주요 논문
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Article
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인용수 3
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2023Prognostic outcomes of cytomegalovirus reactivation after autologous stem cell transplantation
Byung‐Hyun Lee, Min Ji Jeon, Eun Sang Yu, Ka‐Won Kang, Dae Sik Kim, Se Ryeon Lee, Yong Park, Hwa Jung Sung, Chul Won Choi, Byung Soo Kim
IF 3.2 (2023)
International Journal of Medical Sciences
후기 CMV 재활성화는 불량한 전체생존기간(OS)에 대한 독립적 위험 인자였으나, 조기 CMV 재활성화는 다발골수종 환자에서 더 나은 생존과 연관되어 있었다. 이러한 위험 예측 모델은 후기 CMV 재활성화를 모니터링할 필요가 있는 고위험 환자를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 나아가 예방적 또는 선제적 치료의 잠재적 이익을 제공할 수 있다.
http://dx.doi.org/10.7150/ijms.79285
Medicine
Hazard ratio
Internal medicine
Multiple myeloma
Transplantation
Odds ratio
Autologous stem-cell transplantation
Cytomegalovirus
Lymphoma
Risk factor
2
Article
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인용수 0
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2023The Risk of Venous Thrombosis for Erythropoiesis Stimulating Agents and Blood Transfusions in Cancer Patients: A Nationwide Population-Based Study in Korea
Byung‐Hyun Lee, Yeonju Yu, Se Ryeon Lee, Yong Park, Hwa Jung Sung, Byung Soo Kim
IF 21 (2023)
Blood
서론: 여러 선행 연구에서는 조혈촉진제(ESAs)와 수혈이 모두 암 환자에서 정맥 혈전증의 위험을 증가시키는 것으로 보고하였다. 그럼에도 불구하고 ESAs 또는 수혈이 혈전성 합병증과 더 밀접하게 관련되는지에 대해서는 근거의 일관성이 부족하다. 이에 이를 해소하기 위해 전국 단위의 인구집단 자료를 분석하여 암 환자에서 ESAs 사용, 수혈, 그리고 정맥 혈전증 위험 간의 연관성을 탐색하고자 하였다.
방법: 본 연구는 사례-교차(case-crossover) 설계를 사용하였으며, 대한민국의 국민건강보험 데이터베이스를 분석하였다. 2011년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 암으로 진단받은 총 710,910명의 환자[ICD-10 코드: C00.x–C26.x, C30.x–C34.x, C37.x–C41.x, C45.x–C58.x, C60.x–C76.x, C81.x–C85.x, C88.3, C88.7, C88.9, C90.0, C90.1, C91.x–C93.x, C94.0–C94.3, C94.5, C94.7, C95.x, C96.x]가 포함되었다. 이들 중 57,256명(8.03%)은 정맥 혈전증[ICD-10 코드: I80.x]으로 확인되었다. 혈전증이 발생한 주(주차)부터 12주 전까지의 위험 기간(hazard period)을, 24주의 공백을 둔 뒤 구분된 이전 12주 대조 기간(control period)과 비교하였다. 또한 위험/대조 기간의 지속 기간을 달리(각각 8주 및 4주)하여 2차 분석을 수행함으로써 결과의 견고성을 평가하였다. 환자는 자기 자신의 대조군으로 활용하였고, 과립구 집락자극인자(granulocyte colony-stimulating factor)와 화학요법 등 시간 의존적 공변량이 혈전 위험과의 연관성을 갖는지 평가하였다. 환자는 위험 기간과 대조 기간 동안 입원, 적혈구 수혈, 혈소판 수혈, 중심정맥카테터 삽입, 주요 수술의 발생 여부에 따라 범주화하였고, χ2 검정을 사용하여 이들 변수를 비교하였다. 마지막으로, 위험 기간 동안 ESAs, 수혈 및 기타 혈전 위험 요인의 노출 오즈(odds)를 대조 기간 동안의 노출 오즈와 비교하기 위해 조건부 로지스틱 회귀(conditional logistical regression)를 수행하였다.
