腮腺癌手术中面神经损伤程度的术前预测因素：序数逻辑回归与诺模图分析

《International Journal of Clinical Oncology》：Preoperative predictors for the extent of facial nerve sacrifice in parotid gland cancer: an ordinal logistic regression and nomogram analysis

　　

摘要

背景

对于术前面部神经功能正常的腮腺癌患者，预测是否需要牺牲面部神经在临床上具有挑战性。

方法

我们回顾性分析了89例患有原发性腮腺癌且术前面部神经功能正常的患者。切除范围被分为完全保留、部分切除或完全切除。术前因素通过序数逻辑回归模型进行了分析。基于多变量模型，我们开发了一个预测面部神经损伤风险的评分图表（nomogram），并使用自助法（bootstrapping）进行内部验证，然后通过决策曲线分析（DCA）评估其临床实用性。在分析中排除了细胞学/组织学结果无法确诊的病例以进行敏感性分析。

结果

单变量分析表明，术前恶性诊断、临床T3-4分期、临床淋巴结转移、疼痛以及肿瘤向深叶扩展是显著预测因素。多变量分析显示，术前恶性诊断仍是预测面部神经切除范围的最强独立预测因子（OR 3.16；95% CI 1.14–9.20；p = 0.029），而其他变量则不再具有显著性。所开发的评分图表具有良好的区分能力（经自助法校正的C指数为0.710）和适当的校准度。决策曲线分析（DCA）显示，在广泛的阈值概率范围内（10%至70%），该评分图表具有优越的临床效益。排除细胞学/组织学无法确诊病例（n = 67）后的敏感性分析进一步证实，术前恶性诊断的关联仍然是统计学上显著的（OR 5.13；95% CI 1.45–20.97；p = 0.015）。

结论

对于术前面部神经功能完好的患者，可以术前定量估计所需的神经损伤范围。我们的评分图表将临床因素转化为个体化的神经损伤概率，有助于制定重建计划和术前患者咨询。