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研究背景:男性乳腺癌(male breast cancer,MBC)是一种发病率比较低的恶性肿瘤,目前临床上针对男性乳腺癌的诊治,主要是参照女性乳腺癌的诊疗方案,男性乳腺癌的精准治疗依然是临床医生的一大挑战,正常情况下,临床专科医生会根据患者的生存预期制定相应的治疗方案,因此,精确、科学的预测男性乳腺癌患者的预后能帮助临床专科医生制定更加精准的、个体化的治疗方案。目的:本研究旨在基于美国国立癌症研究所(National Cancer Institute,NCI)的监测、流行病学和随访结果数据库(Surveillance,Epidemiology,and End Result database,SEER)数据分析影响男性乳腺癌患者预后的相关因素,根据影响男性乳腺癌的几个重要的临床病理因素,构建全面、实用的Nomogram来预测男性乳腺癌患者的乳腺癌特异性生存率(breast cancer-specific survival,BCSS)和总生存率(overall survival,OS),并与第七版美国癌症联合委员会(American Joint Committee on Cancer,AJCC)TNM分期系统进行比较。方法:从SEER数据库中提取2007至2014年间共1752例诊断为男性浸润性乳腺癌的患者,将数据随机分为建模组(n=1316)与验证组(n=436)。首先,以建模组为基础建立Nomogram预测模型:利用Cox 比例风险回归模型进行单因素和多因素分析,评估相关变量的预后价值,得到具有统计学差异的变量(P<0.05),从Cox 比例回归模型出发,结合多因素分析中得到的有意义的预后因素,构建预测男性浸润性乳腺癌3年和5年预后的Nomogram预测模型。其次,在验证组中检验Nomogram预测模型性能:对验证组数据进行重采样得到校准曲线以评估模型在预测生存率与实际生存率之间的一致性,利用一致性指数(concordance index,C-index)、ROC 曲线下的面积(area under the ROC curve,AUC)、净重新分类指数(net reclassification index,NRI)、决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)来评估并对比Nomogram与TNM分期系统的预测性能。最后,根据Nomogram预测评分进行风险分层:在建模组中根据患者预测总评分进行风险分层,在验证组中采用Kaplan-Meier绘制各风险组的生存曲线,Log-rank检验进行组间比较,以评价风险分层的准确性。结果:根据单因素和多因素的Cox 比例风险回归模型分析,影响男性乳腺癌患者预后的8个重要临床病理因素被纳入Nomogram预测模型。在验证组中,校正曲线显示出Nomogram预测的生存率与实际生存率之间有高度的一致性。此外,Nomogram预测模型的预测性能要优于TNM分期系统,两者总生存率(OS)的一致性指数(C-index)分别为0.767比0.671、乳腺癌特异性生存率(BCSS)的一致性指数分别为0.834比0.756。与TNM分期系统相比,Nomogram预测模型的3年和5年OS的净重新分类指数(NRI)分别为0.325和0.562;3年和5年的BCSS的NRI分别为0.312和0.323。同时,通过绘制的 ROC 曲线下的面积(area under curve,AUC)及决策曲线(decision curve analysis,DCA),显示了优于TNM分期系统的预测性能和更高的临床应用价值。在建模组中根据患者在Nomogram预测模型的预测总评分,按照风险大小分成低、中、高危三层,在验证组中,采用Kaplan-Meier生存曲线分析显示出了预测模型风险分层的准确性。结论:(1)对于男性乳腺癌而言,年龄、病理分级、肿瘤大小、淋巴结转移、远处转移、婚姻状况、种族和ER状态是生存预后独立的影响因素。(2)本研究表明,基于SEER数据库建立的男性乳腺癌Nomogram生存预测模型具有较高的准确性,其预测性能明显优于TNM分期系统,能够个体化准确的预测患者的生存率,有助于临床专科医生制定更加精准、个体化的治疗方案。