·论著· DOI:10. 16689 / j. cnki. cn11-9349 / r. 2022. 03. 018 建立妇科肿瘤患者术前营养状况的列线图评估模型翟业樱,张 静,陆 筠,刘 艳(江南大学附属医院妇科,江苏 无锡 214062) 摘要: 目的 建立妇科肿瘤患者术前营养状况的列线图评估模型。 方法 选取 2016 年 1 月至 2019 年 12 月在江南大学附属医院首次进行妇科肿瘤择期手术患者共 110 例为研究对象,术前 3 d 采用患者生成的主观整体评估量表( PG-SGA) 将患者分为营养良好组 44 例(0 ~ 3 分)和营养不良组 66 例(4 ~ 35 分) 。 比较两组患者临床资料和血生化指标。 采用多因素 Logistic 回归分析筛选妇科肿瘤患者营养不良的独立预测因素,在此基础上建立列线图模型。 结果 单因素比较发现,营养不良组患者年龄增大,进展期肿瘤增多,脂肪百分比、中上臂周长(MUAC) 、握力、血红蛋白和白蛋白水平下降;近 1 个月体重丢失量和百分比、C 反应蛋白(CRP)水平升高,差异有统计学意义(P<0. 05) 。 多因素 Logistic 回归分析显示,进展期肿瘤(OR = 3. 001,95% CI = 2. 124 ~ 4. 125) 、近 1 个月体重丢失( OR = 5. 201,95% CI = 4. 526 ~ 6. 329) 和 CRP 增加( OR = 2. 012,95%CI = 1. 320 ~ 3. 020) 、血红蛋白下降(OR=0. 562,95%CI=0. 232~0. 859)和握力下降(OR= 0. 324,95%CI = 0. 102~0. 667) 是妇科肿瘤患者营养不良的独立预测因子(P<0. 05)。 建立列线图预测模型后采用受试者操作特征曲线(ROC 曲线)计算曲线下面积(AUC)为 0. 889。 结论 妇科肿瘤患者择期手术前普遍存在营养不良,进展期肿瘤、近 1 个月体重丢失和 CRP 增加、血红蛋白和握力下降都是营养不良的独立预测因子;建立可视化效果强、操作简便的定量列线图模型预测营养不良有较高的效能。关键词: 妇科肿瘤;营养状况;列线图模型 Establishment of a nomogram model for pre-operative nutritional status of gynecological tumor patients Zhai Yeying Zhang Jing Lu Yun Liu Yan Department of Gynecology Affiliated Hospital of Jiangnan University Wuxi 214062 Jiangsu China Abstract Objective To establish a nomogram model for pre-operative nutritional status of patients with gynecological tumors. Method A total of 110 patients underwent elective surgery for gynecological tumors from January 2016 to December 2019 were selected as the research objects three days before operation the patients were divided into well-nourished group 0 ~ 3 points n = 44 and malnutrition group 4 ~ 35 points n = 66 according to the patient generated subjective global assessment scale PG-SGA . The clinical datas and blood biochemical indexes were compared between the two groups then multivariate Logistic regression analysis was used to screen the risk factors of malnutrition. Result Univariate comparison found that the patients in malnutrition group were older more of advanced tumors less of fat percentage middle and upper arm circumference MUAC handgrip strength hemoglobin and albumin levels while higher of weight loss and percentage in recent one month C-reactive protein CRP levels the difference was statistically significant P < 0. 05 . Multivariate Logistic regression analysis showed that advanced tumors OR= 3. 