李 黎,盧幻真,丁利萍,李 丹,唐淼燕
(廣西中醫藥大學附屬瑞康醫院,廣西530011)
肺癌居我國惡性腫瘤發病率和死亡率首位[1],營養不良是肺癌病人治療過程中常見的并發癥之一,發生率為60%~85%[2-4],并已被證明是發病率和死亡率的主要預測因素[5]。整體營養狀況主觀評估量表(Patient-Generated Subjective Global Assessment,PG-SGA)及營養風險篩查2002(Nutritional Risk Screening 2002,NRS 2002)是肺癌病人營養風險篩查與評估的常用工具,但由于受到疼痛、疲乏或器材等因素的限制,部分病人無法測量體重,不能完成營養狀況的準確篩查評估。握力(hand grip strength,HGS)是評估肌肉功能的臨床方法,反映病人體質狀況,測量方法簡單,可重復測量[6]。有研究發現,握力是評估住院病人營養狀況的可靠指標[7-8],對住院病人的營養評估具有重要意義。本研究通過評估晚期肺癌病人的營養狀況,探討握力在評估晚期肺癌病人營養狀況中的應用價值,研究營養不良的臨界值。
1.1 研究對象 采用便利抽樣方法,選取2018 年8月—2019 年8 月在南寧市某三級甲等醫院腫瘤科住院的晚期肺癌病人作為研究對象。納入標準:①符合我國2018 年版肺癌診療指南,經病理學或細胞學診斷的肺癌;②病人處于治療間歇期;③具有一定的書寫能力、認知能力及溝通能力;④病人知曉病情,知情同意,自愿參與本研究。排除標準:①伴有神經肌肉疾病、偏癱、類風濕性關節炎、骨關節和上肢畸形、中度/重度神經障礙,以及接受腸外營養支持的病人;②正在參與其他研究者。共112 例晚期肺癌病人參與本研究,其中男79 例,女33 例;年齡31~84(60.79±10.68)歲;Ⅲ期53 例,Ⅳ期59 例;腺 癌81 例,鱗 癌24 例,小 細 胞癌7 例。
1.2 研究方法
1.2.1 測評指標
1.2.1.1 基線資料調查表 根據研究目的自行設計病人基線資料調查表,內容包括人口社會學資料及疾病相關資料。
1.2.1.2 PG-SGA[9]應用PG-SGA 評估病人的營養狀況,包括病人自評和醫護人員評估兩部分。病人自評部分由病人本人填寫,包括體重變化、進食、癥狀、活動和身體功能情況;醫護人員評估部分包括合并疾病、應激及體格檢查評分。將PG-SGA 得分<4 分劃分為非營養不良組,PG-SGA≥4 分劃分為營養不良組(需要營養干預)。
1.2.1.3 握力測試 選用電子握力計(廣東香山衡器集團公司EH101)測量握力。受試者采取站立位,雙臂自然下垂,掌心向內,考慮到部分腫瘤病人留置經外周靜脈穿刺置入中心靜脈導管(PICC),故用優勢手持握力計,顯示屏向外,勿與身體和衣物接觸,一次性用力握緊握力計,持續3 s,讀數并記錄,休息30 s 后重復測量1 次,取最大值為優勢手握力,并記錄。
1.2.1.4 人體成分指標 ①肱三頭肌皮褶厚度(triceps skin fold,TSF):受試者取站立位,充分裸露股三頭肌,找到肩峰與尺骨鷹嘴連線的中點處,左手拇指、食指、中指將被測部位皮膚和皮下組織夾提起來,右手持皮褶厚度計,在皮褶提起點1 cm 處測量肱三頭肌皮褶厚度,測量3 次,取平均值,精確至0.1 mm。②上臂圍(arm circumference,AC):受試者上肢自然下垂,測量上臂肱二頭肌最粗處的水平圍長,測量3 次,取最大值。③上臂肌圍(arm muscle circumference,AMC)∶AMC=上臂圍-3.14×三頭肌皮褶厚度。
1.2.1.5 其他指標 病人入院第2 天清晨空腹,采集靜脈血,應用美國Beckman Coulter LX20 儀器檢測病人血清清蛋白(serum albumin,ALB)、血清總蛋白(total protein,TP)及血紅蛋白(hemoglobin,HB)的含量,并測量病人的身高、體重,計算體質指數(BMI)。
1.2.2 資料收集方法 取得醫院相關部門的同意和支持后,向符合標準的病人解釋本研究的目的、意義和研究過程,并告知有自愿參與研究以及自由退出研究的權力。病人同意后簽署知情同意書。在病人入院當天收集一般資料,入院后48 h 內進行PG-SGA 評估、握力測量(15:00~18:00)及其他指標的測量。
1.2.3 質量控制 所有數據資料由固定的2 名研究者收集。研究者采用統一的指導語說明填寫要求;填寫過程中如有疑問采用一致的語言進行解釋;當場回收,檢查問卷完整性,及時修改,確保有效性;數據測量時,采用一致、規范的方法;數據錄入時,兩名研究者交換核對,有邏輯錯誤者,查看原始資料。
1.2.4 統計學方法 采用SPSS 20.0 對所有數據進行整理分析。正態分布的計量資料以均數±標準差(±s)表示,組間比較采用t 檢驗,不同變量之間的關系采用Pearson 相關性分析。ROC 曲線分析中,以握力為檢驗變量,PG-SGA 為分類變量,將PG-SGA≥4 分賦值為0,PG-SGA<4 分賦值為1,以敏感度為縱軸,1-特異性為橫軸,約登指數最大值為營養不良的臨界值,檢驗水準α=0.05。
2.1 不同營養狀況晚期肺癌病人一般資料、握力及生化指標比較 PG-SGA≥4 分的病人72 例(64.3%)<4 分的病人40 例(35.7%),不同營養狀況病人的臨床資料比較見表1。
2.2 握力與一般資料、生化指標及PG-SGA 的相關性分析(見表2)

