蔡躍紅 王萍 于凌波 張偉 李志華

[摘要] 目的 分析濰坊市人民醫(yī)院中老年住院患者預后影響因素，為提高治愈率和好轉(zhuǎn)率提供依據(jù)。 方法 提取濰坊市人民醫(yī)院2011年1月～2015年12月40～79歲住院患者的臨床資料導入SPSS 16.0軟件，并采用該軟件進行變量賦值和統(tǒng)計分析，分析患者的年齡、性別、婚姻狀況、有無子女、疾病的嚴重程度、付費方式、住院天數(shù)等因素對患者轉(zhuǎn)歸情況的影響。單因素分析采用χ2檢驗，多因素分析采用Logistic逐步回歸分析方法。 結果 符合入選標準且信息齊全的214 327例住院患者，未愈或死亡11 964例，占5.6%。年齡、性別、病情嚴重程度、醫(yī)療費用支付方式、有無子女、婚姻狀況、住院天數(shù)均影響中老年住院患者的預后。經(jīng)多因素Logistic回歸分析，病情危重[OR = 9.41， 95%CI（9.00，9.84）]、無醫(yī)療保險[OR = 3.09，95%CI（2.94，3.25）]、無子女[OR = 2.10，95%CI（1.75，2.52）]、離婚或喪偶[OR = 1.64，95%CI（1.45，1.87）]為主要危險因素，其次的危險因素是男性和年齡大，而住院天數(shù)長是保護性因素。 結論 除男性、年齡大、病情危重外，無醫(yī)療保險、無子女、無配偶的患者預后較差。

[關鍵詞] 中老年住院患者；預后；危險因素；Logistic回歸分析

[中圖分類號] R181.2 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673-7210（2018）10（a）-0085-03

Analysis of prognostic risk factors of middle-aged and elderly inpatients in a general hospital in Shandong Province from 2011 to 2015

CAI Yuehong1 WANG Ping1 YU Lingbo1 ZHANG Wei1 LI Zhihua2▲

1.Quality Control Office， Weifang People′s Hospital Affiliated to Weifang Medical University， Shandong Province， Weifang 261041， China； 2.Institute of Epidemiology， School of Public Health and Management， Weifang Medical University， Shandong Province， Weifang 261053， China

[Abstract] Objective To analyze the prognostic risk factors of middle-aged and elderly inpatients in Weifang People′s Hospital， and to provide reference for improving the cure rate and improvement rate. Methods The clinical data of inpatients aged 40 to 79 years old in Weifang People′s Hospital from January 2011 to December 2015 was extracted and imported into SPSS 16.0 software， and the software was used to conduct variable assignments and statistical analysis， the effects of patients′ age， sex， marital status， absence or presence of children， severity of disease， payment method， days of hospitalization on the prognosis of inpatients were analysed by univariate analysis using chi-square test and multivariate analysis using Logistic stepwise regression analysis. Results Totally 214 327 inpatients with completed clinical information were accorded with the inclusive criteria， of which， 11 964 inpatients were uncured or died， accounted for 5.6%. The patients′ age， sex， marital status， absence or presence of children， severity of disease， payment method， days of hospitalization could significantly influence the prognosis of the middle-aged and elderly inpatients. Multivariate Logistic regression analysis revealed that the major risk factors were the critical illness [OR = 9.41， 95%CI （9.00， 9.84）]， no medical insurance [OR = 3.09， 95%CI （2.94， 3.25）]， no children [OR = 2.10， 95%CI （1.75， 2.52）]， divorced or widowed [OR = 1.64， 95%CI （1.45， 1.87）]， followed by the male and the old age， while long hospital stay was a protective factor. Conclusion In addition to male， old age and critical illness， the patients without medical insurance， children and spouse have a poor prognosis.

[Key words] Middle-aged and elderly inpatients； Prognosis； Risk factor； Logistic regression analysis

疾病預后的信息不僅能為臨床醫(yī)生制訂治療措施提供參考，而且對患者家屬及社會安排也具有重要意義[1-3]。中老年住院患者預后較差[4]，除年齡和病情嚴重程度外[5-7]，其婚姻狀況、子女情況、經(jīng)濟負擔等都可能影響著患者的預后[8]。但目前這方面的報道較少，本研究分析了山東省濰坊市人民醫(yī)院（以下簡稱“我院”）住院的20多萬例中老年患者預后的影響因素，為改善中老年住院患者的預后提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

2011年1月1日～2015年12月31日我院出院的所有住院患者的電子病例數(shù)據(jù)庫。

1.2 病例選擇

年齡40～79歲。同一患者因相同的疾病住院（以出院時第一診斷作為參考標準），只納入第1次住院時的住院及轉(zhuǎn)歸信息，同一患者因不同疾病住院，將作為獨立數(shù)據(jù)進行記錄。剔除基本信息資料缺失的病例。在252 123例中老年住院患者中符合入選標準且信息齊全的有214 327例。

