研究背景:目前女性乳腺癌已经超过肺癌,成为最常见的癌症。随着人类社会经济发展,早发现、早诊断、早治疗的二级预防理念逐渐得到认可,大部分的乳腺癌患者在早期即被确诊。乳腺癌的诊治方式越来越多,在乳腺癌外科手术方面,由乳腺癌Halsted根治术逐渐演变发展为创伤更小的保乳手术。既往已有研究表明早期乳腺癌行保乳术是安全可行的,经过长达20年的随访,其生存预后与行改良根治术的I期和II期乳腺癌患者相当。但是乳腺癌是一种多基因改变而导致的复杂病理变化,不同的临床特征和病理特征往往有不同的预后,所以乳腺癌的治疗应该是个体化的精准医疗,随着第八版美国癌症联合会（American Joint Committee on Cancer,AJCC）指南发布,进一步完善了乳腺癌的个体化精准治疗理论基础。首次构建以解剖学TNM分期、肿瘤组织分级、生物标记物及多基因检测为基础的分期系统,用于预测乳腺癌手术治疗的预后情况。如何更加客观地用临床病理学特征来预测乳腺癌的预后显得尤为重要,其中生存分析是预后研究中较为常见的统计分析方法,但是传统的生存分析只关心一个目标终点事件,但对不同的患者来说,可能会出现多种非目标终点事件,任何非目标终点事件的发生都会影响其他事件的发生,而竞争风险模型就是可以很好的解决多种终点事件结局生存数据的分析方法,但是目前关于早期乳腺癌行保乳术预后的竞争风险模型鲜有报道。研究目的:本研究是在第八版AJCC指南理论基础上,试通过分析早期乳腺癌患者的临床病理学特征与患者10年、15年乳腺癌特异性生存率的相关性,构建行保乳术后的早期乳腺癌患者的生存预测模型,并建立nomogram图。为有指征、且有意愿行保乳术的早期乳腺癌患者,预测其接受个体化治疗后的生存概率。次要目的是比较传统的COX比例回归模型与竞争风险模型在预测早期乳腺癌预后中哪种模型更具优势。研究方法:从SEER数据库中提取符合本研究纳入标准的27948例患者,将2000-2002年诊断为乳腺癌的患者共计20287例患者设为训练集,将2003年诊断为乳腺癌的患者共计7661例设为验证组,在训练集中,分别进行传统的单因素COX比例回归分析及单因素竞争风险回归分析,将筛选出的有统计学意义的危险因素分别纳入多因素COX比例回归分析和多因素竞争风险分析筛选出独立预后因子,其中COX比例回归分析中,独立预后因子的乳腺癌特异性生存率（Breast Cancer Specific survival,BCSS）使用Kaplan-Meier法绘制生存曲线,然后用Log Rank检验进行比较。在竞争风险模型中,独立预后因子的乳腺癌特异性生存率,（Breast Cancer Specific survival,BCSS）使用CIF法绘制累计发生率曲线,然后用Fine-Gray检验进行比较。然后用筛选出的独立预后因子分别构建nomogram预测图来预测行保乳术的早期乳腺癌患者的生存预后并验证其检验效能。结果:研究发现通过多因素COX比例回归分析以及多因素竞争风险模型分析均提示患者确诊时的年龄、婚姻状况、种族、组织学分级、T分期、雌激素受体状态（Estrogen Receptor,ER）、孕激素受体状态（Progesterone Receptor,PR）、化疗情况是独立有效的预后因子。C指数（C-Index）在COX比例回归模型中为0.735,在竞争风险模型中为0.753。接收者操作特性曲线（receiver operating characteristic curves,ROC）显示COX比例回归模型中和竞争风险模型预测效能相当。结论:基于两种不同模型下构建的Nomogram预测图均能较准确预测早期乳腺癌行保术后的生存概率,且竞争风险模型下构建的Nomogram预测图更具有优势。