切换至 "中华医学电子期刊资源库"
高级检索
中华肺部疾病杂志(电子版)

中华肺部疾病杂志(电子版) ›› 2025, Vol. 18 ›› Issue (02) : 310 -314. doi: 10.3877/cma.j.issn.1674-6902.2025.02.020

论著

终末期肺癌患者癌因性疲乏及影响因素分析
刘志静1,†(), 马婧1, 王利颖1, 李朋1, 张亚楠1, 陈童真2   
  1. 1. 061000 沧州，沧州市人民医院肿瘤内科三区（安宁疗护）
    2. 061000 沧州，沧州市人民医院甲状腺乳腺外科
  • 收稿日期:2025-03-07 出版日期:2025-04-25
  • 通信作者: 刘志静

Status and influencing factors of cancer-related fatigue in patients with end-stage lung cancer

Zhijing Liu1,†(), Jing Ma1, Liying Wang1, Peng Li1, Yanan Zhang1, Tongzhen Chen2   

  1. 1. Oncology Department of Cangzhou People′s Hospital，Zone 3 （Palliative Care），Cangzhou 061000，China
    2. Thyroid and Breast Surgery Department of Cangzhou People′s Hospital，Cangzhou 061000，China
  • Received:2025-03-07 Published:2025-04-25
  • Corresponding author: Zhijing Liu
全文 ( ) 下载PDF ( ) 导出引用
引用本文：

刘志静, 马婧, 王利颖, 李朋, 张亚楠, 陈童真. 终末期肺癌患者癌因性疲乏及影响因素分析[J/OL]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2025, 18(02): 310-314.

Zhijing Liu, Jing Ma, Liying Wang, Peng Li, Yanan Zhang, Tongzhen Chen. Status and influencing factors of cancer-related fatigue in patients with end-stage lung cancer[J/OL]. Chinese Journal of Lung Diseases(Electronic Edition), 2025, 18(02): 310-314.

目的

分析终末期肺癌患者癌因性疲乏情况及影响因素。

方法

选取2021 年8 月至2023 年8 月我院收治的75 例终末期肺癌患者为对象，根据Piper 疲乏修正量表（revised Piper fatigue scale，RPFS）将癌因性疲乏32 例分为观察组，无癌因性疲乏43 例为对照组，分析RPFS 评分，比较两组临床资料，采用Logistic 回归分析终末期肺癌患者癌因性疲乏影响因素，建立列线图模型。

结果

观察组躯体、行为、认知、情感疲乏评分分别为（5.09±1.17）分、（5.17±1.01）分、（4.08±0.89）分、（4.12±0.95）分，平均总分（4.58±1.12）分。 观察组视觉模拟量表（visual analog scale，VAS）（3.50±0.70）分高于对照组（2.65±0.68）分（P＜0.05），观察组卡式评分（Karnofsky，KPS）（75.06±5.48）分、社会支持评定量表（social support rating scale，SSRS）（26.09±3.06）分低于对照组（82.31±6.45）分、（29.97±3.31）分（P＜0.05）。Logistic 结果显示，VAS 评分（OR=25.507，95%CI：5.523 ～117.802）是癌因性疲乏危险因素，KPS 评分（OR=0.725，95%CI：0.585～0.900）、SSRS 评分（OR=0.679，95%CI：0.492～0.936）是癌因性疲乏保护因素（P＜0.05）。 75 例按7∶3 拆分训练集与验证集，训练集52 例，验证集23 例，训练集和验证集预测癌因性疲乏受试验者特征曲线（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面积（area under curve，AUC）（95%CI）分别为0.98（0.96～1.00）和0.93（0.80～1.00）。 校准曲线结果显示，列线图模型预测癌因性疲乏校正曲线趋近于理想曲线（P=0.907、0.871）。 决策分析曲线（decision curve analysis，DCA）可见列线图模型概率阈值20%～90%正向净收益高。

结论

终末期肺癌患者癌因性疲乏发生率高，VAS 评分、KPS 评分、SSRS 评分为终末期肺癌癌因性疲乏影响因素，针对性干预降低疲乏发生率。

关键词: 终末期肺癌, 癌因性疲乏, 影响因素

Objective

To analyze the status and influencing factors of cancer-related fatigue in patients with end-stage lung cancer.

Methods

All of 75 patients with end-stage lung cancer admitted to our hospital from August 2021 to August 2023 were selected as subjects. According to the revised Piper fatigue scale（RPFS），32 cases with cancer-related fatigue were divided into observation group and 43 cases without cancerrelated fatigue were divided into control group. The RPFS score was analyzed，the clinical data of the two groups were compared，and the influencing factors of cancer-related fatigue in end-stage lung cancer patients were analyzed by Logistic regression，and a nomogram model was established.

