吳欣怡 侯善兵 尤月同 王振洋 程義飛 周志慶

睡眠是自然界所有生物普遍存在的一種生理活動(dòng)，良好的睡眠質(zhì)量能夠正向地促進(jìn)機(jī)體的恢復(fù)，促進(jìn)機(jī)體的機(jī)能維持在正常的生理水平，有研究顯示，長(zhǎng)期的睡眠不足會(huì)導(dǎo)致機(jī)體處于亞健康狀態(tài)，并且會(huì)對(duì)人的精神狀態(tài)、情緒和注意力造成負(fù)面影響，同時(shí)會(huì)對(duì)機(jī)體的內(nèi)分泌、呼吸以及免疫等功能造成不良的負(fù)荷[1]。外科急診患者往往伴隨著疼痛、惡心等軀體不適癥狀，且由于軀體癥狀的強(qiáng)烈表現(xiàn)，患者及患者家屬對(duì)于疾病的預(yù)后有著較為嚴(yán)重的擔(dān)憂，因此部分外科急診患者在軀體不適狀態(tài)和心理狀態(tài)的雙重影響下會(huì)出現(xiàn)一定程度睡眠障礙[2-3]。住院期間不良的睡眠狀態(tài)會(huì)對(duì)患者的康復(fù)進(jìn)程造成不利的影響，從而增加患者的住院日和住院花費(fèi)。因此本研究通過問卷調(diào)查的方式尋找影響外科急診患者夜間睡眠質(zhì)量的主要因素并且通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，以期為臨床工作人員提供可靠的臨床預(yù)測(cè)工具，預(yù)測(cè)患者發(fā)生睡眠障礙的概率，并做出有效的護(hù)理干預(yù)，從而改善和降低外科急診入院患者夜間睡眠障礙的發(fā)生概率。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2022年1月-5月在中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)附屬第一醫(yī)院（安徽省立醫(yī)院）總院、南區(qū)和皖南醫(yī)學(xué)院弋磯山醫(yī)院的外科急診入院患者作為研究對(duì)象，通過量表填寫和問卷調(diào)查的方法收集研究所需的各項(xiàng)數(shù)據(jù)資料。填寫前主動(dòng)告知被調(diào)查者本次調(diào)查的目的及意義，所有被調(diào)查者均在自主自愿的原則下填寫提交。本次調(diào)研共收集問卷672份，排除問卷填寫不全和規(guī)律性作答以及不符合邏輯的資料后共收集有效資料618份，有效回收率為91.96%。

