慢性病共病患者服藥依從性潛在類別及其影響因素分析

張振香，何福培，張春慧，林蓓蕾，平智廣，郭惠娟

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人們生活方式的改變，患有多種慢性病的群體所占比例逐年攀升，世界衛(wèi)生組織（WHO）于2009年將患有兩種或兩種以上慢性病或復發(fā)性疾病定義為共病（multiple chronic conditions，MCCs）[1]。《中國居民營養(yǎng)與慢性病狀況報告》指出，隨著我國城市化、工業(yè)化、人口老齡化等進程不斷加速，以糖尿病、心腦血管疾病、癌癥及慢性呼吸系統(tǒng)疾病等為代表的慢性病的患病率逐年上升，慢性病已成為威脅我國居民健康的“頭號公敵”[2]。我國≥50歲中老年人慢性病共病發(fā)生率為61.9%[3]，慢性病共病現(xiàn)象在中老年人群中普遍存在。諸多因素會影響慢性病的控制效果。遵醫(yī)囑服藥被認為是慢性病管理的有效措施[4]，堅持服藥與改善慢性病患者的臨床結(jié)局和降低慢性病死亡率有關(guān)[5]，藥物不依從會導致患者出現(xiàn)更差的健康結(jié)果和醫(yī)療保健成本的增加[6]。然而，慢性病共病患者的服藥依從性現(xiàn)狀不甚理想[7-8]。一項有關(guān)慢性病共病患者服藥依從性現(xiàn)狀的系統(tǒng)綜述和Meta分析結(jié)果顯示，服藥依從性差的慢性病共病患者的比例高達43%[9]。目前，針對服藥依從性的調(diào)查研究多聚焦特定人群，較少考慮不同個體間的異質(zhì)性，這也可能是服藥依從性干預效果有限的原因之一[10]。

潛在類別分析（latent class analysis，LCA）是以個體為中心對患者進行分類的研究方法，根據(jù)潛在類別模型（latent class model，LCM）及個體外顯行為特征判斷個體的潛在特征分類及各個類別的占比，從個體化角度對類別間的差異進行最大化區(qū)分[11]，更能揭示群體內(nèi)不同異質(zhì)個體之間的差異[12]。BLALOCK等[13]通過對109例不堅持服藥的高脂血癥患者進行LCA，發(fā)現(xiàn)其服藥依從性低的原因可分為四類：遺忘、擔心副作用、突發(fā)事件擾亂和多種原因。影響患者服藥不依從行為的因素種類繁多，根據(jù)動機-行為（COM-B）模型大致可歸為三類：患者堅持執(zhí)行藥物治療方案的能力（如記憶力、用藥知識等）、接受藥物治療方案的機會（如藥物成本、醫(yī)保參保類型、藥師指導等）及堅持動機（服藥信念）。提高患者服藥依從性時，應針對不同的原因采取不同的干預策略，而國內(nèi)有關(guān)服藥依從性類別劃分的研究較少，干預措施的實施常采取“一刀切”的方式，如向所有患者提供服藥提醒、藥物知識宣教服務等，而非根據(jù)患者服藥不依從的具體原因?qū)Ω深A措施進行調(diào)整。因此，本研究通過LCA對慢性病共病患者服藥依從性進行分類，進一步明確我國慢性病共病患者服藥依從性的類別及其影響因素，旨在為進一步制定個性化干預方案提供參考，優(yōu)化慢性病共病患者的疾病管理。

1 對象與方法

1.1 研究對象 2021年6—9月，采取便利抽樣法，選取于河南省2家綜合性三級甲等醫(yī)院住院治療的慢性病共病患者為研究對象。納入標準：（1）經(jīng)二級及以上醫(yī)院確診至少患有2種慢性病〔包括高血壓、糖尿病、冠心病、腦卒中、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、白內(nèi)障、關(guān)節(jié)炎、哮喘、高脂血癥、慢性腎臟病、慢性乙型肝炎、慢性胃炎等〕；（2）服藥時間＞3個月；（3）服用的藥物由患者自行保管；（4）意識清楚，能與研究人員有效地溝通；（5）對本研究知情同意，并自愿參與本研究。排除標準：既往有癡呆或精神疾病史者。

