肺結核患者服藥依從性預警體系探索分析

林定文 秦林原 林玫 余紅平 吳騰燕

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·論著·

肺結核患者服藥依從性預警體系探索分析

林定文 秦林原 林玫 余紅平 吳騰燕

目的 探索建立結核病患者服藥依從性預警體系。方法 采用整群抽樣的方法抽取廣西壯族自治區2個肺結核防治規劃執行單位作為調查點，選取調查點2014—2015年新登記的肺結核患者作為調查對象，共納入611例。應用前瞻性巢式病例對照研究，收集患者身體因素、治療因素、社會因素、心理因素等數據，應用logistic回歸篩選有意義的因素作為預警指標，應用對應分析建立預警系統。結果 611例調查對象中，509例依從性好，占83.31%；102例依從性差，占16.69%。logistic回歸篩選出5個心理主觀指標分別為：(1)認為治療一段時間癥狀好轉后可以停藥[認為“是”者依從性好的患者占75.22%(85/113)，認為“否”者依從性好的患者占85.45%(323/378)；OR值為1.87，95%CI值為1.09～3.19]。(2)認為如服藥應每天有人提醒[認為“是”者依從性好的患者占94.00%(47/50)，認為“否”者依從性好的患者占80.18%(360/449)；OR值為0.18，95%CI值為0.05～0.63]。(3)感到做任何事情都很困難[認為“較輕”者依從性好的患者占84.12%(482/573)，認為“較重”者依從性好的患者占71.05%(27/38)；OR值為1.88，95%CI值為0.88～4.04]。(4)無緣無故地突然感到害怕[認為“較輕”者依從性好的患者占84.01%(499/594)，認為“較重”者依從性好的患者占58.82%(10/17)；OR值為4.43，95%CI值為1.52～12.91]。(5)感到熟悉的東西變得陌生或不像是真的[認為“較輕”者依從性好的患者占84.06%(501/596)，認為“較重”者依從性好的患者占53.33%(8/15)；OR值為4.11，95%CI值為1.41～11.97]。利用這些指標構建的預警體系，內部預警正確率為70.50%，外部預警正確率為72.64%。結論 該預警體系簡單有效，為完善結核病依從性預測提供了新思路。

結核，肺； 藥物治療依從性； 預測； logistic模型

提高肺結核患者的治療依從性，保證其完成治療，是決定肺結核治療療效和疾病轉歸的關鍵[1]。筆者運用前瞻性巢式病例對照研究，結合多因素統計學模型的研究方法，擬從患者身體因素、治療因素、社會因素、心理因素等方面研究影響肺結核患者治療依從性的主要因素，并探討建立患者能否規則服藥的預警指標體系，為預警患者依從性、完善結核病患者個性化治療管理提供科學合理的依據。

對象和方法

1.研究對象：以廣西壯族自治區95個肺結核防治規劃執行單位作為抽樣單位，采用整群抽樣的方法抽取2個執行單位作為調查點，選取調查點2014—2015年新登記患者作為調查對象，符合條件的肺結核患者連續納入。經統計學抽樣計算，共需納入595例患者，實際納入611例患者。調查對象剔除標準：(1)既往有精神病史者；(2)不愿意合作調查者；(3)有其他嚴重并發癥者。

2.調查方法及內容：應用前瞻性巢式病例對照研究，以依從性差者作為病例組、依從性好者作為對照組。由當地疾病預防控制中心結核病防治門診工作人員應用自行編制的調查問卷對納入的調查對象在抗結核治療之前進行調查，內容包括個人行為、經濟狀況、居住及工作環境、結核病史、個體健康指標、藥物因素、社會支持及部分人格心理狀況(引用SCL90中的抑郁、焦慮條目)等近200個條目；之后隨訪患者，治療結束后完成服藥督導情況及依從狀況的調查。

3.預警指標的選取：既往研究發現的結核病患者治療依從性的主要影響因素，均考慮為可能的預警指標，包括社會人口學因素、藥物因素、認知因素、心理因素等[2-3]。以規則服藥與否劃分依從與否；服藥率<90%為服藥依從性差，≥90%為依從性好[4]。

