Construction and validation of a predictive model for in-hospital mortality in elderly patients with severe acute pancreatitis
-
摘要:目的
构建中老年重症急性胰腺炎(SAP)患者住院期间死亡的预测模型并验证。
方法回顾性选取住院治疗的368例中老年SAP患者作为研究对象,根据住院期间生存或死亡状况分为死亡组96例(占26.09%)和生存组272例(占73.91%)。采用多因素Logistic回归分析筛选SAP患者住院期间死亡的影响因素,并基于筛选结果构建预测模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,通过曲线下面积(AUC)、准确率、敏感度和特异度评价模型对SAP患者死亡的预测效能。
结果单因素分析结果显示,死亡组年龄>60岁、合并肾功能不全、合并冠心病、接受腹腔镜手术者占比均高于生存组,红细胞分布宽度、空腹血糖、白细胞介素-6、降钙素原、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、乳酸水平和改良CT严重指数(MCTSI)评分、SAP严重程度床旁指数(BISAP)评分均高于生存组,差异有统计学意义(P < 0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、肾功能不全、MCTSI评分、空腹血糖、NLR是中老年SAP患者住院期间死亡的独立影响因素(P < 0.05); 基于影响因素构建回归方程: C指数=–1.569+0.258×(年龄)+0.334×(肾功能不全)+0.672×(MCTSI评分)+0.281×(空腹血糖)+0.410×(NLR)。ROC曲线显示,该模型预测中老年SAP患者住院期间死亡的AUC为0.877(95%CI: 0.840~0.915), 准确率为84.23%, 敏感度为75.00%, 特异度为87.50%。
结论年龄、肾功能不全、MCTSI评分、空腹血糖、NLR是中老年SAP患者住院期间死亡的独立影响因素,据此构建的模型可预测SAP全因死亡风险,从而辅助识别高风险人群。
Abstract:ObjectiveTo develop and validate a predictive model for in-hospital mortality in elderly patients with severe acute pancreatitis (SAP).
MethodsA total of 368 elderly SAP hospitalized patients were selected as study objects, and were divided into mortality group (96 patients, 26.09%) and survival group (272 patients, 73.91%) based on their survival status during hospitalization. Multivariable Logistic regression analysis was performed to identify influencing factors associated with in-hospital mortality in SAP patients, and a predictive model was constructed based on these factors. Receiver operating characteristic (ROC) curves were plotted, and the predictive performance of the model was evaluated using the area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, and specificity.
ResultsUnivariate analysis revealed that the mortality group had a higher proportion of patients aged over 60 years, with renal insufficiency, coronary heart disease, and undergoing laparoscopic surgery. Additionally, the mortality group had significantly higher levels of red blood cell distribution width, fasting blood glucose, interleukin-6, procalcitonin, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), lactate, modified CT severity index (MCTSI) score, and bedside index for severity in acute pancreatitis (BISAP) score compared to the survival group (P < 0.05). Multivariable Logistic regression analysis identified age, renal insufficiency, MCTSI score, fasting blood glucose, and NLR as independent influencing factors of in-hospital mortality in elderly SAP patients (P < 0.05). A regression equation was constructed based on these factors: C-index=-1.569+0.258×(age)+0.334×(renal insufficiency)+0.672×(MCTSI score)+0.281×(fasting blood glucose)+0.410×(NLR). The ROC curve analysis showed that the AUC of the model for predicting in-hospital mortality in elderly SAP patients was 0.877 (95%CI, 0.840 to 0.915), with an accuracy of 84.23%, sensitivity of 75.00%, and specificity of 87.50%.
ConclusionAge, renal insufficiency, MCTSI score, fasting blood glucose, and NLR are independent predictors of in-hospital mortality in elderly SAP patients. The predictive model constructed based on these factors can assist in identifying high-risk patients and predicting all-cause mortality risk in SAP.
-
最新统计数据[1]显示, 2020年胃癌在全球恶性肿瘤发病率和相关死亡原因中分别位居第5位与第4位。在中国,胃癌的发病率和病死率都位居所有恶性肿瘤的第2位,其发病率、病死率与年龄呈正相关[2-3]。与其他恶性肿瘤相比,胃癌早期症状并不明显,被发现时多已处于疾病进展期,预后也相对较差。中国Ⅱ~Ⅲ期胃癌术后患者2~3年内复发转移的概率高达60%, 进展期胃癌患者5年生存率仅为30%~40%, 远远低于日本、韩国的60%的胃癌5年生存率[4]。本研究构建临床预后预测模型(CPMs)来预测胃癌患者生存情况,现报告如下。
最新统计数据[1]显示, 2020年胃癌在全球恶性肿瘤发病率和相关死亡原因中分别位居第5位与第4位。在中国,胃癌的发病率和病死率都位居所有恶性肿瘤的第2位,其发病率、病死率与年龄呈正相关[2-3]。与其他恶性肿瘤相比,胃癌早期症状并不明显,被发现时多已处于疾病进展期,预后也相对较差。中国Ⅱ~Ⅲ期胃癌术后患者2~3年内复发转移的概率高达60%, 进展期胃癌患者5年生存率仅为30%~40%, 远远低于日本、韩国的60%的胃癌5年生存率[4]。本研究构建临床预后预测模型(CPMs)来预测胃癌患者生存情况,现报告如下。
