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        老年維持性血液透析患者癥狀困擾的縱向研究

        2023-05-05 07:22:16翁佳敏王夢婧黃碧紅陸楚涵陳靖楊曉莉
        老年醫(yī)學與保健 2023年2期
        關(guān)鍵詞:癥狀模型研究

        翁佳敏,王夢婧,黃碧紅,陸楚涵,陳靖,楊曉莉

        1. 復旦大學附屬華山醫(yī)院腎病科,上海 200040; 2. 復旦大學附屬華山醫(yī)院護理部,上海 200040

        我國60歲以上人群終末期腎病(end-stage renal disease, ESRD)患病率高達19.3%[1]。隨著老齡化進程加快,我國老年ESRD群體進一步擴大,該類人群最終需通過透析維持生命。然而,透析增加了感染、骨病及心腦血管疾病風險,降低了患者的生活質(zhì)量[2]。維持性血液透析(maintenance hemodialysis, MHD)患者常見癥狀包括疲乏、疼痛、便秘、睡眠障礙、瘙癢及食欲下降[3]。與中青年相比,老年MHD患者還存在老年綜合征,并伴隨多種慢性病。因此,有必要對老年MHD群體癥狀開展研究。

        潛變量是指無法用明確度量工具直接測量卻又客觀存在的變量,需基于一組觀察變量,通過統(tǒng)計學方法判斷變量所處狀態(tài)[4]。潛類別分析(latent class analysis, LCA)指研究對象在潛變量上表現(xiàn)出類型與質(zhì)性的差異,從而得出癥狀群體差異性特征[5]。然而并非所有個體遵循著相同的發(fā)展軌跡,癥狀發(fā)展存在群體異質(zhì)性及個體差異性。因此,個體所屬癥狀潛在類別也可發(fā)生轉(zhuǎn)變。潛在轉(zhuǎn)換分析(latent transition analysis, LTA)利用縱向數(shù)據(jù),從概率角度描述癥狀潛在類別隨時間變化的模式,揭示樣本人群在不同時間點的癥狀發(fā)展特征[5]。本研究旨在探究老年MHD患者癥狀潛在類別隨時間變化的模式及影響因素,分析癥狀特征和發(fā)展軌跡,從而早期識別ESRD高危人群,為癥狀管理及精準防控提供理論依據(jù)。

        1 資料與方法

        1.1一般資料2021年6月—2022年6月,采用方便抽樣法選取122例于復旦大學附屬華山醫(yī)院行MHD治療的老年患者。納入標準: (1)MHD≥3個月; (2)年齡≥60歲; (3)一般情況好; (4)自愿參與并簽署知情同意書。排除標準: (1)呼吸衰竭; (2)合并肝臟及血液系統(tǒng)疾病; (3)惡性腫瘤; (4)同時參加其他臨床試驗者。研究經(jīng)醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準(KY2018-433)。122例受試者年齡60~93歲,平均(68.6±8.1)歲,其中男性65例、女性57例。見表1。

        表1 老年MHD患者一般資料(n=122)

        1.2研究方法2021年6月(T1)進行基線調(diào)查, 2021年12月(T2)及2022年6月(T3)進行門診隨訪,隨訪過程中無脫落病例。

        1.2.1 資料采集 收集受試者的人口學資料(年齡、性別、文化程度、婚姻狀況和月收入等)及臨床資料(包括透析齡、原發(fā)病和伴隨疾病等)。

        1.2.2 透析癥狀指數(shù)評估 透析癥狀指數(shù)(Dialysis Symptom Index, DSI)[6]包含30個生理及心理癥狀條目,用以評估血液透析患者過去1周內(nèi)的癥狀發(fā)生有無及其困擾程度。通過Likert 5級評分法進行測量: (1)無困擾0分; (2)輕度困擾1分; (3)中度困擾2分; (4)重度困擾3分; (5)極重度困擾4分。DSI總分120分,得分越高說明困擾程度越重。該量表重測信度及內(nèi)容效度好,適用于血透人群[7]。

        1.2.3 LCA 使用Mplus 8.3軟件對發(fā)生率≥20%的老年MHD患者癥狀建立潛類別模型[4]。模型擬合度參考指標包括: (1)赤池信息量準則(Akaike information criterion, AIC)、貝葉斯信息準則(Bayesian information criterion, BIC)和校正的貝葉斯信息準則(adjusted BIC, aBIC)等信號評價指標,數(shù)值越小提示模型擬合度越好; (2)熵(entropy)≥0.80提示分類準確度可接受; (3)LMR(Lo-Mendell-Rubin)檢驗以及基于Bootstrap似然比檢驗(Bootstrap likelihood ratio test, BLRT)的P<0.05,提示k個類別模型優(yōu)于k-1個。確定類別模型后,根據(jù)各潛在類別條件概率特征對潛在類別命名。潛在類別概率是指在概率模型下,利用概率的估計與比較進行分類。樣本的后驗概率在第t個潛在類別水平上表現(xiàn)最高,則該樣本被分為t個類別[5]。

        1.2.4 LTA 通過LCA對研究對象T1~T3的癥狀測量條目進行LTA,考慮不同時間點的潛在類別數(shù)一致性,選出最優(yōu)模型并確定潛在類別數(shù)。根據(jù)每個樣本不同時間點的后驗類別屬性計算潛在類別概率的變化[4]。

