【摘 要】
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目的:首诊Ⅳ期乳腺癌患者作为特异性的乳腺癌群体,研究其患者病理特征及探索影响患者预后的危险因素,设计一个实用、便捷、直观的预测模型,利用模型可以在临床工作中快速计算这部分患者的生存概率,从而评估个体情况,个性化地为患者提供治疗方案。方法:患者信息及临床病理特征从美国公开的SEER数据库中提取,我们筛选出2010年至2015年首诊Ⅳ期乳腺癌的女性患者7433例,利用7:3的比例计算机随机分组划分成建
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目的:首诊Ⅳ期乳腺癌患者作为特异性的乳腺癌群体,研究其患者病理特征及探索影响患者预后的危险因素,设计一个实用、便捷、直观的预测模型,利用模型可以在临床工作中快速计算这部分患者的生存概率,从而评估个体情况,个性化地为患者提供治疗方案。方法:患者信息及临床病理特征从美国公开的SEER数据库中提取,我们筛选出2010年至2015年首诊Ⅳ期乳腺癌的女性患者7433例,利用7:3的比例计算机随机分组划分成建模组(n=5,205)和验证组(n=2,228)。建模组建立模型,使用LASSO回归进行第一轮的筛选得到与患者预后相关的因素,接着采用Cox单因素分析和多因素分析得到的因素与LASSO回归的结果相结合后得到需要纳入的因素建立生存预测模型。建模组通过验证组的校准曲线验证模型一致性,通过斜率判断两组特异性生存率是否一致;C指数(C-index)大小衡量模型的可靠程度,并利用ROC曲线及AUC大小来反应模型的灵敏度和特异度。通过列线图各个因素所对应的分数计算出每位首诊Ⅳ期乳腺癌患者危险分数,利用X-tile寻找最佳Cutoff值将人群分为低、高风险组。采用Kaplan Meier法分析两组人群的特异性生存率以及局部治疗在首诊Ⅳ期乳腺癌中的作用。结果:从12个临床特征因素中筛选出8个与预后有关的因素被纳入模型建立。校准图斜率都接近45°;模型预后C-index为0.719(95%CI:0.711-0.727);1年、3年、5年AUC分别为0.785、0.765和0.765。患者危险分数以155分,将人群分为低风险、高风险两组,在总人群中放疗能够带来生存获益HR=1.094(1.028-1.168,p=0.006),以及在低风险中放疗同样能够改善患者的预后(HR=1.102,p=0.026)、而高风险人群中放疗不会改善预后(p=0.31)。患者能够从手术中获益,在低风险患者中行手术治疗中位生存时间可延长22.8个月。高风险组中手术组与非手术组中位生存时间为18.9个月和13.3个月(p<0.001)。亚组分析中,手术加放疗组生存预后最好,仅行放疗的患者预后最差。结论:对于首诊Ⅳ期乳腺癌患者而言,年龄、婚姻状况、病理组织学分级、病理组织学类型、分子分型、是否化疗、远处转移部位、肿瘤分期是影响生存的独立危险因素,老年人、三阴性乳腺癌、组织学分级高、发生脑转移的患者预后不佳。低风险的首诊Ⅳ期乳腺癌患者应该积极局部治疗,行原发灶手术以及放疗能够带来较好的预后。本研究在大样本、多因素下建立的首诊Ⅳ期乳腺癌生存预测模型具有一定准确性,能客观评估首诊Ⅳ期乳腺癌患者生存预后并提供可操作、更便捷的个体化治疗信息。
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