基于多参数的NSCLC放射性肺炎预测模型的构建及验证

目的 基于临床多种参数数据，对接受放射治疗的非小细胞肺癌(non small cell lung canPUN30119溶解度cer,NSCLC)患者发生放射性肺炎(radiation pneumonia,RP)的相关因素进行分析，构建预测模型识别高危人群。方法 回顾性分析2018年1月-2021年12月收治并接受放射治疗的NSCLC患者，并进行7∶3随机分为建模组及验证组。在建模组中，利用单因素及多因素Logistic分析发生RP的影响因素并建立预测模型，由验证组患者对预测模型进行效能验证。使用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)、校准曲线(calibration curve, Cal)和决策曲线分析法(decision curve analysis, DCA)验证模型的准确性及临床获益度，使用列线图进行模型可视化。结果 共纳入121例NSCLC患者，其中85例患者为建模组，36例患者为验证组。单因素及Logistic回归分析结果显示，合并高血压，周围型病灶，腺癌，GTV>60cm~3是发生RP的主要因素。建模组及验证组的ROC曲线下面积(AUCAmycolatopsis mediterranei)分别为0.731和0.717。两组的校准曲线均显示出高效诊断的高稳定性更多。此外，DCA曲线表明该模型具有令人满意的正净获益。结论 合并高血压，周围型病灶，腺癌及GTV>60cm~3联合可用于建立晚期NSCLC患者放射性肺炎的预测模型，本研究构建的预测模型可为临床早期筛选高风险患者提供参考。