彩色視覺模擬焦慮評估滑動尺對CINV風險預測效能研究

鄧本敏，宋佶芳，楊 鴻，伍 青，施玉梅，王林娟，劉婷婷

(1.重慶大學附屬腫瘤醫院腫瘤轉移與個體化診治轉化研究重慶市重點實驗室 400030;2.陸軍特色醫學中心腫瘤科，重慶 400042；3.陸軍軍醫大學第二附屬醫院腫瘤科，重慶 400037)

化療是有效治療腫瘤的重要手段，但化療相關性惡心嘔吐(CINV)是患者最為懼怕和不易耐受的常見不良反應，受患者年齡、性別、情緒及化療方案等個體風險因素影響，預防和處理不當將影響患者身心健康和治療效果[1-2]。如何早期預測、快速識別CINV風險，有效控制CINV極為關鍵，目前加拿大、英國學者已將個人風險因素納入CINV風險預測模型，并以風險模型引導臨床醫師優化止吐方案，提高了患者CINV控制效果及生存質量[3-5]。焦慮情緒與 CINV 密切相關[6]，化療前患者的焦慮是影響CINV發生的重要風險因素[1,7-9]，在CINV中起到關鍵作用[10]，但焦慮作為主觀變量在臨床實踐中獲取較為困難[11]，使用焦慮評估量表評估較為繁瑣，故焦慮評估未納入CINV風險預測模型。吳昊等[12]使用視覺模擬焦慮評分(VAS-A)評估患者術前焦慮程度，PEOPLES等[13]采用VAS-A評估化療患者焦慮程度及其與CINV的相關性，使焦慮的評估更加簡潔，但VAS-A需在打印的直線上劃線標記，不夠客觀方便。目前色彩心理學的理論逐漸應用于醫學評估與干預，如ANNAMARY等[14]發現在牙科就診的小學生對顏色偏好與焦慮程度明顯有關，故本研究基于色彩心理學改良VAS-A評估，設計彩色視覺模擬焦慮評估滑動尺(CVASS-A)，更加形象直觀、方便快捷，能快速識別化療患者焦慮情緒，可為焦慮評估納入CINV風險預測模型提供依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料

2020年9-12月采用便利取樣的方法，對重慶地區12所三級甲等醫院腫瘤科住院化療患者進行前瞻性調查分析。納入標準：(1)患者系病理診斷確診為惡性腫瘤，實施靜脈化療；(2)年齡大于或等于16歲；(3)能夠正常交流；(4)接受本研究的說明后，本人書面同意參加研究的患者。排除標準：(1)患者交流溝通障礙；(2)經調查護理人員判斷，因任何事由而無法自行記錄視覺模擬評分(VAS)或不適合參加本調查的患者；(3)接受其他系統心理治療或服用過精神類藥物的患者。按照受試者工作特征(ROC)的樣本量計算公式估算樣本量，通過50例患者預實驗得出CVASS-A預測CINV的ROC曲線下面積(AUC)為0.80，使用PASS 15軟件計算，樣本量為924例，失訪率和抽樣誤差控制為5%～10%，最后樣本量擴展到1 000例。本研究通過醫學倫理委員會審查批準，患者簽署知情同意書，共發放問卷1 000份，回收有效問卷934份，有效率93.40%。

1.2 方法

1.2.1研究工具

1.2.1.1一般資料問卷

自行設計，包含患者性別、年齡、文化程度、診斷、化療方案等。

1.2.1.2廣泛性焦慮量表(GAD-7)

采用GAD-7評估測試者過去兩周內的情緒困擾情況，GAD-7常用于臨床篩查廣泛性焦慮患者及評估其嚴重程度，共7個條目，每個條目按程度由輕到重分別賦分 0～3 分?？偡譃楦鳁l目得分之和，為 0～21 分，得分越高，說明焦慮程度越重。焦慮程度劃分：0～<5分為無臨床意義的焦慮、5～<10分為輕度焦慮、10～<15分為中度焦慮、≥15分為重度焦慮。該量表的信效度均較好，其中 Cronbach′s α系數為 0.907，重測信度系數為0.413[14-15]。

1.2.1.3VAS-A

VAS-A作為狀態焦慮自評量表，具有簡單快捷限制少的特點，在長10 cm的水平標尺上標記自覺焦慮程度，測量0到標記的長度成為焦慮分值，最左邊標注為“鎮定”，最右邊標注為“非常焦慮”。評分為0～100分，評分越高焦慮程度越高[12,16-17]。

