諸多著名學術(shù)組織，如MASCC、ESMO、ASCO等都在發(fā)表化療相關性惡心嘔吐(Chemotherapy-Induced Nausea and
Vomiting,
CINV)管理的臨床指南，并對CINV的評估方法給予了詳細的指導。然而，現(xiàn)實情況是目前CINV的管理仍然不甚理想，一方面,患者自身影響CINV發(fā)生的因素并沒有包括在評估模型中，或醫(yī)護人員沒有及時發(fā)現(xiàn)影響CINV因素的變化而進行重新有效評估;另一方面,現(xiàn)有的CINV指南評估模型較為復雜，不適于廣泛的臨床推廣應用。
張紅護士長
北京大學腫瘤醫(yī)院日間病房護士長，護理學碩士，畢業(yè)于中國協(xié)和醫(yī)科大學。
中華護理學會腫瘤?？谱o士，北京護理學會靜脈輸液治療?？谱o士，院質(zhì)控小組成員，科研小組核心成員。
具有豐富的日間病房管理經(jīng)驗，擅長腫瘤化療患者的癥狀管理，靜脈輸液治療規(guī)范化管理。
參編“腫瘤姑息治療護理實踐指導”、腫瘤姑息治療支持教程、靜脈輸液百問百答等書籍。
“精準診療”時代，臨床醫(yī)師希望對患者的CINV進行合理管理，就需要更加及時有效的個體化評估工具。由加拿大渥太華醫(yī)院研發(fā)的一套CINV風險模型及其同步研制開發(fā)的線上CINV風險評估工具可以有效地幫助醫(yī)務人員針對每個患者的治療方案及個體情況，更加便捷高效的預測患者發(fā)生CINV的風險，并制定有效的個體化干預措施。
該CINV風險評估工具(http://www.riskcinv.org/)可以供醫(yī)務工作者在臨床工作和醫(yī)療教學中免費使用。
一、CINV風險評估工具的開發(fā)：重要研究成果介紹
作者：北京大學腫瘤醫(yī)院姑息治療中心 王龍、薛璐、李厚伸
審校：劉 巍
薛璐住院醫(yī)師
北京大學腫瘤醫(yī)院姑息治療中心
住院醫(yī)師
腫瘤學碩士
背景：
盡管臨床擁有有效的止吐藥和止吐循證指南，接受化療的腫瘤患者的CINV仍有40%沒有達到完全控制。除了化療藥物潛在的風險使然之外，很多其他因素也與CINV的發(fā)生相關。將這些因素納入到CINV風險評估中，有利于更個體化、更準確地評估患者的CINV發(fā)生風險，優(yōu)化化療患者的CINV管理。
方法：
研究數(shù)據(jù)來源于5個非干預性化療前瞻性研究的1198例患者。設定P<0.05，使用廣義估計方程(GEE)確定與CINV相關的預測因素。然后從最終的模型系數(shù)中得出一個風險評分算法(范圍0-32)。最后，使用受試者工作特征曲線(ROCC)分析測定評分算法進行精度的預測。
結(jié)果：
在1198名患者的4197個周期化療，42.2%的患者出現(xiàn)2級CINV。得到的8個CINV的風險因素為：
1.年齡<60歲;2.接受前2周期化療;3.預期性惡心、嘔吐;4.孕吐史;5.化療前一天睡眠<7小時;6.在之前化療中發(fā)生CINV;7.
既往使用非處方止吐藥;8. 接受鉑類或蒽環(huán)類化療。ROC分析表明，CINV預測工具的精度很好，曲線下面積為0.69(95% CI：0.67 -
0.70)。在每個周期的治療，風險評分達到16分的患者為高危CINV的患者。
結(jié)論：
該預測工具的應用將幫助腫瘤科醫(yī)生個體化的評估患者CINV風險因素，以達到止吐用藥的優(yōu)化管理，提高患者治療護理質(zhì)量。
參考文獻
1. http://www.riskcinv.org/
2. Dranitsaris G, Molassiotis A, Clemons M, et al. The development of a
prediction tool to identify cancer patients at high risk for
chemotherapy-induced nausea and vomiting[J]. Annals of Oncology, 2017,
28(6):1260-1267.
3. Mark Clemons, Guidelines versus individualized care for the management of
CINV[J]. Supportive Care in Cancer, 2018,
https://doi.org/10.1007/s00520-018-4115-3
二.CINV風險評估工具的使用
1.登錄http://www.riskcinv.org/
2.選擇“我聲明我是一名醫(yī)務工作者”，點擊“繼續(xù)”按鈕。
3.該頁面簡單闡明了該工具是按照MASCC/ESMO的CINV指南提出的化療藥物的致吐風險分級，并列出了提出該風險評估模型的循證醫(yī)學證據(jù)。點擊“繼續(xù)”按鈕。
4.在左側(cè)欄中選擇患者的用藥情況(最多選擇4種化療藥物)和化療周期。選擇完成后點擊“繼續(xù)”按鈕。(以一名54歲應用FOLFIRI(氟尿嘧啶+伊立替康)聯(lián)合西妥昔單抗方案進行化療的晚期結(jié)腸癌女性為例進行說明。)
5.根據(jù)患者情況回答8個問題(性別、年齡、預期性CINV、孕吐史、化療前一天睡眠時間、在之前的化療期間患者在家使用非處方止吐藥、之前治療周期曾經(jīng)發(fā)生過CINV、接受鉑類或蒽環(huán)類化療)。選擇完成后點擊“繼續(xù)”按鈕。
6.該頁面會根據(jù)MASCC/ESMO的CINV指南及CINV風險預測模型，顯示出該患者發(fā)生CINV的風險。并列出相關風險因素。點擊“繼續(xù)”按鈕。
如果條件為：第1周期FOLFIRI聯(lián)合西妥昔單抗，女性，54歲，無預期性CINV，存在孕期嘔吐，化療前一天睡眠時間大于7小時，在之前的化療期間患者在家使用非處方止吐藥(不適用)、之前治療周期曾經(jīng)發(fā)生過CINV(不適用)、未接受鉑類或蒽環(huán)類化療。則結(jié)果為中度CINV發(fā)生風險(33.8%)。
如果條件為：第2周期FOLFIRI聯(lián)合西妥昔單抗，女性，54歲，無預期性CINV，存在孕期嘔吐，化療前一天睡眠時間小于7小時，曾在之前的化療期間患者在家使用非處方止吐藥、之前治療周期曾經(jīng)發(fā)生過CINV、未接受鉑類或蒽環(huán)類化療。則結(jié)果為高度CINV發(fā)生風險(62.2%)。
7.總結(jié)部分，工具會基于指南為醫(yī)務人員分別提出處理急性和預期性CINV的治療方案。點擊“繼續(xù)”按鈕。
8.患者的上述報告可以生產(chǎn)文檔，進行保存打印或以E-mail的形式發(fā)送。
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