賈澤歡 寧艷 朱瑞芳 余琳 韓世范

Construction and validation of a risk prediction model for body image disturbance in patients with head and neck cancer

JIA Zehuan， NING Yan， ZHU Ruifang， YU Lin， HAN Shifan

School of Nursing， Shanxi Medical University， Shanxi 030001 China

Corresponding Author ?HAN Shifan， E?mail： 13903409675@139.com

Abstract ?Objective：Analyze the risk factors for the development of body image disturbance in head and neck cancer patients，construct a nomogram graph prediction model，and validate the predictive effect of the model.Methods：A total of 332 head and neck cancer patients hospitalized in the Department of otolaryngology，head and neck surgery，stomatology，and radiotherapy of A tertiary hospital in Taiyuan from June to November 2022 and hospitalized in the Department of Head and Neck Surgery of a specialized oncology hospital in Taiyuan from July to September 2022 were selected as study subjects.The patients were divided into the modeling group（235 cases）?and the validation group（97 cases）?according to the ratio of 7∶3.Based on whether body image disturbance occurred after treatment，the patients in the modeling group were divided into body image disturbance group and normal body image group，and the risk factors of body image disturbance were explored by logistic regression analysis，prediction model were established，nomogram were drawn，and the discrimination and calibration of the model were evaluated by area under the ROC curve and Hosmer?Lemeshowχ²test，respectively.Results：The incidence of body image disturbance was 37.05% in 332 patients with head and neck cancer；a prediction model was constructed based on six influencing factors：tumor stage，presence of tracheal cannula，functional status score，anxiety score，comprehension social support score，and negative coping score.The area under the ROC curve of the model was 0.897（P<0.001）?and 0.850（P<0.001）?in the modeling and validation groups，respectively，with good discrimination；?the Hosmer?Lemeshowχ²values were 7.828（P=0.348）?and 5.409（P=0.610），respectively，with good calibration.Conclusion：The study constructed a nomogram graph prediction model of body image disturbance in head and neck cancer patients with good prediction effect，which can provide reference for clinical nurses to assess the risk of body image disturbance in head and neck cancer patients and make early intervention.

Keywords??head and neck cancer；?body image disturbance；?risk factors；?prediction model；?nursing

摘要??目的：分析頭頸癌病人發(fā)生身體意象障礙的危險因素，構建列線圖預測模型，并驗證模型的預測效果。方法：采用便利抽樣法，選取2022年6月—11月在太原市某三級甲等醫(yī)院耳鼻咽喉頭頸外科、口腔科、放療科住院的頭頸癌病人以及2022年7月-9月在太原市某腫瘤?？漆t(yī)院頭頸外科住院的共332例頭頸癌病人作為研究對象，按照7∶3的比例分為建模組（235例）和驗證組（97例）。依據治療后是否發(fā)生身體意象障礙將建模組病人分為身體意象障礙組和身體意象正常組，通過Logistic回歸分析探索身體意象障礙的危險因素，建立預測模型，繪制列線圖，通過受試者工作特征（ROC）曲線下面積、Hosmer?Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗分別評價模型的區(qū)分度、校準度。結果：332例頭頸癌病人中，身體意象障礙發(fā)生率為37.05%；根據腫瘤分期、有無氣管套管、功能狀況得分、焦慮得分、領悟社會支持得分、消極應對得分6個影響因素構建預測模型。該模型在建模組和驗證組中的ROC曲線下面積分別為0.897（P<0.001）和0.850（P<0.001），區(qū)分度良好；Hosmer?Lemeshowχ²值分別為7.828（P=0.348）和5.409（P=0.610），校準度較好。結論：構建的預測模型效果良好，可為臨床醫(yī)護人員評估頭頸癌病人發(fā)生身體意象障礙的風險、進行早期干預提供參考。

