Ennustavan mallin vaikutus vartioimusolmukebiopsiaan alun perin imusolmukepositiivisessa, HER2-positiivisessa rintasyövässä

Tutkijat tarkastelivat takautuvasti 597 potilaan sairauskertomusta neljässä laitoksessa 1.4.2012–30.5.2022. Potilaat laitoksesta 1 (n = 386) toimivat koulutuskohortina, kun taas muiden laitosten potilaat (n = 211) toimivat ulkoisena validointikohortina. Lisäksi kerättiin 119 potilaan riippumaton kohortti mallin ennustusvoiman arvioimiseksi. Sisällyskriteerit sisälsivät: 1) histologisesti todistettu primaarinen rintasyöpä ilman etäismetastaattisia leesioita, 2) HER2-positiivinen tila (määritelty immunohistokemiaksi (IHC) 3+-yli- tai 2+-ilmentymisestä ja suhde ≥ 2,0 fluoresenssi in situ -hybridisaatiolla ), 3) ensimmäinen kainaloimusolmukepositiivinen tila, joka on vahvistettu ydin- tai hienoneulabiopsialla ennen NST:tä, 4) täydellinen standardi neoadjuvanttihoitojakso ennen leikkausta ja 5) täydelliset kliinisopatologiset ominaisuudet ja hoitotiedot. Tutkimuksen hyväksyi Fujian Medical University Union Hospitalin eettinen komitea. Kaikille koulutus- ja validointiryhmien potilaille tehtiin rinnanpoisto, rintaa säästävä leikkaus, sädehoito ja ALND-leikkaus NST-leikkauksen jälkeen. Kaikille ylimääräisen riippumattoman kohortin potilaille tehtiin SLNB, jota seurasi ALND, joka havaitsi vähintään 2 SLN:tä käyttämällä pelkästään metyleenisinistä väriainetta. SLN:t määriteltiin siniseksi värjäytyneiksi imusolmukkeiksi, joita ohjasivat suoraan siniseksi värjäytyneet imusuonet. Metyleenisinistä väriainetta injektoitiin yksinään peritumoraalisiin tai subareolaarisiin kohtiin 5-15 minuuttia ennen SLNB:tä. Laadettuaan nomogrammin kainalo-pCR:n ennustamiseksi riippumattomilla ennustetekijöillä, tutkijat kvantifioivat mallin ennustavan suorituskyvyn käyttämällä vastaanottimen toimintakäyrän AUC-arvoa. Mallin kalibrointitehon havainnollistamiseen käytettiin kalibrointikäyriä bootstrappingilla ja Hosmer-Lemeshow-testillä, jolloin p > 0,05 osoitti hyvää sovitusta.20 Mallin kliinistä käyttökelpoisuutta kirurgisten vaihtoehtojen ohjaamisessa arvioitiin päätöskäyräanalyysillä piirtämällä nettohyötyjä.21 Sisäinen validointi arvioitiin bootstrap-menetelmällä. Tutkijat validoivat nomogrammin käyttämällä muiden laitosten ulkoista validointikohorttia. Youden-indeksin perusteella tutkijat valitsivat optimaalisen katkaisutodennäköisyyden kainalo-pCR:n ennustamiselle stratifiointikriteeriksi tunnistaakseen potilaita, joille tehtiin SLNB-leikkaus NST:n jälkeen. Tutkijat tutkivat lisäksi 119 potilasta, joille tehtiin SLNB ja joista poistettiin ≥ 2 SLN:tä, minkä jälkeen ALND itsenäisenä kohorttina arvioidakseen nomogrammin vaikutusta potilaiden tunnistamiseen tarkasti. SLNB:n FNR-arvoja verrattiin käyttämällä kahta eri strategiaa: SLNB:n suorittaminen kaikille potilaille ilman valintakriteerejä ja SLNB:n suorittaminen nomogrammilla valituille potilaille kainalo-pCR:n rajatodennäköisyydellä. Näitä tuloksia verrattiin kahden edellisen testin tuloksiin.