表1 不同營養狀況晚期肺癌病人一般資料、握力及生化指標的比較

表2 握力與一般資料、生化指標及PG-SGA 的相關性分析
2.3 ROC 曲線分析預測營養不良的臨界值 應用握力測量值預測晚期肺癌病人營養不良的ROC 曲線下面積(AUC)均>0.7(P<0.05)(見表3)。以PG-SGA為評估依據,男性握力<26.2 kg、女性握力<17.8 kg作為判定營養不良的最佳臨界值,見圖1、圖2。

表3 ROC 曲線分析預測營養不良的臨界值

圖1 握力測量在評估晚期肺癌男性病人營養狀況中的ROC 曲線

圖2 握力測量在評估晚期肺癌女性病人營養狀況中的ROC 曲線
3.1 晚期肺癌病人營養狀況及握力受多因素影響晚期肺癌病人因治療相關胃腸道反應、疼痛、腫瘤轉移致呼吸困難或吞咽困難等因素影響進食,加之腫瘤本身為消耗性疾病,導致營養不良發生率較高。本研究晚期肺癌病人營養不良發生率為64.3%,低于陳文政等[2](74.8%)、易海維等[4](84.7%)的研究,可能與本研究未將處于可疑營養不良的病人(PG-SGA 評分2~3分)劃入營養不良組,也可能與未納入處于放療或化療期病人有關。本研究提示,晚期肺癌病人營養不良組男性病人的體重、BMI、TSF、AC、AMC、ALB、HB、握力較營養良好組偏低,與易海維等[4,10-11]研究結果基本一致。晚期肺癌病人握力與體重、TSF、AC、ALB、HB呈正相關。握力、體重的關系與Stenholm 等[12]結果相反,這可能與該研究納入的研究對象大多為肥胖病人有關。體重通常與身體脂肪及肌肉質量相關,納入的研究對象中正常或低于正常體重的肺癌病人多于肥胖病人,可排除肌肉減少型肥胖對體重產生的影響,使得肌肉質量占影響體重的主要因素。肌肉質量增加,合成蛋白質的HB 也相對較高,這可解釋本研究中AC 較粗的病人,體重較重,產生的握力相對較大。但本研究發現握力與年齡呈負相關,但差異無統計學意義,分析可能的原因:本研究中,年齡>60 歲及學歷處于初中及以下的病人各占60%左右,且收集資料過程中發現有從事農活或重體力活動的病人具有相對較高的握力,可能驗證Gianoudis 等[13]高體力活動及低靜坐時間的病人具有較高握力的說法。
3.2 晚期肺癌病人握力與營養狀況之間的相關性 本研究顯示,握力與營養狀況之間呈負相關(P<0.05),與某些研究結果[14-15]一致。握力可反映機體骨骼、肌肉狀況,營養不良使肌肉蛋白合成減少,蛋白質水解增加,引起肌纖維萎縮,肌肉減少,導致握力水平下降,兩者相互影響。重復評估PG-SGA 可以監測病人的營養狀況,但同時需要再次測量體重;體重的測量特別是在危重病人中較困難,當無法進行體重測量,且無法進行PG-SGA 等體重依賴性評估時,握力可迅速反映營養狀況的變化[8]。在臨床實踐中,美國胃腸外腸內營養學會(ASPEN)也強調使用握力作為營養狀況評估指標的重要性,用于營養不良的診斷[16]。
3.3 握力預測晚期肺癌病人營養不良的臨界值分析 應用握力作為營養不良預測工具的研究較少,性別是影響握力的重要因素[17],男性握力<20.8 kg,女性<16.1 kg 可判定老年內科住院病人存在營養不良[7];握力每增加10%時,住院病人營養不良風險降低29%[8]。國內尚缺乏晚期肺癌病人營養狀況的握力預測數據,本研究通過PG-SGA 評估病人營養狀況,進一步分析男性握力<26.2 kg,女性握力<17.8 kg 可作為判定營養不良的臨界值(PG-SGA≥4 分)。與Steemburgo 等[18]的研究預測住院腫瘤病人男性、女性營養不良的握力值(35.4 kg、18.7 kg)存在差異,這可能與納入腫瘤類型、種族及社會經濟水平等因素有關。當病人出現營養不良時,影響肌肉蛋白的合成和水解,導致肌萎縮及肌減少,同時,糖酵解酶活性下降,導致能量釋放減少,兩者共同促使握力下降[19];反之,握力下降提示機體骨骼、肌肉減少,即機體主要的燃料來源和蛋白質的儲存減少,導致機體營養狀況下降,握力與營養狀況之間相互作用。
本研究通過預測握力在晚期肺癌病人營養評估中價值,發現當男性握力<26.2 kg,女性握力<17.8 kg時,晚期肺癌病人會出現營養不良,可為營養狀況的評估提供參考,為早期營養干預提供借鑒。由于本研究人力、物力等因素的限制,納入樣本量較少,日后將擴大樣本量,同時結合病人疾病分期、轉移部位及治療方案等因素分類研究,使數據更具代表性。