閔秋明 劉闖 劉蕾



Traditional Chinese emotional nursing alleviates cancer pain in cancer patients:a Meta analysis
MIN Qiuming,LIU Chuang,LIU LeiThe First Affiliated Hospital of Guizhou University of Chinese Medicine,Guizhou 550001 ChinaCorresponding Author MIN Qiuming,E-mail:1054608254@qq.com
Abstract Objective:To systematically evaluate the effect of Chinese medicine emotional care in relieving cancer pain in tumor patients.Methods:A computerized search was performed on CNKI,WanFang Database,VIP,CBM,PubMed,Web of Science,EMbase,and the Cochrane Library for randomized controlled trials on the treatment of cancer pain in patients with cancer pain by Chinese medicine, and the time frame for searching was from the establishment of the database on August 5, 2023.Two researchers independently screened and extracted data from the included literature, and then performed Meta-analysis by RevMan 5.3 software. Results:Twenty-six papers involving 4 044 patients were included.Meta-analysis showed that there was a significant difference in the Visual Analogue Scale (VAS) (MD=-1.88,95%CI -2.46--1.29,P<0.000 01) and Numerical Rating Scale (NRS) (MD=-0.89, 95%CI -1.31--0.47,P<0.000 1) between the two groups of patients.Conclusion:The available evidence suggests that the use of Chinese medicine emotional nursing based on conventional nursing can reduce the VAS score and NRS score of patients with cancer pain, and can effectively alleviate the degree of patient's pain, which can be popularized and applied in the clinic.
Keywords traditional Chinese emotional nursing;cancer pain;Meta-analysis;evidence-based nursing
摘要 目的:系統評價中醫情志護理緩解腫瘤病人癌性疼痛的效果。方法:計算機檢索中國知網、萬方數據庫、維普數據庫、中國生物醫學文獻數據庫、PubMed、Web of Science、EMbase、the Cochrane Library數據庫中關于中醫情志護理治療癌性疼痛病人疼痛的隨機對照試驗,檢索時限從建庫至2023年8月5日;由2名研究者獨立篩選,并對納入文獻進行數據提取,然后通過RevMan 5.3軟件進行Meta分析。結果:最終納入26篇文獻,涉及4 044例病人。Meta分析結果顯示,兩組病人疼痛視覺模擬評分(VAS)[MD=-1.88,95%CI(-2.46,-1.29),P<0.000 01]和疼痛數字評分(NRS)[MD=-0.89,95%CI(-1.31,-0.47),P<0.000 1]差異有統計學意義。結論:現有證據表明,在常規護理基礎上運用中醫情志護理可降低癌性疼痛病人VAS評分、NRS評分,有效緩解病人疼痛程度。
關鍵詞 中醫情志護理;癌性疼痛;Meta分析;循證護理
