本文是一篇护理毕业论文，本研究在预测模型的构建过程中选取的样本量有限，但是未来还需要进一步大样本量的模型验证，保证其稳定性及有效性，以便模型能更好的应用于临床实践并进一步外推。后续有待更大样本的研究验证。
第一章 前言
1.1 研究背景
头颈部肿瘤（Head and neck cancer，HNC）是根据人体解剖位置定义的发生在锁骨以上区域的恶性肿瘤的总称，以鳞状细胞癌为主，占90%以上，长期接触烟草、烟草制品及酒精是其重要的发病因素[1]。世界卫生组织（WHO）根据其原发部位分类，包括了发生在颅底至锁骨上，颈椎以前范围内如鼻腔、副鼻窦、颅底、鼻咽、下咽、喉、气管及咽旁间隙、口腔、口咽、腮腺等部位的肿瘤[1-2]。HNC是目前世界范围内常见的恶性肿瘤，在全球常见肿瘤中位居第六，全球每年约有65万例新癌症病例和35万例癌症死亡病例，5年存活率低于50%[3-4]。其中，中国是头颈部肿瘤的发病大国，年发病率约为15.34/10万，约占全身恶性肿瘤的10%[5]，目前我国主要以鼻咽癌、喉癌、甲状腺癌、口腔癌4种类型高发，分别占我国头颈部肿瘤发病的32.1%、21.0%、19.6%、14.9%[1，6-7]。
2013年Zafar提出了经济毒性这一概念，用于描述癌症治疗过程中的高昂医疗账单给患者及其家庭带来的负面影响，包括客观的财务负担和主观心理痛苦[9-10]。据估计，2010年至2020年期间HNC的照护成本提升了32%，美国一项全国性调查结果显示HNC的治疗费用中位数为79151美元[11-12]。昂贵的直接医疗费用和间接治疗费用可能会增加患者经济毒性的风险，而经济毒性则会造成患者心理痛苦、生活质量下降、治疗依从性下降、延迟治疗、不充分治疗等一系列负面影响[13，14]。目前，国外已有相关研究结果表明，头颈部肿瘤患者在治疗过程中会经历较为严重的经济毒性，且经济毒性对患者的长期生活质量及治疗依从性具有潜在负面影响[15-16]。相关研究报道显示，由于HNC人群更多来自于贫困人口，其经济负担甚至可能高于其他癌症种类[12]，因此HNC患者治疗过程中的经济毒性值得关注。
1.3 研究现状
1.3.1 癌症患者经济毒性概念
经济毒性（Financial Toxicity，FT）被认为是一个全球性的问题，影响着不同卫生体系和收入水平的国家，随着精准医疗时代肿瘤治疗的毒性降低，FT已经成为许多患者公认的治疗相关负担的驱动因素[17]。2012年Bullock等首次在文献中提及经济毒性一词，并提议将癌症治疗过程中的费用问题进行概念化[18]。后续研究中肿瘤研究领域的多名学者对经济毒性这一概念进行了解释。2013年Zafar等人首次将FT的概念定义为“由于诊疗技术的进步，治疗费用的上升，导致患者治疗过程中所承担的自付费用不断增长，从而导致引起一系列负面影响”[9]。2018年Carrera等人将Zafar的这一说法概括为“癌症患者由于使用创新药物和伴随的健康服务进行治疗而造成的客观财务负担和主观财务困境”[19]，这也是目前经济毒性研究中普遍认同的概念。
1.3.2 癌症患者经济毒性衡量工具
2017年Goden等人对经济毒性相关研究进行系统综述，将其测量方式归为主观测量、客观测量和货币测量三类[20]。3种测量方式分别衡量经济毒性的不同方面：主观测量主要是通过量表的形式评估经济负担给患者带来的痛苦水平和实际影响；客观测量通过回顾患者在癌症治疗过程中所遭遇的客观经济困难与应对方式，例如借贷、资产抵押、申请破产等等，最终评估患者经济毒性严重程度；货币测量则是通过计算患者自付费用与收入的比例对患者的经济毒性严重性进行评估[20-21]。2019年Witte等人对经济毒性衡量工具和方式进行系统评价，建议使用患者报告结局（Patient-reported outcome，PRO）等主观衡量手段来测量FT，因为它比任何其他数字或评估者自身更能反映癌症患者的主观感受、认知和意见[22]。
第二章 癌症患者经济毒性发生率及危险因素的Meta分析
2.2 文献纳入及排标准
2.2.1 纳入标准
（1）研究类型：国内外公开发表的关于癌症患者经济毒性的观察性研究。
（2）研究对象：以任何疾病部位、任何癌症分期的癌症患者为研究对象，年龄>18岁。
（3）文献提供经济毒性患病率或危险因素的相关效应量，应满足下列之一： 比值比（Odd ratio，OR） 可转化为OR值的指标 相关系数（Correlation coefficient，β）
（4）使用主观测量的方式衡量患者经济毒性。
2.2.2 排除标准
