Background: Nomogram accuracies for predicting non-sentinel lymph node (SLN) involvement vary between different patient populations. Our aim is to put these nomograms to test on our patient population and determine our individual predictive parameters affecting SLN and non-SLN involvement.
Patients and methods: Data from 932 patients was analyzed. Nomogram values were calculated for each patient utilizing MSKCC, Tenon, and MHDF models. Moreover, using our own patient- and tumor-depended parameters, we established a unique predictivity formula for SLN and non-SLN involvement.
Results: The calculated area under the curve (AUC) values for MSKCC, Tenon, and MHDF models were 0.727 (95% confidence interval (CI) 0.64-0.8), 0.665 (95% CI 0.59-0.73), and 0.696 (95% CI 0.59-0.79), respectively. Cerb-2 positivity (p = 0.004) and size of the metastasis in the lymph node (p = 0.006) were found to correlate with non-SLN involvement in our study group. The AUC value of the predictivity formula established using these parameters was 0.722 (95% CI 0.63-0.81).
Conclusion: The most accurate nomogram for our patient group was the MSKCC nomogram. Our unique predictivity formula proved to be as equally effective and competent as the MSKCC nomogram. However, similar to other nomograms, our predictivity formula requires future validation studies.
Hintergrund: Die Genauigkeit von Nomogrammen zur Vorhersage einer Beteiligung von Nicht-Sentinel-Lymphknoten (SLK) schwankt zwischen verschiedenen Patientenpopulationen. Ziel unserer Studie war es, die entsprechenden Nomogramme an unserer Patientenpopulation zu testen und individuelle prädiktive Parameter, die Auswirkungen auf die Beteiligung von SLK und Nicht-SLK haben, zu bestimmen.
Patienten und methoden: Die Daten von 932 Patienten wurden analysiert. Die Nomogrammwerte für jeden Patienten wurden unter Einsatz der Modelle MSKCC, Tenon und MHDF berechnet. Unter Einbeziehung unserer eigenen patienten-und tumorabhängigen Parameter wurde desweiteren eine spezifische Prädiktivitätsformel zur Vorhersage der SLK-bzw. Nicht-SLK-Beteiligung entwickelt.
Ergebnisse: Die berechneten AUC (area under the curve)-Werte für MSKCC, Tenon bzw. MHDF waren 0,727 (95%-Konfidenzinterval (KI) 0,64–0,8), 0,665 (95%-KI 0,59–0,73) bzw. 0,696 (95%-KI 0,59–0,79). Cerb-2-Positivität (p = 0,004) und Größe der Lymphknotenmetastasen (p = 0,006) korrelierten in unserer Studie mit Nicht-SLK-Beteiligung. Der mittels dieser Parameter etablierte AUC-Wert der Prädiktivitätsformel war 0,722 (95%-KI 0,63–0,81).
Schlussfolgerung: Das akkurateste Nomogramm für unsere Patientengruppe war das MSKCC-Nomogramm. Unsere neu erstellte Prä-diktivitätsformel erwies sich als ebenso effektiv und kompetent wie das MSKCC-Nomogramm. Wie auch mit anderen Nomogrammen bedarf es jedoch zukünftiger Validierungsstudien, um dies zu bestätigen.
Keywords: MSKCC nomogram; Non-sentinel lymph node metastasis; Sentinel lymph node biopsy; Tenon score; Turkish nomogram.