成人癲癇患者服藥依從性個體化預測模型的建立與驗證

陳文靜, 席從林, 宋 靜

(江蘇省淮安市第二人民醫院 神經內科, 江蘇 淮安, 223003)

癲癇是一種慢性腦病,由腦神經元放電的正常節律受到擾亂引起[1]。癲癇發作以意識異常、肢體抽搐、暫時性知覺喪失為主要表現,若頻繁出現,可顯著損害患者腦功能,使其生活質量受到嚴重影響。目前,抗癲癇藥物(AED)治療是控制癲癇患者病情的常用方法,長期規律使用AED可使70%以上患者的癲癇發作得到良好控制[2]。但在實際治療過程中,很多患者因服藥依從性欠佳而病情控制失敗,造成預后不良[3], 故對癲癇患者用藥行為進行有效干預尤為必要。近年來,關于癲癇患者服藥依從性的臨床研究逐漸增多,但關于服藥依從性精準預測的研究很少,導致用藥行為干預仍缺乏針對性。列線圖模型可整合多項影響因素并以可視化形式展示預測結果,對某類事件具有精準的預測作用,有利于實現個體化干預[4-5]。本研究構建癲癇患者服藥依從性列線圖模型,以期更科學地指導癲癇患者進行治療,現報告如下。

1 對象與方法

1.1 研究對象

選取2020年3月—2023年2月淮安市第二人民醫院收治的192例癲癇患者作為研究對象。納入標準: ① 符合《臨床診療指南-癲癇病分冊》[6]中癲癇診斷標準者; ② 年齡≥18歲者; ③ 確診癲癇至少3個月者; ④ 本人或其家屬同意參與研究者。排除標準: ① 患有器質性疾病或嚴重慢性病者; ②服用其他中樞神經抑制藥者; ③ 有智力缺陷或有溝通障礙者; ④ 妊娠期或哺乳期患者; ⑤ 參與過類似研究者。本研究獲得醫院倫理委員會審核批準。

1.2 方法

1.2.1 調查內容: 查閱既往文獻,初步設計調查問卷,并征詢專家意見,對問卷予以修訂,在預試驗后形成最終版本問卷(包括5個部分)。① 一般資料,包括性別、年齡、婚姻情況、學歷、居住地、家庭人均收入、醫療支付方式、有無家族史。② 疾病資料,包括病程、發作形式。③ 用藥資料,包括服用AED種數、是否存在藥物副作用、接受用藥知識教育次數。④ 社會支持情況,采用社會支持評定量表(SSRS)[7]進行判定,總分66分,評分>44分判定為高支持, 23～44分判定為中等支持, <23分判定為低支持。⑤ 服藥依從性,采用Morisky用藥依從性量表(MMAS)[8]進行判定,總分8分,評分≥6分判定為依從性良好, <6分判定為依從性差。該量表Cornbach′s α系數為0.839, 內部一致性較好。

1.2.2 調查方法: 患者入院后,由接受過相關培訓的責任護士采用問卷進行調查。調查前,護士向患者詳細說明問卷填寫的注意事項,并征詢其調查意愿,獲得同意后發放問卷。問卷由患者自主填寫,若患者因學歷低下等原因無法書寫,可由調查員在逐項詢問后代寫。匯總問卷后,調查人員立即核查問卷的填寫質量。如果問卷存在漏項、填寫錯誤等問題,需及時補充或修正。

1.3 統計學分析

2 結 果

2.1 癲癇患者服藥依從性

192例患者中,服藥依從性良好者119例(61.98%), 服藥依從性差者73例(38.02%), 分別納入依從組和對照組。

2.2 癲癇患者服藥依從性的單因素分析

依從組的學歷、醫療支付方式、服用AED種數、藥物副作用、接受用藥知識教育次數、社會支持度與對照組比較,差異有統計學意義(P<0.05), 見表1。

表1 癲癇患者服藥依從性的單因素分析

2.3 癲癇患者服藥依從性的多因素Logistic回歸分析

以癲癇患者服藥依從性(依從性良好=0, 依從性差=1)為因變量,以6項具有臨床意義的指標為自變量(賦值方式見表2),開展多因素Logistic回歸分析。分析結果顯示,學歷、服用AED種數、藥物副作用、接受用藥知識教育次數、社會支持度均為癲癇患者服藥依從性的獨立影響因素(P<0.05), 見表3。

表2 自變量賦值方法

表3 癲癇患者服藥依從性的多因素Logistic回歸分析

2.4 癲癇患者服藥依從性的預測模型構建

將5項影響因素引入R軟件,構建預測癲癇患者服藥依從性的列線圖模型。列線圖模型中,學歷為高中者賦值51分,學歷為初中及以下者賦值56.5分; 服用AED種數為多種者賦值69分; 有藥物副作用者賦值67分; 接受用藥知識教育次數<2次者賦值73.5分; 中等社會支持者賦值62.5分,低社會支持者賦值100分。上述各分類變量對應的賦值相加即得到總分,從總分標尺軸向預測概率軸做垂線即得到癲癇患者服藥依從性差的發生概率,見圖1。

