摘要
背景与目的:中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)作为简单、客观且廉价的实验室指标,其疗效预测价值已在其他类型的癌种中得到验证.整合新辅助治疗(neoadjuvant therapy,NAT)前临床病理学特征及NLR来预测NAT后腋窝淋巴结病理学完全缓解(axillary pathological complete response,apCR)率,以期指导临床决策.方法:入组2016年4月—2020年4月山东省肿瘤医院乳腺外科连续收治的416例接受NAT的临床淋巴结阳性患者.入组患者接受完整疗程蒽环类药物联合紫杉类药物治疗,回顾性分析患者接受NAT前的临床病理学特征及实验室指标.临床病理学特征作为分类变量,年龄及实验室指标作为连续变量,其cut-off值通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的约登指数来确定.多因素logistic回归分析确定NAT后apCR的影响因素,同时通过logistic回归分析结果进一步构建NAT后apCR预测模型,采用ROC曲线及曲线下面积(area under curve,AUC)对模型进行评价.结果:入组的416例患者中,37.3％(155/416)的患者达到apCR.单因素分析显示,apCR与年龄、穿刺病理学分级、分子分型、血糖、血小板、NLR显著相关(P均<0.05).多因素分析显示,年龄(OR=0.528,95％CI:0.343～0.814)、穿刺病理学分级(OR=1.846,95％CI:1.187～2.872)、分子分型(OR=2.791,95％CI:1.780～4.377)和NLR(OR=0.302,95％CI:0.105～0.867)是NAT后apCR的独立影响因素(P均<0.05).基于这些影响因素,我们构建了NAT后apCR的logistic预测模型:logit(P)=0.613×病理学分级+1.027×分子分型-0.638×年龄-1.196×NLR-0.244(模型检验χ2=54.478,P<0.001),该模型的AUC为0.702.结论:除了传统的临床病理学特征,作为简单、廉价、客观的实验室指标,NLR水平也可以作为NAT后apCR的预测指标.整合NAT前临床病理学特征及NLR水平可以帮助预测NAT后apCR,进而基于NAT疗效选择个体化腋窝降阶梯手术处理.
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