機器人輔助宮頸癌根治術后基線NLR、PLR與尿路感染的關系及其風險預測研究

摘要 目的：探討機器人輔助宮頸癌根治術后基線中性粒細胞與淋巴細胞比值（NLR）、血小板與淋巴細胞比值（PLR）與尿路感染的關系，構建尿路感染風險預測模型并進行效能分析。方法：選取2021年8月—2024年8月于本中心行機器人輔助宮頸癌根治術患者100例，根據術后是否并發尿路感染分為發生組（n=29）與未發生組（n=71）。比較兩組術后基線NLR、PLR水平差異，采用二元Logistic回歸分析尿路感染的影響因素，建立ROC曲線分析NLR、PLR及兩項聯合對尿路感染的預測效能。結果：發生組術后基線NLR、PLR水平均高于未發生組（Plt;0.05）。術后尿潴留、尿管留置時間長、術后基線NLR越高、PLR越高均為尿路感染的獨立危險因素（Plt;0.05）。根據危險因素構建術后尿路感染風險預測列線圖模型，ROC曲線分析顯示，術后NLR、PLR、兩項聯合及列線圖模型預測尿路感染的預測曲線AUC分別為0.827、0.794、0.920、0.981，Delong法檢驗顯示，兩項聯合的AUC均高于單項的AUC（Plt;0.05），列線圖模型的AUC均高于NLR、PLR及兩項聯合的AUC（Plt;0.05）。當取cut-off值時，兩項聯合的靈敏度、特異度分別為0.828、0.944；列線圖模型的靈敏度、特異度分別為0.931、0.958。經內部驗證顯示列線圖模型穩定性良好且有正向凈收益率。結論：機器人輔助宮頸癌根治術后基線NLR、PLR為患者術后尿路感染的危險因素，臨床中NLR、PLR監測結合術后尿潴留、尿管留置時間構建的列線圖模型可較好地評估尿路感染風險。

關鍵詞 宮頸癌根治術；機器人輔助手術；腹腔鏡手術；尿路感染；風險預測模型

中圖分類號 R737.33 文獻標識碼 A 文章編號 2096-7721（2025）03-0464-07

Relationship between baseline NLR， PLR and urinary tract infection after

robot-assisted radical surgery for cervical cancer and its risk prediction

Abstract Objective： To investigate the relationship between baseline neutrophil-to-lymphocyte ratio （NLR）， platelet-to-lymphocyte ratio （PLR） and urinary tract infection （UTI） after robot-assisted radical cervical cancer surgery， and to develop a risk prediction model for UTI. Methods： A total of 100 patients who underwent robot-assisted radical cervical cancer surgery at our center from August 2021 to August 2024 were enrolled. They were divided into the UTI group （n=29） and the non-UTI group （n=71） based on whether postoperative UTI occurred or not. Differences in postoperative baseline NLR and PLR levels between the two groups were compared. Binary Logistic regression analysis was performed to identify risk factors for UTI. Receiver operating characteristic （ROC） curves were constructed to assess the predictive efficacy of NLR， PLR， and their combination for UTI. Results： Postoperative baseline NLR and PLR levels were significantly higher in the UTI group than those in the non-UTI group （Plt;0.05）. Postoperative urinary retention， prolonged catheterization time， elevated baseline NLR， and elevated PLR were identified as independent risk factors for UTI （Plt;0.05）. A nomogram model for UTI risk prediction was constructed based on these factors. ROC analysis showed that the AUC values for NLR， PLR， their combination， and the nomogram model in predicting UTI were 0.827， 0.794， 0.920， and 0.981， respectively. DeLong’s test revealed that the combined AUC was significantly higher than those of individual markers （Plt;0.05）， and the nomogram model’s AUC was significantly higher than those of NLR， PLR， and their combination （Plt;0.05）. At the optimal cut-off value， the combined markers achieved a sensitivity and specificity of 0.828 and 0.944， respectively， while the nomogram model achieved 0.931 and 0.958. Internal validation confirmed the nomogram model’s stability and positive net benefit. Conclusion： Elevated postoperative baseline NLR and PLR are risk factors for UTI after robot-assisted radical cervical cancer surgery. A nomogram model incorporating NLR， PLR， postoperative urinary retention， and catheterization time can effectively predict UTI risk in clinical practice.

