预测非转移性侵袭性叶状乳腺癌的长期预后的诺姆图:基于人口的研究

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 生物统计学 生物统计学

背景情况:

• 侵袭性叶状乳腺癌 (ILC) 由于不一致的临床病理特征和长期结果而带来挑战.
• 与预后指标相冲突的ILC的最佳管理策略尚不清楚.

研究的目的:

• 开发和验证非转移性ILC患者的整体生存期 (OS) 和癌症特异性生存期 (CSS) 的预测模型.
• 确定影响ILC患者存活率的关键预后因素.
• 为了比较与传统的AJCC TNM分期系统对抗新型名ograms的预测性能.

主要方法:

• 利用来自SEER数据库 (2004-2020) 的31,451名非转移性ILC患者的数据.
• 患者被分为培训 (n=22,017) 和验证 (n=9,434) 队列.
• 开发了纳米图,包括年龄,婚姻,ER/PR状态,年级,瘤大小,淋巴结比率 (LNR) 和联合总结阶段等因素;分析了OS和CSS.

主要成果:

• 确定OS和CSS的关键预后因素包括年龄,婚姻状况,ER/PR状态,等级,瘤大小,LNR和CS阶段.
• 化疗和放射治疗是OS的独立保护因素.
• 诺米图表显示了高C指数的令人满意的区分能力 (OS:0.765培训,0.757验证;CSS:0.812培训,0.813验证).
• 与AJCC TNM分期相比,决策曲线分析显示出更高的预测性能.

结论:

• 基于LNR的新型名录是预测长期ILC预后的可靠工具.
• 这些名录图可以帮助临床医生识别高风险患者并量身定制个性化治疗计划.
• 结果可能会为旨在减少ILC癌症负担的公共卫生战略提供信息.