老年失智症患者养老护理员照护性抑郁风险预测模型的构建

杨振，张会君

（锦州医科大学护理学院，辽宁锦州 121001）

照护性抑郁是指养老护理员在照护老年失智症患者过程中由于多因素导致其心理应激失控、自我价值感丧失以及自信心降低，进而所引发的一系列消极情绪状态。目前，对于养老护理员的心理精神、职业认同以及专业技能培训均有一定的关注[1-3]，但针对基于列线图的照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁的风险预测模型尚未见报道。 因此， 本研究旨在探讨影响照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁的因素，构建风险预测模型，为早期识别并预防养老护理员照护性抑郁的发生提供可靠性意见。

1 对象与方法

1.1 研究对象 采用总体率估计样本量公式N=Z21-α/2P（1-P）/d2进行估计[4]，Z1-α/2为标准正态分布下面积，为1-α/2 所对应的百分位数，取α=0.05，此时对应的Z1-α/2=1.96；d 为容许误差为0.15 P，P 表示照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁的发生率，参考文献约为57%[5]，计算样本量约为130 例，考虑到研究过程中20%的样本流失量及受人群特异性的影响，最终拟发放问卷210 份。 研究者于2019 年9—12月通过便利抽样法选取辽宁省锦州市和沈阳市6 家养老机构203 例照顾失智症患者的养老护理员为研究对象。 纳入标准：（1）正规养老机构工作；（2）全职照顾老年失智症患者；（3）照护老年失智症患者≥1 年。 排除标准：（1） 经报告由非照护因素而产生抑郁情绪者；（2）由于各种原因导致的沟通障碍者；（3）非自愿参与本研究者。 老年失智症患者，纳入标准：（1）年龄≥60岁；（2）经医院确诊或机构机构简易精神状态检测量表（Mini-Mental State Examination, MMSE）评估结果为失智症者。 排除标准：临终期老年失智症患者。

1.2 研究方法

1.2.1 问卷调查 （1）一般资料问卷：由研究小组自行设计，包括年龄、性别、受教育程度、工作时长以及月收入共5 部分内容。 （2）Zung’s 抑郁自评量表：包括精神性-情感症状、躯体障碍、精神运动性障碍、抑郁心理障碍4 个维度20 个条目，根据Likert 4 级评分，总粗分范围为20～80 分，经换算后得到标准总分，分数＜50 为无抑郁情绪，分数≥50 分为有抑郁情绪，量表总的Cronbach α 系数为0.86[6]。 （3）照护负担量表：由张睿[7]在台湾版本的基础上汉化而来，用于评估照顾失智症患者的养老护理员的照护负担，包括生理性负担、情感性负担、社会性负担、时间依赖负担及发展受限负担5 个维度24 个条目，均按Likert 5 级计分，从非常同意（4 分）到非常不同意（0 分），分数范围为0～96 分， 本研究中量表的Cronbach α 系数为0.77，分维度的Cronbach α 系数为0.78～0.90。（4）心理韧性量表：于2007 年于肖楠等[8]汉化并推广使用，包括坚韧、自强及乐观3 个维度25 个条目，均按Likert 5 级计分，从从来不（0 分）到一直如此（4 分），分数范围为0～100 分，分数越高，说明照顾老年失智症患者的养老护理员心理韧性水平越高，Cronbach α系数为0.91。 （5）领悟社会支持量表：由姜乾金[9]编制， 用于评估照顾老年失智症患者的养老护理员的社会支持水平，包括家庭支持、朋友支持以及其他支持3 个维度12 个条目，采用Likert 7 级计分，分为范围为12～84 分，分数越高，代表社会支持水平越高。 量表总的Cronbach α 系数为0.90， 分维度的Cronbach α 系数为0.82～0.90。

1.2.2 资料收集 由课题组导师联系各养老机构负责人，征询其同意；课题组成员分为3 个小组，每个小组3 人，分别去往沈阳市养老机构、锦州市养老机构以及留在课题组内进行统计处理； 获得知情同意后，为保证填写质量，召集符合纳入标准的调查对象集中在示教室利用手机问卷星填写， 现场由课题组成员统一指导。本研究发放问卷210 份，回收有效问卷为203 份，有效回收率为96.7%。

