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研究人员为解决晚期癌症患者姑息治疗（PC）规划中生存期预测问题，开展相关研究，发现 PaP 预测准确性较高，但仍需验证。
# 晚期癌症患者生存期预测新探索：预后模型的系统回顾与 Meta 分析
在医疗领域，癌症一直是人们心头的 “噩梦”，尤其是晚期癌症患者的治疗与关怀，更是面临诸多挑战。对于晚期癌症患者来说，合理规划姑息治疗（Palliative Care，PC）至关重要，它不仅能缓解患者的痛苦，还能在一定程度上提高生活质量。然而，确定合适的姑息治疗时机却如同在迷雾中寻找方向，困难重重。
目前，临床医生对晚期癌症患者生存期的预测存在较大误差，这可能导致患者接受不恰当的治疗，生活质量下降且症状负担加重。同时，虽然基于临床试验报告的生存数据能对部分患者的预后进行估计，但这些数据难以直接应用于那些无法从新型治疗中获益的癌症患者。为了解决这些问题，研究人员开发了多种预后模型，可这些模型在实际应用中却遇到了阻碍，比如部分模型涉及复杂的生物标志物检测和计算，难以在日常临床实践中推广；而且不同研究的患者特征、临床环境和研究方法差异较大，使得医生难以判断模型在自己临床工作中的适用性。
为了明确晚期癌症患者预后模型的适用性，来自香港中文大学医学院和香港伊丽莎白医院临床肿瘤科的研究人员开展了一项系统回顾和 Meta 分析研究。该研究成果发表在《BMC Palliative Care》杂志上。
研究人员首先在 Ovid Medline、Embase、CINAHL Ultimate 和 Scopus 等数据库中进行了系统的文献检索，筛选出了 35 项符合条件的研究，这些研究涵盖了 35 种不同的预后模型。在研究过程中，采用了 Prediction model study Risk Of Bias Assessment Tool（PROBAST）进行风险偏倚评估，并通过 Meta 分析来综合评估模型的性能。
研究结果如下：
- 模型使用情况：在众多预后模型中，Palliative Prognostic Index（PPI）、Palliative Prognostic Score（PaP）和 Objective Prognostic Score（OPS）是出现频率较高的模型。其中，PPI 由姑息性能量表、口服摄入、水肿、呼吸困难和谵妄 5 个临床因素组成；PaP 包含呼吸困难、厌食、Karnofsky Performance Status（KPS）、临床预测生存期 4 个临床因素以及白细胞计数和淋巴细胞百分比 2 个实验室因素；OPS 则由 Eastern Cooperative Oncology Group（ECOG）体能状态、静息时呼吸困难、口服摄入 3 个临床因素和白细胞计数、血清胆红素、血清肌酐 3 个实验室因素构成134。
- 模型性能：通过 Meta 分析计算 C 统计量来评估模型性能，结果显示不同模型的 C 统计量在 0.61 - 0.86 之间。其中，PPI 在 30 天生存期预测的合并 C 统计量为 0.68（95% CI：0.62 - 0.73，n = 6）；PaP 在 30 天生存期预测的合并 C 统计量为 0.76（95% CI：0.70 - 0.80，n = 11），在 21 天生存期预测时为 0.80（0.71 - 0.86，n = 4）；OPS 在 30 天生存期预测的合并 C 统计量为 0.69（95% CI：0.65 - 0.72，n = 3）。由此可见，PaP 在预测生存期方面似乎表现更优235。
- 风险偏倚评估：对纳入研究进行风险偏倚评估发现，所有研究都存在较高风险的偏倚。主要原因包括分析过程中校准报告不充分、缺失数据处理不当等。此外，部分研究使用回顾性数据，这也增加了偏倚风险。不过，几乎所有研究在预测因子和结局的测量方面风险较低，说明这些方面的测量较为可靠6。
研究结论与讨论部分指出，该研究为晚期癌症患者预后模型的研究提供了重要参考。虽然初步证据表明 PaP 的判别能力优于 PPI，但由于许多研究存在显著的方法学局限性，如缺乏全面的统计检验、未报告缺失数据处理方法以及遗漏关键人口统计学信息等，目前还不能得出明确结论。而且，准确的预后方法是否能转化为更好的临床护理也尚未确定。未来需要开展随机对照试验（RCTs），进一步研究不同预后模型对姑息治疗、高级护理规划、资源分配、临终关怀转诊和临终讨论等方面的临床影响，同时还应探索预后模型的可行性、成本效益和患者接受度。
这项研究意义重大，它系统地梳理了晚期癌症患者的预后模型，为临床医生和研究人员提供了有价值的信息。尽管目前的研究存在一定局限性，但为后续更深入的研究指明了方向，有望推动晚期癌症姑息治疗的发展，让患者能得到更精准、更有效的治疗与关怀。
总的来说，该研究为晚期癌症患者的姑息治疗带来了新的思考和方向，在未来的研究中，需要不断完善预后模型，提高预测准确性，为临床决策提供更可靠的依据，从而改善晚期癌症患者的生活质量和预后。