1. 资料与方法
1. 资料与方法
1.1 一般资料
选取扬州大学附属医院、扬州市中医院、江苏省苏北人民医院2012年3月1日—2022年12月1日符合纳入与排除标准的中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者作为研究对象。纳入标准: ①患者临床病理诊断为胃癌; ② TNM分期符合美国癌症联合会(AJCC)第8版中胃癌Ⅱ~Ⅲ期标准者; ③年龄≥46岁者; ④临床电子病历资料以及随访数据完整者。排除标准: ①患者关键数据不详; ②并发其他恶性肿瘤者; ③合并可能对治疗及预后造成重大影响的急慢性疾病(如严重肝肾功能不全、自身免疫系统疾病和血液系统疾病)者; ④失访或拒绝随访者。
本研究共纳入3家医院的502例患者,剔除不符合标准者120例,最终纳入382例用于模型的构建与验证。收集研究对象的年龄、性别、体质量指数(BMI)、卡氏(KPS)评分及体力状况(PS)评分、吸烟史、饮酒史、胃癌家族史、原发肿瘤部位、TNM分期、病理类型、组织分级、人表皮生长因子受体-2(HER-2)、侵犯脉管、侵犯神经、侵犯邻近组织、放化疗、免疫、曲妥珠单抗、阿帕替尼等临床资料。随访患者到2022年12月1日的生存状态,计算总生存期(OS)。
1.1 一般资料
选取扬州大学附属医院、扬州市中医院、江苏省苏北人民医院2012年3月1日—2022年12月1日符合纳入与排除标准的中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者作为研究对象。纳入标准: ①患者临床病理诊断为胃癌; ② TNM分期符合美国癌症联合会(AJCC)第8版中胃癌Ⅱ~Ⅲ期标准者; ③年龄≥46岁者; ④临床电子病历资料以及随访数据完整者。排除标准: ①患者关键数据不详; ②并发其他恶性肿瘤者; ③合并可能对治疗及预后造成重大影响的急慢性疾病(如严重肝肾功能不全、自身免疫系统疾病和血液系统疾病)者; ④失访或拒绝随访者。
本研究共纳入3家医院的502例患者,剔除不符合标准者120例,最终纳入382例用于模型的构建与验证。收集研究对象的年龄、性别、体质量指数(BMI)、卡氏(KPS)评分及体力状况(PS)评分、吸烟史、饮酒史、胃癌家族史、原发肿瘤部位、TNM分期、病理类型、组织分级、人表皮生长因子受体-2(HER-2)、侵犯脉管、侵犯神经、侵犯邻近组织、放化疗、免疫、曲妥珠单抗、阿帕替尼等临床资料。随访患者到2022年12月1日的生存状态,计算总生存期(OS)。
1.2 预后预测模型的构建和验证
从扬州大学附属医院、江苏省苏北人民医院信息系统中收集282例患者的随访数据,以全因死亡为终点事件,采用Cox回归模型筛选预后影响因素,构建预后预测模型,绘制中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者1、3、5年生存率预后列线图模型; 选取扬州市中医院100例患者验证模型效能。
1.2 预后预测模型的构建和验证
从扬州大学附属医院、江苏省苏北人民医院信息系统中收集282例患者的随访数据,以全因死亡为终点事件,采用Cox回归模型筛选预后影响因素,构建预后预测模型,绘制中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者1、3、5年生存率预后列线图模型; 选取扬州市中医院100例患者验证模型效能。
1.3 统计学方法
采用R4.2.2、SPSS 26.0完成数据分析及绘图; 采用卡方检验和Fisher确切概率法分析临床资料差异; 应用Cox比例风险回归模型进行胃癌预后单因素和多因素分析; 应用Kaplan- Meier法绘制生存分析曲线,P < 0.05为差异有统计学意义。使用R软件中的rms和survival程序包绘制列线图; 采用校准曲线图评估列线图预测和实际结果的一致性; 采用受试者工作特征(ROC)曲线及其曲线下面积(AUC)和一致性指数评估列线图的预测性能; 采用决策曲线分析(DCA)评估列线图的临床效用。
1.3 统计学方法
采用R4.2.2、SPSS 26.0完成数据分析及绘图; 采用卡方检验和Fisher确切概率法分析临床资料差异; 应用Cox比例风险回归模型进行胃癌预后单因素和多因素分析; 应用Kaplan- Meier法绘制生存分析曲线,P < 0.05为差异有统计学意义。使用R软件中的rms和survival程序包绘制列线图; 采用校准曲线图评估列线图预测和实际结果的一致性; 采用受试者工作特征(ROC)曲线及其曲线下面积(AUC)和一致性指数评估列线图的预测性能; 采用决策曲线分析(DCA)评估列线图的临床效用。
2. 结果
2. 结果
2.1 流行病学与临床病理特征
根据纳入与排除标准, 3家医院共纳入382例中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者,具体筛选流程见图 1。其中,将扬州大学附属医院和江苏省苏北人民医院收集的282例胃癌患者归为训练集; 将扬州市中医院100例胃癌患者归为验证集。训练集和验证集患者的性别、饮酒史、BMI、胃癌家族史、病理类型、HER-2阳性和放化疗等临床病理参数比较,差异均无统计学意义(P>0.05), 具有可比性,见表 1-1、表 1-2。
表 1-1 382例胃癌患者的基线特征[n(%)]基线特征 分类 全组(n=382) 训练集(n=282) 验证集(n=100) P 性别 男 285(74.6) 211(74.8) 74(74.0) 0.871 女 97(25.4) 71(25.2) 26(26.0) 吸烟史 是 85(22.3) 60(21.3) 25(25.0) 0.442 否 297(77.7) 222(78.7) 75(75.0) 饮酒史 是 63(16.5) 45(16.0) 18(18.0) 0.636 否 319(83.5) 237(84.0) 82(82.0) 体质量指数 < 20 kg/m2 170(44.5) 129(45.7) 41(41.0) 0.577 20~24 kg/m2 143(37.4) 103(36.5) 40(40.0) >24 kg/m2 47(12.3) 36(12.8) 11(11.0) 未知 22(5.8) 14(5.0) 8(8.0) KPS/PS评分 KPS评分 < 80分, PS评分>2分 24(6.3) 20(7.1) 4(4.0) 0.539 其他 338(88.5) 247(87.6) 91(91.0) 不详 20(5.2) 15(5.3) 5(5.0) 胃癌家族史 是 7(1.8) 5(1.8) 2(2.0) 0.884 否 375(98.2) 277(98.2) 98(98.0) 原发肿瘤部位 胃窦 33(8.6) 24(8.5) 9(9.0) 0.973 胃体 53(13.9) 38(13.5) 15(15.0) 贲门 136(35.6) 99(35.1) 37(37.0) 其他 45(11.8) 33(11.7) 12(12.0) 多部位 93(24.3) 72(25.5) 21(21.0) 不详 22(5.8) 16(5.7) 6(6.0) 病理类型 腺癌 314(82.2) 231(81.9) 83(83.0) 0.741 印戒细胞癌 4(1.0) 4(1.4) 0 腺癌含印戒细胞癌 42(11.0) 30(10.6) 12(12.0) 其他 21(5.5) 16(5.7) 5(5.0) 不详 1(0.3) 1(0.4) 0 组织分级 高分化 89(23.3) 68(24.1) 21(21.0) 0.472 中分化 258(67.5) 191(67.7) 67(67.0) 低分化 35(9.2) 23(8.2) 12(12.0) HER-2阳性 是 41(10.7) 32(11.3) 9(9.0) 0.754 否 85(22.3) 61(21.6) 24(24.0) 不详 256(67.0) 189(67.1) 67(67.0) 切缘阳性 是 14(3.7) 9(3.2) 5(5.0) 0.337 否 333(87.2) 244(86.5) 89(89.0) 不详 33(8.6) 28(9.9) 5(5.0) 无手术 2(0.5) 1(0.4) 1(1.0) 表 1-2 382例胃癌患者的基线特征[n(%)]基线特征 分类 全组(n=382) 训练集(n=282) 验证集(n=100) P 侵犯脉管 是 175(45.8) 134(47.5) 41(41.0) 0.113 否 52(13.6) 42(14.9) 10(10.0) 不详 155(40.6) 106(37.6) 49(49.0) 侵犯神经 是 153(40.1) 116(41.1) 37(37.0) 0.790 否 62(16.2) 45(16.0) 16(16.0) 不详 