一种基于症状群集的结构性方程建模框架，用于估算癌症幸存者的症状负担

《Scientific Reports》：A structural equation modeling framework for estimating symptom burden based on symptom clusters in cancer survivors

　　

摘要

癌症及其治疗后的症状会影响到癌症幸存者的生活质量。目前对于症状的共现情况以及癌症幸存者所承受的负担了解甚少。本研究旨在通过分析癌症幸存者的自我报告症状，来估算症状负担的程度。研究使用了来自丹麦全国SEQUEL队列的40,766名癌症幸存者（包括乳腺癌、前列腺癌、结肠癌、直肠癌、肺癌、黑色素瘤、淋巴瘤和头颈部癌症患者，诊断时间在2010至2019年之间）的数据。这些患者在诊断后2至12年内接受了22种症状的评估，评估工具经过验证。症状严重程度被分为“无/轻微”和“中度/严重”两类。通过探索性因子分析，研究人员构建了一个结构方程模型（SEM），该模型利用部分数据（训练数据，n=28,076）描述了症状之间的共现关系（即症状群）。根据SEM得出的每个症状群得分被用于剩余数据（测试数据，n=9,366）中，以衡量不同癌症类型患者的症状负担。SEM共识别出六个症状群：疼痛-疲劳群、周围神经病变和水肿群、胃肠道及泌尿系统症状群、心理症状群、头颈部症状群以及呼吸系统症状和感染群。淋巴瘤、肺癌及头颈部癌症患者的六个症状群负担均较重。本研究首次提出使用SEM方法来量化癌症幸存者的症状负担，并展示了六个症状群的详细负担情况。这种方法有助于更细致地比较不同临床和人口统计群体之间的症状负担，从而支持有针对性的症状管理。