新辅助治疗后乳腺切除标本瘤床的病理评估：一项回顾性队列研究

Pathological assessment of tumour beds in breast excisions post-neoadjuvant therapy: a retrospective cohort study

作者信息Angela Cheng, Penelope Barnes, Daniel Rayson, Christopher Liwski, Gillian Bethune

PMID42266109

期刊Histopathology

发布时间2026-10

DOI10.1111/his.70192

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实验完整度

中

回顾性队列研究，含241例NAT与241例对照的病理报告资源利用比较及单因素回归分析，无功能或机制验证。

主要模型

2019-2025年新辅助治疗后乳腺癌切除标本241例随机选取的非新辅助治疗乳腺癌切除标本241例

重点核对

NAT队列组织块中位数20.0（IQR 14.0, 26.0）对非NAT 13.0（IQR 10.0, 18.0），P<0.001 NAT队列重新取材比例23.7%对非NAT 7.1%，P<0.001 NAT队列病理医生大体复核比例16.2%对非NAT 4.6%，P<0.001 NAT队列报告周转时间中位数17.0天（IQR 13.0, 21.0）对非NAT 15.0天（IQR 13.0, 19.0），P<0.001 大体瘤床不可识别病例重新取材比例47.7%，可识别病例18.7%，P<0.001

摘要

目的新辅助治疗（NAT）后乳腺癌切除标本的病理评估为预后和进一步管理提供了宝贵信息。有时这些病例在病理评估上存在困难，至少部分原因是NAT后瘤床变得不明显。本研究旨在比较外科病理实验室处理接受NAT与未接受NAT的乳腺标本所花费的时间和资源利用。我们次要目的是识别与大体评估时瘤床可识别性相关的特征。方法与结果在这项回顾性、单机构研究中，我们识别了2019年至2025年间241例接受全身NAT的乳腺切除标本，并随机选取了1:1的非NAT对照组。与对照组相比，NAT队列的组织块中位数更高（20.0对13.0，P<0.001），需要大体重新取材（23.7%对7.1%，P<0.001）和病理医生复核（16.2%对4.6%，P<0.001）的比例也更大。NAT队列的病理报告周转时间中位数更长（17.0天对15.0天，P<0.001）。在NAT病例中，治疗前临床分期与瘤床的大体可识别性相关。结论接受NAT的乳腺癌切除标本比未接受NAT的类似标本需要显著更多的时间和实验室资源。随着NAT在乳腺癌和其他癌症类型中变得更加频繁，这些患者切除标本的病理评估预计将变得更具挑战性和耗时。通过早期认识这些趋势，医疗系统可以相应地规划和分配资源。

回顾性队列构建与对照匹配

建立接受NAT的乳腺切除标本队列，并与非NAT对照进行比较。

通过实验室信息系统回顾性识别2019年6月至2025年6月间接受至少一个周期NAT的原发性浸润性乳腺癌切除标本，按切除手术类型和采集日期四分位数1:1随机匹配非NAT对照。

资源利用与报告周转时间评估

比较NAT与非NAT病例在病理实验室资源利用和报告周转时间上的差异。

从切除病理报告中提取组织块数（不包括淋巴结块）、是否需要乳腺病理医生大体复核、是否需要标本重新取材，并根据报告采集和验证日期计算病理报告周转时间。

瘤床大体可识别性分类与重新取材原因归类

评估NAT病例中瘤床大体可识别程度，并分析重新取材原因。

从大体描述中将瘤床可识别性编码为可识别、不确定和不可识别；从病理报告推断重新取材原因并分类。

预测因素分析

识别与瘤床大体可识别性和标本重新取材需求相关的因素。

使用单因素多项logistic回归分析瘤床大体可识别性的预测因素，使用单因素logistic回归分析重新取材需求。

环节	核对要点
研究人群与对照选择	NAT队列纳入标准为原发性浸润性乳腺癌且至少接受一个周期NAT；对照为非NAT连续乳腺切除病例，按切除手术类型和采集日期四分位数1:1随机匹配；排除完成性乳房切除术、切缘再切除、姑息治疗或仅内分泌治疗、多灶或双侧切除中的偶然病灶。阅读提示：Methods 中 Study Population 小节。
资源利用与周转时间评估	组织块数排除淋巴结块；病理医生大体复核和标本重新取材从切除病理报告提取；报告周转时间按报告采集和验证日期计算；比较采用卡方检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验，Bonferroni校正后显著性阈值为 alpha=0.01。阅读提示：Methods 中 Resource Utilization and Turnaround Time、Statistical Analysis 小节及 Table 2、Table 3 图注。
瘤床大体可识别性分类	从大体描述将瘤床编码为可识别、不确定和不可识别；不确定定义为描述中出现possible、query、vague等不确定性词汇；明确无瘤床则编码为不可识别。阅读提示：Methods 中 Tumour Bed Gross Identifiability and Specimen Resampling 小节。
预测因素分析	使用单因素多项logistic回归分析瘤床大体可识别性，单因素logistic回归分析重新取材需求；多因素模型因样本量小和模型拟合差未成功；统计软件为Stata。阅读提示：Methods 中 Statistical Analysis 小节及 Table S2、Table S3。

环节

核对要点

研究人群与对照选择

NAT队列纳入标准为原发性浸润性乳腺癌且至少接受一个周期NAT；对照为非NAT连续乳腺切除病例，按切除手术类型和采集日期四分位数1:1随机匹配；排除完成性乳房切除术、切缘再切除、姑息治疗或仅内分泌治疗、多灶或双侧切除中的偶然病灶。

阅读提示：Methods 中 Study Population 小节。

资源利用与周转时间评估

组织块数排除淋巴结块；病理医生大体复核和标本重新取材从切除病理报告提取；报告周转时间按报告采集和验证日期计算；比较采用卡方检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验，Bonferroni校正后显著性阈值为 alpha=0.01。

阅读提示：Methods 中 Resource Utilization and Turnaround Time、Statistical Analysis 小节及 Table 2、Table 3 图注。

瘤床大体可识别性分类

从大体描述将瘤床编码为可识别、不确定和不可识别；不确定定义为描述中出现possible、query、vague等不确定性词汇；明确无瘤床则编码为不可识别。

阅读提示：Methods 中 Tumour Bed Gross Identifiability and Specimen Resampling 小节。

预测因素分析

使用单因素多项logistic回归分析瘤床大体可识别性，单因素logistic回归分析重新取材需求；多因素模型因样本量小和模型拟合差未成功；统计软件为Stata。

阅读提示：Methods 中 Statistical Analysis 小节及 Table S2、Table S3。

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