Results

The scores of physical，behavioral，cognitive and emotional fatigue in the observation group were （5.09±1.17），（5.17±1.01），（4.08±0.89） and （4.12±0.95），respectively. The average total score was （4.58±1.12）. The visual analog scale（VAS） score of the observation group （3.50±0.70） was higher than that of the control group （2.65±0.68）（P＜0.05），and the Karnofsky （KPS）score （75.06±5.48） and SSRS （26.09±3.06） of the observation group were lower than those of control group KPS（82.31±6.45） and SSRS （29.97±3.31） （P＜0.05）. Logistic results showed that VAS score （OR=25.507，95%CI： 5.523～117.802） was a risk factor for cancer-related fatigue，KPS score （OR=0.725，95%CI： 0.585 ～0.900），SSRS score （OR=0.679，95%CI： 0.492 ～0.936） was a protective factor for cancer-related fatigue （P＜0.05）. 75 cases by 7∶3 split the training set and the verification set，the training set of 52 cases，the verification set of 23 cases，the training set and the verification set predicted the receiver operating characteristic （ROC） curve （area under curve，AUC） （95%CI） were 0.98（0.96～1.00） and 0.93 （0.80～1.00），respectively. Calibration curve results showed that the calibration curve predicted by the nomogram model was close to the ideal curve （P=0.907，0.871）. The decision curve analysis（DCA） shows that the probability threshold of the nomogram model was 20%～90% and the net return was higher.

Conclusion

The incidence of cancer-related fatigue is high in patients with end-stage lung cancer.VAS score，KPS score and SSRS score are influential factors of cancer-related fatigue in end-stage lung cancer.Targeted intervention can reduce the incidence of fatigue.

