芜湖市2型糖尿病患者服药依从性现况及影响因素分析

刘 欢 张 铭 费小芸 陶秀彬 周志庆 王贵珍 刘凡生

近年来随着中国老龄化和生活方式的变化，糖尿病已经成为我国重要的公共卫生问题，给我国居民生命健康和财政负担带来巨大威胁。我国超过1.16亿成年人患有2型糖尿病，到2045年将增加到1.47亿左右[1]。2型糖尿病作为一种慢性非传染性疾病，相关并发症会危及生命；其病情控制需要患者长期坚持药物治疗，服药依从性是2型糖尿病患者血糖可以有效控制的关键因素之一[2]。因此，服药依从性成为2型糖尿病患者健康管理的重中之重。既往多项报道显示，糖尿病患者服药依从性不高，是临床医护人员亟需重视并迫切加以解决的重要问题[3]。目前，我国对2型糖尿病患者服药依从性进行了一系列研究，2型糖尿病患者服药依从性不容乐观，主要影响因素涉及年龄、付费方式及经济、服药种数与频次、家人支持和自我效能等[4]。电子健康素养(eHealth literacy)是互联网信息技术背景下个体对网络健康信息的获取、理解和评价能力，对2型糖尿病患者进行电子健康素养干预是一种切实可行的方式[5]。慢性病资源利用指慢性病患者在慢病管理中对所需资源利用的水平，涉及家人、朋友、邻里或社区、媒体和政策、医护人员的支持，以及个体应对，反映了个体对多重慢性病资源支持的使用情况[6]。因此，探究上述影响因素对2型糖尿病患者服药依从性的影响，可为医护人员通过提高2型糖尿病患者的电子健康素养和慢性病资源利用为提高2型糖尿病患者服药依从性提供依据。本研究于2020年4—12月在安徽省某三级甲等医院内分泌科的2型糖尿病患者中开展调查，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 研究对象

本研究采用便利抽样法，选取2020年4—12月在安徽省某三级甲等医院内分泌科接受住院治疗的2型糖尿病患者为调查对象。根据Kendall样本量计算方法[7]，需要的样本量是自变量的5～10倍，考虑到可能有10%～20%的样本无效，本研究设自变量为7个，故选择纳入患者49～84例，最终调查2型糖尿病患者336例。纳入标准：(1)2型糖尿病的诊断标准符合《中国2型糖尿病防治指南(2017版)》[8]；(2)住院期间也接受口服药治疗；(3)患者意识清晰，能独立或由调查员帮忙填写问卷；(4)患者签署知情同意书，自愿参加本研究。排除标准：(1)急性并发症或合并有其他严重的躯体疾病；(2)意识或精神异常者，不能配合完成问卷调查的患者。

1.2 研究工具

1.2.1一般资料调查表 根据研究目的及文献综述，自行设计一般资料调查表，包括年龄、性别、文化程度、婚姻状况、居住方式、家庭人均月收入及医疗保险等。

1.2.2服药依从性量表(Morisky medication adherence scale，MMAS-4) Morisky用药依从性量表由MORISKY DE等[9]编制，评估简单快速并具有良好的信度和效度。该量表共包含4个条目，采用2点计分法，即“是”为0分、“否”为1分、总得分0～4分，得分越高表示依从性越好；MMAS-4总分=4分为依从性好。本研究中测得MMAS-4的Cronbach’s α系数为0.83，信度良好。

1.2.3慢性病资源调查问卷(Chronic illness resources survey，CIRS) 慢性病资源调查问卷由GLASGOW等2005年编制，钟慧琴等[10]于2014年引进翻译。CIRS问卷包含个体，家人和朋友，医护团队，邻里或社区，媒体和政策，组织机构6个维度，采用 Likert 5点计分法：即“没有”为1分，“偶尔”为2分，“有时”为3分，“经常”为4分，“总是”为5分。总得分19～95分，得分越高说明社会资源利用状况越好，≥57分表示慢性病资源利用较理想。本研究中测得CIRS的Cronbach’s α系数为0.86，信度良好。

