L'objectif de l'analyse est d'identifier les facteurs influençant l'efficacité insuffisante du traitement néoadjuvant chez les patientes atteintes d'un cancer du sein HER-2 positif et de construire un modèle de prédiction en colonne. Méthodes Les données cliniques de 520 patientes atteintes d'un cancer du sein HER-2 positif traitées par un traitement néoadjuvant à l'Hôpital général de l'Armée populaire de janvier 2013 à juin 2024 ont été analysées rétrospectivement. Les données de 472 patientes du premier centre médical de l'Hôpital général de l'Armée populaire ont été utilisées comme ensemble de modélisation, et celles de 48 patientes des troisième et sixième centres médicaux de l'Hôpital général de l'Armée populaire ont été utilisées comme ensemble de validation externe. Dans l'ensemble de modélisation, les facteurs influençant l'efficacité insuffisante du traitement néoadjuvant ont été sélectionnés préliminairement par t test, test χ2 et régression LASSO. L'ensemble de modélisation a été divisé de manière aléatoire en ensemble d'entraînement (n=377) et ensemble de validation interne (n=95) selon un ratio de 8:2. Une analyse univariée et multivariée des facteurs influençant l'efficacité insuffisante du traitement a ensuite été réalisée dans l'ensemble d'entraînement, et un modèle de régression logistique basé sur les facteurs finaux sélectionnés a été construit dans l'ensemble d'entraînement et une colonne a été dessinée. Les performances prédictives du modèle et les bénéfices cliniques ont été évalués à l'aide de la courbe de calibration et de l'analyse de la décision clinique (DCA), et l'efficacité du modèle a été validée et évaluée dans les ensembles de validation interne et externe. Résultats Dans l'ensemble de modélisation, l'augmentation du diamètre tumoral préopératoire, l'augmentation de l'expression des récepteurs aux estrogènes (ER) et l'augmentation de la classification N du cancer étaient des facteurs indépendants augmentant le risque d'inefficacité du traitement (P<0,05), tandis que l'augmentation du nombre de cycles de médicaments de la classe des taxanes dans le schéma thérapeutique néoadjuvant, l'augmentation du nombre de cycles de traitement ciblé dans le schéma thérapeutique néoadjuvant et l'expression HER-2 en 3+ étaient des facteurs indépendants réduisant le risque d'inefficacité du traitement (P<0,05). Un modèle de prédiction a été construit sur la base de ces six facteurs, et son Aire Sous la Courbe (AUC) était de 0,88 (IC à 95% 0,84~0,91) dans l'ensemble d'entraînement, de 0,88 (IC à 95% 0,82~0,95) dans l'ensemble de validation interne et de 0,91 (IC à 95% 0,83~0,99) dans l'ensemble de validation externe. La courbe de calibration a montré une bonne précision prédictive du modèle, et l'analyse DCA a montré que le modèle présentait une valeur clinique élevée. Conclusion Le modèle de prédiction construit dans cette étude peut prédire efficacement l'efficacité du traitement néoadjuvant chez les patientes atteintes d'un cancer du sein HER-2 positif, ce qui fournit une base de référence pour un traitement individualisé.

Récepteur-2 du facteur de croissance épidermique humain;Cancer du sein;Traitement néoadjuvant;Efficacité insuffisante;Diagramme en colonnes