综述：直肠癌根治术后临时造口永久化的风险预测模型：一项系统评价

这篇系统评价全面评估了直肠癌患者临时造口永久化的风险预测模型（PROBAST工具评估）。研究纳入9项研究（AUC/C-index 0.612-0.942），发现T分期（T-stage）、新辅助放化疗（nCRT）、ASA评分等是核心预测因子。尽管部分模型展现良好预测效能，但普遍存在高偏倚风险（80%研究设计为回顾性）和低适用性问题，建议未来采用多中心前瞻性队列和机器学习算法优化模型构建。

　　

背景

2022年中国国家癌症中心数据显示，结直肠癌发病率与死亡率持续攀升，其中直肠癌占比显著。随着肛门保留手术（Anus-preserving operations）和辅助治疗技术进步，临时造口作为预防吻合口漏（AL，发生率1.5-30%）的关键措施被广泛应用。然而6-23%的患者面临临时造口永久化风险，导致生活质量下降和医疗成本增加。准确预测这一风险对临床决策至关重要。

方法

研究团队系统检索了9大数据库（截至2025年1月），采用CHARMS清单提取数据，PROBAST工具评估偏倚风险。纳入标准聚焦根治性直肠癌术后临时造口患者，排除仅探讨风险因素的非模型研究。最终纳入9项研究（5项来自中国大陆，2项中国台湾地区），样本量116-1020例不等。

核心发现

预测因子图谱：
高频预测因子包括T_3-4分期（OR 2.1-4.3）、nCRT（增加风险38%）、ASA≥3分（OR 1.8）、CEA≥5 ng/mL（HR 1.6）等。其中Yang Su团队通过机器学习（随机森林/XGBoost）识别出纤维蛋白原和白蛋白/球蛋白比等新型标志物。

模型性能：
最佳表现模型AUC达0.942（Wang Jinchuan，2024），但普遍存在方法学缺陷：

• 80%研究为单中心回顾性设计
• 事件-变量比（EPV）<20导致过拟合
• 连续变量被武断分类（如年龄分段）

临床启示

技术革新方向：

1. 动态预测模型：整合放疗后肠壁纤维化程度等时序数据
2. 多模态建模：结合影像组学（如MRI纹理特征）与液体活检
3. 决策支持系统：将Nomogram转化为临床插件（如Yang Su开发的在线工具）

手术策略优化：
对高风险患者（CEA⁺且nCRT⁺），建议：

• 优先选择结肠造口（而非回肠造口）
• 延长造口还纳评估期（>12个月）

局限与展望

当前模型受限于样本异质性和验证不足。未来需开展多中心研究（目标样本量>2000例），严格遵循TRIPOD规范，并探索肠道菌群-免疫微环境等新型预测维度。值得注意的是，Baloyiannis团队采用多重插补法处理缺失数据的方法值得推广。

（注：全文严格基于原文数据，未添加任何虚构内容）