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Xinghao Ma, Xiumin Lu, Xiaoyang Jiang, Jiajia Wang, Tingting Wang, Li Zhang
Introducción: se ha observado que el índice nutricional pronóstico (INP) y el cociente plaquetas/linfocitos (PLR) se correlacionan con los resultados tras la gastrectomía radical por cáncer gástrico (CG).
Objetivos: diseñar un nomograma que combine el INP y la RPL para predecir individualmente el riesgo de infección pulmonar postoperatoria (POI) tras una gastrectomía radical D2 por CG.
Métodos: de forma retrospectiva, se recopilaron datos clínicos de 404 pacientes tratados con gastrectomía radical D2 por CG. El estudio utilizó un análisis de regresión logística multivariante para detectar factores de riesgo independientes de IOP tras la cirugía. Posteriormente, se desarrolló un nomograma basado en los factores mencionados para pronosticar con precisión la probabilidad de POI.
Resultados: el análisis de regresión logística multivariante identificó la edad, el INP, el PLR, el nivel de CA199, la puntuación ASA y el tratamiento en la UCI como variables de riesgo independientes para el POI tras la gastrectomía radical D2 (p < 0,001 o 0,05). El área bajo la curva ROC (característica operativa del receptor) AUC del nomograma para predecir el riesgo de POI fue de 0,736 (intervalo de confianza [IC] del 95 % = 0,678-0,794). El nomograma se validó internamente mediante el método bootstrap, que consiste en repetir el muestreo 1000 veces. El resultado fue un índice de concordancia (índice c) de 0,707 (IC del 95 % = 0,705-0,709). Las curvas de calibración demostraron una excelente concordancia entre los valores predichos del nomograma y los valores observados. El valor clínico del nomograma se demostró elevado mediante curvas de análisis de decisión.
Conclusiones: un nomograma que combina INP y PLR es una herramienta fiable para predecir la probabilidad de POI tras gastrectomía radical D2 por CG.
Introduction: the prognostic nutritional index (PNI) and platelet-lymphocyte ratio (PLR) have been found to correlate with outcomes following radical gastrectomy for gastric cancer (GC).
Objectives: to construct a nomogram combining PNI and PLR for individually forecasting the risk of postoperative pulmonary infection (POI) following D2 radical gastrectomy for GC.
Methods: retrospectively, clinical data was gathered from 404 patients treated with D2 radical gastrectomy for GC. The study used multivariate logistic regression analysis to screen independent risk factors for POI after surgery. Subsequently, a nomogram was developed based on the above factors to forecast the POI probability accurately.
Results: the multivariate logistic regression analysis identified age, PNI, PLR, CA199 level, ASA score, and ICU treatment as independent risk variables for POI following D2 radical gastrectomy (p < 0.001 or 0.05). The nomogram's area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for predicting the risk of POI was 0.736 (95 % confidence interval (CI) = 0.678-0.794). The nomogram was internally validated using the bootstrap approach, involving repeated sampling 1000 times. The result yielded a concordance index (c-index) of 0.707 (95 % CI = 0.705-0.709). The calibration curves demonstrated an excellent concordance between the predicted values of the nomogram and the observed values. The nomogram's clinical value was shown to be high using decision analysis curves.
Conclusions: a nomogram combining PNI and PLR is a dependable tool for forecasting the probability of POI following D2 radical gastrectomy for GC.
