Construction of a risk nomogram model of postoperative malnutrition in patients with oral cancer
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摘要:目的
分析口腔癌患者术后发生营养不良的影响因素并构建列线图预测模型。
方法选取117例口腔癌患者为研究对象，根据患者是否存在营养不良分为非营养不良组(n=46)与营养不良组(n=71)。采用Logistic回归分析法分析口腔癌患者术后发生营养不良的影响因素。构建预测口腔癌患者术后营养不良风险的列线图模型，并采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估列线图模型应用价值。
结果117例口腔癌患者中，营养不良患者占60.68%(71/117)。Logistic回归分析显示，年龄>60岁(95%CI: 2.220~29.647, P=0.002)、入院时营养风险筛查结果为有营养风险(95%CI: 2.586~39.175, P=0.001)、气管切开(95%CI: 1.582~15.312, P=0.006)、术后抑郁(95%CI: 2.253~27.327, P=0.001)、术后睡眠障碍(95%CI: 3.014~43.037, P<0.001)和术后吞咽障碍(95%CI: 2.943~38.493, P<0.001)是口腔癌患者术后发生营养不良的影响因素。构建的列线图预测模型的ROC曲线下面积为0.888(95%CI: 0.823~0.953); 校准曲线显示，预测概率曲线与实际概率曲线基本吻合，且Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ2=6.515, P=0.481。
结论年龄>60岁、入院时营养风险筛查结果为有营养风险、气管切开、术后抑郁、术后睡眠障碍和术后吞咽障碍是口腔癌患者术后发生营养不良的影响因素。基于上述因素构建的列线图模型具有良好的区分度和一致性。
Abstract:ObjectiveTo analyze the influencing factors of malnutrition after surgery in patients with oral cancer and construct a nomogram prediction model.
MethodsA total of 117 patients with oral cancer were selected as the research subjects and divided into non-malnutrition group (n=46) and malnutrition group (n=71) based on whether they were malnourished. Logistic regression analysis was used to analyze the influencing factors of postoperative malnutrition in patients with oral cancer. A nomogram model was constructed to predict the risk of postoperative malnutrition in patients with oral cancer, and the application value of the nomogram model was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curve, calibration curve and Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test.
ResultsAmong the 117 patients with oral cancer, 60.68% (71/117) were malnourished. Logistic regression analysis showed that age >60 years (95%CI, 2.220 to 29.647, P=0.002), nutritional risk screening result at admission indicating nutritional risk (95%CI, 2.586 to 39.175, P=0.001), tracheotomy (95%CI, 1.582 to 15.312, P=0.006), postoperative depression (95%CI, 2.253 to 27.327, P=0.001), postoperative sleep disorder (95%CI, 3.014 to 43.037, P<0.001) and postoperative swallowing disorder (95%CI, 2.943 to 38.493, P<0.001) were the influencing factors of postoperative malnutrition in patients with oral cancer. The area under the ROC curve of the constructed nomogram prediction model was 0.888 (95%CI, 0.823 to 0.953); the calibration curve showed that the predicted probability curve basically matched the actual probability curve, and the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test was well (χ2=6.515, P=0.481).
ConclusionAge >60 years, nutritional risk screening result indicating nutritional risk at admission, tracheotomy, postoperative depression, postoperative sleep disorder and postoperative swallowing disorder are the influencing factors of postoperative malnutrition in patients with oral cancer. The nomogram model constructed based on the above factors has good discrimination and consistency.
