医保DIP支付背景下乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测因素探讨

doi:10.11958/20240235

天津医药 ›› 2024, Vol. 52 ›› Issue (11): 1193-1196.doi: 10.11958/20240235

医保DIP支付背景下乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测因素探讨

谢皓冉¹(), 李一浩², 刘成³, 夏瑜婷³, 裘圣蕾³, 熊斌¹^,³, 冯其贞¹^,³^,^△()

1 济宁医学院附属医院乳腺外科（邮编272067）
2 济宁医学院公共卫生学院
3 临床医学院

收稿日期:2024-03-01 修回日期:2024-06-18 出版日期:2024-11-15 发布日期:2024-11-12
通讯作者: △E-mail：512843985@qq.com
作者简介:谢皓冉（1996），男，医师，主要从事乳腺疾病方面研究。E-mail：17853736713@163.com
基金资助:
山东省医药卫生科技发展计划项目(202104080815);吴阶平医学基金会临床科研专项资助基金(320.6750.2023-18-105);山东省自然科学基金项目(ZR2019PC007)

Research of predictive factors of axillary lymph node metastasis in breast cancer under the context of DIP payment of medical insurance

XIE Haoran¹(), LI Yihao², LIU Cheng³, XIA Yuting³, QIU Shenglei³, XIONG Bin¹^,³, FENG Qizhen¹^,³^,^△()

1 Department of Breast Surgery, Affiliated Hospital of Jining Medical University, Jining 272067, China
2 School of Public Health
3 School of Clinical Medicine, Jining Medical University

Received:2024-03-01 Revised:2024-06-18 Published:2024-11-15 Online:2024-11-12
Contact: △E-mail：512843985@qq.com

谢皓冉, 李一浩, 刘成, 夏瑜婷, 裘圣蕾, 熊斌, 冯其贞. 医保DIP支付背景下乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测因素探讨[J]. 天津医药, 2024, 52(11): 1193-1196.

XIE Haoran, LI Yihao, LIU Cheng, XIA Yuting, QIU Shenglei, XIONG Bin, FENG Qizhen. Research of predictive factors of axillary lymph node metastasis in breast cancer under the context of DIP payment of medical insurance[J]. Tianjin Medical Journal, 2024, 52(11): 1193-1196.

摘要/Abstract

摘要：

目的探究乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测因素，为医保按病种分值付费（DIP）支付模式下的临床决策提供依据。方法 715例乳腺癌患者据术后淋巴结转移情况分为转移组309例和非转移组406例，分析2组年龄>60岁、是否绝经、体质量指数（BMI）>24 kg/m²、高血糖（GLU>6.1 mmol/L）、高甘油三酯（TG>1.7 mmol/L）、肿瘤最大直径、肿瘤距乳头距离、肿瘤所在象限等情况；同时分析2组间乳腺癌组织学分级以及免疫组织化学检测组织标本中雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）、细胞核增殖抗原（Ki-67）及人表皮生长因子受体-2（Her-2）的表达情况。以病理诊断为金标准，考察胸部CT和乳腺彩超检查的一致性、敏感度和特异度。结果与非转移组比较，转移组中肿瘤最大直径>2 cm、组织学分级Ⅲ级、Ki-67高表达、ER高表达者比例增加，肿瘤位于外上象限、肿瘤距乳头距离>3 cm、高TG者比例减少（P<0.05）；胸部CT检查与病理诊断的一致性优于乳腺彩超（Kappa值分别为0.493和0.353，P<0.05）；Logistic回归分析显示，组织学分级Ⅲ级、ER高表达、肿瘤最大直径>2 cm、胸部CT确诊是腋窝淋巴结转移的危险因素（P<0.05）。结论医保DIP支付模式下结合乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测因素可为临床决策提供一定参考。

关键词: 乳腺肿瘤, 淋巴结, 肿瘤转移, Logistic模型, 胸部CT, 按病种分值付费

Abstract:

