急性心肌梗死患者就醫延遲風險預測模型的構建與驗證

[摘要]"目的"構建急性心肌梗死（acute"myocardial"infarction，AMI）患者就醫延遲的風險預測模型，并評估該模型的預測效能。方法"采用便利抽樣法，選取2023年3月至2024年5月于鹽城市第三人民醫院住院的219例AMI患者為調查對象，以6h為界，將AMI患者分為就醫延遲組（n=106）和就醫未延遲組（n=113）。采用Logistic回歸分析建立AMI患者就醫延遲風險預測模型，應用Hosmer-Lemeshow檢驗和受試者操作特征曲線評價模型的擬合優度及預測能力。結果"二元Logistic回歸分析結果顯示年齡、發病時不知曉是心臟病、首次胸痛、健康素養簡要篩查問卷評分低均是AMI患者就醫延遲的危險因素（Plt;0.05）。該模型預測AMI患者就醫延遲的曲線下面積為0.771，約登指數為0.562，最佳臨界值為0.514，敏感度和特異性分別為77.3%和86.5%。結論"構建的風險預測模型能有效預測和篩查AMI就醫延遲高危人群，降低AMI患者的就醫延遲風險，并為采取合理的干預措施縮短AMI患者就醫時間提供科學依據。

[關鍵詞]"急性心肌梗死；就醫延遲；預測模型

[中圖分類號]"R541.4""""""[文獻標識碼]"A""""[DOI]"10.3969/j.issn.1673-9701.2025.10.004

Construction"and"validation"of"a"risk"prediction"model"for"delayed"medical"treatment"in"patients"with"acute"myocardial"infarction

XU"Yuanfeng1，"ZHANG"Chenglin1，"LI"Xuemei2，"LI"Xiaoyan1，"CHEN"Wu1

1.Department"of"Cardiology，"Yancheng"Third"People’s"Hospital，"Yancheng"224001，"Jiangsu，"China;"2.Department"of"Nursing，"Yancheng"Third"People’s"Hospital，"Yancheng"224001，"Jiangsu，"China

[Abstract]"Objective"To"construct"a"risk"prediction"model"for"delayed"medical"treatment"in"patients"with"acute"myocardial"infarction"（AMI），"and"to"evaluate"the"predictive"performance"of"the"model."Methods"Convenience"sampling"method"was"used"to"select"219"patients"with"AMI"who"were"hospitalized"in"Yancheng"Third"People’s"Hospital"from"March"2023"to"May"2024"as"investigation"objects."The"patients"with"AMI"were"divided"into"delayed"group"（n=106）"and"undelayed"group"（n=113）"with"the"6-hour"interval."Logistic"regression"analysis"was"used"to"establish"a"risknbsp;prediction"model"for"AMI"patients"with"delayed"medical"treatment."Hosmer-Lemeshow"test"and"receiver"operating"characteristic"curve"were"used"to"evaluate"the"goodness"of"fit"and"prediction"ability"of"the"model."Results"Binary"Logistic"regression"analysis"showed"that"age，"unknown"heart"disease"at"the"time"of"onset，"first"chest"pain"and"low"score"of"brief"health"literacy"screen"were"all"risk"factors"for"delayed"medical"treatment"in"AMI"patients"（Plt;0.05）."The"model"predicted"that"the"area"under"the"curve"of"AMI"patients"with"delayed"hospitalization"was"0.771，"the"Youden"index"was"0.562，"the"optimal"cutoff"value"was"0.514，"and"the"sensitivity"and"specificity"were"77.3%"and"86.5%，"respectively."Conclusion"The"constructed"risk"prediction"model"can"effectively"predict"and"screen"the"high-risk"groups"of"AMI"patients"with"delayed"medical"treatment，"reduce"the"risk"of"AMI"patients"with"delayed"medical"treatment，"and"provide"a"scientific"basis"for"taking"reasonable"intervention"measures"to"shorten"the"time"of"medical"treatment"for"AMI"patients.

