原发性肝癌患者发生门静脉癌栓的影响因素分析及列线图构建

陈永臻; 常丽仙; 何愿强; 木唤; 许丹青; 张映媛; 魏红艳; 王远珍; 刘春云; 刘立

doi:10.12449/JCH251217

原发性肝癌患者发生门静脉癌栓的影响因素分析及列线图构建

DOI: 10.12449/JCH251217

陈永臻^{1, 2},
常丽仙¹,
何愿强¹,
木唤¹,
许丹青¹,
张映媛¹,
魏红艳^{1, 2},
王远珍^{1, 2},
刘春云^1, , ,,
刘立¹

1.
昆明市第三人民医院肝病免疫科，云南省传染病临床医学中心，昆明 640041
2.
大理大学公共卫生学院，云南大理 671000

基金项目:

昆明市科技计划项目 (2024-1-NS-0035);

昆明市卫生健康委员会科研基金资助项目 (2023-03-08-001)

伦理学声明：本研究经昆明市第三人民医院伦理委员会审查批准，批号：KSLL202401300018，所有入组患者及其法定监护人均已签署书面知情同意文件。

利益冲突声明：本文不存在任何利益冲突。

作者贡献声明：陈永臻、常丽仙负责资料收集、分析，撰写论文；何愿强、木唤、许丹青、张映媛、魏红艳、王远珍负责资料收集；刘春云、刘立负责写作思路的指导并最后定稿。

详细信息

通信作者:
刘春云， 751440760@qq.com （ORCID： 0000-0001-5343-5305）

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出版历程
- 收稿日期: 2025-04-24
- 录用日期: 2025-07-23
- 出版日期: 2025-12-25

Influencing factors for portal vein tumor thrombus in patients with primary hepatic carcinoma and establishment of a nomogram model

1.
Department of Hepatology and Immunology，Yunnan Provincial Clinical Medical Center for Infectious Diseases，Kunming Third People’s Hospital，Kunming 640041，China
2.
School of Public Health，Dali University，Dali，Yunnan 671000，China

Research funding:

Kunming Science and Technology Plan Project (2024-1-NS-0035);

Research Fund Supported by Kunming Municipal Health Commission (2023-03-08-001)