Key words Radical Hysterectomy; Robot-assisted Surgery; Laparoscopic Surgery; Urinary Tract Infection; Risk Prediction Model

宮頸癌為女性生殖系統中最常見的惡性腫瘤之一，早期癥狀不明顯，晚期治療難度大。宮頸癌全球發病率、死亡率居高不下，尤其在經濟欠發達地區，由于篩查普及不足、治療資源有限，患者預后往往較差。腹腔鏡根治手術因其創傷小、恢復快等優勢，已成為多數患者首選治療方案。然而，該術式存在操作難度大、視野受限、對術者技能要求高等問題，限制了其在復雜病例中的應用。在此背景下，機器人輔助手術應運而生，以其三維高清視野、機械臂靈活度高、操作精準等顯著優勢，為宮頸癌患者提供了更為安全、有效的治療選擇[1-2]。尿路感染為術后常見感染性并發癥之一，不但會增加患者的痛苦及經濟負擔，還可能影響手術效果及預后[3-4]。因此，探尋能夠有效預測尿路感染風險的生物標志物，對于優化術后管理策略、降低并發癥發生率具有重要意義[5-7]。中性粒細胞與淋巴細胞比值（Neutrophil to Lymphocyte Ratio，NLR）反映了機體的炎癥與免疫狀態平衡，血小板與淋巴細胞比值（Platelet to Lymphocyte Ratio，PLR）揭示了血小板活化與免疫反應之間的潛在聯系，這兩種衍生指標在多種感染性疾病以及腫瘤發生、發展與預后評估中均展現出了獨特臨床價值。盡管NLR與PLR在多種手術后的感染預測中已初步顯示出潛力，但在宮頸癌根治術后尿路感染預測方面，相關研究仍顯不足[8-9]。鑒于此，本研究深入探討機器人輔助宮頸癌術后基線NLR、PLR與尿路感染的關系，并構建尿路感染風險預測模型，旨在為宮頸癌患者術后管理及預后改善提供科學依據。現報道如下。

1 資料與方法

1.1一般資料 選取2021年8月—2024年8月于本中心行機器人輔助宮頸癌根治術患者100例為研究對象，根據術后是否并發尿路感染分為發生組（n=29）與未發生組（n=71）。納入標準：①符合宮頸癌相關診斷標準[10]，并經影像學、病理學確診為宮頸癌患者；②接受機器人輔助宮頸癌根治術者；③年齡gt;18歲；④術前未患有尿路感染或其他嚴重泌尿系統疾病者；⑤臨床資料完整。排除標準：①患有其他惡性腫瘤或嚴重慢性疾病；②術中或術后出現嚴重并發癥，如嚴重手術應激，導致無法準確評估術后恢復情況；③未按照醫囑進行隨訪或相關資料缺失，無法準確評估術后是否并發尿路感染。本研究符合《赫爾辛基宣言》并已獲本院倫理委員會審批。

1.2方法

1.2.1資料收集 收集所有入組患者臨床相關資料，包括年齡、BMI、腫瘤類型、臨床分期、高血壓、糖尿病、手術時間、術中出血量、尿管留置時間、術后尿潴留情況。

1.2.2血清學指標測定 所有患者均于術后次日清晨空腹采集靜脈血5 mL，離心分離上清液，冷藏保存待測。采用全自動血液分析儀測定外周血淋巴細胞、中性粒細胞、血小板等水平，并計算NLR、PLR。

1.2.3術后尿路感染評估 在機器人輔助宮頸癌根治術后，尿路感染的診斷標準[11]主要基于：①臨床癥狀，如尿頻、尿急、尿痛、下腹部疼痛、腰部不適或發熱等；②尿液檢查，包括尿常規（每高倍視野下白細胞數超過5個可視為異常）、尿培養（清潔中段尿細菌培養，菌落數≥10^5 /mL，且為同一菌種）及尿沉渣檢查（離心后尿沉渣中白細胞數≥10 /HP）；③影像學檢查，通過超聲、CT等影像學檢查觀察尿路情況，排除尿路結石、腫瘤等其他病因。

1.3統計學方法 所有數據采用SPSS 26.0軟件進行統計學分析。計數資料用例數（百分比）[n（%）]表示，行 χ2檢驗；符合正態分布的計量資料用均數±標準差（x±s）表示，行獨立樣本t檢驗。等級資料比較行非參數秩和檢驗。采用二元Logistic回歸模型分析尿路感染的影響因素。建立ROC曲線分析危險因素對尿路感染的預測效能。檢驗水準α=0.05。以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1一般資料 兩組患者年齡、BMI、腫瘤類型等比較，差異均無統計學意義（Pgt;0.05）。與未發生組相比，發生組患者尿管留置時間更長，術后尿潴留發生率更高，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表1。

