CHINESE JOURNAL OF EVIDENCE-BASED MEDICINE, Jan. 2021, Vol. 21, No.l •述评.
结晶器铜管
杨君婷〃，戴伟3，尹世全4，刘跃华U5
1. 国家卫生健康委卫生发展研究中心（北京100191)
2. 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系（北京100191)
3. 湖北省医疗保险管理局（武汉430070)
4.国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院（北京100191)
5. 国家卫生健康委国家药物和卫生技术综合评估中心（北京100191)
【摘要】终末期癌症患者的生存预后判断在临床决策、政策制定、患者和亲属的计划安排中具有重要地
位。迄今为止，国外研究者已根据患者的临床表现、生物标志物等指标开发了多个生存期预测模型，并进行外部
验证，包括姑息行为功能评分、姑息预后评分、姑息预后指数等。中国对终末期癌症患者生存预后的研究尚处于
起步阶段，本文介绍癌症终末期预后因素、生存期预测模型及应用方面的相关进展，以期为后续构建符合中国特
点的终末期癌症患者生存期预测模型提供参考。
【关键词】终末期癌症患者；生存期预测；生存预后因素
Advance and the status quo of the research on applications of prognostic tools in patients with advanced cancer
YANG Junting1,2,DAI Wei3,YIN Shiquan4,LlUYuehua1,5
1. China National Health Development Research Center, Beijing 100191, P.R.China
2. Department of E pidemiology and Biostatistics, Peking University School of P ublic Health, Beijing 100191, P.R.China
3. Health Insurance Administration Bureau of H ubei Province, Wuhan 430070, P.R.China
4. Medical Service Department, National Cancer Center; National Clinical Research Center f or Cancer; Cancer Hospital, Chinese Academy
of M edical Sciences and Peking Union Medical College, Beijing 100191, P.R.China
5. National Center f or Drug and Technology Assessment, Beijing 100191, P.R.China
Correspondingauthor:LIUYuehua,Email:******************;YINShiquan,Email:***********************
【Abstract 】Survival prognosis in patients with terminal cancer plays an important role in clinical decision-making,
policy formulation, and end-stage patient with relatives. To date, foreign researchers have developed multiple survival prediction models based on patient clinical performance, biomarkers and other indicators, along with a large number of
studies which have been externally verified, including Palliative Performance Scale (PPS), Palliative Prognostic Score (PaP), Delirium-Palliative Prognostic Score (D-PaP), and Palliative Prognostic Index (PPI), etc. China's research on this
topic remains in the primary stage. Therefore, this article reviews the prognostic factors of terminal cancer and survival prediction models as well as applications, in order to provide references for the subsequent construction of survival prediction models for patients with terminal cancer in line with Chinese characteristics.
