《JAMA网络公开》上发表的数据发现,乳腺密度较低的患者患严重淋巴水肿的风险较高。该结果表明,钼靶乳腺密度可作为乳腺癌患者治疗后淋巴水肿风险的预后因素。
概述
研究人员指出,通过使用将乳腺密度与已确定的危险因素相结合的多元线性回归模型,他们可以预测淋巴水肿的发展情况,最终可以预估乳腺癌患者的淋巴水肿体积。
研究作者写道:“这项研究确定了5个现有的临床因素,包括患者、癌症和治疗因素,它们可用于乳腺癌患者淋巴水肿严重程度的体积估计。据我们所知,这项研究首次将钼靶乳腺密度作为淋巴水肿风险的独立预后因素,用于提供淋巴水肿发病率的体积估计。”
研究情况
该研究中使用的多元线性回归模型确定了多个因素,包括3个患者特征:年龄、体重指数和钼靶乳腺密度;1个疾病因素:病理性淋巴结数目;以及1个治疗相关因素:腋窝淋巴结清扫,均为独立预后变量。
Spearman相关分析发现,在验证测试期间,淋巴水肿的测量体积和预测体积之间存在具有统计学意义的中度相关性(系数,0.42;95%CI,0.26-0.56;P<.001)。轻度淋巴水肿预测和重度淋巴水肿预测的曲线下面积分别为0.72(95%CI,0.60-0.83)和0.83(95%CI,0.74-0.93)。
研究小组分析了1个癌症中心的373名女性,她们的中位年龄为52.3岁(四分位区间为45.9-60.1)。符合条件的女性被选入该项目,她们已完成初诊乳腺癌的根治治疗。未被选入该项目的同一机构接受随访护理的普通乳腺肿瘤患者,也被纳入了该研究。
作者们写道:“预测淋巴水肿的发生率和发病率有助于对患者进行分类,以便加强疾病监测,从而对这种情况进行早期诊断和最佳管理。在未来的淋巴水肿新疗法临床试验中,这些预测也有助于风险分层。”
局限性
尽管研究人员认识到他们的研究有很多局限性,包括其本质为回顾性研究,但他们提到一个优势,那就是所有患者都在同一个机构进行随访,随访统一进行,并前瞻性地记录了信息。
此外,研究人员受到数据缺失的限制,在建模过程中缺少2个变量。无论如何,主要终点(即淋巴水肿严重程度的关联)在没有插补的情况下保持了一致。
结论
研究人员写道:“这个模型强调淋巴水肿是一种多因素疾病,涉及患者、癌症和治疗因素。据我们所知,这项研究是第一次既报告了使用钼靶乳腺密度作为淋巴水肿风险的预后因素,又提供了淋巴水肿严重程度的体积估计。”
注:文章信息来源于网络,仅供医护人员内部讨论,不作为用药依据,具体用药指引,请咨询主治医师。
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