肝硬化病人睡眠障礙列線圖預測模型的構建與驗證

Construction and validation of sleep disorder Nomogram prediction model in patients with liver cirrhosis

LU Yawei1，2，3， ZHANG Hui1，2，3*， XU Jing1， ZHONG Lei1， XIANG Xiaoting1

1.School of Nursing， Anhui Medical University， Anhui 230601 China；2.The First Affiliated Hospital of Anhui Medical University；3.Anhui Public Health Clinical Center

*Corresponding Author" ZHANG Hui， E?mail：zhanghui310@126.com

Abstract" Objective：To investigate the risk factors of sleep disorders in patients with liver cirrhosis，and construct a risk prediction model of sleep disorders in patients with liver cirrhosis， and provide an effective and convenient sleep disorder screening tool for clinical staff.Methods：A total of 300 patients with cirrhosis admitted to the department of hepatology of a tertiary grade A hospital in Anhui province from March 2023 to September 2023 were selected. Logistic regression analysis was used to explore the influencing factors of sleep disorders in patients with cirrhosis， and the risk prediction model of sleep disorders in patients with cirrhosis was constructed. Receiver operating characteristic （ROC） curve， Hosmer-Lemeshow test， correction curve and DCA were used to evaluate the performance of the model.Results：Logistic regression analysis showed that malnutrition， pain， depression， C-reactive protein and globulin were the influencing factors of sleep disorders in patients with cirrhosis. The area under ROC curve （AUC） of the model was 0.773（95%CI 0.720?0.826）. H-L goodness of fit test （χ2 =1.443， P=0.486） and calibration curve showed that the prediction probability and observation probability had high consistency. The DCA curve showed that the net benefit can be obtained by using the model.Conclusion：Nutrition， pain， depression， C-reactive protein and globulin are the influencing factors of sleep disorders in patients with cirrhosis. The risk prediction model based on the above variables has good predictive efficacy， and can be used as a tool for early clinical prediction of sleep disorders in patients with cirrhosis.

Keywords""" cirrhosis； sleep disorders； influencing factors； prediction model； Nomograph

摘要" 目的：探討肝硬化病人睡眠障礙的危險因素，構建肝硬化病人睡眠障礙風險預測模型，為臨床醫護人員提供有效、便捷的睡眠障礙篩查工具。方法：選取安徽省某三級甲等醫院肝病科2023年3月—9月收治的肝硬化病人300例，采用Logistic回歸分析探討肝硬化病人睡眠障礙的影響因素，構建肝硬化病人睡眠障礙列線圖風險預測模型，采用受試者工作特征（ROC）曲線、Hosmer?Lemeshow檢驗、校正曲線、決策曲線（DCA）評價模型的性能。結果：Logistic回歸分析顯示，營養、疼痛、抑郁、C反應蛋白、球蛋白是肝硬化病人睡眠障礙的影響因素。列線圖模型的ROC曲線下面積（AUC）為0.773［95%CI（0.720，0.826）］。Hosmer?Lemeshow擬合優度檢驗（χ2=1.443，P=0.486）及校準曲線表明預測概率與觀測概率具有較高一致性；DCA曲線表明使用該模型能夠獲得凈收益。結論：營養、疼痛、抑郁、C反應蛋白、球蛋白是肝硬化病人睡眠障礙的影響因素，基于上述變量構建的列線圖風險預測模型具有良好的預測效能，可作為臨床早期預測肝硬化病人睡眠障礙風險的工具。

關鍵詞" 肝硬化；睡眠障礙；影響因素；預測模型；列線圖

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2025.05.003

睡眠對于健康至關重要。睡眠障礙是一系列慢性病發生發展的重要原因[1]。研究發現，睡眠障礙常見于肝硬化病人，肝硬化病人睡眠障礙發生率為42%～65%[2]。肝硬化病人的睡眠障礙與健康相關生活質量的降低獨立相關[3]。此外，睡眠障礙會增加肝硬化病人神經精神障礙、抑郁、肝臟惡性腫瘤的發生風險[4]。目前，國內肝硬化病人對睡眠障礙危害認識不足，且缺少肝硬化睡眠障礙有效篩查工具。因此，構建肝硬化病人睡眠障礙風險預測模型，可幫助臨床醫護人員早期識別高危人群，并對高危人群進行預防和宣教。故本研究在分析肝硬化病人睡眠障礙影響因素的基礎上構建列線圖風險預測模型，旨在為臨床醫護人員提供有效、便捷的篩查工具，為早期預防和干預提供依據。