결과: 위험 기간과 대조 기간에서 ESAs 사용률은 유사하였다(0.88% vs. 0.28%; P = 0.477). 그러나 적혈구 수혈(6.85% vs. 1.79%; P <0.001), 혈소판 수혈(1.92% vs. 0.48%; P = 0.003), 중심정맥카테터 삽입(3.34% vs. 0.74%; P <0.001), 입원(11.79% vs. 2.77%; P <0.001), 주요 수술(5.70% vs. 2.00%; P <0.001)은 두 노출 기간 간에 유의한 차이를 보였다. 이들 요인은 모두 위험 기간에서 대조 기간보다 더 빈번하였다. 단순 조건부 로지스틱 회귀 모형에서는 ESAs 사용에 대한 교차비(OR)가 유의하게 증가하였다(OR = 3.14; 95% CI: 2.63, 7.75). 하지만 조정 모형에서 적혈구 수혈, 혈소판 수혈, 중심정맥카테터 삽입, 입원, 주요 수술을 포함한 다른 공변량을 통제한 후에는 ESAs 사용이 유의하지 않은 것으로 나타났다(OR = 1.12; 95% CI: 0.93, 1.36). 대조적으로, ESAs 사용과 달리 적혈구 수혈은 단순 모형에서(OR = 3.83; 95% CI: 3.58, 4.11)와 조정 모형에서 모두(OR = 1.44; 95% CI: 1.32, 1.58) 혈전 위험 증가와 연관되었다. 본 연구는 또한 위험 기간과 대조 기간의 길이를 달리했을 때(8주 및 4주) ESAs 사용, 적혈구 수혈, 그리고 혈전 사건 간의 연관이 달라지는지 평가하였다. 결과는 기간의 지속 기간과 무관하게 연관성이 일관되게 유지됨을 보여주었다. 종합하면, 본 연구의 결과는 적혈구 수혈과 관련된 혈전 위험이 증가하는 반면, 다른 관련 요인을 조정한 후에는 ESAs 사용이 혈전 사건과 유의한 연관성을 보이지 않았음을 시사한다.
결론: 본 연구는 암 환자에서 적혈구 수혈과 혈전성 합병증 간의 더 강한 연관성을 확인하였다. 이러한 결과는 특정 환자 집단에서 ESAs에 비해 적혈구 수혈의 혈전 위험이 더 높을 수 있음을 시사한다. 또한, 암 환자에서 ESAs 사용이 노출 기간에 따라 혈전성 합병증의 위험을 증가시키지 않을 수 있음을 나타낸다. 다양한 집단에서 ESAs와 수혈이 혈전 위험에 미치는 영향을 평가하기 위한 추가 연구가 필요하다.
http://dx.doi.org/10.1182/blood-2023-188620
Medicine
Venous thrombosis
Thrombosis
Hazard ratio
Population
Internal medicine
Cancer
Case-control study
Surgery
Confidence interval
3
Article
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인용수 8
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2022Blood Transfusion, All-Cause Mortality and Hospitalization Period in COVID-19 Patients: Machine Learning Analysis of National Health Insurance Claims Data
Byung‐Hyun Lee, Kwang‐Sig Lee, Hae-In Kim, Jae Seung Jung, Hyeon Ju Shin, Jonghoon Park, Soon Cheol Hong, Ki Hoon Ahn
IF 3.6 (2022)
Diagnostics
본 연구는 COVID-19 환자에서 수혈 예측인자, 모든 원인 사망, 입원 기간을 규명하기 위한 가장 포괄적인 머신러닝 분석을 제시한다. 자료는 2019년 11월~2020년 5월 사이에 진단된 7,943명의 COVID-19 환자에 대한 한국 국가건강보험 청구자료에서 수집되었다. 종속변수는 모든 원인 사망과 입원 기간이며, 이에 대한 28개의 독립변수를 고려하였다. 무작위포리스트 변수중요도(GINI)는 종속변수의 주요 요인을 파악하고, 수혈을 포함한 이들 예측인자와의 연관성을 평가하기 위해 도입되었다. 본 연구 결과에 따르면 수혈은 모든 원인 사망과 양의 연관성을 보였다. 적혈구, 혈소판, 신선동결혈장, 크라이오프레시피테이트 수혈의 비율은 사망군에서 비사망군에 비해 유의하게 높았으며(p-value < 0.01), 사망군에서의 증가가 확인되었다. 마찬가지로, 무작위포리스트 변수중요도를 기준으로 한 모든 원인 사망의 상위 10개 요인은 Charlson 동반질환지수(53.54), 연령(45.68), 사회경제적 상태(45.65), 적혈구 수혈(27.08), 치매(19.27), 항혈소판제(16.81), 성별(14.60), 당뇨병(13.00), 간질환(11.19), 혈소판 수혈(10.11)이었다. 입원 기간의 상위 10개 예측인자는 Charlson 동반질환지수, 사회경제적 상태, 치매, 연령, 성별, 편마비, 항혈소판제, 당뇨병, 간질환, 심혈관질환이었다. 결론적으로, 동반질환, 적혈구 수혈, 혈소판 수혈은 머신러닝 분석에 기반한 모든 원인 사망의 주요 요인이었다. 따라서 이러한 예측인자들에 대한 효과적인 관리는 COVID-19 환자에서 필요하다.