167(43.7) 121(42.9) 47(47.0) 侵犯临近组织 是 177(46.3) 129(45.7) 48(48.0) 0.675 否 197(51.6) 148(52.5) 49(49.0) 不详 8(2.1) 5(1.8) 3(3.0) T分期 T1 1(0.3) 0 1(1.0) 0.475 T2 25(6.5) 17(6.0) 8(8.0) T3 98(25.7) 72(25.5) 26(26.0) T4a 130(34.0) 96(34.0) 34(34.0) T4b 128(33.5) 97(34.5) 31(31.0) N分期 N0 60(15.7) 40(14.2) 20(20.0) 0.251 N1 128(33.5) 103(36.6) 25(25.0) N2 93(24.3) 65(23.0) 28(28.0) N3 88(23.0) 64(22.7) 24(24.0) N4 13(3.5) 10(3.5) 3(3.0) 根治术 是 358(93.7) 264(93.6) 94(94.0) 0.887 否 10(2.6) 7(2.5) 3(3.0) 不详 14(3.7) 11(3.9) 3(3.0) 化疗 是 362(94.8) 266(94.3) 96(96.0) 0.519 否 20(5.2) 16(5.7) 4(4.0) 放疗 是 72(18.8) 50(17.7) 22(22.0) 0.348 否 310(81.2) 232(82.3) 78(78.0) 曲妥珠单抗 是 7(1.8) 4(1.4) 3(3.0) 0.311 否 375(98.2) 278(98.6) 97(97.0) 阿帕替尼 是 34(91.1) 19(6.7) 15(15.0) 0.013 否 348(8.9) 263(93.3) 85(85.0) 免疫治疗 是 14(3.7) 10(3.5) 4(4.0) 0.836 否 368(96.3) 272(96.5) 96(96.0) KPS: 卡氏评分; PS: 体力状况评分; HER-2: 人表皮生长因子受体-2。 2.1 流行病学与临床病理特征
根据纳入与排除标准, 3家医院共纳入382例中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者,具体筛选流程见图 1。其中,将扬州大学附属医院和江苏省苏北人民医院收集的282例胃癌患者归为训练集; 将扬州市中医院100例胃癌患者归为验证集。训练集和验证集患者的性别、饮酒史、BMI、胃癌家族史、病理类型、HER-2阳性和放化疗等临床病理参数比较,差异均无统计学意义(P>0.05), 具有可比性,见表 1-1、表 1-2。
表 1-1 382例胃癌患者的基线特征[n(%)]基线特征 分类 全组(n=382) 训练集(n=282) 验证集(n=100) P 性别 男 285(74.6) 211(74.8) 74(74.0) 0.871 女 97(25.4) 71(25.2) 26(26.0) 吸烟史 是 85(22.3) 60(21.3) 25(25.0) 0.442 否 297(77.7) 222(78.7) 75(75.0) 饮酒史 是 63(16.5) 45(16.0) 18(18.0) 0.636 否 319(83.5) 237(84.0) 82(82.0) 体质量指数 < 20 kg/m2 170(44.5) 129(45.7) 41(41.0) 0.577 20~24 kg/m2 143(37.4) 103(36.5) 40(40.0) >24 kg/m2 47(12.3) 36(12.8) 11(11.0) 未知 22(5.8) 14(5.0) 8(8.0) KPS/PS评分 KPS评分 < 80分, PS评分>2分 24(6.3) 20(7.1) 4(4.0) 0.539 其他 338(88.5) 247(87.6) 91(91.0) 不详 20(5.2) 15(5.3) 5(5.0) 胃癌家族史 是 7(1.8) 5(1.8) 2(2.0) 0.884 否 375(98.2) 277(98.2) 98(98.0) 原发肿瘤部位 胃窦 33(8.6) 24(8.5) 9(9.0) 0.973 胃体 53(13.9) 38(13.5) 15(15.0) 贲门 136(35.6) 99(35.1) 37(37.0) 其他 45(11.8) 33(11.7) 12(12.0) 多部位 93(24.3) 72(25.5) 21(21.0) 不详 22(5.8) 16(5.7) 6(6.0) 病理类型 腺癌 314(82.2) 231(81.9) 83(83.0) 0.741 印戒细胞癌 4(1.0) 4(1.4) 0 腺癌含印戒细胞癌 42(11.0) 30(10.6) 12(12.0) 其他 21(5.5) 16(5.7) 5(5.0) 不详 1(0.3) 1(0.4) 0 组织分级 高分化 89(23.3) 68(24.1) 21(21.0) 0.472 中分化 258(67.5) 191(67.7) 67(67.0) 低分化 35(9.2) 23(8.2) 12(12.0) HER-2阳性 是 41(10.7) 32(11.3) 9(9.0) 0.754 否 85(22.3) 61(21.6) 24(24.0) 不详 256(67.0) 189(67.1) 67(67.0) 切缘阳性 是 14(3.7) 9(3.2) 5(5.0) 0.337 否 333(87.2) 244(86.5) 89(89.0) 不详 33(8.6) 28(9.9) 5(5.0) 无手术 2(0.5) 1(0.4) 1(1.0) 表 1-2 382例胃癌患者的基线特征[n(%)]基线特征 分类 全组(n=382) 训练集(n=282) 验证集(n=100) P 侵犯脉管 是 175(45.8) 134(47.5) 41(41.0) 0.113 否 52(13.6) 42(14.9) 10(10.0) 不详 155(40.6) 106(37.6) 49(49.0) 侵犯神经 是 153(40.1) 116(41.1) 37(37.0) 0.790 否 62(16.2) 45(16.0) 16(16.0) 不详 167(43.7) 121(42.9) 47(47.0) 侵犯临近组织 是 177(46.3) 129(45.7) 48(48.0) 0.675 否 197(51.6) 148(52.5) 49(49.0) 不详 8(2.1) 5(1.8) 3(3.0) T分期 T1 1(0.3) 0 1(1.0) 0.475 T2 25(6.5) 17(6.0) 8(8.0) T3 98(25.7) 72(25.5) 26(26.0) T4a 130(34.0) 96(34.0) 34(34.0) T4b 128(33.5) 97(34.5) 31(31.0) N分期 N0 60(15.7) 40(14.2) 20(20.0) 0.251 N1 128(33.5) 103(36.6) 25(25.0) N2 93(24.3) 65(23.0) 28(28.0) N3 88(23.0) 64(22.7) 24(24.0) N4 13(3.5) 10(3.5) 3(3.0) 根治术 是 358(93.7) 264(93.6) 94(94.0) 0.887 否 10(2.6) 7(2.5) 3(3.0) 不详 14(3.7) 11(3.9) 3(3.0) 化疗 是 362(94.8) 266(94.3) 96(96.0) 0.519 否 20(5.2) 16(5.7) 4(4.0) 放疗 是 72(18.8) 50(17.7) 22(22.0) 0.348 否 310(81.2) 232(82.3) 78(78.0) 曲妥珠单抗 是 7(1.8) 4(1.4) 3(3.0) 0.311 否 375(98.2) 278(98.6) 97(97.0) 阿帕替尼 是 34(91.1) 19(6.7) 15(15.0) 0.013 否 348(8.9) 263(93.3) 85(85.0) 免疫治疗 是 14(3.7) 10(3.5) 4(4.0) 0.836 否 368(96.3) 272(96.5) 96(96.0) KPS: 卡氏评分; PS: 体力状况评分; HER-2: 人表皮生长因子受体-2。 2.2 单因素与多因素Cox回归分析
以患者生存时间和生存结局为因变量构建Cox比例风险模型,训练集中单因素分析的结果显示,胃癌家族史、侵犯脉管、侵犯神经、T分期和N分期是中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者的影响因素(P < 0.05)。进一步将上述5个变量纳入多因素Cox回归方程中,结果显示胃癌家族史、侵犯脉管、侵犯神经、T分期和N分期是中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者OS的独立影响因素(P < 0.05)。见表 2-1、表 2-2。
