老年腦卒中患者病恥感預(yù)測(cè)模型構(gòu)建與驗(yàn)證

劉冬雪，張程婕，李雪霏，劉春蕾，井坤娟

老年腦卒中患者病恥感預(yù)測(cè)模型構(gòu)建與驗(yàn)證

劉冬雪1，張程婕1，李雪霏2，劉春蕾1，井坤娟1

1.河北大學(xué)護(hù)理學(xué)院，河北保定 071000；2.河北大學(xué)附屬醫(yī)院手術(shù)室，河北保定 071000

建立并驗(yàn)證老年腦卒中患者病恥感預(yù)測(cè)模型。采用便利取樣法，選取2022年5月至10月于河北大學(xué)附屬醫(yī)院住院的老年腦卒中患者252例為研究對(duì)象。將患者按3∶1分為建模集和驗(yàn)證集，采取單因素分析和二元Logistic回歸分析篩選預(yù)測(cè)因子，基于回歸系數(shù)構(gòu)建腦卒中患者病恥感風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分表，Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)評(píng)價(jià)模型擬合度，受試者操作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC曲線）分析模型預(yù)測(cè)效能。Logistic回歸分析顯示，有軀體功能障礙、中度/重度依賴、挑戰(zhàn)及傷害認(rèn)知評(píng)價(jià)、回避應(yīng)對(duì)方式均是老年腦卒中患者產(chǎn)生病恥感的獨(dú)立影響因素（<0.05）。構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型有良好預(yù)測(cè)能力，建模集和驗(yàn)證集ROC曲線下面積分別為0.902和0.728。開(kāi)發(fā)的老年腦卒中患者病恥感風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分表具有良好的預(yù)測(cè)能力，可為未來(lái)開(kāi)發(fā)新的量表工具提供依據(jù)，以便早期識(shí)別存在高病恥感的腦卒中患者。

腦卒中；病恥感；預(yù)測(cè)模型；內(nèi)部驗(yàn)證

腦卒中具有高發(fā)病率、高致殘率、高死亡率、高復(fù)發(fā)率、高經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)的特點(diǎn)[1]。病恥感是一種負(fù)性情緒體驗(yàn)，老年人是腦卒中的高發(fā)群體，發(fā)病后可致患者軀體功能和活動(dòng)能力障礙，生活質(zhì)量普遍降低，繼而產(chǎn)生病恥感[2-3]。拉扎勒斯壓力應(yīng)對(duì)模式認(rèn)為，壓力源作用于個(gè)體后是否產(chǎn)生壓力，主要取決于認(rèn)知評(píng)價(jià)和應(yīng)對(duì)方式[4]。發(fā)生腦卒中后，是否產(chǎn)生病恥感，取決于患者的認(rèn)知評(píng)價(jià)及應(yīng)對(duì)過(guò)程。早期識(shí)別病恥感發(fā)生情況，對(duì)及早進(jìn)行健康指導(dǎo)有一定價(jià)值。本研究以壓力應(yīng)對(duì)模式為理論框架，分析腦卒中患者病恥感影響因素，構(gòu)建病恥感風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，為早期篩查高病恥感老年患者提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象

采用便利取樣法，選取2022年5月至10月于河北大學(xué)附屬醫(yī)院住院的老年腦卒中患者252例為研究對(duì)象。納入標(biāo)準(zhǔn)：符合缺血性與出血性腦卒中相關(guān)診斷標(biāo)準(zhǔn)[5-6]；確診時(shí)間≥1周；年齡≥60歲；具備良好的溝通和理解能力。排除標(biāo)準(zhǔn)：存在認(rèn)知障礙、精神疾病、病情危重等無(wú)法配合者；伴有嚴(yán)重并發(fā)癥者。本研究經(jīng)河北大學(xué)附屬醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)（倫理審批號(hào)：HDFY-LL-2021-181），所有患者均簽署知情同意書。

