社區腦卒中病人非穩態負荷潛在類別及其影響因素

Latent class analysis and influencing factors of allostatic load in community stroke patients

WANG Yuxin， WU Yuanhong， WANG Zhe， WU Shanyu^*

School of Nursing， Yanbian University， Jilin 133002 China

*Corresponding Author "WU Shanyu，"E?mail："1357010343@qq.com

Keywords""stroke；"allostatic load；"latent class analysis；"influencing factors；"nursing

摘要""目的：對腦卒中病人的非穩態負荷現狀進行分類，分析腦卒中病人非穩態負荷分類的影響因素。方法：選取2015年中國健康養老追蹤調查（CHARLS）數據中889名社區腦卒中病人為研究對象，采用潛在類別分析對腦卒中病人非穩態負荷進行分類，比較不同非穩態負荷類別的腦卒中病人人口學特征、生活方式、心理狀態等方面的差異，采用多元Logistic回歸分析社區腦卒中病人非穩態負荷類別的影響因素。結果：社區腦卒中病人的非穩態負荷可以分為心血管系統高負荷組（20.8%）、代謝?免疫系統高負荷組（38.1%）和代謝系統高負荷組（41.1%）3個潛在類別。抑郁、男性、健康滿意度低、飲酒史、日常生活活動能力受損和夜間睡眠時間少相對于代謝系統高負荷組來說是心血管系統高負荷組的風險因素（Plt;0.05）；抑郁、視力問題、聽力問題、午睡時間短相對于代謝?免疫系統高負荷組來說是代謝系統高負荷組的危險因素（Plt;0.05）；日常生活活動能力受損、合并慢性病數量多、午睡時間長相對于代謝系統高負荷組來說是代謝?免疫系統高負荷組的危險因素（Plt;0.05）。結論：社區腦卒中病人的非穩態負荷存在3個潛在類別，各類別具有明顯特征，抑郁、日常生活活動能力、性別、生活方式、合并慢性病數量等是其影響因素，社區醫護工作人員應辨別不同類別病人的特征，提出針對性的干預措施，糾正其不良生活習慣，促進健康行為。

關鍵詞""腦卒中；非穩態負荷；潛在類別分析；影響因素；護理

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.20.026

腦卒中是一種常見的突發性腦血管疾病，具有高發病率、高死亡率、高致殘率的特征，已成為21世紀重大公共衛生問題^[1]。我國腦卒中病人人數較多，截至2019年我國40歲及以上人群現患和曾患腦卒中人數約為1 704萬例，腦卒中危險因素流行趨勢明顯，腦卒中疾病負擔日益增加^[2]?！吨袊乐温圆≈虚L期規劃"（2017—2025年）》^[3]和《“健康中國2030”規劃綱要》均提出了實施慢性病綜合防控戰略的任務要求，并明確了降低重大慢性病過早死亡率的發展目標。非穩態負荷（allostatic load，AL）是身體因慢性應激而導致的生理“磨損”^[4]，不僅反映了日常生活中涉及的普通事件以及重大挑戰的累積，而且反映了產生損害健康行為的生理后果^[5]。目前國內外的研究主要集中在非穩態負荷與健康結局之間的關系上，如較高水平非穩態負荷是老年人的認知、聽力等不良健康結局的獨立危險因素^[6?7]，通過不同國家、不同人群的大數據分析證明高水平的非穩態負荷與增加癌癥病人死亡風險有關^[8?9]。有研究表明，病人非穩態負荷受種族^[10]、生活方式^[11]、居住地^[12]、身體機能^[13]等方面的影響。潛在類別分析（LCA）可以將具有非穩態負荷特點群體分為亞組，以便于探索該群體的異質性表現，對處于不同特征人群的需求提供具體支持^[14?15]。目前對腦卒中非穩態負荷現狀及影響因素的研究較少，因此，本研究擬通過調查腦卒中病人非穩態負荷水平，采用潛在類別分析確定腦卒中病人非穩態負荷的潛在類別及其影響因素，以期對改善腦卒中病人非穩態負荷水平并為進一步制定個性化干預方案提供相關依據。

1 "資料與方法

1.1 資料

本研究數據來源于中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）。該項目由北京大學中國經濟研究組織實施，于2011年開展基線調查，共覆蓋28個省、150個縣級單位、450個村級單位，約1萬戶家庭中的1.7萬人，2～3年追蹤1次，旨在研究中國45歲及以上中老年人社會、經濟和健康狀況等內容。本研究采用CHARLS的2015年數據，在排除缺失關鍵變量的樣本后，納入889例社區腦卒中病人作為研究對象。

1.2 資料收集

1.2.1 非穩態負荷指數

參考以往研究與CHARLS數據庫的可及性^{[5?7，16?18]}，本研究使用9項生物標志物計算出非穩態負荷指數作為因變量。包括心血管系統（收縮壓、舒張壓、脈搏）、代謝系統（總膽固醇、高密度脂蛋白、三酰甘油、血糖、體質指數）及免疫系統（C?反應蛋白）。采用高風險四分位法對非穩態負荷相關指標進行評分，既往研究顯示，體質指數、總膽固醇和三酰甘油與老年人的死亡率成反比，故采用最低四分位數定義這3項指標的高風險，其余生物標志物采用最高四分位數^[13，16]。按照各指標的臨界值將其分為二分類變量，其中“1”代表高風險，“0”代表低風險，并將各指標累加得到非穩態負荷總分^[5]，具體轉換標準見表1。