【Key words 】Advanced cancer; Survival prediction; Prognostic factor
终末期癌症患者的生存预后判断在临床决策、政策制定和患者及亲属的计划安排中具有重要地 位叭医护人员需要根据患者疾病进展和预后情况 进行临床决策，制定相应的目标及护理计 划，如是否采取激进策略或尝试更新的尚未验
D O I：10.7507/1672-2531.202004004
基金项目：国家自然科学基金项目（编号：71804032 )
通信作者：刘跃华，E m a il: liu_y u e h u a@163.c o m；尹世全，Email：*********************** 证疗效的方案；是否需要转入姑息或临 终关怀、终末期护理计划来更多关注症状控制和生 命质量。及时获得疾病生存预后信息，缓解患者和 亲属的焦虑情绪，使其在患者生命终末期能最大限 度地理解、接受临终关怀资源。但对终末期癌症患 者生存预后进行准确预判，从技术难度到医患、家
属的心理建设都充满了挑战，不准确的预后估计不 仅导致不恰当的临床决策，还会降低临床医生与患 者沟通的信心[21。因此，客观、
准确地识别患者生
中国循证医学杂志202丨年1月第21卷第1期
命终末期情况至关重要。20世纪90年代，有国际 组织开始关注癌症患者生存预后预测及其预测工 具，中国等东亚国家由于文化传统等因素，对该主 题研究尚处于起步阶段。本文对癌症终末期预后 因素、生存期预测模型及应用方面新进展进行介绍，以期为后续终末期癌症患者生存期预测模型构 建的研究提供参考。
1癌症患者生存预后预测概述
自20世纪90年代，国际已有研究机构及研究 者开展了对癌症患者生存期相关问题的研究。2005年，欧洲姑息研究协会（E u rop ean Palliative Care Research Collaborative,EPCRC)网络 工作组根据数十年的临床循证证据，筛选出重要临 床标志物用于终末期癌症患者生存期预测，并推荐 了多种预后工具|31。在此基础上，研究者相继验证 并根据癌症种类衍生出多个相关预测模型。2018 年，肿瘤支持护理跨国协会（M u l t i n a t i o n a l Association for Supportive Care in Cancer,MASCC)主办的国际癌症支持年会，对进展期癌症患者 预后进行了专题研讨141。
目前，癌症患者生存期预测方法大致可分为3 类。第一类为传统的人工预测，主要由医护人员利 用经验结合临床数据等非正式方法对患者的生存 预后作出判断。医护人员经验相差较大、预测过程 缺乏统计学方法支持等因素使人工预测的准确性 难以保证。有研究显示，人工预测会对预后更为乐 观，表现为将患者生存时间高估3到5倍151。第二 类为使用统计学工具对生存相关因素进行分析并 建模，基于模型运行结果预测患者生存预后。统计 建模预测是目前临床使用最广的方法，本文对该类 别进行重点评价lw21。不同模型有不同计分规则，通 常是对预后因素进行权重后计分，一般来说得分越 高，患者预后越差。部分模型还针对患者风险组类 别提供了在规定时间内的生存概率。第三类是使 用电子健康记录等信息，利用数据深度挖掘方法 (如支持向量机、人工神经网络、决策树模型等）建 立的预测模型，这类模型有自我学习、自适应等特 点，敏感性和特异性相对较高，预测结果更稳定。
临床证据表明癌症患者在去世前3个月时，机 体功能会有一个较为明显的转折点，预测<3个月 和3 ~ 1
2个月生存率的结局指标存在较大差异|13W I。考虑癌症患者现状及模型的实用性，本文仅对预测 生存时间<3个月的模型及相关预后因素进行概述。2癌症患者预后因素
患者的体能状态、临床症状是肿瘤终末期患者
生存的预后因素。目前最常用于评价癌症患者体
能状态频率的为美国东部肿瘤协作组评分（Eastern Cooperative Oncology Group,ECOG)和卡氏功能状
态评分（Karnofsky Performance Status,KPS)131。临
床症状以厌食-恶病质综合症、呼吸困难、谵妄和认
知障碍与生存期最为相关，其他如恶心、便秘、头 晕、焦虑、抑郁、发热、腹痛、腹泻、出血、呼吸频率
和是否使用阿片类药物，也被证明有一定的相
关性；实验室检测指标中标志着全身性炎症反应
的C反应蛋白、低白蛋白和白细胞增多等在终末期
癌症患者中具有独立的预后价值||51。另外，一些新
发现指标，包括相位角、法令纹下垂、靶向药物的
应用1161等也与总体存活情况相关。
3 肿瘤终末期患者生存期预测模型研究
进展
目前国内外学者致力于建立并验证新的生存
预后预测模型，模型中对于患者的体能状态的评价
常选择ECOG、KPS；最常见的临床参数为厌食和
