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預(yù)測急性冠脈綜合征患者睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險的列線圖模型的建立

2022-04-24 04:01王星慧王俊超倪元元李悅瑋
中國實驗診斷學(xué) 2022年4期
關(guān)鍵詞:線圖量表障礙

張 圍,王星慧,王俊超,謝 方,倪元元,李悅瑋,羅 南

(1.吉林大學(xué)護(hù)理學(xué)院,吉林 長春130021;2.吉林大學(xué)第二醫(yī)院)

急性冠狀動脈綜合征(ACS)患者睡眠障礙的發(fā)生率較高,有調(diào)查顯示,接近2/3的ACS患者存在失眠癥狀[1]。有研究表明,睡眠不足會引起個體不良的全身改變,從而導(dǎo)致個體易患心血管疾病[2]。另一項研究也表明,睡眠時間短和睡眠質(zhì)量差與ACS患者復(fù)發(fā)事件和死亡風(fēng)險增加相關(guān)[3]。本研究建立預(yù)測ACS患者發(fā)生睡眠障礙風(fēng)險的列線圖模型,旨在幫助臨床醫(yī)護(hù)人員更好地篩查伴有睡眠障礙高風(fēng)險的ACS患者,報道如下。

1 對象與方法

1.1 研究對象

選取2021年4月—6月在吉林省長春市某三甲醫(yī)院心血管內(nèi)科住院的150例ACS患者作為研究對象。對象納入標(biāo)準(zhǔn):①確診為ACS;②年齡≥18歲;③既往和目前無精神疾病、認(rèn)知障礙,具有正常的閱讀和語言表達(dá)能力;④知情同意,自愿參加本研究。排除標(biāo)準(zhǔn):①處于ACS急性發(fā)作期;②心源性休克;③急性左心衰竭;④反復(fù)胸痛發(fā)作并伴有心電圖ST-T波改變;⑤既往有明確精神疾病史;⑥有自殺傾向;⑦同時患有慢性腎臟病、癌癥等其他嚴(yán)重疾病的患者。

采用匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)量表(PSQI)評估患者的睡眠質(zhì)量,根據(jù)量表得分將其分為睡眠障礙組(PSQI得分>7分)和無睡眠障礙組(PSQI得分≤7分)。

1.2 方法

本研究為橫斷面調(diào)查。由經(jīng)培訓(xùn)合格后的研究者向患者介紹本研究的目的、意義及問卷填寫的注意事項。在取得患者知情同意后,研究者向患者發(fā)放一般資料調(diào)查表、PSQI量表、GAD-7量表、PHQ-9量表、SF-12量表、SSRS量表分別調(diào)查患者的一般資料信息、睡眠質(zhì)量、焦慮狀況、抑郁狀況、健康狀況以及社會支持狀況。

1.3 統(tǒng)計學(xué)分析

數(shù)據(jù)均采用SPSS 25.0進(jìn)行統(tǒng)計分析,連續(xù)變量表示為平均值±標(biāo)準(zhǔn)差或中位數(shù),如果數(shù)據(jù)為正態(tài)分布,則采用t檢驗進(jìn)行單因素分析,若為偏態(tài)分布,則采用秩和檢驗進(jìn)行統(tǒng)計分析;分類數(shù)據(jù)用百分比表示并用卡方檢驗進(jìn)行統(tǒng)計分析,雙側(cè)P<0.05視為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

利用單因素分析和二元Logistic回歸分析篩選出影響ACS患者發(fā)生睡眠障礙的獨立危險因素,采用R軟件建立列線圖預(yù)測模型,caret程序包Bootstrap法進(jìn)行內(nèi)部驗證,結(jié)合rms程序包計算一致性指數(shù)(C-index),利用pROC程序包制作ROC曲線。通過C-index和AUC對模型效能進(jìn)行評價。

2 結(jié)果

2.1 ACS患者睡眠障礙現(xiàn)狀

共納入150例ACS患者,年齡為41.00-86.00歲,平均62.75±9.30歲。本研究采用PSQI量表對患者的睡眠情況進(jìn)行評估,存在睡眠障礙的有81人,占比54.00%(81/150);無睡眠障礙的有69人,占比46.00%(69/150)。

2.2 患者一般資料和各量表評分單因素分析

睡眠障礙組患者和無睡眠障礙組患者在體力活動、GAD-7得分、PHQ-9得分、SF-12中的PCS和MCS得分、SSRS得分方面存在差異(P<0.05),在年齡、性別、BMI、婚姻狀況等方面比較,差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05),見表1。

表1 兩組患者一般資料和各量表評分單因素分析

2.3 兩組患者二元Logistic回歸分析結(jié)果

將單因素分析具有統(tǒng)計學(xué)意義的指標(biāo)作為自變量,將是否發(fā)生睡眠障礙作為因變量,進(jìn)行二元Logistic回歸分析。分析結(jié)果顯示,PHQ-9評分和SSRS得分為患者是否發(fā)生睡眠障礙的獨立影響因素(P<0.05),見表2。