1.2.2 自變量

1）生物學參數：包括性別、聽力、視力、慢性病數量、日常生活活動能力（ADL）。2）心理、認知因素：抑郁、認知水平。3）行為生活方式：飲酒、夜間睡眠時間、午睡時長。認知功能由30個問題組成，答對1題計1分，總分0～30分，得分越高，認知功能越好^[19]。抑郁癥狀采用流調用抑郁自評量表（CES?D）評估，包括10個條目，總分為0～30分，≥10分為有抑郁癥狀。ADL由做家務、服藥、打電話、購物、做飯、自理經濟6個項目測量，如所有項目均能完成，則ADL正常，如有一項不能完成，則ADL功能受損。

1.3 統計學方法

采用SPSS 26.0軟件進行數據提取和統計分析。符合正態分布的定量資料以均數±標準差（x±s）表示，不符合正態分布的定量資料以中位數（四分位數）[M（P₂₅，P₇₅）]表示，定性資料用例數、百分比（%）表示，組間比較采用χ²檢驗和方差分析。采用Mplus 8.7軟件分析非穩態負荷的類別，評價指標主要包括似然比（LL）檢驗、Akaike信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）、經過樣本校正的貝葉斯信息準則（aBIC）、熵（Entropy）、羅·夢戴爾·魯本校正似然比檢驗（LMR）和Bootstrap的似然比值（BLRT）檢驗。LL、AIC、BIC及aBIC數值越小表示模型擬合得越好，Entropy指數在接近1.0的情況下被認為有更好的預測性，當Entropy約等于0.8時表明分類的準確率超過了90%。LMR和BLRT兩個指標Plt;0.05，表明k個剖面的模型顯著優于k-1個剖面的模型。采用無序多分類Logistic回歸分析不同非穩態負荷類別的影響因素，以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 "結果

2.1 社區腦卒中病人非穩態負荷潛在類別

根據各個潛在類別模型的模型擬合指標，AIC在4個類別時最低，BIC和aBIC在3個類別時最低，實證研究證明一般選擇BIC最小的模型作為最佳模型；LMR和BLRT均提示2個類別優于1個類別，3個類別優于2個類別，4個類別與3個類別沒有顯著差異；盡管Entropy指標低于0.80，綜合考慮選擇3個類別作為最終的潛在類別數量，見表2。各潛在類別的平均歸屬概率均高于0.80，表明具有較高的分類精確性。

2.2 社區腦卒中病人非穩態負荷各潛在類別的命名及特點

根據各潛在類別在5個外顯指標（其余4個指標在正常范圍）的條件均值，將類別1命名為“心血管系統高負荷組”，占20.8%，將類別2命名為“代謝?免疫系統高負荷組”，占38.1%，將類別3命名為“代謝系統高負荷組”，占41.1%，見圖1。

2.3 社區腦卒中病人非穩態負荷潛在類別影響因素的單因素分析（見表3）

2.4 社區腦卒中病人非穩態負荷潛在類別影響因素的多因素分析

以社區腦卒中病人非穩態負荷潛在類別為因變量，將單因素分析有統計學意義的變量為自變量，進行無序多元Logistic回歸分析，變量賦值見表4。結果見表5。

3 "討論

3.1 腦卒中病人非穩態負荷潛在類別存在異質性

本研究通過潛在類別分析發現，腦卒中病人的非穩態負荷存在3個潛在類別，分別為心血管系統高負荷組、代謝?免疫系統高負荷組、代謝系統高負荷組，其中代謝系統高負荷組占比最高，為41.1%，這可能與體內代謝物質如血糖、血脂等變化引起的糖尿病、肥胖、動脈粥樣硬化、代謝綜合征等代謝異常疾病本身增加了腦卒中的患病率有關^[20]。已有研究證明，三酰甘油、血清總膽固醇等與腦卒中的發病密切相關^[21]。代謝?免疫系統高負荷組占比38.1%，可能與腦卒中本身是一種局部血液循環引起的神經功能缺損的疾病，而炎癥因子如C?反應蛋白等能夠反映病人神經功能的缺損程度有關^[22?23]。而心血管系統高負荷組占比20.8%，可能是與腦卒中和心血管疾病有共同的風險因素和病理生理學因素有關^[24]。因此，對生物學指標或應成為腦卒中病人健康評估的重要指標。