本研究擬采用多元Logistic回歸分析慢性病共病患者服藥依從性類別的影響因素。基于文獻回顧，初步擬定19個自變量。假設樣本量至少應為自變量數(shù)目的5～10倍，同時考慮20%的無效問卷，確定最終所需的樣本量為114～228例。本研究通過鄭州大學倫理委員會的審批（審批號：2018-ZZJH-547）。

1.2 調(diào)查工具

1.2.1 一般資料調(diào)查表由研究者自行設計，調(diào)查內(nèi)容包括患者的年齡、性別、受教育程度、患病后工作情況、婚姻狀況、居住情況、主要照顧者、家庭人均月收入、收入來源、醫(yī)保參保類型、參加商業(yè)醫(yī)療保險情況等人口學資料，以及自付藥費情況、獲藥師指導情況、服藥種數(shù)、用藥劑型、服藥頻率、服藥年限等用藥相關(guān)情況。

1.2.2 中文版服藥信念特異性問卷（Beliefs about Medicines Questionnaire-Specifie，BMQ-Specific）BMQ-Specific由HORNE等[14]編制，中文版由呂揚等[15]翻譯修訂。中文版BMQ-Specific共10個條目，由服藥必要信念（5個條目）和服藥顧慮信念（5個條目）兩個維度構(gòu)成。每個條目均采用Likert 5級計分法，從“非常不同意～非常同意”分別計為1～5分，各維度的得分范圍為5～25分。服藥信念總分=必要信念得分-顧慮信念得分，得分范圍為-20～20分，得分越高，說明研究對象的服藥信念越強。中文版BMQ-Specific的內(nèi)容效度為0.96，兩個維度的Cronbach'sα系數(shù)分別為0.81和0.71，具有良好的信效度。

1.2.3 中文版8條目Morisky服藥依從性量表（8-item Morisky Medication Adherence Scale，MMAS-8）

MMAS-8由MORISKY等[16]編制，中文版由司在霞等[17]翻譯修訂。中文版MMAS-8共8個條目。條目1：您是否有時忘記服藥？條目2：在過去的2周內(nèi)，是否有一天或幾天您忘記服藥？條目3：治療期間，當您覺得癥狀加重或出現(xiàn)其他癥狀時，您是否未告知醫(yī)生而自行減少藥量或停止服藥？條目4：當您外出旅行或長時間離家時，您是否有時忘記隨身攜帶藥物？條目5：昨天您服藥了嗎？條目6：當您覺得自己的疾病已經(jīng)得到控制時，您是否停止過服藥？條目7：您是否覺得堅持治療計劃有困難？條目8：您覺得要記住按時按量服藥很難嗎？對于條目1～7，回答“是”計0分，回答“否”計1分，條目5反向計分，條目8采用Likert 5級評分法，“從不”“很少”“有時”“經(jīng)常”“總是”依次計1、0.75、0.5、0.25、0分。各條目得分相加即為量表總分，得分范圍為0～8分，得分越高，表示患者服藥依從性越好。＜6分為依從性差，6～7分為依從性中等，8分為依從性好。中文版MMAS-8的Cronbach'sα系數(shù)為0.81。

1.2.4 用藥知識問卷 用藥知識問卷由馬向芹[18]編制，包括12個條目，各條目采用Likert 4級評分法，“不了解”“了解一點”“部分了解”“完全了解”依次計0、1、2、3分，各條目得分相加即為總分，得分范圍為0～36分，得分越高，說明患者對用藥知識的掌握情況越好。對用藥知識的掌握程度進行劃分：29～36分為用藥知識掌握情況好，20～28分為用藥知識掌握情況一般，0～19分為用藥知識掌握情況差。用藥知識問卷的Cronbach'sα系數(shù)為0.86，結(jié)構(gòu)效度為0.77，具有較好的信效度。

