永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性預測模型構建

□ 冷冰LENG Bing 錢叢麗QIAN Cong-li 王敏WANG Min

Objective To explore the influencing factors of postoperative medication compliance of patients with permanent pacemaker implantation, and to build a prediction model. Methods 200 patients were divided into modeling group (n=140)and external verification group (n=60). The risk factors affecting postoperative medication compliance were analyzed by univariate and multivariate analysis. A prediction model was built. Results The results of univariate analysis showed that age, residence, living conditions, medical insurance, drinking history, complicated basic diseases and education level were the related risk factors for postoperative medication compliance (p<0.05). Logistic regression showed that age≥60 years old,living alone, no medical insurance, complicated basic diseases, junior high school or below education level were independent risk factors for postoperative medication compliance (p<0.05). The prediction model was constructed and tested, and the results showed that the model had good fitting degree, discrimination and accuracy. Conclusion The prediction model of postoperative medication compliance of patients with permanent pacemaker implantation can accurately predict medication compliance and identify risks.

心血管疾病占世界范圍疾病死亡原因的75%，且心律失常是造成患者心臟疾病發生的主要原因之一[1-2]。作為臨床治療肥厚梗阻型心肌病、房室傳導阻滯、病態竇房結綜合征等心臟疾病的最重要手術方法之一，永久心臟起搏器植入術具有安全性高、避免開胸、切口小等諸多優點，全球每年接受心臟起搏器植入手術的患者不少于40萬例[3-5]。心臟起搏器植入術后的患者需定期進行復檢，并謹遵醫囑長期堅持服用藥物，術后服藥依從性是影響患者臨床結局的重要因素。既往研究結果顯示，術后半年的服藥依從性在30%～60%之間，隨著出院時間的延長患者服藥依從性有所下降[6]。本研究對行永久性心臟起搏器植入術患者的臨床資料進行回顧性分析，探討影響心臟起搏器植入術后患者服藥依從性的危險因素，構建可準確預測患者術后服藥依從性的預測模型。

研究對象與方法

1.研究對象。選取我院2019年1月至2022年7月收治的200例接受永久性心臟起搏器植入手術的患者為研究對象，按7:3的驗證比隨機分為建模組(n=140)和外部驗證組(n=60)。納入標準：(1)符合Ⅰ類或Ⅱa類手術適應證[7]且為首次接受永久性心臟起搏器植入手術的患者；(2)年齡≥18歲；(3)具有基本閱讀能力，可獨立完成表格的填寫；(4)術后服藥時間>1個月。排除標準：(1)合并惡性腫瘤患者；(2)合并嚴重認知功能障礙，無法正常溝通交流的患者；(3)合并嚴重肝、腎功能不全的患者；(4)存在藥物精神依賴性的患者；(5)臨床資料不完整的患者。本研究符合《赫爾辛基宣言》的倫理學準則(倫理批準號：ZYEG2019-013)。樣本量估算：通過查閱文獻確定可能影響永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性的危險因素為15個，按5～10倍變量數對樣本量進行初步估算為75～150，考慮樣本脫落率為20%，則應選取的樣本量為93.75～187.5，建模組患者例數為140，符合應選取的樣本量區間范圍。

2.方法

2.1 服藥依從性評估及分組方法。采用中文版Morisky-8服藥依從性量表(MMAS-8)[8]對患者術后服藥依從性進行評估，量表包含8個條目，每個條目按是否分為0或1分，滿分為8分，患者得分<6分則判定為服藥依從性差，否則為服藥依從性良好[9-10]。本研究中該量表的Cronbach′s α系數為0.831，結構效度KMO值為0.807，量表具有較好的信度和效度。

2.2 資料收集。采取回顧性研究方法，對200例接受永久性心臟起搏器植入手術的患者病歷資料進行收集，包括年齡、性別、體質量指數(BMI)、起搏器類型、居住地、居住情況、婚姻狀況、職業情況、家庭人均收入情況、醫療保險、吸煙史、飲酒史、心臟疾病家族史、合并基礎疾病、受教育程度等一般資料。

3.統計學方法。選用SPSS 24.0對數據進行分析處理。計量資料以均數±標準差表示，組間比較用t檢驗。計數資料以例(%)表示，組間比較選用χ2檢驗；等級資料選用秩和檢驗進行組間差異比較。對單因素分析中有統計學意義的相關因素采用Logistic回歸分析。采用回歸分析法構建預測模型，并應用受試者工作特征曲線(ROC)評估模型的區分度，Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗評估模型的擬合情況。檢驗水準α=0.05。

結果

1.影響永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性的單因素分析。建模組單因素分析結果提示，年齡、居住地、居住情況、醫療保險、飲酒史、合并基礎疾病、受教育程度均是影響永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性的相關危險因素(均p<0.05)，見表1。

表1 影響心臟起搏器植入患者術后服藥依從性的單因素分析[n(%)]

2.影響永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性的多因素Logistic回歸分析。以服藥依從性情況為因變量，年齡、居住地、居住情況、醫療保險、飲酒史、合并基礎疾病、受教育程度等相關危險因素為自變量，做影響永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性的多因素Logistic回歸分析，變量賦值見表2。多因素Logistic回歸分析結果提示，年齡≥60歲(OR=5.629，95%CI=2.476～12.797，p<0.001)、居住情況為獨居(OR=6.855，95%CI=1.393～33.733，p=0.027)、無醫療保險(OR=4.660，95%CI=1.899～11.435，p<0.001)、有合并基礎疾病(OR=5.807，95%CI=1.386～24.331，p=0.014)、初高中及以下受教育程度(OR=6.092，95%CI=1.786～20.779，p=0.008)均是影響永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性的獨立危險因素，見表3。

