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電休克治療相關焦慮現狀及相關因素研究*

2022-09-09 02:34:32李潔邢鵬博張海娟
中外醫學研究 2022年22期
關鍵詞:水平研究

李潔 邢鵬博 張海娟

電休克治療是一種安全有效的治療嚴重精神疾病的方法[1],然而由于對治療認識不夠、知識缺乏等因素,患者會出現不同程度的焦慮、恐懼等心理應激反應,也會引起體溫、脈搏、呼吸、血壓等生理變化,甚至干擾治療順利實施。一項系統評價顯示,14%~75%的患者存在電休克治療相關的焦慮[1]。伴發焦慮癥狀在精神科疾病中常意味著疾病更為嚴重、緩解率更低、自殺率更高、副作用更多[2-3],患者伴有電休克相關焦慮可能會導致治療中斷[4]。然而目前對電休克相關焦慮研究較少,且相關因素尚未明確[1]。因此,本研究將研究電休克治療相關焦慮現狀,并進一步探討不同因素與電休克治療相關焦慮的關系,以期為降低患者電休克治療相關焦慮提供理論依據。現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

采用方便抽樣選取2020年1月-2021年9月于北京大學第六醫院住院并進行電休克治療的患者。納入標準:年齡14~60歲;無電休克禁忌證。排除標準:意識障礙;無法完成語言溝通及自主閱讀。本研究已經醫院倫理委員會批準,患者及家屬均知情同意并簽署知情同意書。

1.2 研究工具

1.2.1 一般資料問卷 在電休克治療前晚收集患者的年齡、性別、職業、文化程度、婚姻狀況等人口社會學資料,以及診斷、病程、是否進行過電休克、電休克次數、住院天數等臨床資料。

1.2.2 狀態特質焦慮量表 其包括特質焦慮量表(T-AI)和狀態焦慮量表(S-AI)。特質焦慮反映受試者一貫的焦慮情況,狀態焦慮反映受試者當前狀態的焦慮程度。每部分共20題,共計40題,評分為1~4分,各項相加獲得總分,得分越高焦慮程度越高。

1.3 數據收集與處理

患者入組時填寫一般資料問卷及特質焦慮量表(t0T-AI)、狀態焦慮量表(t0S-AI),在最后一次電休克治療結束后1周填寫狀態焦慮問卷(t1S-AI)。

1.4 統計學處理

采用SPSS 24.0軟件對所得數據進行統計分析,符合正態分布的計量資料用(±s)表示,非正態分布計量資料用中位數四分位數M(P25,P75)表示,組間比較采用獨立樣本t檢驗;計數資料以率(%)表示,比較采用χ2檢驗;t0S-AI和t1S-AI得分與t0T-AI得分相關性采用相關性分析;以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一般資料

本研究共納入132例患者,一般資料見表1。納入患者平均年齡為(29.30±12.23)歲,男性占26.52%,女性占73.48%。

表1 132例患者一般資料

2.2 疾病資料

納入患者病程為4.00(1.69,11.00)年,電休克治療次數為(9.90±3.42)次,住院天數為(40.74±13.05)d,見表2。

表2 132例患者疾病相關資料

2.3 狀態特質焦慮量表得分情況

患者入組時共收回t0T-AI 131份,有效回收率為99.24%,得分為(49.96±10.23)分;患者入組時共收回t0S-AI 132份,有效回收率為100%,得分為(45.49±10.60)分;最后一次電休克結束后1周共收回t1S-AI 118份,有效回收率為89.39%,得分為(40.42±10.26)分。

2.3.1 t0S-AI和t1S-AI得分比較 將患者t0S-AI和t1S-AI得分情況進行比較,t0S-AI為(45.49±10.60)分,t1S-AI為(40.42±10.26)分,兩者比較差異有統計學意義(t=4.31,P<0.001)。

2.3.2 S-AI和T-AI得分與常模分析情況 采用鄭曉華等[4]一項樣本量為818例的S-AI和T-AI研究結果為常模,與本研究結果進行比較。本研究中,男性及女性t0T-AI、t0S-AI均高于常模(P<0.05),女性t1S-AI高于常模(P<0.05),而男性t1S-AI與常模相比,差異無統計學意義(P>0.05),見表3。

表3 本研究人群SAI及TAI結果與一般人群比較[分,(±s)]

表3 本研究人群SAI及TAI結果與一般人群比較[分,(±s)]

*與本研究人群比較,P<0.05。

性別 組別 t0T-AI t0S-AI t1S-AI男本研究人群(n=35) 50.26±9.08 43.49±11.20 37.78±9.91一般人群(n=375) 41.11±7.74* 39.71±8.89* 39.71±8.89女本研究人群(n=97) 49.85±10.66 46.22±10.34 41.40±10.27一般人群(n=443) 41.31±7.54* 38.97±8.45* 38.97±8.45*

2.3.3 電休克相關焦慮的相關因素分析 一般資料與疾病相關資料t0S-AI得分比較顯示,不同性別、是否進行過電休克治療、職業、文化程度、婚姻狀況、疾病類型、病程、電休克治療次數、住院天數患者t0S-AI得分比較,差異均無統計學意義(P>0.05),見表 4。

