乳腺癌专题研究
乳腺癌自然史及肿瘤生长速度的研究进展
中国全科医学, 2021,24(30) : 3794-3798,3805. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.002
摘要

在发达国家,乳腺癌早期筛查已作为卫生服务的一部分。乳腺癌筛查效果受筛查间期的影响较大,筛查间期又取决于目标人群的乳腺癌自然史及肿瘤生长速度。本文系统回顾了国内外有关乳腺癌自然史的研究,并针对肿瘤进展过程中最重要的参数即肿瘤生长速度及其影响因素进行分析,得出目前乳腺癌自然史进展模型多采用不可检测期、临床前期、临床期和死亡及其基础上考量更多肿瘤生长特征、参数构建的多状态模型;乳腺肿瘤生长速度采用临床前期逗留时间和肿瘤体积倍增时间进行评估;乳腺肿瘤生长速度又受年龄、BRCA 1/2基因突变、乳腺癌家族史和其他传统危险因素及肿瘤组织病理学、临床信息等诸多特征的影响。了解乳腺肿瘤的生长模式及其影响因素可为制定最佳的乳腺癌筛查策略、提高早期筛查效果提供参考依据;同时肿瘤的生长速度又影响乳腺癌患者生存情况,有效评估肿瘤增长情况也可为临床开发新的治疗策略及制定个性化筛查间期提供参考依据。

引用本文: 高鹰, 魏玮, 张鹏, 等.  乳腺癌自然史及肿瘤生长速度的研究进展 [J] . 中国全科医学, 2021, 24(30) : 3794-3798,3805. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.002.
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编者按

世界卫生组织国际癌症研究机构(IARC)最新发布的数据显示,2020年全球女性乳腺癌新增病例数达226万,超过新增病例数为221万的肺癌而成为全球第一大癌症;2020年我国女性乳腺癌新增病例数为42万,是全球女性乳腺癌新增病例数最多的国家,而乳腺癌已成为我国女性第一大癌症。由于并非所有乳腺癌患者预后均好,部分类型乳腺癌治疗难度仍然很大,因此防控乳腺癌快速发展的重点不在后期治疗而在前期预防;相较于其他癌症,乳腺癌因发病部位特殊而更适用"三早"原则,即早发现、早诊断、早治疗。本期"乳腺癌专题研究"栏目不仅涉及乳腺癌的自然史、肿瘤生长速度、良性乳腺结节增长的影响因素,还对第二大常见浸润性乳腺癌组织学亚型——浸润性小叶癌的临床病理特征、诊疗现状等进行了分析,以供临床医生、全科医生更系统、全面地了解乳腺癌并及时开展早期筛查、早期干预等参考。敬请关注!

在发达国家,乳腺癌早期筛查已作为卫生服务的一部分,但在各个国家乳腺癌筛查方案的制定过程中,目标人群的年龄范围、最佳筛查间期等仍有争议。乳腺癌筛查效果受筛查间期的影响较大,筛查间期太短、筛查频率太高会增加健康女性医疗化及筛查假阳性结果,增加筛查成本及辐射风险,造成不必要的医疗资源浪费;筛查间期太长、筛查频率过低会导致乳腺癌的漏诊,错过改善患者预后的机会。筛查间期取决于目标人群的乳腺癌自然史及肿瘤生长速度,肿瘤生长速度又是乳腺癌相关死亡的一个强有力的预测指标[1],不仅对决定最佳筛查及筛查间期尤为重要,而且对开发新治疗策略也很重要[2]。因此,了解乳腺癌自然史及肿瘤生长速度对提高早期筛查效果、改善患者预后、提高患者生存率至关重要。

1 乳腺癌自然史进展模型的构建

疾病自然史是指不给予任何治疗或干预措施的情况下,疾病从发生、发展到结局的整个过程,大致可分为易感期、临床前期和临床期。了解疾病的自然史,对疾病早预防、早诊断、早治疗及康复具有重要意义。描述乳腺癌自然史进展过程需要模拟疾病史各状态及状态间转移概率等参数。描述不同状态时纳入考量的参数、特征越多,疾病状态就越复杂,状态间转移情况也越复杂,更接近肿瘤的生长情况[3]