1" 對象與方法

1.1 研究對象

采用便利抽樣法，選取2023年3月—9月安徽省某三級甲等醫院肝病科肝硬化病人作為研究對象。納入標準：符合肝硬化診斷標準[5]；年齡≥18歲；意識清楚，能正常溝通；知情同意且自愿參與本研究；無院外長期失眠史。排除標準：肝細胞癌及其他惡性腫瘤；嚴重肝性腦病或意識不清；本人或家屬不愿配合。根據Logistic因變量事件數法計算樣本量[6]，據文獻報道肝硬化病人睡眠障礙發生率為42%～65%[2]，取平均發生率53.5%，考慮10%～20%的無效問卷率，本研究所需樣本量為158例，最終納入300例肝硬化病人。本研究已通過倫理委員會審核（編號：PJ?YX2024?01）。

1.2 調查工具

1.2.1 一般資料調查表

由研究者自行設計，包括人口學資料和疾病相關資料。人口學資料包括年齡、性別、配偶、文化程度、家庭人均月收入、吸煙史、飲酒史、體質指數（BMI）；疾病相關資料包括自評健康狀況、用藥數量、患病種數、肝硬化病因、病程、肝功能等級（CTP）、腹水、肝性腦病、C?反應蛋白、球蛋白、白蛋白、血紅蛋白。

1.2.2 匹茲堡睡眠質量指數量表（Pittsburgh Sleep Quality Indix ，PSQI）

量表是Buysee等[7]于1989年編制的睡眠質量自評量表，用于評估個體的睡眠情況，包括睡眠質量、入睡時間、睡眠時間、睡眠效率、睡眠障礙、催眠藥物、日間功能障礙7個部分，采用Likert 4級評分法，每個部分計分0～3分，總分由7個部分得分相加所得，為0～21分。評分gt;7分表示存在睡眠障礙。該量表Cronbach's α系數為0.84。

1.2.3 社會支持量表（Social Support Rating Scale，SSRS）

量表由我國學者肖水源[8]于1986年編制，用于評價病人的社會支持情況。包括客觀支持、主觀支持和對支持的利用度3個維度，采用Likert 4級評分法，得分為12～66分，分值越高社會支持程度越高。該量表的Cronbach's α系數為0.825～0.896。

1.2.4 抑郁自評量表（Self?Rating Depression Scale，SDS）

量表是Zung[9]編制，該量表共20個條目，能直觀反映病人抑郁的主觀感受。采用Likert 4級計分法，反向條目從“沒有或很少時間”到“絕大部分或全部時間”依次計1～4分，正向條目相反。標準分gt;53分為抑郁，分值越高抑郁程度越高。量表中文版有良好的信效度，在我國已被廣泛使用，Cronbach's α系數為0.725。

1.2.5 皇家自由醫院?營養優先排序工具（Royal Free Hospital?Nutritional Prioritizing Tool，RFH?NPT）

該工具用于慢性肝病營養評估，通過使用簡單的問答及測量評分，評估內容包括是否為急性酒精性肝炎或鼻飼營養、體液潴留及其對膳食攝入的影響、BMI、非計劃體重下降及膳食攝入減少情況。將病人分為無營養風險（0分）、中度風險（1分）、高度風險（2～7分）[10]。

1.2.6 修訂版面部表情疼痛量表（Wong?Baker Faces Pain Scale Revision， FPS?R）

量表是由Hicks等[11]于2001年在面部表情疼痛量表的基礎上修訂而來，修訂后由原來7個水平排列的面部表情變為6個，最左邊表情表示無痛，最右邊表示非常痛，由受試者指向符合當前疼痛程度的表情。

1.3 資料收集方法

由4名經過統一培訓的課題組研究成員向研究對象解釋研究的目的及內容，征求研究對象同意并簽署知情同意書，所有量表由研究者向病人面對面發放，人口學資料、疾病相關資料通過查閱病人電子病歷獲取。

