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【编辑推荐】现有非小细胞肺癌（NSCLC）术后衰弱预测工具多聚焦放化疗患者，围术期风险分层及早期恢复与衰弱动态关联待解。本研究基于 LASSO 回归开发模型，识别年龄、ASA 评分等关键预测因子，发现早期恢复（QoR-151 月）与衰弱中度负相关（ρ=-0.370），为临床干预提供新方向。
在外科手术的领域中，非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer, NSCLC）患者术后衰弱如同隐藏在康复道路上的 “暗礁”，严重影响着患者的恢复进程与远期预后。目前，针对衰弱的预测工具大多将目光聚焦于接受化疗或放疗的患者，围手术期的风险分层体系如同一块缺失的拼图，始终未能完整构建。与此同时，术后早期恢复指标与衰弱之间的动态 “互动” 关系，宛如被迷雾笼罩的未知领域，亟待研究者去探索与揭示。为了填补这一空白，来自中国泉州的研究人员展开了一项具有突破性的研究，其成果发表在《Annals of Surgical Oncology》上，为非小细胞肺癌术后衰弱的预测与干预提供了新的思路与方向。
这项研究中，研究人员主要运用了机器学习中的最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）回归模型进行分析。研究纳入了相关样本队列，通过对多维度数据的挖掘，旨在开发出能够精准预测非小细胞肺癌患者术后 3 个月衰弱情况的模型，并深入探讨其与早期恢复指标之间的内在联系。
关键预测因子的筛选与模型构建
研究人员通过 LASSO 回归模型，如同在数据的海洋中精准捕捞，识别出年龄、美国麻醉医师协会评分（American Society of Anesthesiologists score, ASA 评分）、肿瘤 - 淋巴结 - 转移分期（tumor–node–metastasis stage, TNM 分期）、合并症以及术前肺功能等关键因素，这些因素如同 “信号灯”，能够有效提示患者术后衰弱的发生风险。在此基础上，研究人员进一步构建了列线图（nomogram），这一工具如同临床医生手中的 “指南针”，能够为患者提供个体化的风险评估，极大地提升了模型的临床实用性。
早期恢复与衰弱的相关性探索
研究发现，术后 1 个月的早期恢复指标（Quality of Recovery-15, QoR-151 月）与衰弱之间存在着中度负相关关系（ρ=-0.370）。这一结果表明，早期恢复状况越好，患者术后发生衰弱的风险越低，二者之间的 “负向联动” 揭示了优化术后早期护理在预防衰弱发生中的重要性。
研究结论与展望
本研究成功开发了基于机器学习的非小细胞肺癌术后衰弱预测模型，明确了关键预测因子，并证实了早期恢复与衰弱之间的密切关联。这一成果不仅填补了围手术期衰弱预测领域的空白，更为临床实践提供了切实可行的工具 —— 列线图，帮助医生在术前更精准地评估患者发生衰弱的风险，从而制定个体化的干预方案。
从更深远的意义来看，该研究提示衰弱并非不可逆转的 “定局”，而是可以通过针对性的干预措施（如术前康复、营养支持等）进行调控的 “动态过程”。未来，若能在多中心队列中进一步验证该模型的有效性，尤其是在衰弱发生率较高的老年人群体中，同时深入探索炎症细胞因子等生物标志物在衰弱发生发展中的作用，将有望进一步提升预测的准确性，并揭示术后恢复与衰弱之间的内在机制，为非小细胞肺癌患者的术后管理带来革命性的变革。
这项研究如同在非小细胞肺癌术后衰弱研究的迷雾中点亮了一盏明灯，为临床医生提供了新的视角与工具，有望推动围手术期衰弱管理从 “经验性” 向 “精准化” 迈进，最终惠及更多患者，助力他们在术后康复的道路上稳步前行。
