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  • HER-2阳性乳腺癌患者复发转移的影响因素及风险预测模型的构建
    苏金铭, 田萍, 李青林, 马静, 宋伟伟, 刘博文, 曹晓莹, 薛玲, 王文军
    中华乳腺病杂志(电子版) . 2026, 20 (04): 228-235.
    摘要 ( 29 ) HTML ( 1 ) PDF ( 3452 ) ( 11 )
    目的

    明确HER-2阳性乳腺癌患者复发转移的影响因素,并构建风险预测模型。

    方法

    根据纳入与排除标准,回顾性纳入2021年1月至2024年12月山东省4 家三级甲等医院209例HER-2阳性乳腺癌患者作为训练集,纳入2024年1月至2025年5月山东省2家三级甲等医院的121例HER-2阳性乳腺癌患者为外部验证集,收集患者的临床资料进行分析。通过单因素分析、最小绝对收缩与选择算子(LASSO)筛选预测因子,经多因素Logistic回归分析HER-2阳性乳腺癌患者复发转移的影响因素,并构建风险预测模型(列线图),采用受试者操作特征(ROC)曲线、校准曲线及决策曲线分析(DCA)评价模型的区分度、校准度与临床实用性。

    结果

    LASSO回归最终筛选出7个预测变量:年龄、确诊时间、肿瘤长径、家族史、淋巴水肿、完成靶向治疗、完成化疗。多因素Logistic回归分析结果显示,确诊时间≥1年(OR=2.520,95%CI:1.017~6.245,P=0.046)、肿瘤长径>5 cm(OR=2.998,95%CI:1.209~7.431,P=0.018)是HER-2阳性乳腺癌患者复发转移的危险因素。年龄≥50岁(OR=0.366,95%CI:0.149~0.898,P=0.028)、完成靶向治疗(OR=0.334,95%CI:0.128~0.872,P=0.025)、完成化疗(OR=0.028,95%CI:0.005~0.150,P=0.001)是HER-2阳性乳腺癌患者复发转移的保护因素。基于上述5个影响因素构建列线图。训练集模型ROC曲线的AUC=0.865(95%CI:0.808~0.922),特异度为0.963;Hosmer-Lemeshow 检验结果显示预测模型的校准度较好(χ2=4.632,P=0.462)。外部验证集的AUC=0.817(95%CI:0.715~0.919),特异度为0.946,Hosmer-Lemeshow检验结果显示预测模型的校准度较好(χ2=6.833、P=0.555)。DCA分析显示,在0.2~0.8的风险阈值区间内,应用该模型可获得稳定较好的临床净效益。

    结论

    患者年龄、确诊时间、肿瘤长径、完成化疗及靶向治疗是HER-2阳性乳腺癌患者复发转移的影响因素。结合上述变量构建的预测模型能够为临床个体化风险评估提供参考依据。

变量 训练集(n=209) 验证集(n=121) χ2 P
年龄
<50岁 83 43 0.566 0.452
≥50岁 126 78
确诊时间
<1年 143 73 2.218 0.136
≥1年 66 48
肿瘤长径
≤5 cm 157 97 1.101 0.294
>5 cm 52 24
淋巴水肿
121 68 0.090 0.764
88 53
完成化疗
18 17 2.389 0.122
191 104
完成靶向治疗
42 27 0.228 0.633
167 94
家族史
184 100 1.858 0.173
25 21
手术史
145 72 3.318 0.069
64 49
表1 训练集与验证集基线特征比较(例)
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