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on the inclusion and exclusion criteria，extracted data，and performed risk of bias assessment using the Cochrane handbook for
systematic reviews of interventions（version 5.1.0）. RevMan 5.3 was adopted for heterogeneity test using a traditional method and
publication bias analysis. Addis 16.6 was used to make a network meta-analysis. Results Twelve RCTs were finally included，
involving 1 116 cases，and eight non-pharmacologic interventions：cognitive behavior intervention，mindfulness-based stress
reduction，acupoint massage，multiple-modality exercise，exercise and health counseling，auricular point sticking therapy，
narrative nursing，and attention control. Network meta-analysis results showed that，for reducing the severity of symptom
clusters in cancer patients，acupoint massage was superior to interventions other than mindfulness-based stress reduction，
mindfulness-based stress reduction was superior to usual care and narrative nursing，and cognitive behavioral intervention was
superior to multiple-modality exercise，usual care and narrative nursing（P<0.05）. The surface under the cumulative ranking
curve score for the interventions in reducing the severity of symptom clusters in cancer patients ranked from highest to lowest
was：acupoint massage>mindfulness-based stress reduction>cognitive behavior intervention>auricular point sticking therapy/
attention control>multiple-modality exercise>usual care>narrative nursing>exercise and health counseling. Conclusion Based
on the results of network meta-analysis and probability ranking，acupoint massage was recommended as the clinical priority non-
pharmacological intervention to alleviate the severity of symptom clusters in cancer patients，followed by mindfulness-based stress
reduction. In the future，high-quality，large-sample，multicenter，double-blind RCTs are needed to further validate the effects
of different non-pharmacological interventions on improving symptom clusters in cancer patients，and to provide more reliable
evidence for supporting the development of interventions for symptom clusters in these patients.
【Key words】 Cancer；Symptom clusters；Intervention effect；Network meta-analysis；Evidence-based nursing

据统计，2020 年全球有 1 930 万新发癌症病例 ［1］ 。癌症 复发表的文献；（4）质量等级为 C 的文献；（5）非中英文
患者在疾病进展和 / 或治疗过程中会出现多种症状，且症状常 文献。
以症状群（symptom cluster）的形式存在。症状群的出现会降 1.2 检索策略 于 2021 年 9 月，计算机检索中国生物医学
低癌症患者治疗效果和生活质量，甚至缩短其生存期，因此 文献数据库、中国知网、万方数据知识服务平台、维普中文
亟须对癌症患者症状群进行整体性干预，以缓解患者的症状 科技期刊全文数据库、The Cochrane Library、PubMed、Web of
负担，提高症状管理效果 ［2-3］ 。目前针对癌症患者症状群的 Science 及 Wiley Online Library，获取关于非药物干预措施对
非药物干预措施可分为心理干预、运动干预、传统中医疗法、 减轻癌症患者症状群严重程度效果的研究，检索时限均为建
综合干预等；既往研究多侧重对单一非药物干预措施与常规 库至 2021 年 9 月。同时追溯纳入文献的参考文献。检索策略
护理在减轻癌症患者症状群严重程度中的效果进行比较，缺 采用主题词与自由词相结合的方式。中文检索词为：肿瘤 / 癌
乏对不同非药物干预措施的直接比较研究，何种非药物干预 症，症状群 / 症状集 / 症候群 / 症状簇，管理 / 干预。英文检
措施效果最佳尚有分歧 ［4］ 。网状 Meta 分析是一种可实现间 索词为：“oncology/cancer/tumor/neoplasms/carcinoma/neoplasms
接比较的统计分析方法，在无直接比较的原始研究的情况下， ［Mesh］/carcinoma［Mesh］”，“symptom clusters/concurrent
被用来评价和衡量多种干预措施在类似的受试者中的有效性 symptoms/multiple symptoms/syndrome［Mesh］”，“management/
和安全性，并支持按照某一结局指标对干预措施的优劣进行 intervention”。
排序，可为临床研究提供更有针对性和可靠的依据 ［5］ 。因此， 1.3 文献筛选和资料提取 由 2 名研究者独立筛选文献、提
本研究运用网状 Meta 分析的方法，系统评价不同非药物干预 取资料并交叉核对，如遇分歧，则咨询第 3 方协助判断。文
措施对癌症患者症状群严重程度的干预效果，以期为医护人 献筛选时首先阅读文题和摘要进行初筛，在排除明显不相关
员选择最佳干预方案提供循证依据。 的文献后，进一步阅读全文，剔除无法获取全文的文献，以
1 资料与方法 及排除不符合纳入标准的中 / 英文文献。采用统一的资料提取
1.1 纳入与排除标准 表对纳入的文献进行资料提取，内容主要包括：第一作者，
1.1.1 纳入标准 （1）研究类型：国内外公开发表的随机 发表年份，国家，研究对象类型、病程与年龄，病例数，干
对照试验（RCT）。（2）研究对象：年龄≥ 18 岁，经病理 预措施、时长、频率与症状群，指标测评时间。
学、影像学或骨髓穿刺确诊为癌症患者。（3）干预措施：试 1.4 文献偏倚风险评价 由 2 名研究者独立采用 Cochrane 系
验组采用非药物干预，包括穴位按摩、正念减压等，对照组 统评价手册 5.1.0 推荐的 RCT 偏倚风险评估工具对纳入文献的
采用非药物干预 / 常规护理 / 空白对照。（4）研究工具：采 偏倚风险进行评价，评价内容包括随机序列的产生、分配隐
用安德森症状评估量表（M. D. Anderson Symptom Inventory， 藏、对研究对象或干预者实施盲法、对结果测评者实施盲法、
MDASI）对癌症患者进行症状评估。（5）结局指标：癌症患 数据结果的完整性、选择性报告结果、其他偏倚 7 个方面 ［6］ 。
者症状群的严重程度。 每个条目采用“低偏倚风险”“高偏倚风险”和“不清楚”
1.1.2 排除标准 （1）患者接受过同期手术治疗；（2）无 进行评价。若文献完全满足评价标准，文献质量等级为 A；
法获取原始数据，以及数据无法提取 / 合并的文献；（3）重 若部分满足评价标准，文献质量等级为 B；若完全不满足评