乳腺癌患者術前癥狀群特征的潛在剖面分析

夏碧瑩，張 男，陸 艷，張 靜，張弼弛，秦嫣雯

（1. 上海交通大學護理學院，上海 200025； 2. 上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院，上海 200025）

根據2020 年全球最新癌癥負擔數據[1]顯示，乳腺癌已成為全球發病率第一的癌癥，且由于生活節奏快、環境、生活方式改變等，乳腺癌的發病率呈上升趨勢。相關數據顯示，2020 年，中國新發癌癥病例457 萬，其中乳腺癌42 萬，是中國女性新發癌癥中患病率最高的癌癥[1]。研究表明，乳腺癌患者通常會出現疼痛、焦慮、疲勞、睡眠障礙等癥狀[2]，且這些癥狀往往同時出現、相互關聯，導致患者身心負擔增加、生活質量下降。對于如何提高乳腺癌患者癥狀管理能力和生活質量成為了臨床工作重點[3]。目前，大部分學者主要集中對化療期乳腺癌患者的癥狀群進行研究，缺乏對首次確診為乳腺癌住院患者術前癥狀群的研究，且對不同患者癥狀群特征的內部異質性缺乏深入探討。潛變量模型是通過間斷的潛變量即潛類別來解釋外顯指標間的關聯，該模型考慮了變量的不確定性或誤差，相對于聚類分析，分類的結果更加客觀、準確，可直觀展現研究群體內部的應答特點和組群間異質性[4]。潛變量模型是近年來廣泛應用于教育學、心理學、人才測評等社會科學領域的一種統計模型，在癥狀管理方面也受到越來越多學者的關注[5-7]。梁發存等[8]通過潛類別分析發現慢性阻塞性肺疾病患者疲勞軌跡分為顯著下降、緩慢下降和疲勞升高3 種，與運動恐懼和睡眠質量相關，護士可根據慢性阻塞性肺疾病患者疲勞軌跡制訂個性化護理方案。因此，本研究聚焦首次確診為乳腺癌住院患者術前疼痛-焦慮-疲乏-睡眠障礙這一主要癥狀群，采用潛在剖面分析對乳腺癌患者術前癥狀群特征進行分類，分析其內部特征，比較不同特征患者的生活質量，并在此基礎上進一步探討不同類別間的人口學以及疾病特征差異，以期為制訂針對性提高患者圍術期生活質量的干預方案提供參考。

1 對象與方法

1.1 對象2021 年6－12 月，采用方便抽樣方法選取上海市某三級甲等醫院收治的被確診為乳腺癌的患者作為研究對象。納入標準：①年齡≥18 歲；②經病理檢查首次證實為原發性乳腺癌，腫瘤病理分期為Ⅰ～Ⅲ期，且目前處于未經歷過乳腺手術的術前狀態（即確診為乳腺癌至手術當天）；③知情同意并自愿參與本研究。排除標準：①有嚴重精神病史或認知、溝通障礙者；②合并其他惡性腫瘤或復發轉移者；③合并其他嚴重的器質性疾病者。黃青梅等[4]根據經驗總結，簡單的潛在剖面分析所需樣本量為30 例。最終本研究納入研究對象198例。

1.2 方法

1.2.1 調查工具

1.2.1.1 一般資料調查表由研究者自行設計，包括年齡、婚姻狀況、文化程度、職業、居住地及醫療費用支付方式等一般人口學資料和有無基礎疾病、手術方式及淋巴結清掃部位等疾病資料。

1.2.1.2 疼痛數字評定量表（NumericaI Rating Scale，NRS）由Downie 等[9]于1978 年編制，用于評價受試者過去24 h 內最嚴重疼痛水平，是臨床上常用的單維度疼痛評價工具。量表總分0～10 分，得分越高代表疼痛程度越強。其中0 分表示無疼痛、1～3 分為輕度疼痛、4～6分為中度疼痛、7～10分為重度疼痛。

