Vliv prediktivního modelu na biopsii sentinelové lymfatické uzliny u původně pozitivního na lymfatické uzliny, HER2 pozitivního karcinomu prsu

Vyšetřovatelé od 1. dubna 2012 do 30. května 2022 zpětně přezkoumali zdravotní záznamy 597 pacientů ve čtyřech ústavech. Pacienti z instituce 1 (n = 386) sloužili jako tréninková kohorta, zatímco pacienti z ostatních institucí (n = 211) sloužili jako externí validační kohorta. Další nezávislá kohorta 119 pacientů byla prospektivně shromážděna za účelem posouzení prediktivní schopnosti modelu. Kritéria zařazení zahrnovala: 1) histologicky prokázaný primární karcinom prsu bez vzdálených metastatických lézí, 2) HER2-pozitivní stav (definovaný jako imunohistochemie (IHC) nadměrné exprese 3+ nebo exprese 2+ a poměr ≥ 2,0 pomocí fluorescenční in situ hybridizace ), 3) počáteční pozitivní stav axilárních lymfatických uzlin potvrzený pomocí jádrové nebo tenkojehlové biopsie před NST, 4) úplný průběh standardní neoadjuvantní terapie před operací a 5) kompletní klinickopatologické charakteristiky a informace o léčbě. Studie byla schválena etickou komisí Fujian Medical University Union Hospital. Všechny pacientky v tréninkových a validačních kohortách podstoupily po dokončení NST mastektomii, operaci zachovávající prsa, ozařování a operaci ALND. Všichni pacienti v další nezávislé kohortě podstoupili SLNB následovanou ALND, která detekovala alespoň 2 SLN při použití samotného barviva methylenové modři. SLN byly definovány jako modře zbarvené lymfatické uzliny vedené přímo modře zbarvenými lymfatickými cévami. Methylenová modř byla injikována samostatně do peritumorálních nebo subareolárních míst 5-15 minut před SLNB. Po sestavení nomogramu pro predikci axilární pCR s nezávislými prediktivními faktory vyšetřovatelé kvantifikovali prediktivní výkon modelu pomocí AUC křivky operační charakteristiky přijímače. Kalibrační grafy s bootstrapováním a Hosmer-Lemeshow test byly použity pro ilustraci kalibrační síly modelu, přičemž p > 0,05 značí dobrou shodu.20 Klinická užitečnost modelu při vedení chirurgických možností byla hodnocena pomocí analýzy rozhodovací křivky vynesením čistých přínosů.21 Interní validace byla odhadnuta pomocí metody bootstrap. Vyšetřovatelé validovali nomogram pomocí externí validační kohorty z jiných institucí. Na základě Youdenova indexu vyšetřovatelé zvolili optimální cutoff pravděpodobnost predikce axilární pCR jako stratifikační kritérium pro identifikaci pacientů, kteří podstoupili operaci SLNB po NST. Vyšetřovatelé dále zkoumali 119 pacientů, kteří podstoupili SLNB s odstraněnými ≥ 2 SLN, a následně ALND jako nezávislou kohortu, aby vyhodnotili účinek nomogramu na přesnou identifikaci pacientů. FNR SLNB byly porovnány pomocí dvou různých strategií: provedení SLNB u všech pacientů bez jakýchkoli výběrových kritérií a provedení SLNB u pacientů vybraných nomogramem s pravděpodobností cut-off axilární pCR. Tyto výsledky byly porovnány s výsledky dvou předchozích testů.