腦卒中患者負性自動思維現狀及影響因素分析

【摘要】 "目的 "了解腦卒中患者負性自動思維的現狀及影響因素，為預防卒中后抑郁提供理論依據。方法 "選取2021年11月至2022年4月在唐山市某三甲醫院神經內科住院的463名腦卒中患者，采用自動思維問卷、一般情況調查表、疾病相關情況調查表、改良Barthel指數量表、社會支持量表以及簡易應對方式問卷進行調查，采用單因素和二元Logistic回歸分析影響因素。結果 "調查的463名腦卒中患者負性自動思維得分較高者有174名，占37.58%。Logistic回歸分析結果顯示，年齡、醫療負擔、病灶個數、慢性病種類、有無睡眠障礙、偏癱情況、日常生活活動能力（ADL）得分、應對方式及社會支持水平是腦卒中患者負性自動思維的主要影響因素（Plt;0.05）。結論 "腦卒中患者易產生負性自動思維，醫護人員應重點關注低齡、醫療負擔重、罹患多種慢性病、病灶個數多、ADL得分低、偏癱、睡眠障礙、消極看待疾病以及社會支持水平低的患者。

【關鍵詞】 "腦卒中；負性自動思維；影響因素

中圖分類號 "R749.1 " "文獻標識碼 "A " "文章編號 "1671-0223（2023）04--05

Analysis of the status quo and influencing factors of negative automatic thinking in stroke patients "Mei Dan，Lu Mengqian，Xing Fengmei. College of Nursing and Rehabilitation， North China University of Science and Technology， Tangshan 063210， China

【Abstract】 "Objective "To understand the current situation and influencing factors of negative automatic thinking in stroke patients， and to provide theoretical basis for the prevention of post-stroke depression. Methods "A total of 463 stroke patients who were hospitalized in the department of neurology of a Third Class Hospital in Tangshan from November 2021 to April 2022 were selected. Automatic thinking questionnaire， general situation questionnaire， disease related situation questionnaire， modified Barthel index scale， social support scale and simple coping style questionnaire were used to investigate. Single factor and binary Logistic regression were used to analyze the influencing factors. Results "There were 174 （37.58%） of 463 stroke patients had higher negative automatic thinking scores. Logistic regression analysis showed that age， medical burden， number of lesions， type of chronic diseases， sleep disorder， hemiplegia， ADL score， coping style and social support level were the main influencing factors of negative automatic thinking in stroke patients （Plt;0.05）. Conclusion "The patients with stroke are prone to negative automatic thinking. The medical staff should focus on the patients who are young， have heavy medical burden， suffer from various chronic diseases， have a large number of lesions， have low ADL scores， hemiplegia， sleep disorders， treat diseases negatively and have low levels of social support.

【Key words】 " Stroke; Negative automatic thinking; Influence factor

腦卒中是危害我國國民健康的重大非傳染性慢性疾病，是導致我國成年人致殘致死的首要病因[1]。腦卒中常導致多種并發癥，包括肢體障礙、抑郁、焦慮、認知障礙、疲勞等[2-3]。其中卒中后抑郁是卒中后最常見的情緒障礙，發生率為47.7%[4]。卒中后抑郁不僅降低個人生活質量，增加家庭和社會的負擔，還會導致患者二次中風、癱瘓、死亡等不良后果[5]。根據貝克情緒障礙認知理論，負性自動思維是抑郁的核心表現，在患者的認知行為中起關鍵作用，且二者相互促進[6]。越來越多的研究證實負性自動思維在心理疾病的發生中起推動作用，個體的負性自動思維增多，預示著患者抑郁的風險增加以及預后不良。

應激系統理論認為，應激源通過應對方式、社會支持、認知評價和個性特征去影響個體，從而導致不同的生理心理反應。因此，本研究以應激系統為理論框架，探討腦卒中患者負性自動思維現狀及影響因素，以期為預防卒中后抑郁提供依據。

1 "對象與方法

1.1 "調查對象

以2021年11月至2022年4月在唐山市某三甲醫院神經內科住院的463名腦卒中患者為調查對象。納入標準：①符合全國第四次腦血管病學術會議制定的腦卒中診斷標準并經頭顱CT或MTRI證實；②年齡≥18 歲；③經治療后病情穩定，神志清醒者；④知情同意。排除標準：①存在嚴重的認知功能障礙；②合并有其他重要臟器疾病或惡性腫瘤者；③嚴重失語者；④有精神疾病者；⑤醫院焦慮抑郁量表（HADS）評分gt;8分的患者。⑥日常生活活動能力（ADL）≤20分者。

1.2 "調查內容

（1）一般情況：包括年齡、性別、婚姻狀況、文化程度等。

（2）疾病相關情況：包括病灶個數、卒中次數、偏癱情況、慢性病種類等。

（3）日常生活活動能力：采用改良Barthel指數量表進行評定，包括穿衣、進食和行走等10個條目，總分100分，0～20分為極嚴重依賴，25～45分為嚴重依賴，50～70為中度依賴，75～97為輕度依賴，分數越高，日常生活活動能力越好。

