公眾上呼吸道感染癥狀的潛在模式及其對抗生素使用行為的影響研究

張欣怡，王茜，王丹，段立霞，林如嬌，劉晨曦*

1.430000 湖北省武漢市，華中科技大學同濟醫學院醫藥衛生管理學院

2.430000 湖北省武漢市，湖北中醫藥大學管理學院

抗生素耐藥嚴重威脅人群健康和社會經濟發展，其后果持續時間長，較為嚴重［1］。抗生素耐藥問題已成為全球亟待解決的重大健康和發展議題。據預測，若無有效應對手段，2050年抗生素耐藥將導致全球每年超1 000萬人死亡，超過癌癥成為全球首要死因［2］。我國政府高度重視抗生素耐藥問題，將其作為國家戰略，并于2016、2022年先后聯合10余個部委印發《關于印發遏制細菌耐藥國家行動計劃（2016—2020年）》［3］、《關于印發遏制微生物耐藥國家行動計劃（2022—2025年）》［4］。其中，普通公眾的抗生素合理使用對遏制耐藥發生和傳播起到重要作用。我國也首次將提高公眾抗生素合理使用行為作為9項核心目標之一，寫入最新國家行動計劃（2022—2025年）中。

然而，公眾抗生素不合理使用行為，尤其是抗生素自我藥療行為普遍存在。其中，上呼吸道感染是最常見的公眾抗生素自我藥療原因［5］。但上呼吸道感染大多是由病毒引起［6］，抗生素在其預防和治療方面均無明顯效果［7］。減少公眾上呼吸道感染的抗生素不合理使用是我國抗生素濫用治理的重要方面［8］。已有研究顯示，公眾抗生素自我藥療行為與患者感知疾病嚴重及自身抗生素使用知識水平有關，其中公眾在感知疾病癥狀嚴重時會更希望獲得抗生素治療［9］。然而，由于個體的異質性，上呼吸道感染在不同個體的疾病表現不同［10］，不同的疾病癥狀可能影響個體對于疾病嚴重程度的判斷，從而影響抗生素自我藥療行為。

潛在類別分析（latent class analysis，LCA）能夠有效識別多種病癥背后潛在的病癥組合模式［11］，對公眾上呼吸道感染發病的不同病癥類型進行鑒別，有效識別發病模式，從而避免對人群“一刀切”的疾病刻畫［12］。本研究采用LCA對公眾上呼吸道感染疾病表現類型進行分類，在此基礎上探究公眾不同的上呼吸道感染病癥模式對其抗生素自我藥療行為的影響，為深入了解公眾抗生素自我藥療行為決策機制提供證據支持。

1 對象與方法

1.1 研究對象

本研究采用整群隨機抽樣調查，于2022-07-20—08-02選取重慶市渝中區、潼南區、城口縣三個縣（區）的公眾為調查對象。調查對象的納入標準如下：（1）年齡＞18歲；（2）具有一定理解能力，無嚴重基礎性疾病，可自行完成或者在調查員協助下完成問卷；（3）被調查對象有意愿參與研究并知情同意。整群隨機抽樣樣本量基于以下公式計算得到。其中，醫療機構作為整群抽樣單元：n=［×p×（1-p）］/δ2×［1+（M-1）×ICC］。

其中，α為檢驗水平，p為公眾中某一行為模式的比例，δ為允許誤差，M為整群抽樣中每整群的調查對象數量，ICC為每整群的組內相關性。根據已有研究，公眾行為模式比例可能在p=36.5%～81.8%，取α=0.05，Zα/2=1.96，δ=0.05，M=35，ICC=0.02，最小樣本量計算為646名。考慮到可能的無效應答率（10%～12%），最終樣本總量擬為735名。即至少抽取21個整群，每整群至少為35名。依據估算樣本量及實際情況，共發放問卷906份，剔除存在漏填選項、回答不一致的問卷，有效回收問卷815份，問卷有效回收率為89.96%。本研究已通過華中科技大學同濟醫學院醫學倫理委員會審批，審批號：［2020］倫審字（S099）號。

