引用本文： 孫蓓, 汪洋, 孫英明, 李夢奇, 孫輝. 按病種分值付費背景下乳腺癌日間化療患者經濟毒性預警模型的構建. 華西醫學, 2023, 38(2): 226-232. doi: 10.7507/1002-0179.202209105 復制
2020 年，中國新發乳腺癌 42 萬例，居全球乳腺癌發病率之首[1]。化學治療（化療）是乳腺癌主要治療手段，常會導致脫發、骨髓抑制等并發癥，隨著新技術、新藥上市、基因檢測等精準醫學的進一步發展，患者支付與癌癥治療或治療持續性影響相關的巨額賬單需引起重點關注[2-3]。2013 年，“經濟毒性”（financial toxicity, FT）的概念被提出，全面描述癌癥治療相關的客觀經濟支出，和由此導致的心理社會困擾、行為方式改變及生活質量下降[4-5]。日間化療是指患者白天在院化療，晚上回家休息的一種治療模式[6]。天津醫科大學腫瘤醫院（以下簡稱“我院”）運行模式為獨立日間病房管理模式，具有優化醫療資源配置、減少醫療費用等優勢[7-9]。而日間化療存在諸多困境，各地均在積極探索“管用高效”的門診付費方式以降低患者自付費用[10]。我院作為醫療保險（醫保）改革試點醫院，于 2021 年 11 月在門診探索實施按病種分值付費（diagnosis intervention packet, DIP）的醫保費用支付方式，DIP 應用體系是通過真實世界的大量病案數據，發現疾病與治療之間的內在規律與關系，是具有中國特色的醫保支付方式[11]。因此，本研究旨在構建 FT 風險預警模型，為早期識別和預防高危 FT 患者提供參考。現報告如下。
1 資料與方法
1.1 研究對象
采用便利抽樣法選取 2022 年 4 月—5 月于我院日間病房化療的乳腺癌患者作為研究對象。納入標準（全部滿足）：① 年齡≥18 歲；② 乳腺癌確診；③ 具備基本的語言溝通能力并會使用智能手機；④ 自愿參與本研究。排除標準（滿足以下任意一項）：① 患有嚴重的精神疾病或認知障礙者；② 合并其他重要臟器功能損害的或臨終期者；③ 姑息性化療者。本研究已通過天津市腫瘤醫院醫學倫理委員會審批。參考文獻[12]計算樣本量：樣本量應為量表條目數的 5～10 倍。假設量表問卷中每個條目均作為分析變量，并考慮 20%的無效問卷。
1.2 調查工具
1.2.1 一般資料調查表
采用由研究者自行設計的一般資料調查表，共 28 個條目：① 人口學資料：年齡（根據世界衛生組織公布的年齡劃分標準分層）、文化程度、醫保類型、商業健康保險等；② 疾病資料：病程、有無基礎疾病、腫瘤家族史、靜脈通路并發癥等；③ 治療資料：是否新輔助治療、輸液通路方式、藥品是否自費等。
1.2.2 FT 綜合評分量表（Comprehensive Score for Financial Toxicity, COST）
該量表由 de Souza 等[13]研制，2017 年于慧會等[14]翻譯漢化，證實該量表在我國癌癥人群具有較好的信度和效度。COST 量表共 11 個條目，了解患者在過去 7 d 內對問卷中涉及有關經濟壓力和工作相關的客觀和主觀問題的感知情況。采用 Likert 5 級評分法，0～4 分分別對應“完全沒有”到“非常多”，正向條目 1、6、7、11 直接計分，其余條目 2、3、4、5、8、9、10 反向計分。總分為 0～44，總分越低，表示因病所致患者 FT 程度越大；總分≤22 分被判定為存在高危 FT，否則為低危 FT，量表 Cronbach’s α系數為 0.88[13]。
1.3 調查方法
