安徽省部分农村地区高血压患者焦虑与血压控制行为调查

江健健 刘 荣 沈兴蓉 陈安安 朱 婷 肖志敏 王德斌

安徽医科大学卫生管理学院，安徽 合肥 230032

我国高血压患者估计数已达2.7亿。高血压并发症包括脑卒中、冠心病、心力衰竭、肾脏疾病等，已成为我国家庭和社会的沉重负担［1］。焦虑与高血压始终是学术研究的热点议题之一。大量研究提示焦虑与高血压患病相关、共患焦虑的高血压患者出现并发症的风险增加。焦虑与血压两者之间可能存在着微妙的互为因果关系。一方面，焦虑可能通过多种途径促进高血压发生；另一方面，高血压也可能导致或加重患者的焦虑。高血压一经确诊就给患者贴上了终生“标签”，这种标签加上反复的测量、服药，很有可能会给患者造成经常不断的心理压力。现有研究主要集中于焦虑对高血压的促进作用，其中包括：①增加交感神经兴奋性，引起心率增快、小动脉收缩［2］；②通过下丘脑-垂体-肾上腺轴影响激素释放，进而增强心肌收缩力、促进血小板聚集、损害血管内皮功能、导致动脉粥样硬化［3］；③影响高血压相关行为，如降低睡眠质量、锻炼意愿，增加吸烟、饮酒、吃零食等［4］。相比之下，有关高血压对焦虑的影响的研究报道并不多见。本研究将以安徽省界首市部分农村地区高血压患者为对象，试图同时从焦虑影响血压及控制行为以及血压影响焦虑及控制行为两个视角做一些探索分析和比较。

1 资料与方法

1.1 调查资料

本研究对象为安徽省界首市3个行政村中的高血压患者。具体纳入标准包括：①当地户籍且过去一年在村内生活6个月以上；②年龄18周岁及以上；③经医生确诊患有高血压；④能自主参加并回答问题。排除标准：有精神疾病、意识障碍、严重沟通障碍患者；无法配合完成调查者。

1.2 方法

采用面对面访谈法对符合标准的高血压患者实施调查。调查时间为2019年12月—2020年1月。调查内容包括自编问卷和焦虑自评量表（selfratinganxiety scale，SAS）。

自编问卷内容包括：社会人口学特征（性别、年龄、文化程度）、BMI分级、血压综合分级、高血压确诊年限分组、是否外出、有无并发症、血压控制行为（服降压药、调节情绪、控制饮食、增加运动、改善睡眠、控制饮酒、控制吸烟）。SAS量表由Zung1971年编制，共20个条目。其中15个条目为正向评分，5个条目为反向评分。正向评分题目依次评粗分1，2，3，4分；反向评分的题目则是4，3，2，1分。所得粗分乘以1.25以后取整，得到标准分，以≥50分为有焦虑症［5］。本研究中SAS量表的Cronbach's Alpha系数为0.866，具有较好的信度。经因子分析提取的4个主成分方差累计贡献率达到49.45%。四个维度分别命名为心境情绪紊乱、躯体功能紊乱、苦恼疼痛感受、交叉混合症状［6］。研究中所使用的各变量分组与赋值见表1。

表1 调查对象基本信息和血压控制行为变量赋值

1.3 质量控制

以医学院校在读硕士研究生为调查员，进行相关培训，统一问卷的询问方式和获取信息的方式后再进行问卷调查。调查结束后由质控人员对问卷进行核实复查。使用epidata3.1软件设置必要的跳转与逻辑审核，现场边调查边录入数据（可避免再录入错漏）。

1.4 统计学方法

统计分析采用SPSS16.0软件，计量资料计算并比较均数±标准差（xˉ±s），计数资料计算并比较构成比或率。多因素分析采用多元线性回归和Logistic回归，以P≤0.05为有统计学意义。

