基于49项前瞻性队列研究的Meta分析构建乳腺癌患者淋巴水肿风险预测模型

• 作者： 沈傲梅 ( 1,2 ) ; 路潜 ( 1 ) ; 符鑫 ( 1 ) ; 韦小夏 ( 1 ) ; 卞静如 ( 2 ) ; 张丽媛 ( 2 ) ; 强万敏 ( 2 ) ; 庞冬 ( 1 ) ;
• 作者单位： 1.北京大学护理学院内外科教研室，北京大学循证护理研究中心; 2.天津医科大学肿瘤医院护理部，国家肿瘤临床医学研究中心，天津市“肿瘤防治”重点实 验室，天津市恶性肿瘤临床医学研究中心;
• 提交时间：2022-12-01

摘要：背景 淋巴水肿（BCRL）是困扰乳腺癌患者的常见慢性并发症，早期评估和预测BCRL风险尤为重要，但目前仍缺乏权威公认、适宜推广的风险预测模型。目的 本文拟基于Meta分析构建并验证乳腺癌患者淋巴水肿风险预测模型。方法 系统检索、筛选及评价国内外乳腺癌淋巴水肿危险因素相关的前瞻性队列研究，提取合并效应量结果具有显著性的风险因素及合并风险值，构建Logistic风险预测模型。基于回归系数及合并风险值构建Logistic和Additive风险评分模型。选择2017至2018年收集的486例患者资料作为验证集，采用ROC曲线下面积（AUC）、Hosmer-Lemeshow检验评价模型预测性能，采用决策曲线分析评价模型的临床实用性。结果 共纳入49项前瞻性队列研究、33072例乳腺癌患者。Meta分析显示，淋巴水肿发生率为20.6%（95% CI: 17.9%-23.3%）。预测模型共纳入5个危险因素：体质指数（BMI）、乳腺手术类型、腋窝手术类型、放疗及术后并发症。Logistic及Additive风险评分模型的AUC分别为0.748（95%CI: 0.701, 0.794）、0.737（95%CI: 0.691, 0.784），Hosmer-Lemeshow检验P值分别为0.185、0.763。Logistic评分模型最优截断值为18（总分0-34），灵敏度为81.7%，特异度为43.1%；Additive评分模型最优截断值为8.5（总分5-11），灵敏度为80.9%，特异度为42.8%。当阈值概率在20%-30%时，模型具有较高的临床净获益。结论 基于Meta分析构建的乳腺癌淋巴水肿风险预测模型具有较好的预测性能，可作为水肿风险评估工具，指导淋巴水肿的分层管理，但其预测性能和临床实用性仍有待进一步验证和优化。

• 期刊： 中国全科医学
• 分类： 医学、药学 >> 临床医学
• 引用： ChinaXiv:202212.00013 (或此版本 ChinaXiv:202212.00013V1)
  (DOI:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0827)
  (CSTR:32003.36.ChinaXiv.202212.00013.V1)
• 推荐引用方式：沈傲梅,路潜,符鑫,韦小夏,卞静如,张丽媛,强万敏,庞冬.(2022).基于49项前瞻性队列研究的Meta分析构建乳腺癌患者淋巴水肿风险预测模型.中国全科医学.CSTR:32003.36.ChinaXiv.202212.00013.V1 (点此复制)