Senologie - Zeitschrift für Mammadiagnostik und -therapie 2016; 13 - A68
DOI: 10.1055/s-0036-1583389

Ein Nomogramm für die Vorhersagbarkeit axillärer non-Sentinel LK-Metastasen bei SNB positiven Patientinnen mit primärem Mammakarzinom

B Krämer 1, A Hartkopf 1, T Fehm 2, N Krawczyk 2, G Helms 1, M Henzelt 1, M Hahn 1, M Wallwiener 3, B Schoenfisch 1, FA Taran 1, I Gruber 1, S Brucker 1
  • 1Universitätsfrauenklinik Tübingen, Tübingen, Deutschland
  • 2Universitätsfrauenklinik Düsseldorf, Heinrich-Heine Universität, Düsseldorf, Deutschland
  • 3Universitätsfrauenklinik Heidelberg, Heidelberg, Deutschland

Fragestellung: Die Komplettierung der axillären LNE (ALNE) war bisher Standard bei Patientinnen mit nicht metastasiertem primärem Mamma-Ca (PBC) und axillärem Sentinellymphknoten (SLN)-Befall. Dieser Ansatz wird aktuell hinterfragt, da prospektive Studien für einige SLN positive Patientinnen keinen sicheren Benefit durch die komplettierende ALNE zeigen konnten. Nomogramme für die Vorhersage weiterer möglicher non-Sentinel LK-Metastasen (NSLN) könnten die klinische Entscheidung beeinflussen.

Methodik: Wir verglichen die Vorhersagbarkeit von drei verschiedenen Nomogrammen (MSKCC, Stanford University, Cambridge) bezüglich des NSLN Status mit einem eigenen logistischen Regressionsmodell in einem Trainings- und einem Validierungs-Set. SLN-positive Patientinnen, die sich einer primären OP einschließlich ALNE an der UFK Tübingen zwischen 06/2005 – 12/2009 (Trainings-Set) und 01/2010 – 02/2012 (Validierungs-Set) unterzogen, wurden ausgewertet. Die area unter der „receiver operating characteristics (ROC) curve“ wurde für jedes Nomogramm berechnet.

Ergebnisse: 295 und 175 Patientinnen wurden jeweils in das Trainings- bzw. Validierungs-Set eingeschlossen. Davon waren 118 (40%) und 57 (33%) NSLN-positiv. Variablen in unserem Model waren Tumorgröße, Anteil positiver SLN, Größe von SLN-Metastasen, Lymphangiosis carcinomatosa, Multizentrizität und extrakapsuläre Invasion. Die jeweiligen area unter der ROC curve Werte für das MSKCC/Stanford University/Cambridge/eigene Regressionsmodell waren 0,73/0,70/0,63/0,75 (Training) und 0,73/0,66/0,52/0,73 (Validierung).

Schlussfolgerung: Die Vorhersagbarkeit unseres logistischen Regressionsmodells war vergleichbar zum MSKCC Nomogramm und den Stanford University- und Cambridge-Nomogrammen überlegen. Obwohl ein Trainings- und ein Validierungs-Set benutzt wurden, sollte eine weitere prospektive Überprüfung an einer unabhängigen Patientinnenpopulation erfolgen.