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           对患者是否需要接受姑息照护进行判断。美国的一项观察性                          在以下两项研究中被证实可用来识别死亡风险增加和可能需
           研究对 RAINONE 工具的临床应用效果进行了评价，结果表明                     要接受姑息照护的患者。STOW 等           ［42］ 以 EFI>0.19 作为患者
           RAINONE 工具的灵敏度为 94.0%、特异度为 97.0%、阳性预                具有姑息照护需求的标准，通过测量单个时间点的死亡率对
           测值为 36.0%、阴性预测值为 99.0%，并且在使用 RAINONE                EFI 预测死亡的能力进行评价，发现以患者 3 个月内是否死亡
           工具进行筛查的情况下，5.6% 的基层医疗卫生机构患者可从                       为观察指标，有 1.1% 的≥ 75 岁老年人可以从姑息照护中受
           姑息照护中受益      ［37］ 。但值得注意的是，RAINONE 等       ［37］ 将   益，EFI 的灵敏度为 76.0%、特异度为 53.0%、阳性预测值为
           年龄≥ 75 岁纳入了患者在接下来 1 年内有高死亡风险的提示                     11.0%、阴性预测值为 97.0%。STOW 等       ［43］ 还使用 EFI 开展
           性指标。随着人口结构的改变和医疗技术水平的不断进步，                          了另一项研究，其以衰弱指数明显上升的患者为研究对象，
           人们的预期寿命不断提高，将年龄≥ 75 岁列为影响患者在                        旨在探讨衰弱指数的变化情况是否可以用来预测患者的死亡
           接下来 1 年内死亡的高风险因素可能会导致姑息照护资源的                        情况和姑息照护需求。此项研究在明确了一条衰弱发展轨迹
           浪费。                                                 的同时，还发现：（1）以患者 12 个月内是否死亡为观察指
           1.2 基于部分疾病的姑息照护患者识别工具 姑息照护需求                        标，EFI 的灵敏度为 3.2%、特异度为 99.1%、阳性预测值为
           指标（RADboud indicators for PAlliative Care needs，RADPAC）  19.8%、阴性预测值为 93.3%，即 EFI 可用来识别在未来 12
           是由荷兰学者 THOONSEN 等     ［38］ 于 2012 年通过文献回顾、焦         个月内死亡风险较高的患者；（2）≥ 75 岁老年人中有 0.49%
           点小组访谈和专家咨询法开发而成的。THOONSEN 等                ［38］ 基   的患者具有潜在的姑息照护需求           ［43］ 。但该工具的适用范围较
           于 RADPAC 开展的一项三阶段研究结果表明，接受 RADPAC                   窄，仅适用于衰弱老年人群，在医院环境中的适用性可能存
           使用培训有助于提升医生的识别灵敏度，且接受过培训的全                          在不足。
           科医生与未受过培训的全科医生相比，能识别出更多具有姑                          2 姑息照护患者早期识别工具的比较分析
           息照护需求的患者，并能更加积极地参与多学科姑息照护团                              近年来，各国学者陆续研制出了数种姑息照护患者早期
           队工作。但 RADPAC 尚未在除荷兰外的国家（地区）得到验                      识别工具。这些工具基于不同的框架或特定的项目对姑息照
           证和应用。RADPAC 仅由充血性心力衰竭、慢性阻塞性肺疾                       护患者进行识别，能有效反映患者临终前的病情，可为医务
           病和癌症 3 种疾病的相关指标构成          ［39］ 。因此，RADPAC 与上       人员准确评估、针对性照护具有姑息照护需求的患者提供客
           述量表相比适用范围较窄，并且其未明确给出目标对象的识                          观依据。本文从基本情况、应用情况（包括语言、内容的全
           别标准。                                                面性和应用的便捷性等方面）两个方面对各个工具进行比较。
           1.3 基于特定疾病的姑息照护患者识别工具 PALLI 被用                      2.1 基本情况比较 本研究对 10 种姑息照护识别工具进