More Information

Corresponding author: LIU Chunyun， 751440760@qq.com （ORCID： 0000-0001-5343-5305）

摘要

摘要: 目的探讨原发性肝癌（PHC）患者发生门静脉癌栓（PVTT）的影响因素，构建预测模型列线图，并对模型性能进行评估。方法回顾性纳入2018年1月—2022年12月昆明市第三人民医院收治的664例初诊PHC患者，依据是否发生PVTT分为病例组（n=368）和对照组（n=296）。收集研究对象的一般资料、血生化指标、T淋巴细胞亚群、血常规指标、细胞因子、甲状腺功能指标以及Child-Pugh分级、中国肝癌临床分期（CNLC分期）。符合正态分布的定量资料2组间比较采用成组t检验；非正态分布定量资料2组间比较采用Mann-Whitney U检验。定性资料2组间比较采用χ²检验或Fisher精确检验。将单因素分析中有统计学意义的变量进行Lasso回归，筛选后的变量采用二元Logistic回归分析，确定PHC患者发生PVTT的影响因素。使用“rms”程序包构建列线图；使用“pROC”程序包绘制受试者操作特征曲线（ROC曲线）并计算曲线下面积（AUC）；使用“Calibration Curves”程序包绘制校准曲线，使用“rmda”程序包绘制临床决策曲线及临床影响曲线对预测模型进行评价。结果 PHC患者中发生PVTT 368例（55.42%）。PHC的病因为乙型肝炎的患者有575例（86.60%），其他原因有89例（13.40%），病因以乙型肝炎为主。对照组年龄、前白蛋白（PA）、胆碱酯酶（ChE）、CD3⁺及CD8⁺T细胞、癌胚抗原（CEA）、三碘甲状腺原氨酸（T₃）、游离三碘甲状腺原氨酸（FT₃）水平均高于病例组（P值均<0.05）；而病例组Child-Pugh B和C级患者占比、WBC、PLT、AST、ALT、GGT、ALP、异常凝血酶原（PIVKA-Ⅱ）、总胆汁酸（TBA）、超敏C反应蛋白（hs-CRP）、游离甲状腺素（FT₄）、甲状腺素（T₄）、AFP、IL-6、IL-10、TNF-α水平均高于对照组（P值均<0.05）。Logistic回归分析结果显示，PIVKA-Ⅱ（OR=1.968，95%CI：1.633～2.370，P<0.001）、PA（OR=0.994，95%CI：0.991～0.998，P=0.002）、FT₄（OR=1.092，95%CI：1.030～1.159，P=0.003）、TNF-α（OR=1.085，95%CI：1.053～1.119，P<0.001）为PHC患者发生PVTT的独立影响因素，据此建立列线图模型。列线图预测模型的AUC为0.816（95%CI：0.783～0.849），灵敏度为0.834，特异度为0.652。校准曲线显示，此模型预测PHC患者发生PVTT具有较好的一致性，而临床决策曲线、临床影响曲线表示在一定的阈值内此模型具有较好的临床实用性。结论 PIVKA-Ⅱ、PA、FT₄、TNF-α是PHC患者发生PVTT的独立影响因素，联合检测能够较好地预测PHC患者发生PVTT的风险。
- 肝肿瘤 /
- 门静脉癌栓 /
- 危险因素 /
- 列线图
Abstract: Objective To investigate the influencing factors for portal vein tumor thrombus （PVTT） in patients with primary liver cancer （PHC）， to establish a nomogram predictive model， and to assess the performance of this model. Methods A retrospective analysis was performed for 664 patients with the initial diagnosis of PHC who were admitted to The Third People’s Hospital of Kunming from January 2018 to December 2022， and according to the presence or absence of PVTT， they were divided into case group with 368 patients and control group with 296 patients. Related data were collected from all subjects， including general information， blood biochemical parameters， T lymphocyte subsets， routine blood test results， cytokines， thyroid function parameters， Child-Pugh score， and China Liver Cancer Staging （CNLC） stage. The t-test was used for comparison of normally distributed quantitative data between two groups， and the Mann-Whitney U test was used for comparison of non-normally distributed quantitative data between two groups； the chi-square test or the Fisher’s exact test was used for comparison of qualitative data between two groups. The Lasso regression analysis was performed for the variables with statistical significance in the univariate analysis， and the binary logistic regression analysis was performed for the screened variables to determine the influencing factors for PVTT in patients with PHC. The “rms” package was used to establish a nomogram model； the “pROC” package was used to plot the receiver operating characteristic （ROC） curve and calculate the area under the ROC curve （AUC）； the “Calibration Curves” package was used to plot calibration curves， and the “rmda” package was used to plot clinical decision curves and clinical impact curves for the assessment of the predictive model. Results Among the 664 patients with PHC， 368 （55.42%） developed PVTT. As for the etiology of PHC， there were 575 patients with hepatitis B （86.60%） and 89 with other causes （13.40%）， with hepatitis B as the main cause of PHC. Compared with the case group， the control group had significantly higher age， prealbumin （PA）， cholinesterase， CD3⁺T cells， CD8⁺T cells， carcinoembryonic antigen， triiodothyronine， and free triiodothyronine （all P<0.05）； compared with the control group， the case group had a significantly higher proportion of patients with Child-Pugh class B/C PHC and significantly higher levels of white blood cell count， platelet count， aspartate aminotransferase， alanine aminotransferase， gamma-glutamyl transpeptidase， alkaline phosphatase， abnormal prothrombin （PIVKA-Ⅱ）， total bile acid， high-sensitivity C-reactive protein， free thyroxine （FT₄）， thyroxine， alpha-fetoprotein， interleukin-6， interleukin-10， and tumor necrosis factor-α （TNF-α）（all P<0.05）. The logistic regression analysis showed that PIVKA-Ⅱ （odds ratio ［OR］=1.968， 95% confidence interval ［CI］： 1.633 — 2.370， P<0.001）， PA （OR=0.994， 95% CI： 0.991 — 0.998， P=0.002）， FT₄ （OR=1.092， 95% CI： 1.030 — 1.159， P=0.003）， and TNF-α （OR=1.085， 95% CI： 1.053 — 1.119， P<0.001） were independent influencing factors for PVTT in patients with PHC， and a nomogram model was established based on these factors. The nomogram model had an AUC of 0.816 （95% CI： 0.783 — 0.849）， a sensitivity of 0.834， and a specificity of 0.652. The calibration curve showed that this model had good consistency in predicting the onset of PVTT in patients with PHC， while the clinical decision curve and the clinical impact curve showed that this model had good clinical practicability within a certain threshold. Conclusion PIVKA-Ⅱ， PA， FT₄， and TNF-α are independent influencing factors for the onset of PVTT in patients with PHC， and combined measurement of these four indicators can effectively predict the risk of PVTT in patients with PHC.
- Liver Neoplasms /
- Portal Vein Tumor Thrombus /
- Risk Factors /
- Nomograms