1.2.3 统计学方法 应用SPSS 22.0 进行统计学分析，计数资料用频数、构成比表示，连续变量采用两独立样本t 检验、分类变量采用χ2检验进行养老护理员照护性抑郁的单因素分析。采用多因素Logistic回归分析筛选影响养老护理员照护性抑郁的独立危险因素，运用R Studio 软件构建风险预测模型，并利用列线图进行模型可视化；同时运用Bootstrap 法进行内部验证。 采用受试者工作曲线评价照护性抑郁风险预测模型的诊断效能。 检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 养老护理员照护性抑郁的单因素分析 共纳入照顾老年失智症患者的养老护理员203 例，存在抑郁情绪111 例（54.7%），不存在抑郁情绪92 例（45.3%）；不同年龄、受教育程度、健康自评状况、月收入以及工作时长的养老护理员照护性抑郁的发生率差异有统计学意义（P＜0.05）；不同性别的养老护理员照护性抑郁的发生率差异无统计学意义（P＞0.05），见表1。

表1 照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁的单因素分析（例）

2.2 养老护理员照护性抑郁的二分类Logistic 回归分析 以养老护理员是否发生抑郁情绪为因变量（赋值：0=否，1=是），以单因素分析有统计学意义的因素为自变量 （自变量赋值见表2） 进行二分类Logistic 回归分析，α入=0.05，α出=0.10。 回归分析结果显示养老护理员的照顾负担是照护性抑郁发生的独立性危险因素；健康自评、心理韧性、社会支持是照护性抑郁发生的保护性因素（P＜0.05），回归方程：=19.364-2.547×健康自评+0.174×照顾负担-0.234×心理韧性-0.253×社会支持。 见表3。

表2 自变量赋值情况

表3 照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁的二分类Logistic 回归分析

2.3 养老护理员照护性抑郁风险预测模型的构建

基于进入回归模型中的独立因素（健康自评、照顾负担、心理韧性及社会支持），构建照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁的风险预测模型，并构建列线图，见图1。运用Bootstrap 法对模型进行验证，H-L 偏差度检验结果为χ2=4.709，P=0.788，提示模型校准度良好， 见图2；ROC 曲线下面积AUC为0.976 （95%CI:0.959～0.993）， 提示模型区分度较好，见图3。

图1 照顾失智症患者的养老护理员照护性抑郁风险预测的列线图模型

图2 照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁风险预测列线图模型的分类校准曲线

图3 照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁风险预测列线图模型的ROC 准曲线

3 讨论

3.1 养老护理员照护性抑郁的现状 伴随着我国老年失智症群体比例的逐年增高， 加之认知功能进一步衰退和精神行为症状日益增多，远远超出了机构养老护理员的照护承受能力，并对其造成一系列的不良影响[10-11]。 本研究结果表明，照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁的检出率为54.7%，远高于Sallim 等[12]、张琼等[13]的研究结果（33.9%、21.49%）。究其原因， 老年失智症患者常表现为不同程度的认知障碍与精神神经系统症状， 护理员在长期照护老年失智症患者的过程中既要兼顾常规的生理性照护，又要集中精力警惕意外事件发生，以致使其产生抑郁或焦虑症状。 相关研究也表明[13]，与其他疾病照顾者的抑郁水平相比， 老年失智症照顾者的抑郁水平较高，两者有统计学差异。 因此，养老机构管理者在合理调配人力资源的同时， 应高度关注照顾特殊群体尤其是老年失智症患者的护理员的情绪变化；对有抑郁倾向的养老护理员及时运用心理辅助手段加以干预。

3.2 养老护理员照护性抑郁相关影响因素分析

3.2.1 照顾负担 研究结果表明， 照顾负担是照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁发生的独立危险因素。由于较重的照护负担，养老护理员难以合理有效的分配时间得以休息，进而出现身心疲乏[14]；另外， 伴随着老年失智症患者的精神行为症状日益凸显，将对养老护理员产生不同程度的攻击行为，更加重养老护理员的照护压力，进而产生抑郁情绪。相关研究[15-16]也证实了该结论，即老年失智症患者的精神行为系统症状是导致照顾者发生抑郁情绪最关键的因素。 因此， 养老机构管理者应合理调配人力资源，制定弹性的排班制度，以缓解照顾老年失智症患者的养老护理员的照护负担。

