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脑卒中严重影响人们的身心健康,据统计,2019年全球新发脑卒中约1 220万例,全球现存约1亿多例脑卒中病人,脑卒中成为全球第二大死因[1]。我国脑卒中病人疾病负担也较重,据统计我国脑卒中病人的过早死亡寿命损失年已从1990年的第3位升至2017年的第1位[2]。脑卒中后抑郁是一类严重影响病人康复、疗效、预后,且与病人的死亡显著相关的继发性抑郁,据统计,目前我国脑卒中后抑郁的患病率高达34.9%[3]。故对脑卒中后抑郁进行及早预测和干预,对于病人的治疗和康复意义重大。目前对于脑卒中后抑郁的研究主要集中在治疗、影响因素的研究,很少有研究对其进行风险预测模型的构建。柯绪芬等[4]对卒中后抑郁风险进行了预测模型的构建,结果显示该预测模型可有效评估和量化卒中后抑郁的发生风险。
但在临床护理实践中,我们发现有相当部分的脑卒中病人在入院时经抑郁筛查并无抑郁症状,而在住院过程中却发生了抑郁。这类病人更加容易被医护人员所忽视,如果在住院期间不能得到有效干预,对病人的治疗效果和预后康复都带来极大的不利。所以本研究从临床护理实际出发,根据病人入院时和入院1周的抑郁筛查情况,构建脑卒中病人入院后新发抑郁风险的预测模型,并利用列线图[5]对预测因素进行量化,并对预测模型进行评估,旨在为此类病人住院期间的新发抑郁进行预测和干预提供参考。现作报道。
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建模组916例病人中,年龄(63.94±10.04)岁,男513例(56.0%),女403例(44.0%),入院1周后共发生抑郁291例(31.8%)。验证组298例病人中,年龄为(65.12±9.86)岁,男175例(58.7%),女123例(41.3%),入院1周后共发生抑郁98例(32.9%)。2组一般资料具有可比性。
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916例病人根据入院后1周的抑郁评价情况分为抑郁组291例和非抑郁组625例。单因素分析结果显示,抑郁组年龄、饮酒率、NIHSS评分≥6分的比例、睡眠时间 < 6 h的比例均高于非抑郁组(P < 0.05),教育程度、年均收入、睡眠质量、Barthel指数得分均低于非抑郁组(P < 0.05)(见表 1)。
变量 抑郁
(n=291)非抑郁
(n=625)χ2 P 年龄/岁 65.46±12.36 63.24±8.67 3.24* < 0.05 BMI/(kg/m2) 24.87±3.30 24.45±3.66 1.59* < 0.05 性别 男
女166
125347
2780.19 >0.05 职业 农民
其他212
79437
1880.83 >0.05 婚姻 已婚
离异/丧偶/未婚225
66503
1221.22 >0.05 教育程度 文盲 185 252 小学 61 168 47.15 < 0.05 初中及以上 45 205 家庭人均年收入/万元 < 0.5 185 206 0.5~1.0 85 307 77.65 < 0.05 >1.0 21 112 睡眠质量 好 60 230 一般 114 317 93.75 < 0.05 差 117 78 睡眠时间/h ≥6
< 6168
123473
15230.44 < 0.05 基础疾病 无
有170
121391
2341.43 >0.05 吸烟 否
是233
58509
1160.24 >0.05 饮酒 否
是49
242162
4639.24 < 0.05 照护情况 家人照护
护工照护202
89471
1543.60 < 0.05 Barthel指数/分 91.13±16.30 97.78±5.16 9.33* < 0.05 NIHSS/分 < 6
≥647
244161
46410.45 < 0.05 *示t值 表 1 脑卒中病人入院后新发抑郁风险的单因素分析
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将单因素分析中P < 0.05的10个变量(年龄、BMI、教育程度、家庭人均年收入、睡眠质量、睡眠时间、饮酒、Barthel指数、照护情况和NIHSS评分情况)作为自变量,是否新发抑郁(1=否,2=是)进行多因素逐步回归(逐步向后LR)筛选最终的预测变量,各变量的赋值方式与表 1一致。结果显示除饮酒外,其他9个变量均为脑卒中病人入院后新发抑郁的独立影响因素(P < 0.05)(见表 2)。
变量 B SE Waldχ2 P OR(95%CI) 常数 -0.34 1.40 0.06 >0.05 0.72 年龄 0.02 0.01 5.11 < 0.05 1.02(1.00~1.04) BMI 0.08 0.02 9.80 < 0.05 1.08(1.03~1.13) Barthel指数 -0.05 0.01 20.84 < 0.05 0.95(0.93~0.97) 教育程度 -0.39 0.12 10.79 < 0.05 0.68(0.54~0.86) 家庭人均年收入 -0.78 0.14 30.40 < 0.05 0.46(0.35~0.61) 睡眠质量 0.74 0.12 36.79 < 0.05 2.09(1.65~2.66) 睡眠时间 0.51 0.18 8.19 < 0.05 1.66(1.17~2.35) 照护情况 0.68 0.20 11.78 < 0.05 1.97(1.34~2.91) NIHSS评分 1.55 0.31 25.84 < 0.05 4.73(2.60~8.60) 表 2 脑卒中病人入院后新发抑郁风险的logistic回归分析
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根据logistic回归模型确定的9个变量,采用RMS程序包进行列线图绘制。根据列线图中变量的分类或者分值情况,可得到每项指标对应的得分,将各项得分相加可得到总分,总分对应的预测概率即脑卒中病人入院后新发抑郁的概率。列线图显示,入院后新发抑郁发生风险随年龄增大、BMI增大、Barthel指数降低而升高,年龄每增大15岁列线图增加6.5分的影响权重,BMI值每增加4 kg/m2列线图增加8分的影响权重,Barthel指数每降低10分列线图增加11分的影响权重,小学教育程度为8.5分,文盲为17.5分,0.5~1.0万元的家庭人均年收入为2分,< 0.5万元的家庭人均年收入为28.5分,睡眠质量一般为2.5分,睡眠质量差为36分,睡眠时间 < 6 h为11.5分,护工照护为15分,NIHSS≥6分为37.5分(见图 1)。