1.3 資料收集方法 正式調(diào)查前，研究者與護理部及相關(guān)科室取得聯(lián)系，講明調(diào)查目的，獲得醫(yī)務人員支持。收集資料前，對調(diào)查員進行統(tǒng)一培訓，培訓內(nèi)容包括問卷所涉及的核心概念、問卷填寫要求、統(tǒng)一的指導語等。培訓工作結(jié)束后，通過預調(diào)查對調(diào)查員的調(diào)查結(jié)果進行一致性檢驗，調(diào)查員經(jīng)考核合格方可開展正式調(diào)研工作。調(diào)查員采用“一對一、面對面”詢問的方式進行問卷調(diào)查，問卷由調(diào)查員填寫。問卷填寫完成后，調(diào)查員仔細核查問卷，檢查問卷有無漏項和邏輯錯誤，如有項目遺漏及時填補，如發(fā)現(xiàn)錯誤及時改正。剔除答案前后矛盾、呈明顯規(guī)律性的問卷。

1.4 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 21.0軟件進行數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析，正態(tài)分布的計量資料以（±s）表示，組間比較采用單因素方差分析；計數(shù)資料以相對數(shù)表示，組間比較采用χ2檢驗或Fisher-Freeman-Halton檢驗；等級資料組間比較采用Kruskal-Walis H檢驗。采用Mplus 8.0軟件進行LCA。從初始模型開始逐步增加模型中的類別數(shù)目，直至模型擬合指標達到最佳。通過對數(shù)似然比檢驗、赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）、熵指數(shù)（EI）、羅-夢戴爾-魯本校正似然比檢驗（LMR）和基于Bootstrap的似然比檢驗（BLRT）評價模型的擬合效果。對數(shù)似然比檢驗值的絕對值、AIC、BIC值越小，EI越大（≥0.8時，表明至少90%的個體被正確歸類），且LMR和BLRT值達到顯著性水平，則認為模型擬合度較好[19]。采用多元Logistic回歸分析慢性病共病患者服藥依從性類別的影響因素。檢驗水準α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 慢性病共病患者的一般資料 共發(fā)放問卷322份，回收問卷295份，問卷回收率為91.6%，其中有效問卷267份，有效問卷回收率為90.5%（267/295）。267例慢性病共病患者平均年齡為（67.09±7.06）歲；男131例（49.1%）；143例（53.6%）受教育程度為小學及以下；99例（37.1%）患病后已退休；200例（74.9%）已婚；149例（55.8%）居住狀況為夫妻同住；120例（44.9%）主要照顧者為配偶；105例（39.3%）家庭人均月收入＜2 000元；116例（43.4%）收入來源為子女贍養(yǎng)費；111例（41.6%）醫(yī)保參保類型為城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險；205例（76.8%）未參加商業(yè)醫(yī)療保險；132例（49.4%）自付藥費為100～＜300元/月；142例（53.2%）未獲藥師指導；138例（51.7%）服藥種數(shù)＜5種/d；223例（83.5%）用藥劑型為片劑/膠囊；150例（56.2%）服藥頻率為3次/d；102例（38.2%）服藥年限為10～＜20年。患病率排名前3位的慢性病依次為高血壓〔66.3%（177/267）〕、腦卒中〔59.2%（158/267）〕、糖尿病〔54.7%（146/267）〕（表1）。

表1 267例慢性病共病患者患病情況Table 1 Prevalence of 12 multiple chronic conditions in 267 participants

2.2 慢性病共病患者的服藥信念、服藥依從性和用藥知識情況 267例慢性病共病患者中文版BMQ-Specific平均得分為（3.08±7.19）分（因中文版BMQ-Specific得分范圍為-20～20分，故存在標準差大于均數(shù)的情況），中文版MMAS-8平均得分為（4.06±2.13）分，用藥知識問卷平均得分為（14.73±6.62）分。中文版MMAS-8各條目得分情況上，196例（73.4%）、100例（37.5%）、114例（42.7%）、142例（53.2%）、128例（47.9%）、128例（47.9%）、125例（46.8%）分別在條目1～7上得1分；在條目8上得1.00、0.75、0.50、0.25、0分者各有63例（23.6%）、60例（22.5%）、50例（18.7%）、60例（22.5%）、34例（12.7%）。

