基于宫颈癌前病变患者的癌症治疗功能评价系统-共性模块量表最小临床重要性差值的影响因素研究

杨玉丽，井明霞*，胡欣，杨萍，闫小龙

宫颈癌前病变又称宫颈上皮内瘤变，是宫颈浸润癌的前期病变［1］，如不干预治疗，其发展为宫颈癌的概率为15%～45%［2］。据不完全统计，我国有25～100万女性存在宫颈癌前病变［3］，且发病人群呈低龄化趋势，已成为临床重点关注的疾病之一［4-5］。由于疾病发病、治疗及转归等知识的缺乏，患者易产生焦虑、恐惧、羞耻等负面的心理情绪［6］，严重降低其生命质量［7］。随着医学模式的转变，生命质量评估逐渐成为临床决策的重要依据［8］，生命质量的测量多以量表为主要工具。最小临床重要性差值（minimal clinically important difference，MCID）是定义和解释量表评分变化的参数，其有助于医疗工作者根据量表评分变化判断治疗或干预措施的效果是否具有临床意义［9］，以MCID值为桥梁，可促进生命质量量表作为治疗及干预效果评价工具在临床上的应用，进一步完善临床疗效的评价体系［10］。据已有文献推测，量表MCID可能受多种因素的影响，如计算方法、人群特征（如年龄、疾病严重程度）等［11-12］。由于宫颈癌前病变患者特异性量表（Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Cervical Dysplasia，FACIT-CD）中文版的缺乏，现有研究多以癌症治疗功能评价系统 - 共性模块量表（Functional Assessment of Cancer Therapy-Generic Scale，FACT-G）作为宫颈癌前病变患者特异性量表。FACT-G是由美国西北大学转归研究与教育中心CORE研制的癌症特异性量表，现已发展到第四版［13］，该量表由4个维度、27个条目构成。万崇华等［14］已证明FACT-G（V4.0）中文版在中国人群中各维度的克朗巴赫α系数均在0.8以上，具有良好的信效度。目前国内关于FACT-G MCID影响因素的研究较少，因此本研究以宫颈癌前病变患者为研究对象，分析FACT-G MCID的影响因素，有助于临床医生根据不同患者特征使用合适的量表MCID，为临床医生判断干预措施的临床有效性提供量化依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 选取2020年10月至2021年11月于石河子大学第一附属医院妇科住院的同意行宫颈癌前病变相关手术治疗的宫颈癌前病变患者66例为研究对象进行问卷调查。纳入标准：（1）经组织病理学诊断为宫颈癌前病变；（2）年龄＞18岁；（3）汉族；（4）患者自愿参加本研究。排除标准：（1）无法清楚表达自己内心感受者；（2）出院诊断为宫颈癌者；（3）合并严重疾病者，如合并其他肿瘤者。

1.2 研究方法 本研究拟采用多种方法制订FACT-G MCID，并分析患者社会人口学特征对FACT-G MCID的影响因素，通过查阅文献总结MCID计算方法，问卷调查收集患者相关资料。

1.2.1 问卷调查 问卷调查中采用的调查工具主要包括患者基本情况调查问卷、FACT-G。患者基本情况调查问卷包括患者的社会人口学特征和疾病相关信息。社会人口学特征包括年龄、婚姻状况、文化程度、职业等，该部分数据通过与患者面对面调查收集；疾病相关信息包括病理分期、首次诊断时间、病程等，该部分数据通过医院电子病历系统收集。采用FACT-G对患者术前及术后1个月生命质量进行评估。其中病程定义为患者首次确诊时间与首次调查时间的间隔。

FACT-G包含生理状况（GP）、社会/家庭状况（GS）、情感状况（GE）、功能状况（GF）4个维度，共计27个条目。各维度均采用5级评分法，量表中GP维度条目1～7、GE维度条目1、GE维度条目3～6为逆向条目，其余为正向条目。正向条目得分=0+回答选项，逆向条目得分=4-回答选项，各维度总分=各条目得分之和×各维度条目数÷实际回答的条目数，FACT-G总分=GP总分+GS总分+GE总分+GF总分。量表得分越高，说明患者生命质量越好［14］。