呼吸困难；生物学指标为C反应蛋白、白细胞计 数、淋巴细胞计数和白蛋白，使用的参数数量从2
个（B C I模型）到10个（ChPS模型）不等。较为常
用的建模方法为Cox比例风险模型。详见表1和表2。3.1欧美等国开发的模型
3.1.1 姑息行为功能评分（palliative performance scale,PPS)PPS是 1996 年 Anderson 等对 KPS
进行改进后的版本，已在加拿大和美国各住院、门
诊肿瘤和姑息环境中得到了验证k m。该评分
系统总分为〇~ 100分，以10分为间隔，共11个级 别，其中〇分表示死亡，100分表示完全健康，由5
个主观参数组成，包括患者的行走能力、活动和疾
病证据、自我护理能力、进食量、意识水平。现有
光模块安装验证研究中，P P S分数的绝对切入点并不一致％，
但均显示P P S得分与生存率具有相关性。需要注
意的是，该模型在得分高的患者中预测准确性较
低，预测指标偏向于患者的状态和疾病负担，使用
时应注意需由医生或熟悉患者的工作人员进行操
作，故在一定程度上限制了其应用范围。
3.1.2 姑息预后评分（palliative prognostic score, PaP)P aP模型于1999年搭建完成，数据来源
为意大利一个针对姑息的多中心前瞻性研究,
涉及519例终末期实体肿瘤患者的临床数据和实验
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表1预测模型概况
指标数量(个）
违俟力法
预测工具建模样本人建模样本量（例
临床表现生物标志物
OPS161韩国2093w 34C o x比例风险模型PaP 丨71意大利519lm42Weibull多元回归模型OPPS18)中国234lw 24logistic回归模型
PPS[91澳大利亚-50logistic回归模型
PPI[10】日本1503w 50C o x比例风险模型CPS1111中国356lw、2w 80C o x比例风险模型ChPS1121中国8143m 100C o x比例风险模型
D-PaP1171-361lm 52Weibull多元回归模型BCI丨18】英国-3m 02-
PS-PPI[,9)日本 2 3613w 50C o x比例风险模型O P S：客观预后评分；P a P：姑息预后评分；OPPS：客观姑息预后评分；P P S：姑息行为功能评分；PPI：姑息预后指数；CPS：癌症预后量表；C h P S：中国预后量表;D-P a P：谵妄-姑息预后评分；BCI: B12/CRP指数；PS-PPI：PS-姑息预后指数；未报道；m：月；
W：周。
表2 预测模型参数概况
参数OPS161PaP【7】〇PPSl8] PPS(91PPI【101CPS1111ChPS 丨121D-PaP"7】BCI 丨丨8】PS-PPI1191临床指标_性别V
功能状态KPS ECOG PPS ECOG KPS PPS KPS ECOG
生活质量评分V
厌食/摄食量减少V V V V V
呼吸困难V V V V V V
吞咽困难V
步行
谵妄V V V
腹水V
水肿V V V V
脱水V
肺转移V
肝转移V
心率V
认知障碍V
体重减轻V V
疲劳V
恶心V
恶病质V
化疗史>/
临床生存预测V V 生物标记物“淋巴细胞计数V V
白细胞计数V V V
中性粒细胞计数V
C反应蛋白V
白蛋白
维生素b I2V
血小板V
血肌酐V V
血清钾V
胆红素V
乳酸脱氢酶V
*：主观指标；**：客观指标；O P S：客观预后评分；P a P：姑息预后评分；O P P S：客观姑息预后评分；P P S：姑息行为功能评分；
传送侦测怎么做P P I：姑息预后指数；C P S：癌症预后量表；C h P S：中国预后量表；D-P a P：谵妄-姑息预后评分；BCI: B12/CRP指数；PS-PPI: PS-姑 息预后指数；K P S：卡氏功能状态评分；E C O G：美国东部肿瘤协作组评分；V：涉及此指标。
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中国循证医学杂志202丨年丨月第21卷第1期.11 .
室参数结果。模型包括4个主观指标（临床生存预 测、KPS评分、厌食症、呼吸困难）和两个客观指标 (总白细胞计数、淋巴细胞百分比），主要用于预测 终末期癌症患者30天生存率。该评分系统总分为 0 ~ 17.5 分，根据得分（0 ~ 5_5、5.6 ~ 11 和 11.1 ~ 17_5 分）将终末期癌症患者人分为三组，其30天生存 率分别为机会分别为>70%、30 ~ 70%和<30%。模 型内容如下：临床生存预测为1 ~ 2、3 ~ 4、5 ~ 6、7 ~ 10、11 ~ 12 和>12 周，分别计 8.5、6、4.5、2.5、2 和0分；以患者K P S得分将患者分为2个等级，KPS得分10〜20分计2.5分，多30分计0分；出现 厌食症记1.5分；出现呼吸困难记1分；白细胞总 数为 4 800 ~ 8 500/mm3计 1分、8 501 ~ 11 000/mm3计0.5分、>11 000/mrr^计1.5分；淋巴细胞百分比 为 20% 〜40% 计 0 分，12% ~ 19.9% 计 1 分，<12% 计2.5分。目前，PaP评分已在意大利、巴西、日本 等国家涉及到头颈癌、肺癌、皮肤癌、乳腺癌、胃肠 道癌等研究中得以验证|22_231，是目前应用较为广泛 的预测工具。