2.5 列線圖模型的預測效能檢驗

ROC曲線顯示,列線圖模型預測癲癇患者服藥依從性的曲線下面積(AUC)為0.830(95%CI: 0.772～0.888), 見圖2。校準曲線高度吻合理想曲線,見圖3。Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗示,χ2=9.970,P=0.267。由此表明,該列線圖模型的區分度、精準度均較高,即預測癲癇患者服藥依從性的效能較高。

3 討 論

對于癲癇患者而言,服藥依從性會直接影響病情控制及預后情況。依從性差的癲癇患者易頻繁發作,不僅會增加意外傷害風險,還會引起腦細胞損傷,造成智力減退、生活自理能力減弱甚至喪失[9]。本研究結果顯示, 192例癲癇患者中有73例服藥依從性差,占比為38.02%, 顯著高于既往研究[10-11]報道的肺結核患者(24.03%)、冠心病患者(27.70%)的服藥不依從率。分析可能原因,癲癇患者常存在較強的病恥感,且對AED治療的必要性存在一定疑慮,故需采取有效舉措提高癲癇患者的服藥依從性。

研究[12]顯示,明確癲癇患者服藥依從性的因素并進行個體化預測,對于擬定針對性措施提高患者服藥依從性具有一定意義。本研究共篩選出5項影響患者服藥依從性的因素: ① 學歷。學歷為初中及以下、高中的癲癇患者服藥依從性差的概率分別為大專及以上者的3.555、2.928倍,與張振香等[13]研究結果相近。分析原因,學歷低者對病情的了解程度及用藥的重要性認識不足,易出現擅自停藥或漏服等情況,而學歷高者更易牢記用藥醫囑,并善于利用各種渠道獲取癲癇及用藥知識,對遵醫規律用藥的理解更透徹,服藥行為更佳。因此,護理人員對患者進行出院宣教和電話回訪時,應注意對低學歷者加強教育。② 服用AED種數。研究[14]認為,服藥種類較多會降低患者的用藥依從性。本研究中,服用多藥者的依從性差概率為服用單藥者的2.419倍,可能是由于服藥種類較多者需記憶的用藥事項亦更多,更易出現混淆藥物劑量等不良用藥情況。因此,護理人員應在患者出院前加深其對藥物的認識,提高患者藥物知識知曉率。③ 藥物副作用?；颊咴陂L期使用AED過程中可能出現多系統副作用,其中以頭暈、胃腸道反應較為常見。本研究中,出現副作用的癲癇患者服藥依從性差的概率為無副作用者的2.396倍,這是由于副作用的出現可加重患者軀體痛苦,并使其對服藥產生顧慮及恐懼感,繼而引起服藥不依從,甚至拒絕服藥[15]。④ 接受用藥知識教育次數。接受用藥知識教育次數<2次的癲癇患者服藥依從性差的概率更高,原因是接受相關教育的次數越少,患者用藥常識越匱乏,對用藥的顧慮越多,用藥意愿越低,用藥行為越差[9]。護理人員在患者出院前應加強藥物知識教育,通過向患者講解成功案例重新樹立其信心,從而提高患者用藥意愿。⑤ 社會支持度。社會支持度低、中等的患者服藥依從性差的概率分別是社會支持度高者的3.751、2.802倍,這是由于癲癇患者多會因病恥感及病痛折磨而出現負性情緒,低社會支持者尤甚,易自暴自棄,從而用藥行為變差[16-17]。護理人員可通過心理護理措施干預患者,并加強家屬教育,以達到患者自我肯定的效果。

本研究根據5項預測變量構建預測癲癇患者服藥依從性的風險模型,各變量的分類特征在評分標尺軸上均有1個量化分值, 5項分值求和可得到總分,總分在預測概率軸上對應的點為癲癇患者服藥依從性差的概率。對風險模型行內部驗證,結果顯示AUC為0.830(95%CI: 0.772～0.888), 預測曲線與理想曲線基本吻合,提示模型的區分度與精準度較高。醫護人員可應用該列線圖模型對患者用藥依從性情況進行精準預測并擬定針對性干預措施,以提升患者的服藥依從性。

綜上所述,根據學歷、服用AED種數、藥物副作用、接受用藥知識教育次數、社會支持度建立的列線圖模型可較好地預測癲癇患者服藥依從性,對制訂精準干預策略改善患者用藥行為具有指導意義。但本研究納入病例來自單中心,在人群選擇上具有一定傾向性(均為成人患者,且排除妊娠期或哺乳期患者),導致病例代表性有所不足,且尚未進行外部檢驗,可能影響研究結果的準確性,未來還需進一步完善研究以便更精準地預測癲癇患者的服藥依從性。