ARMS 在老年2 型糖尿病患者中用藥依從性的應用評價

吳建博 陶竹君 龔皓鳴 沈 杰 宋鐘娟

（復旦大學附屬華東醫院藥劑科 上海 200040）

糖尿病患者用藥依從性是關系到血糖控制好壞的關鍵因素之一，提高患者的用藥依從性能夠提高患者的血糖達標率、減少微循環病變和慢性并發癥的發生［1-2］。然而，糖尿病患者用藥依從性不高仍是臨床亟需重視并待以解決的重要問題。DiMatteo［3］在 調 查1948—1998 年50 年 間 對 慢 性 病患者用藥依從性報道的研究中得出結論，糖尿病和失眠用藥的依從性在所有報道的17 種常見慢性疾病中最低，糖尿病患者平均用藥依從性高的僅占67.5%。Rolnick 等［4］在一項對患者用藥依從性的調查中發現，糖尿病患者的用藥依從率僅為51%，處于所調查8 個病種的較低水平。與國外的研究報道類似，我國糖尿病患者的用藥依從性也不樂觀。李洪超等［5］在對我國5 個城市的社區2 型糖尿病患者為期1 年的隨訪調查中指出，我國社區2 型糖尿病患者的用藥依從率非常不理想，用藥依從性差的比率高達76.5%。與此同時，我國臨床研究中采用的用藥依從性評估工具多為Morisky 用藥依從性量表，評估方法過于單一，缺乏特異性的評估方法及相互應證［6-9］。更為重要的是，我國在用藥依從性評估工具的使用上缺乏針對特定人群、特定目的所采用針對性評估工具的經驗；采用的用藥依從性評估工具未對糖尿病患者進行信效度驗證，甚至自行臨時設計量表進行評價，這均會直接影響研究結果的可靠性［10-11］。目前，用藥依從性評價雖然已有多種工具可供選擇，如8 項Morisky 用藥依從性量表（Eight-item Morisky Medication Adherence Scale，

MMAS-8）、藥物依從性報告量表（Medication Adherence Report Scale，MARS）、糖尿病自我管理行為量表（Summary of Diabetes Self Care Activities，SDSCA）等，但是并無一個跨人群、跨病種統一的金標準存在［12］。續配和服藥依從性量表（Adherence to Refills and Medications Scale，ARMS）作為專門為不同文化層次的慢性病患者研發的依從性量表，已應用于高血壓、糖尿病等慢病患者的依從性評估，被認為具有良好信效度，比常用的Morisky 量表考察更多的依從性內容和患者反饋信息，但目前該工具仍未在中國人群中進行應用［13-16］。

除用藥依從性外，對患者用藥管理能力的評估和教育也正逐漸受到廣泛重視。自我效能作為研究人類行為、人內在諸因素以及環境三者交互作用的認知心理學概念，在促進患者健康過程中扮演重要角色［17-18］。合理用藥效能量表（Self-Efficacy for Appropriate Medication Adherence Scale，SEAMS）是基于“自我效能”理論框架開發的有關患者合理用藥管理能力評估的工具，經不斷改進完善后已在臨床慢病藥物管理中被廣泛應用［19-21］。本研究目的即應用ARMS 量表、MMAS-8 量表及SEAMS 量表同時對老年2 型糖尿病患者的用藥依從性及合理用藥管理能力進行評估，通過建立用藥依從性對合理用藥效能的預測診斷，探討ARMS 量表在預測診斷老年2 型糖尿病患者合理用藥效能中的應用價值。

資料和方法

研究對象選擇2018 年7 月—2019 年1 月于復旦大學附屬華東醫院內分泌病房住院的2 型糖尿病老年患者（年齡≥65 歲），均符合《中國2 型糖尿病防治指南》（2017 版）診斷標準，且連續服用降糖藥物3個月以上。排除標準：急性感染性疾病、糖尿病酮癥、糖尿病高滲昏迷急性心肌梗死、急性腦梗死、認知障礙或不能自主溝通患者，以及拒絕參與調查的患者。本研究經復旦大學附屬華東醫院道德倫理委員會批準（批件編號：20180076）。

