目的:基于生物信息学方法探讨影响接受新辅助治疗（NAT）的人表皮生长因子受体2（HER2）阳性Ⅲ期乳腺癌患者预后的因素并构建预后预测模型。方法:用美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库*Stat 8.3.9软件收集2010年1月至2019年12月登记的接受新辅助治疗的HER2阳性Ⅲ期乳腺癌患者临床资料。获得患者一般资料和临床病理特征资料。使用R 4.2.1软件createDataPartition工具以7∶3将患者分为建模组和验证组。采用Cox比例风险模型分析乳腺癌患者特异性生存（BCSS）的影响因素，并采用R 4.2.1软件survival包和rms包构建BCSS预测列线图模型。采用一致性指数（C指数）、受试者工作特征（ROC）曲线以及曲线下面积（AUC）、生存率校准曲线评估列线图模型的预测效能；采用X-tile软件计算与预后相关得分的最佳临界值，采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线。采用决策曲线分析（DCA）观察列线图模型的净收益。结果:共纳入接受新辅助治疗的HER2阳性Ⅲ期乳腺癌患者1 790例，按7∶3的比例随机分为建模组（1 250例）和验证组（540例），两组患者一般资料比较，差异均无统计学意义（均
P>0.05）。多因素Cox回归分析结果显示，未放疗、组织学分级Ⅲ~Ⅳ级、雌激素受体（ER）阴性、孕激素受体（PR）阴性、
作者：冯伟霞；罗飞
来源：肿瘤研究与临床 2023 年 35卷 11期
