·论 著·

乳腺癌患者术后抑郁情绪的危险因素及临床预测模型的建立

吴 晓1,刘佳妮2,彭鑫宇3,李晓明2,毛晶晶1

(1.河北省秦皇岛市妇幼保健院手术室,河北 秦皇岛 066000;2.河北省秦皇岛市第一医院乳腺外科, 河北 秦皇岛 066000;3.河北大学附属医院胃肠外科,河北 保定 071000)

[摘要] 目的 探讨乳腺癌患者术后发生抑郁的危险因素,并建立预测模型,为临床工作提供参考。方法 选取女性乳腺癌术后患者200例,采用抑郁自评量表和家庭支持自评量表对患者进行评估,并记录其年龄、文化程度、人均月收入、医保类型、婚姻状况、肿瘤分期以及手术方式。通过多因素Logistic回归分析确定乳腺癌患者术后发生抑郁的危险因素,并采用ROC曲线评估临床预测模型的价值。结果 多因素Logistic回归分析显示年龄小、人均月收入低、未婚/离异/丧偶是乳腺癌患者术后发生抑郁的危险因素,而家庭支持程度好、肿瘤分期早则是保护因素。临床预测模型的截断值是-0.475,曲线下面积是0.856(95%CI:0.794~0.919)。结论 以年龄、人均月收入、婚姻状况、家庭支持程度和肿瘤分期为预测因子建立的临床预测模型对乳腺癌患者术后抑郁的发生具有良好的预测价值。

[关键词] 乳腺肿瘤;抑郁;危险因素 doi:10.3969/j.issn.1007-3205.2021.08.008

乳腺癌是常见的威胁女性健康和生命安全的恶性肿瘤之一。据统计,2018年全球约有209万乳腺癌新发病例,占女性癌症的24.2%[1]。在我国每年约有30.4万女性患乳腺癌,发病率高达45.29/10 0000,居女性恶性肿瘤之首[2]。手术切除是治疗乳腺癌最有效的方式之一,可以大大提高患者的生存率,但术后抑郁的发病率高达62.54%[3],这不仅会加重术后治疗的不良反应,影响治疗效果,还会给患者的预后产生严重的不良影响[4],因此乳腺癌患者术后的抑郁情绪愈来愈受到重视。本研究旨在探讨乳腺癌患者术后发生抑郁的危险因素,并建立临床预测模型,以便识别术后发生抑郁的高危人群,并给予及时有效的干预,降低乳腺癌患者术后抑郁的发生率,提高患者的生活质量。

1 资 料 与 方 法

1.1 一般资料 选取2018年6月—2019年11月在河北省秦皇岛市第一医院乳腺外科住院的女性乳腺癌术后患者200例。纳入标准:①经病理诊断确诊为乳腺癌;②年龄18~60岁;③乳腺癌术后;④自愿参加。排除标准:①肝肾等其他器官存在严重病变者;②有认知障碍或精神疾病病史者;③复发或由其他部位转移的乳腺癌患者。本研究已经过秦皇岛市第一医院伦理委员会批准。

1.2 观察指标 术后第8周返院化疗时,记录患者的年龄、文化程度、人均月收入、医保类型、婚姻状况、肿瘤分期以及手术方式。此外,由经过统一培训的医护人员使用家庭支持自评量表和抑郁自评量表评估患者的家庭支持程度和抑郁情况。

抑郁自评量表:包括20个条目,各条目采用4级评分,分别是1~4分,标准分为所有条目得分总和乘以1.25后取整数。以53分为截断值,得分越高,表示抑郁程度越重,53~62分为轻度抑郁,63~72分为中度抑郁,73分及以上为重度抑郁[5]

家庭支持自评量表:包括15个条目,各条目的答案可分为“是”和“否”,答“是”得1分,答“否”得0分。15个条目分数相加即为总分,根据得分情况将家庭支持程度分为3组,即:11~15分为很好,6~10分为一般,0~5分为较差[5]

1.3 统计学方法 应用SPSS 21.0统计软件分析数据。计量资料比较采用t检验、单因素方差分析;高危因素确定采用多因素Logistic回归分析;临床预测模型的预测效果采用ROC曲线评估, 并进行外部验证。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 不同因素乳腺癌患者术后抑郁自评量表得分比较 除不同文化程度的抑郁自评量表得分差异无统计学意义外,其他研究因素的抑郁自评量表得分差异均有统计学意义(P<0.05)。其中随年龄、人均月收入和医保报销比例增加患者的抑郁自评量表得分降低,未婚/离异/丧偶患者的抑郁自评量表得分明显高于已婚患者,家庭支持程度越差和肿瘤分期越晚的患者抑郁自评量表得分越高,接受保乳术治疗的患者抑郁自评量表得分低于根治术和根治术后乳房再造患者。见表1。

