乳腺癌预后危险因素的分析

乳腺癌预后危险因素的分析

陈熙昀

指导老师：谢芳

【摘要】目的：探讨影响乳腺癌患者预后情况的高危因素，为乳腺癌制定有效的临床治疗方案奠定理论基础。方法：对162例乳腺癌病例进行调查分析，采用Cox回归对所获得资料进行统计分析。结果：不恰当的激素治疗可能

是乳腺癌预后的危险因素，而雌激素受体（ER）和孕激素受体（PR）则具有保护作用。结论：乳腺癌激素治疗的不恰当对乳腺癌的复发及转移有促进作用，在临床治疗方面尤其值得注意。

【关键词】乳腺癌；ER；PR；激素治疗；预后

随着生活习惯及水平的改变，乳腺癌已成为发病率上升最快的恶性肿瘤之一，每年新增病例达3%~4%，一直高居女性恶性肿瘤的首位[1]。尽管对乳腺癌早期诊断及综合治疗取得较大进步，但肿瘤的复发与转移仍是导致患者死亡的主要原因。为了了解影响乳腺癌患者预后的各种因素，探讨这些因素在乳腺癌复发、转移以及治疗中的作用，我们对2005年1月-2009年10月间临床病理资料完备的乳腺癌病例进行分析，旨在寻找出影响乳腺癌预后的危险因素，为临床治疗提供更为有效的理论依据，提高患者的无瘤生存时间。

1 资料与方法

1.1研究对象

从苏州大学附属第二人民医院普外科2005年1月-2009年10月经病理确诊的426例乳腺癌临床资料中筛选出临床病理资料完备病例162例，均为女性，年龄22~94岁，中位年龄52岁，其中合并高血压病患者40例（24.7%）；ER阳性者95例（58.6%）；PR阳性者101例（62.30%）；C-erb-B2阳性)者86例（53.10%）。

1.2 研究方法

进入分析的患者资料要求：包括一般情况、妇科疾病史、年龄、肿瘤大小、发生部位、患者家族史、病理诊断及类型、手术方式及治疗方案（如：手术类型、放/化疗方案、生物治疗、激素治疗等）、肿瘤分期、血清学检测和复发转移等预后情况以及ER、PR、C-erBb-2、nm23等肿瘤标记物的检测结果。

将患者上述临床病理资料录入并建立数据库，并分析各变量的产生，对年龄、甘油三酯、碱性磷酸酶等影响因素进行分类变量的转变，各变量的赋值见表1。采用SAS（8.1）进行单因素Cox回归分析，筛选出有统计学意义的变量后，进一步做Cox多因素分析，估计各因素参数、似然比以及95%可信区间（CI），P<0.05有统计学意义。

2结果

本研究收集临床病理资料完备病例162例，均为女性，年龄为22~94岁，中位年龄52岁。本次研究共分析治疗方案、手术方法、高血压病史、血清甘油三酯水平、碱性磷酸酶水平、ER表达情况、PR表达情况、C-erbB-2表达情况、肿瘤家族史、其他生殖系统疾病等14个变量，筛选出3个有统计学意义的变量（见表2）。其中接受激素治疗与乳腺癌的复发呈显著正相关，可能是其危险因素；而ER、PR与乳腺癌的复发与转移呈显著负相关，可能是保护因素。进而将上述有显著性意义的变量逐步引入Cox回归，P>0.05 为界限，经多因素分析，进一步筛选2个有意义的变量。结果表明，不恰当接受激素治疗与乳腺癌的复发和转移的相关性最大，是影响乳腺癌的重要危险因素；而PR阳性则显示对乳腺癌的预后具有保护作用（见表3）。

表1 变量赋值表

变量含义量化值

therapy1 治疗方案传统方案=1；非传统方案=0

therapy2 手术治疗方法根治术=1；保守治疗=0

pressure 高血压高血压=1,无高血压=0

address 本外地本地=1，外地=0

EDU1 教育水平文盲=1，非文盲=0

TG1 血清甘油三酯水平正常=1，异常=0

PHH 血清碱性磷酸酶水平偏高偏高=1，正常=0

PHL 血清碱性磷酸酶水平偏低偏低=1，正常=0

diseases 其他生殖系统疾病有=1，没有=0

family 家族病史有=1，没有=0

Hormone 激素治疗情况接受=1，没有接受=0

Size 肿瘤大小直径<2cm为1,2~5cm为2，>5cm为3 Location 发病部位左边=1，右边=2

age1 发病年龄<50为1，>=50为0

表2 乳腺癌单因素Cox模型分析结果

变量参数（β）标准误似然比χ2P值RR(95%CI) therapy1 0.60658 0.73661 0.6781 0.4102 0.433-7.770 therapy2 0.22865 1.02039 0.0502 0.8227 0.170-9.287 pressure -0.10411 0.43771 0.0566 0.812 0.382-2.125 address -0.48951 0.54453 0.8081 0.3687 0.211-1.782

EDU1 0.44923 0.54393 0.6821 0.4089 0.540-4.551

ER -1.21422 0.41754 8.4568 0.0036 0.131-0.678

PR -1.66174 0.41868 15.753 <0.0001 0.084-0.431

C-erb-B2 -0.09699 0.38849 0.0623 0.8029 0.424-1.943

TG1 0.63148 0.49404 1.6338 0.2012 0.714-4.952

PHH 0.62681 0.41766 2.2524 0.1334 0.825-4.244

PHL -13.02895 1056 0.0002 0.9902 0-0

diseases -0.69425 0.64555 1.1566 0.2822 0.141-1.770 family -0.31244 0.48543 0.4143 0.5198 0.283-1.895 hormone 1.12751 0.39599 8.1071 0.0044 1.421-6.710

size 0.38934 0.33052 1.3876 0.2388 0.772-2.821 location 0.17667 0.31386 0.3168 0.5735 0.453-1.550

age1 0.63186 0.38227 2.7321 0.0984 0.889-3.979

表3 乳腺癌多因素Cox模型分析结果（强迫进入法）

变量参数（β）标准误似然比χ2P值RR(95%CI)

PR -2.01054 0.44403 20.5022 <0.0001 0.056-0.320 hormone 1.4833 0.41103 13.0229 0.0003 1.969-9.864