https://doi.org/10.3390/diagnostics12122970
Medicine
Comorbidity
Diabetes mellitus
Blood transfusion
Disease
Emergency medicine
Internal medicine
Intensive care medicine
4
Article
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인용수 15
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2022PVR (CD155) Expression as a Potential Prognostic Marker in Multiple Myeloma
Byung‐Hyun Lee, Ji-Hea Kim, Ka‐Won Kang, Se-Ryeon Lee, Yong Park, Hwa-Jung Sung, Byung‐Soo Kim
IF 4.7 (2022)
Biomedicines
폴리오바이러스 수용체(PVR, CD155)는 종양 진행 동안 상향 조절되며, PVR 발현은 암 환자에서 불량한 예후와 연관된다. 그러나 다발골수종(MM)에서 PVR의 예후적 함의는 아직 조사되지 않았다. PVR은 CD226, CD96, TIGIT과의 상호작용을 통해 면역조절 역할을 수행한다. TIGIT은 적응면역 및 선천면역을 제한할 수 있는 체크포인트 억제 수용체이며, PVR에 대해 가장 높은 친화도로 결합한다. 우리는 면역조직화학, ELISA, qPCR, 유세포분석을 사용하여 MM에서 PVR의 역할을 조사하였다. PVR은 MM 환자에서 높은 수준으로 발현되었고, 막 PVR 발현은 용해성 PVR 수준과 유의한 상관관계를 보였다. PVR 발현은 개정 국제 병기결정계(Revise-International Staging System, R-ISS) 병기, 골수외 형질세포종 및 골 병변의 존재 여부, 골수 형질세포(BMPCs)의 비율, β2-마이크로글로불린 수준과 유의하게 연관되어, 진행기 및 전이에서의 가능한 역할을 시사하였다. 또한 TIGIT 발현은 BMPCs 비율과 유의하게 상관되었다. PVR 발현이 높은 환자는 전체 생존 및 무진행 생존이 유의하게 짧았으며, PVR 발현은 불량한 MM 생존에 대한 독립적인 예후 인자로 확인되었다. 이러한 결과는 PVR 발현이 MM의 병기와 불량한 예후와 연관되어 있으며, MM의 잠재적 예후 표지자일 수 있음을 나타낸다.
https://doi.org/10.3390/biomedicines10051099
TIGIT
Multiple myeloma
Medicine
Cancer research
Bone marrow
Immunohistochemistry
Internal medicine
Oncology
Pathology
Cancer
5
Article
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인용수 10
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2021Prognostic Value of Galectin-9 Relates to Programmed Death-Ligand 1 in Patients With Multiple Myeloma
Byung‐Hyun Lee, Yong Park, Ji-Hea Kim, Ka‐Won Kang, Seung Jin Lee, Seok Jin Kim, Byung Soo Kim
IF 5.738 (2021)
Frontiers in Oncology
= 0.816). 우리의 결과는 Gal-9의 예후 예측 가치가 새로 진단된 다발성 골수종 환자에서 PD-L1 발현과 관련될 수 있음을 시사한다.
https://doi.org/10.3389/fonc.2021.669817
Hazard ratio
Medicine
Multiple myeloma
Internal medicine
Confidence interval
Galectin
Proportional hazards model
Oncology
Cancer
Immunohistochemistry