2.2血清NLR、PLR水平 與未發生組相比，發生組患者血清NLR、PLR水平均較高，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表2。

2.3單因素分析 以Plt;0.01為界限，將表1、表2中符合該篩選要求的指標“尿管留置時間、術后尿潴留、NLR、PLR”作為自變量，以“尿路感染”為因變量。對變量進行賦值（見表3），自變量逐個納入二元Logistic回歸模型中進行統計分析發現，尿管留置時間、術后尿潴留、NLR、PLR為機器人輔助宮頸癌根治術后尿路感染的影響因素（Plt;0.05），見表4。

2.4多因素分析 將單因素Logistic回歸分析中有意義的指標“尿管留置時間、術后尿潴留、NLR、PLR”作為自變量，以“尿路感染”為因變量，全部納入二元Logistic回歸模型中，變量篩選方式為“Blakwald”，統計分析發現，尿管留置時間越長、術后尿潴留、NLR升高、PLR升高均為機器人輔助宮頸癌根治術后尿路感染的獨立危險因素（Plt;0.05），見表5。

2.5術后尿路感染風險預測列線圖模型構建 根據多因素Logistic回歸分析中的獨立危險因素，構建術后尿路感染風險預測的列線圖模型（如圖1）。尿管留置時間每增加2 d，Nomo分可增加12或13分；術后尿潴留發生，Nomo分可增加23分；NLR水平每增加1，Nomo分可增加7或8分；PLR水平每增加1，Nomo分可增加6分。總分為各因素Nomo分值之和，根據總分評估術后尿路感染發生風險。

2.6效能分析及驗證 建立ROC曲線分析NLR、PLR、兩項聯合及列線圖模型對機器人輔助宮頸癌根治術后尿路感染的價值發現（如圖2），NLR、PLR、兩項聯合及列線圖模型的曲線下與坐標軸圍成的面積（Area Under Curve，AUC）分別為0.827、0.794、0.920、0.981，均對尿路感染有較高預測價值（見表6）。Delong法比較AUC差異發現，兩項聯合的AUC均高于單項（NLR、PLR）的AUC，差異有統計學意義（Plt;0.05）。列線圖模型的AUC均高于NLR、PLR及兩項聯合的AUC，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表7。當取cut-off值時，兩項聯合的靈敏度、特異度為0.828、0.944；列線圖模型的靈敏度、特異度為0.931、0.958。進一步對列線圖模型進行內部驗證發現，列線圖模型的校正曲線與理想曲線基本一致，提示該模型有良好的穩定性（如圖3）；決策曲線分析顯示，該模型具有正向凈收益率（閾值范圍0.00～1.000），如圖4。

3 討論

宮頸癌作為全球女性最常見的惡性腫瘤之一，其發病率和死亡率居高不下，嚴重威脅著患者的生命健康[12-13]。隨著醫療技術的不斷進步，機器人輔助手術已成為治療宮頸癌的重要手段，為眾多患者帶來了新的希望[14-15]。機器人輔助宮頸癌根治術在臨床治療中取得了顯著成效，但術后并發癥仍不容忽視，其中尿路感染是宮頸癌術后常見的并發癥之一，不僅增加了患者的痛苦，還可能影響手術效果及患者的康復進程[16-17]。因此，尋找有效的預測指標，以便早期識別并采取干預措施，對于降低宮頸癌術后尿路感染的風險具有重要意義。鑒于NLR及PLR在既往研究中反映機體炎癥狀態及在免疫功能方面所展現出的獨特價值，但針對機器人輔助宮頸癌根治術后患者基線NLR、PLR與尿路感染之間關系的專項研究仍顯匱乏[18]。因此，本研究旨在探討機器人輔助宮頸癌根治術后基線NLR、PLR與尿路感染的關系，并構建風險預測模型，以期更好地為臨床評估和預防術后尿路感染提供依據。

