HR+/HER2-乳腺癌患者中内分泌治疗的使用减少：尽管指南未变，但这仍是一个全国性的趋势

《The Breast》：Less endocrine therapy in HR+/HER2- breast cancer: a nationwide trend despite unchanged guidelines

乳腺癌激素受体阳性HER2阴性患者内分泌治疗趋势分析，2012-2022年荷兰国家癌症登记数据显示，治疗比例从91.2%降至79.3%，区域差异达19个百分点，年龄>80岁、非学术医院及患者更少接受治疗。

　　
荷兰国家癌症登记处一项针对HR+/HER2-乳腺癌患者内分泌治疗（ET）使用趋势的研究，揭示了医生决策模式的变化及其对患者预后的潜在影响。该研究纳入2012-2022年间127,610名符合条件患者的完整数据，通过多维度分析发现ET使用率呈现显著下降，且存在明显的区域差异，这反映了临床实践中决策依据的动态调整。

研究显示，ET指南推荐率从2012年的91.2%降至2022年的79.3%，降幅达12%。值得注意的是，具有ET适应证的患者中，接受化疗的群体ET起始率更高（93.3%-97.8%），而仅接受手术的患者起始率从66.8%降至57.2%。这种差异可能与化疗后医生更倾向于强化系统治疗有关。在区域分布上，不同医疗机构的ET使用率差距最大达到19个百分点，例如某学术中心所在区域2022年ET起始率为67.9%，而另一区域达86.8%，这提示医疗资源分布和诊疗理念存在地域性差异。

核心影响因素分析显示：患者年龄构成显著影响ET决策。30-39岁及80岁以上患者ET接受率分别比40-49岁标准人群低13.2%和29.6%，可能与年轻患者对生活质量要求更高、高龄患者合并症管理优先有关。肿瘤生物学特征方面，肿瘤直径＞20mm、-grade 3及存在淋巴结转移（MAC）的患者ET接受率分别达87.9%、88.8%和93.4%，提示肿瘤高危特征与治疗强度呈正相关。

医疗机构类型数据显示，学术中心ET起始率（82.8%）较非学术中心（85.6%）低2.8个百分点，这与学术机构更倾向于采用精准预测工具（如PREDICT 2.0）评估个体化受益有关。研究创新性地引入PREDICT 2.0工具量化ET益处，发现接受ET患者5年生存率改善1.5%，未接受者改善1.0%，但该差异在统计学上不显著（p<0.05），提示临床决策需综合考虑多维因素。

时间趋势分析揭示，2015年后ET使用率下降速度加快，这与三个关键事件相关：2014年PREDICT 2.0工具上线引入HER2和Ki67参数，2016年NAC（新辅助化疗）比例上升至21.4%，以及2020年新冠疫情导致医疗资源重新分配。值得注意的是，接受NAC治疗的患者ET起始率始终维持在93%以上，这可能与化疗后患者整体风险分层更明确有关。

区域差异的深层次原因值得探讨。地理数据表明，医疗资源密集区域（如拥有两个学术中心的某区域）ET使用率反而较低，这可能与多学科会诊（MDT）制度下更谨慎的决策流程有关。同时，研究捕捉到COVID-19期间NAC比例上升13.4%的特殊现象，推测隔离措施促使医生更倾向采用局部治疗（NAC）替代传统综合治疗模式。

在决策机制层面，研究首次系统论证了PREDICT工具对临床决策的影响。数据显示，使用PREDICT工具评估后，医生对ET的受益认知从2012年的1.3%提升至2022年的1.5%，但实际应用率仍下降。这种认知与行为的偏差提示，可能存在过度依赖量化模型而忽视患者个体化特征的问题。例如，高龄患者（>80岁）虽然PREDICT评估的生存获益与年轻患者相当（1.0% vs 1.5%），但实际ET接受率却低至70.4%，说明年龄因素可能干扰模型预测效能。

研究还发现，化疗使用与ET起始存在显著正关联（OR=2.49-2.65）。这种关联可能源于两个机制：其一，化疗后剩余患者多为高危人群，更易获得ET治疗；其二，化疗适应证与ET适应证存在部分重叠，导致医生在综合治疗周期中优先启动化疗。这种关联性在2020年后尤为明显，可能与疫情期间化疗资源紧张有关。

在医疗质量维度，研究揭示了三个矛盾现象：首先，ET指南推荐率稳定在70%左右，但实际应用率持续下降；其次，高收益组（PREDICT评估>1.5%）患者ET接受率仅比低收益组（1.0%）高15%；第三，学术中心作为技术前沿阵地，ET使用率反而低于非学术中心。这些矛盾提示可能存在过度医疗或医疗资源错配问题。

未来研究方向应聚焦于：1）开发整合患者主观价值（如生活质量权重）的决策模型；2）建立动态适应指南的评估机制；3）比较不同预测工具（如PREDICT与Adjuvant! Online）的临床适用性差异。此外，研究建议引入真实世界数据监测ET停药率，因为现有数据仅反映起始率，而40%的ET患者存在用药中断问题，这会显著影响长期生存获益。

该研究对临床实践具有重要启示：在精准医疗时代，需建立动态调整的ET决策框架，将生物标志物数据、患者生存预期、医疗资源可及性进行多维度平衡。特别是对于高龄和年轻亚群体，应探索差异化的风险沟通策略，而非简单依赖预测模型。此外，区域医疗资源的不均衡分布需要政策干预，例如建立跨区域的医疗协作网络，促进优质资源的下沉。

这项历时十年的追踪研究，不仅描绘了欧洲乳腺癌治疗模式的变迁轨迹，更为全球范围的治疗决策优化提供了重要参考。其揭示的"预测模型使用率与实际治疗率倒挂"现象，值得所有医疗体系进行反思，如何在技术创新与人文关怀之间找到平衡点，是未来精准医学发展的重要课题。