基于家庭数字技术的癌症患者功能评估改进：远程监测与临床决策优化

本研究针对传统肿瘤学性能状态(PS)评估的局限性，创新性地采用数字健康技术(DHTs)对癌症患者进行家庭环境下的连续功能监测。通过腕部和腰部穿戴设备采集的体力活动与步态参数，证实其与患者自报KPS评分、PROMIS量表显著相关，且区分度优于临床SPPB等传统检测。该成果为精准评估老年及共病患者功能状态、优化治疗决策提供了客观量化工具，对推动去中心化临床试验具有重要价值。

　　

在肿瘤临床实践中，准确评估患者性能状态(Performance Status, PS)直接关系到治疗方案选择和治疗毒性预测。传统Karnofsky评分(KPS)和ECOG评分虽被广泛使用，但存在明显缺陷：这些基于门诊短暂观察的单维度量表，既无法捕捉老年患者日常功能的细微变化，也难以反映家庭环境中的真实活动能力。随着癌症患者老龄化趋势加剧，以及新型靶向治疗扩大治疗适应人群，开发更精准的功能评估工具成为临床刚需。

为此，Pfizer公司与北卡罗来纳大学的研究团队开展了一项开创性研究，通过数字健康技术(Digital Health Technologies, DHTs)实现癌症患者家庭环境下的连续功能监测。研究采用腕部(GENEActiv)和腰部(APDM)穿戴设备，对62例不同KPS分层的癌症患者进行14天自然状态下的活动监测，并与健康人群数据和门诊SPPB等传统检测进行对比。论文发表于《Scientific Reports》，揭示了远程监测指标在功能评估中的独特价值。

关键技术包括：1) 多部位穿戴设备同步采集加速度数据；2) 基于SKDH开源库的步态特征算法分析；3) 线性混合效应模型校正年龄、COVID时期等混杂因素；4) PROMIS量表和KPS的纵向关联分析。队列来源于UNC Lineberger癌症中心的实体瘤/血液肿瘤患者，并与前期健康人群研究数据(65岁以下青年组和65岁以上老年组)进行跨队列比较。

At-home physical activity and gait measured by DHTs reflect self-reported performance among participants with cancer
数据分析显示，家庭监测的体力活动参数与KPS分层显著相关：KPS 100组比KPS≤70组每日中高强度活动时间多0.94小时(p=0.007)，总非久坐活动时间差达1.54小时(p=0.009)。步态速度差异达0.09 m/s(p=0.006)，日均步数相差3856步(p<0.001)。这些指标呈现明显的剂量-反应关系，且腕部传感器测得的平均活动水平(arbitrary units)区分度最佳。

Clinical outcome assessments do not differ across self-reported performance score in participants with cancer
与传统认知形成反差的是，门诊SPPB总分、4米步行时间及握力检测在KPS分层组间均无统计学差异。这突显了临床单次检测的局限性，而DHTs通过持续监测捕捉到更细微的功能差异。

Participants with cancer exhibited inferior physical activity and gait metrics compared to healthy participants
与健康人群对比发现，平均年龄56岁的癌症患者群体，其步速(0.1 m/s)和中高强度活动时间(30-45分钟)甚至显著低于72岁的健康老年组(p<0.004)。这一发现证实癌症及其治疗对生理功能的独立影响。

Patient-reported outcomes correlated with DHT-derived physical activity and gait metrics
设备数据与患者报告结局高度吻合：日均步数每增加1000步对应PROMIS体力功能评分上升2分(rho=0.69)，疲劳评分下降1.2分；步速每提升0.1 m/s对应疲劳评分降低4.8分。这种强相关性为DHTs的临床转化提供了患者视角的验证。

研究结论指出，DHTs通过客观、连续的居家监测，解决了传统PS评估的时空局限性。特别在老年肿瘤学领域，该方法能识别出常规检查遗漏的功能缺陷，为治疗耐受性预测提供新维度。93%患者愿意长期佩戴腕部设备，95%支持临床医生获取监测数据，证实了技术落地的可行性。该研究为去中心化临床试验设计、远程患者监测系统建立提供了方法学范式，未来可通过扩大样本量和优化算法进一步提升评估精度。