中医药干预下老年非小细胞肺癌预后模型的构建与验证

杨丽; 张可睿; 刘琼妮; 蔡泳; 胡凯文; 周天

doi:10.13288/j.11-2166/r.2025.20.010

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中医药干预下老年非小细胞肺癌预后模型的构建与验证

临床研究 | 更新时间：2025-10-14

- 中医药干预下老年非小细胞肺癌预后模型的构建与验证
- Construction and Validation of Prognostic Model of Elderly Non-small Cell Lung Cancer under Chinese Medicine Intervention
- 中医杂志 2025年66卷第20期页码：2128-2138
- 作者机构：
  
  1.北京中医药大学东方医院，北京市丰台区方庄芳星园一区6号，100078
  2.北京中医药大学
  3.上海交通大学附属同仁医院
- 作者简介：
  
  zhoutian_med@163.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发项目(2018YFC1705103);国家自然科学基金(82474344);北京中医药大学揭榜挂帅重点项目(2023-JYB-JBZD-006)
- DOI：10.13288/j.11-2166/r.2025.20.010
  中图分类号：
- 收稿：2024-08-20，
  
  修回：2025-08-16，
  
  纸质出版：2025-10-17
- 稿件说明：
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杨丽,张可睿,刘琼妮等.中医药干预下老年非小细胞肺癌预后模型的构建与验证[J].中医杂志,2025,66(20):2128-2138.

YANG Li,ZHANG Kerui,LIU Qiongni,et al.Construction and Validation of Prognostic Model of Elderly Non-small Cell Lung Cancer under Chinese Medicine Intervention[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,66(20):2128-2138.
杨丽,张可睿,刘琼妮等.中医药干预下老年非小细胞肺癌预后模型的构建与验证[J].中医杂志,2025,66(20):2128-2138. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2025.20.010.

YANG Li,ZHANG Kerui,LIU Qiongni,et al.Construction and Validation of Prognostic Model of Elderly Non-small Cell Lung Cancer under Chinese Medicine Intervention[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,66(20):2128-2138. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2025.20.010.

摘要

目的

基于真实世界中医药干预老年非小细胞肺癌（NSCLC）患者的预后影响因素分析，构建预后模型并进行验证。

方法

回顾性分析4个研究中心的肺癌患者病历资料，收集年龄≥65岁且接受中医药治疗的NSCLC患者的临床资料，并将其划分为训练集、内部验证集和外部验证集。基于训练集数据进行单因素Cox回归、LASSO回归和多因素Cox回归分析筛选独立预后因素，构建用以预测老年NSCLC患者的1年、3年、5年生存概率的列线图模型。采用C指数（C-index）、校准曲线、受试者工作特征曲线下面积（AUC）、决策分析曲线（DCA）和风险分层对模型效能进行评价。

结果

纳入1093例患者，其中训练集624例、内部验证集268例、外部验证集201例。构建了包含中医证型、口服汤药、年龄、TNM分期、卡氏功能状态（KPS）评分、C反应蛋白和乳酸脱氢酶7个独立预后因素的列线图预后模型。训练集、内部验证集、外部验证集C-index依次为0.776（95%

：0.752，0.801）、0.723（95%

：0.683，0.763）和0.662（95%

：0.616，0.708）；训练集1年、3年和5年生存率的受试者工作特征曲线下面积（AUC）分别0.794、0.822和0.778，内部验证集为0.735、0.798和0.778，外部验证集为0.649、0.693和0.638。校准曲线提示该模型具有良好的校准度；临床决策曲线（DC

A）提示模型具有临床净获益；高、低风险组的生存差异均有统计学意义（

＜0.05）。

结论

所构建的老年NSCLC预后模型能够有效评估患者的预后，可为临床决策提供依据。

Abstract

Objective

To investigate the prognostic factors of elderly patients with non-small cell lung cancer （NSCLC） under the intervention of traditional Chinese medicine （TCM） in the real world and to construct and validate a survival prognosis model.

Methods

The medical records of lung cancer patients from four research centers were retrospectively analyzed. The clinical data of NSCLC patients aged 65 and above who received TCM treatment were collected and divided into the training set， the internal validation set and the external validation set. Based on the training set data， univariate Cox regression， LASSO regression and multivariate Cox regression analyses were conducted to identify independent prognostic factors， and a nomogram model was constructed to predict the 1-year， 3-year and 5-year survival probabilities of elderly NSCLC patients. The model efficacy was evaluated by using C-index （C-Index）， calibration curve， area under the receiver operating characteristic curve （AUC）， decision analysis curve （DCA）， and risk stratification.

Results

A total of 1093 patients were included， with 624 in the training set， 268 in the internal validation set， and 201 in the external validation set. A nomogram prognostic model was constructed， which included seven independent prognostic factors， such as TCM syndrome type， TCM decoctions， age， TNM stage， Karl-Heinrich functional status （KPS） score， C-reactive protein and lactate dehydrogenase. The C-indices were 0.776 （95%

： 0.752， 0.801）， 0.723 （95%

： 0.683， 0.763）， and 0.662 （95%

： 0.616， 0.708） in sequence of the training set， internal validation set and external validation set； the AUC for 1-year， 3-year and 5-year survival rates of th

e training set， internal validation set and external validation set was 0.794， 0.822 and 0.778， 0.735， 0.798 and 0.778， 0.649， 0.693 and 0.638 respectively. The calibration curve indicates that the model has a good degree of calibration. The DCA suggests that the model has a net clinical benefit. The survival differences between the high-risk and low-risk groups were statistically significant （

＜0.05）.

Conclusion

This prognostic model developed for elderly NSCLC patients can effectively evaluate patient outcomes and provide a basis for clinical decision-making.

关键词

Keywords

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