目的:构建晚期肺癌患者继发周围神经病变列线图预测模型,并验证该模型的预测价值.方法:回顾性收集浙江大学医学院附属第一医院呼吸内科2020年5月至2021年5月收治的335例晚期肺癌患者的社会人口统计学和临床资料,通过Pearson相关性分析、单因素和多因素logistic回归分析确定晚期肺癌患者继发周围神经病变的危险因素,根据各个危险因素对继发周围神经病变的贡献程度构建列线图预测模型,并用受试者操作特征(ROC)曲线,Calibration校准曲线和临床决策曲线评估模型的区分度、校准度和临床效用.采用2021年6月至8月我科收治的64例晚期肺癌患者对构建的列线图模型进行外部验证.结果:模型组和验证组继发周围神经病变的发生率分别为34.93％和40.63％.饮酒史(OR=3.650,95％CI:1.523～8.746)、合并糖尿病(OR=3.753,95％CI:1.396～10.086)、化疗(OR=2.887,95％CI:1.046～7.970)、靶向治疗(OR=8.671,95％CI:4.107～18.306)、免疫治疗(OR=2.603,95％CI:1.337～5.065)和肝肾功能异常(OR=12.409,95％CI:4.739～32.489)是晚期肺癌患者继发周围神经病变的独立危险因素(均P<0.05).使用基于上述独立危险因素构建的列线图预测模型预测335例晚期肺癌患者继发周围神经病变的曲线下面积为0.913(95％CI:0.882～0.944),敏感度为85.47％,特异度为81.65％,阳性和阴性预测值分别为71.43％和91.28％,Calibration校准曲线和临床决策曲线分析提示模型的校准度和临床效用较好.用列线图预测另64例晚期肺癌患者继发周围神经病变的曲线下面积为0.764(95％CI:0.638～0.869),敏感度为79.28％,特异度为85.79％,阳性和阴性预测值分别为73.25％和85.82％,模型有良好的区分度和校准度.结论:晚期肺癌患者抗癌治疗后继发周围神经病变的风险较高,饮酒史、合并糖尿病、化疗、靶向治疗、免疫治疗和肝肾功能异常是晚期肺癌患者继发周围神经病变的独立危险因素,以此构建的列线图预测模型效果良好,可作为临床个体化评估晚期肺癌患者继发周围神经病变风险的工具.

晚期肺癌;周围神经病变;危险因素;预测;列线图

袁妞;吕张红

浙江大学医学院附属第一医院呼吸内科,浙江 杭州 310003

浙江大学学报（医学版）

[1]袁妞;吕张红-.构建晚期肺癌患者继发周围神经病变列线图预测模型)[J].浙江大学学报（医学版）,2022(06):716-723

晚期肺癌患者,周围神经病变,列线图预测模型,预测价值,浙江大学,学医,呼吸内科,社会人,人口统计学,logistic,贡献程度,操作特征,Calibration,校准曲线,临床决策,区分度,校准度,临床效用,列线图模型,外部验证,饮酒史,合并糖尿病,靶向治疗,免疫治疗,肝肾功能异常,阴性预测值,决策曲线分析,抗癌治疗,后继,临床个体化,个体化评估

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