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Keywords:
- oral cancer /
- malnutrition /
- nomogram model /
- sleep disorder /
- depression /
- swallowing disorder
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脓毒症是一种由感染引起的生理、病理和生化指标异常改变的综合征，患者常存在免疫失调以及多脏器功能障碍[1-2], 具有较高的发病率和病死率，进展快且预后差。因此，寻找与脓毒症患者预后相关的生物标志物有助于尽早进行临床治疗[3]。干扰素-γ(IFN-γ)是一种具有抗病毒、抗肿瘤和免疫调节功能的多效细胞因子，不仅能够激活细胞免疫，还可以防止免疫系统过度激活和组织损伤，在协调先天和适应性免疫反应中发挥着重要作用[4-5]。CD47能够参与免疫调节、维持机体免疫稳态，保护细胞免受免疫细胞吞噬，是一种重要的免疫检查点[6-7]。淋巴细胞亚群是人体重要的免疫细胞，主要由T淋巴细胞、B淋巴细胞和自然杀伤细胞组成，可参与细胞免疫以及免疫调节反应，在自身免疫性疾病中发挥重要作用[8-9]。但CD47和淋巴细胞亚群的血清水平改变对脓毒症患者预后的影响尚不明确。本研究检测脓毒症患者血清IFN-γ、CD47及淋巴细胞亚群水平，分析其预测患者预后的价值，现报告如下。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
选取2021年1月—2022年12月180例脓毒症患者为观察组，其中男105例，女75例，平均(47.40±5.40)岁。同时选择同期健康体检的志愿者180例为对照组，其中男102例，女78例，平均(47.65±5.45)岁。2组性别、年龄等一般资料比较，差异无统计学意义(P>0.05), 具有可比性。纳入标准: ①符合脓毒症诊断标准[10]者; ②年龄≥18岁者; ③患者或家属自愿签署同意书。排除标准: ①合并肿瘤和免疫性疾病者; ②近期使用过糖皮质激素、免疫抑制剂等药物者; ③妊娠期或哺乳期女性; ④临床资料不完整者。本研究经医院医学伦理委员会审核通过(伦审2021第28号)。
1.2 方法
1.2.1 临床资料及样本收集
查阅患者病历，收集患者入院时的性别、年龄、感染部位、序贯器官衰竭(SOFA)评分、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHE Ⅱ)评分、生化指标(包括C反应蛋白、降钙素原和内毒素)等临床资料; 收集所有患者入ICU治疗24 h内(对照组为体检当日)静脉血3~4 mL分别置于促凝管、EDTA抗凝管中，待促凝管中样本自然冷却至室温后分离血清，并将血清置于-80 ℃冰箱中保存以备检测。以Ficoll梯度离心EDTA抗凝管中样本分离单核细胞，以进行淋巴细胞亚群水平检测。
1.2.2 酶联免疫吸附法(ELISA)检测血清IFN-γ、CD47水平
严格按照人IFN-γ(货号JH-H10294, 上海继和生物科技公司)、CD47(货号HBP34030R, 上海化邦生物科技公司)ELISA试剂盒说明书进行梯度标准品配制，利用酶标仪(型号Multiskan FC，美国Thermo公司)对不同浓度标准品的吸光度进行测定，建立受试者工作特征(ROC)曲线。于-20 ℃冰箱中取适量血清样本解冻，测定各样本的吸光度，根据ROC曲线计算各样本血清IFN-γ、CD47水平。
1.2.3 淋巴细胞亚群水平检测
采用流式细胞仪(型号CytoFLEX，美国Beckman公司)测定T淋巴细胞、B淋巴细胞和自然杀伤细胞水平。
1.2.4 预后
脓毒症患者住院期间均给予规范化治疗，根据患者入院28 d的生存情况，将患者分为生存组120例和死亡组60例。
1.3 统计学分析
以SPSS 25.0软件处理数据，计量资料均符合正态分布，采用均数±标准差表示，组间比较采用独立样本t检验，多组数据比较采用单因素方差分析，进一步两两比较采用SNK-q检验; 计数资料采用[n(%)]表示，行χ2检验进行比较; 使用Pearson相关性分析探讨血清IFN-γ、CD47、淋巴细胞亚群水平与SOFA评分的相关性; 对影响脓毒症患者预后的因素进行Logistic回归分析; 以ROC曲线分析血清IFN-γ、CD47、淋巴细胞亚群水平预测脓毒症患者预后的临床价值，曲线下面积(AUC)比较采用Z检验。P < 0.05为差异有统计学意义。
2. 结果
2.1 受试者血清IFN-γ、CD47、淋巴细胞亚群水平比较
与对照组比较，观察组血清IFN-γ、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞水平降低, CD47水平升高，差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 1。
表 1 受试者血清IFN-γ、CD47、淋巴细胞亚群水平比较(x±s)指标 对照组(n=180) 观察组(n=180) 干扰素-γ/(ng/L) 334.57±60.12 219.79±45.47* CD47/(ng/L) 15.33±4.05 30.59±6.88* T淋巴细胞/% 58.33±3.48 45.22±2.47* B淋巴细胞/% 25.21±3.19 15.90±2.90* 自然杀伤细胞/% 20.17±2.14 13.60±1.91* 与对照组比较, *P < 0.05。 2.2 生存组与死亡组脓毒症患者临床资料比较
