2022年国家癌症中心数据显示，中国老年癌症发生与死亡病例分别占所有人口中病例的55.8%与68.2%。随着人口老龄化的加剧，该群体带来的癌症负担日益明显[1]。老年癌症患者的癌症模型、生存目标以及照护需求与非老年癌症群体相比明显不同，甚至在治疗与预后方面均落后于年轻群体[2-3]。目前对于老年癌症患者在入院时进行医学评估的重要性已达成共识，但由于条目过多，难以形成统一规范的评估量表。国外有研究者针对老年癌症群体研制出了简明老年综合评估（aCGA）和老年评估8项（G8）量表，其主要用于筛选将从整个老年综合评估（comprehensive geriatric assessment，CGA）中受益的老年人，且验证群体是70岁以上的老年人，性别和癌症种类比例与国内癌症群体差别较大；加之由于文化适用性并未在国内得到大规模使用 [4]。因此，本研究旨在构建一套针对于国内老年癌症患者的入院筛查量表，以全面、快速、规范的识别患者现存或潜在的健康问题，了解该群体的整体健康状况，为后续制定照护方案提供依据。
1 资料与方法
1.1 量表编制
1.1.1 形成量表初始条目池
（1）文献分析。CGA在临床中已被推荐作为老年癌症患者治疗的一部分[5]，同时老年癌症患者自身照护需求也是医护提供后续干预决策的理论依据[6]。据此本研究分别以老年医学评估、老年综合评估、老年全面评估、老年健康评估、老年评估、癌症/肿瘤及Geriatric Assessment、Comprehensive Geriatric Assessment、CGA、GA、Elderly patients、Tumor、Cancer、Oncology为检索词对近五年的文献进行检索。检索资源包括PubMed、Cochrane Library、Web of Science、ScienceDirect、GeenMedical、CNKI、万方数据库、百度学术。文献纳入标准：①研究对象为60岁及以上的老年肿瘤患者；② 研究内容主要是CGA（包括老年医学评估、老年全面评估、老年健康评估等）在老年癌症患者中的应用，明确评估维度和条目，或探讨老年癌症患者的照护需求；③研究类型主要为指南、共识、综述以及高质量的对照研究。排除标准：① 重复发表或内容高度相似的文献，仅保留一篇最具代表性的；②研究内容与CGA或老年癌症患者照护需求无关；③研究设计不合理、数据不完整、统计方法错误或结果不可靠。经文献分析初步明确CGA的核心领域及老年癌症患者主要照护需求，归纳总结老年癌症患者入院评估维度和条 目。
（2）专家访谈。邀请来自老年医学、老年护理、肿瘤学的6位中级以上职称的专家，以“老年癌症入院评估表的评估维度、条目及方法”“哪一类老年癌症患者将会受益于老年医学评估”“对老年癌症患者进行医学评估的合理时间大概是多久”等问题为访谈提纲进行访问。结合访谈与文献分析结果，明确本次研究对象、整理评估条目和评估方法并进行专家函询。
1.1.2 基于德尔菲法开展专家函询
邀请来自5个省市的16位专家使用Likert 5级评分法对量表条目进行重要性赋值，1~5分别表示非常不重要至非常重要。专家纳入标准：① 老年医学、老年护理、肿瘤学、全科医学、安宁疗护等相关研究方向；②本科及以上学历；③ 中级及以上专业技术职称；④5年以上相关领域工作经验；⑤愿意参与本研究。每轮根据专家函询结果，将条目重要性赋值均值≤3.5和变异系数≥0.25的条目予以删除，并将意见进行整理，形成下一轮函询问卷，直到专家对条目的共识＞ 70%。
1.1.3 预试验
采用便利抽样法选取15例老年癌症患者进行预试验。研究对象纳入标准：①年龄≥60岁；②确诊为癌症；③患者本人及家属对本研究知情同意并签署知情同意书。排除标准：①预计生存期＜6个月；②严重器质性疾病及意识障碍。通过预试验接受患者与评估者反馈信息。本研究已通过首都医科大学附属北京潞河医院伦理委员会审核批准（批号：2024-LHKY-002-01）。
1.2 信效度检验
采用便利抽样法对我院老年医学科病房、肿瘤病房、全科病房的老年癌症患者在入院时进行评估，研究对象的纳排标准同预试验。各条目采用等级评分法进行赋值。以临界比值法检验低分组（分数排名前27%的研究对象）和高分组(分数排名后27%的研究对象)评分区分度，删除P ＞0.05的条目；采用Pearson相关系数法检验各条目与量表总分之间的相关性，将条目与总分相关系数≥0.4的条目予以保留；采用探索性因子分析（exploratory factor analysis，EFA）验证量表结构效度；采用Cronbach's α系数衡量量表的内部一致性；采用Kendall's W协同系数进行评分者一致性检验；根据15位专家的评分计算量表的内容效度[7]。
1.3 统计学分析
使用Excel和SPSS 22.0软件对数据进行统计分析。专家意见集中程度使用指标重要性赋值均数和标准差表示；专家意见协调程度采用变异系数（coefficient of variation，CV）和Kendall's W协同系数表示。CV是标准差与均数的比值，Kendall's W协调系数一致性检验 P＜0.05表示差异具有统计学意义。
