楊振，張會君

（錦州醫(yī)科大學護理學院，遼寧錦州 121001）

照護性抑郁是指養(yǎng)老護理員在照護老年失智癥患者過程中由于多因素導致其心理應激失控、自我價值感喪失以及自信心降低，進而所引發(fā)的一系列消極情緒狀態(tài)。目前，對于養(yǎng)老護理員的心理精神、職業(yè)認同以及專業(yè)技能培訓均有一定的關(guān)注[1-3]，但針對基于列線圖的照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的風險預測模型尚未見報道。 因此， 本研究旨在探討影響照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的因素，構(gòu)建風險預測模型，為早期識別并預防養(yǎng)老護理員照護性抑郁的發(fā)生提供可靠性意見。

1 對象與方法

1.1 研究對象 采用總體率估計樣本量公式N=Z21-α/2P（1-P）/d2進行估計[4]，Z1-α/2為標準正態(tài)分布下面積，為1-α/2 所對應的百分位數(shù)，取α=0.05，此時對應的Z1-α/2=1.96；d 為容許誤差為0.15 P，P 表示照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的發(fā)生率，參考文獻約為57%[5]，計算樣本量約為130 例，考慮到研究過程中20%的樣本流失量及受人群特異性的影響，最終擬發(fā)放問卷210 份。 研究者于2019 年9—12月通過便利抽樣法選取遼寧省錦州市和沈陽市6 家養(yǎng)老機構(gòu)203 例照顧失智癥患者的養(yǎng)老護理員為研究對象。 納入標準：（1）正規(guī)養(yǎng)老機構(gòu)工作；（2）全職照顧老年失智癥患者；（3）照護老年失智癥患者≥1 年。 排除標準：（1） 經(jīng)報告由非照護因素而產(chǎn)生抑郁情緒者；（2）由于各種原因?qū)е碌臏贤ㄕ系K者；（3）非自愿參與本研究者。 老年失智癥患者，納入標準：（1）年齡≥60歲；（2）經(jīng)醫(yī)院確診或機構(gòu)機構(gòu)簡易精神狀態(tài)檢測量表（Mini-Mental State Examination, MMSE）評估結(jié)果為失智癥者。 排除標準：臨終期老年失智癥患者。

1.2 研究方法

1.2.1 問卷調(diào)查 （1）一般資料問卷：由研究小組自行設計，包括年齡、性別、受教育程度、工作時長以及月收入共5 部分內(nèi)容。 （2）Zung’s 抑郁自評量表：包括精神性-情感癥狀、軀體障礙、精神運動性障礙、抑郁心理障礙4 個維度20 個條目，根據(jù)Likert 4 級評分，總粗分范圍為20～80 分，經(jīng)換算后得到標準總分，分數(shù)＜50 為無抑郁情緒，分數(shù)≥50 分為有抑郁情緒，量表總的Cronbach α 系數(shù)為0.86[6]。 （3）照護負擔量表：由張睿[7]在臺灣版本的基礎(chǔ)上漢化而來，用于評估照顧失智癥患者的養(yǎng)老護理員的照護負擔，包括生理性負擔、情感性負擔、社會性負擔、時間依賴負擔及發(fā)展受限負擔5 個維度24 個條目，均按Likert 5 級計分，從非常同意（4 分）到非常不同意（0 分），分數(shù)范圍為0～96 分， 本研究中量表的Cronbach α 系數(shù)為0.77，分維度的Cronbach α 系數(shù)為0.78～0.90。（4）心理韌性量表：于2007 年于肖楠等[8]漢化并推廣使用，包括堅韌、自強及樂觀3 個維度25 個條目，均按Likert 5 級計分，從從來不（0 分）到一直如此（4 分），分數(shù)范圍為0～100 分，分數(shù)越高，說明照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員心理韌性水平越高，Cronbach α系數(shù)為0.91。 （5）領(lǐng)悟社會支持量表：由姜乾金[9]編制， 用于評估照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員的社會支持水平，包括家庭支持、朋友支持以及其他支持3 個維度12 個條目，采用Likert 7 級計分，分為范圍為12～84 分，分數(shù)越高，代表社會支持水平越高。 量表總的Cronbach α 系數(shù)為0.90， 分維度的Cronbach α 系數(shù)為0.82～0.90。

1.2.2 資料收集 由課題組導師聯(lián)系各養(yǎng)老機構(gòu)負責人，征詢其同意；課題組成員分為3 個小組，每個小組3 人，分別去往沈陽市養(yǎng)老機構(gòu)、錦州市養(yǎng)老機構(gòu)以及留在課題組內(nèi)進行統(tǒng)計處理； 獲得知情同意后，為保證填寫質(zhì)量，召集符合納入標準的調(diào)查對象集中在示教室利用手機問卷星填寫， 現(xiàn)場由課題組成員統(tǒng)一指導。本研究發(fā)放問卷210 份，回收有效問卷為203 份，有效回收率為96.7%。

