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乳腺癌（Breast Cancer）作为女性患者常见的恶性肿瘤之一，其主要治疗方法为外科手术，但术后复发率仍较高。因此，寻找经济、有效、方便的预后评估标志物尤为关键。越来越多的证据表明，慢性炎症可能通过诱导基因突变、调节免疫系统及影响肿瘤微环境等促进肿瘤的发生发展。外周血纤维蛋白原与白蛋白比值（Fibrinogen to Albumin Ratio，FAR）和血小板与淋巴细胞比值（Platelet to Lymphocyte Ratio，PLR）属于机体非特异性系统性炎症指标，能灵敏反映机体炎症状态。已有研究报道FAR和PLR水平对乳腺癌患者的预后具有一定的预测价值。然而，基于FAR和PLR的评分（FAR-PLR评分）在乳腺癌中的研究尚未有报道。
目的：
本研究旨在探讨术前FAR-PLR评分在乳腺癌患者中的预后价值，并基于FAR-PLR评分和临床病理因素建立预测乳腺癌预后的列线图模型。
方法：
选取2010年1月-2016年4月于浙江省台州医院病理确诊并接受手术治疗的乳腺癌患者1305例，采集患者临床资料及实验室数据。排除标准：①非原发性乳腺癌患者；②伴有严重糖尿病、心力衰竭、甲状腺功能异常患者；③伴有血液系统疾病、自身免疫性疾病、感染性疾病、合并有其它恶性肿瘤；④围手术期重要器官功能障碍；⑤术前3个月内使用抗凝药物治疗；⑥术前行辅助化疗或放疗患者；⑦未签署知情同意书；⑧临床资料和实验室数据不完整的患者；⑨随访丢失。最终纳入707例病例。
FAR-PLR评分：应用X-Tile软件确定FAR、PLR的最佳截点，FAR、PLR同时升高评分为2，仅一项指标升高评分为1，均未升高评分为0。
卡方检验评估临床病理特征和FAR、PLR及FAR-PLR评分之间的关系。用Kaplan-Meier方法绘制生存曲线，log-rank检验比较组间差异。采用COX比例风险回归模型（逐步向后法）进行单因素和多因素分析，评估相关因素的预后价值。运用R程序绘制COX回归分析结果的森林图。根据多因素分析的结果建立列线图模型，模型预测的准确性和一致性分别用Harrells一致性指数（Harrells concordance index，C-指数）和校准曲线来评估。以P＜0.05为差异有统计学意义。除列线图、C-指数、校准曲线、森林图使用R程序绘制，其它统计分析应用SPSS22.0软件进行数据分析。
结果：
1.患者基本特征：中位年龄为49（44-57）岁，均为女性。707例患者中肿瘤复发213例（30.1%），死亡198例（28.0%）。中位随访时间59.9（51.5-74.0）月。
2.确定FAR、PLR指标的最佳截点：应用X-Tile软件确定FAR、PLR最佳截点，分别为8.4，195.3。根据最佳截点把乳腺癌患者分为：高FAR组（＞8.4）和低FAR组（≤8.4），高PLR组（＞195.3）和低PLR组（≤195.3）。
3.FAR、PLR及FAR-PLR评分与乳腺癌患者临床病理特征之间的关系：高FAR组与低FAR组患者比较，年龄、绝经、肿瘤大小、淋巴结转移、病理分期与PR的差异均有统计学意义（均P＜0.05），其余临床病理特征之间差异无统计学意义（P＞0.05）。同样，高PLR组与低PLR组患者比较，切缘与病理分期的差异有统计学意义（均P＜0.05），其余临床病理特征之间差异无统计学意义（P＞0.05）。FAR-PLR评分高、中与低三组在年龄、绝经、肿瘤大小、病理分期方面差异有统计学意义（均P＜0.05），其余临床病理特征之间差异无统计学意义（P＞0.05）。
