炎症标志物与T1期乳腺癌预后因素分析及预测模型构建

目的探讨影响T1期乳腺癌预后的炎症标志物及相关临床因素并构建预测模型。方法回顾性分析2013年1月至2023年7月就诊于川北医学院附属医院333例T1期乳腺癌患者,依据患者是否出现疾病复发,分为复发组(41例),未复发组(292例),并收集术前1周患者外周血白细胞、血小板、中性粒细胞、单核细胞、淋巴细胞,并计算中性粒细胞淋巴细胞比值(NLR)、衍生中性粒细胞淋巴细胞比值(DNLR)、血小板淋巴细胞比率值(PLR)和淋巴细胞单核细胞比值(LMR)。分析这些炎症标志物和患者的临床病理变量与无病生存期(DFS)的关系,并开发了一种用于预测T1期乳腺癌复发的列线图。通过受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的临床获益率,利用一致性指数(C-index)评价模型区分度、通过校准曲线评价模型校准能力、通过DCA决策曲线和临床影响曲线评估模型决策能力和临床应用价值。结果333例T1期乳腺癌患者复发41例(12.3%)。单因素分析显示PLR(OR 2.88,95%CI 1.24~6.68,P=0.01);NLR(OR 0.47,95%CI 0.20~1.12,P=0.09),LMR(OR 0.40,95%CI 0.19~0.84,P=0.01),DNLR(OR 0.46,95%CI 0.19~1.08,P=0.07)差异有统计学意义。多因素分析显示只有PLR(OR 2.52,95%CI 1.01~6.31,P<0.05)仍被确定为预后的独立预测因素。因此我们提出的包含PLR的诺模图对预测T1期乳腺癌复发具有较好的预测精度,列线图AUC 0.738,95%CI 0.654~0.821,模型与校准预测曲线贴合良好。结论包含PLR的列线图可以准确地预测T1期乳腺癌患者的个体化复发概率,可供临床参考。