Impacto de um modelo preditivo na biópsia de linfonodo sentinela em câncer de mama inicialmente positivo para linfonodo e HER2 positivo

Os investigadores revisaram retrospectivamente os registros médicos de 597 pacientes em quatro instituições, de 1º de abril de 2012 a 30 de maio de 2022. Os pacientes da instituição 1 (n = 386) serviram como coorte de treinamento, enquanto os das outras instituições (n = 211) serviram como coorte de validação externa. Uma coorte independente adicional de 119 pacientes foi coletada prospectivamente para avaliar o poder preditivo do modelo. Os critérios de inclusão incluíram: 1) câncer de mama primário comprovado histologicamente sem lesões metastáticas distantes, 2) status HER2 positivo (definido como imuno-histoquímica (IHC) de superexpressão 3+ ou expressão 2+ e uma proporção de ≥ 2,0 por hibridização fluorescente in situ ), 3) status inicial positivo para linfonodos axilares confirmado usando biópsia com agulha grossa ou fina antes do NST, 4) um curso completo de terapia neoadjuvante padrão antes da cirurgia e 5) características clínico-patológicas completas e informações sobre o tratamento. O estudo foi aprovado pelo comitê de ética do Fujian Medical University Union Hospital. Todas as pacientes nas coortes de treinamento e validação foram submetidas a mastectomia, cirurgia conservadora da mama, radiação e cirurgia ALND após completarem o NST. Todos os pacientes da coorte independente adicional foram submetidos a SLNB seguido de ALND, que detectou pelo menos 2 SLNs usando apenas corante azul de metileno. SLNs foram definidos como linfonodos corados em azul guiados diretamente por vasos linfáticos corados em azul. O corante azul de metileno foi injetado sozinho nos locais peritumorais ou subareolares 5-15 minutos antes do BLS. Depois de construir o nomograma para prever o pCR axilar com os fatores preditivos independentes, os investigadores quantificaram o desempenho preditivo do modelo usando a AUC da curva característica de operação do receptor. Gráficos de calibração com bootstrapping e teste de Hosmer-Lemeshow foram utilizados para ilustrar o poder de calibração do modelo, com p > 0,05 indicando um bom ajuste.20 A utilidade clínica do modelo na orientação de opções cirúrgicas foi avaliada por meio de análise de curva de decisão, traçando benefícios líquidos.21 A validação interna foi estimada utilizando o método bootstrap. Os investigadores validaram o nomograma usando uma coorte de validação externa de outras instituições. Seguindo o índice de Youden, os investigadores selecionaram uma probabilidade de corte ideal para prever o pCR axilar como critério de estratificação para identificar pacientes submetidos à cirurgia SLNB após NST. Os investigadores examinaram adicionalmente 119 pacientes submetidos a BLS com ≥ 2 SLN removidos, seguidos de ALND, como uma coorte independente para avaliar o efeito do nomograma na identificação precisa dos pacientes. Os FNRs dos BLS foram comparados usando duas estratégias diferentes: realizar BLS em todos os pacientes sem nenhum critério de seleção e realizar BLS em pacientes selecionados pelo nomograma com probabilidade de corte de pCR axilar. Esses resultados foram comparados com os dos dois testes anteriores.