精神分裂症患者积极度的潜在类别与药物依从性的关系

王晓庆，王宇，于凯，朱婉，周郁秋

(1.哈尔滨医科大学 护理学院，黑龙江 哈尔滨 150081;2.阜外华中心血管病医院 心脏重症监护病房，河南 郑州 451464)

精神分裂症是一组高致残性、易反复、康复周期长的重型精神疾病[1]，绝大多数患者需长期服用抗精神病药物以延缓病情进展。然而有研究[2]显示，精神分裂症患者的服药依从性却普遍较差。这不仅增加患者疾病复发与再住院的风险，还对其家庭乃至社会造成重大负担[3-4]。有研究[5]指出，具有积极应对策略的患者，服药不依从的风险较低，在疾病管理等方面有更好的表现。据此，Hibbard等[6]提出“患者积极度”(patient activation，PA)概念，即患者认识到自身在疾病管理中发挥的重要作用，能够积极寻求相关信息和医护人员的帮助，并维持健康相关行为的改变。另有研究[7]表明，高水平积极度的患者更有可能坚持药物治疗方案，预示着较好的疾病结局。目前，精神分裂症的相关研究尚未引入这一概念，其在个体水平上的差异与药物依从性的关系仍有待探究。潜在剖面分析(latent profile analysis,LPA)是依据个体在外显测量条目上的反应模式判断其潜在特征的统计分析方法[8]，有助于更好地区分个体间的异质性差异。因此，本研究拟采用LPA探讨精神分裂症患者积极度的潜在特征及其在药物依从性上的差异，为制定针对性的预防和干预方案提供依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 2021年12月至2022年4月，采取方便抽样选取在黑龙江省某精神专科医院门诊就诊的精神分裂症患者为研究对象。入选标准：(1)年龄18～60周岁；(2)符合精神障碍诊断与统计手册第5版 (diagnostic and statistical manual of mental disorders，fifth edition，DSM-5) 精神分裂症诊断标准[9]；(3)具备认知和理解能力，能进行有效沟通(PANSS-G12评分低于4分[10])。排除标准：(1)被诊断患有除精神分裂症以外的其他精神疾病(如抑郁症、智力残疾)；(2)文盲，无法阅读和交流者。本研究已通过医院伦理委员会审查(72074063)，所有患者均签署知情同意书，并自愿参与本研究。

1.2 方法

1.2.1 调查工具

1.2.1.1 一般资料问卷 自行设计，主要包括性别、年龄、婚姻状态等资料。

1.2.1.2 患者积极度量表(patient activation measure，PAM) 该量表由Hibbard等[6]编制，中文版由洪洋等[11]修订，包括认知、技能、行动与信念4个维度，共13个条目。采用 Likert 5级评分法，0分表示不适用，1～ 4分分别代表“非常不同意”“不同意”“同意”“非常同意”。以所有适用条目的得分相加为原始总分，再依据Hibbard提供的积分对照表将其转化为0～100分的标准化得分。根据患者积极度得分高低划分为4个水平：≤47分第1水平、47.1～55.1分第2水平、55.2～67分第3水平、≥67.1分第4水平，得分越高代表患者积极度水平越高[11]。该量表在本研究中的Cronbach’s α系数为0.906。

1.2.1.3 药物依从性比率量表(medication adherence rating scale，MARS) 本研究采用Kao等[12]汉化的MARS，共10个条目，除第7和第8个条目选择“是”计1分，其他条目均为选择“否”计1分，评分越高代表患者的服药依从性越好。该量表应用于精神分裂症患者的Cronbach’s α 系数为0.80[13]。

1.2.2 资料收集方法 研究者严格遵照纳入和排除标准筛选调查对象。调查前，告知调查对象研究目的、内容、意义及可能的风险和获益，并说明资料的保密性，征得调查对象的知情同意。研究者采用统一的指导语言向调查对象介绍填写要求和注意事项，指导其当场完成问卷的填写并收回问卷，共发放问卷220份，回收有效问卷220份，问卷的有效回收率为100%。

