蔡躍紅 王萍 于凌波 張偉 李志華

[摘要] 目的 分析濰坊市人民醫(yī)院中老年住院患者預(yù)后影響因素，為提高治愈率和好轉(zhuǎn)率提供依據(jù)。 方法 提取濰坊市人民醫(yī)院2011年1月～2015年12月40～79歲住院患者的臨床資料導(dǎo)入SPSS 16.0軟件，并采用該軟件進行變量賦值和統(tǒng)計分析，分析患者的年齡、性別、婚姻狀況、有無子女、疾病的嚴重程度、付費方式、住院天數(shù)等因素對患者轉(zhuǎn)歸情況的影響。單因素分析采用χ2檢驗，多因素分析采用Logistic逐步回歸分析方法。 結(jié)果 符合入選標準且信息齊全的214 327例住院患者，未愈或死亡11 964例，占5.6%。年齡、性別、病情嚴重程度、醫(yī)療費用支付方式、有無子女、婚姻狀況、住院天數(shù)均影響中老年住院患者的預(yù)后。經(jīng)多因素Logistic回歸分析，病情危重[OR = 9.41， 95%CI（9.00，9.84）]、無醫(yī)療保險[OR = 3.09，95%CI（2.94，3.25）]、無子女[OR = 2.10，95%CI（1.75，2.52）]、離婚或喪偶[OR = 1.64，95%CI（1.45，1.87）]為主要危險因素，其次的危險因素是男性和年齡大，而住院天數(shù)長是保護性因素。 結(jié)論 除男性、年齡大、病情危重外，無醫(yī)療保險、無子女、無配偶的患者預(yù)后較差。

[關(guān)鍵詞] 中老年住院患者；預(yù)后；危險因素；Logistic回歸分析

[中圖分類號] R181.2 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673-7210（2018）10（a）-0085-03

Analysis of prognostic risk factors of middle-aged and elderly inpatients in a general hospital in Shandong Province from 2011 to 2015

CAI Yuehong1 WANG Ping1 YU Lingbo1 ZHANG Wei1 LI Zhihua2▲

1.Quality Control Office， Weifang People′s Hospital Affiliated to Weifang Medical University， Shandong Province， Weifang 261041， China； 2.Institute of Epidemiology， School of Public Health and Management， Weifang Medical University， Shandong Province， Weifang 261053， China

[Abstract] Objective To analyze the prognostic risk factors of middle-aged and elderly inpatients in Weifang People′s Hospital， and to provide reference for improving the cure rate and improvement rate. Methods The clinical data of inpatients aged 40 to 79 years old in Weifang People′s Hospital from January 2011 to December 2015 was extracted and imported into SPSS 16.0 software， and the software was used to conduct variable assignments and statistical analysis， the effects of patients′ age， sex， marital status， absence or presence of children， severity of disease， payment method， days of hospitalization on the prognosis of inpatients were analysed by univariate analysis using chi-square test and multivariate analysis using Logistic stepwise regression analysis. Results Totally 214 327 inpatients with completed clinical information were accorded with the inclusive criteria， of which， 11 964 inpatients were uncured or died， accounted for 5.6%. The patients′ age， sex， marital status， absence or presence of children， severity of disease， payment method， days of hospitalization could significantly influence the prognosis of the middle-aged and elderly inpatients. Multivariate Logistic regression analysis revealed that the major risk factors were the critical illness [OR = 9.41， 95%CI （9.00， 9.84）]， no medical insurance [OR = 3.09， 95%CI （2.94， 3.25）]， no children [OR = 2.10， 95%CI （1.75， 2.52）]， divorced or widowed [OR = 1.64， 95%CI （1.45， 1.87）]， followed by the male and the old age， while long hospital stay was a protective factor. Conclusion In addition to male， old age and critical illness， the patients without medical insurance， children and spouse have a poor prognosis.

[Key words] Middle-aged and elderly inpatients； Prognosis； Risk factor； Logistic regression analysis

疾病預(yù)后的信息不僅能為臨床醫(yī)生制訂治療措施提供參考，而且對患者家屬及社會安排也具有重要意義[1-3]。中老年住院患者預(yù)后較差[4]，除年齡和病情嚴重程度外[5-7]，其婚姻狀況、子女情況、經(jīng)濟負擔(dān)等都可能影響著患者的預(yù)后[8]。但目前這方面的報道較少，本研究分析了山東省濰坊市人民醫(yī)院（以下簡稱“我院”）住院的20多萬例中老年患者預(yù)后的影響因素，為改善中老年住院患者的預(yù)后提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

