预测并比较老年癌症幸存者与非癌症幸存者的主观健康体验：一种建模方法

老年癌症幸存者主观健康体验的复合模型构建及比较研究。通过整合医学（脆弱性、活力）和心理（接受度、控制力）预测因素，采用PLS-SEM模型分析发现：脆弱性对接受度和控制力的影响在癌症组更显著，活力与接受度、控制力的正相关在两组均存在但强度不同。控制对主观健康体验的影响在癌症组不显著（β=0.040, p=0.604），而在非癌症组呈显著负相关（β=-0.129, p=0.006）。复合模型对癌症组主观健康体验的方差解释率（51%）显著高于非癌症组（46.5%）。研究验证了多学科整合模型的预测效度，揭示了癌症幸存者独特的健康心理机制。

　　
本研究聚焦于老年癌症幸存者主观健康体验的影响因素，通过整合医学与心理学视角构建复合模型，并对比分析癌症幸存者与非癌症幸存者的差异。研究采用定量横断面设计，对753名≥67岁荷兰人群进行问卷调查，其中150人为癌症幸存者，603人为非癌症幸存者。研究通过多维度评估工具揭示，医学指标（脆弱性、活力）与心理指标（接受度、控制感）共同构成主观健康体验的核心预测因素，且不同群体间存在显著差异。

**医学维度分析**：
1. **脆弱性**：在癌症幸存者中，脆弱性显著负向关联接受度（β=-0.233）和控制感（β=-0.307），且关联强度较非癌症组更强。值得注意的是，脆弱性对主观健康体验的直接效应（β=-0.136）在癌症组中未达显著性，但通过活力（β=-0.624）和多重中介路径（如活力→接受度→主观健康）产生间接影响（总效应β=-0.428），其解释方差达51.0%，显著高于非癌症组的46.5%。这表明癌症幸存者更易受生理衰退的级联效应影响，但通过心理调节机制可部分缓冲伤害。

2. **活力**：作为核心保护因子，活力在癌症幸存者中同时正向关联接受度（β=0.216）和控制感（β=0.383），且其与主观健康体验的直接效应（β=0.328）在癌症组中强度与普通人群相当。特别值得关注的是，活力对接受度的间接影响（β=-0.042）在癌症组中呈现显著负向调节，提示活力提升可能通过强化对疾病接纳的适应性来改善主观健康。

**心理学维度解析**：
1. **控制感**：癌症幸存者中控制感与主观健康体验呈弱正相关（β=0.040），与非癌症组显著的负相关（β=-0.129）形成对比。这种差异源于癌症幸存者对疾病复发的长期焦虑，使其更倾向于将控制感投射于治疗过程而非整体健康，而普通老年人更易因控制感丧失产生抑郁倾向。

2. **接受度**：作为关键中介变量，接受度在癌症组中通过控制感（β=0.510）和活力（β=0.216）形成双重正向路径。研究特别指出，癌症幸存者对治疗后果的接受度（β=0.312）与普通老年人（β=0.292）相当，但控制感对接受度的调节作用（β=0.510）在癌症组中更显著，说明心理调节机制在疾病适应中发挥更重要作用。

**群体差异机制**：
研究揭示癌症幸存者面临独特的健康心理学动态：其脆弱性通过活力（β=-0.624）形成更强负反馈，而普通老年人则更多通过控制感（β=-0.108）受损影响健康体验。这种差异源于癌症幸存者特有的疾病认知框架——他们更关注生理功能维持（活力）而非行为控制（控制感）。同时，癌症幸存者接受度与主观健康体验的路径系数（β=0.312）与非癌症组（β=0.292）无显著差异，但中介效应中活力→接受度的路径（β=0.216）在癌症组中更显著，说明活力作为"心理缓冲器"在癌症群体中具有特殊价值。

**模型优化与临床启示**：
复合模型在癌症组中的解释力（R2=51.0%）显著高于非癌症组（R2=46.5%），表明整合医学-心理指标的必要性。临床应用可采取分层干预策略：对高脆弱性（GFI≥8）且活力评分（Vita-16≥6.5）较低者，优先进行体能训练提升活力基线；对控制感受损者（控制量表得分<4.0），需加强认知行为干预以重构健康掌控感；而对接受度不足者（接受量表得分<5.5），建议通过叙事治疗促进疾病整合。

**研究局限与展望**：
样本局限于荷兰高教育水平、独居比例超90%的群体，可能影响模型跨文化适用性。纵向追踪研究可揭示变量间动态关系，如脆弱性是否随时间推移逐步削弱控制感。此外，纳入肿瘤特异性指标（如EORTC QLQ-C30量表）可能提升模型预测精度。未来研究可探索不同癌症亚型（如乳腺癌vs肺癌）在模型参数上的差异，以及数字干预技术（如AI健康教练）对复合模型路径的影响。

该研究首次系统论证了脆弱性-活力双路径与接受度-控制感心理调节链在癌症幸存者中的协同作用，为精准医疗时代的老年肿瘤患者管理提供了理论框架。其实践价值体现在：通过评估活力水平（如日常步数、认知筛查）可早期识别高脆弱性人群；而控制感干预（如决策参与训练）对非癌症老年群体效果更显著。这种差异化干预策略或可使医疗资源分配效率提升30%以上，具有重要卫生经济学价值。