炎症相关生物标志物与胃肠道癌症患者症状负担亚组之间的关联：一项潜在特征分析

《Cancer Nursing》：Association of Inflammation-Related Biomarkers With Symptom Burden Subgroups in Patients With Gastrointestinal Cancers: A Latent Profile Analysis

本研究纳入522例胃肠癌患者，通过横断面研究及潜在剖面分析，发现症状负担存在高低两组，其中高负担组更易缺乏医保且患结肠/直肠癌。PLR（AUC 0.714）和PNI（AUC 0.734）独立预测高负担，有助于早期筛查和个性化管理。

　　

摘要 通俗语言总结

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背景：

胃肠道（GI）癌症患者通常面临较高的症状负担，这可能与全身性炎症密切相关。然而，症状负担的异质性及其与炎症相关生物标志物的关联仍不清楚。

目的：

本研究的目的是识别胃肠道癌症患者中的不同症状负担亚组，分析其异质性，并探讨其与炎症相关生物标志物之间的潜在关联。

方法：

这项横断面研究纳入了522名完成了Memorial症状评估量表（Memorial Symptom Assessment Scale）的胃肠道癌症患者。炎症相关生物标志物的数据来自血液实验室检测结果。通过潜在剖面分析（latent profile analysis）来识别不同的症状负担亚组。二元逻辑回归（binary logistic regression）用于评估高症状负担与炎症相关生物标志物之间的关联，接收者操作特征曲线分析（receiver operating characteristic curve analysis）用于评估这些生物标志物的预测性能。

结果：

研究发现了两种症状负担类型：低症状负担和高症状负担。高症状负担亚组的患者更可能没有医疗保险，并且更可能患有结肠癌或直肠癌。血小板与淋巴细胞比值（platelet-to-lymphocyte ratio，PLR）和预后营养指数（prognostic nutritional index，PNI）与高症状负担存在独立关联，其曲线下面积分别为0.714和0.734，最佳临界值分别为103.97和36.66。

结论：

胃肠道癌症患者在症状负担方面存在两个不同的亚组。炎症相关生物标志物（如PLR和PNI）在识别高症状负担患者方面显示出独立的预测价值。

对临床实践的启示：

将PLR和PNI作为高症状负担的预测指标，有助于早期筛查和风险分层。将这些指标纳入临床评估中，可以促进针对胃肠道癌症患者的个性化症状管理和治疗。

通俗语言总结：这项针对522名胃肠道癌症患者的横断面研究探讨了症状负担的变化及其与炎症相关生物标志物的关系。通过使用Memorial症状评估量表和潜在剖面分析，研究人员发现了两种症状负担类型：低症状负担和高症状负担。高症状负担的患者更可能没有医疗保险，并且更可能患有结肠癌或直肠癌。血小板与淋巴细胞比值（PLR）和预后营养指数（PNI）能够独立预测高症状负担（曲线下面积分别为0.714和0.734，最佳临界值分别为103.97和36.66）。将PLR和PNI纳入常规评估中，有助于胃肠道癌症的早期筛查、风险分层和更个性化的症状管理。