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图 1 LASSO回归系数路径

Figure 1. LASSO regression coefficient path

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图 2 LASSO回归交叉验证结果

Figure 2. LASSO regression cross-validation results

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图 3 PHC患者发生PVTT的列线图

Figure 3. Nomogram of PVTT in patients with PHC

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图 4 预测PHC患者发生PVTT的ROC曲线

Figure 4. The ROC curve for predicting PVTT in patients with PHC

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图 5 列线图模型预测PHC患者发生PVTT校准曲线

Figure 5. The nomogram model predicts the calibration curve of PVTT in patients with PHC

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图 6 列线图模型预测PHC患者发生PVTT的临床决策曲线

Figure 6. The clinical decision curve of the nomogram model for predicting PVTT in patients with PHC

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图 7 列线图模型预测PHC患者发生PVTT的临床影响曲线

Figure 7. The clinical impact curve of the nomogram model for predicting PVTT in patients with PHC

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表 1 两组患者临床基线特征比较

Table 1. Comparison of clinical baseline characteristics between the two groups of patients

指标	对照组（n=296）	病例组（n=368）	统计值	P值
年龄（岁）	55.00（50.00～63.00）	53.00（48.00～60.00）	Z=-2.361	0.018
BMI（kg/m²）	22.42（20.07～25.10）	21.81（19.93～24.25）	Z=-1.792	0.073
Child-Pugh分级［例（%）］			χ²=22.804	< 0.001
A级	133（44.93）	101（27.44）
B级	105（35.47）	160（43.48）
C级	58（19.59）	107（29.08）
CNLC分期［例（%）］			χ²=0.349	0.608
Ⅰ期/Ⅱ期	150（50.68）	178（48.37）
Ⅲ期/Ⅳ期	146（49.32）	190（51.63）
性别［例（%）］			χ²=0.132	0.776
男	153（51.69）	185（50.27）
女	143（48.31）	183（49.73）
乙型肝炎家族史［例（%）］			χ²=1.777	0.249
无	285（96.28）	346（94.02）
有	11（3.72）	22（5.98）
饮酒史［例（%）］			χ²=0.251	0.616
无	157（53.04）	188（51.09）
有	139（46.96）	180（48.91）
吸烟史［例（%）］			χ²=0.634	0.473
无	138（46.62）	183（49.73）
有	158（53.38）	185（50.27）
吸毒史［例（%）］			χ²=3.594	0.079
无	277（93.58）	329（89.40）
有	19（6.42）	39（10.60）
病因［例（%）］			χ²=0.709	0.400
乙型肝炎	260（87.84）	315（85.60）
其他	36（12.16）	53（14.40）

