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中华普通外科学文献(电子版)

中华普通外科学文献(电子版) ›› 2024, Vol. 18 ›› Issue (05) : 357 -362. doi: 10.3877/cma.j.issn.1674-0793.2024.05.008

论著

胰腺癌患者首次化疗后中重度骨髓抑制的相关危险因素分析及预测模型构建
罗文斌1, 韩玮1,†()   
  1. 1. 830000　乌鲁木齐，新疆医科大学第一附属医院胰腺外科，消化血管外科中心
  • 收稿日期:2024-01-31 出版日期:2024-10-01
  • 通信作者: 韩玮
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(82360585)

Analysis of risk factors related to moderate to severe myelosuppression in patients with pancreatic cancer after first chemotherapy and construction of prediction model

Wenbin Luo1, Wei Han1,†()   

  1. 1. Department of Pancreatic Surgery, Digestive Vascular Surgery Center, the First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University, Urumqi 830000, China
  • Received:2024-01-31 Published:2024-10-01
  • Corresponding author: Wei Han
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引用本文：

罗文斌, 韩玮. 胰腺癌患者首次化疗后中重度骨髓抑制的相关危险因素分析及预测模型构建[J/OL]. 中华普通外科学文献(电子版), 2024, 18(05): 357-362.

Wenbin Luo, Wei Han. Analysis of risk factors related to moderate to severe myelosuppression in patients with pancreatic cancer after first chemotherapy and construction of prediction model[J/OL]. Chinese Archives of General Surgery(Electronic Edition), 2024, 18(05): 357-362.

目的

探讨胰腺导管腺癌（PDAC）患者首次化疗后中重度骨髓抑制的相关危险因素，并构建预测模型。

方法

采用整群抽样法，选取2018年1月至2022年12月新疆医科大学第一附属医院病理明确诊断PDAC并接受化疗的123例患者临床资料，将未发生或发生轻度骨髓抑制的68例设为对照组，发生中重度骨髓抑制的55例设为观察组。Logistic单因素和多因素回归分析筛选出首次化疗后中重度骨髓抑制的危险因素并构建预测模型。采用Hosmer-Lemeshow检验及受试者工作特征（ROC）曲线判断回归模型的预测效能。

结果

多因素回归分析显示，中性粒细胞计数<3.40×109/L（OR=2.890，95% CI：1.332~6.269，P=0.007）、血红蛋白<118 g/L（OR=2.374，95% CI：1.092~5.163，P=0.029）、控制营养状况评分≥2分（OR=2.635，95% CI：1.206~5.756，P=0.015）是PDAC患者化疗后发生中重度骨髓抑制的独立危险因素。构建的回归预测模型敏感度为74.5%，特异度为64.7%，约登指数为0.393，ROC曲线下面积为0.716（95% CI：0.625~0.807），具有良好的预测价值，Hosmer-Lemeshow检验拟合程度良好（χ2=3.335，P=0.766）。

结论

PDAC患者化疗前中性粒细胞、血红蛋白和控制营养状况评分是首次化疗后中重度骨髓抑制的重要影响因素，化疗前早期诊断并采取干预措施有望改善患者预后。

关键词: 胰腺肿瘤, 化学疗法，辅助, 骨髓抑制, 危险因素, 模型，统计学
Objective

To investigate the risk factors of moderate to severe myelosuppression in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) after the first chemotherapy, and to establish a predictive model.

Methods

A cluster sampling method was used to select the clinical data of 123 patients with PDAC confirmed by pathological diagnosis and chemotherapy in the First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University from January 2018 to December 2022. 68 patients with mild or no myelosuppression were set as the control group, and 55 patients with moderate or severe myelosuppression were set as the observation group. Logistic univariate and multivariate regression analysis screened out the risk factors of moderate and severe myelosuppression after the first chemotherapy and constructed the prediction model. Hosmer-Lemeshow test and receiver operating characteristic (ROC) curve were used to determine the predictive efficiency of the regression model.

