基于姑息性表現量表的腫瘤晚期病人3個月生存預測模型的初步構建

張 偉，費朝廷，朱冬梅，陳 星

1.江蘇大學醫學院，江蘇 212013；2.江蘇大學附屬醫院

近年來我國癌癥發病率和死亡率不斷上升，給國人帶來了嚴重的疾病負擔[1]。惡性腫瘤晚期病人在生命末期知曉較為準確的生存時間對他們決定護理目標、治療方案以及處理個人和家庭事務等具有重要意義[2]。同時，準確的生存期預測也有利于護理人員更精準地評估和掌握病人病情，以制定最優照護方案，提高晚期癌癥病人生存質量。目前，臨床醫生對晚期病人生存期預測較為主觀和樂觀[3]。歐洲緩和醫療協會(European Association for Palliative Care， EAPC) 于2005 年提出腫瘤晚期病人生存期預測影響因素主要與病人臨床癥狀和體征、生化結果、體能狀態等有關[4]。近年來，已有研究者通過科學研究篩選出腫瘤病人預后獨立影響因素，且已建立用于判斷腫瘤晚期病人生存期的統計學預測方法，其中包括姑息性表現量表(PPS)[5]。PPS 是根據Karnofsky 量表(KPS)的功能維度(包括行走、活動水平和疾病證據)改編而成，增加了自我護理、口服攝入量和清醒程度3 方面內容。作為一個成熟的預測工具，該量表在國外已被廣泛應用于癌癥病人的生存預測，大部分姑息單位[6-7]及社區臨終服務機構[8-9]將其作為病情記錄的內容之一。我國對腫瘤晚期病人生存期預測的研究尚無統一成果[10]，僅有一篇報告了PPS 與胃癌之間的相關性[11]，但其并未說明PPS 的應用方法。目前，尚未檢索獲得探討PPS 與腫瘤晚期病人生存期關系的相關研究。本研究前期對PPS 進行了文化調試、漢化，在得到較好信效度的基礎上，以期繼續探討PPS 預測腫瘤晚期病人生存時間的效果，并篩選出影響腫瘤晚期病人生存期的獨立危險因素，構建預測模型，以期為臨床決策提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選取2018 年1 月—2019 年9 月入住江蘇大學附屬醫院腫瘤科安寧療護病房的200 例腫瘤晚期病人為研究對象。納入標準：經細胞學或病理學明確診斷為惡性腫瘤晚期；無法耐受手術、放療和化療等抗腫瘤治療；入院接受最佳支持治療；臨床資料完整；年齡≥18 歲。排除標準：存在藥物引起的癥狀（如丙泊酚等鎮靜藥物引起的譫妄等）。200 例病人中，男118 例（59.0%），女82 例（41.0%）；年齡28～94 歲，平均年齡64 歲；胃癌病人28 例（14.0%），肺癌病人55 例（27.5%），腸癌病人27 例（13.5%），婦科腫瘤病人19例（9.5%），乳腺癌病人6 例（3.0%），其他癌癥（肝癌、腎癌、頭頸癌、食管癌、膀胱癌、胰腺癌、膽囊癌等）病人65 例（32.5%）；有手術史75 例（37.5%），無手術史125例（62.5%）；有共病（基礎性疾病）174 例（87.0%），無共病26 例（13.0%）。

1.2 資料收集方法 通過病人入院首次病歷記錄收集病人年齡、性別、診斷、手術史等一般資料。評估病人PPS 得分，評分為0%～100%，以10%遞增，0%代表病人已經死亡，100%代表行動健康[2]。分值越高，代表該病人體能狀態越好。記錄病人入院后24 h 臨床癥狀及體征，包括心動過速、呼吸困難、吞咽困難、睡眠障礙、排痰困難、大小便失禁、水腫、譫妄、上消化道出血。跟蹤隨訪病人3 個月（國內定義臨終關懷界定時間為3～6 個月[12]），記錄其結局。

1.3 統計學方法 應用Excel、SPSS 22.0 統計軟件進行數據處理。非正態分布資料采用中位數(四分位數)[M(P25，P75)]表示，繪制Kaplan-Meier 生存曲線；運用Log-rank 檢驗各變量組間累計生存率差異，將有顯著意義的變量（P＜0.1）納入Cox 比例風險回歸模型進行多因素生存分析，篩選對生存期有影響的獨立危險因素，統計結果均以P＜0.05 為差異有統計學意義，建立預后指數（PI）方程。

2 結果

2.1 腫瘤晚期病人生存狀況 200 例腫瘤晚期病人生存時間為30(27，33)d。2 例病人在入院1 d 內死亡，病人1 周生存率為94.5%，4 周生存率為52.5%，8 周生存率為17.0%。隨訪期間（3 個月）193 例病人死亡，7例病人存活。

2.2 病人PPS 評分分層Kaplan-Meier 生存曲線 病人PPS 評分分層Kaplan-Meier 生存曲線初始分為7組，見圖1。Log-rank 分析顯示，PPS 是影響腫瘤病人生存期的影響因素（P＜0.001），不同PPS 類別顯示出了很強的排序效果，但PPS 值為50%和60%時累計生存率差異無統計學意義（χ2=0.018，P=0.892）。

2.3 腫瘤晚期病人生存期影響因素的單因素分析PPS 生存曲線初始分為7 組，經文獻研究[6]后最終分為2 組（PPS≤50%和PPS＞50%）。腫瘤晚期病人生存期影響因素的單因素分析結果見表1。