1.2.4电子健康素养量表(eHealth literacy scale，eHEALS) eHEALS由郭帅军等[11]汉化，用于测评个体的电子健康素养。eHEALS由8个条目组成，包括网络健康信息与服务的应用能力(5条)、评判能力(2条)和决策能力(1条)。采用Likert 5级评分，“非常不相符”为 1分，“不符合”为2分，“不清楚”为3分，“符合”为4分，“非常相符”为5分。eHEALS得分越高表示个体电子健康素养越高，总得分8～40分，≥32分表示具备电子健康素养。本研究中测得eHEALS的Cronbach’s α系数为0.88，信度良好。

1.3 资料收集方法

避开患者治疗、护理、医生查房和休息时间，由前期课题组经过系统性培训，具备良好的沟通技能与相关糖尿病诊疗护理知识的临床护士担任调查员。获得患者知情同意后，由调查员当场发放纸质问卷，调查前采用统一的指导语向患者介绍研究目的和意义，以取得配合。能够独立填写调查问卷的患者自填，对不能独立完成调查问卷的患者由调查员采用一问一答的方式协助填写问卷。本次共发放问卷350份，回收有效问卷336份，有效回收率为96%。

1.4 统计学方法

本研究采用问卷星进行双人问卷原始数据录入，应用SPSS20.0软件进行统计分析。计数资料以n(%)表示，不同特征的2型糖尿病患者服药依从性检出率比较采用χ2检验；采用Logistic回归分析2型糖尿病患者服药依从性的影响因素；采用Pearson相关分析2型糖尿病患者电子健康素养和服药依从性的相关性。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料

336例2型糖尿病患者中男性213例(63.4%)，女性123例(36.6%)；文化程度小学及以下108例(32.1%)，初中100例(29.8%)，高中及中专63例(18.8%)，大专40例(11.9%)，本科及以上25例(7.4%)；确诊2型糖尿病时间≤1年90例(26.8%)，2～5年53例(15.8%)，6～10年89例(26.5%)，11～15年43例(12.8%)，>16年61例(18.2%)。

2.2 不同特征2型糖尿病患者服药依从性的单因素分析

芜湖市336名2型糖尿病患者中，有199名患者服药依从性得分为4分，服药依从性率为59.2%；不同性别、文化程度、确诊T2DM时间的2型糖尿病患者服药依从性状况的差异有统计学意义；慢性病资源利用理想的2型糖尿病患者服药依从性好；电子健康素养高的2型糖尿病患者服药依从性好,差异均有统计学意义。结果见表1。

表1 不同特征糖尿病患者服药依从性的单因素分析(n=336) 例(%)

2.3 2型糖尿病患者服药依从性影响因素的Logistic回归分析

各变量赋值见表2。以服药依从性为因变量(1=好，0=差)，以单因素分析中有统计学意义的5项相关因素为自变量，以“Forword：LR”法进行多因素非条件Logistic回归分析(α入=0.05，α出=0.10)。结果显示，与确诊T2DM时间≤1年相比，2～5年、6～10年、11～15年和>16年的人服药依从性较差；相对于慢性病资源利用不理想，慢性病资源利用理想的2型糖尿病患者服药依从性好；电子健康素养高的2型糖尿病患者服药依从性好。

表2 2型糖尿病患者服药依从性影响因素的多因素Logistic回归分析Tab.2 Multivariate logistic regression analysis of factors influencing medication adherence in patients with type 2 diabetes mellitus

2.4 2型糖尿病患者eHEALS量表得分情况与服药依从性的关系

经Pearson相关分析结果显示，2型糖尿病患者服药依从性总分和电子健康素养总分呈显著正相关。电子健康素养的三个维度也分别与服药依从性呈正相关。见表3。

表3 2型糖尿病患者eHEALS和服药依从性的相关性分析

3 讨论

本研究结果显示，芜湖市2型糖尿病患者中有59.2%的患者服药依从性好，高于俞玲娜等[11]调查西藏高原地区2型糖尿病患者服药依从性的研究结果，与法国、加拿大等国外发达国家和地区的服药依从性比例相一致[12-13]。药物治疗目前仍然是糖尿病患者控制血糖的有效措施，提高患者的服药依从性可以预防糖尿病并发症，有效降低患者住院的风险，大大提高患者生命质量。因此，提高2型糖尿病患者的服药依从性，进一步控制糖尿病的发生发展，是目前糖尿病控制工作中的一项重要任务。