Results

By multivariate analysis, absolute neutrophil count <3.40×109/L (OR=2.890, 95% CI: 1.332-6.269, P=0.007), hemoglobin <118 g/L (OR=2.374, 95% CI: 1.092-5.163, P=0.029) and CONUT≥2 (OR=2.635, 95% CI: 1.206-5.756, P=0.015) were independent risk factors for moderate to severe myelosuppression after chemotherapy in PDAC patients. The constructed regression prediction model had sensitivity of 74.5%, specificity of 64.7%, Yoden index of 0.393, and area under ROC curve of 0.716 (95% CI: 0.625-0.807) had good predictive value, and the Hosmer-Lemeshow test had a good fitting degree (χ2=3.335, P=0.766).

Conclusions

The scores of absolute neutrophil count, hemoglobin and nutrient control before chemotherapy in PDAC patients are important factors affecting moderate to severe myelosuppression after the first chemotherapy. Early diagnosis and intervention before chemotherapy are expected to improve the prognosis of patients.

Key words: Pancreatic neoplasms, Chemotherapy, adjuvant, Bone marrow suppression, Risk factors, Models, statistical
表1 两组胰腺癌患者的基础资料比较
项目 对照组 观察组 统计值 P值
例数 68 55    
性别     2.810 0.094
男 40(58.82) 24(43.64)    
女 28(41.15) 31(56.36)    
年龄(岁) a 60.01±9.43 61.02±7.90 -0.631 0.527
肿瘤部位     4.776 0.092
头部 29(42.65) 34(61.82)    
颈部 12(17.65) 8(14.55)    
体尾部 27(39.70) 13(23.63)    
肿瘤直径(cm) a 4.48±1.32 3.86±1.49 2.446 0.016b
分化程度     0.009 0.926
低 29(42.65) 23(41.82)    
中、高 39(57.35) 32(58.18)    
肿瘤分期     2.490 0.477
Ⅰ 15(22.06) 12(21.82)    
Ⅱ 20(29.41) 13(23.64)    
Ⅲ 6(8.82) 2(3.64)    
Ⅳ 27(39.71) 28(50.90)    
体质指数(kg/m2) a 22.25±4.73 21.31±3.34 1.244 0.216
免疫治疗     0.238 0.626
无 59(86.76) 46(83.64)    
有 9(13.24) 9(16.36)    
化疗方案     1.897 0.360
AG 52(76.47) 46(83.64)    
mFOLFIRINOX 12(17.65) 5(9.09)    
替吉奥单药 4(5.88) 4(7.27)    
NRS-2002评分(分)     0.178 0.673
<3 42(61.76) 36(65.45)    
≥3 26(38.24) 19(34.55)    
CONUT评分(分)     6.574 0.010b
<2 30(44.12) 37(67.27)    
≥2 38(55.88) 18(32.73)    
PNI     2.844 0.092
<45 22(32.35) 26(47.27)    
≥45 46(67.65) 29(52.73)    
NLR     0.009 0.926
<2 29(42.65) 23(41.82)    
≥2 39(57.35) 32(58.18)    
PLR     0.976 0.323