4.統計學分析：采用EpiData 3.0軟件建立數據庫，應用SPSS 18.0軟件進行分析。服藥依從狀況用相對數描述，依從狀況的比較采用單因素分析的χ2檢驗；預警指標篩選采用多因素分析，以依從性狀況作為因變量，以人口學因素、治療認知因素、社會因素、心理因素作為自變量作logistic回歸分析；建立預警體系采用對應分析。檢驗水準α=0.05。

結 果

1.調查對象依從性分析：611例調查對象中，509例依從性好，占83.31%；102例依從性差，占16.69%。年齡范圍為14～82歲，年齡小于20歲或大于70歲者較少，分別占3.60%和7.36%；其余各年齡段例數構成差別不大。性別中男性居多，占76.27%。職業以農民為主，占65.79%。婚姻狀況中已婚者居多，占67.76%。文化程度中初中與小學文化者居多，分別占47.30%和28.15%。在不同依從性水平人群各人口學特征均衡可比，見表1。

2.依從性預警指標篩選：在考慮到的可能的影響因素[3]中，單因素χ2檢驗分析發現，認為少服藥會影響療效、認為治療一段時間癥狀好轉后可以停藥、抑郁、焦慮、每天是否有人提醒服藥等因素與依從性程度有關聯；而初治或復治、有無不良反應、有無并發癥、社會支持狀況、經濟狀況與依從性程度關聯性無統計學意義(表2)。

經校正社會人口學因素以后，“認為少服藥會影響療效”無統計學意義；“認為治療一段時間癥狀好轉后可以停藥者”(答“是”)較認為此說法錯誤者(答“否”)依從性差，而對此說法不知道正確與否者與正確者差異無統計學意義；抑郁或焦慮者依從性較更差；每天有人提醒或偶爾有人提醒服藥的患者，依從性要優于無人提醒者(表3)。其他涉及到的因素，如患者健康因素、行為習慣、治療因素、經濟狀況、醫療保障、健康服務的供給、服藥督導情況等尚未發現與依從性有關聯，不再列出。

3.抑郁與焦慮中的預警指標分析：在SCL90抑郁維度中，單因素分析“感到做任何事情都很困難”較重者依從性更差，校正了混雜因素之后效果無統計學意義。但抑郁維度在校正后是有統計學意義的，故將此條目保留為預警指標。在SCL90焦慮維度中，“無緣無故地突然感到害怕”較重者依從性更差，“感到熟悉的東西變成陌生或不像是真的” 較重者依從性更差，校正混雜因素之后效果仍然具有統計學意義。其他條目差異均無統計學意義，不再列出(表4，5)。

表1 調查對象社會人口學特征在不同依從性水平的比較

表2 結核病患者服藥依從性影響因素單因素分析

注a：以SCL90癥狀自評量表相應維度平均得分≤2分為“否”，>2分為“是”；b：社會支持評定量表(SSRS)測定；c：Fisher確切概率法

表3 結核病患者服藥依從性影響因素多因素logistic回歸分析

注a：以SCL90癥狀自評量表相應維度平均得分≤2分為“否”，>2分為“是”

表4 抑郁與焦慮因素對結核病患者服藥依從性影響的單因素分析

注a：以SCL90相應條目中等級“沒有”及“很輕”作為“較輕”，以“中等”、“偏重”和“嚴重”作為“較重”；b：Fisher確切概率

表5 抑郁與焦慮因素對結核病患者服藥依從性影響的多因素logistic回歸分析

注a：以SCL90相應條目中等級“沒有”及“很輕”作為“較輕”，以“中等”、“偏重”和“嚴重”作為“較重”；校正年齡、性別、民族、職業、婚姻狀況、文化程度

4.依從性預警體系建立：為量化預警等級，給依從狀況劃分等級，對差異有統計學意義的預警指標賦值，賦值情況見表6。將5個預警指標得分進行合計，與依從性等級進行線性χ2檢驗，可見隨著得分合計值的增高，依從性等級有增大的趨勢(χ2=24.27，P<0.01)。在得分合計為0分時，有94.95%的調查對象依從性等級為1級或2級；而在合計得分為5分時，有50.00%(1名)的調查對象為依從性4級(表7)。