問卷收集人員首先向研究對象解釋本次研究的內容、目的等，以獲得研究對象及其家屬的配合，向研究對象發放問卷星電子問卷并告知填寫要求，由研究對象自行填寫并當場收回。問卷收集人員通過查看醫院電子病歷系統和紙質病歷獲取研究對象的疾病特征資料并記錄。
1.4 統計學方法
采用 SPSS 26.0 軟件進行統計分析。非正態分布計量資料用中位數（下四分位數，上四分位數）表示。計數資料用頻數、構成比表示。單因素分析：無序多分類變量用χ2檢驗或 Fisher 確切概率法，等級資料用 Mann-Whitney 秩和檢驗。將單因素分析中 P<0.2 的變量進行二分類 logistic 回歸分析建立風險預警模型；采用 Hosmer-Lemeshow 擬合效果檢驗，受試者操作特征（receiver operating characteristic curve, ROC）曲線下面積（area under curve，AUC）評價模型預測效果。雙側檢驗水準α=0.05。
2 結果
2.1 患者 FT 現狀及單因素分析
本研究的問卷條目共計 39 個條目，根據樣本量計算方法可得本研究樣本量至少為 244 例，因此共發放問卷 300 份，回收有效問卷 278 份，有效回收率 92.67%，最終納入患者 278 例。278 例乳腺癌日間化療患者均為新發癌癥， FT 中位數得分為 14.00（8.75，23.00）分，其中 195 例（70.14%）FT 得分≤22 分；83 例（29.86%）FT 得分>22 分。見表1。
表1
乳腺癌日間化療患者 FT 現狀及單因素分析［例（%）］
2.2 患者 FT 影響因素 logistic 回歸分析
將患者是否為高危 FT 作為因變量（低危 FT=0，高危 FT=1），將單因素分析中差異有統計學意義的變量作為自變量，進行 logistic 回歸分析，其中年齡、文化程度等多分類變量均采用啞變量的方式賦值，均以賦值為 0 的類別作為參照水平。變量賦值（遞進關系）情況見表2。結果顯示：年齡、家庭人均月收入、商業健康保險、化療周期、腫瘤分期、是否新輔助化療為乳腺癌日間化療患者高危 FT 的獨立影響因素。根據回歸結果，構建風險預警模型：Z=?2.137X1?1.882X2?1.552X3+1.009X4+2.323X5+1.632X6，其中，Z 為模型得分，X1 為年齡，X2 為家庭人均月收入，X3 為商業健康保險，X4 為化療周期，X5 為腫瘤分期，X6 為新輔助化療。見表3。
表2
變量賦值情況
表3
乳腺癌日間化療患者 FT 影響因素 logistic 回歸分析結果
2.3 患者 FT 風險預警模型效果
Hosmer-Lemeshow 擬合優度檢驗結果顯示，χ2=10.685，P=0.220，說明該模型預測乳腺癌日間化療患者 FT 與實際觀測值一致性較好，模型較好地擬合了數據。使用 ROC 曲線對模型的鑒別能力進行評估，AUC 為 0.931，95%CI（0.900，0.962），靈敏度為 0.807，特異度為 0.913。以 Youden 指數最大值（0.720）確定最佳截斷值，最佳截斷值為 0.401 分。乳腺癌日間化療患者風險預警模型 ROC 曲線見圖1。
圖1
乳腺癌日間化療患者 FT 風險預警模型的 ROC 曲線
3 討論
3.1 患者 FT 現狀