1.2 研究方法

1.2.1 調查工具：參考已有調查工具、訪談資料和文獻綜述結果編撰調查問卷［13-14］，包括4個部分：公眾上呼吸道感染疾病癥狀、公眾上呼吸道感染抗生素使用行為、公眾抗生素使用知識及人口學特征。其中，公眾上呼吸道感染疾病癥狀測量公眾在上呼吸道感染時通常出現的癥狀，應答包括咳嗽、噴嚏、清水樣鼻涕、低熱、頭痛等18項常見上呼吸道感染癥狀選項。抗生素使用行為采用兩個條目測量，包括：（1）“在應對感冒時，您通常會選擇何種應對方式？”應答方式包括支持治療、居家藥品對癥治療、居家抗生素治療、直接就醫、居家對癥治療后就醫、居家抗生素治療后就醫及其他；（2）“您使用的抗生素主要來自哪里？”應答方式包括醫生開具、自行藥店購買、家庭儲備、親戚朋友給予及其他。抗生素使用知識為8個是非判斷條目，測量知識涵蓋抗生素用藥指征、抗生素耐藥產生原因等，應答選項為對、錯或我不知道。最后，人口學特征包括被調查對象性別、年齡、受教育程度、是否具有醫學背景、醫保類型、是否患有慢性病、家庭年收入及健康狀況，其中健康狀況采用自評方式，采用Likert-5點法回答（很差～健康）。初始問卷構建完成后，采用預調查在武漢市同濟社區確認問卷表面和內容效度（n=17），基于預調查反饋結果對問卷條目進行修改完善，正式調查的Cronbach's α系數為0.738。

1.2.2 數據清洗：公眾上呼吸道感染疾病病癥根據18項常見病癥是否出現進行統計（賦值：0=未出現，1=出現）。公眾上呼吸道感染抗生素使用行為統計公眾抗生素自我藥療行為（賦值：1=居家抗生素治療或居家抗生素治療后就醫，0=其他應對方式）及公眾無處方抗生素購藥行為（賦值：1=自行藥店購買抗生素，0=其他方式獲取抗生素）。知識條目根據應答是否正確進行條目賦值（賦值：0=錯誤應答/不知道，1=正確應答），計算維度總分作為抗生素使用知識水平，分數越高表示抗生素使用知識越好。

1.3 統計學方法

在確定LCA最優擬合模型的基礎上，根據調查對象上呼吸道感染不同癥狀的出現情況，最優擬合模型將其最可能所屬的上呼吸道感染癥狀的發病模式賦值于該個體，最終確定每個個體上呼吸道感染癥狀的發病模式（個體僅能屬于某一發病模式，分類結果具有排他性）［12-15］。根據不同發病模式出現各種疾病癥狀的條件概率不同，對各個發病模式命名。以公眾抗生素自我藥療行為和無處方購買抗生素行為作為因變量，采用Logistic回歸分析探索公眾潛在上呼吸道感染疾病病癥的發病模式對行為影響（模型1）。在此基礎上，分別調整抗生素合理使用知識（模型2）和公眾人口學特征（模型3）對行為的影響，確定結果穩健性。

本研究使用Stata 17.0進行描述性分析及Logistic回歸分析，使用Mplus 8.0建立LCA模型。檢驗水平設定為α=0.05。

2 結果

2.1 調查對象人口學特征

815名調查對象中男319名，女496名；19～39歲307名（37.76%）；受教育程度中學及以下463名（56.81%）；家庭年收入＜60 000元502名（61.60%）；796名（97.77%）具有醫療保險，保險類型主要為新農合（41.96%）；本人或家人具有醫學背景144名（17.67%）；個人或家人有慢性病404名（49.57%）。詳見表1。