1.2 方法 通過4個(gè)研究工具進(jìn)行調(diào)查：①一般資料：該部分量由研究者自行編制并通過咨詢兩位副高級(jí)職稱專家后最終成型，包括患者的性別、戶籍所在地、是否吸煙、是否使用止疼藥、是否打鼾、家庭人均月收入、婚姻情況、慢性病種類等。②睡眠狀況自評(píng)量表（SRSS）：該量表是用于篩選不同人群中存在睡眠問題的人的工具。該量表是1998年由李建明[6]教授編制，共10個(gè)條目并采用Likert 5級(jí)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行計(jì)分，最高得分為50分，最低得分為10分，其中得分大于22分則提示被調(diào)查者存在不同程度的夜間睡眠障礙（失眠）問題。③電子健康素養(yǎng)量表（eHealth literacy scale）：該量表共有8個(gè)條目，并分為網(wǎng)絡(luò)健康信息與服務(wù)的應(yīng)用能力、評(píng)判能力和決策能力3個(gè)維度，得分越高說明被調(diào)查者的電子健康素養(yǎng)能力越優(yōu)異，該量表的Cronbach'α系數(shù)為0.913，KMO值為0.875，經(jīng)臨床檢驗(yàn)，具有較高可信度。④醫(yī)院焦慮抑郁（負(fù)性情緒）量表：該量表共14個(gè)條目，得分越高說明被調(diào)查的負(fù)性情緒越強(qiáng)，量表的Cronbach'α系數(shù)為0.82，具有較高可信度。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 利用SPSS 20.0與R3.6.1軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)量資料中滿足正態(tài)分布的用均值±標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行表示，并采用t檢驗(yàn)進(jìn)行分析；計(jì)數(shù)資料用頻數(shù)（n）和百分比（%）進(jìn)行表示，并采用卡方檢驗(yàn)（χ2）完成組間對(duì)比，單因素分析結(jié)果中有意義的納入Logistic回歸方程中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，篩選出夜間睡眠障礙的獨(dú)立影響因素。利用R語(yǔ)言將Logistic回歸方程中篩選出的獨(dú)立影響因素提取入庫(kù)，利用“rms”包繪制睡眠質(zhì)量不佳的可視化列線圖并計(jì)算模型的一致性指數(shù)（C-index），并用Bootstrap法對(duì)列線圖模型進(jìn)行驗(yàn)證后利用“pROC”包繪制列線圖的ROC曲線。P＜0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 外科急診入院患者夜間睡眠障礙的單因素分析 本研究納入的有效樣本量為618例，其中發(fā)生夜間睡眠障礙（失眠）的發(fā)生率為49.51%，本次研究納入男性290例，女性328例；吸煙128例，不吸煙300例，已戒煙190例；農(nóng)村219例，縣城179例，城市220例；打鼾162例，不打鼾456例，其余詳見表1。根據(jù)入院后是否發(fā)生夜間睡眠障礙（失眠）將研究對(duì)象分為失眠組（306例）和未失眠組（312例）。單因素分析結(jié)果顯示，兩組研究對(duì)象在性別、是否使用止疼藥、戶籍所在地、是否打鼾、家庭人均月收入、慢性病數(shù)量、婚姻情況、電子健康素養(yǎng)得分和負(fù)性情緒得分方面的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。見表1。

表1 外科急診入院患者夜間睡眠障礙（失眠）的單因素分析（例）

2.2 外科急診入院患者夜間睡眠障礙的Logistic回歸分析 以是否發(fā)生夜間睡眠障礙為因變量，將單因素分析中具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的因素作為自變量納入回歸方程中進(jìn)行Logistic回歸分析；分類資料的具體賦值情況見表1，定量資料負(fù)性情緒總分和電子健康素養(yǎng)總分原值錄入，采用逐步法進(jìn)行變量篩選。Logistic回歸分析的結(jié)果顯示婚姻情況、慢性病數(shù)量、家庭人均月收入、睡覺是否打鼾、負(fù)性情緒總分和電子健康素養(yǎng)總分是外科急診入院患者夜間睡眠障礙發(fā)生的獨(dú)立影響因素。見表2。

表2 外科急診入院患者夜間睡眠障礙的Logistic回歸分析

2.3 預(yù)測(cè)外科急診入院患者夜間睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建 根據(jù)表2分析的結(jié)果，將Logistic回歸分析中得出的獨(dú)立影響因素作為預(yù)測(cè)因素，以夜間睡眠障礙的發(fā)生為臨床結(jié)局指標(biāo)建立夜間睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的列線圖預(yù)測(cè)模型，詳見圖1。對(duì)于列線圖的解讀方式：在每一個(gè)影響因素中找到對(duì)應(yīng)的取值后與“Color Legend”對(duì)比得到一個(gè)具體的分值，該值即為該影響因素在模型中的得分，隨后將各變量的得分相加后得出的總得分在“Risk of LNM”中標(biāo)記出來(lái)后向下做一條垂線得出的參數(shù)即為外科急診入院患者夜間睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的概率。

圖1 外科急診入院患者夜間睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的列線圖

2.4 外科急診入院患者夜間睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的列線圖的ROC曲線分析 采用Bootstrap自主抽樣（計(jì)算機(jī)模擬重采樣）對(duì)列線圖模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證，最終得出C-index值為0.742，詳見圖2。以列線圖模型中預(yù)測(cè)的不同外科急診入院患者夜間睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)作為檢驗(yàn)變量，外科急診入院患者實(shí)際發(fā)生夜間睡眠障礙的情況作為狀態(tài)變量利用R語(yǔ)言中的“pROC”包繪制列線圖模型預(yù)測(cè)外科急診入院患者夜間睡眠障礙發(fā)生的ROC曲線，并且計(jì)算曲線下面積（AUC），最終分析結(jié)果得出：AUC=0.742，95%CI[0.704,0.780]，詳見圖2。