2.3 慢性病共病患者服藥依從性LCA結(jié)果 以MMAS-8的8個條目作為外顯指標（賦值：條目8得分≥0.75分=1，條目8得分≤0.5分=0），建立LCA。從類別數(shù)為1的基準模型開始，逐步增加模型中的類別數(shù)目，依次對1～5個類別的模型進行擬合。結(jié)果顯示：根據(jù)LMR值應達到顯著性水平這一要求，首選排除5個類別的模型。隨著類別數(shù)目不斷增加，模型1～4對數(shù)似然比檢驗值的絕對值、AIC值不斷減小；保留3個類別時，EI在理想范圍內(nèi)，LMR、BLRT值達到顯著性水平。雖然保留4個類別時，模型的AIC值最小，但潛在類別條件概率分布圖像過于復雜且缺乏實際意義，故選取模型3作為最佳擬合模型。3個類別的潛在類別概率分別為18.0%、34.4%、47.6%，見表2。

表2 慢性病共病患者服藥依從性潛在類別模型擬合指標Table 2 Model fit indicators in latent class analysis for medication adherence in multiple chronic conditions patients

繪制慢性病共病患者服藥依從性3個潛在類別的條件概率分布圖（圖1）。C3類別在各條目上得分的條件概率均明顯高于C1、C2類別，且C3類別在5個條目上得分的條件概率＞0.800，故將C3類別命名為“整體服藥依從性較優(yōu)組”。C2類別在各條目上得分的條件概率均＜0.200，故將C2類別命名為“整體服藥依從性較差組”。C1類別在除條目3、6外的其余條目上得分的條件概率均高于C2類別，且C1類別在條目3、6上得分的條件概率分別僅為0.039、0，考慮到條目3、6測量內(nèi)容均與自主停藥有關(guān)，故將C1類別命名為“主觀服藥依從性不佳組”。主觀服藥依從性不佳組、整體服藥依從性較差組、整體服藥依從性較優(yōu)組中文版MMAS-8得分分別為（3.21±0.92）、（1.89±0.96）、（5.94±1.32）分，三組中文版MMAS-8得分比較，差異有統(tǒng)計學意義（F=351.607，P＜0.001）。

圖1 慢性病共病患者服藥依從性3個潛在類別條件概率分布Figure 1 Distribution of conditional probabilities on three latent classes of medication adherence in multiple chronic conditions patients

2.4 不同服藥依從性類別慢性病共病患者特征比較

不同服藥依從性類別群體受教育程度、患病后工作情況、居住情況、家庭人均月收入、收入來源、獲藥師指導者占比、服藥種數(shù)、服藥頻率、服藥年限、中文版BMQSpecific得分、用藥知識問卷得分比較，差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），見表3。

表3 不同服藥依從性類別慢性病共病患者特征比較Table 3 Comparison of characteristics in patients with multiple chronic conditions by the latent class of medication adherence

2.5 慢性病共病患者服藥依從性類別影響因素的多元Logistic回歸分析 以慢性病共病患者服藥依從性潛在類別為因變量（賦值：整體服藥依從性較優(yōu)組=0，主觀服藥依從性不佳組=1，整體服藥依從性較差組=2），將表4中差異有統(tǒng)計學意義的變量作為自變量進行多元Logistic回歸分析。結(jié)果顯示：相對于主觀服藥依從性不佳組，獲藥師指導者、中文版BMQ-Specific得分較高者、用藥知識問卷得分較高者更易入整體服藥依從性較優(yōu)組，因病退休、收入來源為子女贍養(yǎng)費者更不易入整體服藥依從性較優(yōu)組（P＜0.05）；相對于整體服藥依從性較差組，已退休者、服藥頻率為1次/d者、獲藥師指導者、中文版BMQ-Specific得分較高者、用藥知識問卷得分較高者更易入整體服藥依從性較優(yōu)組（P＜0.05），見表4。