調查工具合理用藥效能評價：本研究采用SEAMS 量表進行評定，經作者Risser 的許可后應用該量表的中文版。該量表共有13 個條目，總分39分。統計學家Kelly 和Cureton 認為量表平均得分作為分組依據時可能存在較大系統誤差（尤其是非正態分布時），故本研究中我們采用推薦的27 分位法［22-23］進行分組判定。具體分組方式見“統計學方法”部分。

用藥依從性評價：采用MMAS-8 量表和ARMS量表進行評定［14，24］。MMAS-8 量表采用國內廣泛應用的中文版MMAS-8；ARMS 量表由作者Kripalani授權后使用其中文版。MMAS 量表：<6 分表示依從性較差，6~7 分表示依從性中等，8 分以上表示依從性高；ARMS 量表：≥16 分表示依從性差。ARMS 量表內容參見表1。

表1 續配和服藥依從性量表（ARMS）Tab 1 Adherence to refills and medications scale（ARMS）

問卷數據質量控制與管理患者的基本資料信息、問卷評估和得分記錄由兩名臨床藥師開展，一名臨床藥師完成數據收集和錄入，另一名臨床藥師進行問卷及數據核對。所有滿足入選條件患者的訪視在入住內分泌科病房后的24 h 之內完成，經患者知情同意后發放調查問卷并交代填寫方法和規則，由患者自行填寫當場交回，由臨床藥師檢查問卷回答是否完整。如患者對問卷條目或回答有疑問，臨床藥師將會給予適當的解釋，幫助其正確理解含義。患者實驗室指標從醫院HIS 系統提取并錄入，包括糖化血紅蛋白等生化指標。

統計學方法所有調查數據采用SPSS 23.0 進行統計分析。服從正態分布的計量資料以±s 表示，非正態分布的以中位數（四分位數）即M（Q1，Q3）表示；計數資料以百分率表示；分組變量組間比較采用χ2檢驗。首先對患者SEAMS 評分進行正態分布檢驗，若研究數據顯示為正態分布，我們將73分位數作臨界點區分合理效能是否充足；數據顯示為非正態分布則采用71 分位數［22］。合理用藥效能與用藥依從性的相關性采用Spearman 相關。本研究考察的兩種用藥依從性評估量表（MMAS-8 和ARMS）的評估目的一致且來自同一樣本，所以在執行二元Logistic 回歸之前，首先采用方差膨脹因子（VIF）來考察該兩種變量之間的共線性。若共線性檢驗結果提示VIF≥10，則證明該兩種因素間存在共線性，將按依從性量表不同分別采用二元Logistic 回歸分析。用藥依從性預測合理用藥效能的診斷模型采用受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）檢驗，并計算用藥依從性診斷合理用藥效能的特異性、敏感性及約登指數（Youden’s Index，YI），確定依從性診斷自我效能的最佳臨界值。由ROC 曲線產生的ARMS 量表評分臨界值對預測合理用藥效能的驗證采用Kappa 一致性檢驗，驗證人群的入選/排除標準同診斷模型建立人群，并按以下公式計算在驗證人群中的特異性和敏感性：靈敏度=真陽性/（真陽性+假陰性）；特異性=真陰性/（假陽性+真陰性）；準確率=（真陽性+真陰性）/樣本量。

結 果

患者基本情況共納入505 例患者，其中女性患者275 名（54.5%）?；颊吣挲g73（68~81）歲，病程15（8~20）年，65 歲之前患病374 名（74.1%），平均住院10（9~12）天，降糖藥物數量2（1~3）種。

合理用藥效能的分組Kolmogorov-Smirnov檢驗結果顯示患者的SEAMS 得分呈非正態分布（P<0.001），即按Cureton 建議的統計原則，采取非正態分布71 分位數確定此次調查人群的合理效能分組臨界點［22］。統計結果顯示，患者SEAMS 量表得 分71 分 位 數值38 分，即SEAMS 得分≥38 分為合理用藥效能充足組（效能充足組）；SEAMS 得分<38 分為合理用藥效能不足組（效能不足組）。