1.2.1.4CVASS-A

借鑒VAS-A評估工具，將其用筆畫的標記設計為可滑動的卡扣，更加方便快捷，基于色彩心理學的理論，設計CVASS-A的漸變色彩，最左邊藍色端“0”代表心情平靜，沒有焦慮；隨著顏色加深表示焦慮越重，最右邊橙紅色端“10”代表極度焦慮(圖1)，已獲批國家實用新型專利(專利號：202022164498.9)。指導語：請問近2周您有焦慮情緒嗎？請將藍色菱形條滑動到最符合您目前內心焦慮真實體驗的數字刻度，該數字為患者焦慮程度。

圖1 CVASS-A(長度10 cm)

1.2.1.5癌癥支持治療多國協作組(MASCC) 止吐評價工具(MAT)

MAT 是由MASCC研制推出的 CINV 自評量表。該表包括2 個子量表共8個條目，條目第1～4條用于化療后第 1 天評估急性CINV，第5～8條用于化療結束后第4天評估延遲性CINV。其中，條目 1、3、5、7 評估是否發生惡心或嘔吐？條目2、6記錄嘔吐發生頻率；條目4、8評估惡心癥狀的嚴重程度。中文版 MAT量表的內容效度為1.00，內部一致性系數為0.71[18]。

1.2.2評價方法

化療前1 d告知患者本研究的目的、方法及配合注意事項，簽署知情同意書，發放化療患者自我管理手冊，手冊涵蓋患者一般資料、化療宣教知識、20余項CINV高危風險因素、CVASS-A、VAS-A、GAD-7、MAT及化療日記等內容。為避免CVASS-A、VAS-A與GAD-7 3種焦慮評估工具相互干擾，將其分散在一般資料、各項風險因素之中?；熐? d調查患者一般資料、CINV高危風險因素、CVASS-A、VAS-A和GAD-7等，化療后第1天評估過去24 h內患者發生急性惡心及嘔吐情況，化療結束后第4天評估患者化療后24 h至化療結束第4天之間發生延遲性惡心及嘔吐情況。

1.2.3觀察指標

MAT評估量表中惡心指一種想要嘔吐的感覺，嚴重程度評分為0～10分，0分沒有惡心，10分極度惡心；嘔吐指胃內容物反流經口吐出，記錄是否有嘔吐及嘔吐的頻次，兩次嘔吐記錄需間隔5 min。急性CINV,指化療第1天即24 h內患者發生惡心或嘔吐情況；延遲性CINV，指化療24 h后至化療結束第4天患者發生惡心或嘔吐情況。凡發生急性或延遲性惡心或嘔吐均視為發生CINV，在本研究中將其分為非CINV組與CINV組。使用CVAS-A與VAS-A、GAD-7在化療前1 d評估患者焦慮評分。

1.3 統計學處理

采用SPSS22.0軟件進行統計學分析，非正態分布的計量資料以中位數(四分位數間距)[M(P25,P75)]表示，采用非參數檢驗，其中兩獨立樣本比較采用Mann-WhitneyU檢驗,多個獨立樣本比較采用Kruskal Wallis 檢驗，計數資料以率表示，采用χ2檢驗。采用 Cronbach′s α系數、Guttman分半信度對GAD-7在化療患者中進行信度分析，再將CVASS-A與VAS-A、GAD-7焦慮評估工具進行 Spearman 相關分析，評價CVASS-A校標效度。采用ROC曲線分析比較CVASS-A與VAS-A、GAD-7 3種焦慮評估工具對CINV的預測效能、靈敏度及特異度。以P<0.05 為差異有統計學意義。

2 結 果

2.1 患者一般資料

共調查有效病例934例，其中男568例，女366例，年齡16～88歲，中位年齡57歲；肺癌338例，結直腸癌118例，惡性淋巴瘤88例，婦科惡性腫瘤70例，鼻咽癌55例，乳腺癌46例，胃癌21例，其他腫瘤198例；文化程度為小學及以下351例，初中348例，高中/中專204例，大學及以上31例?；颊甙l生CINV情況見表1。