目前学界提出的乳腺癌自然史进展模型多为四状态[45],即健康或不可检测期、临床前期(无症状可检测期)、临床期及死亡(图1),或在其基础上模拟的多状态乳腺癌自然史进展模型。四状态模型为单向进展模型,即健康或不可检测期不能越过临床前期直接进入临床期。有学者在四状态模型基础上根据肿瘤直径大小及局部淋巴结转移状况构建了多状态乳腺癌自然史进展模型[67]。TAN等[8]则根据肿瘤自身生长快慢分为惰性癌及进展癌,结合肿瘤直径大小构建了13状态时间依赖乳腺癌自然史进展模型。WU等[9]在四状态模型的基础上设定乳腺癌易感基因BRCA 1/2、与乳腺癌发病密切相关的7个单核苷酸多态性(SNP)及乳腺钼靶密度作为起始子,雌激素受体、ki-67、人类表皮受体2作为启动子,建立了基因、环境协变量依赖的乳腺癌自然史进展模型。威斯康星大学乳腺癌流行病学模拟模型(UWBCS)则在乳腺癌发生、进展、治疗及死亡的基础上考虑了乳腺钼靶筛查干预时发生的多疾病状态,从而构建了乳腺癌自然史进展干预模型[1011]。香港学者WONG等[12]根据美国癌症联合会(AJCC)乳腺癌分期模拟了八状态转移模型,包括健康状态、导管原位癌、Ⅰ期、Ⅱ期、Ⅲ期、Ⅳ期、死于乳腺癌或死于其他原因;目前该模型在我国女性乳腺癌早期筛查模拟研究及卫生经济学评价中应用较广。

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图1
四状态乳腺癌自然史进展模型示意图
Figure 1
Schematic diagram of a natural history model describing the four phases of breast cancer progression
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注:S0为健康或不可检测期,Sp为临床前期(无症状可检测期),Sc为临床期(有症状期),Sd为死亡

图1
四状态乳腺癌自然史进展模型示意图
Figure 1
Schematic diagram of a natural history model describing the four phases of breast cancer progression
本研究价值:

乳腺癌早期筛查可有效降低乳腺癌患者死亡率,但筛查效果受筛查间期的影响较大,而筛查间期又取决于目标人群的乳腺癌自然史及肿瘤生长速度。本文系统回顾了国内外有关乳腺癌自然史的研究,并针对肿瘤进展过程中最重要的参数即肿瘤生长速度及其影响因素进行分析,以了解乳腺肿瘤的生长模式及其影响因素,为制定最佳的乳腺癌筛查策略、提高早期筛查效果提供参考依据。

2 乳腺肿瘤生长速度的评估

乳腺癌自然史进展模型的构建需获取最重要的模型参数即乳腺肿瘤生长速度。乳腺肿瘤生长速度的评估方式有两种,一种为评估乳腺癌临床前期逗留时间(sojourn time,ST),一种为评估乳腺肿瘤体积倍增时间(tumor volume doubling time,TVDT)。

2.1 乳腺癌临床前期ST

乳腺癌临床前期ST是指乳腺肿瘤细胞开始生长到临床可检测时所用的时间。在真实世界研究中,由于不能获得肿瘤细胞真正开始生长的时间或因肿瘤太小无法检测,因此常采用筛查可检测肿瘤大小生长到临床可检测肿瘤大小所用时间评估乳腺癌临床前期ST,或在模型模拟研究中采用肿瘤从临床前期生长到临床期进展概率的倒数(1/λ,λ表示进展概率)作为ST。肿瘤生长速度越快,临床前期ST越短,ST=c-a(或c-b),见图2

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图2
乳腺癌临床前期逗留时间计算示意图
Figure 2
Schematic diagram of calculation of the sojourn time of preclinical breast cancer
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注:a表示进入临床前期时年龄(真正开始发病年龄),b表示可检测肿瘤大小时年龄,c表示进入临床期时年龄(出现症状确诊时年龄),y表示死亡时年龄

图2
乳腺癌临床前期逗留时间计算示意图
Figure 2
Schematic diagram of calculation of the sojourn time of preclinical breast cancer

乳腺癌早期筛查的目的是在临床前期更早地检测到肿瘤,而临床前期的长短取决于肿瘤生长速度,肿瘤的生长又可间接从肿瘤进展观察到。因此,临床前期ST是评估筛查策略优劣的一个关键因素,而筛查间期又取决于ST的分布。此外,评估乳腺癌临床前期ST也能在不可检测期和过度筛查之间找到一个平衡点,从而使筛查效益最大化。

