迎接CINV管理的”精准时代“

作者：北京大学肿瘤医院日间病房 张红、谷晓月

来源：肿瘤资讯

诸多著名学术组织，如MASCC、ESMO、ASCO等都在发表化疗相关性恶心呕吐（Chemotherapy-Induced Nausea and  Vomiting, CINV）管理的临床指南，并对CINV的评估方法给予了详细的指导。然而，现实情况是目前CINV的管理仍然不甚理想，一方面,患者自身影响CINV发生的因素并没有包括在评估模型中，或医护人员没有及时发现影响CINV因素的变化而进行重新有效评估；另一方面,现有的CINV指南评估模型较为复杂，不适于广泛的临床推广应用。

               

张红

护士长

北京大学肿瘤医院日间病房护士长，护理学硕士，毕业于中国协和医科大学。
中华护理学会肿瘤专科护士，北京护理学会静脉输液治疗专科护士，院质控小组成员，科研小组核心成员。
具有丰富的日间病房管理经验，擅长肿瘤化疗患者的症状管理，静脉输液治疗规范化管理。
参编“肿瘤姑息治疗护理实践指导”、肿瘤姑息治疗支持教程、静脉输液百问百答等书籍。

“精准诊疗”时代，临床医师希望对患者的CINV进行合理管理，就需要更加及时有效的个体化评估工具。由加拿大渥太华医院研发的一套CINV风险模型及其同步研制开发的线上CINV风险评估工具可以有效地帮助医务人员针对每个患者的治疗方案及个体情况，更加便捷高效的预测患者发生CINV的风险，并制定有效的个体化干预措施。

该CINV风险评估工具（http://www.riskcinv.org/）可以供医务工作者在临床工作和医疗教学中免费使用。

一、CINV风险评估工具的开发：重要研究成果介绍

作者：北京大学肿瘤医院姑息治疗中心                              王龙、薛璐、李厚伸
审校：刘 巍

               

薛璐

住院医师

北京大学肿瘤医院姑息治疗中心
住院医师
肿瘤学硕士

背景：

尽管临床拥有有效的止吐药和止吐循证指南，接受化疗的肿瘤患者的CINV仍有40%没有达到完全控制。除了化疗药物潜在的风险使然之外，很多其他因素也与CINV的发生相关。将这些因素纳入到CINV风险评估中，有利于更个体化、更准确地评估患者的CINV发生风险，优化化疗患者的CINV管理。

方法：

研究数据来源于5个非干预性化疗前瞻性研究的1198例患者。设定P<0.05，使用广义估计方程（GEE）确定与CINV相关的预测因素。然后从最终的模型系数中得出一个风险评分算法（范围0-32）。最后，使用受试者工作特征曲线（ROCC）分析测定评分算法进行精度的预测。

结果：

在1198名患者的4197个周期化疗，42.2%的患者出现2级CINV。得到的8个CINV的风险因素为： 1.年龄<60岁；2.接受前2周期化疗；3.预期性恶心、呕吐；4.孕吐史；5.化疗前一天睡眠<7小时；6.在之前化疗中发生CINV；7. 既往使用非处方止吐药；8. 接受铂类或蒽环类化疗。ROC分析表明，CINV预测工具的精度很好，曲线下面积为0.69（95% CI：0.67 - 0.70）。在每个周期的治疗，风险评分达到16分的患者为高危CINV的患者。

结论：

该预测工具的应用将帮助肿瘤科医生个体化的评估患者CINV风险因素，以达到止吐用药的优化管理，提高患者治疗护理质量。

参考文献

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风险评估工具的使用

1.登录http://www.riskcinv.org/

2.选择“我声明我是一名医务工作者”，点击“继续”按钮。

3.该页面简单阐明了该工具是按照MASCC/ESMO的CINV指南提出的化疗药物的致吐风险分级，并列出了提出该风险评估模型的循证医学证据。点击“继续”按钮。

4.在左侧栏中选择患者的用药情况（最多选择4种化疗药物）和化疗周期。选择完成后点击“继续”按钮。（以一名54岁应用FOLFIRI（氟尿嘧啶+伊立替康）联合西妥昔单抗方案进行化疗的晚期结肠癌女性为例进行说明。）

5.根据患者情况回答8个问题（性别、年龄、预期性CINV、孕吐史、化疗前一天睡眠时间、在之前的化疗期间患者在家使用非处方止吐药、之前治疗周期曾经发生过CINV、接受铂类或蒽环类化疗）。选择完成后点击“继续”按钮。

6.该页面会根据MASCC/ESMO的CINV指南及CINV风险预测模型，显示出该患者发生CINV的风险。并列出相关风险因素。点击“继续”按钮。

如果条件为：第1周期FOLFIRI联合西妥昔单抗，女性，54岁，无预期性CINV，存在孕期呕吐，化疗前一天睡眠时间大于7小时，在之前的化疗期间患者在家使用非处方止吐药（不适用）、之前治疗周期曾经发生过CINV（不适用）、未接受铂类或蒽环类化疗。则结果为中度CINV发生风险（33.8%）。

如果条件为：第2周期FOLFIRI联合西妥昔单抗，女性，54岁，无预期性CINV，存在孕期呕吐，化疗前一天睡眠时间小于7小时，曾在之前的化疗期间患者在家使用非处方止吐药、之前治疗周期曾经发生过CINV、未接受铂类或蒽环类化疗。则结果为高度CINV发生风险（62.2%）。

7.总结部分，工具会基于指南为医务人员分别提出处理急性和预期性CINV的治疗方案。点击“继续”按钮。

8．患者的上述报告可以生产文档，进行保存打印或以E-mail的形式发送。

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