1.2.3 統(tǒng)計學方法 應用SPSS 22.0 進行統(tǒng)計學分析，計數(shù)資料用頻數(shù)、構(gòu)成比表示，連續(xù)變量采用兩獨立樣本t 檢驗、分類變量采用χ2檢驗進行養(yǎng)老護理員照護性抑郁的單因素分析。采用多因素Logistic回歸分析篩選影響?zhàn)B老護理員照護性抑郁的獨立危險因素，運用R Studio 軟件構(gòu)建風險預測模型，并利用列線圖進行模型可視化；同時運用Bootstrap 法進行內(nèi)部驗證。 采用受試者工作曲線評價照護性抑郁風險預測模型的診斷效能。 檢驗水準α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 養(yǎng)老護理員照護性抑郁的單因素分析 共納入照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員203 例，存在抑郁情緒111 例（54.7%），不存在抑郁情緒92 例（45.3%）；不同年齡、受教育程度、健康自評狀況、月收入以及工作時長的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的發(fā)生率差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）；不同性別的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的發(fā)生率差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05），見表1。

表1 照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的單因素分析（例）

2.2 養(yǎng)老護理員照護性抑郁的二分類Logistic 回歸分析 以養(yǎng)老護理員是否發(fā)生抑郁情緒為因變量（賦值：0=否，1=是），以單因素分析有統(tǒng)計學意義的因素為自變量 （自變量賦值見表2） 進行二分類Logistic 回歸分析，α入=0.05，α出=0.10。 回歸分析結(jié)果顯示養(yǎng)老護理員的照顧負擔是照護性抑郁發(fā)生的獨立性危險因素；健康自評、心理韌性、社會支持是照護性抑郁發(fā)生的保護性因素（P＜0.05），回歸方程：=19.364-2.547×健康自評+0.174×照顧負擔-0.234×心理韌性-0.253×社會支持。 見表3。

表2 自變量賦值情況

表3 照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的二分類Logistic 回歸分析

2.3 養(yǎng)老護理員照護性抑郁風險預測模型的構(gòu)建

基于進入回歸模型中的獨立因素（健康自評、照顧負擔、心理韌性及社會支持），構(gòu)建照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的風險預測模型，并構(gòu)建列線圖，見圖1。運用Bootstrap 法對模型進行驗證，H-L 偏差度檢驗結(jié)果為χ2=4.709，P=0.788，提示模型校準度良好， 見圖2；ROC 曲線下面積AUC為0.976 （95%CI:0.959～0.993）， 提示模型區(qū)分度較好，見圖3。

圖1 照顧失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁風險預測的列線圖模型

圖2 照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁風險預測列線圖模型的分類校準曲線

圖3 照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁風險預測列線圖模型的ROC 準曲線

3 討論

3.1 養(yǎng)老護理員照護性抑郁的現(xiàn)狀 伴隨著我國老年失智癥群體比例的逐年增高， 加之認知功能進一步衰退和精神行為癥狀日益增多，遠遠超出了機構(gòu)養(yǎng)老護理員的照護承受能力，并對其造成一系列的不良影響[10-11]。 本研究結(jié)果表明，照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的檢出率為54.7%，遠高于Sallim 等[12]、張瓊等[13]的研究結(jié)果（33.9%、21.49%）。究其原因， 老年失智癥患者常表現(xiàn)為不同程度的認知障礙與精神神經(jīng)系統(tǒng)癥狀， 護理員在長期照護老年失智癥患者的過程中既要兼顧常規(guī)的生理性照護，又要集中精力警惕意外事件發(fā)生，以致使其產(chǎn)生抑郁或焦慮癥狀。 相關(guān)研究也表明[13]，與其他疾病照顧者的抑郁水平相比， 老年失智癥照顧者的抑郁水平較高，兩者有統(tǒng)計學差異。 因此，養(yǎng)老機構(gòu)管理者在合理調(diào)配人力資源的同時， 應高度關(guān)注照顧特殊群體尤其是老年失智癥患者的護理員的情緒變化；對有抑郁傾向的養(yǎng)老護理員及時運用心理輔助手段加以干預。

3.2 養(yǎng)老護理員照護性抑郁相關(guān)影響因素分析

3.2.1 照顧負擔 研究結(jié)果表明， 照顧負擔是照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁發(fā)生的獨立危險因素。由于較重的照護負擔，養(yǎng)老護理員難以合理有效的分配時間得以休息，進而出現(xiàn)身心疲乏[14]；另外， 伴隨著老年失智癥患者的精神行為癥狀日益凸顯，將對養(yǎng)老護理員產(chǎn)生不同程度的攻擊行為，更加重養(yǎng)老護理員的照護壓力，進而產(chǎn)生抑郁情緒。相關(guān)研究[15-16]也證實了該結(jié)論，即老年失智癥患者的精神行為系統(tǒng)癥狀是導致照顧者發(fā)生抑郁情緒最關(guān)鍵的因素。 因此， 養(yǎng)老機構(gòu)管理者應合理調(diào)配人力資源，制定彈性的排班制度，以緩解照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員的照護負擔。

