基于淋巴细胞比值相关免疫-炎症反应评分的网络计算器预测肝细胞癌患者总生存率
施理敏, 张明星, 蔡思齐, 杨悦仪, 杨春忆, 张雯琼
2024, 11(4):
19-26.
摘要
(
4 )
PDF (7030KB)
(
3
)
参考文献 |
相关文章 |
多维度评价
目的: 构建淋巴细胞比值相关免疫-炎症反应评分(immune-inflammatory response score, IRS),并构建预测肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)患者预后风险的网络计算器。
方法: 回顾性分析2018年1月至2023年12月于上海市公共卫生临床中心进行手术治疗的HCC患者。收集中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil-lymphocyte ratio, NLR)、血小板与淋巴细胞比值(platelet-lymphocyte ratio, PLR)、单核细胞与淋巴细胞比值(monocyte to lymphocyte ratio, MLR)和C反应蛋白与淋巴细胞比值(C-reactive protein to lymphocyte ratio, CLR)。使用多因素Cox回归模型构建IRS。采用单因素和多因素Cox回归分析筛选HCC患者死亡风险因素。使用 rms、foreign、readxl、Hmisc 和 rmda等R包构建和评估列线图预测的准确性。使用DynNom包开发HCC患者死亡风险网络计算器。
结果: 154例患者随访1~60个月,中位随访时间为17个月,其中1年、3年和5年死亡率分别为30.5%、50.6%和61.0%。根据多因素Cox回归模型系数β构建IRS=0.213×NLR+0.005×PLR+0.042×CLR。死亡HCC患者IRS高于生存HCC患者,且差异有统计学意义(P<0.05)。高风险组(IRS≥2.88分)HCC患者总生存率低于低风险组(IRS<2.88分)HCC患者,且差异有统计学意义(P<0.05)。时间-受试者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线显示,IRS预测HCC患者1年、3年、5年总生存率的曲线下面积(area under the curve, AUC)分别为0.829[95%置信区间(95% confidence interval, 95%CI)为0.760~0.885]、0.901(95%CI为0.842~0.943)和0.898(95%CI为0.839~0.941)。多因素Cox回归分析结果显示,肿瘤最大直径、γ-谷氨酰转移酶(γ-glutamyl transferase, GGT)、碱性磷酸酶(alkaline phosphatase, ALP)、甲胎蛋白(alpha-fetoprotein, AFP)水平和IRS是HCC患者死亡独立风险因素(P均<0.05)。基于IRS构建预测HCC患者1年、3年及5年死亡风险的列线图。校准曲线显示,列线图预测1年、3年和5年死亡风险的C-index分别为0.836(95%CI为0.818~0.912)、0.903(95%CI为0.882~0.961)和0.847(95%CI为0.817~0.932)。时间-决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)显示,风险阈值在0~1时,该列线图能提供显著意义临床净收益。网络计算器操作界面见https://nomogramdynamic.shinyapps.io/DynNomapp/。
结论: IRS能有效预测HCC患者死亡风险。IRS结合肿瘤最大直径、GGT、ALP、AFP水平构建的HCC患者死亡风险网络计算器有助于指导临床医师为预后较差的HCC患者提供更积极的治疗和临床管理。