中性粒細胞作為主要的吞噬細胞，在抵御病原體中起關鍵作用，淋巴細胞則在免疫應答中占據核心地位，NLR反映了機體的炎癥狀態和免疫功能[19]。血小板通過分泌細胞因子參與炎癥反應，激活并募集免疫細胞，PLR用于評估機體的炎癥狀態[20]。因此，NLR與PLR的變化均可作為機體炎癥狀態的重要參考指標。本研究結果顯示，發生組術后NLR、PLR水平均高于未發生組（Plt;0.05），提示NLR與PLR可能與機器人輔助宮頸癌根治術后尿路感染的發生有關。通過二元Logistic分析顯示，術后尿潴留、尿管留置時間長、術后基線NLR越高、PLR越高為尿路感染的獨立危險因素（Plt;0.05）。既往研究[21-22]報道了當患者術后發生尿潴留時，膀胱無法正常排空尿液，導致尿液在膀胱內長時間滯留，這為細菌提供了一個良好的滋生環境使其在尿液中繁殖，從而增加尿路感染的風險。因此，術中應利用機器人手術系統的高清三維視覺與靈活機械臂，實現盆腔內組織的精準解剖與分離。在分離膀胱與周圍組織時，應特別注意保護膀胱的神經支配，避免損傷盆神經叢，以減少術后膀胱功能障礙發生。術中應始終保持膀胱處于空虛狀態，避免膀胱過度充盈導致損傷。同時，在切除子宮及周圍組織時，應確保手術層面清晰，避免誤傷膀胱壁。輸尿管走行于盆腔內，與子宮、膀胱等組織緊密相連。術中應仔細辨認并保護輸尿管，避免誤夾、誤切或損傷，以減少術后輸尿管梗阻與尿潴留的風險。此外，術中應嚴格控制出血，避免血液在盆腔內積聚形成血腫，以減少術后炎癥反應及粘連的形成。李晶等人[23]報道了尿管留置時間越長，細菌入侵泌尿系統的機會就越多。同時，高可等人[24]報道了尿管的長期存在會刺激尿道及膀胱黏膜，引發局部的炎癥反應，這種炎癥反應可能會削弱局部的免疫防御機制，降低機體對細菌的抵抗力，從而增加尿路感染的風險。Chen L Y[25]、林龍輝等人[26]研究發現術后NLR升高，反映了體內炎癥反應的相對增強。中性粒細胞數量的增多可能與手術創傷引發的炎癥反應有關，但過度的炎癥反應可能激活機體的過度應激狀態。同時，NLR的升高意味著淋巴細胞的相對減少，這可能導致機體的免疫調節功能失衡，降低了有效抵御細菌入侵的能力，從而增加尿路感染的風險[27-28]。PLR升高意味著血小板數量相對于淋巴細胞有所增多，血小板的增多可能與炎癥反應的激活緊密相關，過多的血小板會釋放炎癥介質，進一步加劇炎癥反應，從而破壞泌尿系統的正常生理環境，增加尿路感染的風險[29-30]。同時，高PLR也可能反映了淋巴細胞的相對減少，導致淋巴細胞功能受到抑制，機體的免疫防御能力隨之下降，使患者更容易受到尿路感染的侵襲[31-32]。ROC分析結果顯示，術后NLR、PLR單獨預測機器人輔助宮頸癌根治術后尿路感染的效能中等。然而，當兩項聯合使用時，預測效能顯著提升，再綜合尿管留置時間、術后尿潴留兩項危險因素，構建術后尿路感染風險預測列線圖模型，分析得到該模型的AUC為0.981，并且經Delong法檢驗，兩項聯合使用的AUC均高于單項，而列線圖模型的曲線AUC均高于NLR、PLR及兩項聯合。在確定最佳臨界值時，兩項聯合的靈敏度為0.828，特異度為0.944，表明其具有較高的準確性和實用性；列線圖模型的靈敏度為0.931，特異度為0.958，由此發現，綜合尿管留置時間、術后尿潴留兩項危險因素后，列線圖模型靈敏度有明顯提升。因此，術后NLR與PLR的聯合監測，同時綜合臨床中尿管留置時間、術后尿潴留等因素，能更有效地預測尿路感染風險，為臨床干預提供有力支持。

綜上所述，機器人輔助宮頸癌根治術后基線NLR、PLR為患者術后尿路感染的危險因素，臨床中兩項聯合監測可較好地評估尿路感染風險。然而，本研究的樣本量有限，可能影響結果的普適性。未來需擴大樣本量，探索NLR、PLR與其他生物標志物聯用的預測價值，全面評估機器人輔助宮頸癌根治術后尿路感染風險，為臨床干預精準指導。

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