1.2.3 统计学处理 采用SPSS 23.0统计学软件，借助Mplus 8.0进行探索性潜在剖面分析。基于PAM 4个维度的标准化得分作为外显变量建立模型。从潜在类别数目为1的基准模型，逐一增加类别的数目，并依据拟合信息指标检验模型的适配性。通常，艾凯克信息标准(AIC)、 贝叶斯信息标准(BIC)和样本校正的BIC(a BIC)的数值越小表示模型拟合越好；信息熵(Entropy)的数值越接近1，提示个体被准确估计的概率越高，潜在类别的分类越精确[14]；似然比检验指数(LMR)和Bootstrap的似然比检验指数(BLRT)对应的P值达到显著水平(P<0.05)表明k个类别的模型优于k-1个类别的模型。采用χ2检验和二元Logistic回归分析比较不同潜在类别精神分裂症患者的人口学特征及MARS得分。以P<0.05或P<0.01为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 潜在剖面分析结果 基于精神分裂症患者在4个维度的得分模式将积极度类别依次划分为1类、2类、3类和4类进行潜在剖面分析的模型拟合估计。AIC、BIC和aBIC的值随着分类类别的增加而逐渐降低，Entropy指标在2类时得分最高为 0.926，且LMR、BLRT达到显著水平，见表1。综合各项指标，考虑到最终结果的可解释性和模型的简约性，最终选择2类潜在剖面模型为最佳模型，并绘制剖面图，见图1。

表1 精神分裂症患者积极度的潜在剖面分析拟合指标(n=220)

图1 精神分裂症患者积极度类别的潜在剖面分析图

2.2 潜在类别的命名与特征 如图1和表2所示，类别1的精神分裂症患者在PAM量表4个维度上的得分均偏低，说明这一类别的患者对于自身疾病管理的积极性较差，尚处于被动接受医疗服务的状态，故将其定义为“被动依从型”，共116例(52.7%)。与类别1相比，类别2在各维度中得分相对较高，且总条目均分为(73.15±8.50)分，显著高于类别1的(45.77±6.83)分，表明该类别患者更可能主动采取知识或相关技能管理疾病，故将其定义为“相对自主型”，共104例(47.3%)。

表2 不同类别精神分裂症患者积极度的得分情况(n=220，分，

2.3 不同积极度类别精神分裂症患者的人口学差异 不同积极度类别的精神分裂症患者在年龄、户口类型、文化程度、职业状态、家庭人均月收入、药物毒副作用、病程、初始治疗延迟时间、复发次数的分布上差异有统计学意义(均P<0.05)，其他社会人口学特征(如性别、婚姻状况、居住状况、起病年龄)差异均无统计学意义(均P>0.05)。本研究仅列出有意义的项目，见表3。

续表3

2.4 精神分裂症患者积极度的潜在类别与药物依从性的关系 本研究显示，“相对自主型”患者的MARS得分[(5.55±2.15)分]明显高于“被动依从型”患者[(2.71±1.89)分]，差异有统计学意义(F=108.94，P<0.001)。

以积极度的潜在类别为因变量，单因素分析中具有统计学意义的变量为自变量进行二元Logistic回归分析。霍斯默-莱梅肖检验P=0.937，回归分析模型预测值与实测值拟合度为78.6%，说明观测数据与模型拟合良好。Logistic回归分析显示，文化程度、初始治疗延迟时间、复发次数及MARS得分是精神分裂症患者积极度潜在类别的独立预测因子(均P<0.05)，见表4。

表4 精神分裂症患者积极度潜在类别的二元Logistic回归分析

3 讨论

3.1 精神分裂症患者积极度的潜在类别与特征 本研究依据精神分裂症患者在PAM量表中4个维度的应答得分将患者的疾病管理能力划分为2个潜在类别，分别是“被动依从型”(52.7%)和“相对自主型”(47.3%)。依据PAM的划分标准，两类患者分别位于患者积极度的第1、4水平。分析其主要原因，PAM在开发时的受试群体为慢性病患者[6]，受疾病特殊性影响，以量表得分评定患者积极度类别可能不适用于精神分裂症这一群体。比例分布显示，半数以上的精神分裂症患者尚未认识到自身在疾病管理中的重要性，在疾病认知、应对技能、主动利用医疗资源和支持等方面表现较差，缺乏管理疾病的信心。这与Stein-Parbury等[15]的研究结果一致。究其原因一方面是受我国传统治疗观念的影响，患者常认为控制病情是医生的事，和他们本人无关；另一方面，多数患者进入以思维贫乏、意志缺乏等阴性症状为主的疾病慢性期，衰退化明显[16]。

