中青年脑卒中病人社交回避风险预测模型的构建与验证

Construction and verification of social avoidance risk prediction model in young and middle⁃aged stroke patients

ZHAO Hangchi， ZHANG Lei^*， SUN Feiyang， REN Shengnan， ZHANG Yuwei

School of Nursing， Jinzhou Medical University， Liaoning 121000 China

*Corresponding Author ZHANG Lei， E⁃mail： zhangl1@jzmu.edu.cn

Abstract Objective：To construct and verify the social avoidance risk prediction model of young and middle⁃aged stroke patients，so as to provide reference for reducing the social avoidance of patients.Methods：A total of 392 young and middle⁃aged stroke patients from 2 tertiary grade A hospitals in Jinzhou were selected.Neurological function，sleep，ability of activities of daily living，mental toughness，perceived social support，perceived social support and social avoidance were measured.Through univariate analysis and multivariate LASSO regression analysis，the risk factors of patients' social avoidance were discussed，and the risk prediction model was established.The calibration plot and the area under the receiver operating characteristic （ROC）curve were used to evaluate the prediction efficiency of the model.Results：The detection rate of social avoidance in young and middle⁃aged stroke patients in modeling group was 40.56%.LASSO regression results showed that stroke location，neurological impairment，sleep，activities of daily living，psychological resilience and perceived social support were the influencing factors of social avoidance.The Nomogram prediction model based on the above 6 independent influencing factors had good discrimination and reliability.The area under the receiver operating characteristic （ROC）curve was 0.839 in internal verification and 0.829 in external verification.Conclusion：The incidence of social avoidance in young and middle⁃aged stroke patients is high，and the constructed prediction model is helpful to effectively predict the risk of early social avoidance in patients.

Keywordsstroke；young and middle⁃aged；social avoidance；influencing factors；prediction model

摘要目的：构建和验证中青年脑卒中病人社交回避风险预测模型，为减少病人社交回避提供参考。方法：选取锦州市2所三级甲等医院共392例脑卒中病人为建模组，沈阳市某三级甲等医院127例脑卒中病人为验证组，评估病人的神经功能损伤、睡眠、日常生活活动能力、心理韧性、领悟社会支持及社交回避情况，通过单因素分析和多因素LASSO回归探讨病人社交回避的危险因素，并建立和验证列线图风险预测模型。采用校正曲线、受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评价模型的预测效能。结果：建模组中青年脑卒中病人社交回避检出率为40.56%；LASSO回归结果显示，卒中部位、神经功能损伤、睡眠、日常生活活动能力、心理韧性、领悟社会支持是社交回避的影响因素。基于上述6个独立影响因素建立的列线图预测模型具有较好的区分度和可靠性，内部验证AUC为0.839，外部验证AUC为0.829。结论：中青年脑卒中病人社交回避发生率较高，构建的列线图模型有助于有效预测病人早期社交回避风险。

关键词脑卒中；中青年；社交回避；影响因素；预测模型

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.21.001

脑卒中是由脑血管破裂出血和脑血管堵塞引起的急性脑血管疾病。2021年全球脑卒中报告显示，中青年脑卒中发病率增长到40%^[1]。社交回避（social avoidance，SA）是指不愿参与社会交往行为的个体产生持续而显著的回避倾向。中青年脑卒中病人趋向选择回避的消极应对方式^[2]，疏远家庭，甚至难以重新融入社会^[3]，形成社交回避。研究发现，中青年脑卒中病人往往在社交活动方面参与程度较低，中青年脑卒中病人的社交回避与心理健康问题有关，并且可能导致病人在身份认同方面遇到困惑^[4⁃5]。国内研究着重于中青年脑卒中病人社交回避的影响因素，一些研究关注到家庭支持对中青年脑卒中病人社交回避的影响，探讨了康复咨询和心理干预对中青年脑卒中病人社交回避的效果^[6⁃11]。但目前尚缺乏针对中青年脑卒中病人社交回避的风险预测模型，缺少能够早期识别社交回避的工具。本研究旨在构建中青年脑卒中病人社交回避风险预测模型，为临床医护人员对中青年病人社交回避的早期筛查及干预提供参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象

根据样本量计算公式^[12]，为样本量，为统计量，为允许误差，为概率值。本研究中=0.05，相应的=1.96，为社交回避发生率，参考本研究前期预试验，中青年脑卒中病人社交回避检出率为40%，=0.05。计算得到样本量约为369例。模型构建组与模型验证组人数按7∶3分配原则，同时考虑10%的流失率，所需样本量至少为406例，即模型构建组至少284例，验证组至少122例。本研究最终实际收集2022年1月—12月辽宁省锦州市2所三级甲等医院及沈阳市某三级甲等医院收治的519例脑卒中病人为研究对象。其中锦州市2所三级甲等医院共392例脑卒中病人为建模组，沈阳市某三级甲等医院127例脑卒中病人为验证组。纳入标准：符合脑卒中诊断标准，经头颅CT和/或MRI检查确诊；脑卒中发生14 d内，处于急性期；年龄18～59岁；对本研究知情且同意参与。排除标准：认知障碍；严重失语障碍；有精神疾病史；合并颅脑恶性肿瘤；入组前1个月遭受过重大精神创伤。本研究已获得锦州医科大学伦理委员会批准（批件号：JZMULL2022054），所有参与者均知情同意。

