模块化饮食清单对痛风患者血尿酸水平和饮食控制依从性的影响

易小苏 林桦 邹欣妤 萧燕萍 谷任玲 禤旭梅

(南宁市第一人民医院 1.风湿免疫科 2.护理部 3.营养科,广西 南宁 530021)

随着人们生活节奏加快,饮食方式和饮食结构也随之改变,痛风及高尿酸血症已成为威胁人们生命安全的常见病和多发病[1],且其患病率呈现逐年上升趋势[2]。痛风是因血尿酸水平过高导致的尿酸结晶沉积在关节而引起的疾病,高尿酸血症还是高脂血症、糖尿病、慢性肾病等疾病的独立危险因素,痛风患者常伴发高脂血症、高血糖、肥胖等症状[3]。国内外多项指南与专家共识[4-5]指出,长期高质量的饮食管理可控制并维持痛风患者血尿酸处于正常水平;饮食控制是痛风非药物治疗的核心,也是降尿酸治疗的基础,饮食控制在高尿酸血症及痛风患者自我管理中占据重要的地位[6]。痛风饮食控制涉及到营养构成、能量换算、成分配比等环节,涉及多学科知识,患者难以在短时间内掌握痛风规范化饮食规律。模块化饮食是医护人员针对某特定病种患者制定的简单易行的膳食指导工具;现已用在冠心病术后患者[7]、产后泌乳期患者[8]临床饮食护理和出院后饮食指导中。本研究将模块化饮食应用在痛风患者饮食管理中,优化痛风患者饮食结构,改善痛风患者出院后饮食控制依从性,应用效果良好,现报告如下。

1 资料与方法

1.1一般资料 选择2021年8月-2022年8月在我院风湿免疫科住院的92例痛风患者作为研究对象。纳入标准:(1)年龄:18～75岁。(2)符合2015年美国风湿病协会(ACR)/欧洲抗风湿病联盟(EULAR)诊断标准[9]。(3)良好的读写和沟通能力。(4)至少接受1种痛风治疗方案。(5)入院前3个月≥1次急性痛风发作。排除标准:(1)患有其他重大或基础疾病,例如心力衰竭、肾功能衰竭、呼吸功能衰竭等。(2)既往有精神类疾病史或近3个月内使用抗精神类疾病药物。剔除标准:(1)未接受1个完整周期模块化饮食干预。(2)因各种原因中途退出该研究者。(3)数据采集不全或失访者。充分告知患者和家属模块化饮食干预研究机制与目的,并签署知情同意书。研究方案已获得医院伦理委员会批准(审批号:2021-033-01)。采用重复测量设计样本量计算公式:

n为每组样本量;p为干预前测量次数;r为干预后测量次数;δ为具有临床意义的差值;σ为标准差;ρ=0.65;α=0.05,β=0.20。参照前期研究,σ=126.46,δ=44.93。估算样本量n=38,考虑到20%样本脱落,故每组为46例。使用随机数字表法将92例患者随机分成2组,每组均46例。2组患者在年龄、性别、婚姻状态、文化程度、工作状态、家庭月总收入等社会人口学资料和痛风病程、合并慢性病数等疾病相关资料比较,差异均无统计学意义(P>0.05),具有可比性。2组患者一般资料比较,见表1。

表1 2组患者一般资料的比较

1.2方法

1.2.1对照组 入院时由责任护士和患者家属共同参与管理患者饮食,责任护士向患者讲授高尿酸血症及痛风的饮食注意事项及要求。高嘌呤食物;严禁饮酒,指导患者进食碱性食物。热量限制在5 020～6 276 kJ/d;蛋白质控制在1 g/(kg·d)。患者住院期间饮食由医院营养食堂提供,患者在满足上述饮食要求的情况下可自由选择食物种类。

1.2.2观察组 在对照组健康教育的基础上实施模块化饮食干预,多学科协作控制患者尿酸水平和饮食依从性,具体如下。

1.2.2.1模块化饮食清单的制定 模块化饮食方案由责任护士主导,联合主管医生与营养科共同制定,饮食制定原则参照《中国高尿酸血症与痛风诊疗指南(2019)》[2],并由本院营养食堂提供。首先,以患者BMI为依据,指导患者选择不同热量的饮食模块;以1个月2次血液检查结果为依据,结合其他生化指标,判断患者血糖、血脂是否处于正常水平,将患者分成高血脂与高血糖组、高血脂与正常血糖组、正常血脂与高血糖组、正常血糖与正常血脂组4组;在此基础上,根据中国人早中晚餐饮食习惯设置饮食清单,为更好满足患者个性化饮食需求,每餐均配有3套饮食方案。模块化饮食清单,见表1,扫二维码获取。

1.2.2.2模块化饮食措施实施内容 患者入院后,由责任护士对患者进行痛风患者饮食指导,向患者介绍模块化饮食的设计原理,和患者共同学习如何判断体重指数、血糖、血脂是否处于正常范围;并告知患者体重指数偏高时需要控制每餐摄入总热量,如何选择食谱控制高血糖与高血脂状态。每日上午依照模块化饮食清单与患者共同制定第 2天的饮食计划,在不违反模块化饮食设计原则的基础上患者可从3种饮食方案中任选一种,并记录每餐饮食种类、摄入总能量等饮食信息。出院前患者学会根据患者体重指数算出院后每日需摄取的能量,并依照模块化饮食清单制定每日膳食计划,再由患者家属监督执行饮食过程。出院后每周由责任护士电话随访或主治医师门诊随访,并根据患者近期检查结果调整模块化饮食方案;出院后 1 、3和6个月门诊抽血检验各项指标。

