晚期非小细胞肺癌病人免疫检查点抑制剂相关性肺炎风险列线图的构建与验证OA

目的:分析晚期非小细胞肺癌病人免疫检查点抑制剂相关性肺炎(CIP)的风险因素,构建列线图模型,并对模型的准确度进行验证.方法:选取2020年1月—2023年7月江西省肿瘤医院收治的162例晚期非小细胞肺癌病人作为研究对象,根据1年后随访是否发生CIP将其分为发生组(52例)与非发生组(110例).采用单因素分析免疫治疗1年后发生CIP的影响因素,通过Logistic回归法分析免疫治疗1年后发生CIP的独立影响因素,并建立风险预测列线图模型.采用ROC曲线下面积(AUC)和校准曲线评估预测模型的区分度和校准度,依据模型构建护理策略.结果:单因素分析结果显示,年龄、病程、吸烟史、胸部放疗史、肺部基础疾病史、肺炎家族史、汉密尔顿焦虑量表(HAMA)评分对晚期非小细胞肺癌病人CIP发生有影响(P＜0.05);Logistic回归分析结果显示,病程[OR=1.657,95％CI(1.193,2.301)]、吸烟史[OR=3.319,95％CI(1.333,8.260)]、胸部放疗史[OR=2.746,95％CI(1.089,6.923)]、HAMA评分[OR=1.123,95％CI(1.042,1.210)]是晚期非小细胞肺癌病人发生CIP的主要影响因素(P＜0.05).预测模型AUC为0.824[95％CI(0.753,0.895)],说明模型区分度良好;敏感度为0.731,特异度为0.791,对晚期非小细胞肺癌病人发生CIP有较好的预测价值.列线图的校准曲线的理论值和实际值有较好的一致性(P＞0.05).结论:病程、吸烟史、胸部放疗史、HAMA评分均是晚期非小细胞肺癌病人发生免疫治疗相关性肺炎的影响因素,基于上述危险因素所建立的列线图模型能够较为准确地预测晚期非小细胞肺癌病人发生免疫检查点抑制剂相关性肺炎的风险,便于医护人员尽早发现晚期非小细胞肺癌病人CIP的发生并采取针对性的治疗措施,有效减少晚期非小细胞肺癌病人CIP的发生.