2011年1月1日～2015年12月31日我院出院的所有住院患者的電子病例數(shù)據(jù)庫。

1.2 病例選擇

年齡40～79歲。同一患者因相同的疾病住院（以出院時第一診斷作為參考標準），只納入第1次住院時的住院及轉(zhuǎn)歸信息，同一患者因不同疾病住院，將作為獨立數(shù)據(jù)進行記錄。剔除基本信息資料缺失的病例。在252 123例中老年住院患者中符合入選標準且信息齊全的有214 327例。

1.3 住院患者有關(guān)信息提取

提取住院患者的姓名、身份證號碼、年齡、性別、婚姻狀況（離異或喪偶、在婚）、子女情況（有或無）、主要疾病名稱、疾病的嚴重程度（是否病重及病危）、付費方式（有保險或全自費）、住院天數(shù)和治療轉(zhuǎn)歸（良好治療轉(zhuǎn)歸包括治愈和好轉(zhuǎn)，不良治療轉(zhuǎn)歸包括死亡和自動出院）。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

采用SPSS 16.0統(tǒng)計分析軟件建立數(shù)據(jù)庫，并進行變量賦值和統(tǒng)計分析，單因素分析采用χ2檢驗，多因素分析采用Logistic回歸分析方法，變量賦值見表1。

2 結(jié)果

2.1 一般資料

2011～2015年我院共收治符合入選標準且信息齊全的中老年住院患者214 327例，其中男109 540例，占51.1%，女104 787例，占48.9%；其中治愈或好轉(zhuǎn)202 363例，占94.4%，未愈或死亡11 964例，占5.6%；男性未愈或死亡率高于女性。隨著年齡的增加，患者未愈或死亡率增加，差異有高度統(tǒng)計學(xué)意義（χ2 = 3.04，P < 0.01）。病情嚴重程度、醫(yī)療費用支付方式、有無子女、婚姻狀況、住院天數(shù)均影響中老年住院患者的預(yù)后。見表2。

2.2 多因素Logistic回歸分析結(jié)果

由于年齡、病情危重程度是主要的危險因素，且與住院天數(shù)、婚姻狀況、付費方式、有無子女等因素可能存在交互作用，通過多因素Logistic回歸分析消除混雜作用后，結(jié)果發(fā)現(xiàn)病情危重、無醫(yī)療保險、無子女、無配偶、男性、年齡大是影響預(yù)后的主要危險因素，住院天數(shù)長是保護性因素。見表3。

3 討論

本研究結(jié)果提示病情危重對預(yù)后的影響最大，毋容置疑，入院時病情越重預(yù)后越差。年齡大和男性患者預(yù)后較差，與國內(nèi)報道一致[9]。男性患者預(yù)后差，可能與男性自我適應(yīng)能力較女性低有關(guān)，也可能與女性對疾病創(chuàng)傷的耐受性較高有關(guān)。

疾病預(yù)后往往與多種因素有關(guān)，各種因素間可能存在相互影響，為了找出主要的危險因素，可采用多因素分析方法[10-11]。Logistic回歸模型是將流行病學(xué)資料中的反應(yīng)變量作Logistic變換，然后作出危險因素估計某事件在某時期內(nèi)發(fā)生概率的Logistic回歸方程，可有效控制因素間的交互作用。死亡概率預(yù)測模型、簡化的急性生理評分和急性生理、年齡、慢性病評分等都可以作為危重癥預(yù)后的評價[12]。本研究結(jié)果提示病情危重、自費支付醫(yī)療費、無子女、離婚或喪偶、年齡大、男性是影響住院患者預(yù)后的主要危險因素。這些因素中病情、年齡和性別是難以改變的，對臨床上幫助患者康復(fù)的指導(dǎo)性不強。而無子女、無醫(yī)療保險、無配偶可以通過提供更好的社會支持加以改善。

離異或喪偶的患者比有配偶的患者的預(yù)后差，提示中老年患者婚姻狀況可影響其健康和患病后的康復(fù)，國內(nèi)外有類似的研究報道[13-17]。既往研究發(fā)現(xiàn)喪偶對老年人死亡率有重要影響，即長期喪偶的老年人死亡風(fēng)險明顯高于長期有偶的老年人。在控制配偶照顧的條件下，喪偶者與有偶者的死亡風(fēng)險差異會大幅下降，這提示來自配偶的生活照顧對于延長老人的壽命發(fā)揮著重要作用[18-19]。

在本研究中，無子女和無醫(yī)療保險的人數(shù)較少，分別為0.64%和8.64%，但是對患者的預(yù)后影響較大，無子女患者的未愈及死亡率較有子女增加1倍，無醫(yī)療保險患者的未愈及死亡率較有醫(yī)療保險增加2倍。因此，繼續(xù)擴大醫(yī)療保險的覆蓋率，消除醫(yī)療保障的死角，實現(xiàn)病有所醫(yī)，減輕患者的疾病負擔(dān)是改善患者預(yù)后的重要舉措。另外，醫(yī)療機構(gòu)對無子女、無配偶的住院患者應(yīng)提供必要的生活照顧和心理安慰，增強他們戰(zhàn)勝病魔的信心，提高生活質(zhì)量。

