子宫内膜癌中的空节点包:在前哨淋巴结时代中的预测因素及其临床意义

《International Journal of Gynecological Cancer》:Empty Node Packet in Endometrial Cancer: Predictors and Clinical Significance in the Sentinel Lymph Node Era

【字体: 时间:2025年12月06日 来源:International Journal of Gynecological Cancer 4.7

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  本研究回顾性分析489例子宫内膜癌患者的哨兵淋巴结定位结果,发现4.7%存在空淋巴结包(无淋巴组织),单因素分析显示BMI升高和子宫肌层浸润与空淋巴结包相关,多因素分析仅BMI(OR 1.075, 95%CI 1.01-1.14)独立相关,未发现淋巴结复发。

  
安娜·贝阿特丽兹·布里安泽(Ana Beatriz Brienze)| 安德烈·洛佩斯(Andre Lopes)| 布鲁娜·蒂拉佩利·贡萨尔维斯(Bruna Tirapelli Goncalves)| 卡洛斯·查韦斯·法洛帕(Carlos Chaves Faloppa)| 拉斐尔·肖伊蒂·门德斯·高桥(Rafael Shoiti Mendes Takahashi)| 莉莲·尤里·库马盖(Lillian Yuri Kumagai)| 莱冯·巴迪利亚恩-菲尔霍(Levon Badiglian-Filho)| 路易丝·德·布罗特(Louise De Brot)| 格劳科·拜奥基(Glauco Baiocchi)
巴西圣保罗A.C.卡马戈癌症中心(A.C.Camargo Cancer Center)妇科肿瘤科

摘要

目的

评估与子宫内膜癌患者前哨淋巴结监测过程中出现空淋巴结包相关的临床和病理因素。

方法

我们进行了一项回顾性队列研究,纳入了2012年11月至2023年12月期间接受前哨淋巴结监测的、组织学确诊为子宫内膜癌的患者。空淋巴结包定义为术中切除的疑似前哨淋巴结在最终病理检查中未发现淋巴组织的情况。使用逻辑回归模型来确定独立预测因子。

结果

在489名接受前哨淋巴结监测的患者中,有23名(4.7%)出现空淋巴结包。单变量分析显示,体重指数(BMI)和肌层浸润与空淋巴结包显著相关(p < 0.05)。多变量分析中,只有BMI仍然与空淋巴结包独立相关(OR 1.075;95% CI 1.01–1.14;p = 0.022)。肿瘤组织类型、分级、示踪剂类型和手术方法均无相关关系。出现空淋巴结包的患者均未发生淋巴结复发。

结论

空淋巴结包在前哨淋巴结监测中较为罕见,但具有临床意义。较高的BMI是唯一的独立预测因子,这突显了患者相关因素对监测准确性的影响。

章节摘录

引言

子宫内膜癌是全球女性中第七大常见恶性肿瘤,近四分之三的病例在早期阶段被诊断出来,且局限于子宫内。(1)(2) 标准手术治疗包括全子宫切除术、双侧输卵管卵巢切除术以及淋巴结评估,以指导辅助治疗和预后。(2)
前哨淋巴结监测已成为系统性的盆腔和主动脉旁淋巴结切除术的广泛接受的替代方案,其分期准确性与之相当。

患者

这项回顾性队列研究基于一个匿名机构数据库中的医疗记录系统回顾。2013年1月至2023年4月期间,共有539名患者在我们的机构接受了子宫内膜癌的前哨淋巴结活检手术分期,无论其组织学类型或分级如何。其中,489名(90.7%)至少有一个前哨淋巴结被成功定位并纳入分析。
空淋巴结包被定义为手术标本中未发现淋巴组织的淋巴结。

结果

最终分析共纳入了489名至少有一个前哨淋巴结被成功定位的患者。该队列的中位年龄为60岁(范围28–86岁),中位体重指数(BMI)为28.2 kg/m2(范围16.9–53.1)。在出现空淋巴结包的女性中,BMI中位数为30.1(范围21.9–42.7),而在未出现空淋巴结包的女性中,BMI中位数为27.9(范围16.9–53.1)。绝大多数手术采用微创手术完成,占病例的85.5%。

主要结果总结

在这项针对近500名子宫内膜癌前哨淋巴结监测患者的回顾性研究中,4.7%的手术出现了空淋巴结包。这一发生率与国际文献报道的3%至7%的比率一致。(7, 8)
在所有评估的临床病理和手术变量中,BMI是唯一的独立风险因素。与BMI为25的患者相比,出现空淋巴结包的概率...

结论

子宫内膜癌前哨淋巴结监测中4.7%的手术出现了空淋巴结包,并且与BMI独立相关。尽管这些情况代表了技术上的局限性,但并未导致淋巴结复发。这些发现强调了为肥胖患者制定个性化手术策略和精细术中操作的重要性。

作者贡献声明

莉莲·尤里·库马盖(Lillian Yuri Kumagai):数据可视化、正式分析、数据管理、概念构思。莱冯·巴迪利亚恩-菲尔霍(Levon Badiglian-Filho):数据验证、资源管理、方法学研究、调查。拉斐尔·肖伊蒂·门德斯·高桥(Rafael Shoiti Mendes Takahashi):数据可视化、数据验证、资源管理、调查。路易丝·德·布罗特(Louise De Brot):数据可视化、方法学研究、调查。格劳科·拜奥基(Glauco Baiocchi):撰写与编辑、初稿撰写、数据可视化、数据验证、监督、软件使用、资源管理、项目协调。

数据和材料的获取

作者将在合理请求下提供数据和材料。

资金支持

本研究未获得任何资金支持。

利益冲突声明

GB报告收到了阿斯利康(Astra Zeneca)、葛兰素史克(GSK)、默沙东(MSD)和艾伯维(AbbVie)的酬金和咨询费用。鉴于格劳科·拜奥基(Glauco Baiocchi)担任编委会成员,他未参与本文的同行评审过程,也无法获取有关其同行评审的信息。
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