1.2 调查工具

系统查阅近年来有关社交回避影响因素的相关文献^[6⁃11]，参照生物⁃心理⁃社会医学模型^[13]，咨询脑卒中临床专家，列出预测因素。

1.2.1 一般资料调查表

包括性别、年龄、居住地、受教育程度、婚姻状况、职业状态、平均月收入、是否首次发作、病程、卒中部位。

1.2.2 美国国立卫生研究院卒中量表（National Institutes of Health Stroke Scale，NIHSS）

用于评估病人的神经功能缺损程度。量表共15个条目，其中意识水平、视野、面瘫、语言采用0（正常）～3级（重度）4级评分；意识水平提问、意识水平指令、凝视、肢体共济失调、感觉、构音障碍、忽视采用0（正常）～2级（重度）3级评分；上下肢运动采用0（正常）～4级（重度）5级评分。其中上下肢运动和肢体共济失调若为截肢或关节融合计9分；构音障碍若因气管插管或其他物理障碍不能讲话计9分。总分0～42分，<5分为轻度受损，5～15分为中度受损，>15分为重度缺损^[14]。本研究中该量表Cronbach's α系数为0.939。

1.2.3 阿森斯失眠量表（Athens Insomnia Scale，AIS）

用于评估病人睡眠状况。共8个条目，采用0（没问题）～3级（严重影响）4级评分，得分<4分为无睡眠障碍，得分4～6分为有睡眠障碍，得分>6分为有失眠^[15]。本研究中该量表Cronbach's α系数为0.839。

1.2.4 Barthel指数（Barthel Index，BI）

用于评估病人的日常生活活动能力。量表共10个条目，其中修饰和洗澡采用0分（不能完成）、5分（独立完成）2级评分，进餐、进出厕所、上下楼梯、穿脱衣服、大便控制和小便控制采用0分（完全不能）、5分（需要帮助）、10分（独立完成）3级评分，床⁃轮椅转移和平地行走采用0分（不能完成）、5分（需要较多帮助）、10分（需要一定帮助）、15分（独立完成）4级评分。得分0～100分，>60分为良，40～60分为中，<40分为差^[16]。本研究中该量表Cronbach's α系数为0.883。

1.2.5 心理韧性量表（Connor⁃Davidson Resilience Scale，CD⁃RISC）

用于评估病人心理韧性水平。量表共25个条目，采用0（从来不）～4级（一直如此）5级评分，总分0～100分。根据中国人CD⁃RISC常模均值（65.4±13.9）^[17⁃18]，以65分为阈值，得分≤65分为低心理韧性，得分>65分为高心理韧性。本研究中该量表Cronbach's α系数为0.742。

1.2.6 领悟社会支持量表（Perceived Social Support Scale，PSSS）

用于评估病人领悟社会支持水平。量表共12个条目，采用1（极不同意）～7级（极同意）7级评分。12～36分为低支持状态，37～60分为中支持状态，61～84分为高支持状态^[19]。本研究中该量表Cronbach's α系数为0.899。

1.2.7 社交回避及苦恼量表（Social Avoidance and Distress Scale，SAD）

用于评估病人的社交回避。量表共28个条目，采用0级（否）或1级或（是）级评分，根据常模均分[（8.03±4.64）分]^[20]，以总分≥13分作为筛查社交回避的临界值^[20]。本研究中该量表Cronbach's α系数为0.785。

1.3 调查方法

采取现场发放问卷的方式，由研究对象匿名独立填写，完毕后调查员当场回收，有缺项、漏项时当场完善。其中有缺损的问卷，即有数页丢失或无法辨认的问卷，前后矛盾或有明显错误的问卷，连续选项重复率过高的问卷被视为无效问卷。建模组发放问卷405份，回收有效问卷392份，有效回收率为96.79%；验证组发放问卷133份，回收有效问卷127份，有效回收率为95.49%。

1.4 统计学方法

使用SPSS 25.0和R4.2.2软件进行数据整理和统计分析。定性资料组间比较采用检验，等级资料采用秩和检验。通过R软件（程序包“glmnet”“rms”）采用10倍交叉验证法进行LASSO回归分析筛选变量，并建立社交回避风险列线图预测模型。采用Bootstrap法重复抽样1 000次进行内部验证；为了更好地验证模型的准确性，以沈阳市某三级甲等医院127例脑卒中病人作为验证组进行外部验证。采用校正曲线（calibration plot）、受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评价模型的预测效能。检验水准=0.05。

2 结果

2.1 影响脑卒中病人社交回避的单因素分析

建模组社交回避阳性159例（40.56%）。单因素分析结果显示，居住地、卒中部位、神经功能损伤、睡眠、日常生活活动能力、心理韧性、领悟社会支持对病人社交回避发生率有影响（<0.05）。见表1。

