主动脉夹层术后患者服药依从性潜在类别特征及其影响因素研究

2023-06-16 07:00韩亚茹徐嘉仪李如如王珏王苗张丽青
中国护理管理 2023年5期
关键词:夹层类别主动脉

韩亚茹 徐嘉仪 李如如 王珏 王苗 张丽青

主动脉夹层是一种起病隐匿,发病凶险,致死率高的心血管重症[1]。它是一种进行性病变,约1/3的患者术后主动脉远端继续扩张[2]。术后坚持使用药物控制血压、心率是延缓病程进展、改善术后远期康复效果的关键[3]。但研究表明,患者出院后2个月服药依从性便急剧下降,院外药物依从率仅为64%,增加了主动脉夹层术后远端重塑不良的风险[4-5]。提高服药依从性不能仅局限于用药知识宣教上,还需要关注患者的心理状态和自我效能感[6]。目前,国内有关服药依从性类别划分的研究较少,对主动脉夹层术后患者的用药管理多缺乏针对性,未能考虑到不同潜在特征人群的异质性。综上所述,有必要了解目前主动脉夹层患者术后服药依从性现状,采用潜在剖面分析探索潜在亚组及其影响因素,随访不同亚组人群生理指标控制水平,进一步探讨不同亚组的人群特征,为护士制订有针对性的用药管理方案提供参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象

便利抽取2021年7月至2022年9月在浙江省某三级甲等医院心脏外科随访门诊就诊的主动脉夹层术后患者为研究对象。纳入标准:①符合《急性主动脉综合征诊断与治疗规范中国专家共识(2021版)》[7]中主动脉夹层的诊断标准;②接受外科手术治疗后的患者;③服药时间>3个月;④服用的药物由患者自行保管;⑤年龄≥18岁;⑥对本研究知情同意,自愿参与本研究。排除标准:①患有精神疾病或认知障碍疾病;②存在视觉、听觉障碍。

本研究拟采用二元Logistic回归进行统计分析,初步拟定10个自变量。假设样本量至少应为自变量数目的5~10倍,同时考虑20%的无效问卷,则需要样本量60~120例。本研究已通过温州医科大学附属第一医院伦理委员会审查和批准(批件号:KY2020-R160),所有研究对象均签署知情同意书。

1.2 调查工具

1.2.1 一般资料调查表

该问卷由研究小组自行设计,内容包括性别、年龄、居住地、职业状态、年收入、住院费用支付方式、文化程度、婚姻状态、术后时长。

1.2.2 Morisky 服药依从性量表

Morisky 服药依从性量表(Morisky Medication Adherence Scale-8,MMAS-8)由Morisky等[8]编制,共8个条目,得分范围为0~8分,分值越高表示依从性越高。司在霞等[9]于2012年对其进行汉化,中文版量表的Cronbach’sα系数为0.81。

1.2.3 一般自我效能量表

一般自我效能量表(General Self-Efficacy Scale,GSES)由Schwarer等编制,张建新汉化,共10个条目[10]。采用Likert 4级评分法,分值越高提示自我效能越高,量表的Cronbach’sα系数为0.87。

1.2.4 生理指标调查表

依据《中国心脏康复与二级预防指南2018》[11]自行设计主动脉夹层术后患者生理指标调查表,内容包括收缩压、舒张压、心率、血脂、BMI。

1.3 资料收集方法

资料收集人员均经过统一培训,使用统一指导语向患者解释研究目的及填写规则,面对面发放纸质问卷。研究者当场回收问卷并检查完整性,共发放问卷321份,回收有效问卷306份,有效回收率为95.33%。

1.4 统计学方法

采用EpiData 3.1软件双人录入数据,SPSS 25.0软件统计分析数据。计数资料用频数、构成比描述,计量资料用均数±标准差描述,采用卡方检验、t检验或秩和检验比较不同服药依从性类别患者的一般资料及各量表得分,筛选出有统计学意义的指标,并采用二元Logistic回归探索服药依从性的影响因素。以P<0.05为差异有统计学意义。

应用Mplus 8.3软件进行潜在剖面分析,从单一类别模型开始,分别拟合1~4个潜在剖面模型。模型拟合指标包括Akaik信息标准(AIC)、贝叶斯信息标准(BIC)、样本校正的BIC(aBIC)、熵(Entropy)指数、似然比(LMRT)和基于Bootstrap的似然比检验(BLRT)。其中,AIC、BIC越小表示模型拟合越好;Entropy取值范围在0~1之间,越接近1,分类越精确;LMRT检验差异有统计学意义(P<0.05)时表明剖面数为K的模型优于剖面数为K-1的模型。综合以上指标,选出最佳拟合模型。