1.2.1.3 狀態-特質焦慮量表（State-Trait Anxiety Inventory Form Y，STAI-Y）由Spielberger 等[10]于1979 年編制，用于評價焦慮情緒及篩查職業人群有關焦慮問題等。STAI-Y包括狀態焦慮和特質焦慮2個維度，共40 個條目。每個條目均采用Likert 4 級評分法，前20 個條目屬于狀態焦慮維度，從“完全沒有”至“非常明顯”依次評1～4 分；后20 個條目屬于特質焦慮維度，從“幾乎總是如此”至“幾乎沒有”依次評1～4 分。每個維度總分均為20～80 分，得分越高代表焦慮程度越高。本研究該量表的Cronbach’sα系數為0.894。

1.2.1.4 匹茲堡睡眠質量指數（Pittsburgh Sleep Quality Index，PSQI）由Buysse 等[11]于1989 年編制，用于評價受試者近一個月內的睡眠質量。PSQI 包括睡眠質量、入睡時間、睡眠時間、睡眠效率、睡眠障礙、催眠藥物和日間功能障礙7 個維度，共18 個條目。每個維度按0～3分計分，量表總分0～21分，得分越低代表睡眠質量越高，其中PSQI>7 分[12]表示存在睡眠障礙。PSQI 的重測信度為0.994，分半信度系數為0.824，Cronbach’sα系數為0.845[13]。

1.2.1.5 FACIT 疲乏量表（Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue，FACIT-F）由Yellen等[14]于1997編制，用于評價癌癥及其他慢性病患者最近1 周的疲乏程度。FACIT-F 包括13 個條目，每個條目均采用Likert 5級評分法，從“非常”至“一點也不”依次評0～4 分。量表總分0～52 分，得分越高代表疲乏程度越高。中文版FACIT-F 的Cronbach’sα系數為0.930[15]。

1.2.1.6 乳腺癌患者生存質量測定量表（Functional Assessment of Cancer Therapy-Breast，FACT-B）由Brady 等[16]于1997 年編制，用于評估乳腺癌患者的生存質量。FACT-B 包括軀體狀況、社會家庭狀況、情感狀況、功能狀況和附加關注5 個維度，共37 個條目。每個條目均采用Likert 5 級評分法，從“一點也不”至“非常”依次評0～4分。量表總分0～148分，得分越高代表生存質量越高。中文版FACT-B 各維度的重測信度為0.82～0.89，Cronbach’sα系數為0.61～0.84[17]。

1.2.2 調查方法由經過統一培訓的臨床科研護士于患者入院當天在病房向患者一對一解釋研究目的及內容，取得患者知情同意后告知其問卷填寫方法和注意事項并由其自行填寫。問卷當場發放并回收，剔除漏填、多選或有規律填寫的問卷。患者的部分疾病信息由研究者調閱醫院病史系統獲得。本研究共發放問卷210份，回收有效問卷198份，有效回收率為94.29%。

1.2.3 統計學方法采用SPSS 22.0 軟件進行統計分析，利用Mplus 8.0 軟件分析乳腺癌患者術前疼痛-焦慮-疲乏-睡眠障礙癥狀群的潛類別模型。本研究各癥狀總分屬于連續變量，因此選用潛在剖面分析。潛在剖面分析模型的擬合度的評價指標包括AIC（艾凱克信息準則）、BIC（貝葉斯信息準則）、aBIC（樣本校正后的貝葉斯信息準則）、Entropy（熵）、LMR（羅-夢代爾-魯本校正似然比）和BLRT（基于Bootstrap的似然比檢驗）等。其中，AIC、BIC 和aBIC 數值越小代表擬合效果越好；Entropy 指數越接近1，代表分類的精確度越高；LMR 和BLRT 代表K 個類別模型和K-1 個類別模型之間的擬合優度差異，當兩個指標的P值達到顯著水平（P<0.05），則說明K個類別的模型擬合效果更優于K-1個類別模型。為了篩選最佳擬合模型，還需結合臨床意義。依據最佳擬合模型，將患者劃分為不同的類別組，再用SPSS 22.0軟件進行統計分析。計量資料采用均數±標準差描述，組間比較采用單因素方差分析；計數資料采用頻數、構成比進行描述，組間比較采用非參數檢驗。均以P<0.05視為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 乳腺癌患者術前癥狀群潛類別模型分析198例患者NRS、狀態焦慮、特質焦慮、FACIT-F、PSQI 得分分別為（2.18±1.99）分、（40.66±9.33）分、（47.32±6.94）分、（13.57±8.82）分、（6.62±3.48）分。基于患者的5 種癥狀得分結果擬合潛類別模型，共擬合M1－M5 5 個潛類別模型，詳見表1。M2、M3、M4 和M5 的LMR 檢驗P值由大到小依次為M5>M4>M3>M2，Entropy 指數由大到小依次為M4>M5>M3>M2，說明模型擬合效果M5M5>M3>M2，綜合判斷M4、M3模型更合適。根據本研究納入研究對象例數，分為4個潛類別組會使得個別組例數極少，導致分析結果可能存在偏倚。因此，本研究確定M3為最佳擬合模型。