圖2 外科急診入院患者夜間睡眠障礙發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的列線圖

3 討 論

3.1 外科急診入院患者夜間睡眠障礙現(xiàn)狀 高質(zhì)量且正常的睡眠是維持人機(jī)體健康狀態(tài)和心理健康狀態(tài)最基本的生理活動(dòng)[4]。而長(zhǎng)期的睡眠障礙會(huì)加重患者精神負(fù)擔(dān)導(dǎo)致抑郁等疾病的患病風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)長(zhǎng)期不佳的睡眠狀態(tài)會(huì)使得患者心腦血管的負(fù)擔(dān)加重，增加心腦血管疾病發(fā)病的概率[1]。外科急診入院患者往往伴隨著帶入創(chuàng)傷或需立即進(jìn)行急診手術(shù)，而有研究顯示良好的睡眠質(zhì)量有利于機(jī)體損傷的恢復(fù)[1]，因此改善患者夜間睡眠質(zhì)量是醫(yī)療護(hù)理工作的重中之重。本次研究共納入有效參考對(duì)象618例，其中睡眠質(zhì)量障礙發(fā)生率高達(dá)49.51%，這一研究結(jié)果與梁艷艷等[5]研究者的研究結(jié)果相似。表明目前包括急診入院患者在內(nèi)的各科住院患者的夜間睡眠障礙問題都是客觀存在的，且發(fā)生夜間睡眠障礙的患者存在一定的數(shù)量規(guī)模。因此如何預(yù)測(cè)患者是否會(huì)發(fā)生入院后睡眠障礙并加以前期干預(yù)是目前護(hù)理工作所面臨的難點(diǎn)。本研究為探究外科急診入院患者夜間睡眠障礙的風(fēng)險(xiǎn)因素，建立相關(guān)的列線圖預(yù)測(cè)模型意在對(duì)入院患者進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估，以利于對(duì)夜間睡眠障礙發(fā)生的高?；颊哌M(jìn)行全階段護(hù)理干預(yù)，從而降低外科急診患者夜間睡眠障礙的發(fā)生率，改善患者的睡眠質(zhì)量。