3.2 腦卒中病人非穩態負荷不同潛在類別的影響因素存在差異

研究發現，腦卒中病人的心理狀況、健康行為方式等因素對病人的預后具有重要影響^[25?28]。本研究發現，抑郁狀況、性別、飲酒史、ADL受損、聽/視力問題、夜間睡眠時長、午睡時長、合并慢性病數量是影響社區腦卒中病人非穩態負荷潛在類別的影響因素。有抑郁癥狀的病人更可能屬于心血管系統高負荷組和代謝系統高負荷組，抑郁癥狀是心血管系統疾病負擔的主要原因，長期的抑郁狀態會增加腦卒中病人的心血管系統負擔，使個體發生合并癥和衰老的速度加快^[29]。抑郁癥狀影響病人的氨基酸代謝、糖類代謝、脂質代謝等代謝^[30]，有抑郁癥狀的病人血清C?反應蛋白濃度相比于健康人更高^[31]。

腦卒中是病人產生抑郁癥狀的主要因素，但其對病人健康狀況的影響不全部來源于其直接作用，也有部分通過ADL間接影響，80%的腦卒中病人伴有功能障礙，這些功能障礙會影響病人的ADL，而ADL受損則會降低老年人的生命質量，影響老年人的心理健康，導致其抑郁癥狀的產生^[32?33]。有研究表明，家庭的親密關系與照顧者貢獻有助于病人緩解抑郁狀態^[34]。提示社區醫務工作人員在對病人心理干預的同時增加對其家庭的關注，使家庭參與到病人疾病的管理中，以滿足病人和家庭共同的心理需求。男性病人相對于女性病人發生心血管等風險的可能性更高，究其原因，可能與男性病人的生活習慣（如吸煙、飲酒）、社會家庭扮演的角色以及自身的生理特點有關^[35]。血壓是評價心血管系統功能的一個重要指標。研究發現，男性病人的24 h、白天、夜間的血壓水平均高于女性病人^[36]，女性病人患高血壓病的風險是男性病人的0.79倍^[37]。由于傳統的家庭分工，男性更多承擔的是對外交往的角色，因此其超重/肥胖、高血壓、高血脂、冠心病等的發病率較女性高。睡眠障礙與C?反應蛋白和白細胞介素?6（IL?6）水平升高及發生心血管疾病風險有關^[38]。本研究發現，夜間睡眠時間少于6 h的腦卒中病人更有可能歸屬于心血管系統高負荷組和代謝?免疫系統高負荷組，夜間睡眠時間少于6 h增加了高血壓的患病及死亡的風險，極端的睡眠時間是炎癥發生的獨立危險因素，與飲食和體育鍛煉一起調整有助于改善病人的心血管系統疾病和免疫應答^[39]。研究發現，社區老年人最佳睡眠時長為7～8 h，正常的睡眠時長和良好的睡眠狀況有助于改善慢性病病人的預后狀況^[40]。因此，在對病人睡眠狀況進行干預時，應結合病人的日常生活活動、飲食狀況、體育鍛煉等實施綜合性調整。

有視力或聽力問題的病人更可能屬于代謝系統高負荷組。研究發現，一方面糖尿病病程影響病人的視力和聽力，糖尿病病程越長，對視力和聽力的影響越大^[41?44]；另一方面，聽力/視力障礙引起的溝通障礙會增加病人社會隔離的發生風險^[45?48]，與癡呆、帕金森病、阿爾茨海默病等疾病發生密切相關^[46]。午睡時間過長與糖尿病發病風險密切相關，每天午睡60 min以上的人患糖尿病的風險增加31%^[49]，使代謝綜合征的發生率顯著升高^[50]。這可能與長時間午睡可能導致交感神經?迷走神經平衡中斷，腎素?血管緊張素系統激活，導致糖耐量異常有關。因此，要加強對腦卒中病人的睡眠相關健康教育，鼓勵規律睡眠，參加社區活動，改善睡眠狀況。合并慢性病數量越多的病人越有可能歸屬于代謝?免疫系統高負荷組。研究發現，腦卒中病人共病發生率為90.0%～94.5%^[24，51]，且腦卒中人群共病主要以高血壓?血脂異常?糖尿病?心臟病發作為主的心血管代謝模式^[24]，原因可能與腦卒中發病本身與超重/肥胖、高血壓、血脂異常等飲食有關。因此，腦卒中病人更應注意飲食與運動的管理，護理人員應針對病人所患的共病類型制定針對性的管理方案，改善病人的日常生活習慣，引導病人選擇有利于健康的行為方式。

4 "小結

腦卒中病人的非穩態負荷具有明顯的異質性，可以將其分為3個潛類別，分別為心血管系統高負荷組、代謝?免疫系統高負荷組和代謝系統高負荷組。各類別具有明顯特征，受抑郁癥狀、ADL、性別、生活方式、合并慢性病數量等因素影響。臨床和社區醫護工作人員應辨別不同類別病人的特征，提出針對性的干預措施，糾正其不良生活習慣，促進健康行為。此外，本研究也存在一定的局限性，由于本研究數據來源于數據庫，由于數據的可及性，所納入的變量有限，可能對其他因素的影響造成忽視。希望未來的研究多開展實證調查，從多方面考慮造成腦卒中病人非穩態負荷潛在類別的影響因素，結合質性研究、縱向調查，為針對性干預措施提供依據。

[志謝：感謝中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）數據庫對本研究的數據使用授權。]

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（收稿日期：2023-11-25；修回日期：2024-10-09）

（本文編輯"蘇琳）