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        精神科急診患者自殺風險的預測研究

        2021-06-18 00:32:32潘軼竹王剛朱輝尹利李京淵及曉李小強
        臨床精神醫(yī)學雜志 2021年3期
        關鍵詞:因素研究

        潘軼竹,王剛,朱輝,尹利,李京淵,及曉,李小強

        精神疾病患者因疾病造成其工作和生活持久的困擾,尤其是自傷自殺、暴力攻擊等精神科急癥的出現(xiàn),更給患者、家屬乃至社會帶來重大影響。中國于2013年5月出臺了精神衛(wèi)生法,提出“無兩害則無非自愿,有兩害則非自愿”的原則,規(guī)定只有出現(xiàn)自殺、攻擊的“兩害”行為,精神病患者才可非自愿住院。全球每年有至少100萬人死于自殺,其中中國至少占25%,而自殺未遂是這個數(shù)字的近10倍[1]。較之攻擊行為的外顯性表現(xiàn),自殺行為更具有隱匿性,對患者及其家庭及周圍人群均造成重大影響。本研究通過對精神科急診患者的社會人口學及臨床資料的分析,可對精神科急診患者的自殺行為進行預測。

        1 對象和方法

        1.1 對象

        為2015年1月至2017年1月在北京安定醫(yī)院急診科就診的患者。入組者均為掛急診號求醫(yī)而非取藥;了解研究目的,愿意參與調查并簽署知情同意。

        1.2 方法

        1.2.1 調查方法 北京安定醫(yī)院急診科值班方式是雙人5組值班,課題組9位研究者涵蓋了所有的班次,保證24 h內所有符合入組標準的急診患者都能納入。所有的研究者都經過培訓,培訓內容是對一般情況調查表調查變量內涵達成研究者共識,以及在20個患者中應用臨床評估所用的各項量表進行評定及一致性檢驗,Kappa值>0.85。

        1.2.2 一般情況調查 采用自編一般情況調查表調查患者的人口學資料:性別、年齡、民族、有無職業(yè)、工作狀況、婚姻狀況、戶口所在地、目前居住地、接受教育時間、家庭月總收入水平、居住情況(獨居/有人同住)、父母情況、與父母關系、兄弟姐妹情況(無/有)、兄弟姐妹關系、是否經期;并收集患者的臨床資料:就診時間、有否誘因、誘因內容、就診時季節(jié)、就診日天氣情況、是否首次發(fā)病、首發(fā)年齡、病前性格、起病形式、是否有既往精神病史、總病程、本次病程、精神科總住院次數(shù)、是否明確診斷、是否合并軀體疾病。

        1.2.3 臨床評估 在接診患者時完成以下評估。①自殺危險因素評估表:將危險因素分為3類:Ⅰ:自殺觀念、自殺企圖、自我評價、自殺方式、無望、無助、酒(藥)濫用,總分 28分;Ⅱ:年齡、性別、婚姻狀況、職業(yè)狀況、健康狀況,總分8分;Ⅲ:人際關系、家庭支持、人際交往、自知力、性格特點、事業(yè)成就、應激事件,總分7分。31~43分為極度危險;21~30分為很危險;11~20分為危險;≤10分較安全。以≤10分作為安全組與危險組分界值。②攻擊風險評估表:Ⅳ級評定標準:Ⅰ級:有下列情況之一者,若為男性則有兩項,分別為男性、精神分裂癥、伴有幻聽或被害妄想、躁狂、酒藥依賴的脫癮期、意識障礙伴行為紊亂、癡呆伴行為紊亂、既往人格不良者(有沖動、邊緣型人格障礙);Ⅱ級:被動的言語攻擊行為,表現(xiàn)為激惹性增高,交談時態(tài)度不好、抵觸、有敵意或不信任,或精神分裂癥有命令性幻聽者;Ⅲ級:主動的言語攻擊行為、被動的軀體攻擊行為,或在交往時出現(xiàn)社交粗暴(交談時突然離去、躲避、推擋他人善意的軀體接觸),既往有主動的軀體攻擊行為;Ⅳ級:有主動的軀體攻擊行為,攻擊行為在1 d內出現(xiàn)≥2次或攻擊行為造成了他人肉體上的傷害。除上述4級評定外,還設立了病情變化的4級標準:與上一次評估相比:a加重;b未變化;c減輕;d未評。評定時按照日期給患者評出“等級/病情變化”的評分。③簡明精神病評定量表(BPRS):本研究應用18項版本,分焦慮憂郁因子、缺乏活力因子、思維障礙因子、激活性因子、敵對猜疑因子,采用1~7分的7級評分法逐一對項目評分。④漢密爾頓焦慮量表(HAMA):14個條目分為軀體性焦慮及精神性焦慮2大類因子;總分<5分無焦慮,>7分可能有焦慮,>14分為肯定有焦慮,>21分為有明顯焦慮,>29分為嚴重焦慮。⑤漢密爾頓抑郁量表(HAMD):24個條目,包括焦慮/軀體化、體質量、認知功能障礙、日夜變化、阻滯、睡眠障礙、絕望感共7類因子組成,總分<8分為無抑郁癥狀,>20分為輕中度抑郁,>35分為嚴重抑郁。⑥Young躁狂評定量表(YMRS):共11項,包括心境高漲、活動/精力增加、性興趣、睡眠、易激惹、言語-語速及語量、言語-思維障礙、思維內容、攻擊-破壞行為、儀表、自知力,5級(0~4)評分,其中5、6、8、9項的5級評分為0、2、4、6、8分。