2.2 乳腺TVDT

乳腺TVDT是指乳腺肿瘤体积增加1倍所需的时间,其评估需通过乳腺超声或钼靶测量某时间间隔内连续多次乳腺肿瘤大小。TVDT反映了肿瘤细胞的活跃程度和侵袭力,能客观评价肿瘤病灶的自然生长率及其恶性程度;TVDT越短,肿瘤生长越快,恶性程度越高;TVDT越长,肿瘤生长越慢,恶性程度越低。TVDT可为肿瘤临床诊断、治疗决策、预后转归评估提供有价值的参考[131415]。基于乳腺肿瘤生长速度呈指数生长或Gompertz函数生长、肿瘤形状为球状体或扁球状体的假设,不同研究可采用不同公式计算肿瘤体积及评估TVDT。

3 乳腺肿瘤生长速度的影响因素
3.1 年龄

不同年龄女性乳腺癌患者肿瘤生长速度不同,基于西方女性进行的乳腺癌筛查项目研究表明[157161718192021222324252627],年轻女性乳腺癌临床前期ST更短,表明年轻女性肿瘤生长速度更快,可能与其致密乳腺组织有关[28],因此年轻女性需适当缩短筛查间期,筛查获益才会更显著。也有学者提出65岁后,临床前期ST不再随年龄增长而增加[29]

3.2 BRCA 1/2基因

BRCA 1/2基因突变者相较于非突变者乳腺肿瘤生长速度更快,TVDT更短,尤其是年轻BRCA 1/2基因突变者[3031]。也有研究发现,BRCA 1/2基因突变者与非基因突变但有乳腺癌家族的史女性相比,筛查中的间期癌比例更高[3233],而间期癌的出现表明肿瘤再以更快的速度生长[34],这与BRCA 1/2基因突变者有更多的肿瘤细胞有丝分裂计数及肿瘤低分化有关。肿瘤细胞有丝分裂率越高,TVDT越短,肿瘤生长越快[35]。此外,BRCA 1/2基因突变在雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)阴性的乳腺癌患者中更为常见[30]

3.3 乳腺癌家族史及生理生育因素

有乳腺癌家族史的患者与无乳腺癌家族史的患者相比,临床前期ST更短,肿瘤生长速度更快[63637]。从细胞增殖角度而言,绝经后女性乳腺肿瘤比绝经前乳腺肿瘤生长更快,并可能与雌激素受体分布相关[3839]。也有研究探讨绝经与双侧预防性输卵管卵巢切除(bilateral preventive salpingo-oophorectomy,BPSO)对乳腺TVDT的影响,但暂未发现有意义[30]。有研究表明,BPSO是BRCA 1基因突变者发生乳腺癌的保护性因素;行BPSO术的BRCA 1基因突变者乳腺癌发生风险降低了47%,在术后生存时间更长的BRCA1基因突变者中这种保护性作用更显著[40],其原因可能与移除了卵巢组织后血清雌二醇水平降低有关。有研究发现,具有乳腺癌危险因素越多,如无生育史、首次妊娠年龄>25岁或初产年龄较晚,患者在被诊断为乳腺癌时的乳腺肿瘤体积越大、局部淋巴结转移风险越高,这可能与乳腺肿瘤的快速生长及进展有关[941]

3.4 肿瘤分子亚型

乳腺肿瘤分子亚型也会影响肿瘤的进展,三阴乳腺癌的肿瘤生长速度最快,其次为HER 2阳性和luminal B型[4243]。但YOO等[44]却发现不同分子亚型乳腺肿瘤生长速度并没有差异,可能与其研究只利用肿瘤一个维度(大小)评估其生长速度有关。

3.5 肿瘤组织学分型

乳腺肿瘤生长速度与肿瘤组织学分型有关,组织学分型为髓样癌、小叶癌、1~2级导管癌者临床前期ST较短,肿瘤生长速度较快,预后较差,相应的生存期也较短[45]。也有研究发现,惰性原位癌临床前期ST较长,而进展性肿瘤ST较短,进展性导管癌ST则更短[46]