本研究結果顯示，乳腺癌日間化療患者 FT 中位數得分為 14.0 （8.75，23.00）分，70.14%的患者報告了高危 FT，提示日間化療患者普遍具有較高的 FT。本研究 FT 得分低于袁瀟逸等[15]調查結果［乳腺癌生存者的 FT（22.70±8.39）分］，分析原因可能為其調查對象為患病 2～10 年的社區衛生服務中心及癌癥俱樂部的乳腺癌生存者[15]，而本研究調查對象患病年限為 0～1 年，均為新發癌癥患者，其焦慮抑郁情緒相對較重，會加重經濟困擾[16]。其次，本研究對象為處在化療中的院內乳腺癌患者，處于正在遭受或擔心會遭受化療所致的癥狀困擾中。研究表明，乳腺癌生存者的癥狀困擾程度是影響 FT 的獨立危險因素之一，因此本研究 FT 水平較高，且高危 FT 較為普遍[17]。在本研究中，64.02%的患者使用自費藥品，其中 76.4%（136/178）報告了高危 FT。研究表明，自付費用越高，FT 越嚴重，雖然 DIP 付費方式可合理校正醫療服務行為，降低患者費用，但仍有部分藥品無法納入醫保，導致患者費用增加[16]。本研究資料收集階段處于新型冠狀病毒肺炎疫情期間，在疫情與疾病雙重沖擊下，患者 FT 感受更加明顯。這提示醫護人員應早期開展乳腺癌日間化療患者 FT 的評估，以識別高危 FT 患者，提供相關針對性措施改善其 FT。
3.2 患者高危 FT 的影響因素
3.2.1 年齡≥45 歲是 FT 的保護因素
本研究顯示，18～44 歲的乳腺癌日間化療患者 FT 風險更大，logistic 回歸分析結果顯示，≥45 歲是乳腺癌日間化療患者高危 FT 的保護因素（OR=0.118），與 Jing 等[18]的研究結果相似。青年患者承受的社會及經濟壓力較大，癌癥帶來的軀體損傷及外界對自身能力的質疑使患者無法坦然接受與面對[19]。此外，青年正處于事業發展、照顧老人、撫育子女的關鍵時期，患病對于此階段的年輕人來說，無疑帶來巨大的經濟負擔和困擾[20]。因此青年乳腺癌患者對于疾病診治所帶來的經濟負擔和心理壓力更大，從而產生較高的 FT。而年長患者生活儲蓄較穩定，生活閱歷豐富，心理應對更成熟，因此 FT 較低。由此臨床工作者應及時關注青年乳腺癌日間化療患者的 FT 情況，引導其采取積極應對方式，給予相關治療信息共享，促進個體認知改變，從而降低其 FT 水平。
3.2.2 高月收入是 FT 的保護因素
本研究結果顯示，月收入越高患者 FT 越低，與 Blinder 等[21]的研究結果一致。經濟條件較好的乳腺癌日間化療患者對其家庭的愧疚感及負罪感較小，可接受的診治資源相對豐富，新技術、新療法的可及性更高，對于疾病的治愈更有信心[22]。而家庭人均月收入越低的患者經濟及心理負擔較重，甚至無法完成全部治療。醫護人員應重點關注家庭人均月收入較低者，與其進行治療成本溝通，并積極為其尋找可利用的醫療及社會資源，降低 FT 對患者的不利影響。
3.2.3 商業健康保險是 FT 的保護因素
本研究中，購買商業健康保險的患者 FT 水平更低，這與美國的一項研究結果類似，商業健康保險是 18～64 歲癌癥患者中醫療費用支付的最大來源，相比于購買公共醫保的患者，擁有商業健康保險的患者客觀的經濟負擔和主觀的經濟困擾相對較輕[23]。我國將商業健康保險定位為社會醫保的有益補充，為家庭預防因病致貧增添了新的保障。但是我國商業健康保險的覆蓋率仍處于低水平，本研究僅有 27.3%的患者購置了商業健康保險，其中 32.9%（25/76）的患者依然具有高 FT，這與周德水等[24]的研究一致，商業健康保險對中高收入群體的健康效應要顯著高于低收入群體。因此，從社會層面來說應提高社會群體的健康風險意識，擴大商業健康保險的群體適用性，推動健康中國建設；而醫護人員在進行治療方案確定時，針對具有商業健康保險的患者，醫護人員依然要個性化考慮其費用承擔能力。
3.2.4 化療周期≤4 周期是高危 FT 的風險因素