表1 不同因素乳腺癌患者术后抑郁自评量表得分比较
Table 1 Comparison of scores of self-rating depression scale in postoperative depression in patients with breast cancer with different factors 分)

研究因素例数抑郁自评量表得分F/t值P值年龄(岁) 18~30 31~40 41~50 51~603464633956.74±12.8950.97±11.7947.22±11.1345.21±11.547.165<0.001文化程度 小学及以下4152.05±13.14 初中/高中8748.84±11.501.0120.365 大学及以上7249.25±12.65人均月收入(元) ≤3 000 3 000~5 000 5 000~10 000 ≥10 0001470823456.36±10.5152.97±10.5447.71±12.0544.71±14.086.0610.001医保类型 无医保1859.89±10.83 新农合8751.54±11.4512.968>0.001 市医保9545.97±11.85

表1 (续)

婚姻状况 未婚/离异/丧偶 已婚4016053.30±13.6948.73±11.762.1250.035家庭支持程度 很好10846.16±11.66 一般6353.11±12.0910.700<0.001 较差2955.10±11.05肿瘤分期 Ⅰ期2447.96±13.82 Ⅱ期13648.21±11.726.0930.003 Ⅲ期4055.55±11.63手术方式 根治术5653.70±8.16 根治+再造术2150.90±15.965.1000.007 保乳术12347.59±12.72

2.2 不同研究因素对乳腺癌患者术后抑郁情绪的影响 以患者的抑郁状况为因变量(本研究中以53分为界),以单因素分析有差异的因素为自变量,进行Logistic向前逐步回归分析。年龄小、人均月收入低、未婚/离异/丧偶是乳腺癌患者术后抑郁的危险因素(P<0.05),家庭支持程度好、肿瘤分期早是乳腺癌患者术后抑郁的保护因素(P<0.05)。见表2~3。

表2 不同研究因素对乳腺癌患者术后抑郁情绪影响的回归分析变量赋值表
Table 2 Regression analysis variable assignment table of the effect of different research factors on postoperative depression in patients with breast cancer

研究因素回归系数赋值年龄 X118~30岁=1,31~40岁=2,41~50岁=3,51~60岁=4人均月收入 X2≤3 000元=1,>3 000~5 000元=2,>5 000~10 000元=3,>10 000元=4医保类型 X3无医保=1,新农合=2,市医保=3婚姻状况 X4未婚/离异/丧偶=1,已婚=2家庭支持程度X5很好=1,一般=2,较差=3肿瘤分期 X6Ⅰ期=1,Ⅱ期=2,Ⅲ期=3手术方式 X7根治术=1,根治+再造术=2,保乳术=3

2.3 乳腺癌患者术后抑郁情绪临床预测模型的构建和验证 以Logistic回归分析结果构建的回归方程Logit(P)=0.714-1.041×年龄-0.639×人均月收入-1.058×婚姻状况+1.169×家庭支持程度+1.430×肿瘤分期。用70%的样本量进行ROC曲线分析,构建临床预测模型(图1A),结果显示:该模型预测抑郁情绪的曲线下面积为0.856(95%CI:0.794~0.919),判断是否发生抑郁的截断值是-0.475,敏感度和特异度分别为0.833、0.807(P<0.05)。将30%的样本量带入回归方程进行外部验证(图1B),曲线下面积为0.855(95%CI:0.726~0.984),截断值是-0.198,敏感度和特异度分别为0.833、0.912(P<0.05)。见表4。

图1 乳腺癌患者术后抑郁情绪临床预测模型的构建和验证

A.建模组;B.验证组

Figure 1 Construction and verification of clinical prediction model of postoperative depression in patients with breast cancer

表3 不同研究因素对乳腺癌患者术后抑郁情绪影响的Logistic回归分析
Table 3 Logistic regression analysis of the influence of different research factors on postoperative depression in patients with breast cancer

研究因素回归系数标准误Waldχ2值P值OR值95%CI年龄 -1.0410.21623.1670.353<0.0010.231~0.539人均月收入 -0.6390.2228.2440.5280.0040.341~0.817婚姻状况 -1.0580.4695.2350.3470.0220.140~0.859家庭支持程度1.1690.26020.2273.220<0.0011.934~5.36肿瘤分期 1.4300.36115.7214.177<0.0012.060~8.467常量 0.7141.2880.3072.0410.580-

