王苏醒 张恩铭 陈允允 沈逸潇 方 琼

2020年全球新增癌症病例约1 930万[1]。癌症患者的诊疗时段普遍较长，在疾病的诊疗阶段常伴随睡眠障碍、焦虑抑郁、疲劳、疼痛等不良症状，这些症状往往动态变化且彼此间相互作用[2-3]。医务人员准确全面地分析相关症状变化及内在联系，才能更有效地帮助患者进行症状管理，进一步提高患者的生活质量[4]，而目前常用的问卷评估法多是对过去一段时间的总结，存在较大的回忆偏倚。基于移动技术的生态瞬时评估(mobile-based ecological momentary assessment，mEMA)是一种通过移动智能设备评估一定时期内个体行为起伏变化，获取一段时间内、一定背景下个体行为动力学方面特征的方法[5-6]。mEMA可以有效、动态地评估患者的心理状况和相关症状，可有效避免问卷调查易产生的回忆性偏倚，目前其已在肿瘤的症状管理领域中应用[7],而国内mEMA在肿瘤领域的应用相对迟滞，多数研究还是以问卷作为收集数据的主要工具。因此，本文围绕mEMA发展及其在肿瘤症状管理领域的应用现状进行综述，为临床医护人员对肿瘤患者进行症状评估及管理提供了参考。

1 EMA的发展

20世纪70年代以来，国外学者逐渐意识到基于问卷的自我报告法存在较大的回忆偏倚，不能准确的反应患者症状变化[8]，1994年Stone等[6]最早提出生态瞬时评估(ecological momentary assessment，EMA)，用于动态评估患者的心理或行为的变化。2004年国内学者封丹珺等[9]提出利用EMA来评估研究对象的应对方式，标志EMA在我国开始起步。计算机网络的发展推动了mEMA的产生，进一步推进了生态瞬时评估的应用[10-12]。邵华[13]对EMA的特点、应用条件、应用方向进行了全方面的总结与实证研究，并提出智能生态瞬时评估(intelligent ecological momentary assessment, iEMA)的概念，iEMA主要通过智能手机应用程序实现，因此也可看作mEMA的一种。如今国内mEMA的实证研究主要集中在教育、心理领域等方面[14]，在肿瘤症状管理领域的研究相对较少。2019年尚子妹等[15]开始将其用于乳腺癌患者的睡眠症状评估，标志着mEMA开始用于肿瘤的症状管理领域。但该研究主要是评估患者心理状况及睡眠的变化，对肿瘤患者其他症状如服药依从性、饮食、体力活动监测等方面尚未报道。

2 mEMA的方法学和意义

EMA的实施主要通过两种方式：一是基于事件的评估，即在某一症状出现时，及时记录症状发生情况;二是基于时间的评估，即由研究者根据研究目的设计测量时间，如每天起床后及睡觉前提醒患者评估症状。目前用于评估记录症状的研究大多以两者结合的形式进行测量，在基于时间评估的基础上，嘱咐患者在其他时间点出现相应症状时及时记录。

mEMA则以移动手机、笔记本电脑、穿戴传感器等智能设备为基础进行数据收集，可有效降低以纸笔为评估工具的成本，在客观数据如心率、血压、血糖、移动步数等方面的数据收集也极具优势，可有效避免纸笔评估可能存在的先填、回填和夸大等现象[16-17]。另一方面，目前国内关于症状管理的纵向研究多以移动应用程序采集的患者自我报告结局(electronically captured patient-reported outcomes，ePROs)来进行数据收集。ePROs主要为回顾性的自我报告，主要受患者记忆的影响，要求患者回忆总结过去1周或1个月的症状变化[18]。而患者的记忆力存在差异，对于老年患者等相对弱势群体，其在回忆过程中往往存在较大程度的偏差，进而导致收集的数据不能反应患者真实的症状变化。患者的症状随时间、环境会产生动态的变化，对某一时间点的集中测量，可能遗漏较多的症状变化，导致医护人员不能及时发现患者的症状变化。mEMA在纵向研究中可实现对症状变化的实时动态监测，对真实情景下个体进行的多次实时评估，询问的是患者瞬时的思想、情感、行为、身体状态和症状的变化，在一定程度上避免了上述缺陷，确保了数据的及时性、准确性和有效性[19]。