1.2.2 MCID计算方法

1.2.2.1 锚定法 锚定法主要是将生命质量的变化与外部标准相对比。一般情况下通过评估锚与目标量表的相关性，相关系数绝对值≥0.3即为相关，该锚可用来确定MCID。

本研究拟采用总体变化自评问卷（GRCQ）、36条目简明健康测量量表（SF-36量表）的第10条目（SF-36-10D）、五水平欧洲五维度健康量表（EQ-5D-5L）的效用值（UI）及视觉模拟尺度（EQ-VAS）作为锚。

GRCQ包含1个条目，其具体问题是：经过治疗后，您整体健康状况和上次测量时相比如何变化［15］？选项采用李克特5级评分法：1=明显改善，2=轻微改善，3=未变化，4=轻微恶化，5=明显恶化。GRCQ于患者手术治疗后1个月进行测量。SF-36-10D条目的具体问题是“我的健康状况非常良好［16］”。患者选项为：（1）绝对正确，（2）大部分正确，（3）不能肯定，（4）大部分错误，（5）绝对错误。EQ-5D-5L的健康描述系统包括5个维度（行动能力、自我照顾、日常活动、疼痛或不舒服、焦虑或沮丧），健康描述系统采用适用于中国人群的健康效用积分体系［17］转为UI值。EQVAS得分用于衡量受访者的总体健康状况。SF-36-10D条目和EQ-5D-5L的UI和EQ-VAS得分于患者入院后手术治疗前进行第1次测量（基线测量T0）、手术治疗后1个月进行第2次测量（治疗后测量T1）。生命质量评分变化值为T1得分与T0得分的差值。

根据4种锚分别筛选出GRCQ锚的“轻微改善”患者［18］、SF-36-10D条目中入院治疗前与治疗后1个月选项相差至少1个等级的患者［16］、UI或EQ-VAS得分T1-T0的差值大于平均MCID的患者［19］（UI的MCID平均值为0.038，EQ-VAS得分的MCID平均值为7.28［20］）。4种锚筛选出的患者 FACT-G 总分 T1与T0差值的均值即为使用该锚所得FACT-G的MCID。

1.2.2.2 分布法 分布法主要是依赖量表基线得分的统计学分布。本研究采用标准差（SD）、测量标准误（SEM）、可靠变化指数（RCI）、90%/95%置信区间下最小可检测变化（MDC90%/MDC95%）等统计指标为基础进行MCID的计算。以SD为统计指标时，MCID=0.5×SD基线；SEM为统计指标时，，r为量表的重测信度系数，FACT-G总分及各维度的重测信度系数采用万崇华等［14］的研究结果；RCI为统计指标时，为统计指标时，MCID=1.64/1.96×RCI。

1.3 统计学方法 采用 SPSS 20.0和 Stata 14.0软件进行数据分析。计量资料采用（±s）表示，两组间比较采用独立样本t检验，多组间比较采用单因素方差分析；计数资料采用构成比表示；不符合正态分布的计量资料以M（P25，P75）表示，组间比较采用Mann-Whitney U检验；采用Spearman秩相关分析检验锚的改变量与FACT-G得分改变量的相关性；采用GRCQ为锚的量表MCID制订方法，分析该组患者社会人口学及疾病相关特征对FACT-G 总分的MCID的影响。采用多元线性回归分析探讨FACT-G 总分MCID的影响因素。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 宫颈癌前病变患者的基本情况 本研究共纳入接受手术治疗的宫颈癌前病变患者66例。纳入分析的研究对象的年龄为（46.5±11.5）岁，体质指数（BMI）为（23.0±3.4）kg/m2。已婚者占 92.42%（61/66），高中及以上学历者占63.64%（42/66），在职人员占37.88%（25/66），家庭人均月收入在4 000元以上者占60.61%（40/66），城镇职工医疗保险者占71.21%（47/66），家庭同住人口数≥3人者占50.00%，体质正常者〔BMI范围为 18.5～24.0 kg/m2〕占 66.67%（44/66）、肥胖者（BMI＞24.0 kg/m2）占 33.33%（22/66），自评性格乐观者占50.00%（33/66），病程≤30 d者占56.06%（37/66），宫颈癌前病变病理分期为Ⅲ级者占54.56%（36/66），采用冷刀锥切/全子宫切除术者占71.21%（47/66），采用宫颈环形电切术者占28.79%（19/66），高危人乳头瘤病毒（HPV）感染者占66.67%（44/66）。

