Ⅲ—Ⅳ期肺癌免疫检查点抑制剂治疗30天内非计划再入院风险预测模型
邓波1
彭曹霞1
熊启连2
辇伟奇1
刘影1
1.重庆市中医院 肿瘤科(重庆 400021)2.重庆市中医院 重症医学科(重庆 400021)
摘要：目的 探讨Ⅲ—Ⅳ期肺癌免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitors,ICIs)治疗后30 d内非计划再入院(unplanned patient readmission,UPR)的危险因素,构建并验证相应的风险预测模型.方法 收集2023年1月至2024年5月在重庆市中医院接受ICIs治疗的Ⅲ—Ⅳ期肺癌患者的资料.应用Boruta算法初筛风险因素,采用logistic回归识别独立危险因素,构建列线图预测模型.通过受试者工作特征曲线(ROC)评估模型区分能力,以校准曲线验证模型一致性,利用决策曲线分析(DCA)评估其临床实用性.采用限制性立方样条回归(RCS)联合SHAP可解释分析明确危险因素与非计划再入院之间的剂量反应关系及阈值点.结果 最终纳入284例患者,UPR发生率为30.63%.logistic回归分析显示住院天数、NRS 2002评分、介入治疗及KPS评分是非计划再入院的独立风险因素(P<0.05).模型训练集的ROC曲线AUC=0.88,95%CI:0.84～0.93,灵敏度84%,特异度80%,验证集的ROC曲线AUC=0.87,95%CI:0.79～0.95,灵敏度82%,特异度70%,模型的校准曲线接近于对角线,显示良好的准确性;DCA分析显示模型阈值在10%～90%之间具有净获益,SHAP分析显示住院天数是UPR的关键因素,SHAP-RCS分析发现住院天数>6.43 d、NRS 2002>2.05、KPS<79.01且有介入手术史的患者再入院风险更高.结论 基于4个风险因素构建的预测模型能有效预测Ⅲ—Ⅳ期肺癌ICIs患者30 d内非计划再入院的风险,具有良好的临床适用性,对于高风险患者应予以重点关注及提前干预.
关键词：肺癌免疫检查点抑制剂治疗非计划再入院Boruta算法预测模型
分类号：R473(护理学)R73(肿瘤学)
资助基金：国家自然科学基金(82204911)重庆市科卫联合课题(2022QNXM070)重庆市中医肿瘤防治公共卫生重点专科项目(2022.11.2)
论文发表日期：2026-01-10
在线出版日期：2026-01-19（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 1-11 )
英文信息