        1.2.4 統(tǒng)計學方法 采用雙人Epidata錄入數(shù)據(jù)庫及校準,應用SPSS 20.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)分析。首先對測量數(shù)據(jù)進行正態(tài)性檢驗,對正態(tài)分布的數(shù)據(jù)進行單因素方差分析,對非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)進行非參數(shù)檢驗,計數(shù)資料經卡方檢驗,排名數(shù)據(jù)進行秩和檢驗。對自殺相關因素進行單因素Logistic回歸分析,P<0.1者通過相關矩陣進行多重線性情況檢驗,采用容忍度和方差膨脹因子(VIF)對預測變量進行多重共線性診斷,用R語言的GLM函數(shù)進行多元Logistic回歸構建模型,使用十折交叉驗證模型穩(wěn)定性,使用受試者工作特征曲線(ROC)及Hosmer-Lemeshow檢驗對模型區(qū)分度和一致性進行評價。P<0.05具有統(tǒng)計學意義。

        2 結果

        2.1 入組者情況分析(見表1)

        表1 兩組情況比較[中位數(shù)(范圍)/例數(shù),%]

        共有12 345例急診求醫(yī)患者符合入組標準、簽署知情同意并完成調查;其中安全組8 909人,危險組3 436人。兩組間戶籍地、居住地、年齡、性別、民族、婚姻及居住狀況、受教育年限、就業(yè)情況、家庭月收入、與父母同胞的關系、就診時機季節(jié)、發(fā)病誘因、病前性格、精神病家族史、首發(fā)年齡、總病程、本次病程及伴有軀體疾病比較差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05或P<0.01);兩組間攻擊風險評估量表、BPRS、HAMA及HAMD總分比較差異有統(tǒng)計學意義(P均<0.01)。

        2.2 自殺危險因素分析

        單因素Logistic回歸分析顯示,自殺的危險因素為戶口所在地、目前居住地、年齡、男性、民族、無伴侶、獨居、無職業(yè)、目前未在職在讀、家庭月收入水平低、父母非原生健在、與父母關系不好、有1個以上兄弟姐妹、與兄弟姐妹關系不好、于22∶00至次日7∶00就診、3至5月及9至11月就診、發(fā)病有誘因、病前性格內向、精神疾病家族史陽性、首次發(fā)病年齡小、總病程短、本次病程短、未曾在精神科醫(yī)院住院、精神科醫(yī)院住院1次、有明確精神科診斷、伴隨軀體疾病、攻擊風險評估表≤Ⅰ級、BPRS、HAMA及HAMD總分高(P<0.05或P<0.01);保護因素為受教育年限、發(fā)病誘因為家庭事件、YMRS總分高(P均<0.01)。

        將單因素Logistic回歸分析結果中差異具有統(tǒng)計學意義的變量進入多因素Logistic回歸模型顯示,年齡、首次發(fā)病年齡及總病程的VIF>10(VIF=39.754,35.940,11.589),此3個變量間存在多重共線性診斷。多因素Logistic逐步回歸分析建立自殺風險預測模型顯示,自殺的危險因素為戶口所在地、目前居住地、男性、無伴侶、獨居、無職業(yè)、目前無業(yè)、父母非原生健在、與父母關系不好、有1個以上兄弟姐妹、于22∶00至次日7∶00就診、發(fā)病有誘因、病前性格內向、總病程短、未曾在精神科醫(yī)院住院、在精神病醫(yī)院住院1次、有明確精神科診斷、伴隨軀體疾病、HAMD總分高(P均<0.01);保護因素為受教育年限、BPRS、HAMA及YMRS總分高(P均<0.01)。

        通過R軟件glm函數(shù)實現(xiàn)Logistic回歸,其參數(shù)估計采用最大似然估計法,根據(jù)多因素Logistic結果,對陽性變量進行賦值(見表2),建立自殺風險預測模型:Logit(P=ZS) =-5.740+0.368×戶口所在地+0.233×目前居住地+0.584×性別+0.910×婚姻+0.277×與誰同住-0.054×受教育年限+0.266×職業(yè)+0.617×目前是否在職在讀+0.281×父母+0.465×與父母關系+0.295×兄弟姐妹+0.070×(就診時間=17∶01至22∶00)+0.223×(就診時間=22∶01至6∶59)+1.118×發(fā)病誘因+0.809×病前性格+0.454×(精神科總住院次數(shù)=未住院)+0.335×(精神科總住院次數(shù)=1次)+0.165×是否明確診斷+1.071×有否軀體疾病-0.028×簡明精神病總分-0.087×焦慮總分+0.298×抑郁總分-0.028×躁狂總分+0.002×總病程。