3.6 其他肿瘤临床信息

复发性乳腺癌与原发性乳腺癌相比,生长速度较快,且同侧复发性乳腺癌生长速度更快[4748]。同时,乳腺癌确诊时有明显临床症状、临床分期越晚、Ki-67分化程度越高、ER阴性、PR阴性、有淋巴血管侵犯、腋窝淋巴结转移、肿瘤体积较小者肿瘤生长速度较快[254243444749505152]。也有研究报道尽管出现炎性症状与TVDT无关,但伴随炎性症状不仅会影响肿瘤大小及局部淋巴结受累情况[22],也会间接影响肿瘤的生长。

3.7 其他因素

研究表明,体质指数(BMI)越高、乳腺体积越大则肿瘤生长速度越快[953]。BATINA等[54]研究发现种族差异会导致乳腺癌诊断时临床分期的差异,黑人女性诊断为乳腺癌晚期的比例较白人女性高,这可能与黑人女性乳腺肿瘤生长速度更快、更早出现转移有关。

4 小结

本研究系统回顾了国内外有关乳腺癌自然史的研究,并针对肿瘤进展过程中最重要的参数即肿瘤生长速度及其影响因素进行分析,发现目前乳腺癌自然史进展模型多采用不可检测期、临床前期、临床期和死亡及其基础上考量更多肿瘤生长特征、参数构建多状态模型,同时,年轻女性、BRCA 1/2基因突变、有乳腺癌家族史和更多乳腺癌传统危险因素、三阴乳腺癌、组织学分型(髓样癌、小叶癌、1~2级导管癌)、有早期淋巴结转移及血管侵犯、临床分期晚等乳腺癌患者,乳腺肿瘤生长速度较快。了解乳腺肿瘤生长模式及其影响因素可为乳腺癌早期筛查策略的制定提供参考依据,同时也为临床针对乳腺癌患者开发新治疗策略及制定个性化筛查间期提供了一定参考依据。

利益冲突
利益冲突

本文无利益冲突。

专家点评:
黄育北天津医科大学肿瘤医院

本文系统回顾了国内外乳腺癌自然史研究的最新进展,并对该疾病自然史的中间状态及重要参数(包括乳腺癌不同状态的选取、不同状态间的进展速度或转化概率)以及乳腺肿瘤生长速度的影响因素进行了相对完善的总结。乳腺癌疾病自然史研究既是乳腺癌防控研究的难点,也是乳腺癌整合研究的难点。如何基于我国有人群代表性的、长期随访数据构建符合我国女性乳腺癌疾病进展特征的自然史模型是我国乳腺癌防控领域亟待解决的关键问题之一。本文对基于乳腺癌自然史的乳腺癌疾病负担研究、经济负担研究,以及乳腺癌筛查的卫生经济学评价研究均有重要的指导作用。