本研究顯示，化療周期≤4 周期是高危 FT 的風險因素，分析原因可能為患者在治療初期對疾病相關知識及治療相關費用不了解，同時在治療初期可能引起的相關并發癥增加其不確定性[25]。因此，患者在 4 周期化療之前的治療時期，其經濟負擔、負性情緒和心理狀態（如擔憂、緊張、焦慮等）加重了 FT 水平。由此提示醫護工作者對于治療初期者，應加強對患者的有效溝通，提早為其提供疾病相關知識及高價值治療和護理，讓患者及早參與到治療決策過程中，減輕患者客觀經濟負擔及主觀經濟困擾。
3.2.5 腫瘤分期是高危 FT 的風險因素
腫瘤分期是乳腺癌日間化療患者高危 FT 的危險因素，這與 Gordon 等[26]的研究結果一致。分析其原因可能為腫瘤分期越晚意味治療方案越復雜、復發及轉移風險越高、治療時間延長，患者醫療花費也更多，且重返工作崗位時間延長，較容易喪失對疾病治愈的信心，導致 FT 更大[27]。研究表明，乳腺癌患者從Ⅰ期發展到Ⅳ期花費增加[28]。因此，在臨床工作中應做好對腫瘤分期較晚患者的 FT 早期評估及識別，為后期支持性服務和護理提供依據。
3.2.6 新輔助化療是高危 FT 的風險因素
本研究顯示，新輔助化療是高危 FT 的風險因素，可能因新輔助化療效果具有不確定性，且未來的治療方案及治療費用也不確定[29]，導致患者承受較大心理負擔，景靜鳳[30]發現大部分接受新輔助化療的乳腺癌患者具有高 FT。乳腺癌新輔助化療是在手術前進行的全身治療，目前新輔助化療并非只是為了提高手術機會，還以降期保乳、降期保腋窩及體內藥敏為目的，對于提升患者的生活質量及生存率有重要意義。因此，臨床醫護人員應通過全面身體及心理評估，確定患者是否適合新輔助治療，明確其心理預期，并做好早期治療效果評估及相關健康教育，糾正其知識誤區，降低其心理負擔程度。
3.3 患者 FT 風險預警模型預測效果評價
本研究構建的 FT 風險預警模型納入了人口學及疾病特征資料等影響因素，AUC=0.931，說明模型臨床鑒別和預測能力較好，可對乳腺癌日間化療高危 FT 患者進行有效預測。Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗顯示，模型的擬合優度良好，預測結果與實際結果無顯著差異，預測可靠性及準確度較好。以 Youden 指數最大值（0.720）確定最佳截斷值，最佳截斷值為 0.401 分，即 Z≥0.401 時，乳腺癌日間化療患者為 FT 的高危風險人群。本模型靈敏度為 0.807，特異度為 0.913，預測概率較高，說明該模型能較好地預測高危 FT 發生。因此，本研究所建立的預警模型可對乳腺癌日間化療患者高危 FT 風險進行初步評估，具有一定的臨床適用性。
3.4 患者 FT 風險預警模型應用前景
本研究初步探索乳腺癌日間化療患者的 FT 現狀及其影響因素，所建立的模型對各獨立風險因素進行賦值并對風險程度進行分級，評估內容及方法簡單。經驗證本模型具有良好的預測能力，能為醫護人員早期篩查高危 FT 患者提供參考。本研究發現年齡、商業健康保險、家庭人均月收入、腫瘤分期、新輔助化療對 FT 的評估及預測具有臨床意義。在 DIP 支付背景下，醫護人員可依據該風險模型及早篩查出高危 FT 患者。針對此類人群，醫護人員可向其提供獲取醫療賬單、預算、保險等信息，以便患者了解預期費用與報銷比例，及時向個體、家庭或社會福利機構等獲取支持，減輕 FT；也可通過加強醫護患之間的共同決策、避免低價值治療、進行成本溝通及提升患者心理社會層面的應對能力，減輕其經濟負擔和經濟困擾，進而降低 FT 對患者預后和生活質量的負面影響。
本研究因日間化療準入限制，所調查的均為Ⅰ～Ⅲ期的乳腺癌患者，并且存在單中心、小樣本、橫斷面調查等局限性，未來應擴大樣本量，結合時間發展軌跡，與住院患者展開縱向對比研究，并進行內外部驗證，以便全面探討 FT 對乳腺癌日間化療患者的長期作用機制。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