表1 乳腺癌患者術前癥狀群潛在剖面模型擬合結果（N=198）

2.2 乳腺癌患者術前癥狀群類別特征分析乳腺癌患者術前癥狀群3 個潛類別在5 個癥狀上的得分見圖1。第1個類別研究對象80例（40.40%），NRS、STAI-Y、PSQI得分均最低，FACIT-F得分最高，被命名為低癥狀組；第2個類別研究對象91例（45.96%），NRS、STAI-Y、PSQI、FACIT-F得分中等，被命名為中癥狀組；第3個類別研究對象27例（13.64%），NRS、STAI-Y、PSQI得分均最高，FACIT-F 得分最低，被命名為高癥狀組。三組患者FACT-B 得分及其各維度得分比較，差異均無統計學意義（P>0.05），見表2。

表2 三組乳腺癌患者術前FACT-B及其各維度得分比較（N=198）

圖1 乳腺癌術前患者癥狀群3個潛類別組特征分析

2.3 三組乳腺癌患者一般資料比較三組乳腺癌患者在年齡以及職業分布比較，差異有統計學意義（P<0.05）；在文化程度、居住地、醫療費用支付方式、婚姻狀況、有無基礎疾病、手術方式及淋巴結清掃部位等方面分布比較，差異無統計學意義（P>0.05）。見表3。

表3 三組乳腺癌患者一般資料比較［n（%）］

3 討論

3.1 首次確診為乳腺癌的患者術前癥狀群特征存在異質性乳腺癌患者在疾病發生和發展過程中出現諸多癥狀。相關研究表明，心理精神癥狀群在乳腺癌不同時期的患者中均存在，是癌癥患者發生頻率最高、給患者造成困擾最重的癥狀群，嚴重影響患者的生活質量[18-19]。表1顯示，首次確診為乳腺癌的患者術前癥狀群具有明顯不同的分類特征，劃分為3 個類別最佳。由表2 可知，首次確診為乳腺癌的患者術前的癥狀群特征存在個體差異，分為“高癥狀組”、“中癥狀組”和“低癥狀組”。癥狀組的分類結果與國內外的研究基本一致，如Langford 等[18]研究將乳腺癌化療期患者癥狀分為“高發癥狀組”、“中發癥狀組”及“低發癥狀組”，尹祎宇等[19]研究采用潛類別分析將腹膜透析患者癥狀分為“癥狀高發組”、“高心理組”及“癥狀低發組”。研究結果存在少許差異的原因可能是研究對象存在異質性。此外，本研究發現，高癥狀組患者的疼痛、焦慮、疲乏以及睡眠障礙等癥狀的得分均為最高，且中癥狀組和高癥狀組2 組患者總例數達半數以上，說明首次確診乳腺癌患者術前疼痛-焦慮-疲乏-睡眠障礙癥狀的得分較高，相關癥狀較嚴重。相關研究表明，嚴重的術前心理問題會影響患者的生理指標（如心率和血壓增加、機體抵抗力的降低等），增加患者的手術風險和術后并發癥的發生率，從而降低患者的生活質量和治療效果[20]。因此，醫護人員應重視首次確診乳腺癌患者術前疼痛-焦慮-疲乏-睡眠障礙等癥狀，持續評估、早期識別并及時緩解患者的相應癥狀。