2 结果

2.1 主动脉夹层术后患者服药依从性的潜在剖面分析结果

以中文版Morisky服药依从性量表得分作为外显变量建立潜在剖面模型,对患者的服药依从性特征进行潜在剖面分析的模型拟合估计。本研究从初始模型开始,逐步增加类别数目以确定最佳模型,模型拟合结果见表1。模型2的AIC、BIC和aBIC的数值较模型1减小,说模型2拟合的优化程度较1增加。模型3、4的AIC和aBIC数值虽较模型2减小,但LMRT的P值均>0.05,仅有模型2均<0.05,且熵值为0.997,即分类精度较高。综合模型的拟合指数和实际意义,最终选取模型2为主动脉夹层术后患者服药依从性的最佳剖面模型。每个类别患者的服药依从性平均归属概率分别为0.409和0.591。依据服药依从性得分情况分别命名为“服药依从性低下型”和“服药依从性良好型”。

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2.2 主动脉夹层术后患者服药依从性不同类别的人群特征

不同潜在类别的主动脉夹层术后患者在人口学资料及自我效能感上的分布特征见表2。不同年收入和文化程度患者的服药依从性类别差异有统计学意义(P<0.05)。服药依从性良好型人群自我效能感高于服药依从性低下型(P<0.001)。

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2.3 主动脉夹层术后患者服药依从性的二元Logistic回归分析结果

以潜在剖面分析识别的两个潜在类别为因变量,选取P<0.1的变量为自变量,纳入二元Logistic回归分析,分析结果见表3。自我效能感原值代入,其余自变量赋值方式如下,性别:女性=0,男性=1;文化程度以文盲为参照设置哑变量,X1=小学、中学(0,1),X2=大学及以上(0,1);年收入:<50 000元=0,≥50 000元=1。Hosmer和Lemeshow检 验χ2=10.455,P=0.235,提示该模型拟合效果好。结果显示,年收入≥50 000元(OR=2.185)和自我效能感(OR=1.173)是服药依从性的促进因素。

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2.4 不同类别服药依从性患者的心血管危险因素控制水平比较

服药依从性良好型人群收缩压和舒张压控制水平更佳(P<0.05)。详见表4。

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3 讨论

3.1 主动脉夹层术后患者的服药依从性存在群体异质性

本研究采用潜在剖面分析法探讨了主动脉夹层术后患者服药依从性的类别,并揭示了不同类别患者的特征差异,可为制定个性化的用药管理方案提供参考。通过一系列拟合指标,将主动脉夹层术后患者服药依从性分为2个潜在类别,分别命名为“服药依从性低下型”和“服药依从性良好型”。服药依从性低下型患者占比为59.1%,略低于黄丽凌等[12]的研究结果,这提示在主动脉夹层术后患者中,服药依从性不佳者占比较高。本研究中,服药依从性低下型患者年收入和文化程度较低,与既往研究结果一致[13]。患者收入较低,长期用药治疗费用较高,治疗费用与经济状况不相适应,导致患者经济负担较大,服药依从性降低[14];文化水平制约着患者对用药知识的获取及正确理解,文化水平低者对术后坚持用药的认知及理解不充分,从而导致其服药依从性偏低[15]。因此,医务人员需要重点关注收入较低、文化程度较低的患者,结合不同潜在类别患者特点进行用药管理。

3.2 自我效能感是主动脉夹层术后患者服药依从性的促进因素

Logistic回归结果显示,自我效能感是主动脉夹层术后患者服药依从性的促进因素。与本研究结果类似,职统利等[16]的研究发现,提升自我效能可有效提高患者的服药依从性。这与自我效能水平较高的患者主观能动性较强有关。自我效能感高的患者会更加关注健康问题,自我效能感越强,患者就会越努力去达到预期目标,从而提升其健康管理能力,最终养成健康行为并长期坚持用药[17]。根据自我效能理论[18],在疾病治疗中,通过增强患者的自我效能,能够使他们在疾病的自我管理中做出积极和正确的决策,提高治疗的依从性,采取健康的行为方式。这提示,在关注患者躯体康复状态的同时要注重心理效能作用,适时对患者加以支持和鼓励,增强患者的成就感,从而提高其自我效能感和服药依从性。

3.3 服药依从性良好型人群血压控制水平更佳

本研究结果显示,服药依从性低下型人群收缩压和舒张压显著高于服药依从性良好人群。这与既往研究结果一致,服药依从性是决定血压控制效果的主要因素[18]。调查显示,高血压患者服药依从行为差,不采取良好的生活方式是血压控制不理想的重要原因[19],故患者药物治疗的依从性对控制血压起关键作用。血压控制效果又与主动脉夹层患者预后息息相关,控制血压可减少病变主动脉段的剪切应力,以控制疾病进展[20]。但目前主动脉夹层术后患者的服药依从性仍有很大的提升空间,医护人员必须继续加强院外用药教育,从而提高血压控制水平,降低未来发生主动脉并发症的风险。

4 小结

本研究采用潜在剖面分析识别主动脉夹层术后患者的服药依从性,结果显示,可以分为“服药依从性低下型”“服药依从性良好型”2种潜在类型,年收入≥50 000元和自我效能感是主动脉夹层术后患者服药依从性的促进因素,医务工作者可根据不同的服药依从性潜在类型和人口学特征采取更有针对性的干预措施。本研究采用患者自我报告的方式收集数据,可能存在回忆偏倚;研究对象发病率较低,样本有限,且仅局限于浙江地区。后续本团队将采用更客观的服药依从性调查方式,开展多中心、大样本研究。

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