Objective To explore the predictive factors of axillary lymph node metastasis in breast cancer, and to provide a basis for clinical decision-making under the DIP payment mode of medical insurance. Methods A total of 715 patients with breast cancer were divided into the metastasis group (n=309) and the non-metastasis group (n=406) according to the postoperative paraffin pathological results. Data of age >60 years old, menopausal status, body mass index (BMI) >24 kg/m², hyperglycemia (GLU >6.1 mmol/L), high triglycerides (TG >1.7 mmol/L), maximum diameter of the tumor, the distance between the tumor and nipple and the quadrant where the tumor located were compared between the two groups. The expression levels of estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), nuclear proliferation antigen (Ki-67) and human epidermal growth factor receptor-2 (Her-2) in breast cancer tissue samples were detected by histological grading and immunohistochemistry. The consistency, sensitivity and specificity of chest CT and breast ultrasound were examined, taken the pathological diagnosis as the gold standard. Results Compared with the non-metastatic group, the proportion of maximum diameter of tumor>2 cm, histological grade Ⅲ, high Ki-67 and high ER expression, tumor located in the outer upper quadrant, the distance >3 cm between tumor and nipple were increased in the metastatic group, and the proportion of high level of TG was decreased in the metastatic group (P<0.05). The consistency between chest CT and pathological diagnosis was better than that of breast ultrasound (Kappa was 0.493 and 0.353 respectively, P<0.05). Logistic regression analysis showed that histological grade Ⅲ, high expression of ER, maximum diameter of tumor >2 cm, and chest CT diagnosis were risk factors for axillary lymph node metastasis (P<0.05). Conclusion The combined application of the predictive factors of axillary lymph node metastasis of breast cancer could provide certain reference for clinical decision-making under the background of DIP payment mode of medical insurance.

Key words: breast neoplasms, lymph nodes, neoplasm metastasis, Logistic models, chest CT, diagnosis-intervention packet

中图分类号:

