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摘要研究背景<br>　　子宫内膜癌（Endometrialcancer,EC）是常见的妇科恶性肿瘤，发病率逐年上升，严重危害女性健康。大多数EC诊断时为早期，总体预后较好。2020年欧洲妇科肿瘤学会（EuropeanSocietyofGynecologicalOncology,ESGO）/欧洲放射肿瘤学会（EuropeanSocietyofRadiotherapy&Oncology,ESTRO）/欧洲病理学会（EuropeanSocietyofPathology,ESP）指南根据临床病理预后因素如国际妇产科联盟（InternationalFederationofGynecologyandObstetrics,FIGO）分期、肌层浸润深度、组织学等级（Histologicgrade，HG）、组织学类型、淋巴脉管间隙浸润（Lymphaticvasculatureinfiltration,LVSI）等对EC进行预后风险分组，并根据该分组指导辅助治疗。但EC具有高度异质性，传统的临床病理参数并不能完全预测非高危EC患者的预后，分子分型受其过程繁琐、费用高昂、耗时长等限制，并未广泛应用于临床，肿瘤标记物和免疫组化标记物简便快捷、成本低，也已显示出良好的预后价值。将临床病理参数与肿瘤标记物、免疫组化标记物结合起来，有助于对非高危EC患者进一步细化分层、预测预后并指导辅助治疗，从而实现精准化、个体化治疗。<br>　　研究目的<br>　　分析非高危EC患者的预后情况，将术前血清糖类抗原125（Carbohydrateantigen125,CA125）水平、临床病理参数及免疫组化标记物结合起来，构建非高危EC患者无复发生存期（Relapse-FreeSurvival,RFS）及总生存期（OverallSurvival,OS）的预测模型，指导临床决策。<br>　　研究方法<br>　　本研究的研究对象为2014年1月至2020年12月在山东大学齐鲁医院接受手术的非高危EC初治患者，主要的结局指标为RFS和OS。纳入临床实践中常见的血清CA125水平、传统临床病理参数和免疫组化标记物共11个变量作为备选的预测因子，对纳入的变量进行分析和适当的转换。采用Lasso回归法，并结合临床实际情况筛选出最终的预测因子，构建预测非高危EC患者RFS及OS的Cox回归模型，并将模型以列线图的形式可视化。通过一致性指数（Harrell''sCstatistic）、受试者工作特征（Receiveroperatingcharacteristiccurve,ROC）曲线及ROC的曲线下面积（Areaunderthecurve,AUC）评价模型的区分度，通过校准曲线（CalibrationCurve）和布里尔分数（BrierScore）评价模型的校准度，通过决策曲线分析（Decisioncurveanalysis,DCA）衡量模型的临床效能，采用加强Bootstrap法对模型进行内部验证，并将我们构建的模型与仅用临床病理参数构建的模型进行比较。利用列线图模型总得分的最佳截断值对患者进行风险分层，绘制高低风险组患者的K-M生存曲线（Kaplan-Meier生存曲线）并比较差异。<br>　　研究结果<br>　　共纳入1106例患者，中位随访时间为59个月，有40例（3.6％）患者复发，52例（4.7％）患者死亡，其中33例因本病死亡，19例因其他原因死亡，全部患者的3年、5年、7年无复发生存率分别为97.2％、94.9％、93.2％,3年、5年、7年总生存率分别为97.7％、96.4％、95.6％。低危组与中危组、中-高危组患者的RFS和OS存在显著差异，而中危组与中-高危组患者的RFS和OS无显著差异。<br>　　非高危EC患者RFS的列线图模型以lgCA125、HG、LVSI和P53状态为预测因子，3年、5年、7年的AUC均≥0.70，BrierScore均＜0.09,校准曲线均在参考线上下浮动，DCA曲线显示临床效能良好。内部验证后的Harrell''sCstatistic为0.75，BrierScore为0.08。以列线图总得分的最优截断值72.02为界进行风险分层，两组患者的K-M曲线具有显著差异。<br>　　非高危EC患者OS的列线图模型以年龄、lgCA125、HG、LVSI和P53状态为预测因子，3年、5年、7年的AUC均≥0.75，BrierScore均＜0.06,校准曲线均在参考线上下浮动，DCA曲线显示临床效能良好。内部验证后的Harrell''sCstatistic为0.81，BrierScore为0.02。以最优截断值123.64为界进行风险分层，两组患者的K-M曲线具有显著差异。<br>　　与仅用临床病理参数构建的模型相比较，无论任何时间，我们构建模型的AUC始终更大，内部验证后的Harrell''sCstatistic也更大，提示区分度更好，BrierScore更小，提示校准度更好。<br>　　结论<br>　　非高危EC患者总体预后较好，低危组患者的RFS和OS均优于中危组及中-高危组，而中危组与中-高危组患者的RFS和OS差异不明显。基于血清CA125、临床病理参数及免疫组化标记物成功构建非高危EC患者RFS和OS的列线图模型，模型均具有良好的准确性和临床实用性，且优于仅用临床病理参数构建的模型，有助于精准评估预后及指导治疗决策。