表4 慢性病共病患者服藥依從性類別影響因素的多元Logistic回歸分析Table 4 Multiple Logistic regression analysis of influencing factors for three latent classes of medication adherence in multiple chronic conditions patients

3 討論

3.1 慢性病共病患者服藥依從性存在群體異質(zhì)性 本研究采用LCA法探討了慢性病共病患者服藥依從性的類別，并揭示了不同服藥依從性類別慢性病共病患者的特征差異，可為旨在提高慢性病共病患者服藥依從性的干預方案的有效制定提供借鑒。通過一系列擬合指標，將慢性病共病患者服藥依從性分為3個潛在類別，分別命名為主觀服藥依從性不佳組（C1類別）、整體服藥依從性較差組（C2類別）、整體服藥依從性較優(yōu)組（C3類別）。C3類別慢性病共病患者在中文版MMAS-8各條目上得分的條件概率均高于其余兩類別，占比為47.6%，提示慢性病共病患者中，服藥依從性不佳者占比仍較高（52.4%），與吳麗紅等[20]、MUELA等[21]的研究結(jié)果一致，即半數(shù)左右的慢性病患者服藥依從性不良。C2類別慢性病共病患者在中文版MMAS-8所有條目上得分的條件概率均較低，占比為34.4%，提示34.4%的慢性病共病患者有因記憶力變差忘記服藥、因副作用或癥狀好轉(zhuǎn)自行停藥的經(jīng)歷。本研究中，患病率排名前3位的慢性病依次為高血壓、腦卒中、糖尿病。長期高血壓可導致患者腦小動脈硬化及腦底動脈粥樣硬化，并對其腦組織造成損傷[22]。腦卒中引起的腦組織缺血、低氧，可導致老年人認知及記憶能力下降[23]。持續(xù)高血糖可使糖尿病患者大腦神經(jīng)受損，從而造成其出現(xiàn)認知功能受損的情況；在疾病持續(xù)發(fā)展的情況下，持續(xù)高血糖甚至會對患者的記憶力造成損害，進而引起癡呆[24]。由此可見，改善慢性病共病患者服藥依從性的措施之一是有效控制慢性病的進程和發(fā)展，減少原發(fā)疾病長期作用給患者帶來的認知、記憶功能損害。而較高的服藥依從性又有益于患者疾病的控制，二者相輔相成，互相促進。患者自行停藥的原因可能有以下四點：一是患者認為病情減輕，沒有必要長期服藥；二是多病共患、多重用藥使患者醫(yī)療消費支出明顯增加，患者及其家庭承受較重的經(jīng)濟負擔；三是長期服用某些藥物時，須頻繁監(jiān)測血糖、血壓水平，調(diào)整藥物劑量，使得服藥行為變得復雜；四是患者認為藥物普遍存在副作用，不愿長期服用藥物。

C1類別慢性病共病患者在條目3、6上得分的條件概率明顯低于其他兩類別，占比為18.0%，提示18.0%的慢性病共病患者存在服藥主觀不依從的現(xiàn)象。推測其原因，可能是患者服藥信念水平較低、用藥知識缺乏等。SEMAHEGN等[25]發(fā)現(xiàn)，精神疾病患者服藥主觀故意不依從的原因多為信念不足和對疾病及藥物缺乏認識，提示醫(yī)務人員未來在進行健康教育和用藥指導時，采用針對性、個體化的干預方案非常重要。賦能理論主張以患者為中心，核心是讓患者明確自我管理的責任，激發(fā)其內(nèi)在動力和自我效能感，從而促使其行為改變[26]。對于主觀服藥依從性不佳的慢性病共病患者，醫(yī)務人員應注重調(diào)動其對自己健康負責的主觀積極性，并著力提高其用藥知識和服藥信念水平，促進其健康行為的轉(zhuǎn)變。同時，未來研究人員應致力于開發(fā)出可將慢性病共病患者服藥不依從原因劃分成不同類別的工具，如根據(jù)COM-B模型從能力、機會和動機等方面具體分析慢性病共病患者服藥不依從行為發(fā)生的原因，以便更好地對不同類型原因?qū)е碌姆幉灰缽男袨檫M行干預，從而有效改善慢性病共病患者的服藥依從性。

