老年肝癌患者介入治疗后衰弱现状及风险评估模型的建立与验证

摘要

目的 探讨老年肝癌患者介入治疗后衰弱现状，建立风险评估模型并进行验证。方法 选取2023年1月—2025年6月成都市公共卫生临床医疗中心200例老年肝癌患者进行回顾性队列研究，以7∶3的比例随机分为训练集（140例）与验证集（60例）。所有患者行介入治疗，治疗后1个月根据Tilburg衰弱量表（TFI）评估衰弱发生情况。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归筛选老年肝癌患者介入治疗后衰弱相关特征变量，采用随机森林（RF）算法建立风险评估模型。通过受试者工作特征（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）、校准曲线及临床决策曲线评估模型性能。采用验证集数据验证模型效能。结果 200例患者TFI评分为5(4,6)分，衰弱发生率为47.00%。衰弱组年龄、并发症发生率、年龄调整查尔森指数（aCCI）评分、营养风险筛查量表（NRS-2002）评分、癌症疲乏量表（CFS）评分、匹兹堡睡眠质量指数量表（PSQI）评分均高于无衰弱组（P<0.05），巴塞罗那临床肝癌（BCLC）分期C期占比高于无衰弱组（P<0.05），文化程度、已婚率低于无衰弱组（P<0.05）。经LASSO回归筛选出老年肝癌患者介入治疗后衰弱的变量包括BCLC分期、并发症、aCCI评分、NRS-2002评分、CFS评分、PSQI评分。基于上述变量构建的RF模型在训练集、验证集中的AUC分别为0.809(95%CI:0.687,0.899),0.791(95%CI:0.714,0.855)。校准曲线斜率结果显示，训练集、验证集RF模型中Brier得分分别为0.187、0.176，校准曲线整体接近理想对角线，斜率接近1，截距接近0。训练集在0.13～0.86内高于None线和All线，验证集在0.10～0.90内高于None线和All线。结论 BCLC分期、并发症、aCCI评分、NRS-2002评分、CFS评分、PSQI评分是筛选出的老年肝癌患者介入治疗后衰弱的关键风险变量。该研究据此采用RF算法成功构建了一个可靠的风险评估模型，有利于及早识别高风险患者，为临床优化防治方案提供参考。

关键词

肝癌 / 随机森林算法 / 介入治疗 / 衰弱 / 风险评估模型

基金资助

四川省科技计划项目(2024JDKP0161)