Key words: End-stage lung cancer, Cancer-related fatigue, Current situation, Influencing factors
表1 两组终末期肺癌患者临床资料比较
临床资料 对照组（n=43） 观察组（n=32） χ 2 /t 值 P值
高血压史［n（％）］ 10（23.26） 8（25.00） 0.031 0.861
糖尿病史［n（％）］ 11（25.58） 12（37.50） 1.226 0.268
心脏病史［n（％）］ 4（9.30） 6（18.75） 0.417 0.234
贫血［n（％）］ 20（46.51） 16（50.00） 0.089 0.765
睡眠障碍［n（％）］ 15（34.88） 13（40.63） 0.258 0.611
白细胞减少［n（％）］ 10（23.26） 10（31.25） 0.600 0.439
肿瘤大小（cm） 0.055 0.815
　＜4 28（65.12） 20（62.50）
　≥4 15（34.88） 12（37.50）
病理类型［n（％）］ 0.013 0.908
　非小细胞肺癌 38（88.37） 28（87.50）
　小细胞肺癌 5（11.63） 4（12.50）
手术治疗［n（％）］ 25（58.14） 20（62.50） 0.145 0.703
靶向治疗［n（％）］ 20（46.51） 15（46.88） 0.010 0.975
中医治疗［n（％）］ 10（23.26） 12（37.50） 1.796 0.180
VAS 评分［分，（xˉ± s ）］ 2.65±0.68 3.50±0.70 5.288 0.000
KPS 评分［分，（xˉ± s ）］ 82.31±6.45 75.06±5.48 5.127 0.000
SSRS 评分［分，（xˉ± s ）］ 29.97±3.31 26.09±3.06 5.183 0.000
表2 终末期肺癌患者癌因性疲乏影响因素
影响因素 单因素回归分析 多因素回归分析
B SE Wald P值 OR 95％CI B SE Wald P值 OR 95％CI
VAS 评分 3.239 0.781 17.214 ＜0.001 25.507 5.523～117.802 3.806 1.207 9.945 0.002 44.965 4.223～478.764
KPS 评分 -0.221 0.059 13.839 ＜0.001 0.801 0.713～0.901 -0.321 0.110 8.525 0.004 0.725 0.585～0.900
SSRS 评分 -0.418 0.113 13.611 ＜0.001 0.658 0.527～0.822 -0.388 0.164 5.567 0.0018 0.679 0.492～0.936
图1 VAS 评分、KPS 评分、SSRS 评分预测终末期肺癌患者癌因性疲乏列线图模型
图2 预测终末期肺癌患者癌因性疲乏校准曲线。 图A 为训练集，图B 为验证集
图3 预测终末期肺癌患者癌因性疲乏决策曲线。 图A 为训练集，图B 为验证集
1
赫 捷，李 霓，陈万青，等. 中国肺癌筛查与早诊早治指南（2021，北京）［J］. 中华肿瘤杂志，2021，43（3）： 243-268.
2
杨福军，沈 芳，毕孝杨，等. 影像组学鉴别诊断小细胞肺癌与非小细胞肺癌的Meta 分析［J］. 实用放射学杂志，2024，40（4）： 552-556.
3
Alduais Y，Zhang H，Fan F，et al. Non-small cell lung cancer（NSCLC）： A review of risk factors，diagnosis，and treatment［J］.Medicine （Baltimore），2023，102（8）： e32899.
4
王小波，王慧虹，侯礼佳，等. 基于网络分析肺癌围术期核心症状的调查性研究［J］. 护士进修杂志，2023，38（24）： 2333-2339.
5
中华医学会肿瘤学分会肿瘤支持康复治疗学组.中国癌症相关性疲乏临床实践诊疗指南（2021 年版）［J］. 中国癌症杂志，2021，31（9）： 852-872.
6
肖 丽，徐 真，郑霞洪，等. 癌因性疲乏在肺癌患者心理弹性与心理痛苦间的中介作用［J］. 检验医学与临床，2023，20（18）： 2752-2756.
7
中华医学会，中华医学会肿瘤学分会，中华医学会杂志社.中华医学会肺癌临床诊疗指南（2018 版）［J］. 中华肿瘤杂志，2018，40（12）： 935-946.
8
杨永波，李志刚翻译. 肺癌分期分类相关的解剖学、生物学及理念［J］. 中国肺癌杂志，2010，13（1）： 1-8.
9
McNair KM，Zeitlin D，Slivka AM，et al. Translation of Karnofsky Performance Status （KPS） for use in inpatient cancer rehabilitation［J］. PM R，2023，15（1）： 65-68.
10
苏 莉，韦 波，凌小凤，等. 社会支持评定量表在壮族农民中的信效度和常模［J］. 现代预防医学，2009，36（23）： 4411-4413.
11
薛秀娟，许翠萍，杨雪莹，等. 癌因性疲乏测评工具及评价指标的研究进展［J］. 中华护理杂志，2012，47（9）： 859-861.
12
孙 兵，车晓明. 视觉模拟评分法（VAS）［J］. 中华神经外科杂志，2012，28（6）： 645.
13
古永华，娄玖玲，王延歌. 原发性肝癌术后病人癌因性疲乏影响因素的调查分析及护理对策［J］. 全科护理，2021，19（14）：1952-1955.
14
马春然，白 华，王 欢，等. 骨肿瘤化疗患者的癌因性疲乏现状及其影响因素［J］. 中国医药导报，2024，21（2）： 120-123.
15
张 蕊，李 敏，饶建玲. 肺癌患者癌因性疲乏现状及影响因素分析［J/CD］. 中华肺部疾病杂志（电子版），2024，17（1）：111-114.
16