關鍵詞??頭頸癌；身體意象障礙；危險因素；預測模型；護理

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.11.003

頭頸癌（head and neck cancer，HNC）是目前世界范圍內常見的第六大惡性腫瘤，全球每年報告約88萬新發(fā)病例及45萬死亡病例^[1]，且發(fā)病率呈上升趨勢^[2]。但隨著醫(yī)療技術的發(fā)展，頭頸癌病人的總體存活率也逐漸上升，研究報道，在過去的幾十年中，頭頸癌5年總體相對生存率顯著提高，從54.1%提高到66.8%^[3]，這也使得頭頸癌病人在生存期間出現(xiàn)心理問題的情況增多。頭頸癌疾病本身及其治療會帶來組織缺損、畸形、瘢痕、淋巴水腫、纖維化等身體外觀改變以及吞咽、發(fā)音等功能障礙^[4]，從而導致病人對自己的身體外觀和功能持負面評價、消極的態(tài)度、認知、情感和負性行為調控，即身體意象障礙（body image disturbance，BID）^[5]。研究發(fā)現(xiàn)，我國頭頸癌病人身體意象障礙的發(fā)生率約為48.26%^[6]，嚴重的身體意象障礙又會伴隨自我否定、抑郁、自卑、飲食失調、社會孤立等，嚴重影響病人的身心健康和生存質量^[7]。因此，早期識別及預防身體意象障礙至關重要。美國癌癥協(xié)會頭頸癌幸存者護理指南將“評估頭頸癌病人的身體意象問題”作為ⅡA類推薦，將“針對頭頸癌病人的身體意象問題進行心理社會護理”作為ⅠA類推薦^[8]。目前，國內對頭頸癌病人身體意象障礙風險篩查的研究較少，缺乏特異性的身體意象障礙篩查工具。本研究通過分析頭頸癌病人身體意象障礙的影響因素，構建風險預測模型并評價其預測效能，旨在為臨床護理人員評估頭頸癌病人發(fā)生身體意象障礙的風險、篩選高危人群、及時制定干預方案提供參考依據。

1 ?對象與方法

1.1 研究對象

本研究為橫斷面研究，采用便利抽樣法，選取2022年6月—11月在太原市某三級甲等醫(yī)院耳鼻咽喉頭頸外科、口腔科、放療科住院的頭頸癌病人，以及2022年7月—9月在太原市某腫瘤?？漆t(yī)院頭頸外科住院的頭頸癌病人作為研究對象。納入標準：1）經病理學等方法明確診斷為頭頸部癌癥；2）本次住院接受手術治療或放化療；3）年齡≥18歲；4）意識清楚，具有良好的聽、寫能力以及理解能力。排除標準：1）既往有精神疾病或認知功能障礙的病人；2）患有其他部位惡性腫瘤及復發(fā)者；3）診斷為頭頸部癌癥前有外形缺陷者。本研究所有研究對象均知情同意，自愿參與本研究?；谖墨I回顧和專家咨詢，共篩選出28個危險因素，每個自變量需5～10例病人進行驗證^[9]，根據龔湖萍^[6]的研究結果，頭頸癌術后病人身體意象障礙發(fā)生率為48.26%，同時考慮到10%的無效問卷，因此本研究所需要的樣本量至少為（28×5/0.4826）/0.9=323例。

1.2 研究方法

1.2.1 調查工具

1.2.1.1 病人一般資料

在文獻回顧、專家咨詢的基礎上，經課題組討論后自行編制頭頸癌病人身體意象障礙危險因素調查表，包括病人年齡、性別、文化程度、婚姻狀況、居住地區(qū)、居住方式、主要陪護者、工作狀況、家庭人均月收入、醫(yī)療費用支付方式、體質指數、吸煙史、飲酒史、住院次數、腫瘤部位、腫瘤分期、治療方式、有無頸部淋巴結清掃、有無氣管套管、有無皮瓣重建、是否存在并發(fā)癥、合并其他慢性病數量。

1.2.1.2 身體意象量表（Body Image Scale，BIS）

采用BIS對頭頸癌病人進行身體意象評估。BIS包括10個條目，每個條目均采用0～3級計分，總分0～30分，得分越高，表明病人的身體意象水平越低，該量表的Cronbach's α系數為0.93，信效度良好^[10]。BIS評分≥10分，表示存在明顯身體意象障礙^[11]。

1.2.1.3 功能狀況得分

采用頭頸部腫瘤病人生命質量測評量表（Functional Assessment of Cancer Therapy?Head & Neck，F(xiàn)ACT?H&N）中頭頸部腫瘤的特異性模塊測量頭頸癌病人治療后的功能狀況，包括11個條目，各條目均采用Likert 5級計分法，“一點也不”計0分，“非?！庇?分，各條目得分之和為總分，得分越高，表示病人的功能狀況越好^[12]。該量表的總Cronbach's α系數為0.88，其中特異模塊的內部一致性為0.58，重測信度為0.96。

1.2.1.4 醫(yī)院焦慮抑郁量表（Hospital Anxiety and Depression Scale，HADS）

HADS由Zigmond和Snaith^[13]編制，主要用來篩查處于非精神病性焦慮和抑郁情緒的醫(yī)院住院病人。該量表包括焦慮和抑郁2個亞量表，均由7個條目組成，每個條目均采用Likert 4級計分法，得分越高表示焦慮抑郁越嚴重。得分<7分為無癥狀，8～10分為可疑存在，11～21分為肯定存在。該量表的總Cronbach's α系數為0.85，焦慮分量表的Cronbach's α系數為0.79，抑郁分量表的Cronbach's α系數為0.80。

