維持性血液透析患者自我管理能力的潛在剖面分析

巴珍妮，彭山玲，陳玲

血液透析是終末期腎臟病患者廣泛使用的替代治療手段。至2017年底，我國終末期腎臟病患者達290萬，維持性血液透析(Maintenance Hemodialysis，MHD)患者已達51萬[1]。隨著醫(yī)療水平的發(fā)展，MHD患者的生存率有了顯著的提升，但因其經(jīng)受著生活方式改變及各種并發(fā)癥的困擾，生活質(zhì)量并不樂觀[2-3]。提高MHD患者的自我管理能力，能有效降低病死率和并發(fā)癥，改善生活質(zhì)量[4]。然而MHD患者的自我管理水平目前并不理想，這與其年齡、性別、透析齡、自我效能、社會支持水平等多種因素相關[5-6]。現(xiàn)有研究多局限于現(xiàn)狀調(diào)查，對患者的自我管理特征未深入探討，也忽略了個體能力的差異。潛在剖面分析(Latent Profile Analysis，LPA)是一種以人群為中心的分類技術(shù)，可以有效識別具有相同特征的一類人群[7-8]。它是基于概率模型進行分類，所得結(jié)果客觀合理，同時還能從個體化的角度更好地審視研究對象，直觀地展示群體的異質(zhì)性。鑒此，本研究采用潛在剖面分析對MHD患者的自我管理能力進行特征分類，旨在為臨床制訂針對性的健康教育方案提供參考。

1 對象與方法

1.1對象 2018年11月至2019年2月采用便利抽樣法選取福州市3所三級甲等醫(yī)院門診MHD患者為研究對象。納入標準：①確診為慢性腎臟疾病并行MHD治療；②規(guī)律透析治療時間≥3個月，病情穩(wěn)定；③具有良好的溝通、理解能力，自愿參加本研究。排除標準：①既往有精神病史、語言表達及聽力障礙；②合并嚴重心腦疾病及惡性腫瘤；③住院患者。共有效調(diào)查326例患者。

1.2方法

1.2.1研究工具 ①一般資料調(diào)查表，由研究者自行設計，包括年齡、性別、工作狀況、文化程度、婚姻狀況、個人平均月收入、醫(yī)療支付方式、原發(fā)病種類、透析齡、血管通路、透析頻率、治療方式及合并癥個數(shù)等。②維持性血液透析患者自我管理量表，由李慧等[9]漢化，包含伙伴關系(4個條目)、問題解決(5個條目)、執(zhí)行自我護理活動(7個條目)和情緒處理(4個條目)4個維度，共20個條目，采用Likert 4級評分法，從“從不”到“總是”依次賦1～4分，總分20～80分，得分越高表示自我管理行為越好。量表的Cronbach′s α系數(shù)為0.87，重測信度為0.86，各維度Cronbach′s α系數(shù)分別為0.846、0.825、0.738、0.622[9]。

1.2.2資料收集方法 研究者本人現(xiàn)場發(fā)放與回收問卷，讓患者自行填寫，若無法填寫，研究者通過詢問、解釋等形式幫助患者完成填寫內(nèi)容。共發(fā)放問卷330份，回收有效問卷326份，有效回收率為98.79%。

1.2.3統(tǒng)計學方法 使用SPSS24.0軟件對自我管理量表的4個維度得分進行標準化處理，并以此作為外顯變量，運用Mplus7.0軟件進行LPA[10]。LPA模型適配檢驗指標有信號評價指標及似然比Loglikelihood檢驗[11]；艾凱克信息標準(AIC)、貝葉斯信息標準(BIC)和經(jīng)過樣本校正的貝葉斯信息標準(SSABIC)是LPA模型中使用最廣泛的信號評價指標，其數(shù)值越小說明模型擬合度越好；似然比檢驗指標包括Lo-Mendell-Rubin(LMR)和基于Bootstrap的似然比(BLRT)，用于比較潛在類別模型的擬合差異，P<0.05說明K個類別的模型優(yōu)于K-1個類別的模型。Entropy是評價模型分類質(zhì)量的指標，其值0～1，等于0.8時表示分類準確率超過了90%，越接近1分類準確率越高。運用SPSS 24.0軟件進行方差分析、χ2檢驗及秩和檢驗，檢驗水準α=0.05。

2 結(jié)果

2.1潛在類別的確定及特征命名 本研究共探索了5個潛在類別模型。見表1。隨著分類數(shù)的增加，AIC、BIC、SSABIC逐漸減小；當模型分為5個潛在類別時，AIC、BIC、SSABIC值最小，但LMR未達顯著水平；分為4個潛在類別時，LMR達到顯著水平，同時Entropy值為0.81，模型擬合效果最佳，故將自我管理能力分為4個潛在類別，并繪制剖面圖1，如圖1所示，類別1共170例(52.2%)，該類僅在伙伴關系上得分比類別2高，總體得分均比其余類別低，故命名為“自我管理低下型”；類別2共20例(6.1%)，該類自我管理能力雖處中等水平，但在伙伴關系和情緒處理方面得分較低，故命名為“自我管理被動型”；類別3共13例(4.0%)，該類在各維度上得分均高于其他類別，表現(xiàn)較為優(yōu)秀，命名為“自我管理良好型”；類別4共123例(37.7%)，該類患者在各維度得分處于中等水平，命名為“自我管理一般型”。