不同合理用藥效能患者臨床特征效能充足組161 人（31.9%）、效能不足組344 人（68.1%）。兩組患者在年齡差異上無統計學意義（P>0.05），而在性別、病程、住院費用、入院前降糖藥品使用類別和是否存在糖尿病周圍血管病變上差異有統計學意義（P<0.05）。

患者用藥依從性量表評價結果顯示，老年糖尿病患者的用藥依從性不甚理想，MMAS-8 量表和ARMS 量表評價結果發現，分別有30.9%（156 例）和64.4%（325 例）的患者用藥依從性差。不同合理用藥效能患者組間MMAS-8 量表和ARMS 量表評分差異具有統計學意義（P<0.05），表明有充足合理用藥效能的患者具有更好的用藥依從性（表2）。

Spearman 相關性檢驗表明：MMAS-8 量表和ARMS 量表評分與SEAMS 評分均在0.01 的顯著性水平上（雙尾）呈顯著相關（MMAS-8：r=0.705，P<0.001；ARMS：r=-0.717，P<0.001），表明患者的用藥依從性越好、合理用藥效能值越高。

合理用藥效能影響因素分析影響因素共線性檢驗顯示，MMAS-8 評分與ARMS 評分的方差膨脹因子VIF=56.784>10，表明該兩種評價方法的結果存在中高等共線，因此按用藥依從性量表種類分別進行二元Logistic 回歸影響因素分析。結果顯示，MMAS-8 評分與ARMS 評分均是顯著影響其合理用藥效能的風險因素（P<0.05），其他考察因素除性別項未有顯著差異（表3~4）。

ROC 檢 驗ROC 檢 驗 結 果（圖1）顯 示，MMAS-8 評分缺乏預判目標患者存在合理用藥效能不足所具有的特異性和敏感性（AUC=0.155；P<0.001；95%CI：0.121~0.189），但ARMS 評分具有較高的特異性和敏感性（AUC=0.851；P<0.001；95%CI：0.818~0.885）。YI 計算結果表明，ARMS量表評分等于16 時達到YI 最大值0.582，同時敏感性和特異性分別為80.5%和77.6%，可以作為最佳預測診斷臨界值。該值也與ARMS 量表分組臨界值一致（表5）。表明ARMS 量表比MMAS-8 量表更適合于糖尿病患者的用藥依從性評價。

ARMS 評分對合理用藥效能的預測診斷驗證訪視2019 年1-3 月上述內分泌病房入院患者50 名作為該風險預測模型的驗證樣本，檢驗風險預測效能。該驗證樣本患者年齡為72（68~79）歲，其中實際效能充足組27 名，效能不足組23 名。風險預測模型驗證結果顯示判斷真陽性患者26 名，假陽性患者6 名；真陰性患者17 名，假陰性患者1 名。因此ARMS 評分對該驗證人群合理用藥效能的預測實際靈敏度為96.3%、特異性為73.9%、準確率為86.0%。Kappa 一致性顯著性檢驗結果為κ=0.714（P<0.01），表明該風險預測模型與實際情況存在較高的一致性。

討 論

本次調查研究顯示，采用MMAS-8 量表和ARMS 量表進行用藥依從性評估后，分別有30.9%和64.4%患者的用藥依從性差，表明老年2 型糖尿病患者的用藥依從性不容樂觀，同時評估結果的差異可能由于兩種量表的編制策略不同造成。

表2 合理用藥效能分組比較結果Tab 2 Group comparison results of high and low self-efficacy for appropriate medication use ［n=505，n（%）or x±s］