        2 結(jié)果

        2.1老年MHD患者DSI122例受試者T1、 T2及T3時DSI得分為13.00(6.00, 24.00)分、16.00(8.00, 28.00)分和18.00(11.00, 32.00)分。老年MHD患者發(fā)生率≥20%的癥狀包括便秘、食欲減退、肌肉痙攣、呼吸短促、頭暈、足麻或刺痛、疲乏、咳嗽、口干、骨或關(guān)節(jié)痛、頭痛、肌肉痛、注意力難以集中、皮膚干燥、瘙癢、憂慮、入睡困難、難以熟睡、易怒、性欲減退以及性沖動困難。T1~T3時入睡困難為中度困擾2.00(0.00, 4.00)分,其余癥狀在不同時間點的困擾程度均較低。

        2.2老年MHD患者癥狀LCA本次研究共抽取1~4個類別模型。當保留2個類別模型時, entropy≥0.8、 LMR(P)<0.05;而保留3個類別模型時, LMR(P)>0.05,提示2個類別模型優(yōu)于3個,且分類準確度可接受。根據(jù)模型擬合結(jié)果,考慮T1~T3潛在類別數(shù)一致性,最終選擇2個類別模型,分別命名為C1組(癥狀低發(fā)組,n=95)及C2組(癥狀高發(fā)組,n=27)。

        T1時, 95例患者進入C1組, 27例患者進入C2組; T2時, 86例患者進入C1組, 36例患者進入C2組; T3時, 80例患者進入C1組, 42例患者進入C2組。T1~T3樣本類別概率分別為0.78/0.22, 0.70/0.30, 0.66/0.34。見表2。

        2.3老年MHD患者癥狀LTAT1時C1組95例, C2組27例。81.05%(77/95)的C1組患者T2時仍處于C1組, 14.74%(14/95)的患者T3時轉(zhuǎn)為C2組。33.33%(9/27)的C2組患者T2時轉(zhuǎn)為C1組, 22.22%(6/27)的患者T3時轉(zhuǎn)為C2組。T1、 T2、 T3時, 2組MHD患者數(shù)差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.001)。見表3。

        2.4老年MHD患者癥狀高發(fā)的單因素分析在T1、 T2、 T3時, 2組食欲減退及骨或關(guān)節(jié)痛的構(gòu)成比差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05),其余癥狀構(gòu)成比差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。見表4。

        2.5Logistic回歸預測危險因素以不同時間點有無癥狀高發(fā)為因變量,以食欲減退、骨或關(guān)節(jié)痛為自變量,多因素logistic回歸分析顯示, T1~T3時食欲減退和骨或關(guān)節(jié)痛為老年MHD患者癥狀高發(fā)的危險因素。見表5。

        表2 老年MHD患者癥狀LCA

        表3 老年MHD患者癥狀LTA[例(%)]

        表4 老年MHD患者癥狀高發(fā)的單因素分析[例(%)]

        表5 Logistic回歸預測老年MHD患者癥狀高發(fā)的危險因素

        3 討論

        老年MHD可分為“癥狀低發(fā)”與“癥狀高發(fā)”2個潛在類別,個體所屬潛在類別隨著時間變化而轉(zhuǎn)變。17.21%(21/122)的本組受試者T1時為C1組,而在T3時轉(zhuǎn)為C2組,即“L→H”; 4.92%(6/122)的受試者T1時為C2組,而在T3時轉(zhuǎn)為C1組,即“H→L”?!癓→H”患者數(shù)多于“H→L”,差異有統(tǒng)計學意義(17.21%vs4.92%,χ2=21.524,P<0.001),提示僅有少數(shù)患者可轉(zhuǎn)變?yōu)榘Y狀低發(fā)。值得注意的是, 15例受試者T1~T3時始終處于C2組,未發(fā)生任何類別轉(zhuǎn)變。因此,早期識別MHD癥狀高發(fā)的危險因素有助于改善預后。

        本研究結(jié)果顯示,食欲減退是老年MHD患者癥狀高發(fā)的危險因素。食欲減退會導致營養(yǎng)不良,而營養(yǎng)不良在血液透析患者肌肉功能與總體認知-情感癥狀中起中介效應,與認知功能下降有關(guān)[8]。營養(yǎng)不良患者血清白蛋白水平低,易發(fā)生心血管鈣化,引起心腦血管疾病相關(guān)癥狀[9]。同時, 23.33%的老年人會因為味覺及嗅覺減退而存在進食障礙,營養(yǎng)狀況差,抵抗力下降,繼而促進炎癥反應,導致“營養(yǎng)不良-炎癥產(chǎn)生”惡性循環(huán)[10]。

        根據(jù)本次研究,老年MHD患者骨或關(guān)節(jié)痛也是癥狀高發(fā)的危險因素。透析患者常出現(xiàn)與腎性骨營養(yǎng)不良、骨關(guān)節(jié)炎相關(guān)的疼痛,骨或關(guān)節(jié)痛是主要的表現(xiàn)形式,對老年MHD患者日?;顒佑绊戄^大[11]。然而,醫(yī)務人員對骨或關(guān)節(jié)痛的認識存在不足,致使患者長期忍受慢性疼痛,造成精神困擾。此外,骨或關(guān)節(jié)痛還降低了患者的夜間睡眠質(zhì)量,增加了軀體疲乏感。研究指出,骨骼肌肉痛多見于鈣磷平衡紊亂及炎癥水平高的透析人群,該類人群同時還伴有瘙癢、骨病或心腦血管疾病等風險[12]。

        綜上,老年MHD可分為“癥狀低發(fā)”與“癥狀高發(fā)”2個潛在類別,個體所屬潛在類別隨時間變化而發(fā)生轉(zhuǎn)變。通過定期篩查食欲減退及骨或關(guān)節(jié)痛這2個癥狀,有助于識別老年MHD癥狀高發(fā)風險人群,進行精準防控,改善患者預后。然而,本研究為單中心研究,樣本量較小,未來將開展多中心、大樣本的縱向研究,進一步探索老年MHD患者癥狀的變化規(guī)律。

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