生存组与死亡组脓毒症患者性别、年龄、感染部位比较，差异无统计学意义(P>0.05); 与生存组比较，死亡组血清IFN-γ、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞水平降低, APACHE Ⅱ评分、SOFA评分、C反应蛋白、降钙素原、内毒素、CD47水平升高，差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 2。
表 2 生存组与死亡组脓毒症患者临床资料及实验室指标比较(x±s)指标 生存组(n=120) 死亡组(n=60) t/χ2 P 性别 男 72 33 0.411 0.521 女 48 27 年龄/岁 47.45±5.55 47.30±5.10 0.176 0.861 感染部位 肺 58 30 0.121 0.998 腹腔 36 17 泌尿系统 11 6 血液 11 5 皮肤 4 2 序贯器官衰竭评分/分 5.40±1.35 7.75±2.13 9.008 < 0.001 急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ评分/分 15.65±4.10 22.60±5.45 9.573 < 0.001 C反应蛋白/(mg/L) 36.98±10.03 119.51±19.87 37.083 < 0.001 降钙素原/(μg/L) 0.95±0.21 1.82±0.51 16.177 < 0.001 内毒素/(EU/mL) 0.26±0.08 0.37±0.11 7.641 < 0.001 干扰素-γ/(ng/L) 241.14±48.89 177.10±38.64 8.853 < 0.001 CD47/(ng/L) 28.11±6.73 35.54±7.18 6.828 < 0.001 T淋巴细胞/% 46.84±2.51 41.97±2.38 12.635 < 0.001 B淋巴细胞/% 17.71±2.96 12.27±2.77 11.871 < 0.001 自然杀伤细胞/% 15.02±1.98 10.75±1.76 14.140 < 0.001 2.3 血清IFN-γ、CD47、淋巴细胞亚群水平与SOFA评分相关性分析
SOFA评分与血清IFN-γ、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞水平呈负相关(r=-0.469、-0.572、-0.521、-0.505, P < 0.05), 与血清CD47水平呈正相关(r=0.539, P < 0.05)。
2.4 脓毒症患者预后影响因素的Logistic回归分析
以脓毒症患者预后为因变量, APACHE Ⅱ评分、SOFA评分、C反应蛋白、降钙素原、内毒素、IFN-γ、CD47、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞为自变量进行Logistic回归分析，结果显示, APACHE Ⅱ评分、SOFA评分、C反应蛋白、降钙素原、内毒素和CD47水平升高是脓毒症患者预后的危险因素, IFN-γ水平、T淋巴细胞、B淋巴细胞和自然杀伤细胞增高是患者预后的保护因素(P < 0.05), 见表 3。
表 3 脓毒症患者预后影响因素的Logistic回归分析变量 β SE Wald χ2 P OR 95%CI 急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ评分 1.544 0.713 4.688 0.030 4.682 1.157~18.939 序贯器官衰竭评分 2.018 0.805 6.287 0.012 7.527 1.554~36.463 C反应蛋白 0.712 0.258 7.615 0.006 2.038 1.229~3.379 降钙素原 0.505 0.170 8.825 0.003 1.657 1.187~2.312 内毒素 1.464 0.601 5.937 0.015 4.325 1.332~14.046 干扰素-γ -0.016 0.007 6.016 0.014 0.984 0.972~0.997 CD47 0.189 0.061 9.685 0.002 1.208 1.072~1.361 T淋巴细胞 -0.379 0.119 10.156 0.001 0.685 0.542~0.864 B淋巴细胞 -0.354 0.129 7.490 0.006 0.702 0.545~0.904 自然杀伤细胞 -0.566 0.142 15.952 < 0.001 0.568 0.430~0.750 2.5 IFN-γ、CD47、淋巴细胞亚群对脓毒症患者预后的预测价值
ROC曲线显示，IFN-γ、CD47、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞单独检测和联合检测预测脓毒症患者预后的AUC分别为0.805、0.808、0.888、0.846、0.854、0.984，联合检测的AUC优于单独预测(P < 0.001), 见表 4和图 1。