2 结 果

2.1 调查对象构成与焦虑得分

本研究共调查了277名高血压患者。平均年龄（65.76±10.82）岁，男女分布基本均衡，文盲或小学占78.7%；肥胖占30.3%，高血压确诊年限5年以上的患者占59.4%，现场测量血压值处于正常值范围的患者占16.6%，有并发症的患者占49.8%。焦虑总均分为（38.27±11.059），不同组别的焦虑总分最高为（44.67±9.07），最低为（34.16±8.49）。分维度均分及不同组别得分范围分别为：心境情绪紊乱（7.24±2.80）（相差1.68%～35.22%），躯体功能紊乱（10.34±3.62）（相差2.34%～17.40%），苦恼疼痛感受（7.20±2.74）（相差11.89%～25.90%），交叉混合症状（6.15±2.42）（相差1.97%～29.81%）。有并发症患者的焦虑总分及分维度得分均高于无并发症者（高出11.84%～16.09%）。不同年龄分组、文化程度、是否外出和性别组间的焦虑总分或分维度得分也存在统计学意义的差别。见表2。

表2 调查对象的构成及焦虑得分（n=277）

2.2 焦虑得分影响因素多因素分析

分别以焦虑各维度得分和总分为因变量，以本研究纳入的全部社会人口学特征和BMI分级、血压综合分级、高血压确诊年限分组、是否外出、有无并发症及血压控制行为（7项）为自变量，采用强迫引入法，做多元线性回归分析，结果如表3（无统计学显著性关系的自变量未列入表中）。由表可见，血压综合分级与焦虑总分未见有统计学意义的关联，但与躯体功能紊乱得分呈正相关（β=0.141，P=0.041）。本研究所分析的全部7项血压控制行为中，与焦虑总分或分维度得分之间有统计学意义的关联仅有控制饮食和增加运动2项；其中控制饮食与焦虑总分或分维度得分呈负相关（β=－0.213～－0.172），而增加运动与焦虑总分或分维度得分呈正相关（β=0.143～0.209）。其他8项自变量与焦虑总分或分维度得分有统计学意义的关联的仅有有无并发症、年龄分组、BMI分级、血压综合分级4项，其中有无并发症与焦虑总分和分维度得分呈负相关（β=－0.207～－0.162），年龄分组、BMI分级、血压综合分级与分维度得分呈正相关（β=0.177～0.194，β=0.169，β=0.141）。

表3 焦虑得分影响因素多元线性回归分析

2.3 血压影响因素多元回归分析

分别以血压综合分级、舒张压等级、收缩压等级为因变量，以社会人口学特征（性别、年龄分组、文化程度）、BMI分组、高血压确诊年限分组、是否外出、有无并发症、7项血压控制行为和焦虑分维度得分或焦虑总得分为自变量，做多元线性回归分析。结果如表4（表格中仅显示有统计学差异的自变量）。由表可见，焦虑总分与血压等级之间关联没有统计学显著性，但心境情绪紊乱、交叉混合症状与血压综合分级和收缩压等级呈负相关（β=－0.175，β=－0.172），躯体功能紊乱与血压综合分级和舒张压、收缩压等级呈正相关（β=0.219～0.308）。7项血压控制行为中，与血压综合分级或舒张压、收缩压等级之间有统计学意义关联的仅有控制饮食、控制饮酒、控制吸烟、调节情绪4项。其中控制饮酒与血压综合分级或舒张压分级呈负相关（β=－0.295～－0.289），控制饮食、控制吸烟、调节情绪与血压综合分级或舒张压分级呈正相关（β=0.169～0.217，β=0.253，β=0.149）。在其他7项自变量中，与血压综合分级或舒张压等级、收缩压等级之间有统计学意义关联的仅有年龄分组、是否外出、高血压确诊年限分组3项。其中年龄分组与舒张压等级呈负相关（β=－0.257），是否外出、高血压确诊年限分组与血压综合分级或舒张压、收缩压等级呈正相关（β=0.180～0.233，β=0.173～0.198）。