R655.8

图/表 6

参考文献 23

[1]	张雨孟, 林坤河, 陈知禾, 等. 基于政策工具的我国DIP支付方式文本量化分析[J]. 中国卫生事业管理, 2023, 40(12):903-910.
	ZHANG Y M, LIN K H, CHEN Z H, et al. Quantitative analysis of China's DIP payment mode text based on policy tools[J]. Chinese Health Service Management, 2023, 40(12):903-910.
[2]	SMOLARZ B, NOWAK A Z, ROMANOWICZ H. Breast cancer-epidemiology,classification,pathogenesis and treatment(review of literature)[J]. Cancers (Basel), 2022, 14(10):2569. doi:10.3390/cancers14102569.
[3]	ABASS M O, GISMALLA M, ALSHEIKH A A, et al. Axillary lymph node dissection for breast cancer:efficacy and complication in developing countries[J]. J Glob Oncol, 2018, 4:1-8. doi:10.1200/JGO.18.00080.
[4]	王浩宇, 石文达, 赵晓彬, 等. 乳腺癌患者腋窝淋巴结转移的危险因素及行X线摄影与CT检查的诊断效能分析[J]. 河北医学, 2024, 30(3):506-511.
	WANG H Y, SHI W D, ZHAO X B, et al. Risk factors for axillary lymph node metastasis in breast cancer patients and comparative diagnostic efficacy of X-ray imaging and CT scans[J]. Hebei Medicine, 2024, 30(3):506-511. doi:10.3969/j.issn.1006-6233.2024.03.028.
[5]	余卫, 张在竹. 医学领域年龄人群划分标准浅析[J]. 中国医学科学院学报, 2023, 45(2):285-289.
	YU W, ZHANG Z Z. Age-based grouping criteria in medicine[J]. Acta Acad Med Sin, 2023, 45(2):285-289. doi:10.3881/j.issn.1000-503X.15133.
[6]	VON HOLLE A, ADAMI H O, BAGLIETTO L, et al. BMI and breast cancer risk around age at menopause[J]. Cancer Epidemiol, 2024,89:102545. doi:10.1016/j.canep.2024.102545.
[7]	裴蓓, 成琳. 不同分子分型乳腺癌患者预后与淋巴结转移率的相关性分析[J]. 中国肿瘤生物治疗杂志, 2019, 26(7):776-781.
	PEI B, CHENG L. Correlation between lymph node metastasis ratio and prognosis of breast cancer with different molecular subtypes[J]. Chinese Journal of Cancer Biotherapy, 2019, 26(7):776-781. doi:10.3872/j.issn.1007-385x.2019.07.009.
[8]	徐如君, 王炜. 《乳腺癌HER2检测指南(2019版)》中更新部分的解读与探讨[J]. 浙江医学, 2019, 41(14):1461-1463,1476.
	XU R J, WANG W. Interpretation and discussion of the updated part of HER2 detection guidelines for breast cancer (2019 edition)[J]. Zhejiang Medical Journal, 2019, 41(14):1461-1463,1476. doi:10.12056/j.issn.1006-2785.2019.41.14.2019-1200.
[9]	黄霓, 张仕勇, 兰茜琳, 等. 双源CT与MRI在结直肠癌术前分期中的临床价值分析[J]. 中华消化病与影像杂志(电子版), 2024, 14(1):57-61.
	HUANG N, ZHANG S Y, LAN Q L, et al. Clinical value analysis of dual-source CT and MRI in preoperative staging of colorectal cancer[J]. Chinese Journal of Digestion and Medical Imageology(Electronic Edition), 2024, 14(1):57-61. doi:10.3877/cma.j.issn.2095-2015.2024.01.010.
[10]	ZHOU W J, ZHANG Y D, KONG W T, et al. Preoperative prediction of axillary lymph node metastasis in patients with breast cancer based on radiomics of gray-scale ultrasonography[J]. Gland Surg, 2021, 10(6):1989-2001. doi:10.21037/gs-21-315.
[11]	SUNG H, FERLAY J, SIEGEL R L, et al. Global cancer statistics 2020:GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries[J]. CA Cancer J Clin, 2021, 71(3):209-249. doi:10.3322/caac.21660.
[12]	HUANG J, CHAN P S, LOK V, et al. Global incidence and mortality of breast cancer: a trend analysis[J]. Aging(Albany NY), 2021, 13(4):5748-5803. doi:10.18632/aging.202502.
[13]	MENG L, ZHENG T, WANG Y, et al. Development of a prediction model based on LASSO regression to evaluate the risk of non-sentinel lymph node metastasis in Chinese breast cancer patients with 1-2 positive sentinel lymph nodes[J]. Sci Rep, 2021, 11(1):19972. doi: 10.1038/s41598-021-99522-3.
[14]	GUPTA S, KADAYAPRATH G, AMBASTHA R, et al. False negative rate of sentinel lymph node biopsy on intraoperative frozen section in early breast cancer patients:an institutional experience[J]. Indian J Surg Oncol, 2022, 13(2):312-315. doi:10.1007/s13193-021-01458-7.
[15]	KIM K E, KIM S Y, KO E Y. MRI findings suggestive of metastatic axillary lymph nodes in patients with invasive breast cancer[J]. Taehan Yongsang Uihakhoe Chi, 2022, 83(3):620-631. doi:10.3348/jksr.2021.0097.
[16]	张琳琳, 朱德淼, 闫恒宇, 等. 前哨淋巴结阳性早期乳腺癌患者腋窝非前哨淋巴结转移的危险因素分析[J]. 中国现代医学杂志, 2021, 31(5):15-19.
	ZHANG L L, ZHU D M, YAN H Y, et al. Clinical analysis of risk factors for axillary non-sentinel lymph node metastasis in early breast cancer patients with positive sentinel lymph node[J]. China Journal of Modern Medicine, 2021, 31(5):15-19. doi:10.3969/j.issn.1005-8982.2021.05.003.
[17]	何小艳, 成永莲, 李慧, 等. 乳腺癌雌激素受体、孕激素受体、Ki-67表达与淋巴结转移的相关性研究[J]. 华西医学, 2017, 32(2):226-228.
	HE X Y, CHENG Y L, LI H, et al. The study of correlation between estrogen receptor, progesterone receptor, Ki - 67 and lymph node metastasis in breast cancer[J]. Huaxi medical, 2017, 32(2):226-228.
[18]	廖玉婷, 张嘉文, 张丽君, 等. 乳腺癌淋巴结转移患者的临床病理学特征分析[J]. 医学理论与实践, 2022, 35(7):1209-1211.
	LIAO Y T, ZHANG J W, ZHANG L J, et al. Analysis of clinicopathological features of breast cancer patients with lymph node metastasis[J]. Medical Theory and Practice, 2022, 35(7):1209-1211. doi:10.19381/j.issn.1001-7585.2022.07.056.
[19]	CHEN H, MENG X, HAO X, et al. Correlation analysis of pathological features and axillary lymph node metastasis in patients with invasive breast cancer[J]. J Immunol Res, 2022,2022:7150304. doi:10.1155/2022/7150304.
[20]	RAZA U, ASIF M R, REHMAN A B, et al. Hyperlipidemia and hyper glycaemia in breast cancer patients is related to disease stage[J]. Pak J Med Sci, 2018, 34(1):209-214. doi:10.12669/pjms.341.14841.
[21]	周戌, 肖敏, 李三荣, 等. 乳腺癌组织中E-cad、Ki-67的表达及其与临床病理特征和腋窝淋巴结转移的相关性[J]. 现代肿瘤医学, 2021, 29(13):2287-2291.
	ZHOU X, XIAO M, LI S R, et al. Relationship between expression of E-cad and Ki-67 and clinicopathological features and axillary lymph node metastasis in breast cancer tissues[J]. Modern Oncology, 2021, 29(13):2287-2291.
[22]	刘家伟. 三阴性乳腺癌患者腋窝淋巴结转移的危险因素分析及其预测模型的建立[J]. 江苏医药, 2024, 50(3):276-280.
	LIU J W. Risk factor analysis of axillary lymph node metastasis in triple-negative breast cancer patients and the establishment of its prediction model[J]. Jiangsu Medical Journal, 2024, 50(3):276-280. doi:10.19460/j.cnki.0253-3685.2024.03.014.
[23]	孙喜燕, 宁伟, 王谦, 等. 超声自动乳腺全容积成像表现对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值及乳腺癌腋窝淋巴结转移的危险因素分析[J]. 中国医刊, 2024, 59(3):329-332.
	SUN X Y, NING W, WANG Q, et al. The predictive value of ultrasound automated full volume breast imaging for axillary lymph node metastasis in breast cancer and the risk factors of axillary lymph node metastasis in breast cancer[J]. Chin J Med, 2024, 59(3):329-332.