2 结果
2.1 文献分析结果
CGA可全面评估老年人健康状况并为其制定健康管理计划，最大限度地提高老年人的生活质量[8]，应用于包括躯体功能、认知、共病、社会支持、精神心理、营养等领域[9]。关于老年癌症患者的照护需求调查显示，躯体症状方面仍是老年癌症群体最基础及最主要的照护需求，其次是精神心理、社会支持方面[6, 10]。经研究小组对文献整理，最终形成了包含一般医学评估、躯体评估、精神心理评估、社会评估4个维度的老年癌症患者入院筛查表。其中一般医学评估包括入院诊断、癌症类型、肿瘤分期、年龄、性别、种族、文化程度、婚姻状况、医保类型、宗教信仰、职业、爱好等信息；躯体评估内容包括疼痛、躯体功能、共病、多重用药、听力、视力、口腔、营养、睡眠、便秘、尿失禁、压疮、跌倒、衰弱、癌因性疲乏；精神心理评估内容包括认知、抑郁、焦虑；社会-家庭评估包括社会-家庭，躯体评估、精神心理评估、社会评估，共计19个条目。
2.2 专家访谈结果
6位专家对入院筛查表中一般医学评估的内容以及划分的4个维度表示赞同，故这两部分不参与专家函询。关于评估方法，78%的专家认为可先使用筛查量表进行初步评估，后续问题再使用特定量表进行评估；22%的专家认为应在入院时便开始使用统一规范的量表进行评估。关于CGA受益患者类型，49%的专家表示需要筛查量表进行筛查，39%的专家表示是即将接受积极治疗的患者，12%的专家表示所有患者均会受益于老年医学评估。关于评估时长，专家认为合理的时间范围为40 min至3 h，平均时间为（1.78± 0.35）h。整合专家访谈与文献分析结果，形成专家函询表，详见表1。
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表格1 专家函询指标
Table1.Expert inquiry indicators
2.3 专家函询结果
2.3.1 专家一般情况
共纳入16名专家，基本信息见表2。函询共计两轮，每轮发放问卷16份，回收有效问卷16份，专家积极系数为100%。专家判断依据（Ca）为0.88，专家熟悉程度（Cs）为0.77，专家权威系数（Cr）为0.83。第一轮指标重要性赋值均数在3~5之间，第二轮指标重要性赋值均数均＞3.5（表3）。第一轮条目CV在0~0.3之间，指标协调系数为0.320；第二轮条目CV见表3，指标协调系数为0.386，其显著性检验P值＜0.001，说明专家意见协调程度较高。
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表格2 专家基本信息
Table2.Basic information of experts
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表格3 指标重要性均值与变异系数
Table3.The mean value of indicator importance and coefficient of variation
2.3.2 量表修订情况
第一轮函询中有专家指出有必要增加老年化疗风险评估、临床生存期预测（clinical prediction of survival，CPS）两个条目，并将多重用药修改为多药治疗；同时提出衰弱中的条目在其他评估项目中均有提及，建议删除，以及癌因性疲乏在衰弱条目中有所体现，可放在下一步评估中，将上述意见在第二轮函询中进行讨论。其中，老年化疗风险评估、CPS两个条目满足条目预留条件；衰弱条目重要性均数和CV经第二轮打分仍符合条目预留条件，综合研究小组意见，认为衰弱是老年医学科具有重要意义的综合征，故保留此条目；癌因性疲乏条目重要性均数和CV值均偏低，故删除此条目。其余条目专家意见趋于一致，各条目同意率均在80%以上，结束函询，初步形成包含20个条目的筛查量表。
预试验共调查15例患者，回收有效问卷15份，平均调查时间为1.42 h，Cronbach's α系数为0.829。
2.4 量表调查结果
2.4.1 患者一般情况
共对318例老年癌症患者在入院时进行评估，男性169例（53.14%），女性149例（46.86%），年龄范围为60~89岁，平均年龄（72.6±8.2）岁，一般信息详见表4。其中肺癌98例，直肠/结肠癌61例，肝癌41例，胰腺癌33例，乳腺癌27例，胃癌19例，生殖系统肿瘤11例，泌尿系统肿瘤9例，头颈部肿瘤8例，骨肿瘤8例，其他癌种3例。
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表格4 患者一般人口学资料
Table4.General demographic data of the patients
2.4.2 信效度检测
（1）项目区分度分析