<135 31(45.59) 30(54.55)    
≥135 37(54.41) 25(45.45)    
表2 两组胰腺癌患者的血液学指标比较
项目 对照组（68例） 观察组（55例） 统计值 P值
WBC (×109/L) 6.49(5.24,8.28) 5.28(4.51,6.28) 3.57 <0.01b
ANC(×109/L) 3.69(2.85,5.45) 2.94(2.28,4.04) 3.00 <0.01b
ALC(×109/L) 1.73(1.23,2.26) 1.32(1.11,2.03) 1.90 0.06
Hb (g/L)a 123.07±13.88 114.35±12.73 3.60 <0.01b
PLT(×109/L) 245.50(182.5,296.00) 226.00(185.00,276.00) 0.96 0.34
ALB(g/L)a 38.23±4.42 37.77(34.08,41.40) 1.53 0.13
TBil(μmol/L) 13.79(10.63,20.27) 13.86(10.98,18.89) 0.32 0.75
AST(U/L) 28.40(24.05,43.56) 32.30(23.31,40.81) 0.75 0.45
ALT(U/L) 25.50(18.00,43.00) 25.14(17.82,37.12) 0.55 0.58
TC(mg/dl)ac 162.62±37.58 147.33(116.78,180.12) 2.03 0.04b
TG(mmol/L) 1.26(0.92,1.50) 1.30±0.48a 0.21 0.84
CA19-9(U/ml) 397.53(21.45,1 200.00) 51.37(4.95,1 200.00) 2.36 0.02b
CEA(μg/L) 3.74(2.42,6.74) 2.87(1.69,7.48) 1.26 0.21
表3 胰腺癌患者化疗后中重度骨髓抑制的Logistic回归分析
变量 单因素分析 多因素分析
OR 95% CI P值 OR 95% CI P值
性别 1.845 0.899~3.788 0.095      
年龄 0.947 0.464~1.936 0.882      
肿瘤直径(cm) 0.488 0.236~1.006 0.052      
糖尿病史 0.657 0.253~1.702 0.387      
体质指数(kg/m2) 0.620 0.303~1.268 0.190      
免疫治疗 1.283 0.471~3.490 0.626      
WBC( ≥5.81×109/L=0, <5.81×109/L=1) 3.259 1.550~6.850 0.002a      
ANC (≥3.40×109/L=0, <3.40×109/L=1) 2.827 1.355~5.899 0.006a 2.890 1.332~6.269 0.007a
ALC (≥1.63×109/L=0, <1.63×109/L=1) 2.143 1.039~4.420 0.039a      
Hb (≥118 g/L=0, <118 g/L=1) 2.113 1.025~4.354 0.043a 2.374 1.092~5.163 0.029a
PLT(×109/L) 1.432 0.702~2.924 0.324      
ALB(g/L) 1.255 0.616~2.557 0.532      
TBil(μmol/L) 1.037 0.509~2.111 0.920      
AST(U/L) 1.762 0.859~3.615 0.122      
ALT(U/L) 1.037 0.509~2.111 0.920      
TC(mg/dl)c 1.413 0.692~2.884 0.343      
TG(mmol/L) 1.100 0.540~2.240 0.793      
CA19-9(U/ml) 0.536 0.256~1.123 0.098      
CEA(μg/L) 0.698 0.342~1.425 0.324      
NRS-2002评分 0.853 0.407~1.788 0.673      
CONUT评分(<2分=0, ≥2分=1) 2.604 1.243~5.453 0.011a 2.635 1.206~5.756 0.015a
PNI 1.875 0.900~3.904 0.093      
NLR 1.035 0.504~2.125 0.926      
PLR 1.432 0.702~2.924 0.324      
分化程度 1.035 0.504~2.125 0.926      
肿瘤部位b            
头部 1.000   0.096      
颈部 0.569 0.205~0.939 0.279      
体尾部 0.411 0.180~0.939 0.035a      
