肺功能檢測中影響肺功能測定的影響因素研究

溫雅筠

【摘要】 目的 研究肺功能檢測中影響肺功能測定的影響因素。方法 選取80例肺功能檢測患者， 收集并整理所有患者的臨床資料， 分析其中影響肺功能測定的影響因素， 從而制定針對性干預措施。結果 經過肺功能檢測發現， 其中配合不良患者22例， 約占27.50%;配合良好患者58例， 約占72.50%。配合不良患者的年齡、性別、文化程度、呼吸頻率、漢密爾頓焦慮量表（HAMA）評分與配合良好患者比較差異有統計學意義（χ2/Z=8.190、16.620、2.472、2.548、2.992， P<0.05）。多因素Logistic回歸分析顯示：年齡、性別、文化程度、呼吸頻率、HAMA評分均為肺功能測定的獨立影響因素（P<0.05）。結論 肺功能檢測中配合不良者較多， 分析后發現影響肺功能測定的因素較多， 應受到重點關注， 盡早提出相關干預措施。

【關鍵詞】 影響因素;肺功能;文化程度;焦慮

DOI：10.14163/j.cnki.11-5547/r.2020.09.018

肺功能測定屬于呼吸系統疾病中常見的檢驗方式， 通過檢查可盡早發現患者氣道及肺部病變， 同時可對病情嚴重程度及預后進行評估， 為后續治療方案的調整提供參考依據[1]。近年來， 隨著我國呼吸系統疾病發生率的日漸增加， 使肺功能檢測被廣泛應用于醫療各領域。但檢測過程中極易受到各類因素影響， 從而對檢測結果造成一定影響[2]。相關報道[3]指出， 肺功能檢測需要患者全面配合， 其中嚴格的質量控制屬于準確評估肺功能的前體條件。因此若能夠全面掌握肺功能測定過程中的影響因素， 可盡早制定相關干預措施， 從而保證檢測結果的準確性[4]。本文選取80例肺功能檢測患者， 整理患者的臨床資料， 分析影響肺功能測定的影響因素， 具體分析報告如下。

1 資料與方法

1. 1 一般資料 選擇2018年1月～2019年11月本院80例肺功能檢測患者， 其中男44例， 女36例;年齡24～86歲， 平均年齡（67.45±18.25）歲;初中及以下23例， 高中及大專34例， 本科及以上23例。

1. 2 納入及排除標準 納入標準[5]：①患者的臨床資料完整， 中途未退出研究者;②均符合肺功能測定的指征;③實驗對象及家屬均知曉本次研究步驟及意義， 并簽訂同意書。排除標準：①存在精神方面疾病或者依從性較差者， 無法順利完成研究;②存在肺功能檢測的禁忌證;③實驗前經檢查顯示肝腎疾病、惡性腫瘤、凝血功能障礙、器官功能異常者。

1. 3 方法 收集并分析患者的臨床資料， 包括年齡、性別、文化程度、呼吸頻率、HAMA評分。向患者介紹本次實驗的目的及過程， 獲得同意后開始。選擇肺功能測試儀（意大利科時邁Quark PFT1）進行測定， 首先指導患者完全吸氣、用力連續呼氣的正確方式。要求患者雙腳著地， 坐直后練習用力呼氣量、每分鐘最大通氣量的方法， 囑咐其扣接咬口器， 雙唇緊密包繞咬口器， 完全吸氣后進行全力呼氣， 使其中無中斷， 訓練一次后開始檢測， 重復3次。另外發放HAMA調查表， 要求患者如實填寫， 最終得分<7分為正常， 7～21分為輕度焦慮， 22～29分為中度焦慮， >29分為重度焦慮。本次研究中共發放80份調查問卷， 回收80份， 回收率100.00%， 有效率100.00%。