3.2 慢性病共病患者服藥依從性類別的影響因素分析

3.2.1 退休方式影響慢性病共病患者的服藥依從性 多元Logistic回歸結(jié)果顯示，與整體服藥依從性較優(yōu)組相比，因病退休的慢性病共病患者更可能入主觀服藥依從性不佳組，而已退休者更可能入整體服藥依從性較優(yōu)組。慢性病共病患者因病退休后，常承受著心理和軀體“雙重壓力”，這也易使其產(chǎn)生不愿服藥的心理。UCHMANOWICZ等[27]撰寫的一項系統(tǒng)綜述指出，患病后工作情況決定高血壓患者的服藥依從性水平，因病退休與高血壓患者服藥依從性下降有關(guān)。一方面原因可能是因病喪失勞動能力提前退休而引發(fā)的患者角色轉(zhuǎn)變，可使患者社會角色失調(diào)，感覺自身社會地位下降，自我無用感增強，心理壓力驟增，生活、工作節(jié)奏被打亂，甚至出現(xiàn)健忘的癥狀，進而導致就醫(yī)、服藥行為減少；另一方面，因慢性病難以完全治愈，長期的就醫(yī)經(jīng)歷使因病退休患者自覺醫(yī)學知識豐富，更易質(zhì)疑醫(yī)護人員的權(quán)威性，發(fā)生藥物不良時更加傾向于謹慎地選擇停止服藥，病情好轉(zhuǎn)時越易盲目自信。這也提示醫(yī)務人員應多關(guān)注因病退休患者的服藥情況，及時評估其服藥依從性，識別其自主停藥的原因，并對其進行個性化干預，增強其遵醫(yī)囑服藥的自我效能感，最終減少其自主停藥行為的發(fā)生的同時，讓其積極承擔起為自己的健康“保駕護航”的責任。

3.2.2 由子女贍養(yǎng)的慢性病共病患者主觀服藥依從性較差 多元Logistic回歸結(jié)果顯示，與整體服藥依從性較優(yōu)組相比，由子女贍養(yǎng)的慢性病共病患者更可能入主觀服藥依從性不佳組。由于收入來源于子女贍養(yǎng)費，當出現(xiàn)藥物不良反應或自覺癥狀好轉(zhuǎn)時，患者出于減少就醫(yī)支出和不愿叨擾子女的心理常擅自停藥。藥品經(jīng)濟負擔是提高此類患者服藥依從性的重要障礙[28]。提示醫(yī)務人員應多關(guān)注經(jīng)濟收入來源為子女贍養(yǎng)費的慢性病共病患者，通過加強與其溝通，減少其自行停藥行為的發(fā)生，提高其服藥依從性，促進其自我管理。與此同時，子女應加強對老年慢性病共病患者的關(guān)心與愛護，最終實現(xiàn)從個人、家庭、社會三個層面全方位干預慢性病共病患者主觀服藥不依從問題。

