基于炎症及糖类抗原125建立术前预测子宫内膜癌病理分期及分级的列线图预测模型

摘要

目的 探讨炎症指标、糖类抗原125(CA125)对术前子宫内膜癌(EC)病理分期及分级的预测价值。方法 选取2021—2023年收治的214例EC患者作为研究对象，随机分为训练集(134例)与验证集(80例),测定炎症指标[中性粒细胞与淋巴细胞的比值(NLR)、血小板与淋巴细胞的比值(PLR)、全身免疫炎症指数(SII)]、CA125水平，评估训练集EC患者病理分期及分级，比较不同病理分期及分级患者炎症指标、CA125水平差异，利用R软件建立列线图预测模型，并由验证集验证，分析炎症指标、CA125对术前EC病理分期及分级的预测价值。结果 训练集中TNM病理分期Ⅰ期120例、Ⅱ期4例、Ⅲ期10例，国际妇产科联盟(FIGO)分级1级16例、2级79例、3级39例。TNM病理分期Ⅱ、Ⅲ期的EC患者NLR、PLR、CA125均高于TNM病理分期Ⅰ期的患者(P<0.05),FIGO分级2、3级的EC患者NLR、PLR、CA125均高于FIGO分级1级的患者(P<0.05)。基于NLR、PLR、SII、CA125建立训练集EC患者TNM病理分期及FIGO分级的列线图预测模型，经Bootstrap法验证模型区分度，绘制校准曲线，结果显示，训练集与验证集校准曲线Y与X直线相近，列线图模型区分度好；绘制ROC曲线发现，训练集与验证集列线图模型预测术前EC高分期、高病理分级风险的AUC>0.90,有较高的预测价值。结论 基于炎症及CA125建立的列线图预测模型对术前EC的病理分期及分级具有较高的预测价值。

关键词

子宫内膜癌 / 炎症 / 糖类抗原125 / 病理分期 / 病理分级 / 列线图 / 预测价值

基金资助

国家自然科学基金项目(82160618); 内蒙古人类遗传病研究重点实验室开放课题基金资助项目(YC202204)