【Scientific Reports】张静团队开发首个乳腺癌患者认知障碍的预测模型
导读 | 癌症相关认知障碍对于乳腺癌患者,是非常严峻的临床挑战。它会导致患者记忆力、处理速度、注意力和执行功能的下降,从而深刻影响其职业表现和整体生活质量。 |
2024年6月24日,蚌埠医科大学精神卫生学院张静团队在《Scientific Reports》杂志发表论文,该团队基于症状科学模型2.0,调查了乳腺癌患者与癌症相关的认知障碍因素,并为该人群开发了首个风险预测模型。该模型能够精确地识别有认知障碍的乳腺癌患者,为该类人群的早期发现、诊断和干预,提供经验、证据和策略。
研究背景
01
根据《2020年全球癌症统计报告》,乳腺癌已成为全球最普遍的癌症形式,占所有癌症病例的11.7%,发病率超过肺癌。相对于其他恶性肿瘤,乳腺癌患者的预后相对乐观。美国乳腺癌患者的5年生存率已上升至91%。在中国,乳腺癌患者的5年生存率在 71.2% - 74.9% 之间波动,而在经济发达城市,可以上升到80.9%。
癌症相关认知障碍(CRCI)越来越多地被认为是癌症治疗期间和之后患者经历的关键症状,主要包括恶性肿瘤及其治疗干预措施引起的认知功能障碍。 这种情况通常表现为记忆力下降、处理速度减慢、注意力受损和执行功能受损。研究表明,30% - 40%的癌症患者,即使在接受治疗之前,也会表现出与癌症相关的认知功能障碍的迹象。对于非中枢神经系统癌症患者,治疗后的CRCI发病率可以上升到75%,而对于中枢神经系统癌症患者,发病率可能飙升至90%。
2015年,美国国家护理研究所(National Institute of Nursing Research)首次开发了症状科学模型1.0(Symptom Science Model 1.0)。随着研究的进展,到2019年,SSM1.0经历了一系列的修订和改进,演变为更完善的症状科学模型2.0(SSM2.0)。SSM2.0集成了四个基本要素:复杂症状、表型表征、生物行为因素和临床应用。此外,该模型包含三个重要影响因素:以患者为中心的体验、健康的社会决定因素,以及政策和人口健康动态。
本研究的主要目标,是使用SSM2.0分析和确定影响乳腺癌CRCI的变量,开发和评估乳腺癌CRCI的预测模型,以预测CRCI发生的风险。
https://www.nature.com/articles/s41598-024-65406-5
研究进展
02
从2023年6月25日 - 2024年1月31日,本研究对中国皖北地区的7家三级医院进行了全面调查,特别是来自蚌埠、阜阳、亳州、淮北和苏州等地的机构。这项研究的标准,要求患者:(a) 通过病理检查确诊乳腺癌;(b) 没有其他肿瘤或治疗史;(c) 没有精神病药物使用史;(d) 没有器官衰竭史。 排除标准包括:阿尔茨海默病、混合痴呆症、癫痫、帕金森病、多发性硬化症,最近使用镇静剂或精神药物(上个月内), 以及继发感染或转移性肿瘤的存在。本次调查得到了蚌埠医科大学机构审查委员会的批准(批准号:2023-280),所有参与者都提供了知情同意。
基于症状科学模型(SSM2.0)的概念元素,通过与神经病学专家的咨询和对文献的详尽审查,本研究最终确定了40个相关的预测因素。具体如下:(1)健康的社会决定因素,包括年龄、婚姻状况、月收入、受教育年限、居住区、吸烟和饮酒习惯、体育锻炼、智能手机的使用、认知活动,就业状况(包括退休前的职业)、手术史,化疗经历;(2)与以患者为中心的体验相关的因素,包括社会支持、福利、创伤后成长和对医疗的满意度;(3)复杂的症状及一系列疾病,包括焦虑、抑郁、对癌症进展的恐惧、感知压力、创伤后应激障碍(PTSD);(4)表型特征,包括睡眠时间、体重指数(BMI)、体力活动水平、听力状态、药物依从性和更年期状态;(5)生物行为,包括生物标志物,如C反应蛋白、血红蛋白水平、血液胆固醇、载脂蛋白、高密度和低密度脂蛋白、钙含量、甘油三酯和空腹血糖水平。
本研究包括515名患者,认知障碍的发生率为45.83%。CRCI组的平均年龄为57岁(四分位数范围:51-66岁),而非CRCI组的平均年龄为52岁(四分位数范围:45-60岁)。
被确定为CRCI独立风险因素的8个变量,作为预测因子集成到模型中,最终通过R软件(3.5.2版)开发了个性化的命名图,如下图所示。该模型阐明了居住区、教育水平、和创伤后生长等因素,作为乳腺癌患者对CRCI的保护因素。相反,化疗、对癌症进展的恐惧、焦虑和空腹血糖水平被定义为危险因素,突出了对患者影响的双重性质。
模型用于预测乳腺癌患者发生认知障碍的可能性。
研究结论
03
本研究是科学家首次制定和评估的,用于预测乳腺癌患者认知障碍的个性化模型。
本预测模型,旨在提高识别尚未表现出CRCI症状的高风险乳腺癌患者的准确性。本模型可以预测个人发展认知障碍的风险,并帮助提供个性化的治疗和支持。
本研究首次开创了将症状科学模型应用于乳腺癌患者CRCI的预测,系统全面地检查相关影响因素。研究结果表明,居住区、教育水平、化疗、感知益处、创伤后成长、对癌症进展的恐惧、焦虑和空腹血糖会导致CRCI。同时,本研究构建了乳腺癌认知障碍的列线图模型,其特点是准确度高。
随着数据科学和人工智能技术的不断进步,临床、成像、生物行为和患者自我报告数据将持续改善。多模式数据和大数据分析的整合,将成为研究CRCI的关键,从而更深入地探索影响乳腺癌患者CRCI的因素。预计个性化的干预措施和支持计划,将得到更有效的实施,从而显著提高乳腺癌患者的生活质量。
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