（4）社會支持：采用肖水源編制的評定量表，包括主觀支持，客觀支持和對支持的利用度 3個維度，共 10個條目，得分范圍0～66 分，得分≥45分為社會支持滿意，23～44分為社會支持一般，≤22分為社會支持較少，該量表的 Cronbach's α系數為 0.896。

（5）負性自動思維：采用曹日芳漢化的量表，包括 30個條目，1～5 級評分，得分范圍 30～150 分，得分越高表示其負性自動思維水平越高，≥75分為負性自動思維得分高者，≤74分為負性自動思維得分低者。該量表的 Cronbach's α系數為 0.95。

（6）簡易應對量表：由解亞寧編制。包括積極應對和消極應對2個維度，4級評分法，共20個條目，得分范圍0～60分，前1～12個條目為積極應對，13～20的條目為消極應對。各維度Cronbach's α系數為0.89和0.90。

1.3 "調查方法

對符合納入、排除標準的患者，在獲得患者及家屬的知情同意后，由調查者進行面對面問卷調查，調查時采用統一的指導語向患者說明填寫方法，由研究對象自行填寫，對于不能自行填寫的患者由調查員根據其選擇代為填寫，所有問卷當場收回。共發放問卷500份，回收有效問卷463份，有效回收率為92.6%。

1.4 "統計學方法

采用SPSS 26.0統計軟件進行數據分析。計量資料采用“±s”表示，兩組均數比較采用t檢驗；計數資料計算百分率，組間率比較采用卡方檢驗；多因素分析采用二元Logistic回歸模型，以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 "結果

2.1 "腦卒中患者負性自動思維狀況

調查的463名腦卒中患者中，負性自動思維得分的中位數為60分，負性自動思維得分高者174名，占37.58%。

2.2 "腦卒中患者基本特征及負性自動思維狀況

單因素分結果顯示，年齡、文化程度、醫療負擔、睡眠障礙、卒中次數、病灶個數、慢性病種類、ADL、偏癱情況、社會支持和應對方式對患者負性自動思維得分有影響，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表1。

2.3 "腦卒中患者負性自動思維影響因素的Logistic回歸分析結果

以是否存在負性自動思維為因變量，以單因素分析中有統計學意義的因素為自變量進行非條件Logistic回歸分析。結果顯示，年齡、醫療負擔、病灶個數、慢性病種類、有無睡眠障礙、偏癱情況、ADL得分、應對方式及社會支持水平是腦卒中患者負性自動思維的主要影響因素（Plt;0.05），見表2、3。

3 "討論

3.1 "腦卒中患者負性自動思維現狀分析

本研究顯示，腦卒中患者負性自動思維得分中位數為66分，低于負性自動思維量表的截斷值，其中得分高者占37.58%。腦卒中患者由于疾病后常伴有多種后遺癥，如足下垂、肩手綜合征、肩痛、平衡能力受損和視聽覺障礙等[7]，嚴重者終身難以自理，患者經過長期治療加上高昂的治療費用后，由于患者沒有得到有效的康復或無法回到生病前的狀態，患者的生活工作受到嚴重影響，家庭和社會角色發生巨大轉變，因此患者容易出現情緒低落、負性思維等負面情緒。

3.2 "腦卒中患者負性自動思維的影響因素分析

年齡是患者卒中后發生負性自動思維的獨立影響有因素，年齡越小患者的負性自動思維得分越高，與張玉[8]等研究結果不一致。由于腦卒中發病年齡越來越傾向于年輕化，中青年人作為家庭和社會的中流砥柱，不僅要承擔“養家糊口”的重擔，還要承擔一定的社會責任，因此與高齡患者相比，中青年患者要面臨的壓力更大，更容易產生負性自動思維。

負性自動思維的發生與醫療負擔密切相關，經濟狀況好的患者負性自動思維水平較低，這與張慧[9]的研究結果一致。可能經濟狀況差的患者擔心治療費用的問題，且患者疾病狀態下生活無法自理且需要家人的照顧，整個家庭的收入也受到影響；此外，患者在面對疾病導致殘疾的同時，還會產生拖累家人的消極情緒。因此醫護人員應做好醫保報銷流程相關知識的宣傳教育，以免患者經濟壓力過大而產生不良情緒，影響康復。

有研究[10]指出，患者病灶數目≥3個是卒中后抑郁發生的危險因素，病灶數目越多，其抑郁的發生風險越高，原因可能在于多個病灶常引起患者多方面的功能障礙，如吞咽、語言、肢體等，極大地影響了患者的生活方式和自身形象，患者難以接受這些改變，導致情緒低落。且大面積腦梗死患者抑郁的風險更高，可能與此類患者神經功能缺損更嚴重，腦卒中后伴隨癥狀較多有關。

