de novo転移性乳がん患者の生存を予測するためのノモグラム：人口ベースの研究

背景：患者の5〜10％は、最初の診断で転移性乳がん（MBC）と診断されます。この研究の目的は、これらの患者の全生存（OS）を予測するためのノモグラムを開発することを目的としています。 方法：2010年から2016年に診断されたDE NOVO MBC患者は、監視、疫学、および最終結果（SEER）データベースから特定されました。それらは、2：1の比率のトレーニングと検証コホートにランダムに分割されました。共変量の最良のサブセットは、多変量COXモデルの最小の別名情報基準（AIC）値に基づいてOSを予測するノモグラムを開発するために特定されました。ノモグラムの識別とキャリブレーションは、時間依存のレシーバー動作特性曲線（AUC）およびキャリブレーション曲線の下の領域である一致インデックスを使用して評価されました。 結果：この研究では、de novo MBCの7986人の患者を含めました。追跡期間の中央値は36か月（範囲：0〜83か月）でした。2662が検証コホートに割り当てられ、5,000人の24人の患者がトレーニングコホートに割り当てられました。トレーニングコホートでは、診断、人種、婚status状態、分化グレード、サブタイプ、T段階、骨転移、脳転移、肝転移、肺転移、手術、化学療法を選択して、1-、3-を推定するノモグラムを作成するために選択されました。多変量COXモデルの最小AIC値に基づく5年OS。ノモグラムは、トレーニングコホートで0.723（95％CI、0.713-0.733）、検証コホートで0.719（95％CI、0.705-0.734）の一致指数を達成しました。ノモグラムのAUC値は、トレーニングと検証コホートの良好な特異性と感度を示しています。キャリブレーション曲線は、予測された生存確率と実際の生存確率の間に好ましい一貫性を示しました。 結論：開発されたノモグラムは、de novo MBC患者の確実に予測され、有利な識別能力を示しました。さらなる検証が必要ですが、これは臨床診療における有用なツールかもしれません。

BACKGROUND: 5-10% of patients are diagnosed with metastatic breast cancer (MBC) at the initial diagnosis. This study aimed to develop a nomogram to predict the overall survival (OS) of these patients. METHODS: de novo MBC patients diagnosed in 2010-2016 were identified from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database. They were randomly divided into a training and a validation cohort with a ratio of 2:1. The best subsets of covariates were identified to develop a nomogram predicting OS based on the smallest Akaike Information Criterion (AIC) value in the multivariate Cox models. The discrimination and calibration of the nomogram were evaluated using the Concordance index, the area under the time-dependent receiver operating characteristic curve (AUC) and calibration curves. RESULTS: In this study, we included 7986 patients with de novo MBC. The median follow-up time was 36 months (range: 0-83 months). Five thousand three-hundred twenty four patients were allocated into the training cohort while 2662 were allocated into the validation cohort. In the training cohort, age at diagnosis, race, marital status, differentiation grade, subtype, T stage, bone metastasis, brain metastasis, liver metastasis, lung metastasis, surgery and chemotherapy were selected to create the nomogram estimating the 1-, 3- and 5- year OS based on the smallest AIC value in the multivariate Cox models. The nomogram achieved a Concordance index of 0.723 (95% CI, 0.713-0.733) in the training cohort and 0.719 (95% CI, 0.705-0.734) in the validation cohort. AUC values of the nomogram indicated good specificity and sensitivity in the training and validation cohort. Calibration curves showed a favorable consistency between the predicted and actual survival probabilities. CONCLUSION: The developed nomogram reliably predicted OS in patients with de novo MBC and presented a favorable discrimination ability. While further validation is needed, this may be a useful tool in clinical practice.