一种用于儿科癌症患者蛋白质-能量营养不良风险分层的诺模图：开发与内部验证

《Scientific Reports》：A nomogram for risk stratification of protein-energy malnutrition in pediatric cancer patients: development and internal validation

摘要

本研究旨在开发并内部验证一种用于预测儿童癌症患者蛋白质-能量营养不良（PEM）风险的诺模图，并评估其临床实用性。研究共纳入了2025年1月至5月期间入住新疆某三级医院的375名儿童癌症患者。营养状况通过世界卫生组织（WHO）推荐的年龄别BMI Z评分进行评估。在单变量分析中P值小于0.01的候选变量被纳入最小绝对收缩与选择算法（LASSO）模型中，随后通过多变量逻辑回归构建预测模型。模型性能通过接收者操作特征曲线下面积（AUC）、Hosmer–Lemeshow检验的校准图以及决策曲线分析（DCA）进行评估。最终模型中保留了6个易于获取的变量。保护因素包括：独生子女（OR=0.278）、诊断后0–6个月或>12个月（OR=0.264/0.351）、护理人员的教育水平达到高中及以上（OR=0.406）以及家庭人均收入≥1000元（OR=0.255）。而农村居住（OR=2.643）和≥6个化疗周期（OR=2.259）则是PEM的风险因素。该诺模图在模型构建（AUC=0.823，95% CI：0.767–0.868）和验证（AUC=0.779，95% CI：0.685–0.859）两个队列中均表现出良好的区分能力。校准曲线显示预测概率与实际概率高度吻合，Hosmer–Lemeshow检验表明模型拟合良好（所有P值均>0.05）。DCA分析证实，在广泛的阈值概率范围内该诺模图具有显著的临床应用价值。该工具为儿童癌症患者早期识别PEM风险提供了易于理解且具有临床实用性的手段，有助于开展针对性的营养筛查和及时干预。