001 95%CI = 2. 124-4. 125 higher of weight loss in recent 1 month OR= 5. 201 95%CI = 4. 526-6. 329 and CRP OR = 2. 012 95%CI = 1. 320-3. 020 less of hemoglobin OR= 0. 562 95%CI = 0. 232-0. 859 and handgrip strength OR = 0. 324 95%CI = 0. 102-0. 667 were the independent predictors to malnutrition in patients with gynecological tumors P < 0. 05 . The nomogram predictive model was established and the area under the curve AUC of nomogram model for predicting malnutrition by receiver operating curve ROC curve was 0. 889. Conclusion Malnutrition is common in patients with gynecological tumors before elective surgery advanced tumors increase of weight loss in recent one month and CRP decrease of hemoglobin and handgrip strength are the independent predictors of malnutrition establishment of a quantitative nomogram model with strong visual effect and simple operation has a high efficiency. Key words Gynecological tumors Nutritional status Nomogram model 基金项目:江苏省卫生计生委 2018 年度医学科研课题(H201818) 通信作者:翟业樱,电子邮箱:hzh1900ys@ 163. com 恶性肿瘤患者的营养状况与肿瘤进展、临床效果以及生存预后密切相关[1-2] 。 流行病学调查显示,妇科肿瘤择期手术患者的营养不良发生率较高,20% ~ 80% [3] 。 肿瘤本身代谢消耗导致蛋白质分解加快、脂质氧化增加,味觉障碍和食欲减退导致饮食营养素摄入不足,此外,炎症和代谢应激反应紊乱等均会导致营养不良[4-5] 。 因此,营养不良的肿瘤患者术后营养状况逐渐恶化的风险进一步肿瘤代谢与营养电子杂志 2022 年 6 月 9 日第 9 卷第 3 期 Electron J Metab Nutr Cancer, Jun. 9, 2022, Vol. 9, No. 3 ·385· 增加。 外科肿瘤患者营养不良会导致术后并发症增加、住院时间延长、术后再住院率增加、生活质量下降,甚至术后死亡率更高[6-7] 。 择期手术前的营养状况评估对于减少术后并发症和术后再入院,改善患者生活质量以及提高患者存活率至关重要。患者主观整体评估(patient-generated subjective global assessment scale,PG-SGA)是一种经过验证的营养评估工具,专门为肿瘤患者设计,尤其是妇科肿瘤患者,在临床中应用较广泛[8] 。 但同一评估者不同时段结果以及不同评估者间的评估结果有较大的 偏 倚[9] 。 此 外, 多 种 临 床 指 标 如 体 质 指 数 (body mass index,BMI)、血红蛋白、白蛋白等也经常用于评估营养状况,但是特异度较差[10] 。 基于此, 本研究通过建立妇科肿瘤患者术前营养状况的列线图评估模型,为临床早期准确、客观评估营养状况提供一款简便易行的量化工具。 1 对象与方法 1. 1 研究对象 选择 2016 年 1 月至 2019 年 12 月入江南大学附属医院首次进行妇科肿瘤择期手术患者共 110 例为研究对象,术前 3 d 采用 PG-SGA 将患者分为营养良好组 44 例(0 ~ 3 分)和营养不良组 66 例(4~35 分)。 本次研究取得江南大学附属医院伦理委员会批准(2016-C006)。 纳入标准:①年龄大于 18 岁;②符合恶性肿瘤诊断标准;③有手术切除指征;④临床资料完整。 排除标准:①术前进行了放化疗;②存在重症感染和胃肠道疾病;③严重肝肾功能障碍。 1. 2 研究方法 比较两组患者年龄、肿瘤类型、TNM 分期、近 1 个月体重丢失和百分比、BMI、肌肉质量、脂肪质量和百分比、去脂体重、中上臂周长(middle and upper arm circumference ,MUAC)、握力,血生化指标包括血红蛋白、白蛋白、C 反应蛋白(C-reactive protein ,CRP)。 通过预定校准的 SC300 型全身成分分析仪( TANITA) 测量肌肉质量、脂肪质量和去脂体重,使用可弯曲、不可拉伸的 SECA 卷尺测量 MUAC,使用校准的手动测力计( JAMAR ?? ) 测量握力,记录非优势手测试的 3 个连续试验结果,并取平均值。 