维持性血液透析患者睡眠质量的异质性与影响因素:基于潜在剖面分析.pdf
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1、医学新知 2024 年 3 月第 34 卷第 3 期 New Medicine,Mar.2024,Vol.34,N 论著一次研究DOI:10.12173/j.issn.1004-5511.202312151基金项目:湖北省重点实验室开放项目护理专项(2022KFH028)通信作者:王国庆,主管护师,Email:维持性血液透析患者睡眠质量的异质性与影响因素:基于潜在剖面分析范 慧1,易 香2,王国庆21.武汉大学人民医院内科(武汉430060)2.武汉大学人民医院血液透析中心(武汉430060)【摘要】目的 探讨维持性血液透析患者睡眠质量潜在分类并分析不同分类患者睡眠质量的影响因素。方法 采用阿
2、森斯失眠量表、家庭关怀度指数问卷以及 Herth 希望量表,对武汉市 2 所三甲医院维持性血液透析患者进行问卷调查,运用潜在剖面分析进行异质性检验,采用二元 Logistic 分析评估不同睡眠质量潜在类型的影响因素。结果 共调查 227 例维持性血液透析患者,其睡眠质量分为无或轻睡眠障碍型(67.0%)和显著睡眠障碍型(33.0%)。二元 Logistic 回归分析结果显示家庭功能 OR=0.785,95%CI(0.688,0.895),P 0.001 和希望水平 OR=0.855,95%CI(0.807,0.906),P 0.001是维持性血液透析患者睡眠质量潜在分类的影响因素。结论 维持性
3、血液透析患者睡眠质量存在 2 种潜在类别,医护人员应注重不同患者的睡眠质量特征及其影响因素,进行针对性临床指导及干预,从而改善其睡眠质量。【关键词】维持性血液透析;睡眠质量;潜在剖面分析;家庭功能;希望Heterogeneity and influencing factors of sleep quality in patients receiving maintenance hemodialysis:a latent profile analysisFAN Hui1,YI Xiang2,WANG Guoqing21.Department of Internal Medicine,Renmin
4、 Hospital of Wuhan University,Wuhan 430060,China2.Department of Hemodialysis Center,Renmin Hospital of Wuhan University,Wuhan 430060,ChinaCorresponding author:WANG Guoqing,Email:【Abstract】Objective To explore the potential classification of sleep quality in patients with maintenance hemodialysis and
5、 analyze the influencing factors of sleep quality in patients with different characteristics.Methods Patients with maintenance hemodialysis from two Grade 3A hospitals were investigated by using Athens Insomnia Scale,Family APGAR Index and Herth Hope Index.Latent profile analysis was used to test he
6、terogeneity,and binary Logistic analysis was used to evaluate the influencing factors of different types of sleeping quality.Results 277 patients with maintenance hemodialysis were included in the research.The sleep quality of patients was classified into two potential categories,no or light sleep d
7、isorder(67.0%)and significant sleep disorder(33.0%).Binary Logistic regression analysis results showed that family functionOR=0.785,95%CI(0.688,0.895),P0.001 and hopeOR=0.855,95%CI(0.807,0.906),医学新知 2024 年 3 月第 34 卷第 3 期 New Medicine,Mar.2024,Vol.34,N P0.001 were the factors influencing the potentia
8、l classification of sleep quality in patients with maintenance hemodialysis.Conclusion There were two potential categories of sleep quality in patients with maintenance hemodialysis.Medical staff should pay attention to the characteristics of sleep quality and its influencing factors of different pa