表4 乳腺癌患者术后抑郁情绪临床预测模型的构建和验证
Table 4 Construction and verification of clinical prediction model of postoperative depression in patients with breast cancer

模型曲线下面积标准误敏感度特异度截断值P值95%CI建模组0.8560.0320.8330.807-0.475<0.0010.794~0.919验证组0.8550.0660.8330.912-0.198<0.0010.726~0.984

3 讨 论

乳腺癌患者在接受手术后,一侧或双侧乳房残缺、形体改变等可明显影响其身体形象和社会意识,加之超额的经济负担,家庭角色和关系的改变,使患者发生抑郁的风险大大增加。本研究200例乳腺癌患者中有78例出现了抑郁情绪,发病率高达39%。因此乳腺癌患者中抑郁情绪的管理是十分必要的。

研究表明乳腺癌患者的年龄越小抑郁的发病率越高,同时国内许楠等[6]的研究也显示低龄是乳腺癌术后抑郁症状发生的危险因素之一[7-8]。本研究显示年龄小是乳腺癌并发抑郁的危险因素。通过与患者沟通发现25~45岁的患者一般是家庭的顶梁柱,其事业、婚姻和家庭都处于黄金时期,患者担心患乳腺癌会对家庭和工作造成影响,故而会增加她们发生抑郁的风险。人均月收入低也与术后抑郁的发生有关,这与既往的研究结果一致[8-10],可能是由于乳腺癌患者术后往往还需要进行后续治疗,治疗过程中势必会产生高昂的医疗费用,这使得经济状况较差的患者担心医疗费用,从而使患者产生抑郁情绪。此外,未婚/离异/丧偶也是术后发生抑郁的危险因素,这与既往研究结果一致[11-12],可能与其尚未组建家庭以及疾病会对未来结婚生子产生一定的影响有关。

本研究显示家庭支持程度好是乳腺癌患者术后抑郁的保护因素。杨秀芳[13]研究发现家庭支持力度差是导致乳腺癌患者发生抑郁的重要因素。同时,国外Su等 [14]也发现无严重抑郁症状的乳腺癌患者的家庭支持程度较好。对乳腺癌患者来说家人的支持是患者抵抗疾病的勇气来源,良好的家庭支持能增加患者自尊与被爱的感觉,减轻心理压力,促进术后身体功能的恢复,减轻抑郁情绪。此外,肿瘤分期早也能降低抑郁的发生风险。这与国内的既往研究结果一致[15-17]。肿瘤分期早,患者临床症状也相对较轻,治疗难度系数越小,手术对身体造成的伤害就越小,从而降低患者的心理负担。

本研究通过分析200例乳腺癌患者的资料,建立的临床预测模型对乳腺癌患者术后抑郁情绪具有很好的预测价值(曲线下面积=0.856),而且在外部验证中也表现的尚可(曲线下面积=0.855)。Cutoff值是-0.475,即0.714-1.041×年龄-0.639×人均月收入-1.058×婚姻状况+1.169×家庭支持程度+1.430×肿瘤分期≥-0.475时,可判断为发生抑郁的高危患者。目前,临床上用于评估抑郁情绪的量表应用较多的有汉密尔顿抑郁量表、抑郁自评量表、患者健康问卷抑郁量表等,但是这些量表往往有调查条目较多,对患者的情绪具有引导性等缺点,而且对乳腺癌患者缺乏针对性。相较于其他的筛选工具,本研究构建的乳腺癌术后抑郁情绪的临床预测模型诊断价值较高(敏感度和特异度分别为83.3%和80.7%),且评估指标客观容易获取,大大节约了护士的时间,这对日后识别乳腺癌术后抑郁的高危人群、降低术后抑郁的发生率具有重要意义,有望在临床中广泛应用。

综上所述,以年龄、人均月收入、婚姻状况、家庭支持程度和肿瘤分期为预测因子建立的临床预测模型对乳腺癌患者术后抑郁情绪具有良好的预测价值。

[参考文献]

[1] Bray F,Ferlay J,Soerjomataram I,et al. Global cancer statistics 2018:GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries[J]. CA Cancer J Clin,2018,68(6):394-424.

[2] 郑荣寿,孙可欣,张思维,等.2015年中国恶性肿瘤流行情况分析[J].中华肿瘤杂志,2019,41(1):19-28.

[3] 徐艳华,张帅,张华.乳腺癌患者术后抑郁状态及影响因素[J].中国健康心理学杂志,2019,27(3):369-372.

