冠心病患者服药依从性预测模型的构建

发布时间：2020-08-31 17:11

　　 目的:通过编制服药依从性问卷和冠心病患者服药依从性影响因素问卷,探讨两者之间的相关关系,构建冠心病患者服药依从性预测模型。方法:本研究分为两个阶段。第一阶段:在参考Morisky服药依从性问卷及文献回顾的基础上,构建服药依从性问卷初始条目池;基于WHO服药依从性影响因素框架,结合本课题组前期质性研究深入挖掘基于患者体验和经历的服药依从性影响因素,并回顾大量文献,构建冠心病患者服药依从性影响因素问卷条目池,经过两轮专家咨询形成初始问卷。采用便利抽样方法,于2017年7-8月,选取保定市三甲医院符合纳排标准的161名冠心病患者进行信、效度检验。资料采用SPSS22.0统计软件进行分析。统计学方法包括:独立样本t检验,Pearson相关、因子分析、Cronbanch'sα系数。第二阶段:采用横断面研究设计,于2017年9-12月,选取保定四所综合医院符合纳入和排除标准的冠心病患者,共发放370份,有效回收356份,调查内容包括:一般社会人口学及疾病相关资料、服药依从性、冠心病患者服药依从性影响因素。采用SPSS22.0统计软件及R软件进行分析,以服药依从性为因变量,一般社会人口学及疾病相关资料、冠心病患者服药依从性影响因素为自变量进行多元线性回归、回归树统计建模。结果:第一阶段:1、服药依从性问卷最终确立度6个条目,所有条目与总分的相关系数均0.3,范围是0.684～0.833;计算所有条目的CR值,差异均有统计学意义。问卷Cronbanch'sα系数为0.820;两周后重测信度为0.866。探索性因子分析结果显示KMO值为0.833,Bartlett球形检验为490.455(P0.001),累计方差贡献率为59.156%。2、自编冠心病患者服药依从性影响因素问卷最终包括15个因素36个条目,除条目2、条目10、条目36外,其余条目与总分的相关系数均0.3,范围为0.478～0.804;各条目的CR值,除条目2、条目10和条目36以外,其他所有条目差异均具有统计学意义。问卷Cronbach's α系数为0.767,两周后重测信度为0.724。探索性因子分析结果显示KMO值为0.678,Bartlett球形检验为1704.689(P0.001),累计方差贡献率为80.750%。第2阶段:1、冠心病患者服药依从性:服药依从性总分为(14.51±3.31),其中条目4“您是否按照医嘱要求从未间断服药”及条目6“您是否按时复查,并按医嘱要求继续服药或调整药物"得分较低。冠心病患者服药依从性好的有78例(21.35%),一般的有224例(62.92%),差的有56例(15.73%)。2、冠心病患者服药依从性预测模型:比较采用多元线性回归、回归树构建的预测模型,结果显示多元线性回归模型预测性能优于回归树预测模型,最终选择多元线性回归预测模型。冠心病患者服药依从性预测模型公式:Y=-1.004+1.261 X家庭所在地+0.970X工作状态+0.774 ×支架+1.363 X搭桥+0.298 X合理用药自我效能+0.257X对冠心病危险因素的认知+0.754 X对疾病的重视程度+0.527 X服药管理-0.903 X担心药物副作用。3、合理用药自我效能、对疾病的重视程度、担心药物副作用、服药管理、家庭所在地、对冠心病危险因素的认知、工作状态、支架、搭桥为冠心病患者服药依从性的预测因素。结论:1、冠心病患者服药依从性总体不容乐观,只有大约20%冠心病患者服药依从性好。2、冠心病患者服药依从性预测模型公式:Y=-1.004+1.261X家庭所在地+0.970X工作状态+0.774X支架+1.363 X搭桥+0.298 X合理用药自我效能+0.257×对冠心病危险因素的认知+0.754X对疾病的重视程度+0.527×服药管理-0.903X担心药物副作用。3、居住在农村、无业或在职、未进行支架或搭桥手术的患者服药依从性差;合理用药自我效能越高,对冠心病危险因素的认知水平越高、对疾病的重视程度越高、服药管理越好的服药依从性越好。患者越担心药物副作用,其服药依从性越可能不好。
【学位单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R473.5
【部分图文】：

图 2回归树模型结果解读：根节点包含 300 个样本，服药依从性均数为 14.62，残差平方和为 3332.680。从树根开始，第一个分节点是合理用药自我效能，得分小于 33.5 归为树的左枝，大于等于 33.5 归为树的右枝，依次类推，共得到 12 个叶节点。在叶节点对回归树进行预测，叶节点服药依从性的平均值就是回归树预测模型的预测值。叶节点的图形中上边的数字代表服药依从性的预测值，下边的 n 代表节点内样本例数。3.9.6.3 预测模型的评价与选择模型的预测性能是指将目标变量的预测值与实际值比较。常用的度量方法包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和标准化后的平均绝对误差（NMSE）。本研究共纳入 356 例患者，其中 300 例用于预测模型的构建，剩余 56 例用于内部人群验证，进行预测模型的比较。

图 3经过比较，多元线性回归预测模型的标准化平均绝对误差（NMSE）小于回归树预测模型，预测性能更好。因此，冠心病患者服药依从性预测模型公式： =-1.004+1.261×家庭所在地+0.970×工作状态+0.774×支架+1.363×搭桥+0.298×合理用药自我效能+0.257×对冠心病危险因素的认知+0.754×对疾病的重视程度+0.527×服药管理-0.903×担心药物副作用。其中，合理用药自我效能预测作用最大，其次为对疾病的重视程度、担心药物副作用、服药管理、家庭所在地、对冠心病危险因素的认知、工作状态、支架、搭桥。

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本文编号：2809096