目的：开发并验证诺曼图以预测甲状腺乳头状癌合并 2 型糖尿病患者的中央区淋巴结转移。
患者和方法：入组总数为 456，其中 356 名患者为建模组，100 名患者为外部验证组。通过 ROC 曲线分析获得连续变量的最佳临界值。将单因素分析中存在统计学差异的重要危险因素进一步纳入多因素 logistic 回归分析中，并根据多因素分析结果构建诺曼图。然后进行 ROC 曲线分析以评估诺曼图的区分能力，并使用校准曲线和霍斯莫-雷米肖检验对预测概率与实际情况的一致性进行可视化和量化，通过决策曲线分析评估应用该诺曼图的临床净受益。
结果：ROC 曲线分析显示中性粒细胞与淋巴细胞比，血小板与淋巴细胞比和肿瘤大小的最佳临界值分别为 2.9204、154.7003、0.95（厘米）。多因素 Logistic 回归分析显示年龄，病灶数目，肿瘤大小最长径，中性粒细胞与淋巴细胞比是影响中央区淋巴结转移的独立影响因素。在训练数据集中该预测模型的 C 指数为 0.728，在外部验证数据集中 C 指数为 0.618。当我们将预测概率（> 52.73%）定义为发生中央区淋巴结转移高风险时，该预测模型可以获得的灵敏度为 0.535，特异性为 0.797，阳性预测值（%）为 67.7，阴性预测值（%）为 68.7。校正曲线显示出该预测模型的预测能力与实际情况具有很高的一致性。决策曲线分析显示与所有患者或没有患者接受预防性中央区淋巴结清扫术相比，按诺曼图预测概率决定是否进行中央区淋巴结预防性清扫，将有助于患者获得更多的临床净获益。
结论：术前较高水平的中性粒细胞与淋巴细胞比是促进甲状腺乳头状癌合并 2 型糖尿病患者发生中央区淋巴结转移的独立危险因素。本研究中经验证的中性粒细胞与淋巴细胞比的最佳临界值为 2.9204。应用此诺曼图将有助于对患者的中央区淋巴结转移风险进行分层，从而使患者能够获得适当的医疗措施（例如对高转移风险患者进行预防性淋巴结清扫）。此外，我们希望在不久的将来找到更多敏感指标，以进一步提高该预测模型的敏感性和特异性。
Keywords: papillary thyroid carcinoma, type 2 diabetes mellitus, neutrophil-lymphocyte ratio, nomogram, central compartment lymph node metastasis