目的本课题试图研究产出能够有效提高肿瘤筛查执行率的干预规范及与之配套的辅助软件。主要计划实现的具体目标包括:1)一个肿瘤风险评估模型;2)一个肿瘤筛查意愿影响因素模型;3)一套肿瘤筛查促进咨询规程;4)与这些模型和规程相配套的网络化或在线辅助系统。方法1)肿瘤风险评估模型的构建采用两段组合策略:首先以合肥市参与肿瘤筛查的居民为对象,通过“快速”和“详细”两种结构化问卷收集肿瘤发病风险因素相关数据;再尝试应用多元回归、通径分析等构建单肿瘤风险预测模型;再应用经逻辑斯蒂方程(logistic-equations)模拟得出的常见肿瘤年龄别发病率作为权重乘以上一步骤中得出的各常见肿瘤的单肿瘤风险预测值,从而求得各肿瘤的相对风险得分;最后将纳入研究的全部常见肿瘤的相对风险得分累加起来获得特定个体的总体肿瘤风险(或者说多肿瘤风险)得分。2)肿瘤筛查意愿影响因素模型的构建采用“分类指数”和多元回归分析法:首先以健康信念模型为框架设计结构化问卷;再通过整群随机抽样选取合肥市社区居民开展面对面访谈调查;再通过专家咨询及多元回归分析分析计算出筛查需求指数及5个维度的与筛查需求相关的认知-情感指数;最后以筛查意愿指数为因变量,以5个认知指数,以及年龄、文化程度、家庭收入等常见单项因素作为自变量构建多因素回归模型。3)肿瘤筛查促进咨询规程的设计采用理论模型和试点修订法:首先选择以健康信念模型作为指导框架;再以通过专家咨询针对框架内各主要领域设计初步的咨询规程;再通过反复的试点应用收集反馈意见和修订初步规程。4)与这些模型和规程相配套的在线辅助系统以微软Visual Studio2008为开发平台;以SQL及Server 2008作为数据管理工具,以C#为编程语言,运用快速原型法(rapid prototyping)设计和优化整个辅助系统。结果1)肿瘤风险评估模型构建:应用3参数逻辑斯蒂方程对全部和常见肿瘤年龄别发病率模拟的结果与实际登记的年龄别发病率具有很高的拟合优度(R>96%);从肿瘤风险评估问卷所包含的全部变量(共194项)随机抽取约1/4的变量(共51项)做Logistic单因素回归分析(以1780名参加肿瘤筛查的居民中有阳性发现的为病例,无阳性发现者为对照),共发现11个变量与乳腺癌存在显著性联系(0.604<OR<0.614或1.440<OR<5.022),10个变量与上消化道上皮内瘤变存在显著性联系(OR=0.650或1.018<OR<1.502),2个变量与大肠癌或癌前病变存在显著性联系(3.116<OR<3.286)。2)肿瘤筛查意愿影响因素模型构建:共1186名居民完成调查;多元线性回归分析提示,文化程度与纳入分析的4类肿瘤(乳腺癌、宫颈癌、肺癌、消化道癌)的筛查意愿均呈正相关(0.109<β<0.154,P<0.05);而年龄与乳腺癌的筛查意愿则呈负相关(-0.108<β<-0.080,P<0.05)与消化道癌的筛查意愿呈正相关(β=0.033,P<0.05)。5项有关肿瘤筛查的情感-认知指数(肿瘤风险认知、肿瘤危害性认知、筛查有效性认知、筛查收益认知和筛查障碍认知)几乎均与4类肿瘤的筛查意愿存在具有统计学显著性的关联关系(0.044<β<0.245);大多数认知-情感指数对筛查意愿的标准化偏回归系数的绝对值均大于年龄及文化程度对筛查意愿的偏回归系数;5项情感-认知指数对筛查意愿的偏回归系数的合计值高达0.65-0.72,是年龄对筛查意愿的偏回归系数的8-12倍,是文化程度对筛查意愿的偏回归系数的5-8倍。3)肿瘤筛查促进咨询规程设计:课题产出了近200条目的肿瘤筛查促进咨询规程;由这些规程组合成初始化和强化咨询;初始化咨询步骤包括警示风险危害、分析效果收益、发现困难障碍、提供技术资源和安排转诊随访五个步骤;强化咨询包括回顾既往行动、鼓励已获进步、寻找现有不足、解决重点问题、安排转诊随访。4)在线辅助系统开发:课题产出了具有一定智能水平的在线辅助软件。结论课题试图研究产出的“模型”与“规程”有望较大幅度地提高肿瘤筛查执行率。两阶段肿瘤风险评估模型中的部分算法已经实现、部分参数已经获得;筛查意愿模型已经初步建立;筛查促进咨询规程也有了邹形且经多因素分析证明基本有效;课题设计的在线辅助系统原型经过初步试用基本能够为医生和咨询对象接受。但两阶段风险评估模型的主要构建工作尚在进行中,尤其是规程的实际应用效果尚待通过现场评价验证。