【摘 要】
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目的建立基于动态增强磁共振成像(DCE－MRI)的乳腺癌新辅助治疗后病理完全缓解(pCR)的早期预测模型，并采用决策曲线分析来评价该模型的临床应用价值。方法连续收集2005年12月至2007年12月的乳腺癌术前新辅助化疗患者170例，对患者新辅助治疗前和新辅助治疗第一轮后的MR－T2图像进行测量。采用logistic回归筛选pCR的独立影响因素并构建pCR预测模型，使用受试者工作特征曲线和决策曲线
【机 构】
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100142 北京大学肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所 恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室 乳腺癌预防治疗中心,100142 北京大学肿瘤医院医学影像科,100142 北京大学肿瘤医院暨北京市肿
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目的建立基于动态增强磁共振成像(DCE－MRI)的乳腺癌新辅助治疗后病理完全缓解(pCR)的早期预测模型，并采用决策曲线分析来评价该模型的临床应用价值。
方法连续收集2005年12月至2007年12月的乳腺癌术前新辅助化疗患者170例，对患者新辅助治疗前和新辅助治疗第一轮后的MR－T2图像进行测量。采用logistic回归筛选pCR的独立影响因素并构建pCR预测模型，使用受试者工作特征曲线和决策曲线对模型进行分析。
结果ΔAreamax和Δslopemax是预测pCR的独立影响因素，OR值分别为0.942(95%CI：0.918～0.967)和0.961(95%CI：0.940～0.987)。建立的预测方程的受试者工作特征曲线下面积为0.886(95%CI：0.820～0.951)。决策曲线显示阈值概率>0.4时，随着阈值概率的增加，模型与全部手术相比，逐渐体现出更高的净获益。
结论本研究建立的pCR模型具潜在的临床应用价值(曲线下面积>0.85)，且决策曲线显示与目前临床上全部患者均手术相比，应用此模型将使更多患者获益(阈值概率0.8～0.9，净获益3%～8%)。
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