1.3 住院患者有關信息提取

提取住院患者的姓名、身份證號碼、年齡、性別、婚姻狀況（離異或喪偶、在婚）、子女情況（有或無）、主要疾病名稱、疾病的嚴重程度（是否病重及病危）、付費方式（有保險或全自費）、住院天數(shù)和治療轉(zhuǎn)歸（良好治療轉(zhuǎn)歸包括治愈和好轉(zhuǎn)，不良治療轉(zhuǎn)歸包括死亡和自動出院）。

1.4 統(tǒng)計學方法

采用SPSS 16.0統(tǒng)計分析軟件建立數(shù)據(jù)庫，并進行變量賦值和統(tǒng)計分析，單因素分析采用χ2檢驗，多因素分析采用Logistic回歸分析方法，變量賦值見表1。

2 結果

2.1 一般資料

2011～2015年我院共收治符合入選標準且信息齊全的中老年住院患者214 327例，其中男109 540例，占51.1%，女104 787例，占48.9%；其中治愈或好轉(zhuǎn)202 363例，占94.4%，未愈或死亡11 964例，占5.6%；男性未愈或死亡率高于女性。隨著年齡的增加，患者未愈或死亡率增加，差異有高度統(tǒng)計學意義（χ2 = 3.04，P < 0.01）。病情嚴重程度、醫(yī)療費用支付方式、有無子女、婚姻狀況、住院天數(shù)均影響中老年住院患者的預后。見表2。

2.2 多因素Logistic回歸分析結果

由于年齡、病情危重程度是主要的危險因素，且與住院天數(shù)、婚姻狀況、付費方式、有無子女等因素可能存在交互作用，通過多因素Logistic回歸分析消除混雜作用后，結果發(fā)現(xiàn)病情危重、無醫(yī)療保險、無子女、無配偶、男性、年齡大是影響預后的主要危險因素，住院天數(shù)長是保護性因素。見表3。

3 討論

本研究結果提示病情危重對預后的影響最大，毋容置疑，入院時病情越重預后越差。年齡大和男性患者預后較差，與國內(nèi)報道一致[9]。男性患者預后差，可能與男性自我適應能力較女性低有關，也可能與女性對疾病創(chuàng)傷的耐受性較高有關。

疾病預后往往與多種因素有關，各種因素間可能存在相互影響，為了找出主要的危險因素，可采用多因素分析方法[10-11]。Logistic回歸模型是將流行病學資料中的反應變量作Logistic變換，然后作出危險因素估計某事件在某時期內(nèi)發(fā)生概率的Logistic回歸方程，可有效控制因素間的交互作用。死亡概率預測模型、簡化的急性生理評分和急性生理、年齡、慢性病評分等都可以作為危重癥預后的評價[12]。本研究結果提示病情危重、自費支付醫(yī)療費、無子女、離婚或喪偶、年齡大、男性是影響住院患者預后的主要危險因素。這些因素中病情、年齡和性別是難以改變的，對臨床上幫助患者康復的指導性不強。而無子女、無醫(yī)療保險、無配偶可以通過提供更好的社會支持加以改善。

離異或喪偶的患者比有配偶的患者的預后差，提示中老年患者婚姻狀況可影響其健康和患病后的康復，國內(nèi)外有類似的研究報道[13-17]。既往研究發(fā)現(xiàn)喪偶對老年人死亡率有重要影響，即長期喪偶的老年人死亡風險明顯高于長期有偶的老年人。在控制配偶照顧的條件下，喪偶者與有偶者的死亡風險差異會大幅下降，這提示來自配偶的生活照顧對于延長老人的壽命發(fā)揮著重要作用[18-19]。

在本研究中，無子女和無醫(yī)療保險的人數(shù)較少，分別為0.64%和8.64%，但是對患者的預后影響較大，無子女患者的未愈及死亡率較有子女增加1倍，無醫(yī)療保險患者的未愈及死亡率較有醫(yī)療保險增加2倍。因此，繼續(xù)擴大醫(yī)療保險的覆蓋率，消除醫(yī)療保障的死角，實現(xiàn)病有所醫(yī)，減輕患者的疾病負擔是改善患者預后的重要舉措。另外，醫(yī)療機構對無子女、無配偶的住院患者應提供必要的生活照顧和心理安慰，增強他們戰(zhàn)勝病魔的信心，提高生活質(zhì)量。

如果病情一定，可以認為隨著住院天數(shù)的縮短，醫(yī)院的治療強度增大；住院天數(shù)越長，治療強度越小[20]。本研究發(fā)現(xiàn)，住院時間較長（>4 d）的患者預后較好，且對病情嚴重程度不存在影響。其中可能存在患者及其家屬主動放棄治療的原因，但也說明目前該地區(qū)居民對健康的需求還有待提高。

本研究存在樣本來源單一的不足，尚不能代表該地區(qū)所有住院患者的狀況，另外沒有對疾病進行分類分析，可能存在住院率偏倚。

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（收稿日期：2018-05-04 本文編輯：張瑜杰）