【摘 要】
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背景和目的:炎症在癌症的发展中至关重要,它影响患者的营养状况和生存时间。在这项研究中,我们旨在分析各种炎症标志物对癌症患者总生存期及营养状况预测的效力。研究方法:将确诊的恶性肿瘤患者分为训练队列和验证队列。记录研究对象的基本信息、人体测量学指标、人体成分分析数据和血清学指标。通过时间依赖的受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic,ROC）提出各类指标的
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背景和目的:炎症在癌症的发展中至关重要,它影响患者的营养状况和生存时间。在这项研究中,我们旨在分析各种炎症标志物对癌症患者总生存期及营养状况预测的效力。研究方法:将确诊的恶性肿瘤患者分为训练队列和验证队列。记录研究对象的基本信息、人体测量学指标、人体成分分析数据和血清学指标。通过时间依赖的受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic,ROC）提出各类指标的最佳截断值,并采用单因素和多因素Cox回归模型分析炎症标志物与总生存期（overall survival,OS）之间的关系。基于炎症标志物构建一个预后预测模型,并通过绘制列线图来表示。基于炎症标志物,组合形成8个炎症模型,采用Cox回归模型分析8个炎症模型和患者死亡风险的关系,并根据肿瘤类型进行亚组分析。采用Logistic回归模型来分析不同简易炎症模型和营养不良之间的关系。研究结果:1.本研究共纳入2415名研究对象作为训练队列,其中男性占比41.2%,女性占比58.8%,肺癌患者数量最多,其次分别为乳腺癌、消化系统肿瘤、妇科肿瘤,其中有1595人被诊断为营养不良。具有相同纳入、排除标准的2014名研究对象被纳入作为验证队列。2.在训练队列中,单因素和多变量Cox回归分析表明,吸烟包年、C-反应蛋白（C-reactive protein,CRP）和全身免疫炎症指数（systemic immune-inflammation index,SII）与癌症患者的OS有关,通过时间依赖的ROC曲线确定了吸烟包年、CRP、SII的截断值分别为8、5、940。3.基于肿瘤类型、肿瘤分期、吸烟包年、CRP和SII,在训练队列中构建了一个预后模型,并绘制相应的列线图,该模型的C指数为0.771,预测1年、3年、5年生存率的AUC分别为0.825、0.763和0.682;在验证队列中构建同样的预后模型,C指数为0.680,预测1年、3年、5年生存率的AUC分别为0.828、0.830和0.675;训练队列和验证队列的预测模型校准曲线显示模型预测的生存率与实际的生存率具有较强一致性。4.通过吸烟包年、CRP、SII组合形成8个炎症模型,在总体研究对象中,炎症模型A的患者与其他模型的患者相比,预后最差;进一步根据肿瘤类型的亚组分析显示,炎症模型A中肺癌、乳腺癌和消化系统肿瘤患者的预后最差,但对于妇科肿瘤,炎症模型D的患者预后最差。5.Logistic回归表明,炎症模型A的患者营养不良风险显著升高（HR=1.631,95%CI:1.054–2.467,P=0.027）。结论:1.吸烟包年、CRP、SII是恶性肿瘤患者预后相关炎症标志物。2.通过肿瘤类型、肿瘤分期、吸烟包年、CRP和SII构建的预后模型,可以准确预测恶性肿瘤患者生存情况。3.对于肺癌、乳腺癌、消化系统肿瘤,炎症模型A的患者预后最差;对于妇科肿瘤,炎症模型D的患者预后最差。4.炎症模型A对恶性肿瘤相关营养不良具备良好的预测能力。
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