表1 腫瘤晚期病人生存期影響因素的單因素分析（n=200） 單位：d

2.4 腫瘤晚期病人生存期危險因素的多元逐步Cox模型分析 為了不遺漏重要變量，將單因素分析中P＜0.1 的變量納入Cox 比例風險模型進行多因素分析，自變量賦值情況為手術史（無=1，有=2），PPS（＞50%=1，≤50%=2），呼吸困難（無=1，有=2），吞咽困難（無=1，有=2），譫妄（無=1，有=2）。最后進入主效應方程的因素為手術史、PPS 評分、呼吸困難、吞咽困難、譫妄。見表2。

表2 腫瘤晚期病人生存期危險因素的多元逐步Cox 模型分析結果

2.5 建立預測模型及其PI 根據Cox 多因素分析篩選出的5 項指標建立Cox 生存預測方程得到：h(t，X)=h0(t)exp(-0.400X1+0.850X2+0.497X3+0.471X4+1.511X5)，因此，預后指數(PI)方程：PI=-0.400X1+0.850X2+0.497X3+0.471X4+1.511X5，χ2=99.081(P＜0.001)，其中，X1為有手術史，X2為PPS≤50%，X3為呼吸困難，X4為吞咽困難，X5為譫妄。PI 指數越大，病人風險越大，預后越差。進一步計算每個個體PI 值，所有病人PI 值總體分布情況不服從正態分布，采用百分位數P43、P73為分界點（各組例數較均衡），將200 例腫瘤晚期病人分為3 組，PI 值為-0.400～＜0.471 設為低危組，PI 值為0.471～0.850 設為中危組，PI 值為＞0.850～3.329 設為高危組。計算并比較3 組腫瘤晚期病人的3 個月生存率，結果顯示，隨著PI 值升高，病人3 個月生存率呈下降趨勢(χ2=72.718，P＜0.001)。見表3，證明模型合理有效。繪制生存曲線圖（見圖2），Log-rank 檢驗進行各組間兩兩比較差異均有統計學意義（P＜0.016 7）。

表3 3 組腫瘤晚期病人的生存情況 單位：例（%）

圖2 3 組腫瘤晚期病人生存曲線（注：刪失為在研究截止日期依然存活的病人）

3 討論

PPS 是一個能有效反映病人功能狀態的量表，該量表使用簡單，護士或醫生可以在病人患病的任何時期利用其進行評估[13]，且相關研究表明，該表反映了活動能力、活動和疾病臨床表現、自我照顧、攝入及意識水平這5 個領域的最佳組合，被認為是一個相當有效和可靠的預測工具[9]。Baik 等[6]對4 項獨立研究中包含1 808 例病人的生存模式進行Meta 分析，證實PPS 是姑息治療病人生存的有力預測因子。本研究發現，PPS 評分是我國腫瘤晚期病人生存期有效的預測因子，PPS 評分較高，病人預期存活時間較長，不同的PPS 類別顯示了很強的排序效果，與Simmons 等[14]的研究的結果一致。本研究中PPS≤50%的病人死亡風 險 是PPS＞50% 病 人 的2.240 倍，但PPS 分 值 為50% 和60% 間累計生存率差異無統計學意義（P＞0.05）。PPS 中等分數沒有顯著的鑒別力，可能與回顧性研究的研究類型有關[13]，提示PPS 在運用過程中“面對面”評估的重要性。

本研究發現，有手術史是腫瘤晚期病人生存的保護因素，可能與術后腫瘤負荷減輕、播散概率降低有關[15]。謝銳杰等[16]回顧性分析了1 620 例胰腺癌病人的病例資料，發現早期診斷胰腺癌并進行根治性手術治療是延長病人生存期的重要舉措。劉鵬等[17]研究結果也顯示，手術會對病人的遠期生存產生重要影響。

吞咽困難、呼吸困難等癥狀是生存期預測指標，被稱為“臨終綜合征”[18]。呼吸困難是晚期癌癥病人常見癥狀之一，頻繁發作且難以控制的呼吸困難與晚期癌癥病人的生存預后不良具有相關性[5]。本研究顯示，呼吸困難、吞咽困難均是腫瘤晚期病人生存期的獨立危險因素。21.5%(43 例)的病人出現呼吸困難癥狀，15.5%（31 例）的病人出現吞咽困難癥狀，且這些病人的生存期均比沒有癥狀的病人短。

譫妄被認為是晚期癌癥病人常見的意識下降表現[19]。譫妄是臨床多因素作用的結果，包括藥物、電解質紊亂、內分泌紊亂、低氧血癥、感染、副腫瘤綜合征、顱內轉移及脫水等[5]，常預示著較短的生存期[20]，是晚期腫瘤病人短期生存期的獨立危險因素[21]。Scarpi等[22]通過譫妄-姑息預后評分（Delirium-Palliative Prognostic Score，D-PaP）將病人分為3 組，分數越高表明30 d 生存率越低。但應注意，評估譫妄時需謹慎，需排除藥物引起的可逆性譫妄[10]。

本研究初步構建了基于PPS 的晚期腫瘤病人3 個月生存預測模型，其存在一定局限性，如研究采取回顧性方法，PPS 評分是根據病人入院時病程記錄獲得，不能體現病人PPS 的實時變化；樣本量偏小，研究結果還需更大樣本的前瞻性研究予以驗證。