doi:10.12102/j.issn.2095-8668.2024.12.005
癌性疼痛是惡性腫瘤病人常見的臨床癥狀之一[1],多為腫瘤直接侵犯人體正常組織或與腫瘤治療相關而引起的疼痛癥狀,不僅嚴重影響治療病程,還顯著降低病人生活質量。據報道,我國癌性疼痛發生率達40%~90%,晚期惡性腫瘤病人甚至高達80%以上,且1/3的病人為中重度以上疼痛,甚至部分病人在臨終前仍遭受疼痛折磨[2]。當前對于癌性疼痛的治療仍以三階梯止痛法為主,效果較為顯著。然而大量臨床實踐表明,止痛藥、麻醉藥會帶來成癮性、依從性、耐受性等問題。《癌性疼痛規范管理辦法》中明確指出,對于癌性疼痛要更加重視非藥物鎮痛方式的應用和專科護理能力的提升,且護理作為與病人關系最為密切的一環,在其中扮演著重要角色[3]。因此,必須開發更加全面有效的專科護理方法以減輕病人疼痛,提高生活質量。中醫特色護理以中醫基礎理論為指導,以臨床實踐為基礎,圍繞“辨證施護”和“整體觀念”對疼痛實施獨特的護理手段,如按摩、針灸、穴位貼敷、情志護理等。隨著中醫觀念和人文關懷理念的不斷深入,中醫情志護理更多地被運用到臨床實踐中,能有效提高病人痛闕、減少藥物使用[4]。但目前仍缺乏中醫情志護理干預癌性疼痛效果的有效評價,本研究通過Meta分析評價中醫情志護理對腫瘤病人癌性疼痛的緩解效果,為臨床運用中醫情志護理改善癌性疼痛提供循證證據。
1 資料與方法
1.1 文獻檢索
計算機檢索中國知網(CNKI)、萬方數據庫(WanFang Database)、維普數據庫(VIP)、中國生物醫學文獻數據庫(CBM)、PubMed、Web of Science、EMbase、the Cochrane Library數據庫中關于中醫情志護理治療癌性疼痛病人疼痛癥狀的臨床研究,檢索時限從建庫至2023年8月5日,采取主題詞和自由詞相結合的方式進行檢索。中文檢索詞為:“中醫情志護理、中醫特殊護理、中醫護理”“癌性疼痛、癌因疼痛、癌癥疼痛”等;英文檢索詞為:“Chinese medicine nursing、TCM emotional care、traditional Chinese medicine nursing”“cancer pain、tumor pain”等。
1.2 納入及排除標準
1.2.1 納入標準
1)研究對象:明確診斷為惡性腫瘤,并存在癌性疼痛的病人;2)干預措施:對照組采取包括飲食、疼痛管理、用藥、心理護理等常規護理,試驗組采取包括消除心因、移情易性、示意、以情勝情法、激情法等的中醫情志護理;3)結局指標:疼痛視覺模擬評分(Visual Analogue Scale,VAS)、疼痛數字評分(Numerical Rating Scale,NRS);4)研究類型:隨機對照試驗(RCT)。
1.2.2 排除標準
1)Meta分析、系統評價、流行病學調查等非RCT文獻;2)分組設置不合理,無法提取有效數據的文獻;3)重復發表的文獻。
1.3 文獻篩選及資料提取
由2名研究者獨立完成文獻檢索。將檢索文獻導入NoteExpress 3.2.5軟件中去除重復文獻,嚴格遵循納入及排除標準閱讀文獻標題、摘要及全文進行篩選。若有異議,與第3名研究人員討論達成一致意見。然后對有效文獻進行數據提取,內容包括發表作者、年份及研究對象的例數、干預措施、評價指標等。最后,由第3名研究者進行匯總核查。
1.4 文獻質量評價
應用Cochrane手冊推薦使用的風險偏倚工具對納入文獻進行質量評價,包括隨機分配方法、分配方案是否隱藏、盲法、結果數據完整性、選擇性報告研究結果、偏倚來源6個方面。完全滿足上述標準為A級,部分滿足為B級,完全不滿足為C級。
1.5 統計學方法
采用RevMan 5.3軟件進行Meta分析,定量資料以標準化均方差(SMD)或均方差(MD)作為效應量,取95%置信區間(CI)。異質性檢驗采用I 2檢驗分析,若P≤0.1且I 2≥50%,表明各研究間異質性較大,采用隨機效應模型進行分析,否則采用固定效應模型進行分析。最后繪制漏斗圖分析發表偏倚。檢驗水準α=0.05。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
初步檢索獲取相關文獻523篇,通過剔重、初篩、復篩后最終納入文獻26篇[5-30],且均為中文文獻。文獻篩選流程及結果見圖1。
2.2 納入研究的基本特征及質量評價結果
納入的26篇中文文獻[5-30]均為RCT,涉及4 044例病人,其中對照組2 020例,試驗組2 024例。對納入文獻進行質量評價,共有11項研究[5-6,10,12-13,15,17,19,21,24,30]采用隨機數字表法,1項研究[14]采用隨機序貫綜合平衡法,14項研究[7-9,11,16,18,20,22-23,25-29]僅提及隨機分配法,文獻質量均為B級。納入研究的基本特征和質量評價結果見表1、圖2。
2.3 Meta分析結果
