老年全膝关节置换患者出院准备度影响因素及列线图预测模型的构建

2023-05-22 06:20李娜郭曼杰尤思梦季红
护理实践与研究 2023年9期
关键词:线图条目医护人员

李娜 郭曼杰 尤思梦 季红

全膝关节置换术(TKA)是治疗老年严重膝骨关节疾病的有效方法,据统计,我国每年TKA数量已超40万例,并呈现逐年增长趋势[1]。“健康中国2030”策略[2]的实施和加速康复外科的应用使患者的住院时间不断缩短[3],出院准备度作为评价患者能否安全出院的指标之一,是指患者准备好面对现实的感觉,包括生理、心理和社会三个方面[4],与其出院后并发症的发生率、非计划再入院率和生活质量具有密切联系[5-7]。评估患者的出院准备度将有助于医护人员早期采取干预措施,提升医疗护理质量。列线图,又称诺莫图(Nomogram),可以将复杂的回归方程转变为可视化的图形,方便对患者进行评估[8]。本研究通过调查老年TKA患者出院准备度的影响因素,并以此构建概率预测模型,为医护人员采取个性化的干预措施,提高患者的出院准备度提供参考依据。

1 对象与方法

1.1 调查对象

选取2022年1—5月在山东省济南市3所三级甲等医院骨关节外科行TKA的术后患者252例进行问卷调查。纳入条件:TKA术后患者;年龄≥60周岁;自愿参加本研究并签署知情同意书。排除条件:有精神病史;术后发生深静脉血栓、感染等并发症;存在明显的认知及语言功能障碍。根据出院准备度量表,将<7分的41例患者作为准备不足组,≥7分的211例患者作为准备良好组。本研究已通过山东大学护理与康复学院伦理委员会批准(批准号:2022-R-021)。

1.2 调查内容及工具

(1)一般资料调查表:包括人口学资料和疾病相关资料。

(2)视觉模拟疼痛量表:由一条长10 cm的直线构成,用来评估患者活动后膝关节的疼痛程度,得分范围为0~10分,分数越高表示疼痛程度越重[9]。

(3)出院准备度量表:采用林佑桦等[10]汉化后的版本,共12个条目,每个条目0~10分,以总量表的条目均分判断患者的出院准备情况,如果<7分,表明出院准备不足,≥7分表明出院准备良好[11]。

(4)出院指导质量量表:包括3个维度共24个条目,每个条目0~10分,总分越高表明患者感知到的出院指导质量越好[12]。

(5)医院焦虑抑郁量表:包含焦虑(7个条目)、抑郁(7个条目)2个维度,每个条目0~3分。若维度总分≥7分,说明患者存在焦虑和(或)抑郁;<7分,则说明患者正常[13]。

(6)社会支持评定量表:共10个条目,总分为12~66分,总分越高,提示患者的社会支持越好[14]。

1.3 调查方法

由两名经过培训和考核的研究生采用上述研究工具进行问卷调查。考虑到研究对象年龄和文化水平现状,本研究统一采取一对一问答形式开展。

1.4 数据分析方法

采用SPSS 26.0统计学软件对数据进行统计分析,正态分布计量资料以“均数±标准差”描述,两组间均数比较采用t检验。非正态分布计量资料以“M(P25,P75)”描述,两组间中位数比较采用非参数Mann Whitney U检验;计数资料计算百分率,组间构成比较采用χ2检验。多因素采用多因素Logistic回归分析。根据多因素Logistic回归分析的结果,利用具有统计学意义多因素构建老年TKA患者出院准备不足的预测模型,应用R4.1.1软件rms程序包,将预测模型绘制列线图模型。采用Bootstrap法对模型进行内部验证,设置重复抽样1000次,获得校准曲线和受试者工作特征(ROC)曲线。以P<0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 影响老年TKA患者出院准备度的单因素分析

老年TKA患者出院准备度的条目均分为7.55±0.62分,41例(16.27%)患者的条目均分<7分。单因素分析结果显示,年龄、婚姻状况、居住方式、居住地、文化程度、家庭人均月收入、关节置换次数、合并疾病种类、住院时间、活动后疼痛程度、抑郁、焦虑、出院指导质量和社会支持是影响老年TKA患者出院准备度的因素(P<0.05)。见表1。

表1 老年TKA患者出院准备度的单因素分析

2.2 影响老年TKA患者出院准备度的多因素Logistic回归分析

对单因素分析中差异具有统计学意义的变量先进行共线性诊断,查阅文献和咨询专家后删除婚姻状况和家庭人均月收入,剩余各变量间均不存在多重共线性,然后进行多因素Logistic回归分析。自变量赋值方式见表2。结果显示,年龄、文化程度、活动后疼痛程度、社会支持是老年TKA患者出院准备度的影响因素(P<0.05)。见表3。

表2 变量赋值表

表3 老年TKA患者出院准备度的多因素Logistic回归分析

2.3 列线图预测模型的构建及验证

以多因素Logistic回归分析筛选出的变量构建老年TKA患者出院准备不足的列线图预测模型,见图1。通过列线图,可以得出个体每个预测指标的分值,将各得分相加计算总分,与总评分相对应的概率即为老年TKA患者出院准备度不足的概率。校准曲线是预测概率和患者真实出院准备度不足概率的图像比较,预测曲线越接近于标准曲线,则模型的符合度越好,见图2。该模型ROC曲线下面积为0.884(95%CI:0.823~0.944),提示该模型具有较好的区分度,见图3。Hosmer-Lemeshow检验结果为χ2=10.178(P=0.253),提示模型具有较好的预测准确度。