簡單隨機抽取數據中的80%觀察單位(505例)建立預警體系。對依從性等級與得分合計值進行對應分析，維度1解釋比例為83.87%，維度2解釋比例為11.09%，兩個維度累計解釋比例為94.96%。由圖1可見，得分合計為0分或1分與依從性等級1級者有關系，得分合計為3分與依從性等級2級或3級有關系，合計得分為4分與依從性等級3級或4級有關系。從維度1可見，得分合計2分與依從性等級1級或2級有關系，從維度2可見，得分合計為5分與依從性等級4級有關系。據此利用得分合計對依從性等級進行預警(表7)。

表6 依從性預警指標賦值情況

注a：以漏服率>10%者為依從性差，依從性差者漏服率中位數為22.78%；b：以SCL90相應條目中等級“沒有”及“很輕”作為“較輕”，以“中等”、“偏重”和“嚴重”作為“較重”

表7 依從性等級與預警指標得分合計值的關系[例(構成比,%)]

圖1 對應分析中各類別在兩維度上的分布

5.預警體系正確性評價：將用于對應分析的數據(505例)用于內部正確性評價，正確例數356例，正確率70.50%；等比例卡方檢驗χ2=84.85，P<0.01，提示該正確率與50%的隨機正確率之間差異有統計學意義。將剩余的106例數據用于預警體系的外部正確性評價，正確例數77例，正確率72.64%，等比例卡方檢驗χ2=27.74，P<0.01，提示該正確率與50%的隨機正確率之間差異有統計學意義(表8)。

討 論

直接面視下短程督導化學治療(DOTS)是提高依從性的重要策略。直接面視下服藥(DOT)是DOTS的核心內容，但是DOT的實施過程存在爭議[5-6]。研究發現，影響依從性的主要因素有醫患關系、結核病知識缺乏、藥物不良反應、心理障礙、生活規律情況等[2，7]。因此，有研究采用這些因素對依從性狀況進行預測[3]。但這些研究多為單一因素的現況或回顧性研究，因果關系推斷能力不足，考慮影響因素時客觀指標與心理指標單獨割裂分析，所得結果在推廣應用上具有局限性。明確肺結核患者依從性的影響因素，以其作為依從性預警指標構建預警體系，對于完善患者個體化治療管理，對依從性差的患者在治療前加以干預和治療期間的重點督導具有重要意義。

表8 結核病依從性預警指標體系

本研究發現廣西83.31%的肺結核患者服藥依從好，尚有16.69%的患者不能達到規則服藥次數。單因素分析并未發現社會人口學因素與依從性狀況有關聯，這與既往研究不一致[1，3，8-10]，這可能與廣西近年來實施的結核病防治項目所起效果有關[11]。另外，本研究未發現患者健康因素、行為習慣、治療因素、經濟狀況、醫療保障、健康服務的供給、服藥督導情況等維度的條目與依從性有關，與既往的研究不一致[2-3，7，12-13]，可能與研究方法、研究總體不一致有關。

認知、心理與他人支持可作為預警指標。在考慮的與依從性相關的因素中，認為“治療一段時間癥狀好轉后可以停藥”正確者依從性更差，這與既往的研究結果一致[13]，提示持有錯誤認知理念不利于患者堅持規律服藥[13]，適合將其作為依從性預警指標。抑郁與焦慮是結核病患者常見的心理問題[2，14]，而抑郁會延長結核病患者中痊愈時間[15]。此次研究發現，抑郁與焦慮的結核病患者依從性更差，這可能與抑郁或焦慮心理狀態直接影響生活信心有關，提示抑郁和焦慮可以作為依從性預警指標。為簡化預警系統條目，本研究對抑郁與焦慮維度內的具體條目進行了分析，單因素分析共有3個條目有統計學意義；多因素調整后，抑郁維度條目無統計學意義，但是考慮到抑郁維度對依從性有的影響有統計學意義，故將這3個條目都建立在預警系統中。“每天有人提醒或偶爾有人提醒”體現了他人對患者治療結核病的直接支持，未能獲得此類支持的患者依從性較差，這與既往的定性研究結果類似[16]。