表2 變量賦值表

表3 影響心臟起搏器植入患者術后服藥依從性的多因素Logistic回歸分析

3.永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性預測模型的構建。基于多因素Logistic回歸算法，將永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性差的發生概率設定為P，則可得Ln[P/(1-P)]=1.728×年齡(<60歲=0，≥60歲=1)+1.925×居住情況(非獨居=0,獨居=1)+1.539×醫療保險(有=0,無=1)+1.759×合并基礎疾病(無=0,有=1)+1.807×受教育程度(大學及以上=0,初高中及以下=1)-4.068，公式變化后可得P(服藥依從性差)=1/[1+EXP(4.068-1.728×年齡≥60-1.925×居住情況為獨居-1.539×有醫療保險-1.759×有合并基礎疾病-1.807×受教育程度為初高中及以下)]。

4.永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性預測模型的內部性能檢驗。Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗結果顯示，模型的χ2=6.631,p=0.577，模型的擬合情況良好。ROC曲線結果顯示，AUC為0.887(95%CI=0.847～0.926，p<0.001)，模型具有良好的區分效能；最大約登指數(YI)為0.779，對應的特異度、靈敏度分別為0.865、0.914。見圖1。

圖1 預測模型的ROC曲線

5.永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性預測模型的外部驗證。以最大YI為最佳臨界值，大于0.779則視為具有服藥依從性差的風險。預測模型在外部驗證組的檢驗結果顯示，預測模型的特異度、靈敏度、準確性分別為86.11%、91.67%、88.33%，見表4。

表4 預測模型的外部驗證

討論

1.影響永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性的獨立危險因素。本研究單因素及多因素Logistic回歸分析結果提示，年齡≥60歲、居住情況為獨居、無醫療保險、有合并基礎疾病、初高中及以下受教育程度是影響永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性的獨立危險因素。(1)年齡高的永久性心臟起搏器植入術患者術后服藥依從性差。年齡較大的患者常合并有多種慢性疾病，可能需同時服用多種藥物，這增加患者多服、錯服、漏服的風險，最終導致其服藥依從性受到不良影響[11]。因此，醫護人員對年齡較大的患者應給予更多重視，如可以通過在不同藥盒上用較為醒目的文字標注好每天的用藥劑量及用藥頻次等，幫助提高其服藥的及時性和準確性，進而提高其服用依從性。(2)獨居的永久性心臟起搏器植入術患者術后服藥依從性差。相關研究結果表明，對于接受心臟手術治療的患者，獨居缺乏與家庭成員之間的溝通交流和家庭給予的感情支撐，服藥時無人按時提醒，則會造成患者術后服藥依從性差[12]。因此，獨居狀態的患者護理過程中應盡量維持患者家屬和醫護人員之間的護理協作，加強護、患及其家屬三方的溝通交流，使患者術后出現的情感問題得以及時解決，幫助其確立起積極正向的心理狀態，最終提高患者的用藥依從性。(3)無醫療保險的永久性心臟起搏器植入術患者術后服藥依從性差。對于沒有醫療保險且需長期服用藥物的患者而言，經濟壓力讓患者自動斷藥或減少藥物服用次數，進而增加患者服藥依從性差的發生風險[13-14]。因此，臨床醫護人員應告知患者或其家屬及時購買醫療保險的重要性，避免或減少患者后期由于經濟負擔而影響服藥依從性。(4)有合并基礎疾病的永久性心臟起搏器植入術患者術后服藥依從性差。合并高血壓、糖尿病等基礎疾病會造成患者日常需服用的藥品種類變多。而已有研究表明，同時需服藥多種藥物會使患者對用藥安全的擔憂情緒增加，降低其服藥依從性[15-16]。對于此類患者，臨床醫護人員或患者家屬應幫助分配好不同藥物的服用時間段，配置有警示作用的服藥標簽或設置鬧鈴提醒服藥時間等方法，盡量合理安排好患者每日的服藥規劃，減少合并基礎疾病導致患者服藥依從性下降。(5)初高中及以下受教育程度的永久性心臟起搏器植入術患者術后服藥依從性差。田國欣等[17]學者指出文化程度較低的患者對自身疾病的了解可能較少或不夠全面，伴隨著疾病臨床癥狀的好轉，會出現擅自停藥或對服藥產生抗拒，影響患者的治療效果。高兆溶等[18]的研究結果也表明，中低等的受教育水平會對自身識別的科學健康信息盲目自信，容易對醫生產生質疑，服用依從性差的風險較高。對于受教育程度較低的患者，臨床醫護人員術后可通過發放宣傳手冊、定期舉辦宣傳講座等形式積極開展臨床健康宣教工作，使患者充分了解自身疾病的危害和謹遵醫囑的重要性，提升其服藥安全意識。

2.永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性預測模型具有優良的預測效果。本研究基于多因素Logistic回歸算法構建出永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性預測模型，且年齡、居住情況、有無醫療保險、有無合并基礎疾病、受教育程度均通過可查閱患者的電子病歷資料獲得，具有較高的可操作性。Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗結果顯示，模型具有良好的擬合情況。一般認為AUC>0.7則可視作預測模型具有較好的區分能力[19]；而本研究ROC曲線結果顯示，AUC為0.887，說明本研究所構建的預測模型對不同風險的人群具有良好的區分效能。一般認為預測準確性超過0.8則可視作預測模型的預測效果較好[20]。本研究經外部驗證也表明預測模型預測效果出色，可靠性高，可為臨床識別永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性差的風險事件提供幫助。

綜上所述，永久性心臟起搏器植入患者術后服藥依從性受多方面的影響，基于回歸分析法構建的預測模型具有良好的擬合度和區分效能，能對服用依從性差進行較為準確的風險識別。