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卵巢癌手术并发症影响治疗与预后，术前免疫营养状态对其影响不明。研究人员开展多中心研究，分析 922 例上皮性卵巢癌（EOC）患者数据。发现 PNI、FAR、LMR 等是术后并发症独立影响因素并构建预测模型，有助于预防并发症、改善预后。
卵巢癌，这个隐匿在女性健康背后的 “杀手”，悄然威胁着无数女性的生命。在全球范围内，2020 年约有 313,959 例新发病例和 207,252 例死亡病例 ，它在女性常见恶性肿瘤中排名第八。手术，作为卵巢癌的主要治疗手段，虽能为患者带来生存希望，却也伴随着一系列问题。广泛的腹部手术和大量组织切除，让患者身体承受巨大压力，术后并发症频发。这些并发症不仅延长了患者的住院时间，增加了医疗费用，还严重影响后续化疗效果和患者的长期预后。
目前，对于影响卵巢癌术后并发症的因素，虽然已有一些研究，但大多集中在手术相关指标上，对于术前免疫营养状态的关注较少。而术前免疫营养状态对手术结局影响重大，营养不良会削弱患者对手术的耐受力，增加并发症风险。像低预后营养指数（PNI）和高控制营养状态（CONUT）与术后并发症风险和严重程度相关 ，炎症指标如中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）等也与患者围手术期恢复和死亡率有关。然而，这些指标对上皮性卵巢癌（EOC）术后并发症的影响及预测价值尚不明确，哪种指标应优先用于监测并发症也不清楚。因此，开展一项深入研究，探究术前免疫营养状态与 EOC 术后并发症的关系迫在眉睫。
为了解开这些谜团，华中科技大学同济医学院附属同济医院等七家国内三甲医院的研究人员携手开展了一项多中心真实世界研究。他们从中国真实世界妇科肿瘤平台（NUWA）收集了 2012 年 1 月至 2023 年 2 月期间诊断为上皮性卵巢癌的患者数据，最终纳入 922 例符合条件的患者。
研究人员通过一系列分析，得出了许多重要结论。在患者特征方面，922 例患者中有 565 例（61.3%）出现术后并发症，其中 109 例（11.8%）为 I 级并发症，400 例（43.4%）为 II 级并发症，59 例（6.4%）为 III - V 级并发症，315 例（34.2%）经历了两种或更多类型的并发症 。有术后并发症组和无术后并发症组在炎症和营养风险指标（如 NLR、PLR、LMR、TCLR、FAR、FLR、SII、PNI 和 CONUT）分布上存在显著差异 。而且，有术后并发症组术前腹水、胸水比例更高，接受开腹手术、上腹部手术和肠切除术的比例更高，无残留病灶的比例更低，术后住院时间更短，无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）也更短 。
在探究术后并发症相关因素和构建预测模型时，研究人员通过逻辑回归和 Lasso 回归分析发现，PNI >46.73（优势比 [OR]=0.49，P<0.001）、FAR>10.77（OR=1.60，P=0.019）、LMR>3.70（OR=0.68，P=0.044）、胸水（OR=2.60，P=0.005）、腹腔镜手术（与开腹手术相比，OR=0.59，P=0.010）和肠切除术（OR=2.50，P=0.001）是术后并发症的独立影响因素 。基于这些因素，他们构建了预测模型并绘制列线图，该模型在训练集和内部验证集中表现良好，具有较高的准确性、区分度和临床实用性 。
这项研究意义重大。它明确了术前免疫营养状态对 EOC 术后并发症的影响，为临床医生提供了重要参考。通过术前评估患者的 PNI、FAR 和 LMR 等指标，医生可以提前调整患者的免疫营养状态，降低术后并发症的发生风险，改善患者预后。构建的预测模型也有助于早期识别术后并发症高风险患者，进行重点监测和预防干预，从而指导手术治疗和术后护理。
研究人员在开展这项研究时，用到了几个主要关键技术方法。首先，从多中心收集 EOC 患者的临床数据和实验室检查数据，这些数据涵盖了患者的基本信息、手术情况、病理特征以及术前 7 天内的血常规、血清白蛋白、总胆固醇和纤维蛋白原等指标 。然后，运用统计学方法，如 Mann - Whitney U 检验、卡方检验或 Fisher 精确检验来比较组间差异，通过受试者工作特征（ROC）曲线和 Youden 指数确定炎症和营养风险指标的最佳截断值 。利用逻辑回归和 Lasso 回归分析筛选与术后并发症相关的变量，并构建预测模型 。最后，通过 ROC 曲线、校准曲线、Hosmer - Lemeshow 拟合优度检验和决策曲线分析（DCA）等方法评估模型的性能 。
研究结果主要包括以下几个方面：
- 患者特征：对 922 例 EOC 患者的分析显示，术后并发症发生率为 61.3%，其中 III - V 级并发症发生率相对较低，为 6.4% 。有术后并发症组和无术后并发症组在多项临床特征上存在显著差异，包括炎症和营养风险指标、术前合并症、手术方式和手术结局等 。
- 相关因素与预测模型：通过回归分析确定了影响术后并发症的独立因素，基于这些因素构建的预测模型在训练集和内部验证集中均表现良好，AUC 在训练集为 0.723（95% CI：0.684 - 0.763），在内部验证集为 0.709（95% CI：0.648 - 0.771） 。
在研究结论和讨论部分，研究人员再次强调了术前免疫营养状态对 EOC 术后并发症的重要影响。通过术前评估相关指标并进行营养干预，有望降低并发症发生率，改善患者的短期和长期生存结局。该预测模型的建立为临床实践提供了有力工具，有助于实现个性化医疗。不过，研究也存在一定局限性，样本量相对有限，且模型未在外部验证集进行验证，未来还需要更多大规模研究加以完善。但总体而言，这项研究为卵巢癌的临床治疗开辟了新的思路，为改善患者预后带来了新的希望，其成果发表在《Journal of Ovarian Research》上，为该领域的研究和实践提供了重要参考。