3.1.3 谵妄-姑息预后评分（delirium-palliative prognostic score,D-PaP)D-PaP是 Scarpi等1171在2011年对361例终末期癌症患者进行回顾性研究 建立的。D-PaP在PaP的基础上纳入了谵妄这一信 息，若出现谵妄记2分，这一定程度上提高了预测 准确性。D-PaP较PaP工具尚未得到广泛的验证。值得注意的是，二者都严重依赖主观指标临床生存 预测，这一指标最多可为模型贡献8.5分（PaP最高 为17.5, D-P aP最高为19.5)，其他指标最多贡献 2.5分，这使得该工具在很大程度上依赖于临床医 生的专业知识和对预后的判断能力，缺乏肿瘤学和 姑息经验的医师的临床预测可能会降低评分 的准确性。有研究发现，未纳入临床生存预测的 PaP评分用于预测患者的30天、100天生存率，与 纳人临床生存预测的PaP评分相比，其受试者工作 特征曲线下面积（area under curve,AUC)更高|241，提示未来需要基于客观的预后指标开发准确性更 高的预后工具。
3.1.4 B12/CRP 指数（CRP-vitamin B l2index, BCI )BCI1181是由英国伦敦大学一个研究小组根 据EAPC在2005年的建议开发而成。它由两个生 物标志物（C R P和维生素B12)组成，用于估计患者 90天的死亡概率。BCI首次纳入了维生素B,2水平 作为预后的指标，对于患者的生存期预测具有重要 意义。目前，BC I在接受老年护理机构的终末 期无法治愈的癌症患者中得到了验证1251，但其广泛应用还存在争议。一个针对62例终末期癌症患者 的研究显示，评价90天生存率时，临床生存预测优 于BCI%，并且维生素B,2水平并非是癌症患者常规 检测指标，这一点也限制了该工具的应用。
3.2基于亚洲人建立的模型
3.2.1基于非中国人建立的模型
3.2.1.1 姑息预后指数|1(>1(palliative prognostic index,PPI)PPI是 PPS 的扩展，由Morita等于 1999年基于150例已接受姑息的日本终末期 肿瘤患者数据提出，并在95例患者中进行内部验 证，用于预测癌症患者3周和6周生存率。该模型 包含5个主观参数，即PPS、经口摄食量的变化、是 否水肿、呼吸困难、谵妄。该评分系统总分为
0 ~ 15分，当总分<2、2 ~ 4和>4分时，预测患者生 存率分别为>6周、3~6周和<3周。PPI预测3周 生存率的敏感性和特异性分别为75%和84%，预测 6周生存率的敏感性和特异性分别为76%和78%。PPI模型内容如下：以患者PPS得分将患者分为3 个等级（P P S得分10 ~ 20分、30 ~ 50分和多60 分），分别计4分、2.5分和0分。根据经口摄人量 的变化，分为正常、适当减少、严重减少3组，分别 计〇分、1分和2.5分；出现水肿记1分；出现呼吸 困难记3.5分；出现谵妄计4分。PPI评估完全基 于患者临床症状，不需要侵入性检查且操作简便，其性能在多个国家的癌症患者中得到验证127'目微型轴
前已广泛应用于医院、临终关怀咨询中心、家庭护 理等多个场景。需要注意的是，2018年L iu等1311基 于现有研究发现，目前较少有研究PPI得分小于2 分，故对15个研究结果进行分析后，以4分和6分 作为生存期预后预测的截断点更为实用。此外，该 量表在建立时，研究者纳入的谵妄标准是指病理性、不可逆性谵妄，在使用该工具时需排除患者可 能出现的可逆性谵妄。
3.2.1.2 PS-姑息预后指数（p e r f o r m a n c e status-based palliative prognostic index,PS-PPI)量 表PS-PPI量表由Yamada等1191在2017年考虑到较 多临床医生使用ECOG来评价患者的活动状态，将 PPI中的KPS替换为ECOG后基于2 361例癌症患 者的临床数据建立。计分规则如下：E C O G为 0 ~ 1、2和3 ~ 4时分别计0、2.5和4分，其他预后 指标的计分方式同PPI，计分截断点选为4分和6 分。研究发现在预测终末期癌症患者的预后时，PS-PPI与PPI—样准确，PS-PPI还可用于长期生存 预测（3 ~ 6个月）及化疗患者的生存预测，但目前 还未有外部验证。
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3.2.1.3 客观预后评分（objective prognostic score, OPS)OPS16i是Sang-Yeon Suh等通过对韩国的6 所医院中209例癌症患者进行前瞻性随访，使用 C o x比例风险模型分析所得，模型包括3个主观指 标（口服摄入减少、呼吸困难、ECOG)，4个客观指 标（肌酐、胆红素、白细胞、乳酸脱氢酶），主要用 于预测3w生存率。该模型总分为0 ~ 8分，其中出 现口服摄人减少、呼吸困难、低体能状态（ECOG多4)、白细胞计数>11 000/mm3、血清胆红素>2.0 mg/dL、血清乳酸脱氢酶S502 IU分别计1