表 2-1 建模单因素和多因素分析变量 分类 单因素分析 多因素分析 HR 95%CI P HR 95%CI P 性别 男 — — — — — — 女 1.27 0.82~1.99 0.287 — — — 吸烟史 是 — — — — — — 否 0.95 0.60~1.52 0.842 — — — 饮酒史 是 — — — — — — 否 0.90 0.54~1.52 0.704 — — — 体质量指数 < 20 kg/m2 — — 0.343 — — — 20~24 kg/m2 0.87 0.35~2.19 0.772 — — — >24 kg/m2 0.81 0.32~2.10 0.669 — — — 未知 1.49 0.52~4.27 0.459 — — — KPS评分 KPS评分 < 80分 — — 0.806 — — — 其他 1.26 0.47~3.37 0.645 — — — 不详 1.28 0.62~2.65 0.512 — — — 胃癌家族史 是 — — — — — — 否 46.48 3.81~567.43 0.003 44.98 3.75~539.61 0.003 原发肿瘤部位 胃窦 — — 0.464 — — — 胃体 1.48 0.62~3.53 0.379 — — — 贲门 1.22 0.55~2.74 0.624 — — — 其他 1.16 0.43~3.12 0.767 — — — 多部位 0.91 0.39~2.11 0.819 — — — 不详 0.69 0.24~1.96 0.482 — — — 表 2-2 建模单因素和多因素分析变量 分类 单因素分析 多因素分析 HR 95%CI P HR 95%CI P 病理类型 腺癌 — — 0.464 — — — 印戒细胞癌 1.20 0.29~4.88 0.624 — — — 腺癌含印戒细胞癌 1.53 0.83~2.81 0.767 — — — 其他 1.10 0.59~2.04 0.819 — — — 不详 2.77 0.38~20.16 0.482 — — — 组织分级 高分化 — — 0.050 — — — 中分化 1.78 1.11~2.84 0.017 — — — 低分化 1.26 0.56~2.81 0.580 — — — HER-2阳性 是 — — 0.181 — — — 否 0.76 0.36~1.59 0.467 — — — 不详 0.62 0.37~1.04 0.070 — — — 切缘阳性 是 — — 0.847 — — — 否 1.21 0.55~2.67 0.645 — — — 不详 0.79 0.42~1.48 0.464 — — — 无手术 0 9.4946E257 0.984 — — — 侵犯脉管 是 — — < 0.001 — — 0.043 否 7.27 3.18~16.61 < 0.001 2.89 1.19~7.02 0.019 不详 4.65 2.06~10.47 < 0.001 2.94 1.24~6.97 0.015 侵犯神经 是 — — < 0.001 — — 0.001 否 22.81 5.25~97.65 < 0.001 18.11 3.80~86.24 < 0.001 不详 16.11 3.84~67.61 < 0.001 12.48 2.82~55.44 0.001 侵犯临近组织 是 — — 0.564 — — — 否 0.85 0.58~1.24 0.385 — — — 不详 1.73 0.24~12.62 0.588 — — — T分期 T1 — — — — — — T2 — — 0.001 — — 0.036 T3 0.53 0.56~1.77 0.298 0.66 0.19~2.33 0.522 T4a 0.93 0.28~3.02 0.898 1.42 0.42~4.84 0.573 T4b 1.56 0.48~5.06 0.456 1.27 0.38~4.26 0.695 N分期 N0 — — 0.001 — — 0.001 N1 2.24 1.11~4.53 0.024 2.12 0.98~4.62 0.058 N2 2.30 1.12~4.71 0.023 2.29 1.04~5.05 0.041 N3 2.75 1.31~5.77 0.007 3.50 1.52~8.08 0.003 N4 11.96 3.95~36.19 < 0.001 13.24 4.03~43.53 0.001 根治术 是 — — 0.520 — — — 否 1.84 0.45~7.47 0.396 — — — 不详 0.84 0.08~9.35 0.888 — — — 化疗 是 — — — — — — 否 1.22 0.53~2.79 0.638 — — — 放疗 是 — — — — — — 否 0.79 0.50~1.24 0.303 — — — 曲妥珠单抗 是 — — — — — — 否 0.59 0.15~2.40 0.462 — — — 阿帕替尼 是 — — — — — — 否 1.13 0.63~2.03 0.687 — — — 免疫治疗 是 — — — 否 0.50 0.18~1.38 0.180 — — — HR: 风险比; 95%CI: 95%置信区间。 2.2 单因素与多因素Cox回归分析
以患者生存时间和生存结局为因变量构建Cox比例风险模型,训练集中单因素分析的结果显示,胃癌家族史、侵犯脉管、侵犯神经、T分期和N分期是中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者的影响因素(P < 0.05)。进一步将上述5个变量纳入多因素Cox回归方程中,结果显示胃癌家族史、侵犯脉管、侵犯神经、T分期和N分期是中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者OS的独立影响因素(P < 0.05)。见表 2-1、表 2-2。
表 2-1 建模单因素和多因素分析变量 分类 单因素分析 多因素分析 HR 95%CI P HR 95%CI P 性别 男 — — — — — — 女 1.27 0.82~1.99 0.287 — — — 吸烟史 是 — — — — — — 否 0.95 0.60~1.52 0.842 — — — 饮酒史 是 — — — — — — 否 0.90 0.54~1.52 0.704 — — — 体质量指数 < 20 kg/m2 — — 0.343 — — — 20~24 kg/m2 0.87 0.35~2.19 0.772 — — — >24 kg/m2 0.81 0.32~2.10 0.669 — — — 未知 1.49 0.52~4.27 0.459 — — — KPS评分 KPS评分 < 80分 — — 0.806 — — — 其他 1.26 0.47~3.37 0.645 — — — 不详 1.28 0.62~2.65 0.512 — — — 胃癌家族史 是 — — — — — — 否 46.48 3.81~567.43 0.003 44.98 3.75~539.61 0.003 原发肿瘤部位 胃窦 — — 0.464 — — — 胃体 1.48 0.62~3.53 0.379 — — — 贲门 1.22 0.55~2.74 0.624 — — — 其他 1.16 0.43~3.12 0.767 — — — 多部位 0.91 0.39~2.11 0.819 — — — 不详 0.69 0.24~1.96 0.482 — — — 表 2-2 建模单因素和多因素分析变量 分类 单因素分析 多因素分析 HR 95%CI P HR 95%CI P 病理类型 腺癌 — — 0.464 — — — 印戒细胞癌 1.20 0.29~4.88 0.624 — — — 腺癌含印戒细胞癌 1.53 0.83~2.81 0.767 — — — 其他 1.10 0.59~2.04 0.819 — — — 不详 2.77 0.38~20.16 0.482 — — — 组织分级 高分化 — — 0.050 — — — 中分化 1.78 1.11~2.84 0.017 — — — 低分化 1.26 0.56~2.81 0.580 — — — HER-2阳性 是 — — 0.181 — — — 否 0.76 0.36~1.59 0.467 — — — 不详 0.62 0.37~1.04 0.070 — — — 切缘阳性 是 — — 0.847 — — — 否 1.21 0.55~2.67 0.645 — — — 不详 0.79 0.42~1.48 0.464 — — — 无手术 0 9.4946E257 