表2 ACS患者是否發(fā)生睡眠障礙二元Logistic回歸分析結(jié)果

2.4 預(yù)測ACS患者發(fā)生睡眠障礙的風(fēng)險列線圖模型的建立

納入PHQ-9評分和SSRS得分進(jìn)行ACS患者睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險的列線圖構(gòu)建,如圖1所示。采用計算機(jī)模擬重復(fù)采樣的方法(Bootstrap法)對該模型進(jìn)行內(nèi)部驗證,進(jìn)行重復(fù)抽樣1000次以后利用校正曲線與ROC曲線對模型的預(yù)測效果進(jìn)行評估,模型的C-index為0.79,如圖2;ROC曲線顯示該模型的AUC值為0.79(95%CI 0.72—0.86),見圖3,提示該模型具有較精準(zhǔn)的預(yù)測能力。

圖1 預(yù)測ACS患者發(fā)生睡眠障礙的風(fēng)險列線圖模型

圖2 列線圖模型ACS患者發(fā)生睡眠障礙的風(fēng)險驗證

圖3 列線圖模型預(yù)測ACS患者發(fā)生睡眠障礙

3 討論

本研究納入的150名研究對象中,睡眠障礙的發(fā)病率高達(dá)54.00%,與孔悅[1]、汪明翰[4]等人的研究結(jié)果相近??梢?,ACS患者是睡眠障礙的高發(fā)人群。另一方面,睡眠障礙會增加患者心腦血管疾病、抑郁癥等疾病的患病風(fēng)險以及加重患者病情[5-7]。因此,探究睡眠障礙的風(fēng)險因素,建立相關(guān)預(yù)測模型對改善ACS患者的預(yù)后至關(guān)重要。

國內(nèi)外大量研究表明,軀體疾病、負(fù)性情緒、人際關(guān)系差等是睡眠障礙發(fā)生的危險因素[8-10]。本研究通過分析ACS患者的一般資料以及焦慮、抑郁、社會支持量表評分,較為全面地篩選出ACS患者發(fā)生睡眠障礙的獨立危險因素:(1)抑郁狀態(tài)。越來越多的生化證據(jù)表明,控制睡眠的機(jī)制與調(diào)節(jié)情緒的機(jī)制重疊。進(jìn)入快速眼動睡眠(REM)時,單胺能張力迅速下降,膽堿能張力增加,而這些單胺類神經(jīng)遞質(zhì)的失調(diào)又與抑郁有關(guān)[11]。因此,患者抑郁時,機(jī)體存在著單胺類神經(jīng)遞質(zhì)失調(diào)的情況,從而導(dǎo)致睡眠異常。(2)社會支持。社會支持是一種重要的社會資源,林麗燕等人[12]對住院乙型肝炎肝硬化患者的研究發(fā)現(xiàn),患者社會支持較完善時,生活質(zhì)量及睡眠情況較好。而孔悅等人[1]的研究則表明,低社會支持是ACS患者發(fā)生失眠的獨立影響因素。

本研究的單因素分析未顯示出患者年齡與睡眠障礙的相關(guān)性。這可能是由研究樣本量較少導(dǎo)致。然而,袁鳳新[13]等人調(diào)查慢性心力衰竭患者睡眠障礙影響因素的研究結(jié)果表明,年齡是患者睡眠障礙的影響因素。Uchmanowicz[14]等人對高血壓患者的研究也表明,患者的失眠情況受到年齡因素的影響。本研究的單因素分析篩選出的體力活動、GAD-7得分、PCS標(biāo)準(zhǔn)化得分及MCS標(biāo)準(zhǔn)化得分在logistic回歸分析中被剔除,可能與樣本量較少以及研究對象均取自于單中心所造成的數(shù)據(jù)偏倚有關(guān)。未來應(yīng)該進(jìn)行更大規(guī)模的調(diào)查研究來探討這一點。

列線圖作為一種新型可視化的統(tǒng)計學(xué)模型,具有直觀、預(yù)測效能好等優(yōu)點,在臨床醫(yī)學(xué)研究中逐漸得到推廣應(yīng)用。本研究建立了ACS患者睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險的列線圖預(yù)測模型。經(jīng)校正曲線和ROC曲線驗證顯示,該列線圖具有良好的預(yù)測能力。醫(yī)護(hù)人員可根據(jù)患者的PHQ-9評分情況以及社會支持評分情況得出預(yù)測的睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險。列線圖中顯示,PHQ-9得分≥5分對應(yīng)列線圖中的52分,提示醫(yī)護(hù)人員在積極治療患者原發(fā)病的基礎(chǔ)上,應(yīng)關(guān)注其精神狀態(tài)及情緒變化,做好心理護(hù)理。社會支持得分為23—44分時,所對應(yīng)列線圖的分值為80分,而社會支持得分≤22時,所對應(yīng)分值為100分,說明患者的社會支持度越低,發(fā)生睡眠障礙的風(fēng)險越高,這提示增強(qiáng)患者的社會支持度,可以在一定程度上降低其睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險。

綜上所述,PHQ-9評分、社會支持量表評分是ACS患者發(fā)生睡眠障礙的獨立影響因素。本研究建立的列線圖預(yù)測模型具有較高的預(yù)測能力和區(qū)分度,可幫助臨床篩查高風(fēng)險患者并為醫(yī)護(hù)人員采取有效的對策提供參考。本研究也存在一定的局限性:(1)樣本量有限,數(shù)據(jù)代表性不足。(2)在選取指標(biāo)時,未納入ACS患者的實驗室檢查指標(biāo)(如肌鈣蛋白)以及患者用藥情況等,故構(gòu)建的模型有待今后的研究予以進(jìn)一步驗證和改進(jìn)。

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