2020 年，中國新發乳腺癌 42 萬例，居全球乳腺癌發病率之首[1]。化學治療（化療）是乳腺癌主要治療手段，常會導致脫發、骨髓抑制等并發癥，隨著新技術、新藥上市、基因檢測等精準醫學的進一步發展，患者支付與癌癥治療或治療持續性影響相關的巨額賬單需引起重點關注[2-3]。2013 年，“經濟毒性”（financial toxicity, FT）的概念被提出，全面描述癌癥治療相關的客觀經濟支出，和由此導致的心理社會困擾、行為方式改變及生活質量下降[4-5]。日間化療是指患者白天在院化療，晚上回家休息的一種治療模式[6]。天津醫科大學腫瘤醫院（以下簡稱“我院”）運行模式為獨立日間病房管理模式，具有優化醫療資源配置、減少醫療費用等優勢[7-9]。而日間化療存在諸多困境，各地均在積極探索“管用高效”的門診付費方式以降低患者自付費用[10]。我院作為醫療保險（醫保）改革試點醫院，于 2021 年 11 月在門診探索實施按病種分值付費（diagnosis intervention packet, DIP）的醫保費用支付方式，DIP 應用體系是通過真實世界的大量病案數據，發現疾病與治療之間的內在規律與關系，是具有中國特色的醫保支付方式[11]。因此，本研究旨在構建 FT 風險預警模型，為早期識別和預防高危 FT 患者提供參考。現報告如下。
1 資料與方法
1.1 研究對象
采用便利抽樣法選取 2022 年 4 月—5 月于我院日間病房化療的乳腺癌患者作為研究對象。納入標準（全部滿足）：① 年齡≥18 歲；② 乳腺癌確診；③ 具備基本的語言溝通能力并會使用智能手機；④ 自愿參與本研究。排除標準（滿足以下任意一項）：① 患有嚴重的精神疾病或認知障礙者；② 合并其他重要臟器功能損害的或臨終期者；③ 姑息性化療者。本研究已通過天津市腫瘤醫院醫學倫理委員會審批。參考文獻[12]計算樣本量：樣本量應為量表條目數的 5～10 倍。假設量表問卷中每個條目均作為分析變量，并考慮 20%的無效問卷。
1.2 調查工具
1.2.1 一般資料調查表
采用由研究者自行設計的一般資料調查表，共 28 個條目：① 人口學資料：年齡（根據世界衛生組織公布的年齡劃分標準分層）、文化程度、醫保類型、商業健康保險等；② 疾病資料：病程、有無基礎疾病、腫瘤家族史、靜脈通路并發癥等；③ 治療資料：是否新輔助治療、輸液通路方式、藥品是否自費等。
1.2.2 FT 綜合評分量表（Comprehensive Score for Financial Toxicity, COST）
該量表由 de Souza 等[13]研制，2017 年于慧會等[14]翻譯漢化，證實該量表在我國癌癥人群具有較好的信度和效度。COST 量表共 11 個條目，了解患者在過去 7 d 內對問卷中涉及有關經濟壓力和工作相關的客觀和主觀問題的感知情況。采用 Likert 5 級評分法，0～4 分分別對應“完全沒有”到“非常多”，正向條目 1、6、7、11 直接計分，其余條目 2、3、4、5、8、9、10 反向計分。總分為 0～44，總分越低，表示因病所致患者 FT 程度越大；總分≤22 分被判定為存在高危 FT，否則為低危 FT，量表 Cronbach’s α系數為 0.88[13]。
1.3 調查方法
問卷收集人員首先向研究對象解釋本次研究的內容、目的等，以獲得研究對象及其家屬的配合，向研究對象發放問卷星電子問卷并告知填寫要求，由研究對象自行填寫并當場收回。問卷收集人員通過查看醫院電子病歷系統和紙質病歷獲取研究對象的疾病特征資料并記錄。
