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三阴性乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解的影响因素及预测模型构建

The factors affecting pathological complete response of triple negative breast cancer patients after neoadjuvant chemotherapy and the construction of related model

作     者:杨柳 季福庆 张明坤 王哲 张聚良 Yang Liu;Ji Fu-Qing;Zhang Ming-Kun;Wang Zhe;Zhang Ju-Liang

作者机构:空军军医大学西京医院甲乳血管外科陕西西安710032 西北大学附属医院/西安市第三医院甲乳外科陕西西安710018 

出 版 物:《解放军医学杂志》 (Medical Journal of Chinese People's Liberation Army)

年 卷 期:2024年第49卷第8期

页      面:855-860页

核心收录:

学科分类:1002[医学-临床医学] 100202[医学-儿科学] 10[医学] 

基  金:国家自然科学基金青年科学基金项目(81902677) 陕西省重点研发计划(2018ZDXM-SF-066) 

主  题:三阴性乳腺癌 新辅助化疗 病理完全缓解 列线图 

摘      要:目的分析接受新辅助化疗的三阴性乳腺癌(TNBC)患者病理完全缓解(pCR)的影响因素,并构建临床预测模型。方法收集2018年5月-2021年5月空军军医大学西京医院收治的348例接受新辅助化疗的TNBC患者(作为建模集),以及2018年5月-2021年5月西安市第三医院收治的69例接受新辅助化疗的TNBC患者(作为验证集)。分析并比较建模集与验证集的临床病理特征,在建模集中采用LASSO回归模型分析TNBC患者新辅助化疗后pCR的独立影响因素,并构建列线图模型。采用Bootstrap法对模型进行内部验证;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的区分度,校准曲线评估模型的准确性,临床决策曲线分析(DCA)评价模型的临床获益和应用价值。结果建模集与验证集的手术术式和T分期比较差异有统计学意义(P0.05)。LASSO回归模型分析结果显示,T分期、N分期、是否使用铂类药物及临床疗效评估是TNBC患者新辅助化疗后pCR的独立影响因素(P0.05),将这些因素纳入并构建列线图预测模型。建模集中列线图模型预测TNBC患者新辅助化疗后pCR率的曲线下面积(AUC)为0.811(95%CI 0.763~0.859),验证集中为0.801(95%CI 0.727~0.928)。Bootstrap法内部验证显示一致性指数(C-index)为0.79,表明模型在建模集与验证集中均具有良好的区分度。校准曲线显示,列线图模型的预测生存率与实际生存率接近;DCA显示列线图模型的临床获益及应用价值较高。结论列线图模型能准确预测TNBC患者新辅助化疗后的pCR率,可为临床诊疗提供指导依据。

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