采用日立 3700 型全自动生化分析仪及配套试剂检测血生化指标。入院对患者进行 PG-SGA 评估,0 ~ 1 分为营养良好,无需营养干预,2 ~ 3 分为可疑或轻度营养不良,仅需要健康教育,4 ~ 8 分为中度营养不良,需要饮食干预, ≥9 分为重度营养不良, 需要营养干预[11] 。 其中营养良好组为 0 ~ 3 分,中重度营养不良组为 4~35 分。 每例患者均由 2 名专业培训的临床医师分别对其进行 PG - SGA 评分, 结果取平均值。 1. 3 统计学方法 采用 SPSS 20. 0 统计软件对符合正态分布的计量资料以( x??±s) 表示,两组间比较采用独立样本 t 检验,计数资料以率或百分比表示,组间比较用 χ 2 检验;将上述比较差异有统计学意义的指标作为自变量,营养不良(否 = 0,是 = 1) 作为应变量,纳入多因素 Logistic 回归模型筛选营养不良的危险因素,采用逐步后退法。 自变量赋值:年龄、脂肪百分比、MUAC、握力、血红蛋白、白蛋白、近 1 个月体重丢失量和百分比、 CRP 均作为连续性变量, TNM 分期(早期 = 0,进展期 = 1)。 采用 R 软件和 rms 程序包建立列线图模型;受试者操作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,ROC 曲线)计算曲线下面积(area under the curve,AUC)。 P<0. 05 为差异有统计学意义。 2 结果 2. 1 两组患者临床资料和血生化的单因素比较 营养不良组患者年龄、进展期肿瘤、近 1 个月体重丢失和百分比、CRP 水平大于营养正常组,而脂肪百分比、MUAC、握力、血红蛋白和白蛋白水平小于营养正常组,差异有统计学意义(P<0. 05),见表 1。表 1 两组患者临床资料和血生化的单因素比较项目营养良好组 (n = 44) 营养不良组 (n = 66) t / χ 2 值 P 值年龄(x??±s,岁) 61. 3±5. 8 66. 5±6. 1 5. 326 0. 010 a 肿瘤类型[例(%)] 1. 566 0. 457 b 宫颈癌 18(40. 9) 31(47. 0) 卵巢癌 12(27. 3) 21(31. 8) 子宫内膜癌 14(31. 8) 14(21. 2) TNM 分期[例(%)] 5. 398 0. 020 b 早期 38(86. 4) 44(66. 7) ·386· 肿瘤代谢与营养电子杂志 2022 年 6 月 9 日第 9 卷第 3 期 Electron J Metab Nutr Cancer, Jun. 9, 2022, Vol. 9, No. 3 续表项目营养良好组 (n = 44) 营养不良组 (n = 66) t / χ 2 值 P 值进展期 6(13. 6) 22(33. 3) 近 1 个月体重丢失量(x??±s,kg) 1. 0±0. 2 5. 2±1. 3 8. 032 <0. 001 a 体重丢失百分比(x??±s,%) 1. 3±0. 3 7. 4±1. 9 10. 102 <0. 001 a BMI(x??±s,kg / m 2 ) 24. 8±1. 3 24. 3±1. 1 0. 741 0. 423 a 肌肉质量(x??±s,kg) 35. 2±4. 6 34. 6±4. 3 0. 659 0. 374 a 脂肪质量(x??±s,kg) 27. 8±4. 0 26. 0±3. 7 0. 963 0. 128 a 脂肪百分比(x??±s,%) 42. 2±5. 9 37. 7±5. 3 11. 236 <0. 001 a 去脂体重(x??±s,kg) 41. 0±4. 7 39. 6±4. 4 0. 885 0. 269 a MUAC(x??±s,cm) 29. 6±3. 5 27. 2±3. 0 5. 023 0. 009 a 握力(x??±s,kg) 16. 9±4. 7 14. 8±4. 2 4. 658 0. 014 a 血红蛋白(x??±s,g / L) 112. 3±5. 6 98. 5±4. 7 9. 623 <0. 001 a 白蛋白(x??±s,g / L) 42. 3±4. 5 33. 6±3. 8 7. 659 <0. 001 a CRP(x??±s,mg / L) 10. 4±3. 2 15. 6±3. 4 5. 564 0. 003 a 注:BMI,body mass index,体质指数;MUAC,middle and upper arm circumference,中上臂周长;CRP,C-reactive protein,C 反应蛋白; a t 检验; b χ 2 检验。表 2 妇科肿瘤患者营养不良的危险因素 Logistic 回归分析因素 B 值 Wald 值 P 值 OR 值 95%CI 进展期肿瘤 1. 562 21. 203 <0. 001 3. 001 2. 124~ 4. 125 近 1 个月体重丢失量 2. 201 95. 623 <0. 001 5. 201 4. 526~ 6. 329 CRP 1. 052 11. 203 <0. 001 2. 012 1. 320~ 3. 020 血红蛋白 -0. 426 6. 624 0. 001 0. 562 0. 232~ 0. 859 握力 -0. 285 5. 526 0. 