基于Logistic回归和Nomogram图评价临床病理特征预测乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解的临床价值

• 作者: 项爱斋 周天晗 丁金旺 王克义 叶柳青
• 来源期刊: 中华内分泌外科杂志
• 关键词: Nomogram图 乳腺癌 新辅助化疗 病理完全缓解 血小板分布宽度
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 乳腺疾病专题论著
• 页码范围: 122-127
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.cn.115807-20200302-00054

摘要

目的:探讨乳腺癌临床病理特征对新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy，NAC）后病理完全缓解（pathological complete response，pCR）的预测价值，并基于临床病理特征建立预测模型。方法:回顾性分析2013年1月至2019年12月182例在浙江大学附属杭州市第一人民医院行新辅助化疗及手术治疗的乳腺癌患者临床病例资料，采用单因素分析和多因素Logistic回归分析临床病理特征与新辅助化疗后pCR的关系，探讨其在新辅助化疗疗效评估中的预测价值，并构建受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线及Nomogram图预测模型。结果:多因素Logistic回归分析结果显示：孕激素受体（progesterone receptor,PR）、人类表皮生长因子2（human epidermal growth factor 2，HER2）、血小板分布宽度（platelet distribution width，PDW）是乳腺癌新辅助化疗后pCR的独立预测因素，并绘制ROC曲线和Nomogram图。ROC曲线对预测乳腺癌新辅助化疗pCR的曲线下面积（area under curve，AUC）为0.810（95% CI:0.745~0.864），当取约登指数最大时，其预测的敏感性为68.75%，特异性为82.67%。 结论:PR阴性、HER2阳性、PDW≤13.4%往往提示更好的新辅助化疗疗效，以期构建的Nomogram图模型可较准确地预测新辅助化疗pCR，为临床诊疗工作中治疗方案的选择提供参考。