多因素非条件Logistic回归分析发现，慢性病资源利用高的2型糖尿病患者服药依从性为慢性病资源利用低的2.019倍，与抄龙芬等[14]研究结果一致。有研究表明，慢性病资源利用是维持患者良好自我管理行为和个体认知的重要组成部分[15]；慢性病患者有效的自我管理需要不同资源的支持[16]。慢性病资源利用包括医护人员支持、家人和朋友支持、个体应对、邻里或社区支持、媒体和政策支持、组织机构支持等六个方面[17]。医务人员作为2型糖尿病患者最重要的诊疗人员，医生或护士从2型糖尿病患者入院、出院、出院后随访全流程直接参与血糖管理；患者对医务人员高度信任，遵医程度高从而有利于促进患者遵医嘱服药[18]。家人、朋友和邻里的支持体现在情感上支持，可以缓解患者的慢性病压力和负担，使其积极乐观的接受治疗；此外亲人朋友的支持也是个体社会支持的重要来源，可以提醒、督促患者服药，并给予患者精神支持，同时有效降低患者的心理压力[19]。得到亲人、朋友关心的个体会产生积极的心理体验，并以积极的方式处理健康问题，进一步加强了患者携病生存的信心[20]。

电子健康素养是互联网信息技术背景下个体对网络健康信息的获取、理解和评价能力。本次调查中，电子健康素养高的2型糖尿病患者服药依从性为电子健康素养低的3.053倍，与彭文亮等[21]研究结果一致；提示2型糖尿病患者电子健康素养越高，其服药依从性越好。本研究2型糖尿病患者的电子健康素养各维度得分中，决策能力条目均分最低、网络健康信息与服务的应用能力最高，这与徐子犊等[5]报道的结果一致；说明2型糖尿病患者可能善用网络搜寻健康信息，但对健康信息的评判能力缺乏，做出健康相关决定的能力较为低下。这可能与我国目前缺乏类似于Medline Plus的全面、权威、易于理解的健康网站或电子健康信息程序有关[22]，患者很难借助互联网寻找到具有科学性和实用性的健康信息来改进自己的健康行为。本研究中，2型糖尿病患者服药依从性与电子健康素养呈正相关。有研究表明，提高2型糖尿病患者的电子健康素养，有利于患者改善健康行为[23]。“互联网+”时代的到来，针对2型糖尿病患者群体，医护人员可借助网络和智能手机等移动设备，通过微信公众号、抖音、短视频等多种途径提高2型糖尿病患者网络健康信息获取能力，特别要提高健康信息的评判和决策能力，从而提高2型糖尿病患者的电子健康素养水平，进一步提高服药依从性。

本研究发现，确诊时间≤1年的2型糖尿病患者服药依从性最高。出于对健康的关注和担心疾病对身体造成的伤害，2型糖尿病患者在确诊早期大多会遵医嘱按时服药，但时间久了以后身体并未产生明显可怕的变化，因此，患者的心理会放松，服药依从性也逐渐下降。

本研究为横断面研究，因此慢病资源利用、电子健康素养与2型糖尿病患者服药依从性的因果关系不能明确。此外，本研究对象来自芜湖市某三级甲等医院内分泌科且研究样本量不大，研究结果的外推还需要多家医院内分泌科更大样本量数据的验证。

综上所述，芜湖市2型糖尿病患者服药依从性总体水平一般，需要更多的关注，其服药依从性受慢病资源利用、电子健康素养和确诊时间的影响。因此，建议从2型糖尿病患者的健康教育和慢性病资源利用两方面着手，针对性地提升2型糖尿病患者的电子健康素养，提供满足2型糖尿病患者需求的慢性病资源并且为其提高慢性病资源的利用提供有效的帮助，进而提高服药依从性。