表4 血压等级影响因素的多元线性回归分析

2.4 血压控制行为的基本构成

调查对象自报7项血压控制行为占比及不同组别占比为：服降压药88.09%（相差2.67%～13.24%）、控制饮食84.58%（相差1.74%～21.98%）、控制饮酒72.08%（相差0.76%～10.36%）、控制吸烟68.75%（相差4.27%～10.36%）、增加运动51.68%（相差4.37%～52.75%）、调节情绪23.33%（相差1.16%～28.13%）、改善睡眠21.67%（相差3.26%～28.13%）。其中年龄分组、文化程度与增加运动有显著意义的统计学关联（P=0.011，P=0.030），血压综合分级、高血压确诊年限分组与控制饮食关联具有统计学意义（P=0.031，P=0.043）。将7项血压控制行为综合考虑时，不同组内的血压控制行为率均无统计学差异。见表5。

表5 血压控制行为基本构成

2.5 血压控制行为影响因素的多因素分析

分别以前述7项血压控制行为为因变量，以社会人口学特征和BMI分级、血压综合分级、高血压确诊年限分组、是否外出、有无并发症为混杂变量，先以焦虑总分为暴露变量，构建多因素logistic回归模型。再以相同的混杂变量，但以焦虑分维度得分为暴露变量，分别构建7项血压控制行为的logistic回归模型。结果如表6（无统计学差异自变量的血压控制行为未列入表中）。由表可见，焦虑总分是控制饮食的促进因素〔OR（95%CI）=0.959（0.919～1.000）〕，但却是增加运动的妨碍因素〔OR（95%CI）=1.032（1.004～1.060）〕。焦虑量表的4个子维度中仅交叉混合症状是控制吸烟〔OR（95%CI）=0.805（0.683～0.949）〕和 饮 酒〔OR（95%CI）=0.823（0.698～0.971）〕的促进因素。在以焦虑总分为自变量和以焦虑四个分维度为自变量的两种模型中，血压综合分级均是控制饮食的妨碍因素，只不过两者的OR值略有差别，分别为1.537、1.543。除了焦虑得分和血压综合分级以外，其他纳入分析的因素均未发现与血压控制行为有统计学意义的关联。

表6 血压控制行为的多因素Logistic回归分析

3 讨 论

本研究分析的277名高血压患者的焦虑总均分为（38.27±11.06），焦虑障碍检出率为14.9%，与文献报道的结果相近。韦铁民等［7］的研究和刑秀雅等［8］的研究显示高血压患者焦虑障碍检出率分别为11.6%和13.60%。

本研究交换“因变量”分析了焦虑与高血压之间的关联：控制了年龄、并发症、血压控制行为等影响后，血压综合分级、收缩压和舒张压分级与焦虑总分均未见有统计学意义的关联，但均与躯体功能紊乱得分呈正相关；在此基础上，血压综合分级与交叉混合症状得分、收缩压分级与心境情绪紊乱得分呈负相关。这可以通过焦虑量表的构成以及高血压与焦虑之间的关联机制加以解释。高血压对焦虑的影响可能有两种途径。一是“认知反应”途径：确诊为高血压、反复不断地测量过程中发现血压超过正常值等事件会让患者感到自己有健康问题并进而感到担心。二是“躯体感受”途径：血压升高会使患者产生头晕耳鸣、肢体麻木等躯体症状。焦虑量表中的躯体功能紊乱维度测量的主要是对头晕、心悸等躯体症状的感受；而其他维度测量的则主要是痛苦、害怕等主观认识或反应。血压升高通过“认知反应”途径引起焦虑的同时很可能伴随着血压控制行为意愿的增强（如按时足量服药）并通过实际行为会反过来降低血压，进而削弱横断面调查中所能观察到的血压与认知反应类焦虑条目得分之间的关联程度。相比之下，血压升高通过躯体感受途径所致焦虑得分增加则是在“无意识”状态下实现的，引起血压控制行为的改变可能性相对较小，因而易于在横断面调查中观察到血压与躯体功能紊乱维度得分之间的关联。本研究所发现的方向相反的两种关联也可视为上述两种“作用途径”的另一佐证。“认知反应”类（交叉混合症状及心境情绪紊乱）焦虑得分易与血压控制行为关联并进而反作用于血压，因而与血压呈负相关；而“躯体感受”类（躯体功能紊乱）焦虑得分不易与血压控制行为关联，因而呈正相关。文献中有关血压与焦虑总分相关的报道很多，但关联程度均较小［9-10］。这些研究的对象构成及纳入多因素分析的变量悬殊，研究结果的横向可比性较低。但已发表文献未见区别不同“作用途径”以分析高血压与焦虑关系的尝试。