1.4 統計學方法
采用 SPSS 26.0 軟件進行統計分析。非正態分布計量資料用中位數（下四分位數，上四分位數）表示。計數資料用頻數、構成比表示。單因素分析：無序多分類變量用χ2檢驗或 Fisher 確切概率法，等級資料用 Mann-Whitney 秩和檢驗。將單因素分析中 P<0.2 的變量進行二分類 logistic 回歸分析建立風險預警模型；采用 Hosmer-Lemeshow 擬合效果檢驗，受試者操作特征（receiver operating characteristic curve, ROC）曲線下面積（area under curve，AUC）評價模型預測效果。雙側檢驗水準α=0.05。
2 結果
2.1 患者 FT 現狀及單因素分析
本研究的問卷條目共計 39 個條目，根據樣本量計算方法可得本研究樣本量至少為 244 例，因此共發放問卷 300 份，回收有效問卷 278 份，有效回收率 92.67%，最終納入患者 278 例。278 例乳腺癌日間化療患者均為新發癌癥， FT 中位數得分為 14.00（8.75，23.00）分，其中 195 例（70.14%）FT 得分≤22 分；83 例（29.86%）FT 得分>22 分。見表1。
表1
乳腺癌日間化療患者 FT 現狀及單因素分析［例（%）］
2.2 患者 FT 影響因素 logistic 回歸分析
將患者是否為高危 FT 作為因變量（低危 FT=0，高危 FT=1），將單因素分析中差異有統計學意義的變量作為自變量，進行 logistic 回歸分析，其中年齡、文化程度等多分類變量均采用啞變量的方式賦值，均以賦值為 0 的類別作為參照水平。變量賦值（遞進關系）情況見表2。結果顯示：年齡、家庭人均月收入、商業健康保險、化療周期、腫瘤分期、是否新輔助化療為乳腺癌日間化療患者高危 FT 的獨立影響因素。根據回歸結果，構建風險預警模型：Z=?2.137X1?1.882X2?1.552X3+1.009X4+2.323X5+1.632X6，其中，Z 為模型得分，X1 為年齡，X2 為家庭人均月收入，X3 為商業健康保險，X4 為化療周期，X5 為腫瘤分期，X6 為新輔助化療。見表3。
表2
變量賦值情況
表3
乳腺癌日間化療患者 FT 影響因素 logistic 回歸分析結果
2.3 患者 FT 風險預警模型效果
Hosmer-Lemeshow 擬合優度檢驗結果顯示，χ2=10.685，P=0.220，說明該模型預測乳腺癌日間化療患者 FT 與實際觀測值一致性較好，模型較好地擬合了數據。使用 ROC 曲線對模型的鑒別能力進行評估，AUC 為 0.931，95%CI（0.900，0.962），靈敏度為 0.807，特異度為 0.913。以 Youden 指數最大值（0.720）確定最佳截斷值，最佳截斷值為 0.401 分。乳腺癌日間化療患者風險預警模型 ROC 曲線見圖1。
圖1
乳腺癌日間化療患者 FT 風險預警模型的 ROC 曲線
3 討論
3.1 患者 FT 現狀
本研究結果顯示，乳腺癌日間化療患者 FT 中位數得分為 14.0 （8.75，23.00）分，70.14%的患者報告了高危 FT，提示日間化療患者普遍具有較高的 FT。本研究 FT 得分低于袁瀟逸等[15]調查結果［乳腺癌生存者的 FT（22.70±8.39）分］，分析原因可能為其調查對象為患病 2～10 年的社區衛生服務中心及癌癥俱樂部的乳腺癌生存者[15]，而本研究調查對象患病年限為 0～1 年，均為新發癌癥患者，其焦慮抑郁情緒相對較重，會加重經濟困擾[16]。其次，本研究對象為處在化療中的院內乳腺癌患者，處于正在遭受或擔心會遭受化療所致的癥狀困擾中。