4.FAR-PLR评分与乳腺癌患者预后的相关性：平均随访时间为61.2月。FAR-PLR评分较高组与较差的总生存时间（Overall Survival，OS）和无病生存时间（Diease-Free Survival，DFS）相关（均P＜0.001）。FAR＞8.4组死亡风险与复发风险较FAR≤8.4组高（均P＜0.001），PLR＞195.3组死亡风险与复发风险较PLR≤195.3组高（均P＜0.001）。
5.乳腺癌患者病理分期和分子分型的亚组分析：在病理分期Ⅰ-Ⅱ组和Ⅲ组中，FAR-PLR评分高、中与低组患者的OS以及DFS的差异均具有统计学意义（均P＜0.01）。同样，在分子分型Luminal B型、Her-2过表达型和三阴性型组患者中，FAR-PLR评分对乳腺癌患者的预后也是一个强有力的预测因子，即FAR-PLR评分越高，预后越差。但是，在分子分型Luminal A型组患者中，FAR-PLR评分高、中与低组患者的OS以及DFS的差异无统计学意义（均P＞0.05）。
6.影响乳腺癌患者OS和DFS的因素：森林图和多因素COX比例风险回归模型分析显示，术前FAR-PLR评分是影响乳腺癌患者OS（HR=1.759，95%CI=1.410-2.210，P=0.000）和DFS（HR=1.729，95%CI=1.385-2.158，P=0.000）的独立危险因素。此外，病理分期、PR与乳腺癌患者的OS和DFS显著相关（均P＜0.01），Her-2与OS显著相关（P＜0.01）。
7.列线图的建立与准确度预测：根据多因素COX回归分析结果建立乳腺癌患者术后生存的列线图预测模型。校准曲线显示，1年、3年、5年预测的总生存率、无病生存率与实际观测生存率高度一致。与病理分期（OS和DFS的C-指数分别为0.583和0.588）、PR（OS和DFS的C-指数分别为0.592和0.592）和FAR-PLR评分（OS和DFS的C-指数分别为0.592和0.591）相比，列线图显示出更好的预测准确度（OS和DFS的C-指数分别为0.652和0.651）。
结论：
本研究结果表明术前FAR-PLR评分可能作为预测乳腺癌患者生存预后的潜在标志物，有望成为预测乳腺癌患者生存情况的新指标。同时，本研究基于术前FAR-PLR评分和临床病理因素建立了预测乳腺癌患者预后的模型，帮助医生更好地进行临床决策。
目的：
本研究旨在探讨术前FAR-PLR评分在乳腺癌患者中的预后价值，并基于FAR-PLR评分和临床病理因素建立预测乳腺癌预后的列线图模型。
方法：
选取2010年1月-2016年4月于浙江省台州医院病理确诊并接受手术治疗的乳腺癌患者1305例，采集患者临床资料及实验室数据。排除标准：①非原发性乳腺癌患者；②伴有严重糖尿病、心力衰竭、甲状腺功能异常患者；③伴有血液系统疾病、自身免疫性疾病、感染性疾病、合并有其它恶性肿瘤；④围手术期重要器官功能障碍；⑤术前3个月内使用抗凝药物治疗；⑥术前行辅助化疗或放疗患者；⑦未签署知情同意书；⑧临床资料和实验室数据不完整的患者；⑨随访丢失。最终纳入707例病例。
FAR-PLR评分：应用X-Tile软件确定FAR、PLR的最佳截点，FAR、PLR同时升高评分为2，仅一项指标升高评分为1，均未升高评分为0。
卡方检验评估临床病理特征和FAR、PLR及FAR-PLR评分之间的关系。用Kaplan-Meier方法绘制生存曲线，log-rank检验比较组间差异。采用COX比例风险回归模型（逐步向后法）进行单因素和多因素分析，评估相关因素的预后价值。运用R程序绘制COX回归分析结果的森林图。根据多因素分析的结果建立列线图模型，模型预测的准确性和一致性分别用Harrells一致性指数（Harrells concordance index，C-指数）和校准曲线来评估。以P＜0.05为差异有统计学意义。除列线图、C-指数、校准曲线、森林图使用R程序绘制，其它统计分析应用SPSS22.0软件进行数据分析。