        表2 陽性變量賦值表

        2.3 自殺模型區(qū)分度、穩(wěn)定性及校準度評價

        采用ROC來評價,曲線下面積(AUC)為0.896(95%CI:0.890~0.902),最佳切點值為0.261,靈敏度為80.6%,特異度為81.6%,模型區(qū)分度較好。采用十折交叉驗證對模型預測的穩(wěn)定性進行內部驗證,十折交叉驗證后ROC曲線下面積為0.895(95%CI:0.889~0.901),最佳切點值為0.282,靈敏度為78.9%,特異度為83.2%,結果較好,通過內部驗證。

        采用Hosmer-Lemeshow檢驗來評價模型校準度,通過校正圖來衡量,黃色直線代表y=x的標準線,即預測與實際發(fā)生率完全一致,綠色擬合線代表風險預測模型的自殺安全組實際發(fā)生率與預測發(fā)生率情況,藍色擬合線代表自殺危險組實際發(fā)生率與預測發(fā)生率情況,預測值較接近觀測值,Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗結果χ2=14.644,P=0.066,該模型和實際結果差異無統(tǒng)計學意義,模型校正能力較好。見圖1。

        圖1 自殺分組模型校正圖

        3 討論

        自殺是一個重要的公共衛(wèi)生問題,無論發(fā)達國家還是發(fā)展中國家,精神障礙都是自傷自殺行為的一個很重要的危險因素[2-3]。有研究證實精神障礙患者自傷自殺行為占此行為人群的近70%[4]。

        既往針對精神科急診患者的研究多為描述性分類研究,而對自殺的研究多針對自殺企圖、自殺行為與疾病的關系開展,如針對青少年、大學生、城市或農村等普通人群的自殺行為,對精神障礙中抑郁癥、精神分裂癥的自傷自殺研究也較多,而對其他精神障礙自傷自殺行為研究較少并且樣本量低,尚未發(fā)現(xiàn)對精神科急診患者這個高危群體的預測研究。據(jù)我們所知,這是首次在中國對精神科急診患者這個群體進行自殺風險預測的研究。

        本研究中女性患者自傷自殺行為高于男性患者,與安靜等[5]研究國內自傷自殺行為相關問題時發(fā)現(xiàn)的女性易出現(xiàn)沖動行為,易采取憤怒及敵意的攻擊行為,更容易產生自殺意念及行為[6]相一致。而在就診時間上,既往有研究發(fā)現(xiàn)精神疾病患者在晚上22∶00至次日6∶00為住院患者自殺的高發(fā)時間段[7];本研究顯示,就診于傍晚及夜間的急診患者是自殺發(fā)生的危險因素,也證實了這一點。

        Paykel等[8]研究發(fā)現(xiàn)自殺未遂者在自殺行動之前6個月內經歷的生活事件平均每人3.3件。自殺行為之前的生活事件既是一個應激事件,同時也可能促使自殺行為的發(fā)生[9]。本研究中有明顯的起病誘因的情況下,患者的自傷自殺情緒更嚴重,也驗證了這一點。李獻云等[10]對負性生活事件與自殺行為的研究發(fā)現(xiàn),自殺當時的應激強度和自殺前1年的慢性心理壓力是自殺行為獨立的危險因素,軀體疾病、經濟困難和夫妻吵架或不和是自殺死亡排前3位的負性生活事件。本研究中有軀體疾病、無業(yè)、無伴侶是自殺行為發(fā)生的危險因素這一結果也佐證了此特點,而研究中父母關系及兄弟姐妹關系差也是自傷自殺行為發(fā)生的危險因素,說明家庭支持在自殺發(fā)生發(fā)展中起到重要作用。

        抑郁癥是精神障礙中常見的一種疾病,世界衛(wèi)生組織于2002年已將抑郁癥確定為世界第四大疾病,其終生患病率約10%,自殺率高達15%。本研究也發(fā)現(xiàn)HAMD評分高是自殺發(fā)生的危險因素。有學者認為家庭經濟狀況良好、無家族史、既往無精神疾病、個人生活平穩(wěn)、無不良生活習慣、較少接觸精神疾病領域及心理醫(yī)生的普通人群一旦遇到用現(xiàn)有生活經驗難以克服的困難時常會手足無措,陷入普遍的不穩(wěn)定狀態(tài)[11],甚至產生自殺自傷的意念及行為[12]。因此,本研究發(fā)現(xiàn)病前性格內向、疾病病程長卻未曾住過院或住院次數(shù)少的患者更易發(fā)生自殺風險。

        將上述陽性變量的研究結果帶入Logit(P=ZS)的模型公式,得出的0~1之間的數(shù)字,即可預測精神科急診患者自殺風險的趨勢。本研究結果將轉化為手機APP形式應用于精神科急診臨床,以及時了解患者的自殺風險趨勢并施以治療,防止意外發(fā)生。

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