1.4 統計學方法

采用SPSS 26.0分析數據。定量資料采用Kolmogorov?Smimovz進行正態性檢驗，對服從正態分布的定量資料采用均數±標準差（x±s）描述，兩組間比較采用兩獨立樣本t檢驗；不服從正態分布的定量資料采用中位數、四分位數[M（P25，P75）]描述，組間比較采用Mann?Whitney 秩和檢驗。定性資料采用例數、百分比（%）描述，組間比較采用χ2檢驗、Fisher確切概率法、秩和檢驗。以是否發生睡眠障礙為因變量，將所有自變量納入單因素分析，將單因素分析中Plt;0.05的自變量納入多因素Logistic回歸分析。分別采用R4.3.2的“rms”軟件包繪制列線圖模型；采用試者工作特征（ROC）曲線下面積（AUC）評估模型區分度。采用Hosmer?Lemeshow檢驗和校準曲線評估模型校準度。采用臨床決策曲線分析（DCA）評估模型的臨床實用性。并采用Bootstrap法重復抽樣1 000次對模型進行內部驗證，計算C?統計量。以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2" 結果

2.1 肝硬化病人睡眠障礙影響因素的單因素分析

300例肝硬化病人年齡19～88（55.77±13.19）歲；發生睡眠障礙137例（45.7%）。單因素分析結果見表1。

2.2 肝硬化病人睡眠障礙影響因素的Logistic回歸分析

將單因素分析中Plt;0.05的變量分別納入模型中作為自變量，將是否發生睡眠障礙作為因變量（否=0，是=1），對自變量進行賦值（見表2），采用向前有條件法進行Logistic回歸分析。結果顯示，營養、疼痛、抑郁、C反應蛋白、球蛋白是肝硬化病人睡眠障礙的影響因素。見表3。

2.3 肝硬化病人睡眠障礙列線圖風險預測模型的構建與驗證

基于多因素Logistic回歸分析結果，構建肝硬化病人睡眠障礙列線圖風險預測模型，見圖1。模型的AUC為0.773[95%CI（0.720，0.826）] ，靈敏度為71.5%，特異度為71.8%。見圖2。Hosmer?Lemeshow檢驗結果顯示，χ2=1.443，P=0.486，提示擬合度較好。校準曲線顯示，預測校準曲線大致位于標準曲線和可接受線之間。見圖3。DCA曲線結果顯示，使用該模型能夠獲得凈收益。見圖4。使用Bootstrap法對肝硬化睡眠障礙預測模型進行內部驗證，C?統計量為0.761，提示本列線圖模型對肝硬化病人睡眠障礙的預測具有較好的校準度、區分度及臨床實用性。

3" 討論

3.1 肝硬化病人睡眠障礙現狀

肝硬化病人睡眠障礙不容樂觀，本研究共納入肝硬化病人300例，睡眠障礙發生率為45.7%，與林麗燕等[12]對肝硬化病人睡眠障礙的調查結果相近，但低于Ghabril等[13]研究中肝硬化病人睡眠障礙發生率。與國外的研究結果差異可能是由于Ghabril的研究對象為晚期肝硬化病人，病情重，因此睡眠障礙發生率較本研究高。本研究結果顯示肝硬化病人睡眠障礙發生率較高，醫護人員應該進一步重視對肝硬化病人睡眠質量的監測，識別相關危險因素，并積極對可控因素實施預防手段，避免睡眠障礙的發生。

3.2 肝硬化病人睡眠障礙的影響因素

3.2.1 營養

本研究結果顯示，營養不良風險越高的肝硬化病人睡眠障礙發生率越高，與Hui等[14]研究結果一致。營養不良是肝硬化病人常見的并發癥之一，研究表明超過一半的肝硬化病人表現為營養不良和伴隨的失代償性損傷[15]。當病人出現營養不良這一并發癥時，病人發生肝衰竭、感染以及門脈高壓相關的并發癥的風險增加，住院時間也因此延長[16]。隨著營養不良帶來的一系列影響，病人生理心理壓力劇增，導致睡眠障礙風險增加。因此，臨床醫護人員應該加強肝硬化病人的飲食宣教，對伴有營養不良的失代償期肝硬化病人建議少量多次攝入食物，并且在飲食方案中加入包括以糖類為基礎的晚間食物，從而避免營養不良的發生，提高病人的睡眠質量。