0.984 — — — 侵犯脉管 是 — — < 0.001 — — 0.043 否 7.27 3.18~16.61 < 0.001 2.89 1.19~7.02 0.019 不详 4.65 2.06~10.47 < 0.001 2.94 1.24~6.97 0.015 侵犯神经 是 — — < 0.001 — — 0.001 否 22.81 5.25~97.65 < 0.001 18.11 3.80~86.24 < 0.001 不详 16.11 3.84~67.61 < 0.001 12.48 2.82~55.44 0.001 侵犯临近组织 是 — — 0.564 — — — 否 0.85 0.58~1.24 0.385 — — — 不详 1.73 0.24~12.62 0.588 — — — T分期 T1 — — — — — — T2 — — 0.001 — — 0.036 T3 0.53 0.56~1.77 0.298 0.66 0.19~2.33 0.522 T4a 0.93 0.28~3.02 0.898 1.42 0.42~4.84 0.573 T4b 1.56 0.48~5.06 0.456 1.27 0.38~4.26 0.695 N分期 N0 — — 0.001 — — 0.001 N1 2.24 1.11~4.53 0.024 2.12 0.98~4.62 0.058 N2 2.30 1.12~4.71 0.023 2.29 1.04~5.05 0.041 N3 2.75 1.31~5.77 0.007 3.50 1.52~8.08 0.003 N4 11.96 3.95~36.19 < 0.001 13.24 4.03~43.53 0.001 根治术 是 — — 0.520 — — — 否 1.84 0.45~7.47 0.396 — — — 不详 0.84 0.08~9.35 0.888 — — — 化疗 是 — — — — — — 否 1.22 0.53~2.79 0.638 — — — 放疗 是 — — — — — — 否 0.79 0.50~1.24 0.303 — — — 曲妥珠单抗 是 — — — — — — 否 0.59 0.15~2.40 0.462 — — — 阿帕替尼 是 — — — — — — 否 1.13 0.63~2.03 0.687 — — — 免疫治疗 是 — — — 否 0.50 0.18~1.38 0.180 — — — HR: 风险比; 95%CI: 95%置信区间。 2.3 列线图的建立与验证
根据上述Cox分析结果,采用胃癌家族史、侵犯脉管、侵犯神经、T分期、N分期5个变量构建中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者1、3、5年的列线图。训练集模型的一致性指数为0.667(95%CI: 0.601~0.726), 预测1、3、5年OS的AUC分别为0.63、0.70、0.91; 验证集模型的一致性指数为0.708(95%CI: 0.622~0.766), 预测1、3、5年OS的AUC分别为0.69、0.88、0.89。上述结果提示该预测模型的区分度和预测能力良好,见图 2。如图 3所示,校准曲线均与理想曲线的斜率接近,表明模型预测中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者生存概率接近实际概率,模型校准度良好。DCA结果显示预测模型1、3、5年生存率的曲线同“无”或“全部”表现出更好的净收益,说明模型具有良好的临床效用和应用价值(图 4)。
2.3 列线图的建立与验证
根据上述Cox分析结果,采用胃癌家族史、侵犯脉管、侵犯神经、T分期、N分期5个变量构建中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者1、3、5年的列线图。训练集模型的一致性指数为0.667(95%CI: 0.601~0.726), 预测1、3、5年OS的AUC分别为0.63、0.70、0.91; 验证集模型的一致性指数为0.708(95%CI: 0.622~0.766), 预测1、3、5年OS的AUC分别为0.69、0.88、0.89。上述结果提示该预测模型的区分度和预测能力良好,见图 2。如图 3所示,校准曲线均与理想曲线的斜率接近,表明模型预测中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者生存概率接近实际概率,模型校准度良好。DCA结果显示预测模型1、3、5年生存率的曲线同“无”或“全部”表现出更好的净收益,说明模型具有良好的临床效用和应用价值(图 4)。
2.4 生存分析
生存分析结果显示,中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者的中位生存时间为11.72个月。Kaplan-Meier生存曲线显示,侵犯脉管、侵犯神经、胃癌家族史、T分期为T4a和T4b、N分期为N3a和N3b可导致中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者生存率下降,差异有统计学意义(P < 0.001)。见图 5。
2.4 生存分析
生存分析结果显示,中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者的中位生存时间为11.72个月。Kaplan-Meier生存曲线显示,侵犯脉管、侵犯神经、胃癌家族史、T分期为T4a和T4b、N分期为N3a和N3b可导致中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者生存率下降,差异有统计学意义(P < 0.001)。见图 5。
3. 讨论
在全球范围内,胃癌是一种常见的恶性肿瘤,其早期症状与溃疡较为相似,发现时多已进入进展期。随着中国社会老龄化进程加速,中老年人口急剧增多,中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者发病率也逐年升高。本研究通过收集患者真实世界数据来构建中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者1、3、5年生存预后模型,以期为临床诊疗提供一定的指导。本研究采用区分度、校准度、临床有效性进行模型评价。AUC是对二分类回归模型预测能力的反映,数值越接近于1, 模型的区分度越高。训练集1、3、5年AUC分别是0.63、0.70、0.91; 验证集1、3、5年AUC分别是0.69、0.88、0.89。一致性指数主要反映预后模型的预测精度。训练集一致性指数为0.667(95%CI: 0.601~0.726), 验证集一致性指数为0.708(95%CI: 0.622~0.766)。校准曲线越接近标准曲线表明该模型校准能力越好。本研究显示该模型1、3年生存曲线的校准能力较好, 5年生存曲线的校准度相对稍低。为了弥补区分度和校准度的不足,本研究进一步通过DCA曲线来反映该模型的临床有效性,结果显示该模型具有一定的临床效益。本研究发现胃癌家族史是影响Ⅱ~Ⅲ期胃癌预后的独立危险因素,有胃癌家族史患者的生存预后较差。张双双等[5]研究发现胃癌患者一级亲属的胃癌发病率远高于普通人。孙凯旋等[6]纳入15项研究进行Meta分析,结果表明肿瘤家族史是胃癌的危险因素,严重影响患者的生存预后。李远盛[7]发现有胃癌家族史的人群胃癌发病呈家族聚集性特征。
侵犯脉管在病理学上是指癌细胞浸润了淋巴管和血管。本研究发现侵犯脉管阳性的患者的OS低于阴性患者,即脉管侵犯是影响胃癌患者预后的一个重要独立危险因素[8-9]。这对于胃癌术后复发高危患者是否实施新辅助化疗,以及是否选择化疗药物或者靶向药物进行辅助治疗具有临床指导意义。除血管和淋巴管外,神经也是肿瘤微环境的重要组成部分。研究[10]显示胃癌神经侵犯发生率为6.8%~75.6%, 本研究308例患者中,神经侵犯发生率约为40.1%。本研究生存预后分析显示,侵犯神经对OS存在显著影响(P < 0.05)。美国国家综合癌症网络(NCCN)相关指南[11]指出,侵犯神经是胃癌患者术后复发的高危因素之一,并建议对有神经侵犯的胃癌患者行术后辅助治疗。一项纳入30 590例胃癌患者的Meta分析[12]亦证实,侵犯神经是影响胃癌根治术患者OS和无进展生存期的独立预后危险因素。本研究模型基于病理指标评估中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者预后状态,筛选出需要进一步治疗的患者,同时规避过度诊疗。
