目的:收集口腔鳞状细胞癌（Oral squamous cell carcinoma,OSCC）患者的临床病理资料,术前采集并检测外周血中的中性粒细胞、血小板、淋巴细胞和单核细胞计数,计算PLR（血小板/淋巴细胞比值,Platelet/Lymphocyte ratio）、NLR（中性粒细胞/淋巴细胞比值,Neutrophil/Lymphocyte ratio）和SIRI（全身炎症反应指数,Systemic inflammation response index）值,探讨其与临床病理指标的关系及对预后的预测价值。基于筛选出的OSCC独立危险因素,建立Nomogram模型,绘制预测舌、颊、牙龈、上腭、唇SCC及所有OSCC患者1年和3年无进展生存的列线图,将生存分析结果实现量化、可视化和图形化转换,有望实现对OSCC不良预后风险的个体化预测,可能有助于个体化治疗方案的制订。方法:回顾性收集2016年1月至2018年12月在郑州大学第一附属医院口腔颌面外科初诊并行手术治疗的OSCC患者的临床病理资料。对患者的人口统计学特征、临床病理学指标以及病情进展相关危险因素等进行分析。应用临床诊断性能曲线（Receiver operating characteristic,ROC）计算曲线下面积（Area under the curve,AUC）,确定PLR、NLR和SIRI的最佳临界值,评估各指标对OSCC预后的预测效能。应用卡方检验（Fisher精确检验法）评价术前外周血PLR、NLR和SIRI与临床病理特征的关系。应用独立样本t检验分析术前外周血PLR、NLR和SIRI与OSCC术后进展中的关系。应用Kaplan-Meier法和Log-rank检验行单因素生存分析,分析影响OSCC预后的危险因素。在单因素分析的基础上,应用Cox 比例风险回归模型,分析影响OSCC预后的独立危险因素。将筛选出的独立危险因素,应用R软件构建Nomogram预测模型,分别应用一致性指数（Concordance index,C-index）和校准曲线来评估该模型的区分度和拟合度。以P＜0.05为差异有统计学意义。结果:598例OSCC患者中,男362例（60.53%）,女236例（39.47%）;平均年龄58.07±12.88岁（26-93岁）。肿瘤原发部位包括:舌210例（35.12%）,牙龈140例（23.41%）,颊 122 例（20.4%）,唇 64 例（10.7%）,上腭 62 例（10.37%）。总体无进展生存率为72.74%。163例患者后期出现病情进展,其中复发56例,复发率为9.36%;颈淋巴结转移79例,淋巴结转移率为13.21%;远处转移28例,远处转移率为4.68%。根据ROC曲线得出舌、颊、牙龈、上腭、唇鳞状细胞癌（Squamous cell carci noma,SCC）及所有OSCC患者PLR、NLR和SIRI的最佳截断值,根据该值将患者分为高 PLR、NLR、SIRI 组和低 PLR、NLR、SIRI 组。Kaplan-Meier单因素生存分析显示,PLR、NLR和SIRI均是影响舌、颊、牙龈、上腭、唇SCC及所有OSCC患者预后的危险因素,PLR、NLR和SIRI高值组的生存时间显著低于低值组（P＜0.05）。多因素生存分析显示,PLR为影响舌、颊、上腭、唇SCC及所有OSCC患者预后的独立危险因素;NLR为影响舌、颊、牙龈、上腭SCC及所有OSCC患者预后的独立危险因素;SIRI为影响颊、上腭和唇SCC预后的独立危险因素（P＜0.05）。卡方检验结果显示,PLR、NLR和SIRI与肿瘤的临床病理学指标等密切相关。三项指标升高与肿瘤分化程度、肿瘤大小和淋巴转移等临床病理学指标均有统计学意义,反映出PLR、NLR和SIRI较高的OSCC更具不良生物学行为。t检验结果显示,术后发生淋巴结转移组和远处转移组患者的PLR显著高于无进展组;术后复发组患者的PLR和NLR显著高于无进展组（P＜0.05）。纳入OSCC独立危险因素建立Nomogram模型,绘制预测舌、颊、牙龈、上腭、唇SCC及所有OSCC患者1年和3年无进展生存的列线图,将生存分析结果进行了量化、可视化和图形化转换。模型评估结果,颊、上腭、唇SCC及所有OSCC预测模型的区分度较高,舌和上腭SCC预测模型的拟合度较好。结论:1、PLR、NLR和SIRI为一种经济有效的标志物,对OSCC患者的预后具有较好的预测价值。2、构建的Nomogram预测模型对OSCC患者的预后评估具有一定的区分度和拟合度,可将生存分析结果实现量化、可视化和图形化转换,便于实现对OSCC不良预后风险的个体化预测。