2.3.1 VAS評分
20項研究[5-7,10,12,14-20,23-30]以VAS評分作為疼痛評價指標。各研究間異質性較高(P<0.000 01,I 2=98%),故采用隨機效應模型分析。Meta分析結果顯示,與對照組相比,聯合中醫情志護理能夠有效降低腫瘤病人癌性疼痛的VAS評分[MD=-1.88,95%CI(-2.46,-1.29),P<0.000 01]。采用敏感性分析探索異質性來源,逐一剔除單項研究后重新計算I 2,未發現明顯改變,說明該結果較穩定。綜合考慮異質性可能與癌因不同或中醫情志護理不同有關。見圖3。
2.3.2 NRS評分
6項研究[8-9,11,13,21-22]以NRS評分作為疼痛評價指標。各研究間異質性較高(P<0.000 01,I 2=89%),故采用隨機效應模型合并效應量。Meta分析結果顯示,與對照組相比,聯合中醫情志護理能夠有效降低腫瘤病人癌因性疼痛的NRS評分[MD=-0.89,95%CI(-1.31,-0.47),P<0.000 1]。采用敏感性分析探索其異質性來源,逐一剔除單項研究后重新計算I 2發現,當剔除莫艷春等[11]的研究后,各研究間異質性可接受(I 2=21%,P>0.05),采用固定效應模型合并效應量[MD=-0.66,95%CI(-0.80,-0.52),P<0.05],可能與該研究未明確提及癌因有關。見圖4。
2.4 發表偏倚
本研究納入結局指標為VAS評分的文獻共20篇,進行發表偏倚檢驗并繪制漏斗圖發現,分布較為集中,提示發表偏倚的可能性較小。見圖5。
3 討論
本研究結果顯示,在常規護理的基礎上運用特色中醫情志護理法,能夠有效降低癌性疼痛評分,緩解疼痛程度。但Meta分析中各研究間異質性較大,可能與中醫情志護理手段及癌因不同等有關。首先,不同中醫情志護理手段的作用方式、作用速度等均不同,因此在癌性疼痛病人身上所反映的疼痛緩解程度亦有不同。通過研究比對發現,在癌性疼痛病人中醫情志護理干預上,需強調情志辨識,即根據中醫情志理論收集病人中醫證素,從整體觀念出發進行情志辨別。基于中醫情志辨識以外的護理手段包括以情勝情法、消除心因法、順情導瀉法、移情易性法、共情示意法、安神靜志法、五行音樂療法、五聲疏泄法等。以情勝情療法是基于五行生克制化所衍生的情志刺激療法,通過以積極情緒抵御消極情緒維持情緒平衡,有效抵消病人的病態心理,也能增強免疫力及心理韌性,提高疼痛闕值。消除心因療法是基于言語溝通消除心理原因,恢復內心平靜,減輕焦慮、抑郁等負面情緒所帶來的身體不適癥狀,也通過改善睡眠逐步增強免疫力。順情導瀉療法通過引導正確釋放負面情緒表達,減輕可能的極端情感,更好地應對不良情緒,從而緩解軀體癥狀。移情易性法通過與他人深入探討情感認知,將情感正確投射他人或者他物上,更好地理解心理狀態,找到解決問題的能力。共情示意法是通過向病人傳遞情感支持,使得他們被理解和被關心,協助緩解負面情緒,減輕自我內在負擔,獲得情感解脫。安神靜志法包括冥想、呼吸練習等,不僅能平靜焦慮、緊張情緒,更好地應對患病后的認知壓力,也能改善睡眠,促進身心愉悅,從而減輕疼痛感知程度。五行音樂療法主要是利用不同音樂元素與五行對應,從而激發或緩解情緒,調節情感,改善軀體焦慮。五聲疏泄療法則是通過不同聲音的表達來宣泄不良情感,能夠減少負面極端情緒,舒緩軀體癥狀,減輕軀體疼痛不適癥狀。此外,不同癌因所造成的疼痛程度不一,對研究結果產生影響,本研究中以消化道惡性腫瘤為主,肺癌次之。
惡性腫瘤在發展過程中,往往會演變為一種典型的身心疾病。在惡性腫瘤病人診治的病程中,如不安、焦慮、恐懼、絕望等情緒交織出現,而這些情志變化無時無刻不在影響病情的發展,誘發或加重病情,而疼痛常作為其最直觀的臨床表現。因此,在改善惡性腫瘤病人癌性疼痛上,要特別重視情志的影響。中醫情志護理以中醫情志理論為指導,以良好的護患關系為紐帶,運用科學護理方法進行情志調適,有利于調和五臟,改善病人疼痛癥狀[31]。且開展中醫情志護理較常規護理模式更加人性化、完善和有效。
4 小結
現有證據表明,中醫情志護理能夠有效降低腫瘤病人癌因性疼痛的疼痛評分,改善疼痛癥狀;其作為鎮痛藥物的輔助治療手段具有獨特優勢。但本研究所納入的文獻質量整體不高,對于盲法的選擇和描述均不明確,且由于中醫情志護理的特殊性,使得最終納入的研究均為中文文獻,存在一定的發表偏倚。今后仍需大樣本、多中心、高質量的隨機對照試驗進一步探索最佳中醫情志護理方案,為改善癌性疼痛提供更多的非藥物鎮痛方式,提升專科護理能力。
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(本文編輯趙奕雯 孫玉梅)
作者簡介 閔秋明,主管護師,本科,E-mail:1054608254@qq.com
引用信息 閔秋明,劉闖,劉蕾.中醫情志護理緩解腫瘤病人癌性疼痛的Meta分析[J].循證護理,2024,10(12):2118-2122.