2.2 社交回避危险因素的LASSO 回归分析

使用LASSO 10倍交叉验证从性别、年龄、居住地、受教育程度、婚姻状况、职业状态、平均月收入、首次发作、病程、卒中部位、神经功能损伤、睡眠、日常生活活动能力、心理韧性、领悟社会支持这15个因素中降维筛选变量。回归分析结果显示，当=6时，模型可解释的偏差百分比在13.33%～22.70%，值为0.090 990～0.043 230。最终筛选出6个危险因素，包括卒中部位、神经功能损伤、睡眠、日常生活活动能力、心理韧性、领悟社会支持。

2.3 社交回避风险预测模型的建立

采用列线图显示脑卒中部位、神经功能损伤、睡眠、日常生活活动能力、心理韧性及领悟社会支持的各种得分情况下发生社交回避的风险概率。根据绘制出的列线图模型，卒中部位为左半球、神经功能损伤严重、有睡眠障碍及日常生活活动能力、心理韧性及领悟社会支持得分低的列线图模型相应评分升高，相对应的社交回避发生风险上升。见图1。

2.4 社交回避风险列线图预测模型的验证

内部验证及外部验证的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.839和0.829，表明该模型具有较好的预测能力，结果见图2和图3。内部验证与外部验证结果显示，预测曲线与校正曲线贴合较为紧密，表明构建的预测模型预测发生社交回避风险概率与实际发生社交回避风险概率有较好的一致性，结果见图4和图5。

3 讨论

本研究中青年脑卒中病人社交回避的发生率为40.56%，高于患有慢性病的老年人^[21]，但是低于脑卒中偏瘫病人^[22]。产生这种差异的原因可能是：首先，脑卒中部位所致，有研究表明左脑的前额叶皮质和皮质下的障碍，特别是背外侧，与情绪障碍密切相关^[21]；其次，脑卒中后的神经解剖变化（例如左半球前部损伤、皮质或皮质下损伤）和生物化学变化（例如血清素和去甲肾上腺素等神经递质分泌下降）也是重要的生理因素^[23]；最后，中青年脑卒中病人神经损伤程度高于患有慢性病的老年人，但是低于脑卒中偏瘫病人。脑组织缺损严重，就会阻碍与社交回避相关的神经组织分泌和传递神经递质，从而更容易发生社交回避。

在睡眠方面，睡眠质量差的人比睡眠质量好的人更容易发生社交回避。究其原因：睡眠障碍不仅会降低生活满意度，还会对心理和行为适应产生严重的负面影响^[24]。以往研究表明社交回避和睡眠质量密切相关^[25⁃26]。睡眠质量差会导致反应能力与语言能力下降，与人接触时容易出现消极的情绪和态度，失去社交的自信，产生回避的倾向。

以往研究发现，日常生活活动能力能够预测脑卒中病人的社交回避水平^[27]，即日常生活活动能力越差的卒中病人更易发生社交回避，这与本研究结果一致。日常生活活动能力低的病人，在发病后会有更大的心理压力，产生回避情绪的可能性更高。与之相对，心理韧性是社交回避的保护因素，病人心理韧性水平越高其社交回避水平越低。良好的心理韧性有助于维持个人较高的心理健康水平^[28]。因此，健康教育时应重视病人心理韧性的培养，挖掘病人内在心理潜能，提高病人心理韧性。

本研究结果表明，高领悟社会支持者的社交回避水平更低，这与相关研究结果^{[27，29⁃30]}相一致。这可以用人本主义理论来解释，领悟社会支持高的人在童年时期能够获得更多无条件积极关注与社会接纳，在人际关系中获得的友爱与赞赏使得他们的核心自我更加稳定。社会认知论指出领悟社会支持与社会认知有关。个体认知受到群体的强烈影响，当群体支持不足时，个体很容易产生消极的自我认知，由此产生回避情绪。

4 小结

本研究构建了列线图模型，将卒中部位、神经功能损伤、睡眠、日常生活活动能力、心理韧性及领悟社会支持对中青年脑卒中病人社交回避发生风险进行定量评分，总分越高社交回避发生风险越大。医护人员可根据病人在列线图中所有危险因素得分总和来预测社交回避发生概率，有助于医护人员识别社交回避高风险病人，及早进行有针对性的护理和治疗干预，从而降低社交回避的发生率和严重程度。

本研究存在一些不足之处。首先，用于模型构建和验证的样本量较少，未来将继续扩大样本量进行研究；此外，本研究为横断面调查，社交回避及部分预测因素是在同一时间段测量的，其预测作用具有局限性，未来研究将针对此点进行改进；最后，在相关因素的选择上还不够全面，未来可纳入更多变量。

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（本文编辑崔晓芳）

作者简介赵航墀，硕士研究生在读

通讯作者张磊，E⁃mail：zhangl1@jzmu.edu.cn

引用信息赵航墀，张磊，孙菲阳，等.中青年脑卒中病人社交回避风险预测模型的构建与验证[J].护理研究，2024，38（21）：3761⁃3767.