参考文献
[1]
KUSAMASSPRATTJ SDONEGANW Let al. The cross rates of growth of human mammary carcinoma[J].Cancer1972302):594-599DOI:3.0.co;2-2" xlink:type="simple">10.1002/1097-0142(197208)30:2<594:aid-cncr2820300241>3.0.co;2-2.
[2]
FRIBERGSMATTSONS.On the growth rates of human malignant tumors:implications for medical decision making[J].J Surg Oncol1997654):284-297DOI:3.0.co;2-2" xlink:type="simple">10.1002/(sici)1096-9098(199708)65:4<284:aid-jso11>3.0.co;2-2.
[3]
DUFFYS WCHENH HTABARLet al. Estimation of mean sojourn time in breast cancer screening using a Markov chain model of both entry to and exit from the preclinical detectable phase[J].Stat Med19951414):1531-1543DOI:10.1002/sim.4780141404.
[4]
LEESHUANGHZELENM.Early detection of disease and scheduling of screening examinations[J].Stat Methods Med Res2004136):443-456DOI:10.1191/0962280204sm377ra.
[5]
TAGHIPOURSBANJEVICDMILLERA Bet al. Parameter estimates for invasive breast cancer progression in the Canadian National Breast Screening Study[J].Br J Cancer20131083):542-548DOI:10.1038/bjc.2012.596.
[6]
LAIM SYENM FKUOH Set al. Efficacy of breast-cancer screening for female relatives of breast-cancer-index cases:Taiwan multicentre cancer screening (TAMCAS)[J].Int J Cancer1998781):21-26DOI:3.0.co;2-z" xlink:type="simple">10.1002/(sici)1097-0215(19980925)78:1<21:aid-ijc5>3.0.co;2-z.
[7]
WUJ C YHAKAMAMANTTILAAet al. Estimation of natural history parameters of breast cancer based on non-randomized organized screening data:subsidiary analysis of effects of inter-screening interval,sensitivity,and attendance rate on reduction of advanced cancer[J].Breast Cancer Res Treat20101222):553-566DOI:10.1007/s10549-009-0701-x.
[8]
TANK HSIMONELLALWEEH Let al. Quantifying the natural history of breast cancer[J].Br J Cancer20131098):2035-2043DOI:10.1038/bjc.2013.471.
[9]
WUY YYENM FYUC Pet al. Risk assessment of multistate progression of breast tumor with state-dependent genetic and environmental covariates[J].Risk Anal2014342):367-379DOI:10.1111/risa.12116.
[10]
FRYBACKD GSTOUTN KROSENBERGM Aet al. The Wisconsin breast cancer epidemiology simulation model[J].J Natl Cancer Inst Monogr200636):37-47DOI:10.1093/jncimonographs/lgj007.
[11]
ALAGOZOERGUNM ACEVIKMet al. The University of Wisconsin Breast Cancer Epidemiology Simulation Model:an update[J].Med Decis Making2018381_suppl):99S-111DOI:10.1177/0272989x17711927.
[12]
WONGI OKUNTZK MCOWLINGB Jet al. Cost effectiveness of mammography screening for Chinese women[J].Cancer20071104):885-895DOI:10.1002/cncr.22848.
[13]
KIMJ KKIMH DJUNM Jet al. Correction to:tumor volume doubling time as a dynamic prognostic marker for patients with hepatocellular carcinoma[J].Dig Dis Sci20176211):3259DOI:10.1007/s10620-017-4785-6.
[14]
KIMJ KKIMH DJUNM Jet al. Tumor volume doubling time as a dynamic prognostic marker for patients with hepatocellular carcinoma[J].Dig Dis Sci20176210):2923-2931DOI:10.1007/s10620-017-4708-6.
[15]
SABRAM MSHERMANE JTUTTLER M.Tumor volume doubling time of pulmonary metastases predicts overall survival and can guide the initiation of multikinase inhibitor therapy in patients with metastatic,follicular cell-derived thyroid carcinoma[J].Cancer201712315):2955-2964DOI:10.1002/cncr.30690.
[16]
WEEDON-FEKJAERHLINDQVISTB HVATTENL Jet al. Breast cancer tumor growth estimated through mammography screening data[J].Breast Cancer Res2008103):R41DOI:10.1186/bcr2092.
[17]
TAGHIPOURSCAUDRELIERL NMILLERA Bet al. Using simulation to model and validate invasive breast cancer progression in women in the study and control groups of the Canadian National Breast Screening StudiesⅠandⅡ[J].Med Decis Making2017372):212-223DOI:10.1177/0272989X16660711.
[18]
BREKELMANSC TWESTERSPFABERJ Aet al. Age specific sensitivity and sojourn time in a breast cancer screening programme (DOM) in The Netherlands:a comparison of different methods[J].J Epidemiol Community Health1996501):68-71DOI:10.1136/jech.50.1.68.
[19]
