患者队列中二回归分析数据
随着人们对在前哨淋巴结阳性肿瘤患者中进行腋窝淋巴结完全清扫术这种治疗方案的质疑，对乳腺癌患者腋窝病变的治疗临床处理正在进行根本性变化。本研究旨在多机构内建了一种全新的预测工具来计算在肿瘤前哨淋巴结活检阳性的患者中残留腋窝病灶的特异性发生风险。由Tuomo J. Meretoja等进行的研究的相关结果发表在JNCI 11月最新的在线期刊上。
在本研究中，研究者从欧洲的五个中心中纳入了1000名前哨淋巴结阳性并进行了腋窝淋巴结完全清扫术的乳腺癌患者。采用Logistic回归分析确定了能显著预测非前哨淋巴结是否受累的影响因素。随之建立一个多变量预测模型，通过受试者特征曲线（AUC）确定其特异性，特异性的确定首先在五个中心内部的其他500名患者进行计算，随之在五个中心外的1968名患者进行计算。所有的统计检验皆为双侧。
Logistic回归分析提示存在9个与肿瘤和前哨淋巴结相关的变量能显著预测非前哨淋巴结的受累情况。预测模型内部特异性AUC为0.714，外部特异性为0.719。该预测模型具有较好的外部特异性。
研究结果提示研究者建立了一个全新的多中心的预测工具，可以评估肿瘤前哨淋巴结活检证实转移的乳腺癌患者存在腋窝淋巴结受累的风险。这个预测模型存在着很好的内部特异性和外部特异性，但是在大规模临床推广使用之前还需要在每个研究中心内进行进一步的研究验证。