表1 調查對象人口學特征（n=815）Table 1 Demographic characteristics of survey respondents

2.2 上呼吸道感染的癥狀發生情況

當發生上呼吸道感染時，調查對象普遍出現（4.8±2.9）種癥狀。其中，常見（前5位）的癥狀包括：咳嗽（n=573，70.31%）、噴嚏（n=461，56.56%）、鼻塞（n=440，53.99%）、清水樣鼻涕（n=405，49.69%）和頭痛（n=356，43.68%），咽腫大（n=54，6.63%）、畏寒（n=67，8.22%）及呼吸不暢（n=70，8.59%）則較少出現。詳見表2。

表2 調查對象常見上呼吸道感染癥狀情況（n=815）Table 2 Common symptoms of upper respiratory tract infections in survey respondents

2.3 上呼吸道感染癥狀的LCA

以個體上呼吸道感染癥狀作為外顯變量，分別構建潛在類別為1～5種的LCA模型，鑒別上呼吸道感染病癥的潛在模式。擬合結果顯示：潛在類別為4種的模型AIC、BIC、aBIC均較小，且Entropy最大，LMT結果明顯，表明潛在類別為4種的模型較潛在類別為3種的模型有改善。而潛在類別為5種的模型存在過擬合現象。根據模型擬合結果，認為調查對象中存在4種上呼吸道感染疾病病癥發病模式。模型擬合結果詳見表3。

表3 上呼吸道感染癥狀的LCA模型擬合指標Table 3 Model fit indicators in latent class analysis for symptoms in upper respiratory tract infections patients

根據LCA最優模型擬合結果，繪制分屬于4種不同上呼吸道感染疾病病癥發病模式的調查對象出現不同疾病癥狀的條件概率分布圖（圖1）。其中，屬于組1的調查對象在發生上呼吸道感染時表現為各類疾病病癥的發生概率普遍較高，故命名為“多重癥狀組”（n=93）；組2調查對象發生上呼吸道感染時突出表現為頭痛、乏力等全身性癥狀，故命名為“全身癥狀組”（n=124）；組3調查對象發生上呼吸道感染時突出表現為鼻咽部癥狀（噴嚏、鼻塞等），故命名為“鼻咽癥狀組”（n=282）；組4調查對象相較于其他各組，各項疾病病癥發生率整體偏低，故命名為“輕微癥狀組”（n=316）。

圖1 上呼吸道感染癥狀潛在類別概率分布Figure 1 Probability distribution of latent classes of upper respiratory tract infection symptoms

2.4 不同上呼吸道感染癥狀模式人群的人口學特征

基于LCA模型結果，根據調查對象上呼吸道感染時的疾病病癥不同劃分為不同的上呼吸道感染疾病病癥發病模式。不同疾病病癥模式調查對象在人口學特征上的差異如表4所示。結果顯示，年齡和受教育程度影響個體所屬的上呼吸道感染疾病發病病癥模式（P＜0.05）。

表4 不同癥狀類別人群的人口學特征分布比較［例（%）］Table 4 Comparison of the distribution of demographic characteristics of populations by the latent class of symptoms

2.5 疾病癥狀模式對抗生素使用行為的影響分析

抗生素使用行為方面，約1/3的抗生素來源是無處方從藥店自行購買（n=245，30.06%），采用抗生素自我藥療以應對上呼吸道感染的人群占14.72%（120/815）。抗生素使用知識方面，公眾的抗生素合理使用知識水平較低［（2.3±1.7）分］。以公眾是否發生無處方購買抗生素（賦值：1=發生，0=未發生）及抗生素自我藥療行為（賦值：1=發生，0=未發生）作為結局變量，以輕微癥狀組為參照，探索上呼吸道感染疾病癥狀潛在模式對公眾抗生素用藥行為影響，結果顯示：相較于輕微癥狀組，鼻咽癥狀組表現為更高的無處方購買抗生素行為（OR=1.538，P＜0.05），該行為在調整公眾的抗生素使用知識以及個人人口學特征因素后仍然明顯。各類疾病病癥模式在抗生素自我藥療行為上無明顯差異（P＞0.05）。除個體疾病癥狀潛在模式外，年齡和醫保類型也對公眾無處方抗生素購藥行為有影響（P＜0.05）。抗生素使用知識水平對抗生素自我藥療行為有影響（OR=0.869，P＜0.05），對公眾無處方抗生素購藥行為也有影響（OR=1.155，P＜0.05）。詳見表5。

