肺癌脊柱转移瘤患者术后生存分析及预测评分的验证

目的:分析肺癌脊柱转移瘤开放手术患者术后的生存预后，并评估现有生存期预测模型的准确度。方法:回顾性收集2019年1月至2021年11月于广东省人民医院骨肿瘤科收治的76例肺癌脊柱转移行开放手术的患者资料，男49例、女27例，年龄（59.3±10.3）岁（范围26~80岁）。对骨转移数目、病理类型、内脏转移情况、表皮生长因子受体（epidermal growth factor receptor，EGFR）编码基因突变是否为敏感的靶向突变位点、血清碱性磷酸酶（alkaline phosphatase，ALP）水平、血红蛋白水平、Frankel分级等与术后生存期的关系进行Cox逻辑回归分析，绘制Kaplan-Meier曲线，确定潜在的预后因素。通过绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC），验证Tomita评分、Tokuhashi修订评分（2005年）、Katagiri New评分、新英格兰脊柱转移评分系统（New England spinal metastasis score，NESMS）、骨骼肿瘤学研究组（Skeletal Oncology Research Group，SORG）机器学习算法在预测术后生存期的准确度。结果:患者术后随访时间18.0（2.3，36.0）个月，术后中位生存期12.6个月[95% CI（10.8，14.4）]，6个月生存率71.6%，12个月生存率为52.0%。Cox回归分析示ALP[ HR=0.23，95% CI（0.11，0.48）， P<0.001]、血红蛋白[ HR=4.48，95% CI（2.07，9.70）， P<0.001]、EGFR突变情况[ HR=2.22，95% CI（1.04，4.76）， P=0.040]是影响患者生存期的危险因素。Tomita评分、Tokuhashi修订评分（2005年）、Katagiri New评分、NESMS对术后1年死亡率预测准确度分别为58.7%、65.7%、70.5%、65.0%，对6个月死亡率预测准确度分别为63.7%、62.2%、61.2%、56.8%。SORG机器学习算法术后1年和90 d死亡率预测准确度分别为81.1%和67.5%。 结论:无EGFR突变、ALP>164 U/L和血红蛋白≤125 g/L是脊柱肺癌脊柱转移患者术后生存期的危险因素；SORG机器学习算法对肺癌脊柱转移患者术后生存率的预测具有良好的准确度。