評分系統的5個問題得分合計與依從性等級之間存在線性趨勢，提示可以利用這種關系通過得分合計預警依從性等級。進一步對應分析，兩維度解釋比例為94.96%，應用兩維度進行對應分析已經能夠利用絕大部分的信息。從兩變量各類別的二維分布圖中可見，對應的分值與相應的依從性等級之間關系尚可。該預警體系的內部正確率為70.50%，外部正確率為72.64%，預警依從性等級效果尚可。

本研究探索建立了廣西肺結核患者依從性的預警體系，簡單有效。研究篩選提出的評分系統，共由5個問題構成，可以應用在患者治療開始之前對其進行服藥依從性的預警。這為在治療前快速識別依從性差患者提供了依據，也為進一步完善肺結核患者依從性的預測提供了新的思路。通常，對依從性的測量是在治療過程中采用Morisky量表進行，這是一種普適性的用藥依從性量表，不具有針對性，常用于高血壓等慢性病。本預警系統與傳統利用Morisky量表評價肺結核患者依從性在病種針對性與測量時間點上不同[17]。

本研究的客觀指標無一入選，涉及依從性的均為心理主觀指標，還可能有其他未列入研究的客觀指標影響患者治療的依從性，需進一步深入研究，以期提高正確率。

[1] Ormerod LP, Prescott RJ. Inter-relations between relapses, drug regimens and compliance with treatment in tuberculosis. Respir Med, 1991, 85(3): 239-242.

[2] Pachi A, Bratis D, Moussas G, et al. Psychiatric morbidity and other factors affecting treatment adherence in pulmonary tuberculosis patients. Tuberc Res Treat, 2013, 2013: 489865.

[3] 袁燕莉, 于寶柱, 姜世聞, 等. 肺結核患者治療依從性評分系統的研究. 北京大學學報(醫學版), 2010, 42(3): 299-303.

[4] 中華人民共和國衛生部疾病預防控制局, 中華人民共和國衛生部醫政司, 中國疾病預防控制中心. 中國結核病防治規劃實施工作指南(2008年版). 北京: 中國協和醫科大學出版社, 2009.

[5] Hou WL, Song FJ, Zhang NX, et al. Implementation and community involvement in DOTS strategy: a systematic review of studies in China. Int J Tuberc Lung Dis, 2012, 16(11): 1433-1440.

[6] 林勇明, 嚴非, 陳求揚, 等. 肺結核病患者治療依從性影響因素分析. 中國公共衛生, 2006, 22(12): 1468-1469.

[7] 林定文. 肺結核患者治療依從性研究進展. 熱帶醫學雜志, 2014, 14(7): 973-974,封3.

[8] Tam CM, Leung CC, Noertjojo K, et al. Tuberculosis in Hong Kong-patient characteristics and treatment outcome. Hong Kong Med J, 2003, 9(2): 83-90.

[9] Thorson A, Diwan VK. Gender inequalities in tuberculosis: aspects of infection, notification rates, and compliance. Curr Opin Pulm Med, 2001, 7(3): 165-169.

[10] 高翠南. 肺結核病人規則服藥依從性的探討. 中國防癆雜志, 2002, 24(5): 273-274.

[11] 吳騰燕, 劉飛鷹, 黃曙海, 等. 廣西結核病防治醫防合作職責工作開展情況調查. 中國公共衛生管理, 2012, 28(1): 32-33.

[12] 沈建恩, 雷濤, 王祖恩, 等. 肺結核病人化療依從性相關因素研究. 中國防癆雜志, 2007, 29(2): 133-135.

