EORTC QLQ-C30纵向生活质量评分统计方法的应用现状与挑战：一项范围综述

为解决癌症临床试验中EORTC QLQ-C30问卷纵向数据分析方法缺乏共识的问题，Rosie A. Harris团队通过范围综述系统评估了2021-2022年271项研究的方法学应用现状。研究发现线性混合效应模型（45%）和时间事件分析（20%）最常用，但30%研究仍忽视纵向数据结构，仅8%研究处理了死亡导致的截尾数据。该研究为规范肿瘤患者报告结局（PROs）的统计方法提供了重要证据，发表于《BMC Medical Research Methodology》。

　　

在癌症治疗领域，患者报告的生活质量（Quality of Life, QoL）数据正成为评估疗效的关键指标。欧洲癌症研究与治疗组织（EORTC）开发的QLQ-C30问卷作为金标准工具，可生成全球健康状况、5个功能量表和9个症状指标等多维评分。然而当这些评分随时间重复测量时，研究者面临三大难题：重复测量数据的非独立性、因疾病进展/死亡导致的非随机缺失，以及症状项目（如食欲丧失）的四分类特性带来的统计建模挑战。更棘手的是，尽管国际SISAQOL联盟已发布分析标准，但实际应用中方法学的混乱仍可能导致结论偏差。

英国布里斯托大学（University of Bristol）的Rosie A. Harris研究团队为此开展了开创性的范围综述，系统评估了2021-2022年间271项研究（含161项随机对照试验）对QLQ-C30纵向数据的处理方法。这项发表在《BMC Medical Research Methodology》的研究揭示：线性混合效应模型（Linear Mixed Model, LMM）以45%使用率成为主流，但令人担忧的是30%研究仍采用t检验等横断面方法，完全忽视数据纵向特性；仅8%研究通过联合纵向生存模型（Joint Longitudinal Survival Model, JLSM）等方法处理死亡截尾数据；对于四分类症状项目，79%研究错误地将其作为连续变量分析。这些发现直指当前肿瘤PROs研究的方法学缺陷。

研究采用系统检索MEDLINE/Embase数据库的策略，通过REDCap平台标准化提取数据。关键方法包括：1）纳入2021-2022年发表的前瞻性研究；2）双人独立筛选与数据提取；3）按CONSORT/STROBE规范评估报告质量；4）参照SISAQOL标准判定方法适当性。特别关注了最小临床重要差异（Minimal Clinically Important Difference, MCID）定义、缺失数据处理和模型假设验证等关键环节。

研究结果呈现多个重要发现：

1. 方法学应用现状：除LMM外，时间事件分析（Time to Event, TTE）占20%，但59%仅使用对数秩检验而非比例风险模型。约束纵向数据分析（CLDA）等先进方法使用率不足3%。

2. 方法缺陷：36%研究进行多重横断面比较却未校正α错误；23%纵向模型在时间×处理交互作用不显著时仍报告分时间点效应。

3. 报告规范：44%研究未提供任何效应值及95%CI，40%未定义MCID，仅13%报告了模型假设检验结果。

4. 特殊数据处理：62%研究分析四分类症状项目时，仅21%采用有序逻辑回归等适当方法；15%研究针对分布峰值问题使用两部分模型等特殊技术。

在讨论部分，作者强调三个核心问题：首先，忽视重复测量相关性可能导致I类错误膨胀（type I error inflation）和效应量偏差；其次，将死亡与其他缺失混同处理违反"估计目标（estimand）"框架原则；第三，SISAQOL指南发布后仅29%研究完全遵循推荐方法。这些发现为国际肿瘤PROs研究敲响方法学警钟。

该研究的里程碑意义在于：首次全面描绘了QLQ-C30纵向分析方法的应用图谱，揭示了临床研究与实践的"方法论鸿沟"。研究者建议期刊加强统计审稿，要求作者明确估计目标、采用LMM/JLSM等适当模型，并强制报告效应量及临床相关性评估。这些措施将显著提升癌症患者生活质量研究的科学价值与临床转化意义。