3 mEMA在肿瘤患者症状管理领域的应用现状

肿瘤患者在治疗阶段尤其是化疗、围手术阶段常伴有睡眠、心理、疲劳等问题，其症状严重程度随着治疗周期的发展动态变化[20-21]，有效评估记录患者的症状可以减轻患者的身心负担。mEMA可以真实有效的评估癌症患者症状的动态变化。目前mEMA有关癌症症状管理领域的研究主要集中在对移动设备为载体的生态瞬时评估法的可行性分析、症状的监测与评估、常见症状之间的相关性、mEMA的干预性研究4个方面。

3.1 mEMA的可行性研究

目前 mEMA 的可行性研究主要是从患者的依从性、患者的满意度、可用性评估、可信度4个方面进行。Solk等[22]采用mEMA对75例化疗期患者于化疗前、化疗中、化疗后3个时间点进行10 d的症状评估，其中63例(84%)患者完成了3个时间点的评估，表明患者的依从性较高；大多数参与者认为每天4条mEMA提示和3条短信提醒是合适的，不会对他们的日常生活产生明显干扰；其中40例(97.6%)患者表示应用智能手机进行症状管理操作难度低，容易使用，表明mEMA的可用性较高；27例(65.9%)患者表示他们会再次使用，表明患者对通过mEMA进行症状管理的满意度较高；Villegas等[23]对21例化疗期患者进行研究，大多数参与者在30 d的研究期间每天都使用该应用程序，认为系统易于使用，且可以在没有外部帮助的情况下独自使用。另外，该研究发现医生患者双方一致认为使用mEMA提高了治疗的安全性和有效性，并表示愿意继续使用，对mEMA的满意度较高。Kim等[24]对78例肿瘤患者的抑郁情况进行了历时48周的动态评估，该研究要求患者使用移动心理健康跟踪器(Pit-a-Pat)每天记录自己的睡眠、情绪及焦虑情况，以这3个指标来反映患者的抑郁情况，同时每2周使用患者健康问卷-9(patient health questionnaire-9，PHQ-9)进行测试检验，结果表明使用移动心理健康追踪器进行抑郁症筛查的结果与PHQ-9测试的结果相当，使用mEMA进行评估的可信度较高。

综上可以看出mEMA可有效的反映患者真实的症状变化，实施过程中患者的依从性、可用性、患者满意度、可信度均较高。而且mEMA不受时间和空间的限制，能实现远程数据采集和连续体征监测，有利于医护人员及时有效的获取信息，有效解决信息传递延迟等问题，具有较高的可行性。

3.2 症状监测与评估

症状的检测与评估主要分为两种，一是以可穿戴式传感设备为载体，可以附着在人体上来测量客观体征，具有便携性、易用性等特点，在测量心率、脉搏、心电图、体温、活动和静坐时间等客观资料方面具有显著优势。目前其主要应用于心肺监测、生化监测、运动监测等。另一种是以智能手机为载体，患者以自我报告的形式记录症状的发生及程度。Curran等[25]选取了25例健康女性和24例乳腺良性疾病的患者来与乳腺肿瘤患者作对比，通过患者记录疲劳日记的方式，记录上午10点、下午2点以及晚上9点的疲劳程度，结果显示乳腺肿瘤患者组的疲劳程度显著高于健康女性及良性乳腺疾病的患者，同时研究还发现健康人群组的疲劳峰值高于乳腺肿瘤患者组。Stephenson等[26]探讨了转移性肿瘤患者疼痛强度与镇痛剂使用之间关系，通过对53例患者进行连续14天每天6次的疼痛评估，并在每次评估同时询问患者是否采用药物镇痛，最终研究发现经历中、重度疼痛的患者比轻度疼痛的患者更倾向于频繁地服用止痛药，轻度疼痛的患者往往会在痛感显著增强时增加药物的使用。通过mEMA对患者服药规律进行评估，可以准确地监测到患者服药时伴有的症状，帮助医护人员了解到影响患者服用镇痛药的规律及相关影响因素。

3.3 评估多个症状间相关性

有研究[27]显示，长时间的睡眠障碍可能会加剧患者疲劳、沮丧和困扰等症状，降低患者健康相关生活质量。我国学者尚子妹等[15]通过微信平台对60例化疗期患者进行持续1周的评估，发现肿瘤患者的睡眠情况与疲乏、焦虑抑郁、恶心呕吐、疼痛等相关症状在不同阶段均有不同程度的关联，可见通过mEMA进行睡眠质量的监测，可以有效的观察与睡眠有关的症状，有利于分析影响肿瘤患者治疗期间睡眠质量的相关因素。Pinto等[28]基于mEMA技术对20例乳腺癌患者的久坐行为的研究发现，患者的久坐行为与悲伤、焦虑、压力和疲劳等症状显著相关。肿瘤患者在诊疗期间普遍存在较高的症状困扰，症状之间的相互作用，进一步加重了患者的负担，影响其生活质量。因此准确评估患者症状变化，明确症状间的相关性至关重要。

