学术报告:患者报告结局(PRO)数据图形化展示的共识推荐
主要作者及机构
本研究由约翰霍普金斯大学医学院的Claire Snyder博士(第一作者)领衔,合作者包括约翰霍普金斯彭博公共卫生学院的Katherine Smith博士、奥地利因斯布鲁克医科大学的Bernhard Holzner博士等。研究团队还包括来自美国、加拿大、欧洲的多学科专家及患者代表。论文发表于《Quality of Life Research》期刊2019年2月刊(Volume 28, Issue 2)。
学术背景与研究目标
患者报告结局(Patient-Reported Outcomes, PROs)是患者对自身症状、功能状态及生活质量的直接反馈,在个体化医疗、临床研究和患者决策辅助中具有重要价值。然而,PRO数据的解读面临两大挑战:
1. 标准化缺失:不同PRO量表的评分方向(高分代表“更好”还是“更差”)和标度(如0-100分或标准化为人群均值50分)不统一;
2. 展示方式混乱:数据呈现形式(如均值变化、改善/稳定/恶化比例)缺乏一致性,导致临床医生和患者难以理解。
本研究旨在通过德尔菲共识法,为三种PRO应用场景制定图形化展示的标准化推荐:
1. 个体患者数据用于临床管理;
2. 研究结果在患者教育材料/决策辅助中的呈现;
3. 研究结果在学术期刊中的发表。
研究方法与流程
研究采用改进的德尔菲法(modified-Delphi process),分两阶段会议(2017年2月和10月)完成,具体流程如下:
共识小组构建
会前准备
面对面会议
会后确认
主要研究结果
1. 跨应用共识
- 方向性问题:多数人认为症状量表中“分数升高=更差”,但部分人直觉认为“升高=更好”。共识推荐避免在同一图中混合方向性,并通过清晰标注(如轴标签“更高分=更严重”)解决混淆。
- 评分含义解释:建议在Y轴标注描述性标签(如“无/轻度/中度/重度”),但需证据支持其分数区间定位。极端值(如“无/重度”)通常可明确,但中间等级(如“轻度/中度”)的分数范围需进一步研究。
个体患者数据展示(应用1)
研究结果展示(应用2和3)
结论与价值
本研究首次为PRO数据的图形化展示提供了循证共识推荐,其核心价值在于:
1. 提升解读准确性:通过标准化展示降低误解风险,促进PRO数据在临床实践中的应用;
2. 跨场景适配:针对不同受众(患者、临床医生、研究者)定制展示形式,兼顾易读性与科学性;
3. 推动未来研究:明确了方向性混淆、中间等级定义等需进一步探索的问题(见表2)。
研究亮点
1. 多利益相关方参与:患者、临床医生、研究者共同制定推荐,确保实用性与科学性平衡;
2. 证据驱动:所有共识声明基于前期实证研究(如比较不同图表类型的解读准确性);
3. 方法学创新:改进的德尔菲法结合匿名投票,减少权威偏见。
其他重要内容
- 局限性:研究聚焦癌症领域,未来需验证推荐是否适用于其他疾病或低文化水平人群;
- 电子化扩展:当前推荐基于静态图表,未来可探索交互式电子展示的功能标准。
(注:专业术语如“德尔菲法(Delphi process)”“患者报告结局(PROs)”在首次出现时标注英文原词。)