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第45卷第10期             李俊玫，王     露，毛熙光，等. 早期宫颈鳞癌盆腔淋巴结转移的预测模型构建［J］.
                 2025年10月                    南京医科大学学报（自然科学版），2025，45（10）：1467-1475                      ·1469 ·


                    依据术后盆腔淋巴结病理检查结果，将患者分                          算出妇科肿瘤标志物和血清炎症复合指标中差异
                为淋巴结阳性组和淋巴结阴性组。本研究已通过                             有统计学意义的计量资料的 cutoff 值，并以 cutoff 值
                西南医科大学附属医院伦理委员会批准（受理号：                            作为分组依据，将计量资料转化为计数资料。计数
                KY202346）。                                        资料用例数和构成比表示，组间比较采用卡方检
                1.2  方法                                           验。向前、向后逐步回归法（进入和停留于模型的P
                    通过医院电子病历系统，检索临床资料如下：                          值设为 0.05 和 0.10）最终得到 2 个模型。根据赤池
                ① 一 般 资 料 ：年 龄 、体 重 指 数（body mass index，          信息准则（Akaike information criterion，AIC）、连续净

                BMI）、绝经状态、孕产次、人乳头瘤病毒（human pap⁃                   重新分类改进指数（net reclassification improvement，
                illoma virus，HPV）感染情况、临床分期；②实验室检                  NRI）和综合判别改善指数（integrated discriminant
                查指标：SCCA、CA125、CEA、CA153、CA19⁃9、HE4；              improvement，IDI）确定最优模型，绘制列线图。绘制
                白细胞计数（white blood cell count，WBC）、中性粒细            模型的受试者工作特征（receiver operating character⁃
                胞 计 数（neutrophil count，NEUT）、淋 巴 细 胞 计 数          istic，ROC）曲线、曲线下面积（area under the curve，

               （lymphocyte count，LYMP）、血红蛋白含量（hemoglo⁃            AUC）、Hosmer⁃Lemeshow 检验、校准曲线、临床决策
                bin content，HGB）、血小板计数（platelet count，PLT）、       曲线（decision curve analysis，DCA）用于评价模型。
                纤维蛋白原含量（fibrinogen content，FIB）、白蛋白含              Bootstrap自取抽样1 000次进行内部验证。P < 0.05

                量（albumin content，ALB）；③血清炎症复合指标：SII              为差异有统计学意义。
               （= PLT×NEUT/LYMP）、PLR、NLR、FAR；④影像学指
                                                                  2  结 果
                标：MRI 检查提示的肿瘤大小以及淋巴结、阴道、宫
                旁、子宫下段状态、宫颈纤维基质层受侵深度。MRI                          2.1  纳入病例资料情况
                淋巴转移标准：①淋巴结短径≥1 cm；②淋巴结存在                             本研究共纳入221例病例，FIGO 2009 ⅠB期147
                密度不均匀、内部有坏死区、环形强化、轮廓呈尖刺                           例（66.5%），ⅡA 期 74 例（33.5%），盆腔淋巴结阳性
                或分叶轮廓。                                            共31例（14.0%）。
                1.3  统计学方法                                            淋巴结阳性组的SCCA、CA125、SII、PLT水平高于
                    在 SPSS 27.0 和 R 4.3.2 软件中进行统计学分               阴性组，年龄低于淋巴结阴性组（P均< 0.05）。淋巴结
                析。计量资料符合正态分布时，用均数±标准差                             阳性组中MRI提示肿瘤大小>2 cm、淋巴结受累、阴道
               （x ± s）表示，组间比较采用独立样本t检验；不符合                        受累的发生率均高于淋巴结阴性组（P均< 0.05，表1）。
                正态分布时，用中位数（四分位数）［M（P25，P75）］表                     2.2  计量资料与计数资料的转换
                示，组间比较采用Mann⁃Whitney U秩和检验。为了                         对表1中差异有统计学意义且能评估炎症反应
                使计量资料的结果更加直观且更易于临床解读，计                            和免疫系统状态的计量资料（年龄、SCCA、CA125、
                                                表1 早期宫颈鳞癌患者的临床资料比较
                          Table 1 Comparison of clinical data of patients with early⁃stage cervical squamous cell carcinoma
                                         Lymph node negative        Lymph node positive
                     Indicator                                                                t/z/χ 2        P
                                            group（n=190）               group（n=31）
                Age（years，x ± s）            51.33 ± 8.47               47.61 ± 7.64           2.292 *       0.023
                BMI（kg/m ，x ± s）            24.64 ± 3.29               25.87 ± 4.28          -1.835 *       0.068
                        2
                Menopause［n（%）］                                                               1.902 #       0.168
                  No                        0.0085（44.7）              000.18（58.1）
                  Yes                       0.0105（55.3）              000.13（41.9）
                HPV［n（%）］                                                                     3.830 #       0.147

                  Negative                  0.0010（5.3）                000.03（9.7）
                  Single positive           0.0145（76.3）              000.26（83.9）
                  Multiple positive         0.0035（18.4）               000.02（6.5）
                Gravidity［n（%）］                                                               0.590 #       0.442

                  ≤2 times                  0.0049（25.8）              000.06（19.4）
                  >2 times                  0.0141（74.2）              000.25（80.6）
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