表5 癥狀潛在類別對抗生素使用行為的影響多項Logistic回歸分析（OR值）Table 5 Multivariate Logistic regression analysis of the effect of latent classes of symptoms on antibiotic use behavior

3 討論

3.1 主要研究發現

抗微生物耐藥嚴重威脅人群健康和社會經濟發展，普通公眾的抗生素合理使用具有重要意義。本研究通過整群隨機抽樣，搜集重慶地區公眾上呼吸道感染常見病癥表現及抗生素自我藥療和無處方購藥行為的流行情況。通過LCA鑒別公眾上呼吸道感染疾病癥狀的潛在模式，探究不同疾病發病模式與個體人口學特征及其抗生自我藥療行為間的關系。研究顯示，公眾上呼吸道感染抗生素自我藥療和無處方購藥行為較為普遍，分別占總人群的14.72%及30.06%。另一方面，公眾上呼吸道感染通常有多種病癥表現，且存在“多重癥狀組”“全身癥狀組”“鼻咽癥狀組”和“輕微癥狀組”4類上呼吸道感染疾病發病模式。盡管大部分公眾表現為鼻咽癥狀（34.60%）和輕微癥狀（38.77%），但回歸分析顯示：患者表現為鼻咽癥狀會明顯增加其無處方購買抗生素行為，這種作用在調整了公眾抗生素使用知識以及人口學特征后仍然明顯。上呼吸道感染疾病發病模式影響公眾抗生素合理使用行為。

3.2 與已有研究的比較

本研究調查的公眾抗生素自我藥療行為和無處方購藥情況與已有研究類似，略低于全國水平。已有國內研究顯示，我國人群抗生素自我藥療行為和無處方購藥行為在人群中的流行情況為35%和47%［16］，且呈現出西部地區明顯高于中部和東部地區的特點。本研究結果顯示，重慶地區抗生素自我藥療行為和無處方抗生素購藥行為流行程度低于全國及西部地區水平。考慮到近年來我國加大了抗生素合理用藥宣傳，遏制了醫生抗生素處方濫用趨勢，并加強了藥店無處方抗生素銷售監管，這種變化可能顯示以上措施一定程度上降低了公眾抗生素自我藥療行為及無處方購藥行為。然而，本研究中仍有14.72%及30.06%的公眾在上呼吸道感染病癥時使用抗生素自我藥療或出現無處方購藥行為。已有研究顯示，藥店可能通過虛假處方、在線問診開具處方等多種方式逃避監管。在公眾抗生素合理使用知識普遍不足的情況下，仍需探索遏制公眾抗生素不合理使用行為的有效干預措施。

公眾上呼吸道感染疾病病癥存在潛在的疾病病癥模式，且不同的病癥模式影響到公眾的抗生素無處方購藥行為。DIAO等［17］的研究顯示，癥狀和尋求醫療服務的行為之間關系密切。本研究發現鼻咽癥狀會明顯增加其無處方購買抗生素行為，可能原因如下：（1）疾病癥狀會影響個體對疾病嚴重程度感知從而做出不同的治療決策，鼻咽癥狀相較于輕微癥狀的感知疾病嚴重程度更高，但仍未嚴重到需要立即就醫的程度，從而促使個體采取抗生素自我藥療等治療措施［18］；（2）鼻涕與咽痛等癥狀常發生時間較為集中，對患者的日常生活造成影響，患者想要減輕癥狀的欲望可能最為強烈［19］，從而產生了更大概率的抗生素不合理使用行為，這與歐洲一項調查結果相似［20］。因此，臨床醫生在對上呼吸道感染患者進行診療時應該重視鼻咽癥狀患者的抗生素合理用藥教育，藥店銷售人員應該明確公眾鼻咽癥狀可能是自我藥療銷售的重點人群。由于上呼吸道感染常由病毒引起，鼻炎癥狀患者通常不應該使用抗生素進行治療。

