预测宫颈癌患者长期预后的列线图模型：巴西马托格罗索州基于人群的研究

《BMC Cancer》：Nomogram model for predicting the long-term prognosis of cervical cancer patients: a population-based study in Mato Grosso, Brazil

为分析宫颈癌（CC）患者总生存期（OS）、识别预后因素并开发预测模型，研究人员利用巴西马托格罗索州人群数据开展研究。结果发现年龄、组织学类型和疾病分期是独立预后因素，开发的列线图预测效果良好，有助于指导个性化干预。

　　宫颈癌（Cervical Cancer，CC）是全球女性健康的重大威胁，它是全球女性中第四常见的癌症 ，在生殖年龄段女性里发病率排第二。在巴西，情况也不容乐观，2020 年约有 16710 例新发病例，在马托格罗索州，CC 是女性第二常见的肿瘤。早期发现对患者生存至关重要，可使生存率高达 90%，但马托格罗索州因地理因素在早期诊断上面临挑战。

在此背景下，巴西马托格罗索联邦大学等机构的研究人员开展了一项研究。他们利用该州 2001 - 2018 年的人口数据，分析 CC 患者的总生存期，识别预后因素，并开发列线图预测患者长期预后 。研究成果发表在《BMC Cancer》杂志上。

研究人员采用了多种技术方法。首先，进行回顾性队列研究，整合基于人群的癌症登记处（RCBP）和死亡率信息系统（SIM）的数据，通过患者姓名、母亲姓名和出生日期匹配数据 。其次，对数据进行统计分析，包括描述性分析、生存分析，运用 Cox 比例风险回归模型评估预后因素 。最后，构建列线图模型并进行验证。

研究结果如下：

1. 患者特征：研究最初纳入 2284 例患者，排除缺失数据和疾病分期未知的患者后，最终分析 1682 例。多数患者（55.9%）年龄≤40 岁，鳞状细胞癌占比最高（92.7%） ，76.5% 的患者诊断时处于原位癌阶段。
2. 生存分析：患者中位随访时间 12 年，1、3、5 和 10 年的总生存率分别为 95.4%、91.3%、89.9% 和 88.3% 。年龄、组织学类型和疾病分期等因素显著影响生存率。年龄≤40 岁的患者生存率最高，≥65 岁的患者最低；鳞状细胞癌患者生存率较高，恶性肿瘤患者较低；原位癌患者生存率高，转移阶段患者最低。
3. Cox 回归分析：Cox 回归分析确定了与总生存期相关的独立预后因素，包括年龄、组织学类型（恶性肿瘤）和疾病分期（局部和转移） 。
4. 列线图模型：基于多变量 Cox 模型的结果开发列线图，该模型可估计患者 1、3、5 和 10 年的生存概率 。例如，一名 51 - 65 岁、宫颈鳞状细胞癌局部阶段、居住在库亚巴的患者，根据列线图计算出的总分数可对应相应的生存概率。通过 C 指数（0.869）、受试者工作特征曲线下面积（AUC）等指标验证，该列线图具有良好的区分能力和校准性能。

研究结论表明，年龄、组织病理学类型和癌症诊断时的分期是总生存期的重要预后因素。开发的列线图与实际生存率具有良好的一致性，是指导个性化干预的有用工具。

该研究也存在一定局限性，如回顾性分析可能存在选择偏倚，部分临床和非临床变量缺失，数据可能存在漏报，列线图仅进行了内部验证 。但这项研究在巴西具有开创性意义，为个性化干预、公共卫生政策制定提供了有价值的信息，列线图也有助于临床决策，为后续研究奠定了基础。