2.2 CVASS-A與VAS-A、GDA-7評分情況

CVASS-A、VAS-A、GDA-7評分分別為 0(0,2.00)，0(0,20.00)，0(0,3.00)，以GDA-7的焦慮評分嚴重程度將患者分4組，GDA-7評分為0～<5分788例(84.37%，無焦慮組)，5～<10分135例(14.45%，輕度焦慮組)，10～<15分10例(1.07%，中度焦慮組)，≥15分1例(0.11%，重度焦慮組)，4組患者的CVASS-A、VAS-A評分經非參數檢驗，差異均有統計學意義(P<0.01)，見表2。

2.3 CVASS-A區分效度

934例患者中433例患者發生了CINV，501例未發生CINV，CVASS-A與VAS-A、GDA-7評分對CINV發生預測情況比較，差異均有統計學意義(P<0.01)，見表3。

2.4 CVASS-A校標效度

對GDA-7的7個條目進行可靠性分析，Cronbach′s α系數為0.905；Guttman分半信度為0.848。再將CVASS-A與VAS-A、GDA-7使用Pearman 相關系數進行分析，相關系數r分別為0.509、0.774，P<0.01。而CVASS-A、VAS-A、GDA-7對CINV進行Pearman相關性分析顯示，相關系數r分別為0.582、0.518、0.328，見表4。

2.5 CVASS-A的預測效能

以患者實際化療期間發生CINV為狀態變量，CVASS-A與VAS-A、GDA-7的焦慮評分為檢驗變量，CVASS-A與VAS-A、GDA-7對總CINV進行預測，預測效能見表5，ROC曲線見圖2。CVASS-A的AUC為0.809、靈敏度為0.744、特異度為0.794，VAS-A的AUC為0.779、靈敏度為0.760、特異度為0.760，GAD-7的AUC為0.676、靈敏度為0.654、特異度為0.665，CVASS-A的以上指標均優于VAS-A、GDA-7，顯示CVASS-A有較好的預測效能。

表1 患者發生CINV情況[n(%),n=934]

表2 CVASS-A、VAS-A與GDA-7焦慮程度評分比較[M(P25,P75),分]

表3 CVASS-A、VAS-A、GDA-7評分與總CINV發生情況[M(P25,P75),分]

表4 CVASS-A與VAS-A、GDA-7相關性

表5 CVASS-A與VAS-A、GDA-7對總CINV的預測效能(n=433)

圖2 三者預測總CINV的ROC曲線

3 討 論

據報道大約35%和 60%的腫瘤化療患者經歷了急性和延遲性CINV[19]，嚴重影響患者的生活質量和化療依從性。本研究中急性和延遲性CINV發生率分別為41.33%、39.94%，延遲性CINV發生率下降，與近年來神經激肽 1受體拮抗劑類止吐藥物的使用有關[20]，CINV的發生不僅與抗腫瘤藥物致吐性有關，還與患者年齡、睡眠、焦慮等因素有關，但焦慮為預測CINV風險的主觀指標，焦慮量表評估較為繁瑣，本研究設計的CVASS-A對焦慮快速識別和量化評估具有重要意義。

3.1 焦慮納入CINV的重要預測風險因素篩查評估

PEOPLES等[13]報道，化療前高焦慮組發生化療相關性惡心高于低焦慮組。DI MATTEI 等[21]報道婦科癌癥患者化療前焦慮為急性惡心的重要風險因素，化療前焦慮水平越高，化療后發生急性惡心的風險越大。意大利多中心研究對188例晚期肺癌連續調查4個化療周期，認為焦慮增加了急性和延遲性CINV風險，在預期CINV中起到關鍵作用，焦慮是CINV的重要預測指標[10]。有學者認為焦慮患者對負面刺激的記憶力更好，焦慮影響以前的經歷，更容易發生化療相關性惡心[21-22]。MOSA等[23]對49篇文獻進行CINV危險因素系統評價，發現中度至高度焦慮是CINV的危險因素，為CINV 7個重要外在風險因素之一，建議化療前進行評估干預，預防CINV的發生及其不良影響。本研究中焦慮組患者CINV發生率高于無焦慮組，建議將焦慮納入CINV的重要風險預測因素，可在化療前進行焦慮篩查和量化評估。

