综述：基于群体的轨迹模型分析中国癌症幸存者支持性照护需求

这篇系统综述创新性地运用组基轨迹建模(GBTM)方法，系统分析了中国癌症幸存者支持性照护需求(SCNs)的5种动态轨迹模式（高稳定型、中稳定型、低稳定型、下降型和上升型），并基于社会生态模型(SEM)框架揭示了18个显著影响因素，为实施精准化 survivorship care 提供了循证依据。

　　

癌症已成为全球重大公共卫生挑战，国际癌症研究机构(IARC)数据显示，2022年新增病例近2000万例。随着医疗技术进步，癌症幸存者数量持续增长，其照护需求从延长生存期转向提高生活质量。支持性照护需求(SCNs)作为多维度的辅助需求，正成为癌症 survivorship care 的关键焦点。

方法学创新
本研究首次采用组基轨迹建模(GBTM)分析SCNs动态变化，相较于传统统计方法如潜变量增长曲线模型(LGCM)，GBTM能更灵活处理非线性轨迹，识别具有相似变化模式的亚组。通过系统检索CINAHL、PubMed等9个数据库，最终纳入10项中国研究(n=1,842)，采用乔安娜布里格斯研究所(JBI)队列研究质量评价工具和潜变量轨迹研究报告指南(GRoLTS)进行严格质量评估。

五类轨迹模式
数据分析揭示出5种特征性SCNs轨迹：

1. 高稳定型(23.78%)：SCNs持续高于其他组且无显著变化
2. 中稳定型(5.65%)：SCNs保持中等水平
3. 低稳定型(2.99%)：SCNs始终维持在较低水平
4. 下降型(58.90%)：术后SCNs呈逐步降低趋势
5. 上升型(8.69%)：SCNs随时间推移逐渐升高

值得注意的是，术后辅助治疗期间SCNs维持高位，而单纯手术治疗后多呈现下降趋势，这提示治疗方式是关键调节因素。

影响因素的多层次解析
基于社会生态模型(SEM)，18个显著影响因素被归纳为四大维度：

个体层面

• 年龄呈现双向效应：多数研究显示老年患者易出现上升轨迹(OR=1.076, 95%CI:1.008-1.149)，但膀胱癌研究得出相反结论
• 教育水平是保护因素：高学历者多归属下降型轨迹(OR=0.160, 95%CI:0.04-0.60)
• 低收入与高SCNs显著相关(OR=4.023, 95%CI:1.340-12.072)

临床特征

• 综合治疗(手术+放化疗)患者SCNs降幅最缓(OR=161.246, 95%CI:5.085-5112.917)
• 合并症数量与SCNs水平呈正比(OR=5.148, 95%CI:1.715-15.456)
• III期患者SCNs持续高位(OR=18.526, 95%CI:3.633-94.472)

心理症状

• 抑郁(OR=4.830, 95%CI:2.296-10.161)和焦虑(OR=4.521, 95%CI:1.625-12.582)是高稳定型轨迹的强预测因子
• 疾病进展恐惧延缓SCNs下降速度(OR=1.234, 95%CI:1.128-1.350)

社会支持
研究结果存在矛盾：部分显示高社会支持对应下降轨迹(OR=0.826, 95%CI:0.737-0.927)，但头颈癌研究得出相反结论，反映文化特异性。

临床转化价值
该研究建立了SCNs轨迹预测模型，推动癌症照护实现三大转变：

1. 从"被动应对"到"主动预测"的范式革新
2. 基于轨迹分层的精准资源分配
3. 关键干预时点的机器学习预警

未来研究应拓展社会政策层面的影响因素，并开发整合生态瞬时评估(EMA)技术的动态心理监测系统。当前GRoLTS checklist平均得分仅10.60分，提示需加强方法学报告规范性，特别是缺失数据机制和协变量处理等关键环节。

文化特异性发现
中国患者独特表现为：

• 老年群体因传统文化影响可能低估实际需求
• 亲属支持替代专业心理求助的现象普遍
• 诊断初期的自我负面共情加剧早期SCNs峰值

这些发现为制定本土化干预方案提供了重要依据，建议开展以家庭为核心的支持计划，并针对不同轨迹亚群实施差异化健康教育策略。