腦卒中患者抑郁癥狀的潛在剖面分析及影響因素研究

劉志薇，張振香，梅永霞，林蓓蕾，張樂蕓，張鵬博，陳素艷

(鄭州大學 護理與健康學院，河南 鄭州 450001)

腦卒中已經成為世界上致死率及致殘率最高的健康威脅[1]。《中國腦卒中防治報告2019》[2]指出，我國40～74歲居民首次卒中標化發病率平均每年增長8.3%。卒中后抑郁是腦卒中患者最常見的并發癥及心理問題[3]，會加重患者的殘疾，并導致其死亡率升高[4]。以往研究[5]多依據抑郁相關量表總分高低判斷腦卒中患者的抑郁水平，未考慮個體的癥狀表現，實質上抑郁臨床表現復雜多樣，具有高度的異質性。潛在剖面分析(latent profile analysis，LPA)以個體為中心，基于個體不同特征或變量對樣本進行分類，對連續性數據進行同質性分組，可將具有相似癥狀的群體分為亞組，在心理學領域應用較廣泛[6]。本研究采用LPA對腦卒中患者抑郁癥狀進行分類，以更好的區分具有不同特征人群的危險因素，現介紹如下。

1 對象與方法

1.1 調查對象 2019年11月至2020年8月，采用便利抽樣法選取鄭州市某三級甲等醫院神經內科的224例腦卒中患者為研究對象。納入標準：(1)符合《中國腦出血診治指南(2019)》[7]和《中國急性缺血性腦卒中診治指南(2018)》[8]的診斷標準，并經顱腦CT或MRI 確診，病情穩定即將出院；(2)具有一定的語言溝通能力；(3)知情同意參加本研究者。排除標準：(1)并發重大疾病者，如呼吸功能衰竭、惡性腫瘤等其他危重病癥；(2)具有其他精神障礙者；(3)正在參與其他研究。本研究主要涉及Logistic回歸，根據經驗法計算樣本量為自變量個數的10～15倍，研究確定自變量15個，考慮剔除10%的無效問卷，確定樣本量為165～248。

1.2 研究工具

1.2.1 一般資料調查表 自行設計，包括年齡、性別、宗教信仰、文化程度、家庭人均月收入、患病前是否為家庭主要經濟支柱、醫保類型、腦卒中類型、患病時長、卒中發病次數、主要癥狀、有無合并癥等。

1.2.2 改良版Rankin量表(modified Rankin scale，mRS) 用于評估腦卒中患者身體殘障程度[9]，由經過培訓的神經內科護士評估?？偡?～5分，0分為沒有癥狀，無需協助；5分為重度殘疾，完全依賴他人協助。<3分為預后較好，≥3分為預后不良[10]。

1.2.3 病人健康問卷-9(patient health questionnaire 9-item scale，PHQ-9) 用于評估腦卒中患者的抑郁癥狀，本研究采用鄭婷等[11]漢化的量表。該量表共9個條目，每個條目分值0～3分，總分范圍為0～27分，得分0～4分表示無抑郁，5～9分表示存在抑郁癥狀，10～14分表示存在明顯抑郁癥狀，≥15分表示重度抑郁。應用于腦卒中抑郁患者的Cronbach’ s α系數為0.833。

1.2.4 簡體中文版創傷后成長評定問卷(Chinese post-traumatic growth inventory,C-PTGI) 用于評估腦卒中患者的創傷后成長水平。本研究采用由汪際[12]漢化、修訂的中文版量表，包括5個維度，即人生感悟(6個條目)、與他人關系(3個條目)、個人力量(3個條目)、新的可能性(4個條目)、自我轉變(4個條目)。采用Likert 6級評分法，依次計為0～5分，總分0～100分，分值越高提示患者創傷后成長水平越高?？偭勘鞢ronbach’ s α系數為0.87。

1.3 資料收集方法 由經過統一培訓的研究生調查員進行問卷的收集，于患者病情穩定即將出院時進行。調查前充分介紹本研究的目的、意義，詳細介紹問卷的填寫要求及注意事項等，盡量由研究對象單獨完成。對于填寫困難的研究對象，由調查員逐一念出問卷條目，協助其填寫。問卷回收時調查員逐項核對問卷，避免漏填，保證問卷的有效性。共發放和回收問卷224份，有效回收率為100%。

2 結果

2.1 基本人口學特征 本次研究共調查腦卒中患者224例，年齡30～86歲，平均(62.54±9.80)歲，均已婚，照顧者均為配偶。詳見表1。

表1 腦卒中患者一般資料(N=224)

2.2 抑郁癥狀潛在剖面結果 以PHQ-9量表的9個條目為外顯指標，選取1～4個潛在剖面模型對腦卒中后患者的抑郁癥狀進行探索性潛在剖面分析。結果見表2，AIC、BIC、aBIC隨著剖面個數的增加而降低，Entropy隨著剖面個數的增加而增大。達到4個剖面時，AIC、BIC、aBIC值最小，提示模型擬合較好，且此時Entropy值最大，BLRT值均顯示P<0.01，差異具有統計學意義，提示4個類別時模型分類準確率最高且優于其他3個潛在剖面模型[14]。綜合考慮，本研究選擇4個潛在類別的分類。

表2 潛在剖面模型擬合指數(N=224)