研究表明，乳腺癌生存者的癥狀困擾程度是影響 FT 的獨立危險因素之一，因此本研究 FT 水平較高，且高危 FT 較為普遍[17]。在本研究中，64.02%的患者使用自費藥品，其中 76.4%（136/178）報告了高危 FT。研究表明，自付費用越高，FT 越嚴重，雖然 DIP 付費方式可合理校正醫療服務行為，降低患者費用，但仍有部分藥品無法納入醫保，導致患者費用增加[16]。本研究資料收集階段處于新型冠狀病毒肺炎疫情期間，在疫情與疾病雙重沖擊下，患者 FT 感受更加明顯。這提示醫護人員應早期開展乳腺癌日間化療患者 FT 的評估，以識別高危 FT 患者，提供相關針對性措施改善其 FT。
3.2 患者高危 FT 的影響因素
3.2.1 年齡≥45 歲是 FT 的保護因素
本研究顯示，18～44 歲的乳腺癌日間化療患者 FT 風險更大，logistic 回歸分析結果顯示，≥45 歲是乳腺癌日間化療患者高危 FT 的保護因素（OR=0.118），與 Jing 等[18]的研究結果相似。青年患者承受的社會及經濟壓力較大，癌癥帶來的軀體損傷及外界對自身能力的質疑使患者無法坦然接受與面對[19]。此外，青年正處于事業發展、照顧老人、撫育子女的關鍵時期，患病對于此階段的年輕人來說，無疑帶來巨大的經濟負擔和困擾[20]。因此青年乳腺癌患者對于疾病診治所帶來的經濟負擔和心理壓力更大，從而產生較高的 FT。而年長患者生活儲蓄較穩定，生活閱歷豐富，心理應對更成熟，因此 FT 較低。由此臨床工作者應及時關注青年乳腺癌日間化療患者的 FT 情況，引導其采取積極應對方式，給予相關治療信息共享，促進個體認知改變，從而降低其 FT 水平。
3.2.2 高月收入是 FT 的保護因素
本研究結果顯示，月收入越高患者 FT 越低，與 Blinder 等[21]的研究結果一致。經濟條件較好的乳腺癌日間化療患者對其家庭的愧疚感及負罪感較小，可接受的診治資源相對豐富，新技術、新療法的可及性更高，對于疾病的治愈更有信心[22]。而家庭人均月收入越低的患者經濟及心理負擔較重，甚至無法完成全部治療。醫護人員應重點關注家庭人均月收入較低者，與其進行治療成本溝通，并積極為其尋找可利用的醫療及社會資源，降低 FT 對患者的不利影響。
3.2.3 商業健康保險是 FT 的保護因素
本研究中，購買商業健康保險的患者 FT 水平更低，這與美國的一項研究結果類似，商業健康保險是 18～64 歲癌癥患者中醫療費用支付的最大來源，相比于購買公共醫保的患者，擁有商業健康保險的患者客觀的經濟負擔和主觀的經濟困擾相對較輕[23]。我國將商業健康保險定位為社會醫保的有益補充，為家庭預防因病致貧增添了新的保障。但是我國商業健康保險的覆蓋率仍處于低水平，本研究僅有 27.3%的患者購置了商業健康保險，其中 32.9%（25/76）的患者依然具有高 FT，這與周德水等[24]的研究一致，商業健康保險對中高收入群體的健康效應要顯著高于低收入群體。因此，從社會層面來說應提高社會群體的健康風險意識，擴大商業健康保險的群體適用性，推動健康中國建設；而醫護人員在進行治療方案確定時，針對具有商業健康保險的患者，醫護人員依然要個性化考慮其費用承擔能力。
3.2.4 化療周期≤4 周期是高危 FT 的風險因素
本研究顯示，化療周期≤4 周期是高危 FT 的風險因素，分析原因可能為患者在治療初期對疾病相關知識及治療相關費用不了解，同時在治療初期可能引起的相關并發癥增加其不確定性[25]。因此，患者在 4 周期化療之前的治療時期，其經濟負擔、負性情緒和心理狀態（如擔憂、緊張、焦慮等）加重了 FT 水平。由此提示醫護工作者對于治療初期者，應加強對患者的有效溝通，提早為其提供疾病相關知識及高價值治療和護理，讓患者及早參與到治療決策過程中，減輕患者客觀經濟負擔及主觀經濟困擾。
