者计算了30日死亡率和医院信任水平上的患者体积，并在一个漏斗图中对比这些。
结果显示，2014年1月1日至12月31日间，在该回归和信任水平分析中，纳入23228名乳腺癌患者和9634名非小细胞肺癌(NSCLC)患者。在根治性乳腺癌患者和NSCLC患者中，30日死亡率随年龄增加而增加，而在缓解性SACT患者中，风险随年龄增加而减少。(乳腺癌治愈比值比[OR] 1.085，99%CI 1.040～1.132;P<0.0001;NSCLC根治组：1.045，1.013～1.079;p=0.00033;乳腺癌缓解性：0.987，0.977～0.996;p=0.00034;NSCLC缓解性：0.987，0.976～0.998;p=0.0015)。第一次进行根治性或缓解性SACT的患者30日死亡率显著高于此前已接受过SACT的患者(乳腺癌缓解性：OR 2.326 99%CI 1.634～3.312;p<0.0001;NSCLC治愈性：1.554～7.316;p<0.0001;NSCLC缓解性：2.667，2.109～3.373;p<0.0001)。一般健康状态较差(体力状态评分：2～4)与较好(体力状态评分：0)的患者相比，全身抗癌治疗的30日死亡率显著增加(乳腺癌根治性：6.057，1.333～27.513;p=0.0021;乳腺癌缓解性：6.241，4.180～9.319;p<0.0001;非小细胞肺癌缓解性：3.384，2.276～5.032;p<0.0001)。研究者识别出死亡率的信任值超过95%控制限;包括7例治愈性乳腺癌，4例缓解性乳腺癌，5例治愈性NSCLC，7例缓解性NSCLC。
研究者解释到，该研究结果表明，几个因素影响着英格兰乳腺和肺癌患者的早期死亡风险，并且一些组的30日死亡率风险显著增加。识别出具有显著高的30日死亡率的医院应该促进这些医院对临床决策制订进行评价。此外，该研究结果还显示，收集临床试验外的常规数据的重要性，能帮助临床医生及其患者，预测SACT相关的害处和益处。
该研究由英格兰公共卫生署提供资金支持。
多学科讨论纪实：
1、初治患者30天死亡率显著增加，表明初治患者应实行特定的治疗和强调早期报告毒性。但 研究无法确定这些患者30天死亡率增加的原因。
2、接受治愈性治疗的乳腺癌患者和NSCLC患者，30天死亡率随着年龄的增加而增加，因为老年患者一般为都比较虚弱，比年轻患者更不易耐受SACT。相反，接受姑息治疗的乳腺癌和NSCLC患者随着年龄的增加而降低，也许是因为年龄大的患者比年轻患者较少可能接受或被处方可能延长生命的SACT治疗，倾向于选择其他有利于缓解疼痛或不适的姑息疗法。另外年轻患者可能有更侵袭的增加死亡率的疾病。
3、正如预期，研究发现给予姑息性治疗的女性肺癌患者30天死亡率低于男性，先前的数据表明，女性肺癌患者通常在早期确诊，更局限性化的癌症，并有更好的生存率。接受姑息治疗的晚期NSCLC患者30天的死亡率增加是因为这些患者身体状况通常不太好。
4、研究结果发现，接受姑息治疗的超重的NSCLC患者比正常BMI患者30天死亡率降低，可以解释为剂量限制实践。化疗剂量是根据患者的身高和体重计算，但给予较高BMI患者的剂量常小于这些。
5、虽然研究者确定了多个影响患者30天死亡率风险的因素,但该基于人群的数据仅纳入接受SACT的 患者，因此不能确认如果他们没有接受SACT是否有更好的结局。同样，也无法评估没有接受SACT的患者是否可受益于治疗。
6、虽然研究者用SACT数据对30天死亡率取得了一些重要的见解，但仍然有一些局限性和空白。SACT数据只使用常规报道的数据没有临床笔记或回顾。因此，数据集不包括如实验室指标，例如肝和肾功能，所以研究者无法分析这些指标与30天死亡率之间的关联，或在风险调整模型中使用他们。
