基于全身性炎症指标的脑转移患者预后评估模型的构建及验证

田航睿; 邵美瑛

doi:10.13406/j.cnki.cyxb.004157

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基于全身性炎症指标的脑转移患者预后评估模型的构建及验证

临床研究 | 更新时间：2026-10-26

- 基于全身性炎症指标的脑转移患者预后评估模型的构建及验证
- Development and validation of a prognostic model based on systemic inflammatory markers for patients with brain metastases
- 重庆医科大学学报 2026年51卷第10期页码：1495-1503
- 作者机构：
  
  四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院，成都 610041
- 作者简介：
  
  田航睿，Email：tianhangrui2025@163.com，研究方向：公共卫生与预防医学。
  邵美瑛，Email：shaomeiying2013@163.com。
- 基金信息：
- DOI：10.13406/j.cnki.cyxb.004157
  中图分类号： R364.5
- 收稿：2026-04-17，
  
  修回：2026-05-13，
  
  录用：2026-05-20，
  
  纸质出版：2026-10-28
- 稿件说明：
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田航睿，邵美瑛.基于全身性炎症指标的脑转移患者预后评估模型的构建及验证[J].重庆医科大学学报，2026，51（10）：1495-1503.

Tian Hangrui,Shao Meiying.Development and validation of a prognostic model based on systemic inflammatory markers for patients with brain metastases[J].Journal of Chongqing Medical University,2026,51(10):1495-1503.
田航睿，邵美瑛.基于全身性炎症指标的脑转移患者预后评估模型的构建及验证[J].重庆医科大学学报，2026，51（10）：1495-1503. DOI： 10.13406/j.cnki.cyxb.004157.

Tian Hangrui,Shao Meiying.Development and validation of a prognostic model based on systemic inflammatory markers for patients with brain metastases[J].Journal of Chongqing Medical University,2026,51(10):1495-1503. DOI： 10.13406/j.cnki.cyxb.004157.

摘要

目的

全身性炎症指标已被证实与多种癌症预后相关，但其在脑转移患者的分层及预后评价中的价值尚需进一步验证。

方法

回顾性纳入2013~2021年四川大学华西医院2 352例初诊脑转移患者。收集临床及实验室检验数据，计算中性粒细胞/淋巴细胞比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR）、血小板/淋巴细胞比值（platelet-to-lymphocyte ratio，PLR）及全身免疫炎症指数（systemic immune-inflammation index，SII）。采用最大选择秩统计量确定全身炎症指标（NLR、PLR、SII）的最佳截断值并以此分层。通过Kaplan‑Meier曲线、Cox回归模型评估全身炎症指标对总生存期的预测能力。联合分级预后评估（graded prognostic assessment，GPA）模型构建GPA-炎症模型并使用受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，AUROC）等指标评价模型的优化。

结果

NLR、PLR、SII的最佳截断值分别为3.48、170.70、975.26。高NLR［

=1.59（1.45~1.75），

0.001］、高PLR［

=1.35（1.23~1.49），

0.001］、高SII［

=1.53（1.39~1.69），

0.001］均与更差的总生存期相关。纳入炎症指标后，与原始GPA模型5年AUROC相比［0.64（95%CI=0.59~0.69）］，GPA-NLR模型和GPA-SII模型的5年AUROC分别提升至0.71（95%CI=0.66~0.75，

=0.001）和0.68（95%CI=0.63-~0.73，

=0.008），GPA-PLR模型的5年AUROC无显著提高。

结论

全身炎症指标是脑转移患者的独立预后因素。GPA-炎症模型可有效提升脑转移患者生存预测准确性。

Abstract

Objective

Studies have shown that systemic inflammation markers are closely associated with the prognosis of various cancers，but further studies are needed to analyze the value of these markers in the stratification and prognostic assessment of patients with brain metastasis（BM）.

Methods

A retrospective study was conducted among 2 352 patients newly diagnosed with BM in West China Hospi

tal，Sichuan University，from December 2013 to August 2021. Clinical and laboratory data were collected to calculate neutrophil-to-lymphocyte ratio（NLR），platelet-to-lymphocyte ratio（PLR），and systemic immune-inflammation index（SII）. Maximally selected rank statistics were used to determine the optimal cut-off values of systemic inflammation markers（NLR，PLR，and SII），and the patients were stratified accordingly. The Kaplan-Meier curve and the

Cox

regression model were used to assess the performance of systemic inflammation markers in predicting overall survival（OS）. Each inflammation marker was integrated with graded prognostic assessment（GPA） to construct GPA‑inflammation models，and the area under the receiver operating characteristic curve（AUROC），and other indicators were used for model assessment.

Results

The optimal cut‑off values were 3.48 for NLR，170.70 for PLR，and 975.26 for SII. High levels of NLR（hazard ratio［

］=1.59，95%CI=1.45-1.75，

0.001），PLR（

=1.35，95%CI=1.23-1.49，

0.001），and SII（

=1.53，95%CI=1.39-1.69，

0.001） were significantly associated with worse OS. After inflammation markers were included， compared with the original GPA model with the 5-year AUROC of 0.64（95%CI=0.59-0.69），the GPA-NLR and GPA-SII models had the 5-year AUROC of 0.71（95%CI=0.66-0.75，

=0.001） and 0.68（95%CI=0.63-0.73，

=0.008）， respectively. No significant improvement was observed for the 5-year AUROC of GPA-PLR model.

Conclusion

Systemic inflammatory markers（NLR，PLR，SII） are independent prognostic factors for patients with BM，and the GPA‑inflammation models can significantly improve the accuracy of survival predictions for patients with BM.

关键词

Keywords

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