3.2.5 腫瘤分期是高危 FT 的風險因素
腫瘤分期是乳腺癌日間化療患者高危 FT 的危險因素，這與 Gordon 等[26]的研究結果一致。分析其原因可能為腫瘤分期越晚意味治療方案越復雜、復發及轉移風險越高、治療時間延長，患者醫療花費也更多，且重返工作崗位時間延長，較容易喪失對疾病治愈的信心，導致 FT 更大[27]。研究表明，乳腺癌患者從Ⅰ期發展到Ⅳ期花費增加[28]。因此，在臨床工作中應做好對腫瘤分期較晚患者的 FT 早期評估及識別，為后期支持性服務和護理提供依據。
3.2.6 新輔助化療是高危 FT 的風險因素
本研究顯示，新輔助化療是高危 FT 的風險因素，可能因新輔助化療效果具有不確定性，且未來的治療方案及治療費用也不確定[29]，導致患者承受較大心理負擔，景靜鳳[30]發現大部分接受新輔助化療的乳腺癌患者具有高 FT。乳腺癌新輔助化療是在手術前進行的全身治療，目前新輔助化療并非只是為了提高手術機會，還以降期保乳、降期保腋窩及體內藥敏為目的，對于提升患者的生活質量及生存率有重要意義。因此，臨床醫護人員應通過全面身體及心理評估，確定患者是否適合新輔助治療，明確其心理預期，并做好早期治療效果評估及相關健康教育，糾正其知識誤區，降低其心理負擔程度。
3.3 患者 FT 風險預警模型預測效果評價
本研究構建的 FT 風險預警模型納入了人口學及疾病特征資料等影響因素，AUC=0.931，說明模型臨床鑒別和預測能力較好，可對乳腺癌日間化療高危 FT 患者進行有效預測。Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗顯示，模型的擬合優度良好，預測結果與實際結果無顯著差異，預測可靠性及準確度較好。以 Youden 指數最大值（0.720）確定最佳截斷值，最佳截斷值為 0.401 分，即 Z≥0.401 時，乳腺癌日間化療患者為 FT 的高危風險人群。本模型靈敏度為 0.807，特異度為 0.913，預測概率較高，說明該模型能較好地預測高危 FT 發生。因此，本研究所建立的預警模型可對乳腺癌日間化療患者高危 FT 風險進行初步評估，具有一定的臨床適用性。
3.4 患者 FT 風險預警模型應用前景
本研究初步探索乳腺癌日間化療患者的 FT 現狀及其影響因素，所建立的模型對各獨立風險因素進行賦值并對風險程度進行分級，評估內容及方法簡單。經驗證本模型具有良好的預測能力，能為醫護人員早期篩查高危 FT 患者提供參考。本研究發現年齡、商業健康保險、家庭人均月收入、腫瘤分期、新輔助化療對 FT 的評估及預測具有臨床意義。在 DIP 支付背景下，醫護人員可依據該風險模型及早篩查出高危 FT 患者。針對此類人群，醫護人員可向其提供獲取醫療賬單、預算、保險等信息，以便患者了解預期費用與報銷比例，及時向個體、家庭或社會福利機構等獲取支持，減輕 FT；也可通過加強醫護患之間的共同決策、避免低價值治療、進行成本溝通及提升患者心理社會層面的應對能力，減輕其經濟負擔和經濟困擾，進而降低 FT 對患者預后和生活質量的負面影響。
本研究因日間化療準入限制，所調查的均為Ⅰ～Ⅲ期的乳腺癌患者，并且存在單中心、小樣本、橫斷面調查等局限性，未來應擴大樣本量，結合時間發展軌跡，與住院患者展開縱向對比研究，并進行內外部驗證，以便全面探討 FT 對乳腺癌日間化療患者的長期作用機制。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