肿瘤分期            
Ⅰ 1.000   0.493      
Ⅱ 0.813 0.290~2.279 0.693      
Ⅲ 0.417 0.071~2.449 0.333      
Ⅳ 1.296 0.514~3.269 0.582      
化疗方案            
AG 1.000   0.399      
mFOIFIRINOX 0.471 0.154~1.438 0.186      
替吉奥单药 1.130 0.267~4.779 0.868      
图1 Logistic回归模型预测胰腺癌患者首次化疗后中重度骨髓抑制的ROC曲线
[1]
Lux A, Kahlert C, Grützmann R, et al. c-Met and PD-L1 on circulating exosomes as diagnostic and prognostic markers for pancreatic cancer[J]. Int J Mol Sci, 2019, 20(13): 3305.
[2]
国家卫生健康委办公厅. 胰腺癌诊疗指南(2022年版)[J]. 临床肝胆病杂志, 2022, 38(5): 1006-1015.
[3]
Park W, Chawla A, O’Reilly EM. Pancreatic cancer: A review[J]. JAMA, 2021, 326(9): 851-862.
[4]
Eguchi H, Takeda Y, Takahashi H, et al. A prospective, open-label, multicenter phase 2 trial of neoadjuvant therapy using full-dose Gemcitabine and S-1 concurrent with radiation for resectable pancreatic ductal adenocarcinoma[J]. Ann Surg Oncol, 2019, 26(13): 4498-4505.
[5]
Motoi F, Kosuge T, Ueno H, et al. Randomized phase Ⅱ/Ⅲ trial of neoadjuvant chemotherapy with Gemcitabine and S-1 versus upfront surgery for resectable pancreatic cancer (Prep-02/JSAP05)[J]. Jpn J Clin Oncol, 2019, 49(2): 190-194.
[6]
杜成荣, 曹齐生, 葛昕, 等. 术后胃癌患者不同化疗方案的临床治疗效果观察[J]. 海南医学, 2013, 24(8): 1113-1115.
[7]
徐瑞华, 石远凯, 冯继锋, 等. 中国肿瘤化疗相关性血小板减少症专家诊疗共识(2019版)[J/OL].中国医学前沿杂志(电子版), 2020, 12(1): 51-58.
[8]
中国抗癌协会肿瘤临床化疗专业委员会, 中国抗癌协会肿瘤支持治疗专业委员会, 冯继锋,等. 肿瘤化疗导致的中性粒细胞减少诊治中国专家共识(2023版)[J]. 中华肿瘤杂志, 2023, 45(7): 575-583.
[9]
Weycker D, Hatfield M, Grossman A, et al. Risk and consequences of chemotherapy-induced thrombocytopenia in US clinical practice[J]. BMC Cancer, 2019, 19(1): 151.
[10]
高小月, 周彩存, 顾芬, 等. 初次确诊非小细胞肺癌患者首次化疗后骨髓抑制危险因素的前瞻性研究[J]. 同济大学学报(医学版), 2018, 39(6): 102-107.
[11]
黄家良, 夏坤健, 郭伟, 等. 三阴性乳腺癌化疗致重度骨髓抑制的危险因素分析及其预测模型的构建[J]. 中山大学学报(医学科学版), 2023, 44(5): 886-892.
[12]
展静静. 卵巢癌紫杉醇联合铂化疗后骨髓抑制预测模型的建立[D]. 昆明: 昆明医科大学, 2019.
[13]
徐敏, 王彦舟, 张华. 全身炎性反应指数联合控制营养状况评分对结肠癌患者预后的预测价值[J]. 陕西医学杂志, 2023, 52(11): 1558-1562, 1566.
[14]
马作红, 宫学宇, 尚海, 等. 基于控制营养状况评分生存预测模型构建及其预测晚期胰腺癌患者预后价值[J]. 临床军医杂志, 2020, 48(7): 787-790.
[15]