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在模型构建组中进行内部验证,采用ROC曲线对所构建的脑卒中病人入院后新发抑郁风险的预测模型进行区分度评估,结果显示ROC曲线下面积(AUC)为0.868(95%CI:0.844~0.891,P < 0.05)(见图 2)。灵敏度为0.885,特异度为0.898,Youden指数为0.783。Hosmer-Lemeshow检验结果显示χ2=4.42,P=0.817。
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在模型验证组中进行外部验证,采用ROC曲线对预测模型进行区分度评估,结果显示AUC为0.813(95%CI:0.765~0.862,P < 0.01)(见图 3)。灵敏度为0.815,特异度为0.880,Youden指数为0.695。Hosmer-Lemeshow检验结果显示χ2=8.47,P=0.389。
脑卒中病人入院后新发抑郁风险的预测模型构建及验证
Construction and validation of a prediction model for the risk of new-onset depression in stroke patients after admission
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摘要:
目的构建脑卒中病人入院后新发抑郁风险的预测模型,并验证该预测模型的预测效果。 方法选择入院前无抑郁症的脑卒中病人916例,按照入院后1周是否发生抑郁分为新发抑郁组和非抑郁组,采用单因素和多因素logistic回归模型分析新发抑郁的影响因素,建立预测模型,并绘制列线图,同时采用ROC曲线和Hosmer-Lemeshow检验评估模型预测效果。选择2020年4月至2021年4月住院病人298例作为模型验证组。 结果模型构建组和验证组病人的新发抑郁率分别为31.8%和32.9%。年龄、体质量指数、教育程度、家庭人均年收入、睡眠质量、睡眠时间、入院后的照护情况、Barthel指数和NIHSS评分为脑卒中病人入院后新发抑郁的影响因素(P < 0.05)。预测模型验证结果显示区分度较好,模型构建组和验证组病人入院后新发抑郁风险的ROC曲线下面积分别为0.868和0.813(P < 0.01);同时校准度也较高,2组Hosmer-Lemeshow检验的P值分别为0.817和0.389。 结论构建预测模型可以有效预测脑卒中病人入院后新发抑郁的发生,为临床护理工作中对脑卒中病人进行及时心理干预提供了参考。 Abstract:ObjectiveTo construct and validate a prediction model for the risk of new-onset depression in stroke patients after admission. MethodsA total of 916 stroke patients who without depression before admission were selected.These patients were divided into the new-onset depression group and the non-depression group according to the occurrence of depression in the first week after admission.Single-factor and multi-factor logistic regression models were used to analyze the influencing factors of new-onset depression and establish the prediction model.Then the nomogram was draw.Meanwhile, the area under the ROC curve and Hosmer-Lemeshow test were used to evaluate the prediction effect of the model.A total of 298 hospitalized patients from April 2020 to April 2021 were selected as the model validation group. ResultsThe incidence of new-onset depression in the model building group and validation group was 31.8% and 32.9%, respectively.Age, body mass index, education level, per capita annual household income, sleep quality, sleep duration, care after admission, Barthel index and NIHSS score were the influencing factors of new-onset depression in stroke patients after admission(P < 0.05).The validation results of the prediction model showed that the discrimination was good.The area under ROC curve of the risk of new-onset depression(P < 0.05) after admission was 0.868 in the model construction group and 0.813 in the validation group, respectively(P < 0.01).The calibration degree was also high, and the P values of Hosmer-Lemeshow test were 0.817 and 0.389, respectively. ConclusionsThe prediction model constructed can effectively predict the occurrence of new-onset depression in stroke patients after admission, providing a reference for timely psychological intervention in clinical nursing work for stroke patients. -