1.2.1.5 領悟社會支持量表（Perceived Social Support Scale，PSSS）

中文版PSSS由Zimet等^[14]于1990年編制，用于測量個體對來自各種社會支持源（家庭、朋友和其他人）支持的感受程度。該量表包含12個自評項目，各條目采用Likert 7級評分法，“極不同意”計1分，“極同意”計7分?？偡?～84分，得分越高，表明病人感受到的社會支持程度越高。該量表的重測信度為0.741～0.791，Cronbach's α系數為0.813～0.840^[15]。

1.2.1.6 社交焦慮量表（Social Anxiety Subscale of the Self?Consciousness Scale，SAS）

SAS由Fenigstein等^[16]于1975年編制，用于測量個體在主觀焦慮、言語表達和行為舉止上的困難程度。該量表共6個條目，采用Likert 5級評分法，“非常不相符”“有些不相符”“說不清”“有些相符”“非常相符”分別計0、1、2、3、4分，得分0～24分，總分越高，表示社交焦慮狀況越嚴重。該量表的Cronbach's α系數為0.73。

1.2.1.7 簡易應對方式問卷（Simplified Coping Style Questionnaire，SCSQ）

SCSQ由我國學者解亞寧^[17]于1998年編制，主要用于測量個體遇到困難或挫折時的應對方式。該問卷共20個項目，包括積極應對和消極應對2個維度，每個項目均采用Likert 4級評分法，積極應對得分越高，表明被調查者越傾向于采用積極的應對方式；消極應對得分越高，表明被調查者越傾向于采用消極的應對方式。該量表的總Cronbach's α系數為0.90，積極應對量表的Cronbach's α系數為0.89，消極應對量表的Cronbach's α系數為0.78。

1.2.2 資料收集方法

由課題組3名護理研究生嚴格按照納入與排除標準篩選研究對象，征得病人和家屬同意并簽字后，采用前期設計的危險因素調查表，利用醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)收集病人的一般資料，其余資料在病人出院前進行面對面收集。為保證數據收集的質量、真實性、準確性，本課題組的3名護理研究生均在調查前接受集中培訓；在數據收集過程中不加暗示，填寫完畢后當即收回，及時檢查問卷，保證問卷的完整性；數據收集完成后，實行雙人錄入并進行核對。本研究共發(fā)放340份問卷，回收332份，有效回收率為97.6%。按照7∶3的比例將其分為建模組（235例）和驗證組（97例）。

1.2.3 統(tǒng)計學方法

采用SPSS 25.0軟件對數據進行統(tǒng)計分析。符合正態(tài)分布的定量資料以均數±標準差（x±s）描述，組間比較采用獨立樣本t檢驗；不符合正態(tài)分布的定量資料以中位數、四分位數[M（P₂₅，P₇₅）]描述，組間比較采用Mann?Whitney秩和檢驗；分類變量采用頻數和百分比（%）表示，組間比較采用χ²檢驗或Fisher確切概率法。將單因素分析中差異有統(tǒng)計學意義（P<0.05）的變量納入多因素分析，以是否發(fā)生身體意象障礙作為因變量，采用向后逐步回歸法進行Logistic回歸分析，篩選出獨立危險因素，應用R 4.2.2構建列線圖模型。通過受試者工作特征曲線（receiver operator characteristic curve，ROC）下面積（AUC）評價模型的區(qū)分度，利用Hosmer?Lemeshow（H?L）χ²檢驗評價模型的校準度，以靈敏度、特異度和正確率驗證模型的實際應用效能。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 ?結果

2.1 頭頸癌病人一般資料

共納入332例頭頸癌病人，其中123例（37.05%）發(fā)生身體意象障礙。建模組235例，年齡34～86（62.31±10.19）歲；男170例（72.3%），女65例（27.7%）；喉/下咽癌113例（48.1%），口腔/口咽癌85例（36.2%），甲狀腺/腮腺腫瘤20例（8.5%），鼻部腫瘤13例（5.5%），頸部腫瘤4例（1.7%）；其中存在身體意象障礙89例（37.9%）。驗證組97例，年齡為40～84（60.43±9.34）歲；男73例（75.3%），女24例（24.7%）；喉/下咽癌51例（52.6%），口腔/口咽癌35例（36.1%），甲狀腺/腮腺腫瘤4例（4.1%），鼻部腫瘤7例（7.2%）；其中存在身體意象障礙34例（35.1%）。