9、tients,and carry out targeted clinical guidance and intervention to improve their sleep quality.【Keywords】Maintenance hemodialysis;Sleep quality;Latent profile analysis;Family function;Hope慢性肾脏病已成为全球面临的严峻公共卫生问题之一1,其中每年约有 2%的患者进展为终末 期 肾 病(end-stage renal disease,ESRD)2。维 持 性 血 液 透 析(maintenance hemod
10、ialysis,MHD)是 ESRD 最主要的替代治疗方式,在临床上广泛应用。研究显示,睡眠障碍是 MHD 患者的常见并发症,发生率为 41%85%3-4。睡眠障碍作为一个重要的危险因素,影响着 MHD 患者的各个方面,且可显著预测其生活质量和死亡率5。虽然国内外已有 MHD 患者睡眠质量方面的相关性研究,但未针对 MHD 患者群体间睡眠质量特征的异质性进行精确分析,而个体异质性可能是干预的关键点6。潜在剖面分析(latent profile analysis,LPA)是指将群体看做多个具有相同分布的同质总体的混合,利用最大似然法估计潜在类别概率和类别内总体分布参数,一种相较传统聚类分析方法更
11、加灵活的基于模型的分类方法7。LPA 能较为准确地分辨睡眠质量的群体异质性和个体差异性,为 MHD 患者睡眠质量的精准识别与个性化干预提供实证依据和理论参考。因此,本研究基于 LPA 方法,探讨 MHD 患者睡眠质量特征亚组,并进行影响因素分析,以期为临床制定针对性的 MHD 患者睡眠质量干预方案提供依据。1 资料与方法1.1 研究对象采用便利抽样法于 2021 年 6 月至 11 月期间对武汉市 2 家三甲医院血液透析室 MHD 患者进行问卷调查。纳入标准:年龄 18 周岁且接受至少 3 个月 MHD 治疗的 ESRD 患者;意识清楚,病情稳定,能独立或在研究者指导下完成问卷的填写;签署知情
12、同意,自愿参加研究。排除标准:既往有认知功能障碍、精神或心理疾病;伴有心、脑、肺等急/危重症;接受调查前 3 个月内接受过心理咨询或辅导。本研究已获武汉大学人民医院伦理委员会审核批准(批号:WDRY2022-K192)。1.2 研究工具1.2.1 一般资料问卷自行设计,问卷内容包括患者的性别、年龄、婚姻状况、文化程度、家庭人均月收入、职业状况、透析频次、透析龄、血管通路类型、原发疾病、是否合并糖尿病等。1.2.2 阿森斯失眠量表阿森斯失眠量表(Athens Insomnia Scale,AIS)由 Soldatos 等编制,是国际公认的睡眠质量自测量表,主要用于评估个体近 1 个月内的睡眠质量
13、8。量表包含8个条目,采用Likert 4级评分法,“没问题”至“延迟严重或没有睡觉”依次计03分,总分024分,得分越高,表示个体睡眠质量越差,03 分为无睡眠障碍,46 分为可疑失眠,724分为失眠。量表 Cronbachs 系数为 0.868。1.2.3 家庭关怀度指数问卷家庭关怀度指数问卷(Family APGAR Index,APGAR)由 Smilkstein 编制9,本研究采用吕繁等修订的中文版量表,主要用于评估个体的家庭功能10。量表包括 5 个维度共 5 个条目,采用Likert 3 级评分法,“几乎很少”至“经常这样”依次计 02 分,总分 010 分,得分越高,表示个体家
14、庭功能越好。量表Cronbachs 系数为0.894。1.2.4 Herth希望量表Herth 希 望 量 表(Herth Hope Index,HHI)由Herth 编制11,本研究采用赵海平等修订的中文版量表,主要用于评估个体的希望水平12。量表包括 3 个维度共 12 个条目,采用 Likert 4 级评分法,“非常不同意”至“非常同意”依次计14分,总分1248分,得分越高,表示个体希望水平越高。量表 Cronbachs 系数为 0.87。1.3 调查方法与质量控制本研究对在武汉市 2 家三甲医院血液透析室医学新知 2024 年 3 月第 34 卷第 3 期 New Medicine,
15、Mar.2024,Vol.34,N 接受 MHD 治疗的患者进行调查,调查时间段集中在 MHD 治疗开始后 1 h 至结束前 1 h。通过微信向患者发送问卷星链接,并在首页向患者介绍本研究的目的、知情同意及填写方法,由患者独立或在研究者指导下完成后提交。研究者统一接受指导培训。每个手机仅能作答 1 次,答题时长低于180 s或选项全部一致为无效问卷。1.4 统计学分析运用 SPSS 21.0 软件进行统计分析。服从正态分布的计量资料使用均数和标准差(sx)表示,不服从正态分布的计量资料使用中位数和四分位间距 M(P25,P75)表示;计数资料使用例数和构成比(n,%)表示。运用卡方检验比较 M
16、HD患者睡眠质量潜在类别在一般资料上的分布差异;运用两独立样本 t 检验比较其在家庭功能、希望总分及各维度上的分布差异。运用 Mplus 8.3 软件建立潜在剖面分类模型,以 AIS 条目得分为模型外显变量,将初始模型设置为 1 个类别,从初始模型开始,逐渐增加类别模型数目。根据模型拟合度检验指标判断模型的适配性。模型适配性评价标准包括:赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)、贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)、调整后的贝叶斯信息准则(adjusted Bayesian information cr