[4] Karakoyun-Celik O,Gorken I,Sahin S,et al. Depression and anxiety levels in woman under follow-up for breast cancer:relationship to coping with cancer and quality of life[J]. Med Oncol,2010,27(1):108-113.

[5] 汪向东,王希林,马弘.心理卫生评定量表手册[M].北京:中国心理卫生杂志社,1999:31-35.

[6] 许楠,张鹏彦,周冬仙,等.乳腺癌患者术后抑郁状况调查及危险因素分析[J].中国现代医学杂志,2015,25(34):68-72.

[7] Jehn CF,Flath B,Strux A,et al. Influence of age,performance status,cancer activity,and IL-6 on anxiety and depression in patients with metastatic breast cancer[J]. Breast Cancer Res Treat,2012,136(3):789-794.

[8] Schlegel RJ,Manning MA,Molix LA,et al. Predictors of depressive symptoms among breast cancer patients during the first year post diagnosis[J]. Psychol Health,2012,27(3):277-293.

[9] 李予春,李秀坤,于德志,等.不同地区女性乳腺癌患者术后抑郁发生情况及危险因素分析[J].新乡医学院学报,2017,34(4):282-285.

[10] 金翠凤,王蓓,胡晶晶.中青年女性乳腺癌患者术后抑郁的危险因素分析[J/CD].中国医学前沿杂志(电子版),2018,10(10):139-142.

[11] 傅建琴.不同婚育状况乳腺癌患者的心理调查分析[J].中国处方药,2015,13(11):140-141.

[12] 李东泽,崔艺蕾,汪莎莎,等.乳腺癌患者术后化疗期情绪障碍与健康相关生活质量研究[J].中华肿瘤防治杂志,2016,23(15):979-982.

[13] 杨秀芳.乳腺癌患者抑郁心理的影响因素分析[J].河北医药,2017,23(9):1423-1426.

[14] Su J,Yeh D,Chang C,et al. Depression and family support in breast cancer patients[J]. Neuropsychiatr Dis Treat,2017,13:2389-2396.

[15] 廖彦萍.中青年女性乳腺癌患者术后抑郁的危险因素研究[J].中外女性健康研究,2019,17(12):98,174.

[16] 童兆莹.乳腺癌患者抑郁相关因素分析[J].临床护理杂志,2017,16(1):11-14.

[17] 于素维,孟繁霞.乳腺癌患者术后抑郁障碍的相关社会危险因素研究[J].中国医药指南,2017,15(35):17-18.

Risk factors of postoperative depression in patients with breast cancer and establishment of clinical predictive model

WU Xiao1, LIU Jia-ni2, PENG Xin-yu3, LI Xiao-ming2, MAO Jing-jing1

(1.Department of Operating Room, Maternal and Child Health Hospital of Qinhuangdao, Hebei Province, Qinhuangdao 066000, China; 2.Department of Breast Surgery, the First Peoples Hospital of Qinhuangdao, Hebei Province, Qinhuangdao 066000, China; 3.Department of Gastrointestinal Surgery, the Affiliated Hospital of Hebei University, Hebei Province, Baoding 071000, China)

[Abstract] Objective To investigate the risk factors of postoperative depression in patients with breast cancer and to establish a predictive model, thereby providing reference for clinical work. Methods A total of 200 female patients with breast cancer were enrolled in this study. The patients were evaluated by the self-rating depression scale and the family support self-rating scale, and their age, education level, monthly income per capita, type of medical insurance, marital status, tumor stage and mode of operation were recorded. Multivariate Logistic regression analysis was used to determine the risk factors of postoperative depression in patients with breast cancer, and ROC curve was used to evaluate the value of clinical predictive model. Results Multivariate Logistic regression analysis showed that young age, low monthly income per capita, being unmarried/ divorced/widowed were risk factors for postoperative depression in patients with breast cancer, while good family support and early tumor stage were protective factors. The cutoff value of the clinical predictive model was -0.475, and the area under curve was 0.856(95%CI:0.794-0.919). Conclusion The clinical predictive model based on age, monthly income per capita, marital status, family support and tumor stage has good predictive value for postoperative depression in patients with breast cancer.

[Key words] breast neoplasms; depression; risk factors

[收稿日期]2020-12-03

[基金项目]秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目(201805A158)

[作者简介]吴晓(1986-),男,河北秦皇岛人,河北省秦皇岛市妇幼保健院主管护师,医学学士,从事乳腺癌患者心理护理研究。

[中图分类号] R737.9

[文献标志码] A

[文章编号] 1007-3205(2021)08-0900-05

(本文编辑:刘斯静)