[13] 李珊, 劉兆煒, 李志新, 等. 自貢市結核病患者依從性現狀及影響因素調查. 預防醫學情報雜志, 2012, 28(9): 698-701.

[14] Kunik ME, Roundy K, Veazey C, et al. Surprisingly high prevalence of anxiety and depression in chronic breathing disorders. Chest, 2005, 127(4): 1205-1211.

[15] Panchal SL. Correlation with duration and depression in tb patients in rural Jaipur district (NIMS hospital). International Journal of Pharma & Bio Sciences, 2011, 2(2):263.

[16] 徐佳薇, 汪洋, 胡代玉. 結核病患者服藥依從性的影響因素及其促進措施. 中國社會醫學雜志, 2007, 24(2): 135-137.

[17] 張斯鈺, 白麗瓊, 譚紅專, 等. Morisky服藥依從性量表在肺結核患者中的應用. 中國防癆雜志, 2010, 32(9): 527-530.

(本文編輯：李敬文)

Exploration of warning system for medication compliance in patients with pulmonary tuberculosis

LINDing-wen*,QINLin-yuan,LINMei,YUHong-ping,WUTeng-yan.

*DepartmentofTuberculosisPreventionandControl,GuangxiZhuangAutonomousRegionCenterforDiseasePreventionandControl,Nanning530028,China

Correspondingauthor:LINDing-wen,Email:drldw@163.com

Objective To explore a warning system for medication compliance in patients with pulmonary tuberculosis. Methods A total of 611 tuberculosis patients registered in two tuberculosis prevention and control implement departments selected using random block sampling method between 2014 and 2015, were selected. Data of physical factors, treatment factors, social factors and psychological factors in this prospective nested case-control study were collected, and significant factors as warning indicators were screened using logistic regression, and then correspondence analysis was used to establish warning system. Results Among all 611 enrolled patients, good medication compliance was found in 509 patients (83.31%, 509/611), while 102 (16.69%, 102/611) were non-compliant patients. Five psychological factors were selected as indicators using logistic regression: (1) weather me-dication should be stopped when symptoms changes for the better (75.22% (85/113) of patients with good medication compliance chose “yes”, while 85.45% (323/378) of non-compliant patients chose “no”;OR(95%CI): 1.87 (1.09-3.19)); (2) -someone would remind me of taking medication during the treatment (94.00% (47/50) of patients with good medication compliance chose “yes”, while 80.18% (360/449) of non-compliant patients chose “no”;OR(95%CI): 1.87 (1.09-3.19);OR(95%CI): 0.18 (0.05-0.63)); (3) everything is an effort (84.12% (482/573) chose “a little bit or less” vs. 71.05% (27/38) chose “moderately or more” of patients with good medication compliance,OR(95%CI): 1.88 (0.88-4.04)); (4) suddenly scared for no reason (84.01% (499/594) of patients with good medication compliance chose “a little bit or less”, while 58.82% (10/17) of non-compliant patients chose “moderately or more”,OR(95%CI): 4.43 (1.52-12.91)); (5) feeling that familiar things were strange or unreal (84.06% (501/596) of patients with good medication compliance chose “a little bit or less”, while 53.33% (8/15) of non-compliant patients chose “moderately or more”,OR(95%CI): 4.11(1.41-11.97)). The inner-accuracy of this warning system was 70.50%, and its outer-accuracy was 72.64%. Conclusion This warning system is simple and effective, it provides a new resolution to predict the adherence to treatment for tuberculosis

Tuberculosis, pulmonary; Medication adherence; Forecasting; Logistic models

10.3969/j.issn.1000-6621.2016.12.012

廣西醫療衛生適宜技術研究與開發課題(S201406-02)

530028 南寧，廣西壯族自治區疾病預防控制中心結核病防制所(林定文、林玫、吳騰燕)；桂林醫學院流行病學與衛生統計學教研室(秦林原、余紅平)

林定文，Email：drldw@163.com

2016-09-19)