17、iterion,aBIC)的值越小,代表模型拟合越好;熵指数(entropy index)表示分类的精确度,越接近 1,表明分类的准确率越高7;罗梦戴尔鲁本似然比检验(Lo Mendell Rubin likelihood ratio test,LMRT)、基于 Bootstrap 的似然比检验(Bootstrap likelihood ratio test,BLRT)2 个指标用来比较 k 个模型与 k-1 个模型的拟合优度差异,如若两个似然比检验P0.05,说明 k 个模型拟合度优于 k-1 个模型,直至模型拟合数据达到最佳7,13。最后,以二元 Logistic 回归探讨 MHD 患者睡
18、眠质量潜在类别的影响因素。以 P 0.05 为差异有统计学意义。2 结果2.1 一般资料本研究共收到患者提交问卷 230 份,其中有效问卷 227 份,有效回收率为 98.70%。227 例患者中,男 129 例,女 98 例;年龄范围为 2093 岁,平均年龄(54.1515.12)岁,患者一般信息详见表 1。项目例数性别 男129(56.83)女98(43.17)年龄(岁)4572(31.72)466071(31.28)6184(37.00)婚姻状况 已婚177(77.97)未婚38(16.74)离异或丧偶12(5.29)文化程度 初中及以下63(27.75)高中及中专99(43.61)大
19、专及以上65(28.64)家庭人均月收入(元)300083(36.56)3000500069(30.40)500075(33.04)职业状况 在职38(16.74)非在职189(83.26)透析频次 每周2次 56(24.67)每周3次152(66.96)其他19(8.37)透析龄(年)1 55(24.23)13 56(24.67)3116(51.10)血管通路类型 自体动静脉内瘘137(60.35)人工血管16(7.05)中心静脉置管 74(32.60)原发疾病 慢性肾小球肾炎 34(14.98)高血压肾损伤 49(21.59)糖尿病肾病 64(28.19)其他 80(35.24)是否合并糖
20、尿病 是 91(40.09)否136(59.91)表1维持性血液透析患者一般资料(n,%)Table1.Generaldatainpatientsreceivingmaintenancehemodialysis(n,%)医学新知 2024 年 3 月第 34 卷第 3 期 New Medicine,Mar.2024,Vol.34,N 表2维持性血液透析患者睡眠质量各潜在类别模型拟合指标Table2.ModelfittingindicatorsforeachlatentcategoryofsleepqualityinpatientsreceivingMHD模型(k)对数似然比(LL)AICBIC
21、aBIC熵LMRT(P值)BLRT(P值)类别概率(%)模型1(16)-2 213.630 4 459.260 4 514.060 4 463.351-1.000模型2(25)-1 897.875 3 845.751 3 931.374 3 852.142 0.9330.0010.0010.669 60.330 40模型3(34)-1 771.340 3 610.680 3 727.128 3 619.373 1.0000.1770.0010.334 800.409 690.250 551模型4(43)-1 599.606 3 285.211 3 432.484 3 296.205 0.983
22、0.6840.0010.541 850.088 110.176 210.193 83注:AIC:赤池信息量准则;BIC:贝叶斯信息准则;aBIC:调整后的贝叶斯信息准则;LMRT:罗梦戴尔鲁本似然比检验;BLRT:基于Bootstrap的似然比检验;-:不适用。2.2 潜在剖面分析基于 AIS 8 个条目(可测变量)将睡眠质量潜在类别依次划分为模型 1、模型 2、模型 3和模型 4 进行潜在剖面分析的模型拟合估计,模型拟合指标汇总见表 2。结果显示,随着类别的增加,模型拟合指标AIC、BIC、aBIC值逐渐降低,但在 3 个及 4 个类别时 LMRT 的 P 值未达到显著水平,提示模型 3 及
23、模型 4 的拟合度并不优于模型 2。根据以上指标并结合分类的实际意义以及图1维持性血液透析患者睡眠质量的潜在剖面类别Figure1.LatentprofilecategoriesofsleepqualityinpatientsreceivingMHD条目得分(分)分类概率的可解释程度,最终选择 2 种潜在类别。根据图 1 可对 2 种潜在类别进行命名,类别1 在 AIS 8 个条目上得分均未超过 1 分,表示睡眠障碍处于“没问题”或“轻度影响”水平,故命名为“无或轻睡眠障碍型”,占比 67.0%;类别2 除 AIS 条目 6 得分较低外,其他各维度得分均超过 1 分,其中 AIS 条目 15
24、得分均接近或超过2 分,表示睡眠障碍处于“显著”或“严重”水平,故命名为“显著睡眠障碍型”,占比 33.0%。2.3 不同睡眠质量组单因素分析MHD 患者睡眠质量 2 个潜在类别组在年龄、文化程度、家庭人均月收入、原发疾病、家庭功能和希望总分以及各维度上的分布差异均达到统计学意义(P 0.05),见表 3。2.4 不同睡眠质量组影响因素分析以 MHD 患者睡眠质量 2 个潜在类别为因变量,将单因素分析中具有统计学意义的变量作为自变量,以无或轻睡眠障碍型为参照,采用逐步回归法,进行二元 Logistic 回归分析,结果显示,家庭功能和希望水平是 MHD 患者睡眠质量潜在分类的保护因素(P 0.0
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