Page 120 - 南京医科大学自然版
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第46卷第7期
               ·1066 ·                           南 京    医 科 大 学 学         报                        2026年7月


              1.3  统计学方法                                        红蛋白含量、中性粒细胞和淋巴细胞比值、血小
                  采用 SPSS 27.0 软件进行统计分析。连续变量                    板和淋巴细胞比值）差异均无统计学意义（P >
              符合正态分布者以均数±标准差（x ± s）表示，组间比                       0.05，表 1）。
              较采用独立样本t检验；非正态分布者以中位数（四                           2.2 Logistic单因素及多因素回归分析结果
              分位数）［M（P25，P75）］表示，组间比较采用 Mann⁃                        在训练集中，单因素 Logistic 回归分析显示，吸
              Whitney U检验。分类变量以例数（百分比）［n（%）］                    烟史、胸腔积液、声音嘶哑、化疗方案、化疗后白蛋
              表示，组间比较采用χ 检验或 Fisher 精确检验。对                      白水平与SCLC患者化疗期间肺部感染的发生相关
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              可能的危险因素进行单因素 Logistic 回归分析，将                     （P < 0.05）。将单因素分析中P < 0.1的变量纳入多
              P < 0.1 的因素纳入多因素 Logistic 回归分析，筛选                 因素回归分析，结果显示吸烟史、胸腔积液、声音嘶
              独立危险因素，以最终模型中最小β系数作为1分基                           哑、单药化疗方案、低白蛋白水平是肺部感染的独
              准，其余变量分值按“各变量β系数/最小β系数”计                          立危险因素（P < 0.05，表2）。
              算后四舍五入取整，根据最终模型中的变量和分值                            2.3  风险评分模型的构建
              构建评分模型       ［14］ 。采用 R 语言（4.3.1）计算一致性                 在筛选出的 5 个独立危险因素中，白蛋白水平
              指数（C⁃index），绘制校准曲线和受试者工作特征                        为连续变量，其余都是二分类变量。为提高评分模
             （receiver operating characteristic，ROC）曲线，计算曲      型的临床可操作性，采用ROC曲线分析确定白蛋白
              线下面积（area under the curve，AUC），同时进行决              预测肺部感染的最佳截断值为35g/L，并据此将白蛋
              策曲线分析。采用 Bootstrap 法进行内部验证。采                      白水平转变成二分类变量。在此基础上，将上述5个
              用 DeLong 检验比较不同模型 AUC 差异。P < 0.05                 独立危险因素再次纳入多因素Logistic回归分析，获
              为差异有统计学意义。                                        得回归系数（β值）分别为：吸烟史 1.276、胸腔积液
                                                                2.070、声音嘶哑 1.956、单药化疗 0.886、低白蛋白血
              2  结 果
                                                                症1.902。本研究中单药化疗的β系数最小，因此将
              2.1  一般资料                                         其设为1分，其余变量按该基准进行换算：吸烟史为
                  训练集中初筛SCLC 患者262例，其中5例资料                      1分，胸腔积液为2分，声音嘶哑为2分，化疗后白蛋
              缺失和 6 例失访被排除。验证集中初筛 SCLC 患者                       白<35 g/L 为 2 分，总分 0~8 分（图 1），该模型命名为
              117例，其中2例资料缺失和3例失访被排除。本研                          SCLC⁃PIR评分模型。
              究共纳入 363 例患者，其中训练集 251 例，验证集                      2.4  模型的预测效能及外部验证
              112 例。训练集中肺部感染发生率为 21.12%，验证                           结果显示，SCLC⁃PIR 评分模型具有良好的区
              集中为29.46%。                                        分度，训练集中 ROC 曲线分析显示 AUC 为 0.870
                  根据随访结果，训练集分为肺部感染组（53例）                       （95% CI：0.818~0.922，图2）。采用 Bootstrap 重抽样
              和非肺部感染组（198 例），患者年龄（65.96±8.41）                   法（1 000 次）进 行 内 部 验 证 ，校 正 后 C ⁃ index 为
              岁，男 215 例（85.66%），有吸烟史 142 例（56.57%），             0.869，提示模型具有较好的稳定性。校准曲线显示
              广泛期患者 202 例（80.48%），接受联合化疗患者                      模型预测概率与实际观察概率具有良好一致性（图
              164 例（65.34%）。两组比较结果显示，性别、吸烟                      3）。以5分为最佳截断值，SCLC⁃PIR评分模型≥5分
              史、胸腔积液、声音嘶哑、化疗方案及化疗后白蛋白                           预测肺部感染发生的灵敏度为 71.7%，特异度为
              水平方面差异均具有统计学意义（P < 0.05）。与非                       89.4%。不同评分对应的风险分布见表 3，随评分
              肺部感染组相比，肺部感染组男性比例更高，吸烟                            升高，肺部感染风险逐渐增加，且预测风险与实际
              史比例更大，胸腔积液和声音嘶哑发生率更高，单                            风险较为接近。
              药化疗方案更多，化疗周期更短，且化疗后白蛋白                                 在验证集中应用的结果显示，该模型预测效能
              含量更低。其余指标如年龄、BMI、饮酒史、合并症                          稳定，AUC 为 0.896（95%CI：0.832~0.961，图 4）。校
             （高血压、糖尿病、冠心病、慢性阻塞性肺疾病）、                            准曲线显示模型预测概率与实际观察概率具有良
              化疗后骨髓抑制、抗菌药物使用、肿瘤分期、化疗                            好一致性（图5）。决策曲线分析结果显示阈值概率
              周期、放疗情况、护理评分（生活自理能力评分、                            在 10%~26%范围内，该模型具有较高的净获益值。
              跌倒评分、深静脉血栓风险评分、压力性损伤评                             上述结果表明，该模型具有良好的预测效能及临床
              分）及实验室指标（化疗后白细胞计数、化疗后血                            应用价值。
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