2.2 建模組頭頸癌病人身體意象障礙影響因素的單因素分析

根據是否發(fā)生身體意象障礙將建模組分為身體意象障礙組和身體意象正常組，單因素分析結果顯示，兩組主要陪護者、腫瘤分期、治療方式、有無頸部淋巴結清掃、有無頸部氣管套管、有無皮瓣重建、FACT?H&N得分、焦慮得分、抑郁得分、PSSS得分、SAS得分、積極應對得分、消極應對得分比較，差異均有統(tǒng)計學意義（P<0.05），詳見表1。

2.3 連續(xù)變量截斷值的確定

為了方便臨床使用，將單因素分析中有統(tǒng)計學意義的連續(xù)變量全部轉化為分類變量。其中焦慮、抑郁得分分別以0～<8分、8～<11分和11～21分為界值進行分類；針對不易分類的變量（FACT?H&N得分、PSSS得分、SAS得分、積極應對得分、消極應對得分），以發(fā)生身體意象障礙作為狀態(tài)變量，利用ROC曲線的最大約登指數來確定最佳截斷值，并四舍五入后取整數，以此變量值作為分界點將連續(xù)變量轉化為二分類變量。詳見表2。

2.4 建模組頭頸癌病人身體意象障礙影響因素的Logistic回歸分析

以病人是否發(fā)生身體意象障礙作為因變量，將單因素分析中有統(tǒng)計學意義（P<0.05）的13個危險因素作為自變量納入Logistic回歸分析，自變量賦值情況見表3。多因素分析結果顯示，腫瘤分期、有無頸部氣管套管、FACT?H&N得分、焦慮得分、PSSS得分、消極應對得分6個因素是影響頭頸癌病人發(fā)生身體意象障礙的獨立危險因素，見表

2.5 頭頸癌病人身體意象障礙列線圖預測模型的構建及內部驗證

根據多因素Logistic回歸分析結果構建預測模型，并繪制可視化列線圖，見圖1。以建模組頭頸癌病人發(fā)生身體意象障礙為狀態(tài)變量、預測概率為檢驗變量，繪制ROC曲線。結果顯示，ROC曲線下面積為0.897[95%CI（0.858，0.936），P<0.001]。約登指數為0.638時，對應的截斷值為0.377，敏感度為0.843，特異度為0.795。Hosmer?Lemeshowχ²檢驗結果顯示，χ²=7.828，P=0.348。詳見圖2。以驗證組頭頸癌病人發(fā)生身體意象障礙為狀態(tài)變量，以預測概率為檢驗變量，繪制ROC曲線，驗證該模型的預測效果。結果顯示，ROC曲線下面積為0.850[95%CI（0.774，0.927），P<0.001]，模型的敏感度為0.912，特異度為0.698，預測正確率為77.3%。Hosmer?Lemeshowχ²檢驗結果顯示，χ²=5.409，P=0.610。詳見圖3。

3 ?討論

3.1 頭頸癌病人身體意象障礙預測模型的危險因素

3.1.1 腫瘤分期越高、有氣管套管的病人更易發(fā)生身體意象障礙

本研究結果顯示，腫瘤分期是頭頸癌病人發(fā)生身體意象障礙的獨立危險因素，腫瘤分期高的病人發(fā)生身體意象障礙的概率越高，與龔湖萍^[6]研究結果一致。腫瘤分期越高的病人，往往接受的治療方式越復雜，除手術外可能還要聯(lián)合放化療治療；且腫瘤分期高的病人手術范圍也可能更大，如喉癌Ⅰ期的病人往往進行二氧化碳（CO₂）激光治療術，而Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期的病人更有可能進行部分/全部喉切除術，口腔癌病人也會伴隨面部重建術^[18]。因此，手術范圍的大小對頭頸癌病人的身體意象水平有直接的影響，在臨床工作中護理人員應關注腫瘤分期較高的病人，及時識別其對治療效果的擔憂，告知可能出現(xiàn)的外貌和功能改變，提前進行心理支持干預，促進其對治療后身體形象改變的接受程度。本研究結果也顯示，有氣管套管的病人更易發(fā)生身體意象障礙。對于進行部分/全部喉切除術的喉癌病人來說，需要長時間攜帶氣管套管，甚至終身攜帶，裸露在外的氣管套管會使病人出現(xiàn)羞恥心理，從而不愿融入社會^[19]。因此，護理人員應加強對攜帶氣管套管病人的健康宣教，幫助其積極看待氣管套管所帶來的外貌變化，緩解不良情緒。