3.4 mEMA的干预性研究

mEMA除了作为有效的评估手段之外，其本身也可以作为一种干预手段。有研究[22]发现，通过mEMA测量患者的活动水平可促使患者增加其活动水平。除此之外基于移动技术的生态瞬时干预也是mEMA的一种衍生产物，与mEMA的过程相似，生态瞬时干预将评估的问题替换为提醒、鼓励信息或参与特定治疗相关行为的说明[19]。研究发现在对患者的症状进行mEMA干预，有助于医护人员更好地观察和症状相关的其他因素的影响，从而采取针对性的个性化干预措施，从而改善患者的健康结局[29]。

4 mEMA在肿瘤症状管理领域实施的注意事项

4.1 mEMA研究方案确定阶段

制定mEMA的实施方案较复杂，mEMA的方案设计主要包括基于事件的评估、基于时间的评估。肿瘤患者的相关症状往往以症状群的形式出现，彼此之间相互关联，因此现有肿瘤症状管理相关研究多采取的两者混合的评估方式。但是不同研究所采用的mEMA方案均有不同，研究者需要充分了解研究的特点，对采样类型、提示频率、评估周期、仪器设备等进行细化，制定适合本研究的评估方案[30]。另外对于不同的研究对象其研究方案也应有所不同，在使用EMA进行资料收集时，要注意区分老年肿瘤患者和非老年肿瘤患者，mEMA对移动技术存在极大的依赖性，而大部分老年肿瘤患者对移动设备应用性不高，易导致数据遗失，有研究显示老年患者更倾向于纸笔记录[31]，对老年肿瘤患者进行评估之前可以先对老年患者及其主要照护者进行培训，提高患者及主要照护者的参与性，从而减轻老年患者对移动产品的使用焦虑[32]。虽然目前有研究[33]显示，mEMA在老年人群中的依从性较高，但其纳入对象多为无疾病的正常人群，mEMA对于老年肿瘤这一人群的可用性尚需进一步讨论。

4.2 mEMA研究实施阶段

mEMA是对患者一个时间阶段的评估，需要患者按照规定的频率或特定要求多次记录相关数据，这其中可能会给患者带来较大的负担[34]，导致患者流失率高或是数据遗失。有研究[35]显示在评估过程中对患者给予薪资奖励可有效提高其依从性，所以为保证数据的完整性，可在参与者完成相关规定要求的时候，给予相应的激励措施(如小礼品等)以提高患者的依从性。另外在每个数据收集期开始的前一天，给患者发送短信或邮件提醒。同时在没有收到患者回复时，通过短信或电话进行提醒以确保参与者的依从性。

4.3 数据分析阶段

庞大的数据群对研究者也是一个严峻的挑战，对数据进行收集分析也较为困难。一般线性回归或多重线性回归多停留在单一层面，对于mEMA收集到的重复动态性数据更适宜使用分层线性回归或结构方程模型等进行数据分析。另外为避免巨大的数据分析负担，在进行mEMA调查时宜进行小样本量调查，以不超过100人为宜[34]。另外有研究[36]表明在进行长时间评估时，每天评估的次数不宜超过5次，可在保证患者较高的依从性的同时，有效减轻数据分析人员的负担。

5 小结及展望

mEMA具有生态性、瞬时性、可重复性、低成本性等特征，相比于患者自我报告的方式，可有效避免采集数据的回忆性偏倚，在评估易随时间变化的变量时优势显著。但目前我国mEMA在肿瘤症状管理领域的应用尚未得到普及，相关研究仍多以量化的问卷为主要的数据收集方式。目前mEMA在国内肿瘤领域的相关研究十分有限，未来的研究可进一步推进mEMA在肿瘤症状管理领域的应用，通过mEMA对患者的服药依从性、症状、饮食、体力活动等进行评估，可以帮助护理人员了解患者在自然状态下的真实表现，探讨相关症状发生时所处的环境、人群、物体以及心理情绪状态等情况。同时也能全面分析各症状之间的相互作用及相关影响因素，以便更好的帮助医护人员为患者制定动态、有效、个性化的护理干预措施，更好的进行症状管理。