[Key"words]"Acute"myocardial"infarction;"Delayed"medical"treatment;"Predictive"model

急性心肌梗死（acute"myocardial"infarction，AMI）是發病率和病死率均居高不下的危重疾病[1]。《中國心血管健康與疾病報告2023》[2]指出AMI的農村和城市死亡率分別為83.26/10萬和63.25/10萬，且呈逐年上升趨勢。AMI發病急、病情進展快，如救治不及時，患者易發生心源性休克、急性心力衰竭、惡性心律失常等，甚至威脅患者生命。AMI患者最佳救治時間為出現不適癥狀后的2h內，但研究顯示中國70.7%的AMI患者在癥狀出現2h后才到達醫院，其中30.2%的AMI患者就診時間超過6h，無法得到及時有效的醫療救助和院內治療[3-4]。通常患者在感知身體異常或不適后首次就醫時間超過6h即被定義為就醫延遲。目前，就醫延遲的臨床研究已廣泛用于乳腺癌、食管癌、肺癌及傳染病等多種疾病診療中[5-10]。本研究對影響AMI患者就醫延遲的各項因素進行分析，并構建AMI患者就醫延遲風險預測模型，協助臨床醫生篩查AMI就醫延遲的高危患者，為進一步縮短AMI患者的術前就醫時間提供參考。

1""資料與方法

1.1""研究對象

采用便利抽樣法，選取2023年3月至2024年5月于鹽城市第三人民醫院住院的219例AMI患者為調查對象。納入標準：①符合AMI的診斷標準[11]；""②年齡≥18歲；③病情穩定，可正常溝通交流。排除標準：①合并嚴重的肝、腦、腎等功能障礙；"②溝通無效或無法自行填寫問卷者；③正在參與其他同類研究者。本研究經鹽城市第三人民醫院倫理委員會審核批準（倫理審批號：倫審-2023-82），患者均簽署知情同意書。

1.2""調查工具

1.2.1""一般資料調查表""自行設計一般資料調查表，內容包括性別、年齡、家庭住址、職業、醫保類型、文化程度、發病時間、是否為首次胸痛、發病地點、到達醫院方式、首次就診時間、住院時間、出院時間等。

1.2.2""中文版就醫行為感知障礙量表""采用中文版就醫行為感知障礙量表（Chinese"version"of"the"perceived"barriers"to"health"care-seeking"decision，PBHSD-C）評價AMI患者在就醫時的障礙感知水平[12]。該量表包含10個條目，各條目評分按照“極不一致”到“完全一致”由低至高計分，分值越高，表明就醫感知障礙水平越高。

1.2.3""健康素養簡要篩查問卷""健康素養簡要篩查問卷（brief"health"literacy"screen，BHLS）包含3個條目，采用5級評分法，總分15分，評分越高表明患者的健康素養水平越高，總分≤9分提示健康素養缺乏[13]。

1.3""研究方法

1.3.1""成員培訓""成立研究小組，小組成員進行線上、線下同步培訓，在文獻檢索及小組討論的基礎上，篩選、設計調查問卷及調查工具。

1.3.2""數據收集""使用統一的指導語進行調查，向患者說明本次調查的原因及目的，取得知情同意后，通過患者病歷獲取一般人口學資料，現場填寫調查問卷，文化程度低下、視力受限的患者由調查成員逐一講解并協助填寫，語言表達簡潔明了，通俗易懂，不作暗示性指示，問卷現場發放并收回。

1.4""統計學方法

采用SPSS"18.0統計軟件進行數據處理分析。計數資料以例數（百分率）[n（%）]表示，組間比較采用χ2檢驗；計量資料符合正態分布的以均數±標準差（"）表示，組間比較采用t檢驗。采用Logistic回歸構建風險預測模型，模型的擬合優度及預測能力通過Hosmer-Lemeshow檢驗和受試者操作特征曲線（receiver"operating"characteristic"curve，ROC曲線）評價；模型的應用效能以敏感度、特異性和正確率進行驗證。Plt;0.05為差異有統計學意義。

2""結果

2.1""AMI患者就醫延遲的單因素分析

本研究共納入219例患者，以6h為界，106例就醫延遲患者納入就醫延遲組，其余113例納入就醫未延遲組。單因素分析結果顯示年齡、文化程度、家庭月收入、醫保類型、發病時不知曉是心臟病、首次胸痛、PBHSD-C評分、BHLS評分均是AMI患者就醫延遲的影響因素（Plt;0.05），見表1。

2.2""AMI患者就醫延遲的Logistic回歸分析

將AMI患者是否發生就醫延遲作為因變量，將單因素分析中有統計學意義的因素作為自變量，進行二元Logistic回歸分析，結果顯示年齡、發病時不知曉是心臟病、首次胸痛、BHLS評分低均是AMI患者就醫延遲的危險因素（Plt;0.05），見表2、表3。

2.3""AMI患者就醫延遲風險預測模型的構建及驗證

Hosmer-Lemeshow檢驗評價模型的擬合效果，P=0.425。該模型預測AMI患者就醫延遲的曲線下面積為0.771，約登指數為0.562，最佳臨界值為0.514，敏感度為77.3%，特異性為86.5%，見圖1。