TABARLFAGERBERGGCHENH Het al. Efficacy of breast cancer screening by age.New results from the Swedish Two-County Trial[J].Cancer19957510):2507-2517DOI:3.0.co;2-h" xlink:type="simple">10.1002/1097-0142(19950515)75:10<2507:aid-cncr2820751017>3.0.co;2-h.
[20]
PACIEDUFFYS W.Modelling the analysis of breast cancer screening programmes:sensitivity,lead time and predictive value in the Florence District Programme (1975—1986)[J].Int J Epidemiol1991204):852-858DOI:10.1093/ije/20.4.852.
[21]
JIANGHWALTERS DBROWNP Eet al. Estimation of screening sensitivity and sojourn time from an organized screening program[J].Cancer Epidemiol201644178-185DOI:10.1016/j.canep.2016.08.021.
[22]
TABBANEFBAHIJRAHALKet al. Inflammatory symptoms in breast cancer.Correlations with growth rate,clinicopathologic variables,and evolution[J].Cancer19896410):2081-2089DOI:3.0.co;2-7" xlink:type="simple">10.1002/1097-0142(19891115)64:10<2081:aid-cncr2820641019>3.0.co;2-7.
[23]
KUROISHITTOMINAGASMORIMOTOTet al. Tumor growth rate and prognosis of breast cancer mainly detected by mass screening[J].Jpn J Cancer Res1990815):454-462DOI:10.1111/j.1349-7006.1990.tb02591.x.
[24]
LUNDGRENB.Observations on growth rate of breast carcinomas and its possible implications for lead time[J].Cancer1977404):1722-1725DOI:3.0.co;2-2" xlink:type="simple">10.1002/1097-0142(197710)40:4<1722:aid-cncr2820400448>3.0.co;2-2.
[25]
VON FOURNIERDWEBEREHOEFFKENWet al. Growth rate of 147 mammary carcinomas[J].Cancer1980458):2198-2207DOI:3.0.co;2-7" xlink:type="simple">10.1002/1097-0142(19800415)45:8<2198:aid-cncr2820450832>3.0.co;2-7.
[26]
PEERP GVAN DIJCKJ AHENDRIKSJ Het al. Age-dependent growth rate of primary breast cancer[J].Cancer19937111):3547-3551DOI:3.0.co;2-c" xlink:type="simple">10.1002/1097-0142(19930601)71:11<3547:aid-cncr2820711114>3.0.co;2-c.
[27]
OTTENJ DVAN SCHOORGPEERP Get al. Growth rate of invasive ductal carcinomas from a screened 50-74-year-old population[J].J Med Screen2018251):40-46DOI:10.1177/0969141316687791.
[28]
马恒敏王乐石菊芳. 乳腺癌自然史模型研究系统评价:现状及构建中国人群特异性模型面临的挑战[J].中华流行病学杂志20173810):1419-1425DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2017.10.025.
MAH LWANGLSHIJ Fet al. A systematic review of international simulation models on the natural history of breast cancer:current understanding and challenges for Chinese-population-specific model development [J].Chin J Epidemiol20173810):1419-1425DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2017.10.025.
[29]
FRACHEBOUDJGROENEWOUDJ HBOERRet al. Seventy-five years is an appropriate upper age limit for population-based mammography screening[J].Int J Cancer20061188):2020-2025DOI:10.1002/ijc.21560.
[30]
TILANUS-LINTHORSTM MKRIEGEMBOETESCet al. Hereditary breast cancer growth rates and its impact on screening policy[J].Eur J Cancer20054111):1610-1617DOI:10.1016/j.ejca.2005.02.034.
[31]
TILANUS-LINTHORSTM MOBDEIJNI MHOPW Cet al. BRCA1 mutation and young age predict fast breast cancer growth in the Dutch,United Kingdom,and Canadian magnetic resonance imaging screening trials[J].Clin Cancer Res20071324):7357-7362DOI:10.1158/1078-0432.CCR-07-0689.
[32]
KRIEGEMBREKELMANSC TBOETESCet al. Efficacy of MRI and mammography for breast-cancer screening in women with a familial or genetic predisposition[J].N Engl J Med20043515):427-437DOI:10.1056/nejmoa031759.
[33]
BREKELMANSC TSEYNAEVECBARTELSC Cet al. Effectiveness of breast cancer surveillance in BRCA1/2 gene mutation carriers and women with high familial risk[J].J Clin Oncol2001194):924-930DOI:10.1200/JCO.2001.19.4.924.
[34]
CAUMOFVECCHIATOFSTRABBIOLIMet al. Interval cancers in breast cancer screening:comparison of stage and biological characteristics with screen-detected cancers or incident cancers in the absence of screening[J].Tumori2010962):198-201DOI:10.1177/030089161009600203.
[35]
BREKELMANSC TVAN GORPJ MPEETERSP Het al. Histopathology and growth rate of interval breast carcinoma.Characterization of different subgroups[J].Cancer1996786):1220-1228DOI:3.0.co;2-d" xlink:type="simple">10.1002/(sici)1097-0142(19960915)78:6<1220:aid-cncr8>3.0.co;2-d.