3.2 CVASS-A評估焦慮具有較好的校標效度和區分效度

GDA-7因只有7個條目，評估較為簡捷，在《綜合醫院焦慮、抑郁與軀體化癥狀診斷治療的專家共識》[24]中GDA-7被推薦用于焦慮快速篩查與評估。本研究中GDA-7評估化療患者的Cronbach′s α系數為0.905、Guttman分半信度為0.848，具有良好的內部一致性；VAS-A具有形式簡單、完成率高的特點，用于焦慮快速篩查具有較好的信效度，已在手術患者及化療患者中使用[12-13]。對CVASS-A與GDA-7、VAS-A進行Pearman 相關系數分析，相關系數r分別為0.509、0.774，P<0.01，提示CVASS-A具有較好的校標效度；對不同焦慮嚴重程度的非參數獨立樣本檢驗，各組之間評分存在統計學差異(P<0.01)，提示CVASS-A具有較好的區分效度，故CVASS-A可作為化療患者焦慮情緒快速篩查評估工具。

3.3 CVASS-A對CINV發生具有較好的預測效能

AUC可以評價工具的篩選效果，當AUC小于0.7時，表示識別準確度較低，0.7～0.9為中等，0.9 以上表示準確性較高[25]。CVASS-A對CINV患者進行ROC曲線分析，AUC為0.809、靈敏度0.774、特異度0.794，均優于VAS-A、GDA-7，提示CVASS-A篩查化療患者的焦慮情緒，對CINV的發生具有較好的預測效能。CVASS-A在VAS-A的基礎上，將VAS-A用筆畫標記改良設計為可滑動的卡扣，更加方便快捷，并基于色彩心理學的理論，設計CVASS-A。心理學家認為色彩可傳播情感、表達情感，通過視覺刺激人腦，引起人的思想、情緒、行為等一系列變化，色彩越淡人們感覺會越輕，反之則越重，色彩的明度直接影響人們對色彩輕重的感覺[26-27]。戴紅[28]報道紅色偏好能正性預測焦慮，可能在于紅色能刺激神經系統使其興奮，增加腎上腺素分泌和增強血液循環，使得焦慮加?。患t色屬于暖色系，興奮交感神經，而焦慮患者常伴有全身癥狀或多個系統自主神經功能失調癥狀，如出現心率增快，血壓升高、呼吸困難等交感神經興奮癥狀[24]。藍色屬于冷色系，興奮副交感神經使心率減慢，血壓降低，呼吸變慢，腦電波呈冷靜和放松狀態[29]；李臻[30]研究發現,焦慮與中學生對藍色的偏好有明顯的負相關；ANNAMARY等[14]發現，非焦慮組學生更喜歡藍色，認為藍色與平靜和安全相關，橙色被認為具有壓力和令人作嘔的味道。故本研究選擇色光三原色即藍色、黃色、紅色為基礎色，由代表放松、沉著、平靜的藍色(鎮靜色)冷色調開始計分，添加黃色漸變融合為嫩綠的中間色調，使其平和過渡到代表敏感不安的黃色，再逐步加重、加深紅色色彩等，轉變成黃、橙、橘紅色的暖色調，有呼吸脈搏加快、血壓升高等緊張興奮和焦躁不安心理體驗。色彩由淺及深、由輕及重、由明亮到暗淡，似有從放松、平靜、緊張、擔憂、焦躁不安到極度焦慮逐漸加重過程。CVASS-A對焦慮及其嚴重程度的色彩模擬使CVASS-A比VAS-A評估工具更加生動形象；盡管GDA-7評估較為簡便，但每個個體對焦慮的主觀感受存在差異，尤其是本研究中患者文化程度低，初中及以下學歷占比較高，年齡偏大，對各條目的理解能力參差不齊，影響了評估的準確性，故CVASS-A對CINV的預測效能優于GDA-7、VAS-A，可能與CVASS-A評估更加方便快捷、生動形象有關，對焦慮的快速篩查識別和量化評估具有較好優勢。

綜上所述，CINV為化療常見的不良反應，受多種因素的影響，國內外學者嘗試構建CINV風險模型，以風險模型引導臨床醫師優化止吐方案，提高了患者CINV控制效果[3-5]，而焦慮雖為CINV的重要風險因素之一，但現有焦慮評估量表評估較為繁瑣，尚未被國內外學者納入CINV風險預測模型，MOSA等[23]建議將焦慮納入CINV風險預測。本研究設計的CVASS-A使用方便、形象生動，具有較好的校標效度、區分效度，可快捷篩查焦慮患者及有效預測CINV的發生，為優化CINV風險預測模型提供了理論依據。因本研究樣本多為中老年腫瘤患者，文化程度偏低，可能對研究結果存在一定的影響，今后將在其他人群進行信效度評價，納入智慧護理信息化建設，通過手機或移動護理工作站快速篩查化療患者的焦慮情緒，提高CINV的風險預測及控制效果。