3.2.3 高用藥知識、服藥信念水平預測慢性病共病患者整體服藥依從性較優(yōu) 本研究發(fā)現(xiàn)，無論與主觀服藥依從性不佳組相比，還是與整體服藥依從性較差組相比，用藥知識問卷得分、中文版BMQ-Specific得分越高者越易入整體服藥依從性較優(yōu)組。用藥知識水平越低，慢性病共病患者越容易對疾病產(chǎn)生錯誤理解、遵醫(yī)服藥行為水平越低，從而越易出現(xiàn)服藥不依從行為。知信行（KAP）理論認為，知識是改變健康相關(guān)行為的基礎；PENDER等[29]提出的健康行為模型也指出，個體對于疾病防治等方面知識的了解程度，以及個體對健康的認知與態(tài)度，將會影響其健康行為方式。疾病、藥物知識的缺乏，不僅會對慢性病共病患者服藥信念和行為產(chǎn)生消極影響，也會對其疾病控制造成不利影響。國內(nèi)外相關(guān)研究表明，慢性病患者服藥依從性水平與其疾病知識掌握情況之間存在正相關(guān)關(guān)系[30-31]，但由于不同學者對服藥依從性及藥物知識概念的界定不同，不同研究結(jié)果存在不一致之處。如汪敏生等[32]在一項應用KAP模型來提高高血壓患者服藥依從性的研究中指出，知識未必都能轉(zhuǎn)化成行為，從知識到行為的轉(zhuǎn)化是一個多層次、復雜而又困難的過程，如何提高患者知識水平、轉(zhuǎn)變患者信念，進而最終提高其服藥依從性一直是健康教育領域關(guān)注的重點。醫(yī)務人員對慢性病共病患者進行健康教育時，應避免采取單向傳播和單向宣教的方式，宣教內(nèi)容應注重知識性、科學性、實用性、趣味性和通俗性，宣教形式應體現(xiàn)新穎性。同時還須及時接收來自患者的信息反饋，動態(tài)評估知識的傳播效果。

患者服藥信念水平越高，越易入整體服藥依從性較優(yōu)組，這與既往研究的結(jié)果相一致[33]。自我調(diào)節(jié)理論認為，個體的信念會影響其對信息的理解，進而影響自身行為，而慢性病共病患者由于服藥周期長且缺乏醫(yī)務人員監(jiān)督和指導，較容易產(chǎn)生服藥顧慮性信念（如擔心藥物不良反應的發(fā)生），而顧慮性信念水平較高的患者，常對醫(yī)囑不遵從、不信任，更愿意相信民間偏方、土方，進而更易出現(xiàn)隨意減藥、停藥等服藥不依從行為[34]；也有患者服藥必要信念水平較低，對自身健康狀況盲目自信，認為疾病始終在自己可控范圍內(nèi)，無須遵醫(yī)囑、按時服藥。因此，醫(yī)護人員應該有針對性地對慢性病共病患者進行健康教育，消除患者對疾病治療產(chǎn)生的顧慮及盲目自信；通過幫助其增強服藥必要性信念、克服服藥顧慮，進而提高患者的服藥依從性。由于服藥信念水平易于通過相關(guān)問卷測量，醫(yī)務人員可在住院期間對慢性病共病患者服藥信念水平進行評估，及時識別可能發(fā)生服藥不依從行為的人群，從而使得醫(yī)療資源向服藥不依從行為發(fā)生風險較高的慢性病共病患者集中。

3.2.4 獲藥師指導預測慢性病共病患者整體服藥依從性較優(yōu) 本研究結(jié)果顯示，獲藥師指導的慢性病共病患者入整體服藥依從性較優(yōu)組的概率更高。藥師不僅承擔著發(fā)藥、審方等工作，還是安全、合理用藥知識和理念的宣教者、不合理服藥行為的干預者[35]。一方面來自藥師的指導有助于糾正慢性病共病患者因自覺癥狀好轉(zhuǎn)或擔心藥物不良反應的發(fā)生而自行停藥的主觀服藥不依從行為；另一方面，藥師對慢性病共病患者進行宣教有利于提高患者對疾病的重視程度。研究表明，工作繁忙、生活不便等客觀因素導致的患者服藥依從性不佳，其根本原因還是在于患者對疾病的重視程度不夠[36]。藥師宣教可使患者認識到正確、規(guī)律服藥有助于疾病的控制，降低其因工作繁忙漏服、忘服藥物的概率，從而有助于改善其服藥依從性。家庭醫(yī)生簽約服務模式對居家老年患者持續(xù)治療、藥物管理具有積極的作用[37]，加強醫(yī)學與多學科深度交叉融合已被證明是管理慢性病的有效且高效的方法[38]，然而國內(nèi)目前絕大多數(shù)家庭醫(yī)生簽約服務團隊僅由醫(yī)生、護士組成，缺少社區(qū)藥師的參與[39]，未來應積極將藥師納入家庭醫(yī)生簽約服務團隊，加強多學科協(xié)作團隊建設，進而提高慢性病共病患者藥物管理效果。