3""討論

本研究顯示，年齡與AMI患者發生就醫延遲密切相關。就醫延遲組患者年齡≥65歲的占比較大，隨著患者年齡的增大，發生就醫延遲風險增加2.782倍。高齡患者基礎疾病多，身體各項功能減弱，對疾病的感知及識別能力減退，導致無法及時就"""醫[4，14]。此外，高齡患者文化程度普遍較低，收入偏低，居住條件差。多數患者遠離子女，鄉下獨居且合并多種疾病，即便身邊有陪護者，大多亦是高齡者，疾病判斷能力低下，無法護送其及時就醫咨詢[15-16]。因此，醫護人員及地方機構應加強對高齡患者的管理，可在當地社區建立高齡者專項健康檔案，實時跟蹤；定期上門體檢了解其身體狀況，了解老年人是否有及時呼救的能力，以便發病時及時知曉，縮短高齡患者的就醫時間。

本研究顯示，AMI患者發病時不知曉是心臟病是AMI患者發生就醫延遲的高風險因素。患者缺乏心臟病辨別能力時發生就醫延遲的風險增加12.564倍。研究顯示患者嚴重胸痛時才考慮與心臟有關，往往在輕、中度疼痛時選擇暫停活動、休息或自行服藥緩解胸痛癥狀[17]。此外，患者發病時癥狀不典型，如惡心、嘔吐、牙疼等易被忽視，使其排除心血管疾病，導致就醫時間延長；患者發病時，多選擇休息、進食、服藥、熱敷等緩解不適癥狀，均可延誤病情判斷[14，18]。因此，醫護人員應加強對此類人群的管理，密切關注患者的主訴、癥狀、體征，幫助患者及家屬提高對疾病的認知水平，正確區分、識別AMI，提高決策能力及家庭支持力，縮短就醫延遲時間。

本研究結果顯示，首次胸痛是患者發生就醫延遲的獨立危險因素。首次胸痛患者發生就醫延遲的風險是曾有胸痛癥狀患者的8.135倍，與林靜靜等[19]研究結果一致。本研究中首次胸痛患者的就醫延遲比例為57.41%。目前，青年患者于發病時間窗內就診者僅占45.7%，且患者以胸痛為主要癥狀，可見近年來首次胸痛患者就醫延遲現象日趨嚴重[20]。可能與患者及家屬缺乏AMI相關知識、面對疾病信心不足及缺乏疾病咨詢有效途徑有關[21]。醫護人員應提高對首次胸痛患者的重視，通過提供有效的咨詢路徑，提高其對疾病的認知和識別能力，促進其主動、及時就醫。

健康素養水平是AMI患者發生就醫延遲的重要影響因素。本研究中AMI患者文化程度以小學及以下居多，健康素養水平越高，AMI患者發生就醫延遲的風險越低。經調查，健康素養水平低的患者對疾病缺少正確認識及理解，無法合理獲取醫療保健信息或遵醫囑自我管理，可導致其就醫時間延長[22]。范兆雅[23]研究指出健康素養水平不足可對就醫延遲產生不良影響，健康素養水平低的患者發生就醫延遲的概率更高。提高健康素養水平可改善患者體驗、促進人群健康和降低護理成本。因此健康素養的培養需要長期堅持，應將干預措施融入日常生活，通過增加大眾的知識儲備，進一步提高健康素養水平，以便AMI患者在有不適癥狀時及時判斷并做出決策，縮短就醫時間。

本研究使用Hosmer-Lemeshow檢驗評價模型的擬合效果，提示模型預測可靠性較高。該模型預測AMI患者就醫延遲的曲線下面積為0.771，約登指數為0.562，最佳臨界值為0.514，敏感度為77.3%，特異性為86.5%。當模型預測評分≥0.514時，提示患者發生就醫延遲風險較高，須提高警惕，采取積極有效的干預措施改變其就醫心理，縮短術前就醫的時間，提高AMI防治的效率和效果。

本研究構建的風險預測模型有良好的區分度和準確度，預測價值較高，可協助醫護人員早期識別AMI就醫延遲高危人群，采取合適的干預措施改善其就醫行為，降低就醫延遲風險。但本研究也有一定局限性：受時間及地域限制，本研究僅選取一家三級甲等醫院就診的AMI患者；患者填寫問卷時受就醫環境影響易產生偏倚；未考慮入院內的延誤是否達到指南推薦的再灌注時間要求。今后將為患者提供更好的就診環境減少數據偏差，擴大樣本量并基于大數據構建新的預測模型，為減少AMI患者發生就醫延遲風險提供科學依據。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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