1.3评价方法

1.3.1生化指标 观察并记录2组痛风患者在入院时、出院后1个月、出院后3个月和出院后6个月时各项生化指标及BMI,其中生化指标包括血尿酸值、血糖值、总胆固醇值等。

1.3.2饮食控制依从性 高尿酸血症及痛风患者饮食控制知信行量表是由李会仿等[10]在2018年编制并在高尿酸血症及痛风人群中验证,用于测量高尿酸血症及痛风患者饮食控制依从性。该量表包括3个维度:知识维度(12个条目)、信念维度(14个条目)和行为维度(11个条目),37个条目均采用Likert 5级计分法 ,“非常不同意” 到 “非常同意”分别赋值1～5分,总分37～185分,得分越高,表明高尿酸血症及痛风患者对饮食控制的依从性越好。该量表的 Cronbach′s α系数为 0.889,总内容效度为 0.924,本研究中该量表的 Cronbach′s α系数是0.837。

2 结果

2组患者在不同时间点血尿酸水平、总胆固醇、血糖、饮食控制得分的比较及其交互效应,见表2和表3。

表2 2组患者不同时间点血尿酸、总胆固醇、血糖、饮食控制得分的比较

表3 2组患者不同时间点血尿酸、总胆固醇、血糖、饮食控制得分的交互效应

3 讨论

3.1模块化饮食对痛风患者控制血尿酸、血糖与血脂水平具有重要意义 饮食控制是痛风患者非药物治疗的基础和核心内容[2,5],也是决定疾病预后及转归的重要影响因素[11]。目前,痛风患者因难以系统化掌握痛风饮食知识并缺少院外规范化膳食指导致使患者饮食控制依从性较差,痛风患者疾病预后不佳。模块化饮食干预通过科学的方法将复杂的痛风患者饮食知识转化便于患者操作和理解的饮食指导清单,痛风患者可根据自身体重指数、血糖和血脂水平选择适合自己的膳食清单,将原有的被动饮食管理转化为患者主动参与科学饮食管理模式。模块化饮食干预可有效控制患者血尿酸水平,精准化降低患者血糖与总胆固醇水平,是一种行之有效的痛风或高尿酸患者饮食管理策略。血糖、总胆固醇水平是间接反映患者糖尿病和心脑血管疾病发生率的重要指标[12-13]。模块化饮食干预实施后,患者摄入总能量被严格限制,此外植物性、低脂食物比例增多,动物性食物比例降低,同时配合高膳食纤维的摄入,可以明显降低血糖和总胆固醇水平,对降低痛风患者并发症发生率具有重要意义。目前,国内外关于痛风患者饮食控制的干预研究相对较少,主要通过计算机辅助嘌呤计算[14]、结构化健康教育[15]、饮食习惯干预[16]等手段降低痛风患者尿酸水平和各类并发症发生率。计算机辅助嘌呤计算具有精准计算每餐嘌呤量的优势,但国内绝大多数医院未开发类似的应用程序或软件;且开发需要较多的资金投入,国内推广难度较大。结构化健康教育和饮食习惯干预采用传统的被动健康教育模式,不同文化程度的痛风患者饮食相关知识掌握程度差异化较大且无法精准地为痛风患者提供饮食方案,院外缺少医护人员监管时饮食管理依从性不高。模块化饮食能使患者主动参与痛风饮食管理,可根据自己的饮食喜好选择多样化套餐;对医护人员依赖程度小,更适合用于慢病患者院内与院外健康饮食管理。

3.2模块化饮食干预能提升痛风患者饮食控制依从性 饮食控制是痛风患者疾病治疗基础,也是痛风患者院外自我管理的重要组成部分;饮食控制与药物治疗相辅相成,痛风患者良好饮食控制得分不仅能帮助患者有效降低血尿酸水平、减少痛风发作频率,还可改善患者健康状态和生活质量[17]。研究[18]发现,部分痛风患者未进行合理诊疗或治疗效果不佳,而患者饮食控制依从性不高是重要因素。本研究结果显示: 干预后1个月、3个月、6个月观察组饮食控制得分均优于对照组患者且差异具有统计学意义(P<0.001)。这可能与模块化饮食操作起来较简单,患者可根据自身健康状态快速选择饮食方案,更加简单直观,中老年患者更易接受有关。与此同时,也可能与模块化饮食不需要痛风患者掌握复杂的痛风饮食营养构成、能量换算、成分配比等营养知识,患者易在医护人员的指导下掌握模块化饮食清单的使用方法有关。模块化饮食通过便捷和直观的膳食选择提高患者饮食控制依从性,但模块化饮食方案的数量终归有限,当患者根据自身情况反复选择某几类饮食方案后也会觉得食物的种类偏少,难以长期满足患者对饮食多样化的需求;因此,模块化饮食控制依从性的持续时间和模块化饮食方案丰富度还有待进一步探究。

综上所述,模块化饮食通过将复杂的痛风饮食营养构成、能量换算、成分配比等营养知识转化成简单易行的饮食清单,鼓励患者参与模块化饮食清单制定计划,发挥家庭成员的监督作用,能有效降低痛风患者血尿酸、血糖和血脂水平,提高痛风患者饮食控制依从性。本研究存在以下不足,模块化饮食清单方案相对有限且仅随访至干预后6个月;未来将进一步丰富模块化饮食清单为患者提供更加多样化健康饮食选择;延长随访时间,进一步探究痛风患者模块化饮食对中长期饮食控制依从性的影响。