此外，在潜在剖面分析图中，“相对自主型”患者的技能维度得分明显高于“被动依从型”。这可能是由于该类别患者认为自己已积累丰富的疾病经验，有信心应对并承担疾病问题。但实际上，由于相关知识过于专业，且认知障碍会在一定程度上影响个体对健康的常规洞察力[17]，致使“相对自主型”患者对疾病的认识尚不充分，仍缺乏管理疾病的行动与信心。综上，精神分裂症患者存在不同的积极度水平和倾向特征，构建并实施针对性干预方案对改善患者的疾病管理行为至关重要，同时应注重激发患者自身的力量和积极的态度，从而为疾病管理行为提供源动力[18]。

3.2 不同积极度类别的精神分裂症患者具有不同的人口学特征 本研究显示，2个类别的精神分裂症患者在文化程度、初始治疗延迟时间和复发次数的分布差异均有统计学意义(均P<0.05)。“被动依从型”患者以低文化程度(OR=4.446，P<0.05)、初始治疗延迟时间较长(OR=0.300，P<0.05)和频繁复发(OR=0.396，P<0.05)为特征。分析原因可能是文化程度越低，健康素养越差，患者搜寻、理解和应用健康信息并主动采取健康行为的能力越差[19]，加之病情迁延、频繁复发，导致患者逐渐丧失信心，陷入自我封闭的恶性循环。同时，初始治疗的延迟导致患者在精神症状、认知和社会功能等方面表现较差[20]，患者缺乏参与疾病管理的意愿和动力，导致总体积极度得分偏低。这提示我们有必要加强对该类别患者的管理，在充分教育和指导下提高患者疾病感知，使其明确自身在疾病管理中的责任与重要意义，从而提高患者的参与动机和积极性。此外，亟需相关政策或措施的引入以缩短精神分裂症初始治疗的延迟时间，这对改善患者病情进展、促进其积极应对疾病是很有必要的。相比之下，“相对自主型”患者的文化程度较高，健康意识更强，且发病后早期即接受规范化诊疗，患者的残疾程度相对较低，复发次数较少。在今后的医疗卫生和保健工作中，应注重加强对该类别患者疾病管理薄弱方面的教育和引导[21]，借助适当的支持和提醒，有望长期维持该类别患者的疾病管理能力，这对于减轻家庭和社会治疗负担意义重大。

3.3 精神分裂症患者积极度类别在药物依从性上存在差异 回归分析结果显示，精神分裂症患者积极度的潜在类别在药物依从性的分布差异有统计学意义，“相对自主型”患者的药物依从程度高于“被动依从型”(OR=1.856，P<0.001)。究其可能原因，一方面，“被动依从型”患者的积极度较差，在疾病管理等方面较为被动，其服药行为往往依赖于他人的督促或提醒。另一方面，精神分裂症患者在进入疾病慢性期后，抗精神病药物的作用功效不再显著[16]，致使患者认为服药和不服药没有区别，且继续服药可能对身体造成不利影响，遂在短期服药后自行减药，甚至停药。屈金莲等[22]研究结果也证明了这一点。在缺乏家庭支持的前提下，低水平积极度患者的出院，势必会影响药物的治疗效果，存在短期复发的紧迫风险。这提示我们需对该类别患者进行药物管理信息和技能的强化指导，并以建立“治疗联盟”等手段为其提供额外的支持系统，从而降低患者服药的被动性[5]。“相对自主型”患者的药物依从程度优于被动依从型，其原因可能是该类别患者总体积极度得分较高，更有动力获取疾病管理所必需的技能和知识，且具备有效控制自身健康的能力，因而在维持服药上显示出更好的依从性。然而，受主客观因素影响，高水平积极度的患者仍可能出现间断服药、自行减药等情况[23]。因此，有必要通过良好的护患互动，稳固并提高该类别患者药物管理的积极度，包括协同制定治疗目标、分享药物管理的经验或建议等，并适时给予必要的指导和提醒。这一效应在Coulter等[24]的研究中得到了验证。

4 小结

本研究着眼于精神分裂症个体在疾病管理中的主观作用，初步探索了精神分裂症患者的积极度亚型，有助于医护人员更好地理解个体间的特征差异，识别并预测药物管理行为不充分的患者。未来可将精神分裂症患者积极度的测量纳入护理评估的一部分，以确保患者能够安全、可持续地返回社区。但本研究尚存在一些不足：样本量较少且仅在黑龙江省内进行，LPA结果的说服力和推广性尚存不足，仍需在更大的样本群、更多地区中进行验证；横断面调查性研究所提供的证据质量有限，建议今后可开展纵向研究，评估患者积极度在疾病进展过程中的变化轨迹；本研究仅关注患者积极度与药物依从性的关系，未来可进一步探讨与其他疾病指标的关系，如认知障碍、病耻感、动机等。