MMAS-8 量表是Morisky 等開發出的用藥依從性評估量表已在全球廣泛使用并譯成多個版本［25-28］。MMAS-8 量表評估簡易、快速，回答多是二分類的，可以迅速判斷患者的態度和意見，將患者按依從性程度區分為低、中、高3 組，但不能區分患者對各題項態度的差別，回答也沒有進一步闡明理由的機會，這樣就造成調查者對患者的用藥情況了解不夠深入，形成評估誤差。ARMS 量表作為專門為不同文化層次慢性病患者研發的依從性量表也已在多個慢病研究以及多個國家中得到應用［13，15-16］。ARMS 量表采用了社會科學研究中常用的李克特分級量表，為了減少中立效應和社會期許效應，該量表設置為4 級量表并增加了反向題，這樣更方便研究者對患者態度的判斷和就調查問題的互動，有利于對患者的用藥情況、態度、管理方式等進行深入了解，從而體現比MMAS-8 量表更多的患者反饋信息［13，16］。因此以上2 種用藥依從性量表在評估模式和實施中的不同是造成本次研究中依從性結果差異的主要原因。

表3 合理用藥效能的二元Logistic 回歸影響因素分析（ARMS）Tab 3 Binary Logistic analysis on the influencing factors of self-efficacy for appropriate medication use（ARMS）

表4 合理用藥效能的二元Logistic 回歸影響因素分析（MMAS-8）Tab 4 Binary Logistic analysis on the influencing factors of self-efficacy for appropriate medication use（MMAS-8）

合理用藥效能與糖尿病患者的疾病控制與自我管理等有密切聯系［29-30］，也與患者的用藥依從性顯著相關［19-21］。本研究中單因素分析結果提示，具備充足合理用藥效能的病程更長、用藥方案更復雜、依從性更好、存在周圍血管病變合并癥并且住院費用更低。這表明2 型糖尿病作為起病隱蔽、平日癥狀不明顯的慢性疾病，多數患者在疾病初始期間并未重視治療；但隨著疾病的不斷進展、治療方案不斷增強以及糖尿病并發癥的出現，患者才開始對疾病的管理加以重視，這一結果也與國外文獻報道的一致［31］。二元Logistic 回歸分析進一步證實，在控制了其他干擾因素的情況下，患者的用藥依從性仍是與合理用藥效能顯著相關的風險因素。

表5 ARMS 量表的最佳臨界值Tab 5 Cutoff values for ARMS （n=505）

為了更好地檢驗兩種用藥依從性量表在用藥管理能力方面評估能力，本研究進一步采用ROC 曲線檢驗，考察對合理用藥效能的預測能力。結果顯示，ARMS 評分診斷目標患者存在合理用藥效能不足具有更高的的特異性和敏感性（AUC=0.851，P<0.001，95%CI：0.818~0.885）；相反，MMAS-8 評分卻未達到診斷應具有的特異性和敏感性（AUC=0.155，P<0.001，95%CI：0.121~0.189）。而且ARMS量表的診斷值與該量表開發時設定的用藥依從性分組值完全一致，這證明該量表可以表現出優于MMAS-8 量表的對目標患者的合理用藥管理能力的評估價值。不僅如此，在本研究后續驗證人群的評估中，采用ARMS 量表診斷患者是否存在合理用藥效能不足可以達到實際靈敏度96.3%、特異性73.9%、準確率86.0%，并可通過Kappa 一致性檢驗驗證診斷值和實際測定值的一致性。

本研究從患者合理用藥管理效能的角度，證明了MMAS-8 量表和ARMS 量表評分與SEAMS 評分呈顯著相關，且老年2 型糖尿病患者的用藥依從性越佳，其合理用藥效能值越高。用藥依從性作為患者合理用藥效能的影響因素，在二元Logistic 回歸中也進一步得到證實。ROC 曲線檢驗結果證明，ARMS 量表對診斷患者合理用藥效能狀態具有臨床意義的敏感性和特異性，展現出比MMAS-8 更有價值的用藥管理能力評估素質，可以作為老年2 型糖尿病患者用藥依從性和合理用藥效能評估的理論參考。更為重要的是，ARMS 量表可以成為臨床藥師工作中進行用藥教育與用藥管理能力評估時的新工具，會讓更多患者受益于不斷豐富和完善的臨床藥學服務。