3.2.2 健康自評 研究結(jié)果表明， 養(yǎng)老護理員良好的健康自評狀況其照護性抑郁發(fā)生的保護性因素。黃達等[17]研究表明，老年失智癥患者照顧者的身體健康狀況是導致其在照護過程中發(fā)生不良情緒的直接因素。相較于健康狀況不佳的養(yǎng)老護理員，健康狀況較好的養(yǎng)老護理員會有更多的精力去完成相應的照護任務， 對外部環(huán)境給予的刺激在心理和生理方面有更大程度的承受和消化能力[18]，進而減少抑郁、焦慮等不良情緒的發(fā)生。因此，照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員應建立良好的工作心態(tài)， 強化其身體素質(zhì)以有效應對繁重的照護壓力并提升照護質(zhì)量。

3.2.3 心理韌性 研究結(jié)果表明， 心理韌性是照顧失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁發(fā)生的保護性因素。 心理韌性是衡量個體面對你逆境時經(jīng)過適應和調(diào)整維持自身心理健康水平的能力[19]。 在面對繁重的工作照護負荷、 突發(fā)的應激行為狀況以及不良的情感或語言交流時， 有著較高心理韌性水平的養(yǎng)老護理員能夠通過自身充分的心理建設與不斷調(diào)整較好的適應內(nèi)外環(huán)境所帶來的壓力，維持身心平衡[20]，進而不易產(chǎn)生抑郁等不良情緒。因此，養(yǎng)老護理員在照護老年失智癥患者的工作中應利用科學的手段提高自身的心里復原力， 不斷調(diào)整與適應由外部環(huán)境帶來的身心應激，以減少抑郁的發(fā)生。

3.2.4 社會支持 相關(guān)研究表明[21-22]，較高的社會支持水平對照顧者的心理健康具有較強的增益作用，與本研究的結(jié)果一致。社會支持可以是來自家人、朋友、鄰居、同事等提供的各種形式的認可、支持和幫助[23]。 當社會支持發(fā)揮積極作用，便會對照護者的身心健康產(chǎn)生增益的效果[24]。 具有較高的社會支持水平的養(yǎng)老護理員能夠在老年失智癥患者中投入更多的精力， 并更有信心的去應對照護過程中的各種挑戰(zhàn)， 使他們能夠帶著高度的職業(yè)自信完成高難度的照護任務， 進而減少其因照護而發(fā)生抑郁等不良情緒。 因此，管理者應定期組織養(yǎng)老技能培訓，提高養(yǎng)老護理員的照護技能， 并運用有效的干預手段對具有抑郁輕向的護理員進行長期的心理疏導， 消除其主觀不良感受，緩解其身心壓力。

3.3 養(yǎng)老護理員照護性抑郁風險預測模型的科學性與使用性 列線圖是一種基于回歸結(jié)果的通過帶有刻度線段所展示的平面圖形， 其本質(zhì)是回歸方程的可視化[23]。 本研究將進入回歸方程模型的4 個變量進行整合，構(gòu)建列線圖模型，結(jié)果顯示，列線圖具有較好的區(qū)分度和校準度（H-L 偏差度檢驗：χ2=4.709，P=0.788；AUC=0.976，95%CI:0.959～0.993）?；诹芯€圖，針對個體測得的變量值向第一行做垂線，找出對應的分數(shù)（points），各變量值對應的分數(shù)相加后在總分（total points）處找到一點，并向最后一行做垂線，找到照顧失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的發(fā)生概率（risk）?；诹芯€圖的照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的風險預測模型具有較好的科學性和實用性， 能夠?qū)φ疹櫴е前Y患者的養(yǎng)老護理員提供個性化的、基于循證的、高準確度的照護性抑郁風險估計。同時，由于列線圖模型將危險因素可視化， 養(yǎng)老機構(gòu)管理者可根據(jù)該模型對照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員進行抑郁風險估計， 以便早期發(fā)現(xiàn)抑郁傾向，進而進行在其的有效干預，防止抑郁的發(fā)生。

4 結(jié)論

照顧老年失智癥患者的養(yǎng)老護理員照護性抑郁的檢出率較高， 本研究已構(gòu)建出該人群發(fā)生照護性抑郁的風險預測模型， 有利于早期識別該人群照護性抑郁的發(fā)生，此模型具有較好的檢驗效能。本研究仍有不足之處， 雖然機構(gòu)養(yǎng)老的老年失智癥患者越來越多，但分布較為分散，故樣本量有限，此后應擴大樣本量，進一步改進模型的預測效能；同時，納入模型的影響因素有限， 今后應繼續(xù)納入更多的公認因素，對該結(jié)果進行進一步的補充。