O carcinoma primário de células em anel com seio mamário (BSRCC) é uma neoplasia maligna extremamente rara com prognóstico ruim. Existe pouco consenso sobre os fatores prognósticos e as modalidades de tratamento. Este estudo teve como objetivo desenvolver um modelo de nomograma para predizer a probabilidade de sobrevivência e orientar o tratamento clínico de pacientes com BSRCC. Os dados clinicopatológicos de pacientes com BSRCC foram recuperados do banco de dados SEER. Análises de regressão de Cox univariada e multivariada foram realizadas para rastrear e identificar fatores prognósticos. O método de Kaplan-Meier foi usado para descrever a curva de sobrevida para cada fator de prognóstico. Além disso, esses fatores foram incorporados para construir nomogramas para prever a sobrevida geral (OS) e a sobrevida específica da doença (DSS) de pacientes com BSRCC. Os nomogramas foram validados internamente usando curvas de características operacionais do receptor (ROC), curvas de calibração e análise da curva de decisão (DCA). Um total de 362 pacientes elegíveis para o BSRCC foram incluídos neste estudo. A análise multivariada de Cox demonstrou que a idade no diagnóstico, estágio T, estágio N e cirurgia foram identificados como fatores prognósticos independentes para OS, enquanto grau, estágio T, estágio N, status do pronto-socorro e cirurgia foram fatores independentes relacionados ao DSS. Nosso estudo elucidou que a cirurgia é o tratamento eficaz para o BSRCC, enquanto a radioterapia pós-operatória não confere benefícios adicionais aos pacientes. Os nomogramas foram estabelecidos para predizer a probabilidade de OS e DSS incorporarem fatores prognósticos independentes entre pacientes com BSRCC. Os nomogramas foram posteriormente validados usando curvas ROC, curvas de calibração e DCA para exibir a capacidade prognóstica robusta. Nomogramas robustos para OS e DSS de pacientes com BSRCC foram estabelecidos, facilitando uma avaliação de risco personalizada e precisa e regimes de tratamento adequados na prática clínica.
Palavras-chave: DSS; Nomograma; OS; BSRCC primário; fatores prognósticos; banco de dados SEER.