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表 2 两组患者实验室检查指标比较

Table 2. Comparison of laboratory test indicators between two groups of patients

指标	对照组（n=296）	病例组（n=368）	统计值	P值
血常规及凝血功能指标
WBC（×10⁹/L）	5.06（3.66～6.62）	5.70（4.04～7.96）	Z=-3.364	<0.001
Hb（g/L）	133.50（111.75～152.00）	129.00（108.75～149.00）	Z=-1.812	0.070
PLT（×10⁹/L）	101.00（68.00～164.25）	122.50（83.75～194.50）	Z=-3.544	<0.001
FIB（g/L）	2.75（1.99～3.85）	2.95（2.15～4.07）	Z=-1.841	0.066
血生化指标
PIVKA-Ⅱ（lg mAU/mL）	2.14（1.48～3.57）	3.94（3.03～4.52）	Z=-1.618	<0.001
AST（U/L）	51.00（33.00～90.00）	94.00（57.00～171.25）	Z=-8.832	<0.001
ALT（U/L）	37.00（22.75～59.25）	45.00（30.00～81.00）	Z=-3.994	<0.001
TP（g/L）	65.56 ± 8.11	64.86±8.58	t=-1.432	0.278
PA（mg/L）	113.65（77.65～177.52）	92.85（66.47～120.75）	Z=-5.973	<0.001
GGT（U/L）	87.00（49.00～188.25）	216.00（117.75～371.00）	Z=-9.549	<0.001
ALP（U/L）	156.50（115.75～232.25）	213.50（143.00～331.00）	Z=-5.976	<0.001
ChE（U/L）	3 934.50（2 461.50～6 154.00）	3 167.00（2 125.00～4 457.75）	Z=-5.080	<0.001
TBA（μmol/L）	17.95（7.52～48.47）	25.40（10.20～61.68）	Z=-2.857	0.004
TG（mmol/L）	0.92（0.62～1.28）	0.89（0.65～1.26）	Z=-0.556	0.579
TC（mmol/L）	3.82（3.13～4.91）	3.78（3.00～4.75）	Z=-0.646	0.518
LDL（mmol/L）	2.38（1.77～3.13）	2.48（1.82～3.33）	Z=-1.206	0.228
Cr（μmol/L）	65.00（55.75～79.25）	66.00（57.00～81.00）	Z=-0.829	0.407
UA（μmol/L）	317.50（256.75～409.25）	331.00（250.00～414.00）	Z=-0.103	0.918
BG（mmol/L）	5.46（4.92～6.33）	5.40（4.77～6.20）	Z=-1.375	0.169
hs-CRP（mg/L）	9.56（1.92～26.92）	24.54（9.18～49.92）	Z=-7.205	<0.001
AFP（lg µg/L）	1.22（0.61～2.67）	2.90（1.33～4.55）	Z=-8.805	<0.001
CEA（µg/L）	3.30（2.30～5.07）	3.06（1.89～4.70）	Z=-2.091	0.037
甲状腺功能指标
TSH（mIU/mL）	2.34（1.59～3.65）	2.34（1.59～3.32）	Z=-0.947	0.344
T₃（nmol/L）	1.59（1.23～1.90）	1.39（1.10～1.76）	Z=-3.879	<0.001
T₄（nmol/L）	99.38（85.06～116.53）	106.90（88.40～128.85）	Z=-3.169	0.002
FT₃（pmol/L）	3.91（3.11～4.57）	3.44（2.78～4.11）	Z=-4.842	<0.001
FT₄（pmol/L）	16.09（14.43～18.08）	16.91（15.13～18.91）	Z=-3.394	<0.001
T淋巴细胞计数
CD3⁺（个/μL）	780.21（593.03～1 041.05）	729.42（573.33～924.39）	Z=-2.229	0.026
CD4⁺（个/μL）	440.92（316.78～569.59）	416.21（307.06～547.04）	Z=-1.325	0.185
CD8⁺（个/μL）	276.00（184.81～431.90）	260.40（168.04～360.96）	Z=-2.309	0.021
细胞因子
IL-6（pg/mL）	26.99（10.85～53.88）	41.89（23.09～81.07）	Z=-5.902	<0.001
IL-10（pg/mL）	4.57（3.34～7.18）	5.44（3.95～8.82）	Z=-4.002	<0.001
TNF-α（pg/mL）	1.97（1.46～3.45）	4.35（2.29～9.05）	Z=-10.174	<0.001

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表 3 PHC患者发生PVTT的二元Logistic回归分析结果

Table 3. Results of binary Logistic regression analysis of PVTT in PHC patients

指标	β值	SE	Wald	OR	95%CI	P值
PIVKA-Ⅱ（lg mAU/mL）	0.677	0.095	50.746	1.968	1.633～2.370	<0.001
PA（mg/L）	-0.006	0.002	10.076	0.994	0.991～0.998	0.002
FT₄（pmol/L）	0.088	0.030	8.540	1.092	1.030～1.159	0.003
TNF-α（pg/mL）	0.082	0.016	27.448	1.085	1.053～1.119	<0.001
常量	-3.483	0.624	31.175	0.031		<0.001

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表 4 各变量及预测模型评估PHC发生PVTT的ROC曲线分析

Table 4. ROC analysis of each variable and predictive model in assessing PVTT in patients with PHC

指标	AUC	95%CI	Cut-off值	灵敏度	特异度	P值
PIVKA-Ⅱ（lg mAU/mL）	0.762	0.725～0.799	2.633	0.829	0.605	<0.001
PA（mg/L）	0.365	0.322～0.409	147.100	0.101	0.632	<0.001
FT₄（pmol/L）	0.577	0.533～0.620	16.301	0.620	0.537	<0.001
TNF-α（pg/mL）	0.729	0.691～0.768	2.830	0.677	0.693	<0.001
预测模型	0.816	0.783～0.849		0.834	0.652	<0.001

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