（1）样本量小于50例。 （2）使用未经验证的调查工具。 （3）数据不完整且无法向原作者索取。
2.3 检索策略及方法
2.3.1 文献检索来源
（1）英文数据库：PubM ed、EMBASE、Web of science、PsycI NFO、CHINAHL，检索时间为2010年1月1日至2021年9月1日。
（2）中文数据库：知网、万方、维普，检索时间为2010年1月1日至2021年9月1日。
2.3.2 文献检索策略
（1）英文检索词：主要为'oncology'，'neoplasms*'，'cancer survivors'，'cancer'，'cost'，'expense'，'out-of-pocket'，'financial hardship'，'financial burden'，'financial stress'，'economic burden'，'financial toxicity'，'Prevalence'，'Epidemiology'，'Risk Factors'，'Health Risk Behaviors'，'Observational Studies'。
（2）中文检索词：主要为癌症、肿瘤、经济毒性、经济窘迫、经济困境、经济负担、财务负担、财务毒性。
（3）中文检索策略：以知网为例，如下所示：
#1（主题：癌症）OR（主题：肿瘤）OR（主题：癌症患者）OR（主题：肿瘤患者）
#2（主题：经济毒性）OR（主题：经济窘迫）OR（主题：经济困境）OR（主题：经济负担）OR（主题：财务负担）OR（主题：财务毒性）
#1And#2
（4）英文检索策略：以PubM ed为例，详见表2-1。
第三章 经济毒性指数问卷的汉化及信效度检验 .............................. 26
3.1 经济毒性指数问卷的汉化 .................... 26
3.1.1 量表来源 ....................................... 26
3.1.2 量表翻译 .............................. 26
第四章 头颈部肿瘤患者经济毒性现状及影响因素分析 ............... 37
4.1 研究设计 ............................. 37
4.1.1 研究目的 ........................... 37
4.1.2 研究对象及抽样方法 ................... 37
第五章 头颈部肿瘤患者经济毒性列线图模型的构建及验证 .................... 56
5.1 Nomogram预测模型 ............................. 56
5.2 对象与方法 ................................ 56
第五章头颈部肿瘤患者经济毒性列线图模型的构建及验证
5.1 Nomogram预测模型
诺莫图或者列线图（Nomogram），是一种图形预测模型，可全面综合分析多个定量变量和定性变量，以预测特定事件的发生，常用于肿瘤患者的诊断及预后评估[120]。由于能够通过整合不同的预后和决定变量来生成临床事件的个体数值概率，列线图满足了临床医师对临床整合模型的需求以及患者个性化医疗的追求[121]。
与传统的统计学方法相比，它允许使用直观的绘图方法评估个体患者的风险，可以将Logistic模型和Cox回归模型实现可视化[120]。临床医护人员可通过直观的数字界面进行的快速计算，借助模型更高的准确性和更容易理解的结局事件呈现图帮助其临床决策[122]。
目前，在一些国家，这种预测模型已被受到了广泛的患者和临床医生所认可，并且鼓励患者和临床医生使用该模型进行预后风险评估[123]。
第六章 结论与建议
6.1 研究结论
综上所述，经济毒性（Financial Toxicity，FT）发病率较高，受多方面因素影响。中文版经济毒性指数问卷（Financial index of toxicity，FIT）条目简单易懂，经验证具有较好的信效度，可适用于我国文化背景下头颈癌患者的经济毒性筛查。在临床应用结果中提示，HNC患者的FT发生率较高，独立危险因素主要为教育水平、工作状态 、医疗保险类型、家庭年收入、就医行程时间、肿瘤分期以及接受靶向治疗。列线图模型内外部验证结果表明，FT风险预测模型能够良好的适用于HNC患者且具有较高的预测区分性、准确性和临床实用性，有助于临床医护人员对HNC患者的FT早期风险筛查。
参考文献（略）