基于专家共识的模糊逻辑方法对癌症患者的痛苦进行建模

《World Journal of Surgical Oncology》：Modeling distress in cancer patients using a fuzzy logic approach based on expert consensus

　　

摘要

目的

本研究旨在基于专家共识开发并验证一个模糊逻辑模型，以阐明癌症患者的痛苦动态，探讨心理、社会和医学因素之间的非线性相互作用。

方法

通过与23位心理社会肿瘤学专家进行两轮德尔菲（Delphi）讨论，生成了包含18个与痛苦相关变量的交互矩阵。利用Python库skfuzzy构建了一个Mamdani模糊推理系统，重点关注负面心理因素、症状和正面心理因素作为主要驱动因素。模型验证包括网络分析、时间序列模拟和敏感性分析，并与传统清晰系统动态模型进行了比较。

结果

模糊模型证实了一个由负面心理因素（权重=2.00）和症状（权重=1.50）驱动的自我强化的“恶性循环”。模拟结果显示，积极的心理干预措施可将总体痛苦水平降低多达25%。网络分析将痛苦确定为系统的核心枢纽，而模糊模型产生的轨迹比清晰模型更为平滑且更具临床现实性。

结论

本研究为经过验证的DIC-2临床工具的成功提供了坚实的数学解释。研究结果强调了早期多学科干预的必要性，以打破痛苦循环，支持将痛苦视为“第六个生命体征”的临床理念。

图形摘要

此图片的替代文本可能是由AI生成的。

目的

本研究旨在基于专家共识开发并验证一个模糊逻辑模型，以阐明癌症患者的痛苦动态，探讨心理、社会和医学因素之间的非线性相互作用。

方法

通过与23位心理社会肿瘤学专家进行两轮德尔菲（Delphi）讨论，生成了包含18个与痛苦相关变量的交互矩阵。利用Python库skfuzzy构建了一个Mamdani模糊推理系统，重点关注负面心理因素、症状和正面心理因素作为主要驱动因素。模型验证包括网络分析、时间序列模拟和敏感性分析，并与传统清晰系统动态模型进行了比较。

结果

模糊模型证实了一个由负面心理因素（权重=2.00）和症状（权重=1.50）驱动的自我强化的“恶性循环”。模拟结果显示，积极的心理干预措施可将总体痛苦水平降低多达25%。网络分析将痛苦确定为系统的核心枢纽，而模糊模型产生的轨迹比清晰模型更为平滑且更具临床现实性。

结论

本研究为经过验证的DIC-2临床工具的成功提供了坚实的数学解释。研究结果强调了早期多学科干预的必要性，以打破痛苦循环，支持将痛苦视为“第六个生命体征”的临床理念。

图形摘要

此图片的替代文本可能是由AI生成的。