TNM分期系统是预测肿瘤患者生存预后和指导治疗的重要工具,肿瘤的T分期代表肿瘤的浸润深度, N分期代表淋巴结转移情况。相关研究[13-16]显示, T分期、N分期是影响食管癌、子宫内膜癌、乳腺癌、结直肠癌等患者预后生存期的重要指标。本研究根据AJCC TNM分期(第8版)标准进行肿瘤大小和淋巴分类,发现T分期和N分期是影响患者生存预后的独立危险因素。T分期分层分析结果显示,其对于生存预后的差异主要集中在T2分期与T3~T4b分期, T2分期差异有统计学意义(P=0.03), 但T3~T4b分期差异无统计学意义(P>0.05),表明肿瘤细胞浸润深度越深,侵袭性越强,预后越差。WEI J等[17]发现T分期是影响行根治性胃切除术的Ⅲ期胃癌患者总生存期的独立预后危险因素, T分期越晚,患者生存时间越短。相关研究[18]表明T分期通过调控层黏连蛋白LAMB1水平的表达等多种途径来调控肿瘤的生长、浸润和转移,随着T分期的增加, LAMB1 mRNA的表达也随之升高。N分期分层分析结果显示,其对于生存预后的差异主要集中在N1期和N0、N2~N3b分期, N0、N2~N3b分期差异有统计学意义(P < 0.05), 但N1期差异无统计学意义(P>0.05), 印证了相关研究[19]发现患者的生存率随着淋巴结转移数量的增加而降低的结论。上述结果表明在T分期相同的情况下,淋巴结转移数目越多,患者生存预后越差。T分期、N分期是影响中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者预后的独立危险因素,与张可可等[20]研究结论相似,反映了本研究预测模型的可靠性。
本研究尚存在一定的局限性: 首先,作为一项回顾性研究,资料收集可能存在系统误差,且由于分析的数据量有限,相关治疗手段在Cox回归分析后因无统计学意义被筛除掉,从而未纳入最终模型,后续应运用倾向性评分方法,增加亚组分析,探讨各项具体治疗手段对此类胃癌患者生存预后的影响; 其次,本研究所有病例来源于扬州市3家三甲医院,可能无法代表更广泛的地区,未来有待开展前瞻性、多中心、大样本临床研究,以进一步验证本研究结论。
综上所述,通过在真实世界中收集扬州市3家医院胃癌患者数据,发现影响中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者OS预后的指标有5个,即胃癌家族史、侵犯脉管、侵犯神经、T分期、N分期。基于上述5个指标构建的列线图模型的区分能力良好,可有效评估患者的死亡风险。
3. 讨论
在全球范围内,胃癌是一种常见的恶性肿瘤,其早期症状与溃疡较为相似,发现时多已进入进展期。随着中国社会老龄化进程加速,中老年人口急剧增多,中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者发病率也逐年升高。本研究通过收集患者真实世界数据来构建中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者1、3、5年生存预后模型,以期为临床诊疗提供一定的指导。本研究采用区分度、校准度、临床有效性进行模型评价。AUC是对二分类回归模型预测能力的反映,数值越接近于1, 模型的区分度越高。训练集1、3、5年AUC分别是0.63、0.70、0.91; 验证集1、3、5年AUC分别是0.69、0.88、0.89。一致性指数主要反映预后模型的预测精度。训练集一致性指数为0.667(95%CI: 0.601~0.726), 验证集一致性指数为0.708(95%CI: 0.622~0.766)。校准曲线越接近标准曲线表明该模型校准能力越好。本研究显示该模型1、3年生存曲线的校准能力较好, 5年生存曲线的校准度相对稍低。为了弥补区分度和校准度的不足,本研究进一步通过DCA曲线来反映该模型的临床有效性,结果显示该模型具有一定的临床效益。本研究发现胃癌家族史是影响Ⅱ~Ⅲ期胃癌预后的独立危险因素,有胃癌家族史患者的生存预后较差。张双双等[5]研究发现胃癌患者一级亲属的胃癌发病率远高于普通人。孙凯旋等[6]纳入15项研究进行Meta分析,结果表明肿瘤家族史是胃癌的危险因素,严重影响患者的生存预后。李远盛[7]发现有胃癌家族史的人群胃癌发病呈家族聚集性特征。
侵犯脉管在病理学上是指癌细胞浸润了淋巴管和血管。本研究发现侵犯脉管阳性的患者的OS低于阴性患者,即脉管侵犯是影响胃癌患者预后的一个重要独立危险因素[8-9]。这对于胃癌术后复发高危患者是否实施新辅助化疗,以及是否选择化疗药物或者靶向药物进行辅助治疗具有临床指导意义。除血管和淋巴管外,神经也是肿瘤微环境的重要组成部分。研究[10]显示胃癌神经侵犯发生率为6.8%~75.6%, 本研究308例患者中,神经侵犯发生率约为40.1%。本研究生存预后分析显示,侵犯神经对OS存在显著影响(P < 0.05)。美国国家综合癌症网络(NCCN)相关指南[11]指出,侵犯神经是胃癌患者术后复发的高危因素之一,并建议对有神经侵犯的胃癌患者行术后辅助治疗。一项纳入30 590例胃癌患者的Meta分析[12]亦证实,侵犯神经是影响胃癌根治术患者OS和无进展生存期的独立预后危险因素。本研究模型基于病理指标评估中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者预后状态,筛选出需要进一步治疗的患者,同时规避过度诊疗。
TNM分期系统是预测肿瘤患者生存预后和指导治疗的重要工具,肿瘤的T分期代表肿瘤的浸润深度, N分期代表淋巴结转移情况。相关研究[13-16]显示, T分期、N分期是影响食管癌、子宫内膜癌、乳腺癌、结直肠癌等患者预后生存期的重要指标。本研究根据AJCC TNM分期(第8版)标准进行肿瘤大小和淋巴分类,发现T分期和N分期是影响患者生存预后的独立危险因素。T分期分层分析结果显示,其对于生存预后的差异主要集中在T2分期与T3~T4b分期, T2分期差异有统计学意义(P=0.03), 但T3~T4b分期差异无统计学意义(P>0.05),表明肿瘤细胞浸润深度越深,侵袭性越强,预后越差。WEI J等[17]发现T分期是影响行根治性胃切除术的Ⅲ期胃癌患者总生存期的独立预后危险因素, T分期越晚,患者生存时间越短。相关研究[18]表明T分期通过调控层黏连蛋白LAMB1水平的表达等多种途径来调控肿瘤的生长、浸润和转移,随着T分期的增加, LAMB1 mRNA的表达也随之升高。N分期分层分析结果显示,其对于生存预后的差异主要集中在N1期和N0、N2~N3b分期, N0、N2~N3b分期差异有统计学意义(P < 0.05), 但N1期差异无统计学意义(P>0.05), 印证了相关研究[19]发现患者的生存率随着淋巴结转移数量的增加而降低的结论。上述结果表明在T分期相同的情况下,淋巴结转移数目越多,患者生存预后越差。T分期、N分期是影响中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者预后的独立危险因素,与张可可等[20]研究结论相似,反映了本研究预测模型的可靠性。
本研究尚存在一定的局限性: 首先,作为一项回顾性研究,资料收集可能存在系统误差,且由于分析的数据量有限,相关治疗手段在Cox回归分析后因无统计学意义被筛除掉,从而未纳入最终模型,后续应运用倾向性评分方法,增加亚组分析,探讨各项具体治疗手段对此类胃癌患者生存预后的影响; 其次,本研究所有病例来源于扬州市3家三甲医院,可能无法代表更广泛的地区,未来有待开展前瞻性、多中心、大样本临床研究,以进一步验证本研究结论。
综上所述,通过在真实世界中收集扬州市3家医院胃癌患者数据,发现影响中老年Ⅱ~Ⅲ期胃癌患者OS预后的指标有5个,即胃癌家族史、侵犯脉管、侵犯神经、T分期、N分期。基于上述5个指标构建的列线图模型的区分能力良好,可有效评估患者的死亡风险。
-
表 1 死亡组与生存组患者的临床资料比较(x±s)[n(%)]