003 0. 324 0. 102~ 0. 667 年龄 -0. 023 0. 563 0. 469 0. 125 -0. 121~ 0. 235 脂肪百分比 0. 201 0. 552 0. 501 0. 196 -0. 232~ 0. 356 MUAC 0. 096 0. 124 0. 758 0. 385 -0. 526~ 0. 653 白蛋白 -0. 104 0. 213 0. 664 0. 102 -0. 854~ 0. 233 注:CRP,C-reactive protein,C 反应蛋白;MUAC,middle and upper arm circumference,中上臂周长。图 1 妇科肿瘤患者营养不良的列线图模型注:CRP,C-reactive protein,C 反应蛋白。 2. 2 妇科肿瘤患者营养不良的危险因素 Logistic 回归分析 分析显示,进展期肿瘤、近 1 个月体重丢失和 CRP 增加、血红蛋白和握力下降是妇科肿瘤患者营养不良的独立预测因子(P<0. 05),见表 2。肿瘤代谢与营养电子杂志 2022 年 6 月 9 日第 9 卷第 3 期 Electron J Metab Nutr Cancer, Jun. 9, 2022, Vol. 9, No. 3 ·387· 2. 3 妇科肿瘤患者营养不良的列线图模型 根据上述 Logistic 回归分析结果由 R 软件及 rms 程序包建立可视化的列线图模型,见图 1。 假如 1 例患者罹患进展期妇科肿瘤,对应分数为 55 分;近 1 个月体重丢失量为 3. 5 kg,对应分数为 55 分;血清 CRP 为 14 mg / L,对应分数为 20 分;血红蛋白为 95 g / L,对应分数为 35 分;握力为 15 kg,对应分数为 28 分;各项相加得到总分为 193 分,对应风险大于 0. 999,提示营养不良的风险极高。 2. 4 列线图模型评估营养不良的 ROC 曲线 ROC 曲线计算列线图模型评估妇科肿瘤患者营养不良的 AUC 分别为 0. 889(95%CI = 0. 810 ~ 0. 935),见图 2。图 2 列线图模型评估营养不良的 ROC 曲线 3 讨论本研究显示,妇科恶性肿瘤择期手术前营养不良的发生率为 60. 0%(66 / 110),提示营养不良普遍存在,准确筛查此类患者对改善临床疗效和生存预后具有十分积极的意义。 本研究利用 PG-SGA 作为诊断营养不良的工具,优点是操作简单、可重复性好、费用低廉。 营养不良的发生可能由肿瘤的全身效应引起[12-13] ,包括味觉障碍、厌食、肿瘤相关症状(如腹水、早期饱腹感、焦虑、饮食量下降)。 单因素比较发现,营养不良组患者年龄增大、进展期肿瘤增多、脂肪百分比、MUAC、握力、血红蛋白和白蛋白水平下降,近 1 个月体重丢失和百分比、CRP 水平升高(P<0. 05)。 血红蛋白和白蛋白是临床上评估机体营养状况的重要生化指标,贫血和低蛋白血症往往是营养障碍的重要表现[14-16] 。 CRP 是反映机体炎症状况的主要指标,微炎症状况是恶性肿瘤导致营养不良的重要机制[17-19] 。 BMI 和体重改变也是直观反映机体营养状况的指标,尤其是近 1 个月体重丢失与机体营养状况有较好的相关性[20,22] 。体重丢失原因包括能量消耗增加、分解代谢、脂肪和能量摄入减少。 握力也能侧面反映机体的营养状况,用于评估肌肉功能和力量。 由于能量和蛋白质的负平衡,造成蛋白质分解代谢增加,从而出现肌量减少和肌力下降[23-25] 。本研究进一步采用多因素 Logistic 回归分析显示,进展期肿瘤、近 1 个月体重丢失和 CRP 增加、血红蛋白和握力下降是妇科肿瘤患者营养不良的独立预测因子(P<0. 05)。 进展期肿瘤具有更大的侵袭性,对机体的物质消耗更大,物质吸收能力也随之降低[26] 。 急性期炎症标志物 CRP 被认为是营养不良的预测因子之一。 CRP 反映了高分解代谢状态,释放蛋白水解诱导因子,导致恶液质状态[27-28] 。升高的 CRP 增加骨骼肌蛋白质降解,减少蛋白质合成,进一步耗尽营养状态[29-30] 。 CRP 浓度较高的肿瘤患者营养状况更差。 本研究建立了一款可视化强、操作简单的定量列线图预测模型,经 ROC 计算模型预测妇科肿瘤患者营养不良的效能较高,提示列线图模型对指导临床医护人员早期准确评估营养不良有重要的应用价值。本研究也有一定局限性:①本研究结果基于单中心样本数据,可能存在样本量小、观察时间短、病例选择偏倚的不足,下一步通过多中心、更大样本的临床前瞻性横断面研究进行验证;②用于评估营养状况的指标可能还有很多,如红细胞计数、红细胞压积等[31-32] ,如何筛选出更高效的预测指标是临床研究的重要课题。综上所述,妇科肿瘤患者择期手术前普遍存在营养不良,进展期肿瘤、近 1 个月体重丢失和 CRP 增加、血红蛋白和握力下降是营养不良的独立预测因子;建立可视化效果强、操作简便的定量列线图模型预测营养不良有较高的效能,有较好的临床应用潜力。参考文献 1 刘承宇 朱明炜. 老年外科患者衰弱与营养不良和临床结局相关性研究进展 J/ CD . 肿瘤代谢与营养电子杂志 2021 8 5 455-458. 2 GYAN E RANYARD B DURAND J P et al. 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