关于一种可精确预测乳腺癌前哨淋巴结转移的计算模型的原因,关于一种可精确预测乳腺癌前哨淋巴结转移的计算模型的相关知识。 美国Bevilacqua报告,他们研发出一种直接面向用户的预测模型(nomogram,计算图表),利用该模型可精确预测乳腺癌患者出现前哨淋巴结(SLN)转移的概率。[J Clin Oncol 2007,25(24): 3670]
淋巴结转移是一个多因素事件,一些变量已被用来预测乳腺癌淋巴结转移危险。但是,这些指标通常都采用优势比来表达,很难用来计算某一个特定患者的SLN转移概率。
研究者采用多变量逻辑回归分析方法对3786例SLN活检的临床和病理学特征进行评估,预测乳腺癌SLN转移,然后将此模型应用到1545例随后进行的SLN活检中,从逻辑回归模型中创建出一个计算图表。
多变量分析结果显示,患者的年龄、肿瘤大小和类型、淋巴管浸润、肿瘤的位置、多灶性、雌激素和孕酮受体与SLN转移相关。该计算图表应用于验证人群中识别阳性SLN精确,识别能力强,受试者工作特征曲线下面积为0.754。(文章出处：中国医学论坛报)
淋巴结转移是一个多因素事件,一些变量已被用来预测乳腺癌淋巴结转移危险。但是,这些指标通常都采用优势比来表达,很难用来计算某一个特定患者的SLN转移概率。
研究者采用多变量逻辑回归分析方法对3786例SLN活检的临床和病理学特征进行评估,预测乳腺癌SLN转移,然后将此模型应用到1545例随后进行的SLN活检中,从逻辑回归模型中创建出一个计算图表。
多变量分析结果显示,患者的年龄、肿瘤大小和类型、淋巴管浸润、肿瘤的位置、多灶性、雌激素和孕酮受体与SLN转移相关。该计算图表应用于验证人群中识别阳性SLN精确,识别能力强,受试者工作特征曲线下面积为0.754。(文章出处：中国医学论坛报)