表 4 IFN-γ、CD47、淋巴细胞亚群对脓毒症患者预后的预测价值变量 曲线下面积 截断值 95%CI 灵敏度/% 特异度/% 约登指数 干扰素-γ 0.805 219.6 ng/L 0.738~0.871 78.30 69.20 0.475 CD47 0.808 32.44 ng/L 0.741~0.875 75.00 70.00 0.450 T淋巴细胞 0.888 43.18% 0.840~0.936 70.00 92.50 0.625 B淋巴细胞 0.846 14.64% 0.788~0.905 73.30 79.20 0.525 自然杀伤细胞 0.854 11.78% 0.791~0.916 71.70 89.20 0.609 联合检测 0.984 — 0.969~0.998 98.30 68.30 0.666 3. 讨论
脓毒症治疗后存活的患者具有较高的再住院和死亡风险[11]。研究[12-15]发现，脓毒症患者同时出现炎症反应、免疫功能失衡，尽管1-磷酸鞘氨醇、高迁移率族蛋白1、白细胞介素-35等生物标志物与炎症反应、免疫功能有关，可用于脓毒症患者预后评估，但其评估效能不佳。因此，寻找有助于评估脓毒症患者预后的新型生物标志物无疑具有十分重要的现实意义。
IFN-γ是Ⅱ型干扰素家族的唯一成员，由T细胞和杀伤细胞分泌，能够下调病毒复制，激活T细胞产生细胞因子，增强细胞毒性T淋巴细胞杀伤活性，参与免疫反应的各个阶段[16]。研究[11]发现，脓毒症患者血清IFN-γ水平下降，且其生存率较低，说明患者机体免疫功能抑制与其预后较低的生存率有关。KIM E Y等[17]研究发现，脓毒症后若出现免疫抑制，临床治疗中通过增高IFN-γ水平可强化巨噬细胞吞噬作用，加快继发性念珠菌的清除，降低感染率，改善患者预后。CD47是一种跨膜糖蛋白，可以屏蔽吞噬细胞系统识别，导致免疫逃逸[18]。BECKMANN N等[19]研究发现，烧伤患者CD47水平升高，从而诱导淀粉样b前体蛋白的产生，触发免疫抑制，导致患者感染易感性增加，引发脓毒症。QU S等[20]研究发现，CD47可与吞噬细胞表面启动信号调节蛋白α结合，启动抑制信号，其高表达能够帮助肿瘤细胞逃避吞噬细胞的攻击。淋巴细胞能够分泌多种因子，在感染性疾病诊断和预后预测中具有重要作用[21]。ZHAO X等[22]研究发现，脓毒症患者T细胞和自然杀伤细胞数量减少，免疫功能下降，严重影响患者预后。本研究发现，脓毒症患者血清IFN-γ、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞水平降低，CD47水平升高，且与生存组比较，死亡组脓毒症患者血清IFN-γ、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞水平降低，CD47水平升高，提示IFN-γ、CD47、淋巴细胞亚群与脓毒症密切相关，并与脓毒症患者预后相关。
SOFA评分作为脓毒症患者预后评估指标，其与脓毒症病死率密切相关。本研究结果显示，血清IFN-γ、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞水平与SOFA评分呈负相关, CD47水平与SOFA评分呈正相关。Logistic回归分析发现, APACHE Ⅱ评分、SOFA评分、C反应蛋白、降钙素原、内毒素、CD47是影响脓毒症患者预后的危险因素, IFN-γ、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞是影响患者预后的保护因素，推测高水平CD47以及低水平的IFN-γ、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞与免疫抑制以及死亡风险升高有关。ROC曲线分析发现, IFN-γ、CD47、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞联合检测预测脓毒症患者预后的AUC为0.984, 均优于其各自单独预测，说明IFN-γ、CD47、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞联合预测对脓毒症患者预后具有较高的预测价值，有助于脓毒症患者的临床治疗并降低病死率。
综上所述，脓毒症患者血清IFN-γ、T淋巴细胞、B淋巴细胞、自然杀伤细胞水平降低，CD47水平升高，其水平变化对脓毒症患者预后具有一定的预测价值。但因本研究样本数量相对较少，所得结论可能存在一定偏倚，仍需纳入大样本对IFN-γ、CD47及淋巴细胞亚群与脓毒症患者预后的关系进一步探究。
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表 1 口腔癌患者术后营养不良风险的单因素分析[n(%)]
因素 分类 非营养不良组(n=46) 营养不良组(n=71) χ2 P 年龄 ≤60岁 28(60.87) 25(35.21) 7.417 0.006 >60岁 18(39.13) 46(64.79) 性别 男 31(67.39) 50(70.42) 0.120 0.729 女 15(32.61) 21(29.58) 居住地 城市 24(52.17) 34(47.89) 0.205 0.651 农村 22(47.83) 37(52.11) 文化程度 小学及以下 11(23.91) 11(15.49) 1.863 0.601 初中 17(36.96) 30(42.25) 高中及中专 11(23.91) 15(21.13) 大专及以上 7(15.22) 15(21.13) 婚姻状况 未婚 2(4.35) 5(7.04) 1.174 0.556 已婚 42(91.30) 60(84.51) 离异或丧偶 2(4.35) 6(8.45) 体质量指数 <18.5 kg/m2 4(8.70) 17(23.94) 4.407 