组别	n	年龄>60岁	绝经	BMI>24 kg/m²		肿瘤距乳头距离>3 cm
非转移组	406	78（19.2）	188（46.3）	251（61.8）		176（43.3）
转移组	309	62（20.1）	138（44.7）	203（65.7）		102（33.0）
χ²		0.081	0.191	1.136		7.894^＊＊
组别	肿瘤最大直径>2 cm	肿瘤位于乳房外上象限	高TG		高血糖
非转移组	194（47.8）	246（60.6）	96（23.6）		66（16.3）
转移组	213（68.9）	177（57.3）	49（15.9）		57（18.4）
χ²	32.005^＊＊	14.527^＊＊	6.582^＊		0.591

组别	n	年龄>60岁	绝经	BMI>24 kg/m²		肿瘤距乳头距离>3 cm
非转移组	406	78（19.2）	188（46.3）	251（61.8）		176（43.3）
转移组	309	62（20.1）	138（44.7）	203（65.7）		102（33.0）
χ²		0.081	0.191	1.136		7.894^＊＊
组别	肿瘤最大直径>2 cm	肿瘤位于乳房外上象限	高TG		高血糖
非转移组	194（47.8）	246（60.6）	96（23.6）		66（16.3）
转移组	213（68.9）	177（57.3）	49（15.9）		57（18.4）
χ²	32.005^＊＊	14.527^＊＊	6.582^＊		0.591

组别	n	组织学分级 Ⅲ级	Ki-67高表达	Her-2 阳性	PR 高表达	ER 高表达
非转移组	406	150（37.0）	234（57.6）	220（54.2）	207（51.0）	267（65.8）
转移组	309	167（54.1）	209（67.6）	177（57.3）	175（56.6）	229（74.1）
χ²		28.717^＊＊	7.447^＊＊	0.680	2.250	5.753^＊

组别	n	组织学分级 Ⅲ级	Ki-67高表达	Her-2 阳性	PR 高表达	ER 高表达
非转移组	406	150（37.0）	234（57.6）	220（54.2）	207（51.0）	267（65.8）
转移组	309	167（54.1）	209（67.6）	177（57.3）	175（56.6）	229（74.1）
χ²		28.717^＊＊	7.447^＊＊	0.680	2.250	5.753^＊

诊断方法	诊断结果	病理结果
诊断方法	诊断结果	转移	未转移
胸部CT	转移	255	129
	未转移	54	277
乳腺彩超	转移	222	145
	未转移	87	261

医保DIP支付背景下乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测因素探讨

Research of predictive factors of axillary lymph node metastasis in breast cancer under the context of DIP payment of medical insurance

引用本文

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

使用本文

图/表 6

参考文献 23

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

变量	B	SE	Wald χ²	P	OR（95%CI）
组织学Ⅲ级	0.478	0.134	12.735	<0.001	1.614（1.241~2.099）
ER高表达	0.878	0.210	17.417	<0.001	2.406（1.593~3.633）
肿瘤最大直径>2 cm	0.653	0.192	11.543	<0.001	1.921（1.318~2.799）
胸部CT确诊	2.263	0.193	136.852	<0.001	9.611（6.578~14.042）
肿瘤距乳头距离>3 cm	-0.223	0.194	1.320	0.251	0.800（0.547~1.171）
TG高表达	-0.489	0.231	4.489	0.034	0.613（0.390~0.964）
Ki-67高表达	0.164	0.204	0.646	0.421	1.178（0.790~1.756）
肿瘤位于外上象限	0.114	0.066	2.985	0.084	1.121（0.985~1.276）
常数项	-3.785	0.683	30.675	<0.001	0.023

