临床-病理-影像联合模型构建列线图预测乳腺癌新辅助治疗达病理完全缓解

目的分析MRI与临床病理联合构建列线图预测乳腺癌新辅助治疗(NAC)达病理完全缓解(pCR)的价值。资料与方法回顾性收集宁夏医科大学总医院2018年1月—2022年5月接受NAC并手术的首诊女性乳腺癌患者,其中2018年1月—2021年5月就诊的159例患者为建模组,2021年6月—2022年5月69例为验证组。收集患者临床病理及NAC前MRI参数。通过单因素和多因素Logistic回归分析确定pCR的独立预后因素并构建列线图。通过受试者工作特征曲线及校准图评估列线图的诊断效能。结果肿瘤最大径线(OR=0.96,95%CI 0.93~0.99,P=0.01),HER-2状态(OR=0.07,95%CI 0.02~0.22,P<0.001),Ki-67指数(OR=1.04,95%CI 1.01~1.07,P=0.002)和信号强化率(OR=1.02,95%CI 1.01~1.03,P=0.002)是pCR的独立预后因素,其构建的列线图预测pCR具有较高的诊断效能(曲线下面积为0.82,95%CI 0.75~0.89)和校准能力(C指数=0.89,95%CI 0.83~0.94)。结论肿瘤最大径线、HER-2状态、Ki-67指数和信号强化率联合构建的列线图在预测NAC达pCR具有良好的诊断效能和校准能力。

基于临床、病理及影像特征的列线图预测乳腺癌新辅助治疗后残余小病灶病理完全缓解

目的:探讨基于临床、病理及MRI特征构建的列线图在预测乳腺癌新辅助治疗(NAT)后残余小病灶病理完全缓解(pCR)中的价值.方法:回顾性收集我院2018年1月至2022年5月接受NAT并手术的首诊女性乳腺癌患者,其中2018年1月至2021年5月就诊的患者为建模组,2021年6月至2022年5月为外部验证组.收集患者的临床病理及NAT前、后MRI影像资料,通过logistic回归分析确定残余小病灶pCR的独立预后因素并构建列线图.通过受试者工作特征(ROC)曲线及校准图评估列线图的诊断效能.结果:HER2阳性,Ki-67高表达和较低的早期信号强化率是乳腺癌NAT后残余小病灶pCR的独立预后因素,所构建的列线图在验证组中表现出较高的诊断效能(ROC曲线下面积=0.95,95%CI0.85~0.99)和校准能力(C指数=0.93,95%CI0.88~0.98).结论:基于临床、病理及MRI特征构建的列线图在预测乳腺癌NAT后残余小病灶pCR上显示出较好的预测能力,为临床诊疗提供依据.