计算各条目决断值（CR），结果显示所有条目P值＜0.05，表示各条目在高低分组之间得分差异有统计学意义，故对20个条目均予以保留。
（2）条目相关性分析
对量表总分与条目得分行相关性分析，结果显示尿失禁得分与总分相关系数＜0.4，予以删除，其他19个条目得分与量表总分相关系数均具有统计学意义（P＜0.05）。
（3）探索性因子分析
因社会-家庭维度只有一个条目，故该条目不参与EFA。去除该条目的KMO值为0.951，Bartlett's球形检验χ2值为3 701.100（P＜0.05），累计方差贡献率为62.421，说明可行因子分析。采用主成分分析和最大方差正交旋转法，提取特征＞1的因子，每个因子下条目载荷均＞0.40，因此保留全部条目，见表5。
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表格5 旋转后因子载荷系数表
Table5.Factor load coefficient table after rotation
（4）其他
量表总的Cronbach's α系数为0.901，各维度Cronbach's α系数为0.869~0.922。由两名研究者使用量表评估后进行Kendall's W协同系数检验，结果为0.921（P＜0.001），说明一致性较好。内容效度指数中，量表条目水平的内容效度指数（I-CVI）为0.82~1.00，整体量表水平的内容效度指数（S-CVI）为0.92，平均内容效度指数（S-CVI/Ave）为0.97。量表终版及使用说明见附件。
3 讨论
德尔菲法是条目筛查最常用的方法之一，具有匿名性、统计性及反馈性的特点，能集中本领域及相关领域专家的智慧与经验，确保了研究的科学性、可靠性[11-12]。本次函询有效问卷回收率为100%，专家权威程度较高，说明专家对所研究的问题有较好的把握性，所得结果可信；本研究指标重要性赋值均数较高且CV值较小，表示专家意见较为统一。
CGA的提出体现了对老年群体从单一的疾病诊断到生理-心理-社会多维度的关注。多项研究已证实CGA在老年癌症患者中的价值，它可以识别患者现存和潜在的健康问题，指导患者治疗方案[13-15]。但目前尚未形成全球标准化的CGA指南和专家共识，这也成为在临床中发挥该项技术优势的主要障碍之一[16]。Molina-Garrido等[17]通过德尔菲法构建了老年癌症患者的评估工具，但未明确适用场所。目前临床上大多使用单个量表对住院患者逐一进行评估，耗时长且评估内容常有重叠，对现有医疗资源造成了一定程度的浪费[18]。本研究构建的筛查量表对入院的老年癌症患者，将CGA的优势与癌症患者需求融合，各条目选择目前标准化且简便的量表对患者进行评估，覆盖了该群体的主要健康问题，减少了临床工作中的重复评估，力求可以全面、快速、规范的评估该群体现存或潜在的健康问题。
在躯体评估领域，合并多种慢性疾病以及多重用药是老年肿瘤患者典型特点之一[19]；而躯体功能评估是CGA最基本的内容[20]；感官功能与自理能力、认知障碍甚至预期寿命均密切相关[21]；睡眠障碍以及便秘也是困扰老年肿瘤患者的常见问题[22-23]；同时有数据显示，22.1%的老年患者疼痛强度可达10分，且随着病情进展比重不断增加[24]；超过80%的老年癌症患者存在营养不良的情况，且该群体在营养方面的需求是年轻患者的9倍以上[25]；研究显示高风险的不良事件往往反映潜在的健康问题及危险因素[26]，而衰弱筛查在预测该群体不良事件时起到重要作用，同时也影响着临床预后[27]；此外，老年患者与年轻患者化疗效果相似，但老年患者化疗毒性风险更高 [28]。尽管CPS的准确性不高，且癌症早期阶段的一些生存预测因素不一定适用于癌症晚期，但其与实际生存期之间仍存在密切相关性[29]。在精神心理领域，SEER数据库显示4%~7%的老年患者存在不同程度的认知障碍，1/3的老年肿瘤患者在抗肿瘤治疗前已存在认知感觉障碍[30]。社会支持方面的评估对于治疗决策以及患者结局均有着较大的影响。
本研究受样本量限制，未能测量该评估表在不同癌种中的测量等值性，未来研究应予以重视。综上，本研究构建的老年癌症患者入院筛查量表具有较高的科学性、可行性，其涉及的条目均与老年癌症患者结局、生存质量密切相关，在临床老年癌症患者入院筛查中具有较好的应用价值，可及早识别与干预，提高患者生活质量。
附件见《医学新知》官网附录（https://yxxz.whuznhmedj.com/futureApi/storage/appendix/202408008.pdf）
伦理声明：本研究已获得首都医科大学附属北京潞河医院伦理委员会审核批准（批号：2024-LHKY-002-01）
作者贡献：研究设计：叶蕊、岳鹏；数据采集与分析：叶蕊、高丽；论文撰写：叶蕊；论文审定：高 丽
数据获取：本研究中使用和（或）分析的数据可联系通信作者获取
利益冲突声明：无
致谢：不适用
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