分；血 清肌酐> 1.5mg/d L计2分。截断点为3分，3周预 测灵敏度为7
4.7%，特异度为76.5%，准确率为7
5.5%。随后，模型在日本、韩国和朝鲜等多个国家的癌症患者中得到了验证，准确率介于70% ~ 78%。
3.2.2基于中国人建立的模型
3.2.2.1癌症预后量表（cancer prognostic score, CPS)CPS1111是由庄荣彬等通过整理分析台大医院 1列7年至1999年356例终末期癌症患者的病历和 相关临床参数后提出，并在2001年12月至2002年 7月人院的184例终末期癌症患者中进行内部验 证，主要用于预测癌症患者1周和2周的生存率。该评分系统包括肝转移、肺转移、疲倦、腹水、水 肿、认知障碍、体重减轻和ECOG这8个独立预后 因素，总分为0〜8.5分，分值越高，预后越差。当总分>3.5分时，患者的生存期<2周在测试集和验 证集中准确率分别为72%和61%；当总分>6分 时，患者的生存期<1周在测试集和验证集中准确 率分别为72%和66%。接受住院姑息的患者 的中位生存期通常约为2周M，该模型对规划死亡 和优化临终关怀姑息有重要参考价值。
3.2.2.2中国预后量表（Chinese prognostic scale, ChPS)ChPS1121是中国大陆地区首个对终末期癌症
患者进行生存期预测的量表，由Zhou等回顾上海 地区2〇〇3年至2〇07年姑息家庭护理服务有关的终 末期癌症患者相关临床数据所得。该研究将814例 患者的数据作为训练集，以同期进人研究的205例 患者作为验证集进行内部验证，最终确定以体重减 轻、恶心、吞咽困难、呼吸困难、水肿、恶病质、脱 水、性别、KPS评分和生活质量评分这10个因素构 建死亡风险预测模型，主要用于预测3个月的生存 率。模型内容如下：患者出现体重减轻、恶心、吞 咽困难、呼吸困难、水肿、恶病质、脱水分别计1、3、4、6、8、20分；若患者为男性计〇分，为女性计 -6 分；KPS评分>70、70 ~ 61、60 ~ 51 和矣 50 分别 计0、9、17和29分；生活质量评分>40、40〜31、客
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30分分别计0、6、14分，当总分>28分时，患者的
生存期<3个月在测试集和验证集中准确率分别为
0.694和0.665。该评估工具未涉及到侵人式检查，
故更适用于在家庭护理环境中或肿瘤终末期患
者拒绝侵人性操作时。目前缺乏对C h P S的外部
验证。
3.2.2.3 客观姑息预后评分（objective palliative prognostic score,OPPS)OPPS m是由 Chen等回顾
2〇〇5年至2007年我国台湾地区一家三甲医院临终
移相电路
关怀姑息室的234例终末期癌症患者的病历所
建立，使用多兀logistic分析最终确定六个预测因 素，预测1周生存率的A U C为0.82[95%CI(0.75,
0.89)]。该量表共计6分，心率>120/min、白细胞
>11 000/mm3、血小板<130 000/mm3、血清肌酐>
活动桌面1.3mg/dL、血清钾>5 mg/d L和无化疗史各计1分，当总分>3分时，预测患者生存期<1周的灵敏度
为68.8%，特异度为86.0%。目前缺乏对其的外部
验证。
4展望
准确判断患者预后是癌症的首要原则。
但需要明确的是，建立预测模型的主要目的并非是
确定患者生存时间，而是辅助医护人员进行临床决 策，制定更好的护理计划，提高患者终末期生活质 量。迄今为止，国内外已开发了多个生存期预测模 型，现有模型大多利用回顾性研究的数据，使用
C o x比例风险回归进行建模，样本量较小。各模型
预测能力及纳人的预后指标有一定差异，这种差异
决定了其适用于不同场景，如PPI、ChPS等工具中
纳人患者症状、体能相关因素，虽然预测能力较 差，但较为简便，可为拒绝侵人性操作或居家采血
不便时的肿瘤终末期患者进行评估；BCI、O PS等
包含生物学参数的工具，可用在医院、姑息中
心等具备检测条件的场所；PaP、D-P aP等工具除
了生物学参数，还包含了临床医生判断这一指标，
使用时通常需要肿瘤学和姑息经验的医师进
行评估。
目前，国内关于癌症终末期患者生存期预测的
研究尚处于起步阶段，现有模型通常是基于较小样 本、某一省份癌症患者的数据进行，在人的代表
性方面受到限制，并且模型未得到外部验证。基于
该现状，笔者认为在未来构建适用于中国人终末
期肿瘤生存期预测模型时，应注意以下几方面内
容：①模型建立：数据来源可考虑利用包含医院、
姑息中心等多中心癌症患者的数据。建模方
豫公网安备41160202000603
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