0.036 ≥18.5 kg/m2 42(91.30) 54(76.06) 家庭人均月收入 <2 000元人民币 8(17.39) 19(26.76) 3.415 0.181 2 000~<5 000元人民币 20(43.48) 35(49.30) ≥5 000元人民币 18(39.13) 17(23.94) 吸烟史 有 21(45.65) 49(69.01) 6.339 0.012 无 25(54.35) 22(30.99) 饮酒史 有 20(43.48) 37(52.11) 0.833 0.361 无 26(56.52) 34(47.89) 糖尿病史 有 5(10.87) 14(19.72) 1.607 0.205 无 41(89.13) 57(80.28) 高血压史 有 8(17.39) 21(29.58) 2.224 0.136 无 38(82.61) 50(70.42) 入院时营养风险筛查结果 有 24(52.17) 54(76.06) 7.165 0.007 无 22(47.83) 17(23.94) 入院时贫血 是 9(19.57) 24(33.80) 2.794 0.095 否 37(80.43) 47(66.20) 入院时低蛋白血症 是 3(6.52) 10(14.08) 1.617 0.204 否 43(93.48) 61(85.92) 肿瘤部位 舌癌 24(52.17) 34(47.89) 1.157 0.885 口底癌 9(19.57) 11(15.49) 牙龈癌 8(17.39) 14(19.72) 颊癌 3(6.52) 7(9.86) 腭癌 2(4.35) 5(7.04) 临床分期 Ⅰ期 13(28.26) 8(11.27) 10.763 0.013 Ⅱ期 13(28.26) 11(15.49) Ⅲ期 11(23.91) 30(42.25) Ⅳ期 9(19.57) 22(30.99) 病理类型 鳞癌 37(80.43) 60(84.51) 0.327 0.568 非鳞癌 9(19.57) 11(15.49) 分化程度 高分化 11(23.91) 14(19.72) 0.994 0.608 中分化 16(34.78) 21(29.58) 低分化 19(41.30) 36(50.70) 浸润深度 <4 mm 26(56.52) 46(64.79) 0.806 0.369 ≥4 mm 20(43.48) 25(35.21) 气管切开 是 11(23.91) 34(47.89) 6.779 0.009 否 35(76.09) 37(52.11) 留置胃管 是 19(41.30) 41(57.75) 3.021 0.082 否 27(58.70) 30(42.25) 颈部制动 是 19(41.30) 43(60.56) 4.156 0.041 否 27(58.70) 28(39.44) 术后焦虑 有 22(47.83) 39(54.93) 0.564 0.452 无 24(52.17) 32(45.07) 术后抑郁 有 19(41.30) 47(66.20) 7.035 0.008 无 27(58.70) 24(33.80) 术后睡眠障碍 有 21(45.65) 50(70.42) 7.179 0.007 无 25(54.35) 21(29.58) 术后肠道并发症 有 19(41.30) 33(46.48) 0.303 0.582 无 27(58.70) 38(53.52) 术后感染 有 10(21.74) 25(35.21) 2.417 0.120 无 36(78.26) 46(64.79) 术后吞咽障碍 有 23(50.00) 54(76.06) 8.423 0.004 无 23(50.00) 17(23.94) 
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表 2 口腔癌患者术后营养不良风险的多因素分析
因素 赋值说明 B S. E Wald χ2 P Exp(B) 95%CI 下限 上限 年龄 ≤60岁=0, >60岁=1 2.094 0.661 10.026 0.002 8.113 2.220 29.647 入院时营养风险筛查结果 无=0, 有=1 2.309 0.693 11.090 0.001 10.065 2.586 39.175 气管切开 否=0, 是=1 1.594 0.579 7.572 0.006 4.921 1.582 15.312 术后抑郁 无=0, 有=1 2.060 0.637 10.470 0.001 7.847 2.253 27.327 术后睡眠障碍 无=0, 有=1 2.433 0.678 12.863 <0.001 11.389 3.014 43.037 术后吞咽障碍 无=0, 有=1 2.365 0.656 13.001 <0.001 10.643 2.943 38.493 常量 — -6.910 1.375 25.269 <0.001 0.001 — —
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表 3 列线图模型评分表
列线图中的预测变量 分类 列线图评分/分 年龄 ≤60岁 0 >60岁 85.8 入院时营养风险筛查结果 无 0 有 94.9 气管切开 否 0 是 65.2 术后抑郁 无 0 有 84.8 术后睡眠障碍 无 0 有 100.0 术后吞咽障碍 无 0 有 96.3
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