3.2 首次確診為乳腺癌的高癥狀組患者術前生活質量較低本研究結果顯示，盡管低、中、高癥狀組患者FACT-B 得分差異無統計學意義（P=0.982），但高癥狀組患者FACT-B 得分最低，提示重度疼痛、深度焦慮、低睡眠質量及高度疲乏可能會對首次確診為乳腺癌患者的生存質量造成負面影響，與Langford 等[18]研究結果一致。分析原因可能是重度疼痛、焦慮和疲乏等會導致患者抵抗力下降、T 淋巴細胞數量減少、腎上腺皮質激素及兒茶酚胺等激素分泌增加，從而增加患者術后并發癥發生率，進而導致患者生存質量下降。針對中、高癥狀組的患者，護理人員可以通過正念干預[21]，循經冥想[22]等干預方式減輕患者的疲乏、焦慮，改善睡眠，促進康復。此外，本研究低癥狀組患者的生活質量得分為（109.60±19.09）分，略低于范玉嬌等[23]研究的乳腺癌長期生存者的生活質量得分（111.50±14.27）分，高于李盼盼等[24]研究的乳腺癌患者雙靶治療期間的生活質量得分（100.01±14.00）分。原因可能是乳腺癌患者處于不同治療階段，由于其疾病狀況、社會支持度等因素，生活質量會隨之發生變化。長期生存的乳腺癌患者已渡過最困難的治療階段，相比之下，首次確診為乳腺癌的患者由于對疾病及手術不了解，加之對后期治療方案不確定，會導致其生活質量有所下降。而靶向治療是一種免疫療法，會產生脫發、腹瀉等諸多不良反應，而術前乳腺癌患者還未經歷手術或復雜術前治療，不存在或較少存在相關治療所造成的不良反應，相比之下，術前乳腺癌患者的生活質量更高。因此，醫護人員對處于任一疾病階段的乳腺癌患者均應給予關注，且需要根據該疾病階段特點給予患者針對性的關愛和照顧，通過了解其實際問題，向其提供個性化的全周期護理，從而提高患者整體的生活質量。

3.3 相關人口學變量對首次確診為乳腺癌患者術前癥狀群潛類別的影響通過人口學資料及疾病資料可早期識別具有不良臨床結局風險患者的癥狀群類型[25-26]。由表3可知，低、中、高癥狀組患者在年齡及職業的分布差異有統計學意義（P<0.05），提示年齡小、在職的首次確診為乳腺癌患者為高癥狀組患者的更多，即年齡小、在職的首次確診為乳腺癌患者的疼痛、焦慮、疲乏、睡眠障礙程度更嚴重。分析原因可能與年輕在職患者的工作、生活壓力大，對疾病治療的期望水平較高，對外在形象的在意程度高有關。雷靜等[27]發現乳腺癌化療后居家患者的年齡越大，其化療階段的癥狀群（感知-知覺癥狀群和消化道-睡眠癥狀群）得分越高，可能與年紀大的患者身體機能差，免疫力低下，從而導致對化療的耐受度低有關，與本研究的結果相反。其原因可能是因為本研究的研究對象所處的癌癥階段不一致，年輕患者的家庭生活壓力大，對外在形象更加在意，心理負擔也就更重，術前生活質量也就更低。相關研究表明，增強現實（augmented reality，AR）體感運動與穴位按摩聯合干預能促進乳腺癌患者腦釋放內啡肽與腦啡肽，通過神經、內分泌和免疫系統降低白細胞介素-1β、白細胞介素-6、腫瘤壞死因子的分泌，進而減輕患者疼痛、疲乏等癥狀，提高患者的生活質量[28]。因此，醫護人員在面對首次確診為乳腺癌且處于術前階段的患者時，應更加關注在職年輕患者的心理狀況，及時提供針對性及個性化的護理照顧方案，從而提高患者的生活質量。

4 小結

首次確診為乳腺癌患者術前的癥狀群可分為高癥狀組、中癥狀組和低癥狀組3 個類別，3 個類別組患者在年齡和職業的分布上存在差異。高癥狀組患者的生存質量較低，為高危人群。醫護人員對首次確診為乳腺癌患者術前癥狀進行管理時，應重點關注年輕在職的乳腺癌患者，給予其以需求為中心的個性化的癥狀管理方案，從而提高患者的生存質量。本研究為橫斷面研究，未能評估不同階段癥狀的數據，未來可采用縱向研究，采用潛在轉換分析，進而探討患者癥狀特征隨時間動態變化的規律。