癌症手术患者预康复护理个性化设计的用户画像开发：一项探索性研究

《Internet Interventions》：Development of personas to tailor prehabilitation care for patients undergoing cancer surgery: An exploratory study

　　

背景：预康复（prehabilitation）在改善术后结局中的应用日益广泛。尽管个性化护理的重要性不断提升，当前临床实践仍高度依赖标准化流程。用户画像（personas）作为基于真实患者特征构建的虚构但具代表性的模型，有望辅助设计与实施个体化的预康复支持方案。 方法：本研究采用探索性多方法设计。首先通过名义小组技术（Nominal Group Technique, NGT）确定影响预康复支持模式选择的患者特征清单。其次，尝试对291例患者数据进行聚类分析，并结合原型用户画像开发法（Proto Persona Development Method）构建用户画像。随后，评估各用户画像对应的最适宜预康复支持模式。最后组织患者咨询会议收集反馈。 结果：第一步识别出29项患者特征，其中体能水平、健康素养、衰弱程度、个人偏好及动机被专家列为个性化预康复干预的首要考量因素。聚类分析未形成显著区分的亚组。研究人员与专家协作最终开发出四类预康复用户画像：回避型亚历克斯（Avoiding Alex）、知情型印第（Informed Indy）、超负荷型奥利（Overwhelmed Ollie）及社会型萨姆（Social Sam）。针对每类画像的患者特征与支持模式的评分者间信度介于中等至优秀之间。 结论：用户画像凸显了提供差异化沟通策略与预康复护理模式的必要性。应用此类工具可通过将信息适配于个体患者需求，减少临床决策中的认知偏差。

该研究发表于《Internet Interventions》，聚焦于解决癌症手术前预康复服务标准化与患者异质性需求之间的矛盾。随着全球癌症发病率持续上升，术前患者常伴有低体能状态及生活方式风险，导致术后并发症风险增高与医疗资源消耗加剧。预康复虽被证实可增强患者对手术应激的耐受性，但现有服务体系多受限于僵化协议，缺乏有效工具来匹配患者的生理、心理及社会多样性需求。在此背景下，研究人员引入用户画像方法，旨在为临床工作者提供可操作的个性化决策支持框架。

为实现该目标，研究人员采用了一种非预设性的探索性多方法学路径。研究起始于通过名义小组技术汇聚荷兰多家医疗机构的多学科专家共识，确立影响预康复模式选择的核心患者特征集。由于现有数据库变量覆盖不足，原计划基于291例癌症手术患者的聚类分析未能产生有效分型，研究团队遂转向基于专家经验的定性构建路径。利用原型用户画像开发法，结合COM-B行为改变模型（Capability, Opportunity, Motivation-Behavior model）的理论维度，由多学科专家共同提炼出四种类别画像。随后，通过专家评分验证画像特征与干预模式匹配的信度，并最终纳入患者代表进行可行性验证。

研究结果部分显示，在第一步特征识别中，专家共确立了29项关键特征，涵盖体能、健康素养、社会支持及动机等多个维度，其中体能、健康素养、衰弱、个人偏好与动机位列优先级前五位。聚类分析阶段，虽然合并了来自“Be Prepared”随机对照试验与“PAM-ONCO”观察性研究的291例术前数据集，但因数据维度受限，轮廓系数（silhouette width）仅为0.105，未达到0.5的有效性阈值，无法支持数据驱动的亚型划分。基于此，研究人员在第二步中通过专家工作坊构建了四个原型用户画像：回避型亚历克斯特征为低健康素养与被动应对，知情型印第表现为高自主性、积极寻求信息与技术依赖，超负荷型奥利则因诊断冲击陷入行动瘫痪与社交退缩，社会型萨姆高度依赖人际网络并恐惧孤独与未知。第三步的专家评分结果显示，四类画像的特征分布与推荐干预模式具有良好区分度，组内相关系数（Intraclass Correlation Coefficients, ICCs）在0.73至0.94之间，表明专家对画像定义具有中等至优秀的共识。第四步的患者咨询反馈指出，画像虽具辨识度，但需警惕标签化风险，应将其作为共享决策的沟通辅助而非分类工具。

在讨论部分，研究人员强调本研究填补了预康复领域个性化工具开发的空白。研究发现揭示了当前预康复研究的局限性，即过度集中于体能等单一维度，忽视了健康素养、心理状态及动机等关键变量，导致无法全面捕捉患者需求。所开发的用户画像突破了传统二元分类，展示了如何针对不同行为模式配置差异化的服务模式，如为技术适应型患者提供数字化支持，而为社交依赖型患者安排团体干预。这不仅有助于优化资源配置，更能通过叙事化沟通减少医护人员的认知偏差。同时，研究也坦承了局限性，包括未在早期纳入患者共同设计、聚类分析样本量相对不足以及画像尚需实证验证等问题。研究人员建议，未来应用需结合动态评估，因为患者在治疗旅程中的需求会随时间演变。最终结论指出，用户画像是一种有前景的工具，能够促进预康复服务从“一刀切”向精准化转型，但其应用必须嵌入共享决策流程中，以确保尊重患者的个体差异与自主权。