指标 分类 死亡组(n=96) 生存组(n=272) t/χ2 P 性别 男 62(64.58) 166(61.03) 0.380 0.538 女 34(35.42) 106(38.97) 年龄 >60岁 65(67.71) 127(46.69) 12.561 < 0.001 ≤60岁 31(32.29) 145(53.31) 基础疾病 高血压 53(55.21) 158(58.09) 0.241 0.624 糖尿病 30(31.25) 71(26.10) 0.944 0.331 肾功能不全 49(51.04) 95(34.93) 7.737 0.005 冠心病 26(27.08) 40(14.71) 7.386 0.007 SAP病因 胆源性 35(36.46) 87(31.99) 0.941 0.816 高脂血症性 27(28.12) 82(30.15) 酒精性 21(21.88) 69(25.37) 其他 13(13.54) 34(12.50) 治疗情况 机械通气 65(67.71) 165(60.66) 1.503 0.220 腹腔镜手术 32(33.33) 48(17.65) 10.262 0.001 生化指标 白细胞/(×109/L) 13.56±2.79 14.01±3.30 1.194 0.233 血小板/(×109/L) 207.34±38.62 199.76±40.13 1.607 0.109 红细胞分布宽度/% 14.37±3.19 13.21±2.77 3.387 < 0.001 白蛋白/(g/L) 29.55±4.36 30.62±5.39 1.593 0.112 总胆红素/(μmol/L) 25.06±5.89 23.89±6.13 1.624 0.105 血肌酐/(μmol/L) 92.17±28.53 87.85±23.90 1.445 0.150 血钾/(mmol/L) 4.23±1.02 4.16±0.98 0.595 0.552 血钠/(mmol/L) 143.12±30.26 136.99±32.43 1.620 0.106 空腹血糖/(mmol/L) 10.65±2.12 9.16±2.59 5.068 < 0.001 血淀粉酶/(U/L) 1 221.43±320.17 1 159.84±316.03 1.636 0.103 D-二聚体/(mg/L) 4.19±1.03 4.05±0.97 1.196 0.232 纤维蛋白原/(g/L) 4.21±1.17 3.96±1.05 1.946 0.053 白细胞介素-6/(ng/L) 115.28±23.31 102.26±29.43 3.921 < 0.001 C反应蛋白/(mg/L) 98.35±21.62 93.73±23.81 1.673 0.095 降钙素原/(ng/L) 7.67±1.89 7.12±1.56 2.805 0.005 NLR 15.82±3.76 14.36±3.22 3.651 < 0.001 乳酸/(mmol/L) 10.59±2.37 9.66±2.21 3.478 < 0.001 病变情况 MCTSI评分/分 8.27±1.65 7.32±1.28 5.776 < 0.001 BISAP评分/分 3.13±0.81 2.86±0.95 2.484 0.013 NLR: 中性粒细胞与淋巴细胞比值; MCTSI: 改良CT严重指数; BISAP: 急性胰腺炎严重程度床旁指数。 表 1 死亡组与生存组患者的临床资料比较(x±s)[n(%)]
指标 分类 死亡组(n=96) 生存组(n=272) t/χ2 P 性别 男 62(64.58) 166(61.03) 0.380 0.538 女 34(35.42) 106(38.97) 年龄 >60岁 65(67.71) 127(46.69) 12.561 < 0.001 ≤60岁 31(32.29) 145(53.31) 基础疾病 高血压 53(55.21) 158(58.09) 0.241 0.624 糖尿病 30(31.25) 71(26.10) 0.944 0.331 肾功能不全 49(51.04) 95(34.93) 7.737 0.005 冠心病 26(27.08) 40(14.71) 7.386 0.007 SAP病因 胆源性 35(36.46) 87(31.99) 0.941 0.816 高脂血症性 27(28.12) 82(30.15) 酒精性 21(21.88) 69(25.37) 其他 13(13.54) 34(12.50) 治疗情况 机械通气 65(67.71) 165(60.66) 1.503 0.220 腹腔镜手术 32(33.33) 48(17.65) 10.262 0.001 生化指标 白细胞/(×109/L) 13.56±2.79 14.01±3.30 1.194 0.233 血小板/(×109/L) 207.34±38.62 199.76±40.13 1.607 0.109 红细胞分布宽度/% 14.37±3.19 13.21±2.77 3.387 < 0.001 白蛋白/(g/L) 29.55±4.36 30.62±5.39 1.593 0.112 总胆红素/(μmol/L) 25.06±5.89 23.89±6.13 1.624 0.105 血肌酐/(μmol/L) 92.17±28.53 87.85±23.90 1.445 0.150 血钾/(mmol/L) 4.23±1.02 4.16±0.98 0.595 0.552 血钠/(mmol/L) 143.12±30.26 136.99±32.43 1.620 0.106 空腹血糖/(mmol/L) 10.65±2.12 9.16±2.59 5.068 < 0.001 血淀粉酶/(U/L) 1 221.43±320.17 1 159.84±316.03 1.636 0.103 D-二聚体/(mg/L) 4.19±1.03 4.05±0.97 1.196 0.232 纤维蛋白原/(g/L) 4.21±1.17 3.96±1.05 1.946 0.053 白细胞介素-6/(ng/L) 115.28±23.31 102.26±29.43 3.921 < 0.001 C反应蛋白/(mg/L) 98.35±21.62 93.73±23.81 1.673 0.095 降钙素原/(ng/L) 7.67±1.89 7.12±1.56 2.805 0.005 NLR 15.82±3.76 14.36±3.22 3.651 < 0.001 乳酸/(mmol/L) 10.59±2.37 9.66±2.21 3.478 < 0.001 病变情况 MCTSI评分/分 8.27±1.65 7.32±1.28 5.776 < 0.001 BISAP评分/分 3.13±0.81 2.86±0.95 2.484 0.013 NLR: 中性粒细胞与淋巴细胞比值; MCTSI: 改良CT严重指数; BISAP: 急性胰腺炎严重程度床旁指数。 表 2 多因素Logistic回归分析的变量赋值表
变量 赋值说明 住院期间是否死亡 是=1, 否=0 年龄 >60岁=1, ≤60岁=0 肾功能不全 有=1, 无=0 冠心病 有=1, 无=0 MCTSI评分 >8分=1, ≤8分=0 BISAP评分 >3分=1, ≤3分=0 红细胞分布宽度 >14%=1, ≤14%=0 空腹血糖 >10 mmol/L=1, ≤10 mmol/L=0 纤维蛋白原 >4 g/L=1, ≤4 g/L=0 白细胞介素-6 >108.56 ng/L=1, ≤108.56 ng/L=0 C反应蛋白 >96.50 mg/L=1, ≤96.50 mg/L=0 降钙素原 >7.51 ng/L=1, ≤7.51 ng/L=0 NLR >15=1, ≤15=0 乳酸 >10.2 mmol/L=1, ≤10.2 mmol/L=0 表 2 多因素Logistic回归分析的变量赋值表
变量 赋值说明 住院期间是否死亡 是=1, 否=0 年龄 >60岁=1, ≤60岁=0 肾功能不全 有=1, 无=0 冠心病 有=1, 无=0 MCTSI评分 >8分=1, ≤8分=0 BISAP评分 >3分=1, ≤3分=0 红细胞分布宽度 >14%=1, ≤14%=0 空腹血糖 >10 mmol/L=1, ≤10 mmol/L=0 纤维蛋白原 >4 g/L=1, ≤4 g/L=0 白细胞介素-6 >108.56 ng/L=1, ≤108.56 ng/L=0 C反应蛋白 >96.50 mg/L=1, ≤96.50 mg/L=0 降钙素原 >7.51 ng/L=1, ≤7.51 ng/L=0 NLR >15=1, ≤15=0 乳酸 >10.2 mmol/L=1, ≤10.2 mmol/L=0 表 3 中老年SAP患者住院期间死亡的多因素Logistic回归分析结果
变量 β SE Wald OR(95%CI) P 常量 -1.569 0.431 13.269 — < 0.001 年龄 0.258 0.105 6.005 1.294(1.053~1.591) 0.014 肾功能不全 0.334 0.121 7.583 1.397(1.101~1.771) 0.006 MCTSI评分 0.672 0.200 11.296 1.958(1.323~2.898) 0.001 空腹血糖 0.281 0.092 9.344 1.324(1.106~1.586) 0.002 NLR 0.410 0.129 10.131 1.507(1.171~1.940) 0.001 表 3 中老年SAP患者住院期间死亡的多因素Logistic回归分析结果
变量 β SE Wald OR(95%CI) P 常量 -1.569 0.431 13.269 — < 0.001 年龄 0.258 0.105 6.005 1.294(1.053~1.591) 0.014 肾功能不全 0.334 0.121 7.583 1.397(1.101~1.771) 0.006 MCTSI评分 0.672 0.200 11.296 1.958(1.323~2.898) 0.001 空腹血糖 0.281 0.092 9.344 1.324(1.106~1.586) 0.002 NLR 0.410 0.129 10.131 1.507(1.171~1.940) 0.001 -
