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作者：赵博峰;张雅敏;陈平;冯炜;南克俊;刘金鹏;陈宝莹;
单位：西安国际医学中心医院影像诊疗中心;西安国际医学中心医院肿瘤科;
摘要：目的 基于倾向性评分匹配（PSM）探讨CT上肿瘤中央气道侵犯（TICA）预测肺癌患者重度免疫抑制剂相关性肺炎（S-CIP）的价值。资料与方法 回顾性队列分析2019年9月—2022年3月西安国际医学中心医院接受免疫治疗、资料完整的162例肺癌数据。根据患者有、无S-CIP分为S-CIP组23例和非S-CIP组139例。收集患者一般资料，包括性别、年龄、吸烟史、胸部放疗史、基础肺病史、肿瘤组织学分类、TNM分期，原发肿瘤位置及TICA情况。采用二元Logistic回归分析判别混杂因素和发生S-CIP的危险因素。使用SPSS软件按照1∶1最近邻匹配法进行PSM，比较两组患者PSM匹配前后TICA对发生S-CIP的预测价值，并构建预测发生S-CIP的Logistic回归模型。采用受试者工作特征曲线及曲线下面积评估模型效能。结果 PSM前，S-CIP组的基础肺病史（78.3%比32.4%,OR=6.802,P=0.001）、放疗史（69.6%比30.2%,OR=5.300,P=0.002）及TICA(65.2%比27.3%,OR=5.882,P=0.001)比例均高于非S-CIP组，是预测发生S-CIP的独立危险因素。PSM后，S-CIP组和非S-CIP组分别纳入20例患者，S-CIP组TICA比例高于非S-CIP组（60.0%比20.0%,OR=6.000,P=0.013）。基于TICA的Logistic模型预测发生S-CIP的曲线下面积为0.700(95%CI 0.534～0.866)。结论 TICA是发生S-CIP的独立危险因素，具有中等的预测效能，可用于S-CIP风险的预测、早期干预，以期降低患者不良预后。
关键词：免疫检查点抑制剂相关性肺炎;;药物相关副作用及不良反应;;体层摄影术,X线计算机;;肿瘤中央气道侵犯;;倾向性评分匹配
基金资助：西安国际医学中心医院院级课题青年项目（2022QN29）