3.2.5 低服藥頻率預測慢性病共病患者整體服藥依從性較優(yōu) 本研究結(jié)果顯示，與服藥頻率＞3次/d的慢性病共病患者相比，服藥頻率為1次/d的慢性病共病患者入整體服藥依從性較優(yōu)組的概率更大，表明高服藥頻率是提高慢性病共病患者服藥依從性的阻礙因素，與既往研究的結(jié)果相同[29，40]。經(jīng)分析，原因可能如下：（1）服藥頻率高，可增加患者漏服藥物的概率；（2）高服藥頻率可能會使患者對服藥行為及治療產(chǎn)生抵觸情緒，進而導致患者不愿遵醫(yī)囑服藥，自行減少服藥次數(shù)。因此，這也提示醫(yī)生在為慢性病共病患者開具處方時，應結(jié)合患者多病共存這一實際情況，優(yōu)先考慮選擇長效制劑、復方制劑，在控制病情的同時盡可能減少患者的服藥次數(shù)，定期實施處方精簡。在臨床實踐中，護士應輔助醫(yī)生優(yōu)化慢性病共病患者用藥方案，協(xié)助醫(yī)生回顧患者的用藥史、精簡用物，致力于降低慢性病共病患者的服藥頻率。

4 小結(jié)

本研究通過LCA探究了慢性病共病患者服藥依從性的異質(zhì)性。由于LCA是基于研究對象在外顯變量上的應答特征來對其進行分類的，因此，在不同的調(diào)查樣本下可能會出現(xiàn)分類結(jié)果不同的情況。本研究結(jié)果顯示，慢性病共病患者服藥依從性可分為3個潛在類別：主觀服藥依從性不佳組、整體服藥依從性較差組和整體服藥依從性較優(yōu)組；半數(shù)左右的慢性病共病患者服藥依從性處于較高水平；患病后工作情況、收入來源情況、獲藥師指導情況、服藥頻率、用藥知識與服藥信念水平對慢性病共病患者服藥依從性有影響。醫(yī)務人員及家屬應加強對因病退休、收入來源于子女贍養(yǎng)費的慢性病共病患者的關(guān)注，促進其服藥信念和用藥知識水平的提升，進而減少慢性病共病患者自主停藥行為的發(fā)生；研發(fā)人員應通過積極開發(fā)服藥依從性促進工具，降低慢性病共病患者遺忘等無意的不依從行為的發(fā)生概率，進一步提高慢性病共病患者服藥依從性，改善慢性病共病患者疾病自我管理效果，提高其生活質(zhì)量，最終改善其健康結(jié)局。本研究采用自我報告的形式來測量慢性病共病患者的服藥依從性，評估結(jié)果可能存在一定程度的回憶偏倚和社會期望偏差，未來可以考慮將患者自我報告結(jié)局測量工具和其他測量裝置相結(jié)合，如藥丸計數(shù)裝置、電子監(jiān)測裝置等，共同運用于慢性病共病患者的服藥依從性評估。另外，由于調(diào)查范圍較為局限，本研究的研究人群可能不具有代表性，結(jié)論可能不具有普適性，今后應擴大樣本選取范圍以對本研究的結(jié)果進行深入驗證。未來研究一方面可通過對慢性病共病患者服藥依從性進行縱向分析，探索其動態(tài)演變規(guī)律；另一方面可通過篩選慢性病共病患者服藥依從性不佳的預測因子，進而為識別服藥不依從行為發(fā)生風險較高的患者提供依據(jù)，為日后旨在提高慢性病共病患者服藥依從性的干預方案的構(gòu)建奠定基礎。

作者貢獻：張振香負責研究的設計、實施、文章質(zhì)量控制及審校，并對文章整體負責、監(jiān)督管理；何福培負責數(shù)據(jù)的整理、結(jié)果的分析與解釋、論文撰寫與修訂；平智廣負責統(tǒng)計學處理；張春慧、林蓓蕾負責論文的修訂；郭惠娟負責數(shù)據(jù)的收集。

本文無利益沖突。