基于营养和炎症参数的拉索评分的开发和批准,以预测质瘤患者的预后

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 血液学 血液学 血液学
• 生物统计学 生物统计学

背景情况:

• 手术前的外周血液学指数,包括中性细胞与淋巴细胞的比率 (NLR),血小板与淋巴细胞的比率 (PLR),单细胞与淋巴细胞的比率 (MLR) 和预后营养指数 (PNI),是质瘤的潜在预后标志物.
• 评估这些指数的综合评分系统和开发预测工具可以改善质瘤预后评估.

研究的目的:

• 评估结合NLR,PLR,MLR和PNI的综合评分系统在质瘤患者的预后价值.
• 开发和验证用于预测质瘤患者整体存活率 (OS) 的名图.

主要方法:

• 从380名质瘤患者 (培训:266人,验证:114人) 的数据分析了手术前的NLR,PLR,MLR和PNI.
• 最小绝对收缩和选择运算符 (Lasso) 回归用于特征选择和生成拉索分数.
• 使用考克斯回归和拉索,构建了一个名图,包含拉索得分,年龄,病理类型,化疗状态和Ki67表达. 使用C指数,AUC,校准曲线和决策曲线分析 (DCA) 评估模型性能.

主要成果:

• 纳米图,包括年龄,病理等级,化疗状态,Ki-67表达和拉索得分,独立预测了OS.
• 在训练 (C指数:0.742) 和验证 (C指数:0.734) 队列中,名图表表显示出良好的预测性能,具有有利的1年,3年和5年的AUC值.
• 校准曲线和DCA表明预测和观察结果与临床实用性之间的良好一致.

结论:

• 一个整合手术前血液学指数 (通过拉索得分) 和临床因素的诺摩图有效预测结质瘤预后.
• 虽然准确,但nomogram的预后性能与标准临床预测模型相比较.