           于识别具有姑息照护需求的智力障碍患者               ［40］ ，由荷兰学者        行了综述，10 种工具均来自国外。其中 4 种工具（GSF-
           VRIJMOETH 等 ［40-41］ 于 2018 年采用混合性研究法研发而成。           PIG、SPICT、AnticiPal 和 EFI）由英国学者研制，3 种工具
           PALLI 的有效性和可行性已在不同医疗环境下的智力障碍患                       （SQ2、RADPAC、PALLI）由荷兰学者研制，2 种工具（SQ、
           者中得到验证     ［41］ 。PALLI 由 SQ、健康状况相关的一般指标             RAINONE 工具）来自美国，1 种工具（NECPAL）来自西班
           及智力障碍有关的指标 3 部分组成，共包含 39 个条目，其通                     牙。姑息照护的对象一般为处于生命终末期的患者，而姑息
           过评估患者与 3~6 个月前相比在身体状况、活动状况、行为                       照护常与生死话题相联系。受我国传统文化的影响，人们多
           特征、表达、症状和体征、感染或发热、衰弱、紊乱 / 疾病和                       忌讳谈论与死亡相关的话题，这也在一定程度上导致我国安
           病情预后 9 个方面的变化情况，判断患者目前的病情严重程                        宁疗护和姑息照护事业尚处于理论引入和实践探索阶段，现
           度。PALLI 每个条目采用“是”“否”“不清楚”进行评价；                      存姑息照护患者识别工具多由欧美等姑息照护服务高水平发
           医疗服务提供者做出的肯定回答数量越多，则说明患者病情                          展的国家（地区）的学者研制。AnticiPal、RAINONE 工具、
           越危重。但目前，PALLI 的研发团队尚未明确给出目标对象                       EFI 为信息化筛查工具，其余的 7 种识别工具均为传统筛查工
           的识别标准，且关于 PALLI 预测准确性的研究较少，其识别                      具。10 种工具的研制目的为帮助医疗服务提供者尽早识别出
           准确性尚存争议。                                            具有潜在姑息照护需求的疾病终末期患者，其中 RADPAC 的
           1.4 特定人群的姑息照护识别工具 电子衰弱指数（Electronic                 适用对象为充血性心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病和癌症患者，
           Frailty Index，EFI）由 STOW 等 ［42-43］ 于 2018 年研发，旨在识   PALLI 的适用对象为智力障碍患者，EFI 的适用对象为老年衰
           别初级卫生保健机构中可能处于衰弱状态的老年患者。EFI 利                       弱患者，其余 7 种工具均可用于识别可从姑息照护中获益的
           用“累积赤字”模型，根据一系列“赤字”计算衰弱分数，                          癌症患者和大部分慢性病患者。10 种姑息照护患者早期识别
           “赤字”可以是症状、体征、疾病和异常的实验室检查结果                          工具的基本情况见表 1。
           等。EFI 通过从一个包含 2 000 个临床指标（包括症状、体征、                  2.2 10 种工具应用情况比较
           疾病和异常的实验室检查结果）的代码池中提取 36 个“赤                        2.2.1 语言版本比较 SPICT 是目前应用最为广泛的工具，由
           字”，计算衰弱分数      ［43］ 。个体的 EFI 得分是由存在的“赤字”            英国学者研发，后陆续被翻译成 3 种语言，其得到广泛运用
           数量除以可能存在的“赤字”总数得来的。EFI 得分范围为 0                      的原因可能与其定期修订与更新、可靠程度高、简约且易于
           （无赤字）~1（36 个赤字）分，得分越高，表示患者衰弱程                       使用有关；GSF-PIG 亦由英国学者研制，意大利学者将其翻
           度越严重；得分为 0~0.12 分为适合，>0.12~0.24 分为轻度衰               译成了意大利语版；SQ 由美国学者研发，后被意大利学者应
           弱，>0.24~0.36 分为中度衰弱，>0.36 分为严重衰弱。EFI 已              用 ［13］ ；其余 7 个工具目前尚未被翻译和修订成其他语言版本，
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