《Oral Oncology》：Development and internal validation of an explainable machine learning model for predicting textbook outcome after free flap reconstruction in oral cancer
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贾宝林|何敏|任军|李贵新|郑先杰|王强|吴晓娟|杨森四川省遂宁市遂宁中心医院口腔颌面外科，邮编629000，中国摘要目的开发并内部验证一个可解释的机器学习模型，用于预测口腔癌手术中游离皮瓣重建后的教科书式结果（TO）。方法这项单中心回顾性研究包括了2017年8月至2025年8月
贾宝林|何敏|任军|李贵新|郑先杰|王强|吴晓娟|杨森
四川省遂宁市遂宁中心医院口腔颌面外科，邮编629000，中国
摘要
目的
开发并内部验证一个可解释的机器学习模型，用于预测口腔癌手术中游离皮瓣重建后的教科书式结果（TO）。
方法
这项单中心回顾性研究包括了2017年8月至2025年8月期间接受根治性切除并立即进行游离皮瓣重建的752名口腔癌患者。教科书式结果（TO）定义为：31天内无死亡、无31天内非计划性再入院、术后住院时间≤21天、无重大并发症、手术切缘阴性以及充分的单侧颈部清扫（至少切除16个淋巴结）。患者被随机分为训练组（n = 526）和验证组（n = 226）。特征选择采用基于假发现率的共线性过滤和随机森林递归特征消除方法。开发并比较了七种机器学习模型。使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）来提高模型的可解释性。
结果
总体教科书式结果（TO）达成率为38.2%。在所有候选模型中，XGBoost在验证组中表现最佳，接收者操作特征曲线下面积为0.843（95%置信区间，0.790–0.890），准确率为0.764，敏感性为0.733，Brier评分为0.152。白蛋白、年龄、手术时间、肿瘤T分期和中性粒细胞与淋巴细胞比值是最重要的预测因素。SHAP分析确定了临床相关的阈值效应，即年龄>50岁、白蛋白>45 g/L和手术时间>400分钟。
结论
XGBoost模型在预测口腔癌游离皮瓣重建后的教科书式结果方面表现出良好性能，可能有助于围手术期风险分层和个性化管理。
引言
口腔癌是头颈部最常见的恶性肿瘤之一，在亚洲人群中疾病负担尤为严重[1]，[2]。目前，对于局部晚期疾病，根治性肿瘤切除后进行游离皮瓣重建已成为标准手术方法[3]，[4]。尽管这种手术在改善肿瘤控制和恢复口腔颌面功能方面起着关键作用，但其广泛的外科范围、显著的组织创伤和复杂的围手术期管理使患者面临相当大的术后风险，包括重大并发症、住院时间延长、非计划性再入院甚至短期死亡[5]，[6]，[7]。这些不良的短期结果不仅增加了医疗资源的消耗，还可能对长期预后和生活质量产生不利影响。
先前的研究表明，围手术期恢复的质量与长期生存结果密切相关[8]。与单一终点（如术后并发症或住院时间）相比，综合指标可能更好地反映手术护理的整体质量[9]。近年来，教科书式结果（TO）已成为外科肿瘤学中越来越被认可的综合性终点[10]。TO通常整合了几个关键的短期结果，包括手术切缘状态、重大并发症、住院时间、短期死亡率和再入院情况，从而提供了更全面的围手术期治疗质量评估[11]。在包括结直肠癌、食管癌和肝胆癌在内的多个肿瘤外科领域，TO已被证明与长期生存率的改善密切相关[12]，[13]，[14]。最近，也有少量关于口腔癌的研究开始评估TO的达成率及其预后意义[15]，[16]，[17]，[18]。
然而，目前关于口腔癌TO的研究主要是描述性的，主要集中在达成率、相关因素及其与生存结果的关系上，而个性化的预测模型仍然缺乏。对于接受口腔癌手术后游离皮瓣重建的患者来说，在手术前或围手术期早期预测达到TO的概率有助于识别高风险患者、进行围手术期风险分层和个性化管理规划。这一需求也与增强术后恢复（ERAS）的原则高度一致，后者强调早期识别高风险患者和优化围手术期护理路径以促进恢复[19]，[20]，[21]。
近年来，由于机器学习方法在处理复杂临床变量、非线性关系和预测因子之间的相互作用方面的优势，它们在肿瘤外科的风险预测中得到了越来越多的应用[22]，[23]。然而，据我们所知，此前没有研究将机器学习应用于预测口腔癌手术后的TO。
因此，本研究旨在开发并内部验证一个基于机器学习的模型，用于预测口腔癌患者游离皮瓣重建后的TO，并使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）进一步提高模型的可解释性，目标是提供更精确的围手术期风险评估和个性化临床管理工具。
章节摘录
数据来源和研究人群
这是一项单中心回顾性队列研究。研究对象为2017年8月至2025年8月期间在遂宁中心医院口腔颌面外科接受根治性切除并立即进行游离皮瓣重建的连续住院患者。
纳入标准如下：（1）病理学确诊的口腔恶性肿瘤；（2）根治性肿瘤切除后立即进行游离皮瓣重建；（3）完整
基线特征
最终分析共纳入了752名接受游离皮瓣重建的口腔癌患者。其中，287名患者（38.2%）达到了教科书式结果（TO），而465名患者（61.8%）被归类为未达到TO（表1）。
与非TO组相比，TO组的患者年龄显著更年轻（52.00 [45.00–64.00] vs 60.00 [53.00–67.00]，P < 0.001），BMI略低（27.10 [23.75–31.20] vs 28.00 [24.70–32.60]，P = 0.003），并且手术时间更短（430.00
讨论
作者贡献
B.J.和S.Y.构思并设计了本研究。B.J.和X.W.进行了数据分析并撰写了初稿。Q.W.、H.H.和J.R.参与了数据收集和解释。G.L.和X.Z.提供了行政和技术支持。H.H.准备了图表。X.W.和S.Y.对稿件进行了严格审阅。所有作者都阅读并批准了最终版本的手稿。
生成式AI声明
本研究的准备过程中未使用生成式AI和AI辅助技术。
资金支持
本研究得到了四川省卫生健康委员会（资助编号2022JDXM021）和遂宁市卫生健康科技计划——引导项目（资助编号25ZDJB08）的资助。
CRediT作者贡献声明
贾宝林：数据管理、正式分析、方法学、初稿撰写。何敏：监督、验证、初稿撰写。任军：数据管理。李贵新：方法学、监督。郑先杰：正式分析。王强：数据管理、验证。吴晓娟：正式分析、资金获取、资源协调、撰写——审阅与编辑。杨森：资金获取、资源协调、撰写——审阅与编辑。
伦理批准
这项回顾性研究获得了遂宁中心医院生物医学研究伦理委员会的批准（批准编号KYLLKYS20250144）。由于研究的回顾性质和数据处理的匿名化，无需获得知情同意。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的财务利益或个人关系。
致谢
我们感谢在数据收集、统计分析和手稿准备方面提供的帮助，这些工作有助于完成本研究。