表1 不同潛在類別模型擬合指數(shù)表

圖1 MHD患者自我管理能力的潛在剖面圖

2.2不同類別患者自我管理維度得分比較 見表2。

2.3不同類別患者的一般特征比較 見表3。

3 討論

本研究將MHD患者的自我管理能力分為4個潛在類別，通過描述各類患者的管理特征，為今后制定針對性的健康教育措施提供參考。

3.1自我管理低下型 這類患者與醫(yī)務人員互動較少，不主動參與透析方案的制定，不積極進行自我護理，不關注疾病進展，僅滿足于完成日常透析，呈現(xiàn)出“低能力、低期望、低要求”的特點。原因可能為患者以退休老年人居多，文化水平偏低，對于疾病知識及治療方式了解有限。其次，患者透析時間相對較長，多有不同程度的并發(fā)癥，導致活動能力下降，一定程度上限制了自我護理。加之家屬照顧日久漸漸麻木，放松了對患者的督促。醫(yī)護人員需重點關注這類患者，給予全方位的關心和支持；應耐心細致、通俗易懂地為其講解自我管理的要點，如利用食物模型，告知飲食注意事項；采用演示方法，教授血管通路的維護；通過觀看視頻讓其了解常見并發(fā)癥的處理。此外，與家屬建立有效溝通，教授家屬居家護理的技巧，配合、協(xié)助患者進行自我管理，共同促進管理能力提升[12]，以減少不良事件的發(fā)生。

3.2自我管理一般型 這類患者在情緒管理上表現(xiàn)良好，善于主動尋求他人的幫助以減少透析帶來的負性情緒，心態(tài)上樂觀從容；但在日常疾病護理及自我監(jiān)測上表現(xiàn)一般，該結(jié)果與黃莉娟等[13]研究相似，呈現(xiàn)出“管理一般，高度樂觀”的特點?？赡芤驗榛颊咦杂X患病多年頗有經(jīng)驗，熟知疾病及自身狀況，對自我調(diào)節(jié)能力盲目自信，導致自律性差，自我評價過高。這類患者是健康教育中的重難點對象，其管理能力有較大的提升空間。首先，應與患者共同分析自我管理中存在的問題，引導樹立正確的疾病認知，對比客觀指標指出患者主觀感覺上的可能偏差；其次，開展病友互助小組活動，搭建病友交流平臺，并提供多渠道的信息支持，以促進患者全面掌握疾病治療及護理信息；最后，定期評估患者自我管理的變化，必要時可給予一對一的指導幫助。

表2 不同類別患者自我管理各維度得分比較 分，

表3 不同類別患者一般資料比較

注：HD表示血液透析；HDF表示血液透析濾過；HP表示血液灌流。

3.3自我管理良好型 這類患者與醫(yī)護人員之間關系融洽，能夠積極主動地參與對疾病的管理和透析方案的制定。在自我護理、問題解決、心理調(diào)適等方面具有較強的能力，呈現(xiàn)出“高能力、高期望、高要求”的特點。原因可能為患者多為中青年，透析時間較短，文化水平較高，明白自我管理在透析中的重要作用，但在治療中也常容易出現(xiàn)情緒波動[14]。針對這類患者，醫(yī)護人員應以支持和提醒為主；鼓勵患者提出透析治療問題，拓寬其知識面，從而達到持續(xù)鞏固和強化管理能力的效果。另外，這類患者在同伴教育活動中具有重要的榜樣作用[15]，可將性格友善、善于分享的患者培養(yǎng)成同伴教育者，協(xié)助醫(yī)護人員共同進行健康管理。

3.4自我管理被動型 這類患者能夠關注和解決自身疾病問題，完成日常的疾病護理，但卻未能與醫(yī)護人員形成良好的合作伙伴關系，治療稍顯被動；同時，自身不善于進行表達和交流，情緒管理能力相對低下，是群體中較為特殊的一類，呈現(xiàn)出“管理被動，內(nèi)心壓抑”的特點?？赡芤驗椋阂环矫?，患者透析時間不長，文化程度偏低，缺乏相關的知識，不能很好地參與治療決策；另一方面，由于治療方式轉(zhuǎn)變、個人角色不適應，導致患者治療態(tài)度悲觀消極，配合程度較低[16]。因此，醫(yī)護人員應主動與患者建立良好的伙伴關系，加強疾病知識宣教，提高其疾病適應能力，從而強化其自我管理意識。此外，還應積極關注該類患者的心理狀態(tài)，指導其通過運動、音樂、冥想等轉(zhuǎn)移宣泄負性情緒[17-18]，鼓勵其在身體條件允許的情況下回歸社會，提升自我價值感。

4 小結(jié)

本研究通過潛在剖面分析將MHD患者的自我管理能力分為自我管理低下型、自我管理一般型、自我管理良好型、自我管理被動型4類。醫(yī)護人員需甄別不同類型患者的管理問題及薄弱環(huán)節(jié)，采取針對性的干預措施，尤其對老年、無業(yè)、文化程度偏低、透析齡較長及情緒管理較差的患者應強化干預，以最大程度地提升患者的自我管理能力。本研究僅調(diào)查了福州市部分三甲醫(yī)院的MHD患者，覆蓋面較小，且部分類別樣本量較小無法進行影響因素分析，今后可開展多中心、大樣本調(diào)查，同時建立預測模型對各類患者的影響因素進行分析。