摘要目的 探讨炎症-营养因素对中晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者接受程序性死亡受体1(PD-1)抑制剂治疗疗效的预测价值.方法 回顾性分析2020年7月—2023年11月安徽理工大学第一附属医院收治的接受PD-1抑制剂免疫治疗的70例中晚期NSCLC患者的完整病历资料.根据受试者工作特征(ROC)曲线获得血清C反应蛋白(CRP)、C反应蛋白与白蛋白比值(CAR)的最佳截断值,并根据最佳截断值将患者分别分为高CRP(H-CRP)、低CRP(L-CRP)组和高CAR(H-CAR)、低CAR(L-CAR)组;根据格拉斯哥预后评分(GPS)分为GPS0组、GPS1组和GPS2组.使用卡方检验对组间各临床特征的分类变量进行差异分析.采用卡方检验分析各组间经免疫治疗后的客观缓解率(ORR)、疾病控制率(DCR).通过Kaplan-Meier方法进行生存分析,单因素和多因素Cox分析筛选影响患者无进展生存期(PFS)的独立危险因素.通过R软件建立临床预测模型列线图,并进行模型评价及内部验证.通过Kaplan-Meier方法进行生存分析,单因素和多因素Cox分析筛选影响患者PFS的独立危险因素.通过R软件建立临床预测模型列线图,并进行模型评价及内部验证.结果 GPS与免疫治疗药物有相关性(P=0.004).CRP、CAR、GPS组间ORR均无显著相关性(P＞0.05);L-CRP、L-CAR 组较 H-CRP、H-CAR 组 DCR 显著升高(P=0.002、P=0.001),GPS0 的患者DCR显著升高(P=0.005).Kaplan-Meier生存分析表明L-CRP组中位PFS(mPFS)14.77个月,显著高于H-CRP组mPFS 6.13 个月(P=0.001 7).L-CAR 组 mPFS 24.53 个月,显著高于 H-CAR 组 5.63 个月(P＜0.001).GPS 0 组mPFS 13.83个月,显著高于GPS 1组的5.63个月和GPS 2组的8.40个月(P=0.041).多因素Cox分析表明CAR是接受PD-1抑制剂治疗的NSCLC患者PFS的独立预后因素(P=0.001).通过R软件将CRP、CAR、GPS纳入构建临床预测模型,经检验该模型具有较好的预测价值.结论 使用血清CRP、CAR及GPS构建临床预测模型,这个模型具有很好的区分度和校准度,对用于预测中晚期NSCLC抗PD-1治疗效果具有重要价值.