Validità del modello predittivo del rischio di metastasi cerebrali nei pazienti con cancro al seno con ormone positivo

1. Raccolta dati:

   Età alla diagnosi BC, dimensione del tumore, adenopatia ascellare, stadio clinico, stato HER2, indice di proliferazione Ki67 e grado di differenziazione modificato di Scarff-Bloom-Richardson.

2. Piano di analisi:

   Variabili continue come medie e deviazione standard (DS) se seguono una distribuzione normale; in caso contrario, come mediane e IQR (intervallo interquartile). I numeri e le percentuali mostrano variabili categoriali.

3. Convalida del modello:

L'associazione tra covariate e diagnosi di metastasi cerebrali eseguendo analisi di regressione logistica; Verranno stimati l'odds ratio (OR), gli intervalli di confidenza al 95% (CI) e il valore p. Le variabili con un valore p <0,05 nell'analisi di regressione logistica univariata saranno ulteriormente valutate in un'analisi di regressione logistica multivariata.

Per l'uso clinico del modello, utilizzeremo un punteggio per ciascuna variabile come quello progettato da Cacho-Díaz B. et. al. quindi classificheremo i pazienti in tre gruppi di rischio in base alla somma dei punteggi. Utilizzeremo un'analisi di regressione di Cox per valutare il rischio di ciascun gruppo di sviluppare metastasi cerebrali. Verranno valutati gli Hazard Ratio aggiustati (aHR), gli IC al 95% e i valori p.