3.2 外科急診入院患者夜間睡眠障礙發(fā)生的危險(xiǎn)因素分析 本次調(diào)查研究的分析結(jié)果顯示，家庭月收入是影響外科急診患者夜間睡眠質(zhì)量和發(fā)生夜間睡眠障礙的主要影響因素之一，低收入群體較中高收入群體的夜間睡眠障礙發(fā)生率更高，此研究結(jié)論與相關(guān)學(xué)者的研究結(jié)果相似[6]。究其原因可能由以下幾點(diǎn)所造成：①外科急診患者病情較為緊急且患者對(duì)自己所患疾病的認(rèn)知不足，這極有可能導(dǎo)致患者對(duì)于疾病的治療和預(yù)后的花費(fèi)造成錯(cuò)誤的認(rèn)知，從而加重患者的心理負(fù)擔(dān)導(dǎo)致夜間睡眠障礙發(fā)生。由于多數(shù)外科急診患者疾病發(fā)生突然，患者和患者家庭對(duì)于疾病治療的認(rèn)知和準(zhǔn)備不足，同時(shí)患者對(duì)于醫(yī)保政策的不了解導(dǎo)致患者對(duì)于治療費(fèi)用的過度擔(dān)心，從而在較短時(shí)間內(nèi)對(duì)患者家庭造成了短暫的經(jīng)濟(jì)沖擊以及對(duì)后續(xù)治療經(jīng)費(fèi)的錯(cuò)誤擔(dān)憂，進(jìn)一步導(dǎo)致患者夜間睡眠障礙發(fā)生。②婚姻情況和負(fù)性情緒是影響外科急診患者夜間睡眠質(zhì)量和發(fā)生夜間睡眠障礙的主要影響因素之一。本次研究顯示，婚姻情況異常的患者較正常婚姻情況的患者更容易發(fā)生夜間睡眠障礙，這可能是由于異常的婚姻狀態(tài)會(huì)導(dǎo)致患者產(chǎn)生不同程度的焦慮、抑郁、悲傷、壓抑等負(fù)性情緒，而負(fù)性情緒的影響更容易導(dǎo)致機(jī)體發(fā)生不同程度的內(nèi)分泌紊亂，從而進(jìn)一步影響患者夜間的睡眠質(zhì)量導(dǎo)致夜間睡眠障礙的發(fā)生[7]。③患者的所患慢性病數(shù)量也是影響夜間睡眠障礙的發(fā)生的影響因素?；加新圆∏衣圆》N類越多對(duì)患者夜間睡眠狀態(tài)的影響也越大，該結(jié)論與王振杰等[4]的研究結(jié)論相似。這是由于患者疾病對(duì)自身影響的原因、更容易出現(xiàn)失眠、易醒和淺睡眠狀態(tài)[8-9]。睡覺打鼾的患者可能會(huì)導(dǎo)致患者睡眠質(zhì)量較差，但是打鼾的患者睡眠深度較深，且由于打鼾會(huì)導(dǎo)致夜間睡眠時(shí)呼吸功能的負(fù)擔(dān)，因此這部分患者更容易產(chǎn)生疲憊疲勞感，故較易入睡，發(fā)生夜間睡眠障礙的可能性略低。電子健康素養(yǎng)的水平對(duì)于夜間睡眠障礙發(fā)生也具有一定的影響，這是因?yàn)殡娮咏】邓仞B(yǎng)越高的個(gè)體對(duì)于健康的追求和了解也更加深入，因此這類人群往往有著較為嚴(yán)格和規(guī)律的作息安排。

3.3 列線圖預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用價(jià)值 列線圖預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建是以單因素分析為基礎(chǔ)，多因素分析為基石，通過對(duì)多因素分析總結(jié)出的多個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)利用函數(shù)關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步的分析解析，從而精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)某一個(gè)體發(fā)生某一事件的統(tǒng)計(jì)學(xué)概率。本次研究顯示，婚姻情況、慢性病數(shù)量、家庭人均月收入、睡覺是否打鼾、負(fù)性情緒評(píng)分和電子健康素養(yǎng)總分是外科急診入院患者夜間睡眠障礙的預(yù)測(cè)因子，并以此結(jié)果和數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)繪制列線圖模型，預(yù)測(cè)模型的AUC值為0.742，95%CI值為0.704～0.780，表明該模型對(duì)于臨床的指導(dǎo)價(jià)值較高，能夠較為準(zhǔn)確的協(xié)助醫(yī)務(wù)人員對(duì)外科急診入院患者夜間睡眠障礙的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的前期干預(yù)，降低外科急診入院患者夜間睡眠障礙的發(fā)生率。

綜上所述，本研究顯示婚姻情況、慢性病數(shù)量、家庭人均月收入、睡覺是否打鼾、負(fù)性情緒評(píng)分和電子健康素養(yǎng)是外科急診入院患者夜間睡眠障礙的主要影響因素。同時(shí)本研究構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型具有一定的臨床指導(dǎo)價(jià)值，可協(xié)助臨床工作人員對(duì)夜間睡眠障礙患者的篩查提供有效的參考。本研究存在一定的不足：①樣本量有限且參與研究的機(jī)構(gòu)有限，數(shù)據(jù)代表性不足。②未結(jié)合患者陪客的狀況以及患者自身的生理、生化指標(biāo)。故本次構(gòu)建的夜間睡眠障礙患者預(yù)測(cè)模型在今后的實(shí)踐中有待進(jìn)一步的優(yōu)化升級(jí)。