指标	AUC（95%CI）	敏感度	特异度	约登指数
组织学分级Ⅲ级	0.585（0.543~0.628）	0.540	0.631	0.171
ER高表达	0.542（0.499~0.584）	0.741	0.342	0.083
肿瘤最大直径>2 cm	0.606（0.564~0.647）	0.689	0.211	0.522
胸部CT确诊	0.754（0.717~0.790）	0.825	0.682	0.507
联合诊断	0.809（0.777~0.842）	0.819	0.702	0.521

[1]	王远珍, 魏红艳, 常丽仙, 张映媛, 刘春云, 刘立. 原发性肝癌干预前并发肺部感染风险预测模型的建立与验证[J]. 天津医药, 2024, 52(9): 940-945.
[2]	郭振江, 赵光远, 杜立强, 刘防震. 近端胃癌上切缘阳性术前列线图预测模型的建立和验证[J]. 天津医药, 2024, 52(8): 845-849.
[3]	王敏, 王龙胜, 陈磊. 骨质疏松症患者腰椎骨折预测模型的构建[J]. 天津医药, 2024, 52(7): 766-769.
[4]	朱刚明, 董永德, 朱瑞婷, 谭源满, 陶娟, 刘晓, 陈德成, 杨概. 磁共振弛豫时间定量成像预测乳腺浸润性导管癌分子亚型的价值[J]. 天津医药, 2024, 52(7): 770-774.
[5]	陈芷彦, 伍秋苑, 邓裕华, 周丹. 类器官技术在乳腺癌研究中的现状及应用[J]. 天津医药, 2024, 52(6): 668-672.
[6]	刘丹阳, 李永涛, 张海燕, 李林, 刘洋, 沈雷. 乳腺癌细胞条件培养基对骨髓间充质干细胞生物学行为的影响[J]. 天津医药, 2024, 52(5): 454-458.
[7]	孙瑞雪, 刘霄霄, 岳欣怡, 杨冬梅, 任鲁宁, 王菲, 杜红阳. 术前血液学炎症指标对基底细胞癌复发风险的预测价值[J]. 天津医药, 2024, 52(12): 1274-1277.
[8]	喻萍, 周敏, 苏丹. 卵巢癌化疗耐药预测模型的建立及效果评价[J]. 天津医药, 2024, 52(11): 1177-1182.
[9]	梁耀冰, 符振华, 赵梓粤, 罗剑明, 程冬瑀, 姜海行, 覃山羽. 高甘油三酯血症性急性胰腺炎并发急性呼吸衰竭危险因素及预测模型的建立[J]. 天津医药, 2024, 52(11): 1183-1187.
[10]	杨湖, 雷君, 杨丽, 彭小铜. 儿童川崎病并发胸腔积液的临床特点及风险预测模型构建[J]. 天津医药, 2024, 52(10): 1089-1094.
[11]	吴海啸, 马文娟, 李之珺, 张超. 基于放射组学评估胸肌指数与乳腺癌骨转移患者预后关系的研究[J]. 天津医药, 2023, 51(9): 1007-1010.
[12]	杨娉娉, 张景, 陈红宇, 张淼, 周定安, 方文. 抑癌基因SASH1在乳腺癌中结合Vimentin并负性调节Vimentin的表达[J]. 天津医药, 2023, 51(9): 904-908.
[13]	赵津津, 王振宇, 马贞秀. circRASSF2靶向miR-1343-3p对乳腺癌MDA-MB-231细胞增殖和凋亡的影响[J]. 天津医药, 2023, 51(7): 713-717.
[14]	汤晓霞, 邓皖利, 张勇, 陈彬, 柴妮, 张澍, 谢曼丽. 逍遥散通过调节肿瘤免疫微环境抑制肺转移前微环境形成[J]. 天津医药, 2023, 51(3): 263-268.
[15]	黄晓碧, 赵胜, 郑丽云, 祁晓慧. 急性时相反应蛋白SAA和CRP对川崎病静脉注射免疫球蛋白无应答的预测价值[J]. 天津医药, 2023, 51(3): 299-302.