2.2 不同方法计算量表MCID

2.2.1 相关性分析 通过相关性分析得出，SF-36-10D条目与FACT-G总分、GP维度有相关关系（rs分别为-0.30、-0.43，P＜0.05），与其余维度无相关性（P＞0.05）；UI除与FACT-G GS维度不具有相关性外，与其他维度有相关关系（P＜0.05）；EQ-VAS得分除与FACT-G GP维度、GS维度不具有相关性，与其他维度均有相关关系（P＜0.05），见表1。

表1 锚的改变量与FACT-G得分改变量的相关性分析Table 1 Correlation analysis of the amount of change in anchor and FACT-G score

2.2.2 采用锚定法制订的MCID 以GRCQ为锚，FACT-G总分、GP、GS、GE、GF维度的MCID分别为9.632、1.441、2.515、3.353、2.324。 以 SF-36-10D 条目为锚，FACT-G总分、GP的MCID分别为7.048、0.968。以UI为锚，FACT-G总分、GP、GE、GF维度的MCID分别12.932、2.649、4.973、2.919。以EQ-VAS为锚，FACT-G总分、GE、GF的MCID分别为12.237、5.000、2.474，见表2。

表2 基于不同锚的FACT-G的MCID估计Table 2 MCID estimation of the FACT-G scale based on different anchors

2.2.3 采用分布法制订的MCID FACT-G总得分的MCID为3.696～10.243，GP维度的MCID为1.049～2.906、GS维度的MCID为1.626～4.506、GE维度的MCID为1.395～3.867、GF维度的MCID为1.557～4.316，见表3。

表3 基于分布法的FACT-G的MCID估计Table 3 MCID estimation of the FACT-G scale based on the distribution method

2.3 术后轻微改善患者特征对FACT-G总分MCID的影响 采用GRCQ为锚，筛选出术后轻微改善患者34例。FACT-G总分的MCID的单因素分析结果发现，不同婚姻状况、文化程度、自评性格、基线FACT-G总分患者FACT-G总分差值（T1-T0）比较，差异有统计学意义（P＜0.05），见表 4。

表4 术后轻微改善患者特征对FACT-G总分差值（T1-T0）影响的单因素分析（分）Table 4 Univariate analysis of the effect of patient characteristics on the changes of the FACT-G scale in the slight improvement after operation

以FACT-G总分的差值（实测值）为因变量，单因素分析中所有变量为自变量（赋值见表5），采用Stepwise法进行多元线性回归分析，单身（β=15.264）、肥 胖（β=-4.830）、 基 线 FACT-G总 分 ＞89.50分（β=-7.600）是宫颈癌前病变患者FACT-G总分的MCID的影响因素（P＜0.05），见表6。

表5 FACT-G总分差值（T1-T0）影响因素的多元线性回归分析分类变量赋值表Table 5 Assignment table of categorical variables of multiple linear regression analysis of the effect of patient characteristics on the changes of the FACT-G scale

表6 FACT-G总分差值（T1-T0）影响因素的多元线性回归分析Table 6 Multiple linear regression analysis of the effect of patient characteristics on the changes of the FACT-G scale

3 讨论

MCID促进生命质量量表在临床的应用，是评估临床决策有效性的参数［9］。本研究以宫颈癌前病变患者为研究对象，制订FACT-G的MCID，分析该量表MCID的影响因素，对于完善MCID的应用具有指导意义。