罹患多種慢性病是患者負性自動思維水平較高的危險因素。既往研究[11]表明慢性病老年人心理健康問題較為普遍，心理健康問題發生率為64.4%。罹患慢性病的患者不僅需要面對長期服藥、病情反復等問題，還要面臨慢性病可能帶來的一系列并發癥。尤其是同時患有多種慢性病的患者，疾病本身及其帶來的經濟、精神的壓力增加，嚴重影響患者的心理健康。

日常活動能力差和偏癱是腦卒中患者負性自動思維的相關危險因素。腦卒中常導致患者日常生活活動能力下降，尤其是老年患者患病后預后更差，日常起居甚至大小便都需要家人的幫助。因此，患者在面對突如其來的肢體障礙、生活不能自理，社交受限時，容易產生消極感受[12]。同樣地，偏癱患者因中風喪失部分或全部地自理能力，更加需要家人的照顧，家庭角色發生轉變，患者易產生悲觀情緒，且長期無法獨立生活工作，與外界脫離，導致患者性格發生改變，長此以往，更容易產生消極被動的不良情緒。因此醫護人員應該根據患者的身體狀況制定相應的康復措施，提高患者的ADL，引導患者正確看待疾病的發生，幫助患者改變不良的生活方式，減少患者負性想法。

既往研究[13]表明睡眠障礙與抑郁有關，且兩者之間相互影響，負性自動思維作為抑郁的前驅表現，本研究證實了睡眠障礙與負性自動思維呈正相關，與張文海[14]研究結果一致。原因與睡眠障礙的患者多伴有失眠和疲乏有關，睡眠質量差的患者容易憂思過多，產生過多的擔憂情緒。并且，影響睡眠的炎性因子、神經遞質及下丘腦-垂體-腎上腺軸功能等也是與焦慮抑郁產生有關的物質[13]。所以臨床應關注患者的睡眠質量，必要時聯合藥物治療、心理治療等方式。

社會支持及應對方式是負性自動思維的預測因素，與王文娜[15]等研究結果一致。良好的社會支持和積極的應對方式可以緩沖應激因素的影響，社會支持可以幫助患者利用外部資源，積極的應對疾病帶來的不適，擺脫心理負擔。因此醫護人員在給患者進行身體康復的同時，還要綜合評估患者的社會支持系統和應對方式，對社會支持較低且消極的患者采取針對性的措施，幫助患者獲得家庭和社會的支持，使其樹立積極的應對方式，從而減少患者的負性自動思維。

4 "參考文獻

[1] 王隴德，彭斌，張鴻祺，等.《中國腦卒中防治報告2020》概要[J].中國腦血管病雜志，2022，19（2）：136-144.

[2] Oyewole OO，Ogunlana MO，Gbiri CAO，et al.Impact of post-stroke disability and disability-perception on health-related quality of life of stroke survivors： The moderating effect of disability-severity[J].Neurol Res，2020，42（10）：835-843.

[3] 張新喬，李明子，王秋華.腦卒中患者急性期抑郁發生情況及相關因素的探討[J].中華護理雜志，2007，63（6）：485-488.

[4] 牟君，楊文松，謝鵬.從“卒中后抑郁”到“卒中伴抑郁”—談卒中防控的新思路[J].中華內科雜志，2021，60（8）：691-695.

[5] Janowski K， Kurpas D， Kusz J，et al. Health-related behavior， profile of healthlocus of control and acceptance of illness in patients suffering from chronicsomatic diseases[J]. PLo S One， 2013，8（5）：e63920.

[6] 姜乾金.醫學心理學[M].北京：人民衛生出版社，2002

[7] 薛凱文，劉翔翔，張澤宇，等.腦卒中患者日常生活活動能力評定量表反應性研究進展[J].康復學報，2022，32（4）： 374-380.

[8] 張玉，江琳.產后抑郁癥患者認知模式的影響因素及其與人格特征、應對方式、社會支持之間的相關性[J].中國健康心理學雜志，2019，27（7）：978-979.

[9] 張慧，仇麗霞.卒中后抑郁病人恢復期抑郁嚴重程度影響因素分析[J].護理研究，2020，34（6）：1001-1005.

[10] 李心桐.卒中后抑郁發病風險預測模型的構建[D].唐山：華北理工大學，2021.

[11] 閻紅，劉書文.慢性病老年人心理健康現狀及影響因素[J].中國老年學雜志，2019，39（21）：5366-5369.

[12] 李佳祺，趙彤，楊琨，等.腦卒中病人日常感知歧視、失能程度與抑郁的相關性[J].護理研究，2021，35（7）：1305-1307.

[13] 仲偉明. 腦梗死患者睡眠與情感障礙及其相關性研究[D].北京：軍事科學院，2018.

[14] 張文海.大學生元擔憂、自動思維與睡眠質量的關系研究[J].中國衛生統計，2006（2）：143-145.

[15] 王文娜，林蓓蕾，張振香，等.腦卒中患者遠程康復體驗質性研究的Meta整合[J].中華護理雜志，2021，56（2）： 199-206.

[2022-11-09收稿]