Nomogram图预测乳腺癌患者脑转移的发生风险——基于SEER数据库

作者：刘德总; 李坤鹏; 高娜; 方源; 刘泽森; 范云鹏; 杨颖涛^*

来源：癌症进展, 2022, 20(08): 778-784.

• 乳腺癌
• 脑转移风险
• SEER数据库
• Nomogram图

目的 通过分析乳腺癌患者脑转移发生的相关危险因素，建立并验证预测乳腺癌患者脑转移发生风险的Nomogram图。方法 收集监测、流行病学及预后（SEER）数据库中2010—2015年的242 361例乳腺癌患者的临床资料，将所有患者分为脑转移组和非脑转移组。采用单因素和多因素Logistic回归模型分析乳腺癌患者脑转移发生的影响因素。应用R语言软件构建乳腺癌患者脑转移发生风险的Nomogram图预测模型，采用一致性指数（C-index）和受试者工作特征（ROC）曲线进行模型的验证。结果 脑转移与非脑转移乳腺癌患者年龄、种族、原发部位、组织学分级、病理类型、T分期、N分期及转移类型比较，差异均有统计学意义（P﹤0.01）。多因素Logistic回归分析结果显示，组织学分级、分子亚型、转移个数（除脑以外）、T分期、N分期和原发部位是乳腺癌患者脑转移的独立影响因素。Nomogram图预测乳腺癌患者脑转移发生风险的C-index为0.953(95%CI:0.943～0.962),ROC曲线下面积为0.958(95%CI:0.950～0.966)，表明模型具有很好的区分度与准确度。结论 乳腺癌临床特征与脑转移之间存在联系，对人表皮生长因子受体2(HER2)阳性和三阴性乳腺癌（TNBC）患者，应密切监测和预防发生脑转移，强调这一认识可能有助于确定合适的随访策略和指导个性化治疗。Nomogram图模型预测乳腺癌患者脑转移的发生风险，具有很好的区分度和准确度，该模型具有临床推广和应用价值。

• 单位
  河南省胸科医院; 郑州大学第五附属医院