表4 一般資料與疾病相關資料t0S-AI得分比較

一般資料及疾病相關資料與t1S-AI得分比較顯示,不同病程患者t1S-AI得分比較,差異有統計學意義(P<0.05);不同性別、是否進行過電休克治療、職業、文化程度、婚姻狀況、疾病類型、電休克治療次數、住院天數患者t1S-AI得分比較,差異均無統計學意義(P>0.05),見表5。

表5 一般資料與疾病相關資料的t1S-AI得分比較

進一步兩兩比較發現,病程≤5年患者t1S-AI得分與病程11~20年患者比較,差異有統計學意義(t=2.21,P=0.03);病程 11~20年患者 t1S-AI得分與病程>20年比較,差異有統計學意義(t=-2.75,P=0.01)。其他病程兩兩比較,差異均無統計學意義(P>0.05)。t0T-AI得分與 t0S-AI和 t1S-AI得分相關分析顯示,t0S-AI得分與t0T-AI得分呈正相關(P<0.05);而t1S-AI得分與t0T-AI得分無顯著相關性(P>0.05),見表 6。

表6 t0S-AI和t1S-AI得分與t0T-AI得分相關性分析

3 討論

3.1 電休克相關焦慮普遍存在

本研究結果顯示,電休克治療前患者的特質焦慮和狀態焦慮顯著高于一般人群。特質焦慮反映的是個體經常性的焦慮體驗或一種相對穩定、持續的焦慮傾向。患者特質焦慮得分較高可能與患者所處的精神狀態有關。抑郁癥、精神分裂癥、雙相情感障礙患者可能會伴發較多負性情緒體驗及焦慮情緒[5]。狀態焦慮反映的是個體即刻或最近某一特定時間或情境的焦慮體驗,這可能與患者擔憂電休克相關副反應有關。有研究顯示,14%~75%的患者存在電休克治療相關的焦慮[1],常見原因包括記憶障礙、麻醉、電流、疼痛等[6-7]。這一癥狀可能會引起患者的痛苦,并導致治療的中斷[6]。因此,需重視這一癥狀,并采取有效方法減輕電休克相關焦慮,以提高電休克治療的依從性,提高患者的生活質量。

3.2 電休克后患者焦慮水平明顯降低

本研究結果顯示,電休克治療后焦慮癥狀降低,這與Huang等[8]的研究結果一致。一方面可能由于隨著電休克治療的進行,患者對電休克治療有了更多了解,且逐漸明確電休克相關副作用的應對方式,因此對于電休克治療的焦慮水平有所降低;另一方面,隨著疾病癥狀的緩解,疾病伴隨的焦慮癥狀也有所緩解。

3.3 應加強對特質焦慮水平較高患者電休克治療相關焦慮的評估及干預

本研究結果顯示,電休克治療前狀態焦慮水平與特質焦慮水平呈正相關。有研究結果顯示,高特質焦慮個體容易注意和感知到消極信息,會高估不可預測威脅的可能性和厭惡性,因此預測積極事件發生可能性更低、發生時情緒強度更低,預測消極事件發生可能性更高[9-10]。因此,在臨床工作中,可以加強特質焦慮水平的評估,且需要重點關注特質焦慮水平較高患者電休克治療相關焦慮的評估及干預。有研究結果顯示,細致的術前訪視、高質量的知情同意書、認知行為干預、薰衣草精油芳香療法、呼吸練習等可降低患者電休克前的焦慮水平[11-13],但目前大部分研究存在較大的局限性[1]。因此,目前仍需高質量的探究降低患者電休克治療前焦慮水平的干預方法的研究。

3.4 尚未證實一般資料與疾病相關資料與電休克相關焦慮的相關性

本研究結果顯示,不同病程t1S-AI得分有顯著差異,然而進一步進行兩兩比較,可見病程≤5年和病程>20年的患者焦慮水平顯著高于病程為11~20年的患者,一方面可能隨著病程延長,患者對電休克治療相關知識的了解逐漸增多,焦慮水平可能略有下降;但對電休克治療緩解疾病所伴隨的焦慮的敏感性降低;另一方面,仍需繼續擴大樣本量,對病程與電休克治療相關焦慮的關系進行進一步分析。

本研究顯示,電休克治療相關焦慮與性別、疾病類型等一般資料與疾病資料無顯著相關。性別及是否接受過電休克治療與電休克相關焦慮無關,與文獻[1,6]結果不同。可能是由于不同研究中患者不同疾病比例不同、患者人群不同、焦慮水平評估時間有所差異等。此外,本研究結果顯示,年齡、疾病類型、教育水平與t0S-AI和t1S-AI得分無關,與Obbels等[6]相同。職業、婚姻狀況與住院時長也與t0S-AI和t1S-AI得分無關。以上結果提示在電休克治療期間,不同年齡、疾病類型、受教育水平、職業、婚姻狀況、治療及住院時間的患者均可能經歷電休克相關焦慮,因此需要針對適用于不同群體的電休克治療相關焦慮干預措施,以降低患者焦慮水平。

電休克治療相關焦慮普遍存在,但電休克治療后患者焦慮水平顯著降低。電休克治療相關狀態焦慮水平與特質焦慮水平呈正相關,然而年齡、疾病類型、教育水平、職業、婚姻狀況、住院時間等一般資料及疾病相關資料與電休克相關焦慮無顯著相關性,需要進行更多高質量原始研究。

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