1. 4 觀察指標及判定標準 分析肺功能測定的影響因素。肺功能測定前示范次數≥3次者判定為配合不良， <3次者判定為配合良好。

1. 5 統計學方法 采用SPSS22.0統計學軟件進行數據統計分析。計量資料以均數±標準差（ x-±s）表示， 采用t檢驗;計數資料以率（%）表示， 采用χ2檢驗。肺功能測定的影響因素采用Logistic回歸分析。P<0.05表示差異具有統計學意義。

2 結果

2. 1 單因素分析 經過肺功能檢測發現， 其中配合不良患者22例， 約占27.50%;配合良好患者58例， 約占72.50%。配合不良患者的年齡、性別、文化程度、呼吸頻率、HAMA評分與配合良好患者比較差異有統計學意義（χ2/Z=8.190、16.620、2.472、2.548、2.992， P<0.05）。見表1。

2. 2 肺功能測定的多因素Logistic回歸分析 多因素Logistic回歸分析顯示：年齡、性別、文化程度、呼吸頻率、HAMA評分均為肺功能測定的獨立影響因素（P<0.05）。見表2。

3 討論

肺功能檢測中利用肺功能測試儀對患者肺臟吸入、呼出氣體的容量進行觀察， 同時了解其壓力及速度變化， 從而遵照測定結果盡早對疾病進行判斷， 在呼吸系統疾病的診斷及預后評估中具有重要作用[6， 7]。但檢測過程中極易受到外界因素影響， 難以保障測定結果的準確性， 增加誤診漏診的幾率， 不利于患者病情的快速康復[8]。

本文對肺功能檢測中影響肺功能測定的影響因素進行分析， 結果顯示：經過肺功能檢測發現， 其中配合不良患者22例， 約占27.50%;配合良好患者58例， 約占72.50%。配合不良患者的年齡、性別、文化程度、呼吸頻率、HAMA評分與配合良好患者比較差異有統計學意義（χ2/Z=8.190、16.620、2.472、2.548、2.992， P<0.05）。多因素Logistic回歸分析顯示：年齡、性別、文化程度、呼吸頻率、HAMA評分均為肺功能測定的獨立影響因素（P<0.05）。臨床既往發現影響肺功能測定的因素較多， 其中以患者配合程度為主要因素， 本文研究結果中發現高齡、女性、文化程度較低、呼吸頻率較高、重度焦慮患者的配合程度較低， 分析后發現可能是因為老年人聽力、反應及記憶能力降低， 無法快速掌握肺功能測定的方式;而女性心理承受能力較差， 對陌生環境的緊張感、恐懼感較為明顯， 極易影響測定結果;文化程度較低者對疾病及肺功能檢測的認知程度較低， 對檢測方式的掌握程度較差;呼吸頻率較高者的病情較為嚴重， 不僅承受身體上的痛苦， 同時心理存在較大壓力， 擔心治療結果， 從而影響肺功能測定結果;焦慮情緒嚴重者的負性情緒較大， 無法理解并配合檢測， 因此其發生配合不良的現象較多[9， 10]。針對上述研究結果， 應提前制定相關干預措施， 如提前向患者進行健康宣教， 減輕其心理壓力， 緩解負性情緒， 以主動、熱情及親切的態度與患者溝通， 并選擇通俗易懂語言方式詳細介紹肺功能檢測的相關知識、過程及注意事項等， 提高患者的認知能力， 獲得患者同意后進行測定[11-13]。但本次研究中仍存在一定不足， 例如研究前制定嚴格的納入及排除標準， 但最終確定的研究對象是否合理仍有待商討;另外研究對象數量較少， 且研究時間較為短暫， 因此臨床可納入更多研究對象， 保證其多樣性， 同時延長研究時間， 使研究結果存在一定有效性及精確性。

綜上所述， 肺功能檢測中配合不良者較多， 分析后發現影響肺功能測定的因素較多， 應受到重點關注， 盡早提出相關干預措施。

參考文獻

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[收稿日期：2019-12-27]