3.2.2 抑郁

有研究顯示肝硬化病人抑郁與睡眠障礙呈正相關[12]。本研究結果顯示抑郁是肝硬化病人發生睡眠障礙的危險因素。由于肝硬化治療的長期性和反復性，病人擔心病情惡化、高昂的醫藥費、家庭照護負擔重等，以及對疾病知識的不了解，使得心理壓力倍增[17]。過重的心理負擔和負性情緒導致病人易發生睡眠障礙。因此，醫護人員在為病人提供治療和護理的同時，也應關注病人的情緒變化，多與病人交流，并鼓勵病人家屬多傾聽和陪伴病人，在病人身體條件允許的情況下多參與社交活動，以舒緩不良情緒；對于中度及以上抑郁病人應根據病人具體情況制定相應的干預措施，以延緩睡眠障礙的進展。

3.2.3 疼痛

本研究結果顯示，伴有疼痛的肝硬化病人更容易發生睡眠障礙。與Holman等[18]研究結果一致。疼痛被稱為第五生命體征，它是疾病體驗的關鍵，肝硬化病人的疼痛發生率為17%～24%，在慢性丙型病毒性肝炎病人中更高[19]。疼痛會增加病人睡眠的不舒適感，影響睡眠質量。因此臨床護理人員應該加強對病人的疼痛護理，對于出現疼痛的肝硬化病人，耐心安慰并采取一系列緩解疼痛的措施，減輕病人焦慮、恐懼等負性情緒，從而提升病人的睡眠質量。

3.2.4 C反應蛋白及球蛋白

有研究顯示，睡眠障礙與C反應蛋白的升高有關[20]，與本研究研究結果一致。睡眠與炎癥相互作用，當病人出現睡眠障礙時，會誘導全身出現低度炎癥反應，從而會引起炎性病原體的升高，而炎性病原體的增加又會導致病人發生睡眠障礙[21]。目前關于失眠與免疫球蛋白的相關性研究較少，本研究發現肝硬化病人球蛋白水平增高，會增加肝硬化病人發生睡眠障礙的風險。其原因可能是球蛋白與人體免疫力有密切關系。當外來病毒侵襲時免疫系統為了對抗外來病毒會導致球蛋白增高；其次肝硬化病人球蛋白增高可能提示著病情進一步惡化[22]，因此隨著球蛋白增高，病人可能會出現發熱、乏力、肝區不適等癥狀，從而加重病人的身體負擔，影響病人的睡眠質量。同時睡眠障礙的發生提示病人的免疫力下降，肝損傷的嚴重程度進一步加劇，導致了球蛋白升高。所以，臨床工作人員在關注病人的睡眠問題時，可通過觀察C反應蛋白和球蛋白值是否出現異常，采取對癥治療積極糾正，改善其睡眠質量。

3.3 肝硬化病人睡眠障礙預測模型構建的意義

本研究通過多因素回歸分析篩選出5個影響肝硬化病人睡眠質量的危險因素，基于以上因素構建風險預測模型，并將模型進行可視化。研究顯示模型的AUC為0.773。Hosmr?Lemeshow擬合優度檢驗及校準曲線表明預測概率與觀測概率具有較高一致性；DCA曲線表明模型具有較好的臨床實用性。Bootstrap法檢驗顯示，C?統計量為0.761，說明模型具有較好的區分度。表明該模型有較好的預測效能，能夠作為臨床早期預測肝硬化發生睡眠障礙風險的有效工具。因此，關注肝硬化病人的營養狀況、是否疼痛、抑郁自評表評分、C反應蛋白以及球蛋白水平，采取一系列針對性預防措施，可降低肝硬化病人睡眠障礙的發生。

4" 小結

肝硬化病人睡眠障礙發生率較高，本研究構建的列線圖風險預測模型具有良好的預測效能，能夠作為臨床早期預測肝硬化病人睡眠障礙發生風險的有效工具，但由于本研究所構建的列線圖模型并未進行外部驗證，其外部適應性尚不能明確，且所納入的肝硬化病人僅為1所醫院的病人，其推廣應用受到一定的限制，為使研究結果更具代表性和推廣性，未來應進行多中心、多區域的進一步研究。

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（收稿日期：2024-02-25；修回日期：2024-12-18）

（本文編輯 崔曉芳）