3.1.2 FATC?H&N得分是頭頸癌病人身體意象障礙的獨立危險因素

本研究結果顯示，F(xiàn)ATC?H&N得分<20分的病人易發(fā)生身體意象障礙，與Henry等^[20]研究結果相似。由于頭頸部的特殊位置，病人在治療后往往會面臨言語和飲食問題。研究發(fā)現(xiàn)，有言語及飲食等功能障礙的病人更可能回避社交活動，其身體意象障礙癥狀比單純外貌改變的病人更嚴重^[21]。功能是身體意象的重要組成部分，因此，護理人員除了為病人進行嗓音訓練、吞咽訓練等功能鍛煉外，還應關注功能障礙所帶來的一系列心理問題，可采取表達性寫作等積極的心理干預方式^[22]，激發(fā)病人的自我同情，從而減輕功能障礙所帶來的心理痛苦，改善身心健康。

3.1.3 焦慮程度越嚴重、領悟社會支持程度越低、傾向于采取消極應對的病人，其身體意象障礙發(fā)生風險越高

本研究結果顯示，焦慮是頭頸癌病人發(fā)生身體意象障礙的獨立危險因素，與Chen等^[23]研究結果一致，處于焦慮狀態(tài)下的病人會無意中放大疾病治療對身體外觀和功能的負面影響，導致身體意象水平降低。PSSS得分越低的病人更易發(fā)生身體意象障礙，這是因為領悟社會支持水平越低意味著病人感受到的物質和精神支持越少，心理社會適應能力越差，不利于快速適應術后改變，從而導致負性情緒增加和身體意象障礙的產生^[6]。消極應對得分≥13分的病人發(fā)生身體意象障礙的概率是消極應對得分<13分病人的2.728倍，這是因為傾向于采取消極應對方式的病人在遇到應激狀況時會出現(xiàn)否定、放棄等心理，不主動尋求幫助，逐漸喪失信心，不利于良好身體意象的形成^[24]。針對上述病人，護士應及時關注其焦慮情緒變化，加強心理疏導工作，加大疾病及術后恢復相關知識的健康教育，引導病人以積極的心態(tài)面對疾病與生活，同時給予病人醫(yī)療和心理上的支持，提高照顧者的照顧水平，也可建立病友交流平臺，從醫(yī)護、照顧者、病友等多方面增加病人的社會支持來源，提高病人應對疾病的信心，從而改善身體意象水平。

3.2 頭頸癌病人身體意象障礙預測模型的預測效果

本研究采用ROC曲線和Hosmer?Lemeshowχ²檢驗來評價模型的區(qū)分度和校準度。ROC曲線下面積為0.5～0.7時表示模型的預測能力較低；>0.7～0.9時表示預測能力良好；>0.9時表示預測能力較強^[25]。本研究中建模組ROC曲線下面積為0.897，表明模型具有較好的預測能力。建模組最大約登指數為0.638，此時對應的最佳臨界值為0.377，靈敏度為0.843，特異度為0.795，Hosmer?Lemeshowχ²檢驗顯示無統(tǒng)計學意義（χ²=7.828，P=0.348），說明該模型預測頭頸癌病人發(fā)生身體意象障礙的概率與實際發(fā)生概率接近，具有較好的準確度^[26]。內部驗證結果顯示，ROC曲線下面積為0.850，靈敏度為0.912，特異度為0.698，正確率為77.3%。Hosmer?Lemeshowχ²檢驗顯示無統(tǒng)計學意義（χ²=5.409，P=0.610），提示該模型的實際預測效果良好。臨床實踐中，可將本列線圖模型用于頭頸癌住院病人，篩查其發(fā)生身體意象障礙的風險，當發(fā)生概率≥0.377時提示風險較高，應采取積極的干預措施，提高其心理健康水平。

3.3 本研究的創(chuàng)新性和局限性

本研究的創(chuàng)新之處在于嘗試對頭頸癌病人進行身體意象障礙預測模型的構建，且驗證了FATC?H&N得分對身體意象的影響，并納入到預測模型中，以往未見此類相關研究報告。本研究的局限性在于時間和樣本有限，只對模型做了內部驗證，未進行外部驗證，未來仍需要進行大樣本、多中心的臨床研究，以進一步驗證模型的預測效能。

4 ?小結

本研究基于腫瘤分期、有無氣管套管、FATC?H&N得分、焦慮得分、PSSS得分、消極應對得分初步構建了頭頸癌病人身體意象障礙列線圖預測模型，該模型的區(qū)分度、校準度較高，預測效果較好，簡便易行，可為臨床護理人員評估頭頸癌病人發(fā)生身體意象障礙的風險、進行早期干預提供參考。

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（收稿日期：2023-03-25；修回日期：2024-05-20）

（本文編輯?曹妍）