骨肉瘤患者复发的影响因素分析及Nomogram预测模型构建

摘要

目的 分析影响骨肉瘤患者复发的关键临床影响因素，构建并验证一个基于Nomogram的复发风险预测模型。方法 回顾性收集2013-2022年在云南省肿瘤医院收治的469例患者临床资料，运用R软件（V4.3.2）进行统计学分析。通过单因素分析和LASSO回归分析初步筛选潜在影响因素，通过多因素Logistic回归分析影响骨肉瘤复发的独立预测因子。基于筛选出的独立影响因素，构建复发风险的列线图（Nomogram）预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）下面积（AUC）评估模型的区分度。结果 全队列中，68例患者出现复发，复发率为14.50%。原发病灶位置（胫骨OR=0.297和其他骨OR=3.294）、活检方式穿刺（OR=0.461）、发生肺部转移（OR=11.873）、高淋巴细胞数目（OR=0.450）为复发的独立预测因素。胫骨的复发风险低于股骨（P=0.009），其他骨的复发风险高于股骨（P=0.008）；开放活检患者的复发风险高于穿刺活检患者（P=0.033）；发生肺转移患者的复发风险高于非肺转移患者（P<0.001）；淋巴细胞数越高复发风险越低（P=0.001）。模型验证的ROC曲线下面积为0.842(95%CI:0.806～0.875)，表明模型具有较好的判别能力。结论 本研究成功构建并验证了一个整合关键临床因素的骨肉瘤复发风险Nomogram预测模型，该模型展现出较好的区分度，能精准、量化地评估个体患者的复发风险。

关键词

骨肉瘤 / 复发风险 / 影响因素 / Nomogram预测模型