MCID制订的最佳计算方法目前还没有统一，现阶段常用的方法主要为锚定法和分布法。锚定法通过将生命质量分数的变化与“锚”进行比较，确定患者治疗后是否发生临床意义上的变化［21］。本研究结果显示，锚不同，FACT-G总分及各维度的MCID估计值不同。MOLINO等［22］制订膝关节损伤和骨关节炎评分量表的MCID时，与锚为VR-12相比，锚为患者报告结局测量信息系统使膝关节损伤和骨关节炎评分量表的MCID从15.99增加到31.26，并且显著增加了精确度，C-Index从0.68增加到0.77（P＜0.001）。本研究结果与以上研究结论相似。生命质量量表是一个可以反映多个临床结果的复杂问卷，锚不可能完全反映其变化；其次锚不同，患者所体现的治疗前后的状态感受可能会不同，如以GRCQ为锚主要关注患者治疗后健康状况变化情况，以UI为锚关注的是患者当下感受，而不是治疗前后整体的变化感受。

分布法是基于反映量表得分的统计分布和测量精度的统计参数制订量表MCID的计算方法［21］。本研究结果显示，SD法计算的MCID大于SEM和RCI计算的MCID，但小于MDC法计算的MCID。说明SEM和RCI估计的MCID值偏小，以此为标准判断患者治疗后变化的临床相关性会被高估，而MDC法则会低估临床治疗的效果。4种指标制订的MCID与锚定法的MCID均不一致。MILLS等［23］研究在制订膝关节损伤和骨关节炎评分-生命质量分量表MCID，发现不同方法制订的MCID之间的差异高达16分，本研究结果与之相似。2021年发表的一篇系统综述也表明，计算方法对量表MCID制订的影响是不可忽略的［24］。

锚定法通过结合临床实际意义反映患者变化的临床相关性，提供一定程度的精确性，但是其没有考虑测量误差，且锚的选择多种多样。分布法考虑了测量误差，在不同人群和研究之间MCID具有可比性［25］，但其无法对计算的MCID进行临床专业解释。有学者认为锚定法和分布法是相互补充的［21］。JAYADEVAPPA等［26］的综述表明，目前几乎一半的研究同时使用锚定法和分布法制订MCID。因此应首选两种方法综合制订量表MCID，如果不能同时使用，则应优先考虑锚定法，因为其是以患者为中心的制订方法。

本研究发现单身患者的MCID更大，这可能是由于宫颈癌前病变治疗后仍存在复发的现象，且复发后宫颈癌发生风险仍高于普通人［27］，导致宫颈癌前病变患者产生焦虑、抑郁、恐惧等负面情绪，婚姻伴侣能够给予提供家庭支持，而单身的患者更容易产生孤独、抑郁。研究表明单身的患者生命质量低于已婚患者［28］，在判断其生命质量的临床相关性时需要更大的阈值。肥胖的患者其量表MCID更小，这可能是由于BMI与生命质量存在相关性，李桐［29］研究表明，患者处于超重时，其生命质量更好。由于量表天花板效应的存在，基线生命质量较好的患者其改善空间较小，因此MCID偏小。基线FACT-G总分高的患者MCID较小，与ALMA等［30］、SCHULLER等［31］的研究结果相似，基线评分低的患者其生命质量较差，因此需要更大的改变才能使其感受到临床意义上的改善，这意味着临床医生在判断临床治疗措施的效果及患者变化的临床相关性时需要更大的阈值。

综上所述，目前关于MCID计算方法较多，且缺乏统一标准。本研究仅采用了锚定法和分布法进行比较，当采用锚定法时需要考虑锚的选择，建议当两种方法均可采用时，应两种方法同时使用。另外FACT-G的MCID还与患者特征有关，对于单身、文化程度高、自评性格一般/悲观、BMI正常、基线评分较低的患者，应选择较大的FACT-G MCID来判断临床治疗措施的效果及患者治疗前后变化的临床相关性。本研究的不足之处在于由于研究仅选择一家医院进行调查，可能存在选择偏倚，后续的研究中可以考虑增加调查地点。

作者贡献：杨玉丽负责文章的构思与设计、数据整理、结果的解释与分析、论文撰写；井明霞负责研究的实施与可行性分析、对文章整体负责与监督管理；杨玉丽、杨萍负责数据收集；井明霞、胡欣、闫小龙负责论文修订；杨玉丽、井明霞负责文章的质量控制与审校。

本文无利益冲突。