图1 出院准备度不足的预测列线图

图2 校准曲线

图3 ROC曲线

3 讨论

在本研究中,老年TKA患者出院准备度的条目均分为7.55±0.62分,略高于急症护理医院外科患者的出院准备度得分7.11±0.59分[15],低于Weiss等[16]关于内外科患者的出院准备度得分(8分),仅处于中等水平;并且有16.27%的患者在出院当天表示尚未做好出院准备。TKA作为一个创伤性手术,患者术后普遍存在疼痛、功能限制等问题[17],自我照顾能力差,甚至约38.2%的患者发生术后恐动症[18],活动能力下降,影响其功能恢复;同时老年患者存在明显的负性疾病感知,会有消极的情绪表现,影响自身康复信心[19],导致其出院准备度不足。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、文化程度、活动后疼痛程度和社会支持是老年TKA患者出院准备度不足的影响因素,分析如下。

3.1 年龄

随着年龄增长,老年人骨密度流失增多,股四头肌力量下降,膝关节功能恢复较慢,康复时间延长;同时,年龄大的患者自我护理能力也较低,这可能会增加其出院后的无助感,导致其难以做好出院准备。除此之外,老年共病易导致患者发生疾病角色紊乱,影响其康复进程。因此,医院管理者应带领医护人员认真学习老年患者出院准备服务专家共识[20],并建立骨科康复一体化模式[21],满足患者多样的照护和康复需求。

3.2 文化程度

文化程度高的患者不仅可以较好地理解和掌握出院健康教育内容,还可以与医护人员进行有效沟通,增加自己的知识储备,对出院的不确定感较低。反之,受教育程度低的患者,对疾病相关知识认识不全,对服药、复查、康复锻炼的重要性认识不足,对出院后的生活充满不确定感,因此出院准备度较低。医护人员在进行出院健康教育时,应考虑患者的接受能力,阶段化开展出院健康教育,定期评估患者掌握程度,查漏补缺;注意在此过程中应避免使用医学术语,并辅以小册子和短视频等方式强化健康教育内容,提高患者的出院信心。

3.3 活动后疼痛程度

TKA术后疼痛是一个重要的临床问题,严重影响着患者的康复进程。术后镇痛是快速康复外科的重要环节,超过60%的TKA患者会于术后发生疼痛,导致全身应激反应,影响机体的自主性和免疫系统,引起一系列术后紊乱,严重影响患者的术后康复训练[22]。目前,临床已积极采用多模式镇痛[23]、冷冻疗法[24]并联合中医[25]等方式降低术后患者的疼痛水平,充分的术后镇痛不仅可以减轻疼痛,减少阿片类药物的消耗和相关不良事件的发生,还可以缩短住院时间和降低医疗费用,改善患者康复效果并提升其满意度和出院准备度。

3.4 社会支持

来自家人、朋友及社会的支持可以增加患者的康复信心,缓解负性情绪,利于其做好出院准备[26]。社会支持得分高的患者意味着他们获得了更多的经济支持和信心鼓励,这在一定程度上可以减轻其疾病负担,促使其致力于自身的康复锻炼;其次,社会支持得分较高的患者往往具有更强的社会参与性,早日恢复正常社会活动的愿望激励患者积极参加康复锻炼,促使其早日做好出院准备。因此,医护人员应提前明确患者可获得的家庭、朋友、同事和社区支持,鼓励他们多与朋友联系,积极参加社会活动,提高其出院准备度;同时,也要建议患者的照顾者为其提供更多的支持,包括口头表达爱和鼓励,主动承担困难的家务,监督患者用药和康复锻炼等,协助其做好出院准备。

3.5 构建出院准备度不足的列线图风险评估模型

本研究在明确老年TKA患者出院准备度影响因素基础上,进一步构建出院准备不足的列线图风险评估模型,为临床医护工作者早期识别高风险患者提供依据。目前存在的出院准备度评估量表多适用于患者出院当天,留给医护人员进行干预的时间较短。本研究中共41例患者表示自己在出院当天尚未做好出院准备,对于此类患者只能延长其住院时间,这不仅会增加患者的经济负担,也会造成医疗卫生资源的浪费。而本研究构建的列线图模型是建立在多因素Logistic回归分析结果的基础上,将多个预测指标进行整合,可以帮助医护人员早期预测出患者出院准备度不足的概率,辅助其进行临床决策。根据本研究结果,临床医护人员应重点关注年龄较大、文化水平较低的老年TKA术后患者,并通过构建多学科团队,减轻患者膝关节疼痛,提高其社会支持得分,协助患者早日做好出院准备。

4 小结

本研究基于老年TKA患者出院准备度影响因素构建的列线图预测模型具有良好的区分度、校准度和稳定性,可为医护人员早期采取个性化干预措施,提高患者的出院准备水平提供借鉴和参考。但本研究仍存有一定的局限性,首先采用一对一问答的方式收集数据,可能存在一定的报告偏倚;其次由于时间原因,未进行外部验证。未来可以通过外部数据验证,进一步探究本研究的相关结论。

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