1.2 研究工具

①一般資料：收集患者的年齡、性別、婚姻狀況、工作狀況等一般人口學(xué)資料及軀體功能障礙、自理能力等疾病相關(guān)資料。②健康認(rèn)知評(píng)價(jià)量表（cognitive appraisal of health scale，CAHS）：由Kessler等[7]開(kāi)發(fā)，林曉鴻等[8]漢化，包括初級(jí)和二級(jí)評(píng)價(jià)。初級(jí)評(píng)價(jià)包括威脅、挑戰(zhàn)、有益/無(wú)關(guān)、傷害4個(gè)維度23個(gè)條目，二級(jí)評(píng)價(jià)包括5個(gè)條目，評(píng)價(jià)個(gè)體應(yīng)對(duì)選擇和應(yīng)對(duì)資源。量表采用Likert 5級(jí)評(píng)分，從1分（強(qiáng)烈不同意）至5分（強(qiáng)烈同意），得分越高，個(gè)體越傾向于該評(píng)價(jià)方式。③醫(yī)學(xué)應(yīng)對(duì)方式問(wèn)卷（medical coping modes questionnaire，MCMQ）：由Feifel等[9]編制，沈曉紅等[10]漢化，包括面對(duì)、回避、屈服3個(gè)維度20個(gè)條目，采用Likert 4級(jí)評(píng)分，得分越高，相應(yīng)應(yīng)對(duì)方式使用的越多。④腦卒中病恥感量表（stroke stigma scale，SSS）：由朱敏芳等[11]開(kāi)發(fā)，包括軀體障礙、社會(huì)交往、受歧視經(jīng)歷及自我感受4個(gè)維度16個(gè)條目。采用Likert 5級(jí)評(píng)分，總分16～80分，得分越高，病恥感越重。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 26.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。預(yù)測(cè)因子篩選采取單因素分析和二元Logistic回歸分析，基于Logistic回歸分析結(jié)果，將自變量回歸系數(shù)絕對(duì)值中最小者對(duì)應(yīng)的變量設(shè)為1分，其他變量分值=各變量絕對(duì)值/絕對(duì)值中最小值，結(jié)果四舍五入取整數(shù)，依次對(duì)自變量進(jìn)行賦分，構(gòu)建病恥感風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)評(píng)分表[12]。應(yīng)用驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證，繪制受試者操作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC曲線）、計(jì)算曲線下面積（area under the curve，AUC）評(píng)估模型的有效性，通過(guò)約登指數(shù)尋找最佳臨界點(diǎn)。

2 結(jié)果

納入患者平均年齡（68.92±6.58）歲；男132例（52.38%），女120例（47.62%）。病恥感得分（44.92±11.68）分，中位得分47分；按中位數(shù)將總體樣本分為高分組（=127）和低分組（=125）。將數(shù)據(jù)按3∶1隨機(jī)分為建模集（=189）和驗(yàn)證集（=63）。

2.1 單因素分析

建模集共189例，其中高分組患者90例，低分組患者99例。結(jié)果顯示，兩組患者的軀體功能障礙、自理能力、是否首次入院、CAHS初級(jí)評(píng)價(jià)4個(gè)維度、MCMQ各維度及總分比較差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（<0.05），見(jiàn)表1。

表1 病恥感單因素分析

續(xù)表1

2.2 Logistic回歸分析

將單因素分析中有意義的自變量進(jìn)行賦值并納入二元Logistic回歸分析，結(jié)果顯示，有軀體功能障礙、中度/重度依賴、挑戰(zhàn)和傷害認(rèn)知評(píng)價(jià)、回避應(yīng)對(duì)方式均是老年腦卒中患者產(chǎn)生病恥感的獨(dú)立影響因素（<0.05），見(jiàn)表2、表3。

表3 Logistic回歸分析結(jié)果

2.3 評(píng)分系統(tǒng)的形成

根據(jù)回歸分析結(jié)果構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)評(píng)分表。個(gè)體得分=2×（挑戰(zhàn)賦值得分）+1×（傷害）+1×（回避賦值得分）+1×（軀體功能障礙賦值得分）+2×（自理能力賦值得分），總分0～7分，得分越高說(shuō)明病恥感發(fā)生可能性越大?；陲L(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)評(píng)分，計(jì)算發(fā)病率，見(jiàn)表4。

表4 建模集和驗(yàn)證集發(fā)病率

注：發(fā)病率=發(fā)病例數(shù)/總例數(shù)×100%

2.4 預(yù)測(cè)模型的效能評(píng)價(jià)

計(jì)算個(gè)體得分，繪制模型ROC曲線，AUC為0.902（95%=0.857～0.946，<0.001），說(shuō)明模型準(zhǔn)確度較好，見(jiàn)圖1。Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)結(jié)果顯示模型校準(zhǔn)度良好（2=11.200，=0.342）；截?cái)嘀禐?分，此時(shí)模型的敏感度為90.0%，特異性為69.7%。按此標(biāo)準(zhǔn)得出建模集中高風(fēng)險(xiǎn)組患者111例，低風(fēng)險(xiǎn)組患者78例。

圖1 建模集ROC曲線

2.5 模型的內(nèi)部驗(yàn)證

計(jì)算驗(yàn)證集63例患者的病恥感發(fā)生危險(xiǎn)分值，繪制驗(yàn)證集ROC曲線。此時(shí)AUC為0.728（95%= 0.604～0.853），說(shuō)明模型在驗(yàn)證集中區(qū)分度良好，見(jiàn)圖2；基于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)評(píng)分，計(jì)算發(fā)病率，見(jiàn)表4。按截?cái)嘀禐?分，驗(yàn)證集中高風(fēng)險(xiǎn)組患者46例，低風(fēng)險(xiǎn)組患者17例。建模集和驗(yàn)證集預(yù)測(cè)不同分值發(fā)病率之間比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（2=7.863，=0.349），模型的精準(zhǔn)度見(jiàn)圖3。

