整合术前营养和炎症的综合指标预测高级别脑胶质瘤预后的列线图模型建立与验证

摘要

目的 利用整合术前营养和炎症的综合指标预测高级别脑胶质瘤预后，并建立列线图模型。方法 回顾性分析2015—2020年宜宾市第一人民医院收治的高级别脑胶质瘤患者110例，收集患者病历资料并随访至2022年12月30日，采用ROC曲线计算相关联合指标预测患者生存的曲线下面积和最佳截断值，Kaplan-Meier法绘制生存曲线，Log-rank检验和Cox回归分析影响患者预后的可能因素，R语言绘制列线图模型并进行内部（随机抽取80%样本）和外部验证（外部验证数据来源于宜宾市第二人民医院的40例高级别脑胶质瘤患者）。结果 中位随访时间15个月，平均生存周期11个月，患者6个月和1年生存率分别为84.55%和40.00%。控制营养状态（CONUT）评分、中性粒细胞和淋巴细胞比值（NLR）、血小板和淋巴细胞比值（PLR）与淋巴细胞和单核细胞比值（LMR）预测患者预后的最佳截断值分别为1.5分、2.58、88.33和5.34。CONUT评分、NLR、WHO分级、手术方式和GPS是高级别脑胶质瘤患者预后的影响因素，其HR(95%CI)分别为0.367(0.187～0.719)、0.666(0.460～0.965)、1.723(1.081～2.747)、0.569(0.372～0.871)、1.904(1.194～3.036)(GPS=1分)和3.386(1.841～6.231)(GPS=2分)（P<0.05）。列线图模型显示：CONUT评分、GPS、NLR、WHO分级和手术方式对应的最高得分分别为75、100、53、80和88分，以80%原始数据绘制预测生存率的ROC曲线下面积（AUC）为0.922(95%CI:0.901～0.949),Hosmer-Lemeshow拟合优度检验发现原始数据组和外部验证组数据吻合度较好（P=0.913和0.871）。结论 高级别脑胶质瘤预后差，CONUT评分、GPS、NLR、WHO分级和手术方式是患者预后的预测因子，基于此建立的列线图模型能很好预测患者生存预后。[国际神经病学神经外科学杂志, 2024, 51(6):16-22]

关键词

控制营养状态评分 / 格拉斯哥预后评分 / 列线图模型 / 预后 / 脑胶质瘤