Bray F，Ferlay J，Soerjomataram I，et al. Clobal cancer statistics 2018：CLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries［J］. CA Cancer J Clin，2018，68（6）： 394.
17
唐 莉，毛孝容，温贤秀，等. 癌症患儿癌因性疲乏影响因素及非药物干预的研究进展［J］. 实用医院临床杂志，2023，20（4）：190-194.
18
王 莉，田 静，熊冬梅，等. 多发性骨髓瘤化疗患者癌因性疲乏与影响因素调查［J］. 解放军预防医学杂志，2018，36（7）：913-917.
19
杜雪菲，杨 琼. 晚期肺癌患者癌因性疲乏发生现状及危险因素分析［J］. 中国临床医生杂志，2021，49（8）： 930-933.
20
元美华，郑秀云，彭玲聪，等. 非小细胞肺癌患者癌因性疲乏发生情况及其危险因素分析［J］. 浙江创伤外科，2023，28（8）：1411-1413.
21
马丽娟，王 蕴，李殿明. 肺癌患者血清CEA，CYFRA21-1，ALP，ALB 与KPS 评分的相关性及诊断价值分析［J］. 检验医学与临床，2022，19（4）： 454-458.
22
袁 静，贺徐琳，段姝娟，等. 前列腺癌化疗患者癌因性疲乏现状及影响因素分析［J］. 中华现代护理杂志，2020，26（30）：4188-4194.
23
黄 娜，田 甜，王旭颖. 子宫内膜癌术后化疗患者癌因性疲乏情况及严重程度的影响因素［J］. 癌症进展，2022，20（14）：1449-1452.
24
赵 顺，王树萌，王珊珊. 食管癌术后患者癌因性疲乏现状调查及与社会支持和生存质量的相关性分析［J］. 现代生物医学进展，2022，22（17）： 3378-3382.
25
陆 迎，寇美红，李金花. 基于结构方程模型分析甲状腺癌术后患者癌因性疲乏的影响因素［J］. 中国医药导报，2022，19（29）： 73-76.
26
王先艳，王大雪，廖婉君，等. 疼痛专科护士主导多学科协作模式对居家癌痛病人生活质量的影响［J］. 西南医科大学学报，2023，46（3）： 257-261.
[1] 王琪, 杨春凤, 宋宏萍, 许磊. 2021 至2023 年陕西省渭北农村地区基于超声的乳腺癌筛查结果及影响因素分析[J/OL]. 中华医学超声杂志（电子版）, 2025, 22(02): 106-113.
[2] 赵浩天, 王晓娜, 刘奕, 李丽, 刘凯, 姚光耀, 薛红元, 赵鹤龄. 成年健康人群膈肌超声正常值参考范围及影响因素[J/OL]. 中华医学超声杂志（电子版）, 2024, 21(11): 1057-1067.
[3] 凌文君, 万凌君, 张艳. 造血干细胞移植治疗急性白血病的疗效及复发相关因素分析[J/OL]. 中华危重症医学杂志(电子版), 2025, 18(01): 18-24.
[4] 谢鑫鑫, 韩梅盈, 杨春燕, 申青华, 刘风敏, 李丛, 张德志, 类维凯. 联合指标对支气管肺发育不良早产儿进展为中至重度的早期预测价值[J/OL]. 中华妇幼临床医学杂志(电子版), 2024, 20(06): 611-618.
[5] 余静雅, 石玉兰, 向利娟, 陈城, 罗钰堞. 老年慢性创面患者衰弱现状及影响因素分析[J/OL]. 中华损伤与修复杂志(电子版), 2025, 20(02): 141-147.
[6] 张祖强, 李圳, 刘勇, 王振龙. 双反牵引外固定架结合髓内钉治疗胫骨多段骨折的临床疗效及骨折愈合的影响因素分析[J/OL]. 中华损伤与修复杂志(电子版), 2025, 20(01): 13-21.
[7] 张超, 张珍, 马梁, 穆欢欢, 刘彩玲. 腹腔镜胰十二指肠切除术术后C级胰瘘患者临床特征及影响因素研究[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2024, 18(06): 675-678.
[8] 王燕橙, 王艳, 王贝贝, 陆晔峰, 黄明珠. 亲属活体肝移植儿童受者照护者出院准备及影响因素分析[J/OL]. 中华移植杂志(电子版), 2024, 18(06): 403-408.
[9] 陈庆贤, 蔡林再, 林红满, 郑玉, 陈青青. 海南西部地区慢性阻塞性肺疾病服药依从性影响因素分析[J/OL]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2025, 18(01): 157-160.
[10] 张荣, 房雅君, 高杨, 房佳琪, 查小燕. 胸部肿瘤患者PICC 异位影响因素及预测分析[J/OL]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2024, 17(06): 999-1002.
[11] 刘春熠, 孙齐, 史中巍, 黄静. 日间腹腔镜胆囊切除术患者术后恶心呕吐的影响因素与防治[J/OL]. 中华肝脏外科手术学电子杂志, 2025, 14(02): 245-249.
[12] 公宇, 廖媛, 尚梅. 肝细胞癌TACE术后复发影响因素及预测模型建立[J/OL]. 中华肝脏外科手术学电子杂志, 2024, 13(06): 818-824.
[13] 邓玮, 周筛兰, 杨波, 林志亮. 肠道菌群移植治疗便秘患者出院准备度现状及影响因素分析[J/OL]. 中华结直肠疾病电子杂志, 2025, 14(02): 148-154.
[14] 刘昕, 张至君, 王绅, 张敏, 王如海, 彭丽, 张高健. 轻型创伤性脑损伤患者早期病情恶化的影响因素分析[J/OL]. 中华脑科疾病与康复杂志(电子版), 2025, 15(01): 31-37.
[15] 汤峥丽, 王芳, 王唯坚. 体检人群14C阳性诊治情况跟踪及影响因素分析[J/OL]. 中华消化病与影像杂志(电子版), 2025, 15(01): 65-68.
阅读次数
全文


摘要

版权所有 中华医学会 中华医学电子音像出版社有限责任公司  京ICP备14006079号-1  网络出版服务许可证：(署)网出证(京)字第075号