圖2 驗(yàn)證集ROC曲線

圖3 預(yù)測(cè)模型精準(zhǔn)度

3 討論

本研究結(jié)果顯示，挑戰(zhàn)與傷害認(rèn)知評(píng)價(jià)、回避應(yīng)對(duì)方式、有軀體功能障礙及自理能力中重度依賴均是老年腦卒中患者產(chǎn)生病恥感的獨(dú)立影響因素，與鄧翠玉等[13]研究結(jié)果一致。采取挑戰(zhàn)正性認(rèn)知評(píng)價(jià)越多，病恥感水平越低，說(shuō)明正性認(rèn)知評(píng)價(jià)可增強(qiáng)患者戰(zhàn)勝疾病的信心，減少負(fù)性情緒，減輕病恥感；傷害性負(fù)性認(rèn)知評(píng)價(jià)增加病恥感的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，可能是患者擔(dān)心疾病對(duì)自己帶來(lái)傷害，加重患者病恥感體驗(yàn)。有研究顯示，負(fù)性評(píng)價(jià)會(huì)使患者采取消極的應(yīng)對(duì)方式，進(jìn)而影響患者的心理狀態(tài)[14]；采取回避的應(yīng)對(duì)方式可增加患者病恥感發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，歸因于回避應(yīng)對(duì)方式只是暫時(shí)逃避患病壓力，并沒(méi)有從根源解決問(wèn)題，患者因自卑心理采取回避應(yīng)對(duì)方式進(jìn)一步加重病恥感。高杰等[15]研究也發(fā)現(xiàn)，回避應(yīng)對(duì)方式是中青年腦缺血性卒中患者傾向選擇的應(yīng)對(duì)方式，阻礙患者康復(fù)進(jìn)程。在本研究中自理能力是位居第一的影響因素，自理能力受限、身體功能障礙的患者會(huì)加重其負(fù)性情緒，延長(zhǎng)病程，進(jìn)而影響病恥感。

構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分系統(tǒng)納入軀體功能障礙（1分）、自理能力（2分）、挑戰(zhàn)（2分）、傷害（1分）、回避（1分）5個(gè)自變量。以3分為截?cái)嘀担＜呶z出率為58.73%，說(shuō)明老年腦卒中患者存在病恥感的風(fēng)險(xiǎn)較高。因此，應(yīng)盡早進(jìn)行健康指導(dǎo)，防止病恥感的發(fā)生。建模集和驗(yàn)證集的AUC分別為0.902和0.728，且模型精準(zhǔn)度良好，說(shuō)明評(píng)分系統(tǒng)具有較好的區(qū)分度和穩(wěn)定性。因此，基于壓力應(yīng)對(duì)理論構(gòu)建的評(píng)分系統(tǒng)，具有良好的預(yù)測(cè)能力，構(gòu)建的病恥感風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分表可有效預(yù)測(cè)老年腦卒中患者病恥感發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，可為未來(lái)開(kāi)發(fā)新的病恥感測(cè)量工具提供依據(jù)。

綜上所述，本研究構(gòu)建的病恥感風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分表具有良好的校準(zhǔn)度和區(qū)分度。但本研究為回顧性研究，可能存在信息偏頗；樣本來(lái)源較單一，且樣本量較少，統(tǒng)計(jì)效力不足，只進(jìn)行了內(nèi)部驗(yàn)證，推廣性受限制。今后可采取隊(duì)列研究，多中心收集數(shù)據(jù)，擴(kuò)大樣本量，以增加模型的可靠性。

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Construction and validation of stigma prediction model in elderly stroke patients

LIU Dongxue, ZHANG Chengjie, LI Xuefei, LIU Chunlei, JING Kunjuan

1.College of Nursing, Hebei University, Baoding 071000, Hebei, China; 2.Department of Operating Room, Affiliated Hospital of Hebei University, Baoding 071000, Hebei, China

To construct and validate a stigma prediction model for elderly stroke patients.A total of 252 elderly stroke patients hospitalized in Affiliated Hospital of Hebei University from May to October 2022 were selected as the study objects by convenient sampling method. The patients were divided into modeling set and validation set according to 3∶1, and the predictors were screened by binary Logistic regression analysis. A stigma risk scale was constructed based on the regression coefficient, and the model fit was evaluated by Hosmer-Lemeshow test. The receiver operating characteristic (ROC) curve was used to analyze the predictive performance of the model.Logistic regression analysis showed that physical dysfunction, moderate/severe dependence, cognitive evaluation of challenge and injury, and avoidance coping style were all independent factors influencing stigma in elderly stroke patients (<0.05). The constructed prediction model had good prediction ability, and the area under ROC curve of modeling set and validation set were 0.902 and 0.728, respectively.The developed stigma risk scale for elderly stroke patients has a good predictive ability, and can provide a basis for the development of new scale tools in the future, so as to early identify stroke patients with high stigma.

Stroke; Stigma; Prediction model; Internal validation

R473

A

10.3969/j.issn.1673-9701.2023.31.021

河北省醫(yī)學(xué)科學(xué)研究課題計(jì)劃項(xiàng)目（20231559）；河北大學(xué)社科培育基金項(xiàng)目（2020HPY030）

井坤娟，電子信箱：jingkunjuan@qq.com

（2022–12–31）

（2023–09–22）