如果病情一定，可以認為隨著住院天數(shù)的縮短，醫(yī)院的治療強度增大；住院天數(shù)越長，治療強度越小[20]。本研究發(fā)現(xiàn)，住院時間較長（>4 d）的患者預(yù)后較好，且對病情嚴重程度不存在影響。其中可能存在患者及其家屬主動放棄治療的原因，但也說明目前該地區(qū)居民對健康的需求還有待提高。

本研究存在樣本來源單一的不足，尚不能代表該地區(qū)所有住院患者的狀況，另外沒有對疾病進行分類分析，可能存在住院率偏倚。

[參考文獻]

[1] 邱蔚六，蔣燦華.疾病預(yù)后的評價及統(tǒng)計學(xué)處理[J].上海口腔醫(yī)學(xué)，2004，13（6）：473-475.

[2] 韓旭，張云明，徐蕾.健康教育護理干預(yù)對老年慢性心力衰竭患者生活質(zhì)量及預(yù)后的影響[J].中國醫(yī)藥導(dǎo)報，2017， 14（29）：159-162.

[3] 賴軍華，莫小源.影響ARDS患者預(yù)后的危險因素分析[J].中國醫(yī)藥導(dǎo)報，2012，9（12）：82-84.

[4] 胡霞.青年與中老年腦卒中危險因素及預(yù)后對比分析[J].世界最新醫(yī)學(xué)信息文摘，2016，32（15）：134-136.

[5] 何川，陳慎之，潘建南，等.青年和中老年腦出血危險因素及預(yù)后的相關(guān)性探討[J].中國實用神經(jīng)疾病雜志，2016， 19（21）：15-17.

[6] 覃小敏，李琳，黃艷麗，等.中老年宮頸癌患者預(yù)后相關(guān)影響因素的分析[J].癌癥進展，2015，13（3）：346-349.

[7] 屈雙燕.中老年突發(fā)性耳聾患者的臨床特征、轉(zhuǎn)歸及預(yù)后[J].中國老年學(xué)雜志，2014，34（11）：3013-3015.

[8] 黃艷群，張慧，王妮，等.基于美國住院病人樣本的腦血管疾病預(yù)后影響因素研究進展[J].中國醫(yī)院統(tǒng)計，2018， 25（2）：111-114.

[9] 常辛欣.四川省人民醫(yī)院10年住院神經(jīng)外科疾病構(gòu)成特點及預(yù)后分析[D].遵義：遵義醫(yī)學(xué)院，2017.

[10] 李志華.流行病學(xué)[M].北京：科學(xué)出版社，2016：229-251.

[11] 劉躍平，劉嶺，府偉靈.淺析醫(yī)學(xué)統(tǒng)計方法的選擇[J].國際檢驗醫(yī)學(xué)雜志，2014，35（12）：1663-1664.

[12] 周榮斌，張樹義，李春盛.危重病預(yù)后評分系統(tǒng)[J].中華醫(yī)院管理雜志，1998，14（2）：92-94.

[13] 嚴予若.婚姻、就業(yè)及退休對健康影響的性別差異——西方的視角及其研究進展[J].人口學(xué)刊，2012（2）：43-48.

[14] Lund R，Due P，Modvig J，et al. Cohabitation and marital status as predictors of mortality--an eight Year follow-up study [J]. Soc Sci Med，2002，55（4）：673-679.

[15] Christakis NA，Iwashyna TJ. The health impact of health care on families：a matched cohort study of hospice use by decedents and mortality outcomes in surviving，widowed spouses [J]. Soc Sci Med，2003，57（3）：465-475.

[16] 胡霞，孔令磷，張超，等.咸寧市296例社區(qū)老年人生命質(zhì)量及其影響因素分析[J].中國社會醫(yī)學(xué)雜志，2016， 33（4）：376-379.

[17] 胡茜琪，操銀環(huán)，陳圓靜，等.2014年安徽省池州市農(nóng)村老年人的生命質(zhì)量評價及影響因素[J].實用預(yù)防醫(yī)學(xué)，2016，23（10）：1193-1195.

[18] 焦開山.中國老人喪偶與其死亡風(fēng)險的關(guān)系分析——配偶照顧的作用[J].人口研究，2010，34（3）：64-76.

[19] 黃慶波.中國老年人的婚姻與死亡風(fēng)險的研究[J].老齡科學(xué)研究，2014，2（11）：36-43.

[20] 丁漢升，吳龍，陸培明.談住院天數(shù)[J].中華醫(yī)院管理雜志，2001，17（12）：731-733.

（收稿日期：2018-05-04 本文編輯：張瑜杰）