3.2.2 健康自评 研究结果表明， 养老护理员良好的健康自评状况其照护性抑郁发生的保护性因素。黄达等[17]研究表明，老年失智症患者照顾者的身体健康状况是导致其在照护过程中发生不良情绪的直接因素。相较于健康状况不佳的养老护理员，健康状况较好的养老护理员会有更多的精力去完成相应的照护任务， 对外部环境给予的刺激在心理和生理方面有更大程度的承受和消化能力[18]，进而减少抑郁、焦虑等不良情绪的发生。因此，照顾老年失智症患者的养老护理员应建立良好的工作心态， 强化其身体素质以有效应对繁重的照护压力并提升照护质量。

3.2.3 心理韧性 研究结果表明， 心理韧性是照顾失智症患者的养老护理员照护性抑郁发生的保护性因素。 心理韧性是衡量个体面对你逆境时经过适应和调整维持自身心理健康水平的能力[19]。 在面对繁重的工作照护负荷、 突发的应激行为状况以及不良的情感或语言交流时， 有着较高心理韧性水平的养老护理员能够通过自身充分的心理建设与不断调整较好的适应内外环境所带来的压力，维持身心平衡[20]，进而不易产生抑郁等不良情绪。因此，养老护理员在照护老年失智症患者的工作中应利用科学的手段提高自身的心里复原力， 不断调整与适应由外部环境带来的身心应激，以减少抑郁的发生。

3.2.4 社会支持 相关研究表明[21-22]，较高的社会支持水平对照顾者的心理健康具有较强的增益作用，与本研究的结果一致。社会支持可以是来自家人、朋友、邻居、同事等提供的各种形式的认可、支持和帮助[23]。 当社会支持发挥积极作用，便会对照护者的身心健康产生增益的效果[24]。 具有较高的社会支持水平的养老护理员能够在老年失智症患者中投入更多的精力， 并更有信心的去应对照护过程中的各种挑战， 使他们能够带着高度的职业自信完成高难度的照护任务， 进而减少其因照护而发生抑郁等不良情绪。 因此，管理者应定期组织养老技能培训，提高养老护理员的照护技能， 并运用有效的干预手段对具有抑郁轻向的护理员进行长期的心理疏导， 消除其主观不良感受，缓解其身心压力。

3.3 养老护理员照护性抑郁风险预测模型的科学性与使用性 列线图是一种基于回归结果的通过带有刻度线段所展示的平面图形， 其本质是回归方程的可视化[23]。 本研究将进入回归方程模型的4 个变量进行整合，构建列线图模型，结果显示，列线图具有较好的区分度和校准度（H-L 偏差度检验：χ2=4.709，P=0.788；AUC=0.976，95%CI:0.959～0.993）。基于列线图，针对个体测得的变量值向第一行做垂线，找出对应的分数（points），各变量值对应的分数相加后在总分（total points）处找到一点，并向最后一行做垂线，找到照顾失智症患者的养老护理员照护性抑郁的发生概率（risk）。基于列线图的照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁的风险预测模型具有较好的科学性和实用性， 能够对照顾失智症患者的养老护理员提供个性化的、基于循证的、高准确度的照护性抑郁风险估计。同时，由于列线图模型将危险因素可视化， 养老机构管理者可根据该模型对照顾老年失智症患者的养老护理员进行抑郁风险估计， 以便早期发现抑郁倾向，进而进行在其的有效干预，防止抑郁的发生。

4 结论

照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁的检出率较高， 本研究已构建出该人群发生照护性抑郁的风险预测模型， 有利于早期识别该人群照护性抑郁的发生，此模型具有较好的检验效能。本研究仍有不足之处， 虽然机构养老的老年失智症患者越来越多，但分布较为分散，故样本量有限，此后应扩大样本量，进一步改进模型的预测效能；同时，纳入模型的影响因素有限， 今后应继续纳入更多的公认因素，对该结果进行进一步的补充。