结果：
1.患者基本特征：中位年龄为49（44-57）岁，均为女性。707例患者中肿瘤复发213例（30.1%），死亡198例（28.0%）。中位随访时间59.9（51.5-74.0）月。
2.确定FAR、PLR指标的最佳截点：应用X-Tile软件确定FAR、PLR最佳截点，分别为8.4，195.3。根据最佳截点把乳腺癌患者分为：高FAR组（＞8.4）和低FAR组（≤8.4），高PLR组（＞195.3）和低PLR组（≤195.3）。
3.FAR、PLR及FAR-PLR评分与乳腺癌患者临床病理特征之间的关系：高FAR组与低FAR组患者比较，年龄、绝经、肿瘤大小、淋巴结转移、病理分期与PR的差异均有统计学意义（均P＜0.05），其余临床病理特征之间差异无统计学意义（P＞0.05）。同样，高PLR组与低PLR组患者比较，切缘与病理分期的差异有统计学意义（均P＜0.05），其余临床病理特征之间差异无统计学意义（P＞0.05）。FAR-PLR评分高、中与低三组在年龄、绝经、肿瘤大小、病理分期方面差异有统计学意义（均P＜0.05），其余临床病理特征之间差异无统计学意义（P＞0.05）。
4.FAR-PLR评分与乳腺癌患者预后的相关性：平均随访时间为61.2月。FAR-PLR评分较高组与较差的总生存时间（Overall Survival，OS）和无病生存时间（Diease-Free Survival，DFS）相关（均P＜0.001）。FAR＞8.4组死亡风险与复发风险较FAR≤8.4组高（均P＜0.001），PLR＞195.3组死亡风险与复发风险较PLR≤195.3组高（均P＜0.001）。
5.乳腺癌患者病理分期和分子分型的亚组分析：在病理分期Ⅰ-Ⅱ组和Ⅲ组中，FAR-PLR评分高、中与低组患者的OS以及DFS的差异均具有统计学意义（均P＜0.01）。同样，在分子分型Luminal B型、Her-2过表达型和三阴性型组患者中，FAR-PLR评分对乳腺癌患者的预后也是一个强有力的预测因子，即FAR-PLR评分越高，预后越差。但是，在分子分型Luminal A型组患者中，FAR-PLR评分高、中与低组患者的OS以及DFS的差异无统计学意义（均P＞0.05）。
6.影响乳腺癌患者OS和DFS的因素：森林图和多因素COX比例风险回归模型分析显示，术前FAR-PLR评分是影响乳腺癌患者OS（HR=1.759，95%CI=1.410-2.210，P=0.000）和DFS（HR=1.729，95%CI=1.385-2.158，P=0.000）的独立危险因素。此外，病理分期、PR与乳腺癌患者的OS和DFS显著相关（均P＜0.01），Her-2与OS显著相关（P＜0.01）。
7.列线图的建立与准确度预测：根据多因素COX回归分析结果建立乳腺癌患者术后生存的列线图预测模型。校准曲线显示，1年、3年、5年预测的总生存率、无病生存率与实际观测生存率高度一致。与病理分期（OS和DFS的C-指数分别为0.583和0.588）、PR（OS和DFS的C-指数分别为0.592和0.592）和FAR-PLR评分（OS和DFS的C-指数分别为0.592和0.591）相比，列线图显示出更好的预测准确度（OS和DFS的C-指数分别为0.652和0.651）。
结论：
本研究结果表明术前FAR-PLR评分可能作为预测乳腺癌患者生存预后的潜在标志物，有望成为预测乳腺癌患者生存情况的新指标。同时，本研究基于术前FAR-PLR评分和临床病理因素建立了预测乳腺癌患者预后的模型，帮助医生更好地进行临床决策。