此外，公眾的抗生素合理使用知識水平較低。但本研究顯示，相對于知識水平，人群自我藥療及無處方購藥行為主要和疾病病癥更為相關。之前的研究顯示，知識水平的提高與抗生素的合理使用之間的關系仍不明確。一部分研究認為，提高抗生素相關知識會減少抗生素不合理使用［21-22］。也有些研究發現，僅增加公眾對抗生素的了解甚至可能適得其反［23-24］。因此，結合本研究發現，提高疾病癥狀辨別與認識的相關知識，可能是促進公眾抗生素合理使用的新方向，但其效果還待進一步研究驗證。

3.3 研究價值及局限性

已有研究顯示上呼吸道感染疾病病癥特點可能會影響公眾對于疾病的應對方式，但由于上呼吸道感染病癥復雜且常多個病癥同時出現，公眾可能存在潛在的上呼吸道感染疾病病癥模式。現有研究缺少實證數據探索疾病病癥特點對于公眾疾病應對方式，尤其是抗生素不合理用藥行為的影響。本研究基于整群隨機抽樣，系統搜集公眾上呼吸道感染疾病病癥特點，通過LCA客觀鑒定公眾潛在上呼吸道感染疾病病癥模式，并通過Logistic回歸模型探索疾病病癥模式對于公眾抗生素自我藥療行為及無處方購藥行為的影響。LCA和Logistic回歸模型的綜合運用可以有效鑒別公眾潛在的上呼吸道感染發病模式并客觀評價不同發病模式對于行為的影響。

本研究存在以下局限性：（1）樣本選取的是重慶地區的普通公眾，并限定在上呼吸道感染疾病。對于潛在疾病病癥模式的鑒別結果和不同病癥模式對于行為的影響推廣到其他地區人群以及其他疾病中需要謹慎；（2）本研究采用自我匯報式的應答方式，被調查者可能存在回憶偏倚，此外，應答者也可能會受到社會期望等因素的影響，應答結果可能與實際行為有所偏差。

3.4 政策建議

（1）公眾存在不同的上呼吸道感染疾病癥狀模式，且不同的模式會影響其抗生素合理使用。醫生和藥師應該了解公眾常見的疾病發病模式及其特點，協助公眾正確理解疾病病癥，避免公眾對抗生素的不合理期望。（2）應該提高公眾抗生素合理使用知識水平，尤其是對于疾病癥狀的辨別和認知能力，對于疾病癥狀的知識水平提高有助于減少公眾對某些疾病病癥出現時的抗生素不合理使用期望［16］。（3）應該加強抗生素無處方購藥監管，加強對藥店工作人員培訓，減少無處方抗生素銷售情況的出現［25-26］。

4 小結

本研究將上呼吸道感染人群按照癥狀的LCA分為4類，驗證了不同癥狀模式在人群分布中的差異，且不同癥狀模式會明顯影響公眾無處方購買抗生素行為的發生。為了減少公眾的抗生素不合理使用行為，醫生、藥師及衛生宣傳人員等應了解公眾常見的疾病發病模式，重點關注出現鼻咽癥狀的患者，協助其正確認識疾病病癥并減少抗生素的不合理使用。

作者貢獻：張欣怡負責數據的整理、結果的分析與解釋、文章撰寫與修訂；王茜、王丹、段立霞、林如嬌負責數據的收集與文章修訂；劉晨曦負責研究的設計、文章質量控制及審校，并對文章整體負責、監督管理。

本文無利益沖突。