2.3 抑郁癥狀各潛在類別命名 類別1在條目2(感到心情低落、沮喪或絕望)、條目6(覺得自己很糟，覺得自己很失敗，覺得讓自己或家人失望)和條目8(動作或說話速度緩慢到別人已經察覺，或比平常更加煩躁、坐立不安、動來動去)中得分概率較高，表明該類別患者具有較多的心理癥狀，故命名為“情緒抑郁型”，占研究對象的9.4%。相比于其他3個類別，類別2在PHQ-9的各個條目中得概率均較高，故命名為“廣泛抑郁型”，占研究對象的13.8%。與其他3個類別相比，類別3在PHQ-9的各個條目中得分概率均較低，故命名為“抑郁低風險型”，占研究對象的58.0%。類別4在條目1(做事時提不起勁或沒有興趣)、條目2(感到心情低落、沮喪或絕望)、條目4(感覺疲倦或沒有活力)和條目6(覺得自己很糟，覺得自己很失敗，覺得讓自己或家人失望)中得分概率較高，表明該類別患者即具有心理癥狀又具有軀體癥狀，故命名為“軀體-情緒混合抑郁型”，占研究對象的18.8%。

2.4 抑郁癥狀潛在類別影響因素的多元Logistic回歸分析 以情緒抑郁型、廣泛抑郁型、抑郁低風險型和軀體-情緒混合抑郁型4個類別為結局變量，其中抑郁低風險型作為參照組。以C-PTGI量表得分、年齡、性別、宗教信仰、文化程度、家庭人均月收入、患病前是否為家庭主要經濟支柱、醫保類型、腦卒中類型、病程、卒中發病次數、軀體癥狀數、合并癥、性格、腦卒中預后為自變量，進行無序多分類Logistic回歸分析。結果發現，卒中類型、病程、發病次數、軀體癥狀數、預后情況和創傷后成長得分是影響腦卒中患者抑郁癥狀潛在剖面分類的預測因素(均P<0.05)，見表3。

表3 腦卒中患者抑郁潛在類別的多元Logistic回歸分析(N=224)

3 討論

3.1 腦卒中患者抑郁癥狀存在群體異質性 既往研究從量表的總分判斷抑郁嚴重程度，可能存在總分相同但各條目得分有差異的情況，因此在探討腦卒中患者抑郁癥狀時應充分考慮其個體特征情況。本研究采用LPA識別腦卒中患者個體之間的異質性，根據抑郁癥狀將患者分為4個潛在類別。抑郁癥狀的差異可為不同類別患者的針對性干預提供參考，其中情緒抑郁型占9.4%，主要表現為心理癥狀，出現較多的情緒反應；廣泛抑郁型占13.8%，各類問題均較突出；軀體-情緒混合抑郁型占18.8%，以感到疲乏沒有活力和情緒低落為主要特征。與王麗瓊[15]的研究結果相似。因此，相比于傳統的抑郁得分，對抑郁癥狀的分類不僅有助于識別抑郁的腦卒中患者，而且有助于篩查出具有抑郁情緒或者軀體抑郁癥狀的高危腦卒中患者，從而更好的實施分類心理干預。

3.2 腦卒中患者抑郁癥狀潛在類別的影響因素 本研究顯示，腦卒中患者12個月內情緒型抑郁發生的可能性較大，提示心理干預的介入應在卒中后早期進行。腦卒中患者患病次數越多或預后結果越差，情緒型抑郁和廣泛型抑郁的發生的可能性越大，有研究[16]顯示，腦卒中患者首次復發能夠激發個體出現復發擔憂，但多次復發會導致患者出現應對無力感。梗死性卒中為廣泛抑郁型的保護因素，這可能是由于梗死性卒中較出血性預后好。這提示護士應重點關注腦卒中患者的復發預防，強調復發先兆的識別，根據患者復發次數的不同，設計更為細化的分類指導方案，開展針對性的健康指導。此外，針對病情嚴重的腦卒中患者尤其是出血性腦卒中患者，開展抑郁早期篩查，關注其康復效果，并及時開展有效的心理疏導等。此外，患者較高的創傷后成長得分能夠預防廣泛抑郁的發生，再次為積極心理學解決患者抑郁等負性情緒提供了新視角。腦卒中后患者心理狀況復雜多變，嘗試對卒中患者進行積極引導或可預防廣泛抑郁的發生[17]。這提示臨床護士應在患者卒中后盡早引導其創傷后成長，或可緩沖其負性情緒，更好的促進患者的心理調適。

腦卒中患者伴隨軀體癥狀越多，出現軀體-情緒型抑郁的可能性越大，一方面可能由于疾病本身會帶來疲乏感等[18]；另一方面伴隨的軀體癥狀可能會導致其產生抑郁。此外，患者的功能障礙可能導致其出現軀體-情緒型及廣泛抑郁癥狀，而抑郁會進一步影響患者的日常活動能力[19]。腦卒中患者的軀體狀況和抑郁情緒等相互影響，提示護士從身心健康的視角關注腦卒中患者，注重患者的軀體康復和心理康復，倡導患者接受積極康復后自身的身體狀況。

4 小結

腦卒中患者抑郁癥狀存在情緒抑郁型、廣泛抑郁型、抑郁低風險型和軀體-情緒混合抑郁型4類特異性表現，且在患者發病次數、病程、卒中類型、伴隨癥狀、預后狀況、創傷后成長水平等方面表現不同。本研究僅選取了河南省1所三級醫院神經內科腦卒中患者，研究范圍較局限。此外，社區腦卒中患者抑郁癥狀的潛在類別是否一致有待進一步研究，有待今后擴大選取范圍進一步驗證。