本研究也变换角度分析了焦虑与血压控制行为之间的关系：控制了年龄、并发症、血压分级等影响后，焦虑总分与控制饮食呈负相关、与增加运动呈正相关；焦虑的交叉混合症状维度得分与控制吸烟和饮酒呈负相关。这些与文献报道的结果不完全一致。程学娟等［11］和董岩等［12］的研究显示患者焦虑程度越高自我管理水平越差。其中的解释可能包括两方面。一方面，由于前文讨论的“认知反应”机制的作用，焦虑得分较高的高血压患者采取血压控制行为的可能性一般高于焦虑得分较低者，即呈正相关。但这种关联的程度取决于高血压患者对不同血压控制行为的了解与相信程度，其中控制饮食、增加运动和控制烟酒可能是患者相对较了解和最相信的，因而易于发现有统计学意义的关联。另一方面，焦虑可能对部分血压控制行为具有“逆向”选择作用。例如，有焦虑的个体可能往往以喝酒、抽烟和吃零食为“缓解”手段［4］。也就是说，焦虑程度越高的个体，控制饮食及烟酒的难度越大，因而与焦虑呈现负相关。

本研究还交换因变量分别构建了血压及其控制行为的多因素回归模型，结果显示：在以血压为因变量的模型中，血压综合分级或舒张压分级与控制饮酒呈负相关，与控制饮食、控制吸烟、调节情绪呈正相关，与其他血压控制行为无关；而在以控制行为为因变量的模型中，血压综合分级仅与控制饮食呈负相关，与其他行为无关。两种模型中，相同的控制行为有的有统计学意义关联，有的无，有的甚至方向相反。解释这些现象需注意两点：①这里的关联均为控制了焦虑的影响后的关联（文献中很少这样做过）；②作为横断面调查，血压与其控制行为之间可能存在微妙的“交互”作用以及“报告”与“选择偏倚”。以服用降压药为例，血压较高的患者更倾向于服药，而服药会使现场调查时的测量的血压值降低，这种“双向”作用会“模糊”线性关系。再以控制饮食为例，调查者中自报采取了这种行为的患者包括两部分。一是确实在控制饮食的患者，他们之所以这样做是因为从内心觉得高血压危害大，需认真对待；而这种心态与焦虑密切相关。另有部分患者并未认真实施饮食控制，但受“一致性（conformity）”心理［13］影响而虚报自己采取了这种行为；这种心理与焦虑的关系不大。这样在以血压为因变量的模型中，在扣除了行为与焦虑的共同影响后，剩下的“控制饮食”行为大多为“虚报”的行为，且血压越高虚报的倾向越大，而“虚报”的饮食控制行为自然不会有降低血压的效果，于是便呈正相关；而在以控制行为为因变量的模型中，在扣除了血压与焦虑的共同影响后，剩下的主要是对血压“不重视”或者“无所谓”的患者；也就是说，越能容忍血压居高不下，“无所谓”心理越强，采取饮食控制等行为的可能性越低。

综上所述，焦虑影响血压及控制行为，而血压也影响焦虑及控制行为。相对于“躯体感受”类，“认知反应”类焦虑得分更易与血压控制行为关联并进而反作用于血压。焦虑与血压控制行为的关联既有“认知反应”机制的作用，也有患者自身的对血压控制行为了解和相信的作用。血压与控制行为之间的关联也受到了患者焦虑和“一致性”心理的共同影响。在日后农村的高血压管理中，不仅仅要关注高血压对生理上的影响，也要对高血压患者的焦虑等不良情绪给予识别、关注和缓解，促进血压控制行为的实施。

利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突