[36]
NIXONR MPHAROAHPTABARLet al. Mammographic screening in women with a family history of breast cancer:some results from the Swedish two-county trial[J].Rev Epidemiol Sante Publique2000484):325-331.
[37]
CHENT HKUOH SYENM Fet al. Estimation of sojourn time in chronic disease screening without data on interval cases[J].Biometrics2000561):167-172DOI:10.1111/j.0006-341x.2000.00167.x.
[38]
GENTILICSANFILIPPOOSILVESTRINIR.Cell proliferation and its relationship to clinical features and relapse in breast cancers[J].Cancer1981484):974-979DOI:3.0.co;2-#" xlink:type="simple">10.1002/1097-0142(19810815)48:4<974:aid-cncr2820480420>3.0.co;2-#.
[39]
CHARLSONM EFEINSTEINA R.Rapid growth rate:a method of identifying node-negative breast cancer patients with a high risk of recurrence[J].J Chronic Dis19833612):847-853DOI:10.1016/0021-9681(83)90005-x.
[40]
REBBECKT RLEVINA MEISENAet al. Breast cancer risk after bilateral prophylactic oophorectomy in BRCA1 mutation carriers[J].J Natl Cancer Inst19999117):1475-1479DOI:10.1093/jnci/91.17.1475.
[41]
WOHLFAHRTJANDERSENP KMOURIDSENH Tet al. Reproductive history and stage of breast cancer[J].Am J Epidemiol199915012):1325-1330DOI:10.1093/oxfordjournals.aje.a009964.
[42]
RYUE BCHANGJ MSEOMet al. Tumour volume doubling time of molecular breast cancer subtypes assessed by serial breast ultrasound[J].Eur Radiol2014249):2227-2235DOI:10.1007/s00330-014-3256-0.
[43]
LEES HKIMY SHANWet al. Tumor growth rate of invasive breast cancers during wait times for surgery assessed by ultrasonography[J].Medicine (Baltimore)20169537):e4874DOI:10.1097/MD.0000000000004874.
[44]
YOOT KMINJ WKIMM Ket al. In vivo tumor growth rate measured by US in preoperative period and long term disease outcome in breast cancer patients[J].PLoS One20151012):e0144144DOI:10.1371/journal.pone.0144144.
[45]
TABARLFAGERBERGGCHENH Het al. Tumour development,histology and grade of breast cancers:prognosis and progression[J].Int J Cancer1996664):413-419DOI:3.0.CO;2-Z" xlink:type="simple">10.1002/(SICI)1097-0215(19960516)66:4<413:AID-IJC1>3.0.CO;2-Z.
[46]
GUNSOYN BGARCIA-CLOSASMMOSSS M.Modelling the overdiagnosis of breast cancer due to mammography screening in women aged 40 to 49 in the United Kingdom[J].Breast Cancer Res2012146):R152DOI:10.1186/bcr3365.
[47]
MILLETIBOUIC-PAGESEHOADet al. Growth of breast cancer recurrences assessed by consecutive MRI[J].BMC Cancer201111155DOI:10.1186/1471-2407-11-155.
[48]
DEMICHELIRTERENZIANIMBONADONNAG.Estimate of tumor growth time for breast cancer local recurrences:rapid growth after wake-up? [J].Breast Cancer Res Treat1998512):133-137DOI:10.1023/a:1005887422022.
[49]
FÖRNVIKDLÅNGKANDERSSONIet al. Estimates of breast cancer growth rate from mammograms and its relation to tumour characteristics[J].Radiat Prot Dosimetry20161691/2/3/4):151-157DOI:10.1093/rpd/ncv417.
[50]
HEUSERLSPRATTJ SPOLKH C.Growth rates of primary breast cancers[J].Cancer1979435):1888-1894DOI:3.0.co;2-m" xlink:type="simple">10.1002/1097-0142(197905)43:5<1888:aid-cncr2820430545>3.0.co;2-m.
[51]
GALANTEEGALLUSGGUZZONAet al. Growth rate of primary breast cancer and prognosis:observations on a 3- to 7-year follow-up in 180 breast cancers[J].Br J Cancer1986545):833-836DOI:10.1038/bjc.1986.247.
[52]
TUBIANAMKOSCIELNYS.Natural history of human breast cancer:recent data and clinical implications[J].Breast Cancer Res Treat1991183):125-140DOI:10.1007/BF01990028.
[53]
ABRAHAMSSONLCZENEKHALLPet al. Breast cancer tumour growth modelling for studying the association of body size with tumour growth rate and symptomatic detection using case-control data[J].Breast Cancer Res201517116DOI:10.1186/s13058-015-0614-z.
[54]
BATINAN GTRENTHAM-DIETZAGANGNONR Eet al. Variation in tumor natural history contributes to racial disparities in breast cancer stage at diagnosis[J].Breast Cancer Res Treat20131382):519-528DOI:10.1007/s10549-013-2435-z.
 
 
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