交界性乳腺病变与分类的局限:来自英国国家乳腺癌筛查EQA计划的见解

Borderline breast lesions and the limits of classification: insights from the UK National Breast Screening EQA scheme

作者信息Emad A Rakha, Elena Provenzano, Angela Kingham, Rachel Bennet, Kevin Lee, Sarah E Pinder, Ian O Ellis
PMID42169446
发布时间2026-05-21
DOI10.1111/his.70180

实验完整度

本研究为基于EQA计划数据的回顾性分析,不涉及实验干预或功能验证,主要依赖病理学家对切片或数字图像的主观诊断,缺乏分子或功能验证。

摘要

背景:既往乳腺病理一致性研究显示诊断一致性较高。本研究旨在表征英国NHS乳腺癌筛查计划外部质量评估(EQA)计划中一致性最低的乳腺病变。方法:回顾了2015年至2025年间连续 circulated 的263例乳腺病例。每例由最多22名协调员(专家参考小组评估员)和平均678名参与者(参加EQA计划的所有其他病理学家)评估。对协调员一致性<80%的病例进行详细分析。结果:总体表现良好,67.4%的参与者在所有送检病例中达到100%一致性。15例(5.7%)未达到≥80%的一致性阈值。这些病例的平均诊断一致性为57%(协调员范围为25%–79%;参与者范围为25%–87%)。不一致病例主要涉及非典型上皮增生和乳头状病变,尤其是那些位于既定类别之间诊断阈值的病变。持续的挑战包括区分小叶肿瘤亚型、大汗腺非典型性、平坦上皮非典型性及相关病变,以及区分原位和浸润性乳头状癌。结论:虽然总体一致性仍然很高,但一小部分生物学上的交界性病变继续产生显著的诊断变异性。这些发现支持进一步完善诊断标准和有针对性的教育策略,以提高具有挑战性的乳腺病变的可重复性。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
英国NHS乳腺癌筛查EQA计划中,哪些乳腺病变在与既定类别交界处导致诊断一致性最低,以及导致不一致的因素是什么?
核心机制
文中未明确说明
主要证据
基于EQA计划2015-2025年263例乳腺病例的病理诊断数据,其中15例(5.7%)因协调员一致性<80%被排除,平均诊断一致性为57%,涉及非典型上皮增生(小叶肿瘤、平坦上皮非典型性、乳头状病变、大汗腺非典型性)和乳头状癌分类。
研究意义
作者提出应进一步完善诊断标准,特别是对交界性病变,并通过有针对性的教育策略和辅助免疫组化(IHC)使用来提高可重复性;同时建议对某些交界性病变采用更概率性的方法,以反映不确定性并促进多学科讨论。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

EQA病例收集与分发

收集来自英国NHS乳腺病理EQA计划的连续病例,以评估病理学家之间的诊断一致性。

从2015年至2025年共21次EQA循环中收集263例连续乳腺病例,每例由平均678名参与者独立诊断,协调员组平均20人。

2

诊断一致性阈值评估

识别达到低一致性标准的病例,以分析其特征。

根据协调员一致性<80%的阈值筛选病例,排除教育性和核心活检病例,共识别出15例低一致性病例。

3

低一致性病例的病理学审查

分析低一致性病例的形态学特征,确定导致不一致的因素。

对15例低一致性病例进行详细病理学审查,包括对玻璃切片和数字切片的组织学评估,并比较协调员和参与者的诊断分类。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

数据分析与统计

产品清单

实验环节名称品牌货号
免疫组化(IHC)----
E-钙黏蛋白----
CK5/6----
p63----
平滑肌肌球蛋白重链(SMM)----
雌激素受体(ER)----
Ki-67----
HER2----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
病例选择
EQA计划的具体选择标准(如常规诊断实践提交)、排除标准(教育性、核心活检)、病例数(263例)和时间范围(2015-2025)
阅读提示:Materials and Methods 部分,特别是关于EQA计划细节的描述
分发方式
玻璃切片(2020年前)或WSI(2020年后)的规格、切片数量(约70张H&E切片)
阅读提示:Materials and Methods 部分,关于方案从玻璃向数字过渡的描述
一致性评估
参与者人数(平均678)、协调员人数(平均20)、一致性定义(类别间不一致)、阈值(<80%)
阅读提示:Materials and Methods 和 Results 部分关于一致性评估的描述
低一致性病例分析
具体病例的详细诊断分类(如ALH vs LCIS)、免疫组化可用性
阅读提示:Results 部分和 Table 1, Table 2 中的病例描述