[1] MEDEROS M A, REBER H A, GIRGIS M D. Acute pancreatitis: a review[J]. JAMA, 2021, 325(4): 382-390. doi: 10.1001/jama.2020.20317
[2] ZEREM E, KURTCEHAJIC A, KUNOSIC S, et al. Current trends in acute pancreatitis: diagnostic and therapeutic challenges[J]. World J Gastroenterol, 2023, 29(18): 2747-2763. doi: 10.3748/wjg.v29.i18.2747
[3] ZHOU H J, MEI X, HE X H, et al. Severity stratification and prognostic prediction of patients with acute pancreatitis at early phase: a retrospective study[J]. Medicine, 2019, 98(16): e15275. doi: 10.1097/MD.0000000000015275
[4] 刘寨新, 陈辉, 兰涛. 重症急性胰腺炎死亡相关危险因素的Logistic回归分析[J]. 肝胆胰外科杂志, 2018, 30(5): 365-369. [5] 中华医学会消化病学分会胰腺疾病学组, 中华胰腺病杂志编辑委员会, 中华消化杂志编辑委员会. 中国急性胰腺炎诊治指南(2019年, 沈阳)[J]. 中华消化杂志, 2019, 39(11): 721-730. doi: 10.3760/cma.j.issn.0254-1432.2019.11.001 [6] PETROV M S, YADAV D. Global epidemiology and holistic prevention of pancreatitis[J]. Nat Rev Gastroenterol Hepatol, 2019, 16(3): 175-184. doi: 10.1038/s41575-018-0087-5
[7] SILVA-VAZ P, ABRANTES A M, CASTELO-BRANCO M, et al. Multifactorial scores and biomarkers of prognosis of acute pancreatitis: applications to research and practice[J]. Int J Mol Sci, 2020, 21(1): 338. doi: 10.3390/ijms21010338
[8] 张云, 朱瑾, 刘欢, 等. 血尿素氮与白蛋白比值对重症急性胰腺炎患者28 d预后的预测价值: 一项基于MIMIC-Ⅲ数据库的回顾性队列研究[J]. 中国中西医结合急救杂志, 2022, 29(3): 315-319. doi: 10.3969/j.issn.1008-9691.2022.03.013 [9] YASUDA H, HORIBE M, SANUI M, et al. Etiology and mortality in severe acute pancreatitis: a multicenter study in Japan[J]. Pancreatology, 2020, 20(3): 307-317. doi: 10.1016/j.pan.2020.03.001
[10] QUERO G, COVINO M, FIORILLO C, et al. Acute pancreatitis in elderly patients: a single-center retrospective evaluation of clinical outcomes[J]. Scand J Gastroenterol, 2019, 54(4): 492-498. doi: 10.1080/00365521.2019.1588369
[11] 黄文炼, 刘鸿雁, 祝瑞, 等. 重症急性胰腺炎并发急性呼吸窘迫综合征发病特点、死亡因素分析及风险评估模型的建立[J]. 安徽医药, 2022, 26(6): 1187-1192. doi: 10.3969/j.issn.1009-6469.2022.06.030 [12] 赵永生, 李欣欣, 孔令雪, 等. 老年重症急性胰腺炎患者死亡风险分析[J]. 中华老年多器官疾病杂志, 2021, 20(6): 406-409. [13] YI S L, ZENG H L, LIN X T, et al. Establishment and validation of early prediction model for hypertriglyceridemic severe acute pancreatitis[J]. Lipids Health Dis, 2023, 22(1): 218. doi: 10.1186/s12944-023-01984-z
[14] 杨立新, 杜丽川, 刘欣, 等. 四种评分标准对高脂血症性急性胰腺炎病情和预后的评估作用[J]. 中华内科杂志, 2016, 55(9): 695-699. doi: 10.3760/cma.j.issn.0578-1426.2016.09.008 [15] HARSHIT KUMAR A, SINGH GRIWAN M. A comparison of APACHE Ⅱ, BISAP, Ranson's score and modified CTSI in predicting the severity of acute pancreatitis based on the 2012 revised Atlanta Classification[J]. Gastroenterol Rep, 2018, 6(2): 127-131. doi: 10.1093/gastro/gox029
[16] 苏阿芳, 朱国玲, 张云水, 等. 非肥胖人群基线空腹血糖水平与急性胰腺炎发病风险的关系: 前瞻性队列研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(18): 2203-2208. doi: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0884 [17] PARK H S, IN S G, YOON H J, et al. Predictive values of neutrophil-lymphocyte ratio as an early indicator for severe acute pancreatitis in the emergency department patients[J]. J Lab Physicians, 2019, 11(3): 259-264. doi: 10.4103/JLP.JLP_82_19
[18] LU Z H, CHEN X P, GE H Q, et al. Neutrophil-lymphocyte ratio in patients with hypertriglyceridemic pancreatitis predicts persistent organ failure[J]. Gastroenterol Res Pract, 2022, 2022: 8333794.
[19] KONG W H, HE Y Y, BAO H R, et al. Diagnostic value of neutrophil-lymphocyte ratio for predicting the severity of acute pancreatitis: a meta-analysis[J]. Dis Markers, 2020, 2020: 9731854.
[20] 于璐, 周秀霞, 李应辉, 等. 重症监护病房急性胰腺炎患者早期院内死亡预测模型的构建与评价[J]. 中华危重病急救医学, 2023, 35(8): 865-869. doi: 10.3760/cma.j.cn121430-20220713-00660 -
期刊类型引用(1)
1. 江明之,熊超,曾灵芝,高瑞晨. 晚期胃癌化疗患者预后不良的预测模型构建与验证. 临床医学工程. 2025(03): 233-236 . 百度学术
其他类型引用(0)