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背景和目的:乳腺癌患者面临多种治疗需求,中心静脉置管具有方便、舒适等诸多优点,受到了患者和医生的关注,在临床上得到了广泛应用。但与此同时,导管相关的并发症轻者导致治疗的中断、住院时间和费用的增加,重者甚至威胁患者生命。导管相关性血栓（catheter-related thrombosis,CRT）便是常见又棘手的并发症之一。导管相关性血栓有自己独有的一些特性,比如中心静脉导管的类型、导管尖端的位置等,基于深静脉血栓的风险评分（如Khorana风险评分模型）是否能很好地预测CRT尚不可知。本研究旨在建立可靠的导管相关性血栓的预测模型,为制定个体化的防治策略提供依据。方法:建模队列为回顾性收集的2015年1月1日至2018年12月31日期间,于中国医学科学院肿瘤医院收治的中心静脉置管的肿瘤患者（n=3131）。预测模型的验证队列1为前瞻且独立入组的自2019年1月1日至2019年8月31日期间,于中国医学科学院肿瘤医院行中心静脉置管的肿瘤患者（n=685）。验证队列2为湖南省肿瘤医院的回顾性队列（n=61）。基于多因素Logistics回归筛选模型变量,采用诺模图（nomogram）实现模型的可视化。预测模型的区分度由受试者工作特性曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）下面积来评判,模型的校准度由拟合优度检验（Hosmer-Lemeshow test）及校正曲线来评判。结果:建模队列（n=3131）总置管日达221,074日,共记录397例（397/3132,12.7%）CRT,发生率为1.80/1000导管日。CRT最常见部位为锁骨下静脉,占52.1%（207/397）。CRT患者中,33.8%（134/397）为多部位血栓。经过多因素Logistics回归分析,CRT的独立危险因素为性别、肿瘤类型、静脉置管种类、导管尖端位置、基线化疗、基线无抗凝或抗血小板治疗。验证队列1最终入组685例患者,总置管日达38,144日;验证队列2（n=61）总置管日达5,991日。根据最大Youden指数,我们以19.6分作为划分CRT高风险和低风险的分界线,高危组和低危组的CRT发生率具有显著差异（建模队列:24.5%vs.6.4%;验证队列1:26.8%vs.5.6%;验证队列2:22.2%vs.8%,p均<0.001）。我们预测模型的ROC曲线下面积在建模队列中为0.741（可信区间:0.715-0.766）,在验证队列1和2中分别为0.754（可信区间:0.704-0.803）和0.658（可信区间:0.470-0.845）。同时,我们的模型在建模队列和验证队列中都显示预测和实际观察之间一致性良好,体现了较好的校准度。临床决策分析也说明该模型较传统的Khorana评分模型有更高的临床净获益。结论:我们的模型是一种可靠的肿瘤患者导管相关性血栓风险预测工具,可以准确地将肿瘤患者分为高风险组和低风险组。我们的模型可以为临床医生个体化制定血栓预防策略提供重要参考。背景和目的:化疗引起的心血管不良事件是抗肿瘤治疗中最常见的不良反应之一,近年来已受到广泛关注。一般认为,心血管不良事件的发生常与高化疗累积剂量相关,然而仅靠临床危险因素却不足以解释低化疗药物累积剂量下的辅助治疗期间出现的早发性心血管不良事件。我们的研究目的是确定与乳腺癌早发性心血管不良事件相关的临床和遗传易感因素,并建立最佳的风险预测模型。方法:共388例乳腺癌患者纳入本研究,所有患者在辅助化疗开始前和完成后完成血常规、肝肾功能、D-二聚体、肌钙蛋白T（troponin T,TnT）、N氨基末端钠尿肽前体/钠尿肽（B-type natriuretic peptide/N-terminal prohormone of brain natriuretic peptide,NT-proBNP/BNP）、心电图及心脏超声检查。患者在入组时检测25个与心脏毒性易感性相关的单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms,SNPs）位点。采用单因素和多因素回归分析确定独立危险因素。预测模型的区分度和校准度取决于受试者工作特性曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）下面积及校正曲线。结果:在388例患者中,有180例患者（46.4%）出现了 277例与辅助化疗相关的心血管不良事件,包括心电图异常（145/388,37.4%）、心脏超声异常（36/388,9.3%）、NT-proBNP/BNP 升高（22/388,5.7%）和 TnT 升高（1/388,0.3%）。含蒽环类药物的化疗[比值比（OR）,1.698;95%可信区间（CI）,1.118-2.579;p=0.013]和 SLC28A3（rs885004）GG 基因型（OR,2.073;95%CI,1.207-3.560;p=0.008）与总心血管不良事件相关。乳腺癌辅助化疗心血管不良事件的风险预测模型的变量包括蒽环类药物化疗、病理类型和SLC28A3（rs885004）的基因型。新模型的 ROC 值为 0.604（95%CI,0.548-0.660）,p<0.001。同时,模型显示预测和实际观察之间一致性良好,体现了较好的校准度。结论:在辅助治疗期间出现早发性心血管不良事件较为常见,需引起临床医生的重视。将SNPs与临床危险因素相结合建立的预测模型可以更好地预测早发性心血管不良事件的风险,为肿瘤患者化疗相关心脏毒性事件的预防提供重要帮助。背景和目的:乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤。他汀类药物是被广泛使用的降脂药,其对乳腺癌预后的影响一直存在争议。因此,为了解他汀的不同种类、服药的时间长短和服药时机与乳腺癌预后的关系,我们开展了本研究。方法:我们检索了 MEDLINE、EMBASE、Cochrane Library、ISI Web of Knowledge等数据库。搜索词为"breast cancer" 或"breast neoplasms";"statins"或"lipid-lowering drug";"prognosis" 或 " survival" 或 " mortality" 或 "outcome"等。文章发表时间不限。两名作者交叉互查文章入选标准及提取信息的准确性,使用Stata 11.0软件,选择随机效应模型进行分析。结果:检索后获得503篇文献,最终14篇文章入选,共纳入302,566例女性乳腺癌患者。总体而言,他汀可以改善乳腺癌患者的肿瘤特异性死亡及全因死亡（肿瘤特异性死亡:HR,0.78;p<0.001;全因死亡:HR,0.77;p<0.001）,但其保护作用与他汀的种类有关。脂溶性他汀可以改善乳腺癌的肿瘤特异性死亡及全因死亡,水溶性他汀能改善全因死亡,但并不能改善肿瘤特异性死亡。服药的时间长短和服药时机不影响他汀类药物的保护作用。结论:虽然他汀类药物可以改善乳腺癌患者的预后,但是其保护作用与他汀的种类相关。这些结论对指导乳腺癌患者规范化使用他汀类药物有一定帮助。