Uemura S, Iwashita T, Ichikawa H, et al. Impact of controlling nutritional status (CONUT) in patients with unresectable advanced pancreatic cancer receiving multi-agent chemotherapy: A single center, retrospective cohort study[J]. Pancreatology, 2022, 22(2): 304-310.
[16]
高艳, 江启安, 李敬国, 等. 实体瘤化疗引起Ⅳ度骨髓抑制的临床分析[J]. 现代肿瘤医学, 2019, 27(1): 111-116.
[17]
于嵩浩. 卵巢癌术后化疗导致骨髓抑制的影响因素分析[D]. 沈阳: 中国医科大学, 2022.
[18]
刘德承. 抗肿瘤药物致骨髓抑制情况分析[J]. 临床合理用药, 2023, 16(16): 158-161.
[19]
张娜, 王锦毓, 应杰儿. 吉西他滨/白蛋白结合型紫杉醇与FOLFIRINOX用于晚期胰腺癌姑息性一线治疗：倾向评分分析解读[J]. 肿瘤学杂志, 2022, 28(2): 155-161.
[20]
郭群豪. NAB-P+GEM方案和FOLFIRINOX方案治疗进展期胰腺癌疗效的Meta分析[D]. 杭州: 杭州师范大学, 2021.
[1] 明昊, 肖迎聪, 巨艳, 宋宏萍. 乳腺癌风险预测模型的研究现状[J/OL]. 中华乳腺病杂志(电子版), 2024, 18(05): 287-291.
[2] 庄燕, 戴林峰, 张海东, 陈秋华, 聂清芳. 脓毒症患者早期生存影响因素及Cox 风险预测模型构建[J/OL]. 中华危重症医学杂志(电子版), 2024, 17(05): 372-378.
[3] 黄鸿初, 黄美容, 温丽红. 血液系统恶性肿瘤患者化疗后粒细胞缺乏感染的危险因素和风险预测模型[J/OL]. 中华实验和临床感染病杂志(电子版), 2024, 18(05): 285-292.
[4] 马中正, 杨云川, 马翔, 周迟, 丁丁, 霍俊一, 徐楠, 崔培元, 周磊. 胰腺癌双硫死亡相关的lncRNA预后模型的构建及免疫反应研究[J/OL]. 中华普通外科学文献(电子版), 2024, 18(05): 368-376.
[5] 贺斌, 马晋峰. 胃癌脾门淋巴结转移危险因素[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2024, 18(06): 694-699.
[6] 付成旺, 杨大刚, 王榕, 李福堂. 营养与炎症指标在可切除胰腺癌中的研究进展[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2024, 18(06): 704-708.
[7] 林凯, 潘勇, 赵高平, 杨春. 造口还纳术后切口疝的危险因素分析与预防策略[J/OL]. 中华疝和腹壁外科杂志(电子版), 2024, 18(06): 634-638.
[8] 杨闯, 马雪. 腹壁疝术后感染的危险因素分析[J/OL]. 中华疝和腹壁外科杂志(电子版), 2024, 18(06): 693-696.
[9] 周艳, 李盈, 周小兵, 程发辉, 何恒正. 不同类型补片联合Nissen 胃底折叠术修补食管裂孔疝的疗效及复发潜在危险因素[J/OL]. 中华疝和腹壁外科杂志(电子版), 2024, 18(05): 528-533.
[10] 魏孔源, 仵正, 王铮, 黎韡. 机器人胰腺中段切除后远端胰腺消化道不同重建方式初探[J/OL]. 中华腔镜外科杂志(电子版), 2024, 17(05): 295-300.
[11] 张伟伟, 陈启, 翁和语, 黄亮. 随机森林模型预测T1 期结直肠癌淋巴结转移的初步研究[J/OL]. 中华结直肠疾病电子杂志, 2024, 13(05): 389-393.
[12] 颜世锐, 熊辉. 感染性心内膜炎合并急性肾损伤患者的危险因素探索及死亡风险预测[J/OL]. 中华临床医师杂志(电子版), 2024, 18(07): 618-624.
[13] 李文哲, 王毅, 崔建, 郑启航, 王靖彦, 于湘友. 新疆维吾尔自治区重症患者急性肾功能异常的危险因素分析[J/OL]. 中华卫生应急电子杂志, 2024, 10(05): 269-276.
[14] 刘志超, 胡风云, 温春丽. 山西省脑卒中危险因素与地域的相关性分析[J/OL]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2024, 18(05): 424-433.
[15] 曹亚丽, 高雨萌, 张英谦, 李博, 杜军保, 金红芳. 儿童坐位不耐受的临床进展[J/OL]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2024, 18(05): 510-515.
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