全身炎症反应指数联合临床病理参数预测宫颈癌复发的模型建立与验证

管停宏; 龚春霞; 涂袁; 田晨帆; 余佳欣; 蒋鹏

doi:10.16016/j.2097-0927.202504075

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全身炎症反应指数联合临床病理参数预测宫颈癌复发的模型建立与验证

临床医学 | 更新时间：2025-08-25

- 全身炎症反应指数联合临床病理参数预测宫颈癌复发的模型建立与验证
- Construction and validation of prediction model for cervical cancer recurrence based on systemic inflammation response index and clinicopathological parameters
- 陆军军医大学学报 2025年47卷第16期页码：1950-1961
- 作者机构：
  
  1.重庆医科大学附属第一医院妇产科，重庆
  2.重庆医科大学附属妇女儿童医院妇产科，重庆
- 作者简介：
  
  蒋鹏，E-mail：1094496466@qq.com
- 基金信息：
- DOI：10.16016/j.2097-0927.202504075
  中图分类号： R181.23;R730.7;R737.33
- 收稿日期：2025-04-18，
  
  修回日期：2025-07-18，
  
  纸质出版日期：2025-08-30
- 稿件说明：
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管停宏，龚春霞，涂袁，等.全身炎症反应指数联合临床病理参数预测宫颈癌复发的模型建立与验证［J］.陆军军医大学学报，2025，47（16）：1950-1961.DOI：10.16016/j.2097-0927.202504075.

GUAN T H，GONG C X，TU Y，et al.Construction and validation of prediction model for cervical cancer recurrence based on systemic inflammation response index and clinicopathological parameters［J］.J Army Med Univ，2025，47（16）：1950-1961.DOI：10.16016/j.2097-0927.202504075.
管停宏，龚春霞，涂袁，等.全身炎症反应指数联合临床病理参数预测宫颈癌复发的模型建立与验证［J］.陆军军医大学学报，2025，47（16）：1950-1961.DOI：10.16016/j.2097-0927.202504075. DOI：

GUAN T H，GONG C X，TU Y，et al.Construction and validation of prediction model for cervical cancer recurrence based on systemic inflammation response index and clinicopathological parameters［J］.J Army Med Univ，2025，47（16）：1950-1961.DOI：10.16016/j.2097-0927.202504075. DOI：

摘要

目的

探讨术前全身炎症反应指数（systemic inflammatory response index， SIRI）联合临床病理参数预测宫颈癌术后复发的价值，并构建预后模型优化复发风险评估。

方法

本研究通过纳入、排除标准纳入了2017年1月至2022年1月期间于重庆医科大学附属第一医院（训练队列，

=996）及重庆医科大学附属妇女儿童医院（验证队列，

=496）接受标准手术治疗的宫颈癌患者。通过单因素、多因素Cox回归分析筛选影响患者无复发生存期（recurrence-free survival，RFS）的危险因素并构建列线图，通过曲线下面积（area under curve，AUC）和校准曲线评估其预测效能。基于列线图进行风险分层，采用 Kaplan-Meier 曲线评估模型的临床效能。

结果

Cox回归分析显示国际妇产科联合会（international federation of gynecology and obstetrics， FIGO）分期（

0.001）、肿瘤直径（

0.001）、病理类型（

0.001）、分级（

=0.007

）、宫旁浸润（

0.001）、肌层浸润深度（

=0.019）、淋巴脉管间隙浸润（

=0.019）、阴道切缘受累（

=0.010）、辅助治疗（

=0.012）以及SIRI（

0.001）是宫颈癌患者RFS的独立预后因素。基于以上预后因素构建的综合预测模型在预测宫颈癌患者1年、3年和5年RFS方面表现优异，其预测效能显著优于单一指标模型（AUC=0.886）。

结论

基于SIRI联合临床病理参数的列线图模型在预测宫颈癌患者的RFS方面展现了足够的准确性，能够为未来的临床实践提供个性化的临床决策支持。

Abstract

Objective‍　‍To investigate the predictive value of preoperative systemic inflammatory response index (SIRI) combined with clinicopathological parameters for postoperative recurrence in cervical cancer and to construct a prognostic model in order to optimize recurrence risk assessment. Methods‍　‍Patients with cervical cancer who underwent standard surgical treatment at the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University (training cohort

=996) and Chongqing Maternal and Child Health Hospital (validation cohort

=496) between January 2017 and January 2022 were retrospectively enrolled based on our strict inclusion and exclusion criteria. Univariate and multivariate Cox regression analyses were performed to identify independent prognostic factors for recurrence-free survival (RFS)

and then a nomogram was constructed. Receiver operating characteristic (ROC) curve was plotted to assess the predictive performance of the model

and the area under the curve (AUC) and calibration curve were employed to evaluate the model. Kaplan-Meier survival analysis was performed to determine the clinical application. Results‍　‍Cox regression analysis demonstrated that International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) stage (

0.001)

tumor size (

0.001)

pathological type (

0.001)

tumor grade (

=0.007)

parametrial invasion (

0.001)

depth of myometrial invasion (

=0.019)

lymphovascular space invas

ion (

=0.019)

vaginal margin involvement (

=0.010)

adjuvant therapy (

=0.012)

and SIRI (

0.001) were independent prognostic factors for RFS. Our nomogram model based on above prognostic factors exhibited superior predictive performance for 1-

and 5-year RFS

with a significantly higher AUC value (0.886) than those of single-parameter models. Conclusion‍　‍Our nomogram model demonstrated good accuracy in predicting RFS in cervical cancer patients

providing a potential tool for personalized clinical decision-making in recurrence risk management.

关键词

Keywords

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