重新评估雌激素受体表达值,以预测HER2-阴性患者的乳腺癌,使用形状受限建模

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 生物统计学 生物统计学
• 遗传学 遗传学 是一个

背景情况:

• 雌激素受体 (ER) 状态对于乳腺癌的预后和治疗选择至关重要.
• 预测结果和指导治疗的最佳ER表达截止值仍在争论中.
• 现有的模型可能无法完全捕捉ER表达和患者存活率之间的连续关系.

研究的目的:

• 通过一种新的统计方法,确定一个最佳的ER表达切线来预测乳腺癌的预后.
• 评估HER2阴性乳腺癌中ER表达和生存结果之间的关联.
• 根据ER水平,根据辅助性内分泌疗法的临床决策.

主要方法:

• 采用了一种新型的形状受限制的考克斯模型,将ER视为连续变量.
• 分析了3055名II/III期HER2阴性乳腺癌患者的数据.
• 主要结局包括复发或死亡的时间 (TTR) 和整体存活率 (OS).

主要成果:

• 形状受限的考克斯模型确定了10%的ER表达作为预测TTR的首选切断值.
• 与ER<10% (逻辑等级p <0.001) 患者相比,ER≥10%的患者表现出显著的TTR益处.
• 在1% ≤ ER <10%的患者中,没有观察到辅助内分泌治疗对TTR或OS有显著的益处.

结论:

• 10%的ER表达值可能是预测HER2阴性乳腺癌中TTR的首选切断值.
• 研究结果支持个性化治疗策略,特别是对于ER<10%乳腺癌患者.
• 这一门可以帮助临床医生平衡内分泌治疗的益处与风险,特别是当不良事件令人担忧时.