Key words:
- cerebrovascular accident /
- depression /
- prediction model /
- nomogram /
- nursing
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表 1 脑卒中病人入院后新发抑郁风险的单因素分析
变量 抑郁
(n=291)非抑郁
(n=625)χ2 P 年龄/岁 65.46±12.36 63.24±8.67 3.24* < 0.05 BMI/(kg/m2) 24.87±3.30 24.45±3.66 1.59* < 0.05 性别 男
女166
125347
2780.19 >0.05 职业 农民
其他212
79437
1880.83 >0.05 婚姻 已婚
离异/丧偶/未婚225
66503
1221.22 >0.05 教育程度 文盲 185 252 小学 61 168 47.15 < 0.05 初中及以上 45 205 家庭人均年收入/万元 < 0.5 185 206 0.5~1.0 85 307 77.65 < 0.05 >1.0 21 112 睡眠质量 好 60 230 一般 114 317 93.75 < 0.05 差 117 78 睡眠时间/h ≥6
< 6168
123473
15230.44 < 0.05 基础疾病 无
有170
121391
2341.43 >0.05 吸烟 否
是233
58509
1160.24 >0.05 饮酒 否
是49
242162
4639.24 < 0.05 照护情况 家人照护
护工照护202
89471
1543.60 < 0.05 Barthel指数/分 91.13±16.30 97.78±5.16 9.33* < 0.05 NIHSS/分 < 6
≥647
244161
46410.45 < 0.05 *示t值 表 2 脑卒中病人入院后新发抑郁风险的logistic回归分析
变量 B SE Waldχ2 P OR(95%CI) 常数 -0.34 1.40 0.06 >0.05 0.72 年龄 0.02 0.01 5.11 < 0.05 1.02(1.00~1.04) BMI 0.08 0.02 9.80 < 0.05 1.08(1.03~1.13) Barthel指数 -0.05 0.01 20.84 < 0.05 0.95(0.93~0.97) 教育程度 -0.39 0.12 10.79 < 0.05 0.68(0.54~0.86) 家庭人均年收入 -0.78 0.14 30.40 < 0.05 0.46(0.35~0.61) 睡眠质量 0.74 0.12 36.79 < 0.05 2.09(1.65~2.66) 睡眠时间 0.51 0.18 8.19 < 0.05 1.66(1.17~2.35) 照护情况 0.68 0.20 11.78 < 0.05 1.97(1.34~2.91) NIHSS评分 1.55 0.31 25.84 < 0.05 4.73(2.60~8.60) -
[1] Global Burden of Disease Study 2013 Collaborators. Global, regional, and national incidence, prevalence, and years lived with disability for 301 acute and chronic diseases and injuries in 188 countries, 1990-2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013[J]. Lancet, 2015, 386(9995): 743. doi: 10.1016/S0140-6736(15)60692-4 [2] 王增武, 胡盛寿. 《中国心血管健康与疾病报告2019》要点解读[J]. 中国心血管杂志, 2020, 25(5): 401. doi: 10.3969/j.issn.1007-5410.2020.05.001 [3] 李世明, 冯为, 崔凤伟, 等. 中国脑卒中后抑郁患病率meta分析[J]. 实用医学杂志, 2021, 37(16): 2058. doi: 10.3969/j.issn.1006-5725.2021.16.005 [4] 柯绪芬, 张晗. 脑梗死患者卒中后抑郁风险预测列线图模型的建立与验证[J]. 实用心脑肺血管病杂志, 2021, 29(8): 34. [5] SONG B, CHEN X, TANG D, et al. External validation of START nomogram to predict 3-month unfavorable outcome in Chinese acute stroke patients[J]. J Stroke Cerebrovasc Dis, 2019, 28(6): 1618. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2019.02.032 [6] 张明园. 精神科评定量表手册[M]. 长沙: 湖南科学技术出版社. 1998. [7] 谈颂, 常思远, 宋波, 等. 早期改良美国国立卫生研究院卒中量表评分对缺血性卒中预后的预测作用[J]. 中华神经科杂志, 2012, 45(3): 154. doi: 10.3760/cma.j.issn.1006-7876.2012.03.003 [8] 马瑾, 杨晓桐, 张文睿, 等. 卒中后抑郁的危险因素研究进展[J]. 中华医学杂志, 2019, 99(3): 232. doi: 10.3760/cma.j.issn.0376-2491.2019.03.018 [9] WANG Z, ZHU M, SU Z, et al. Post-stroke depression: different characteristics based on follow-up stage and gender-a cohort perspective study from Mainland China[J]. Neurol Res, 2017, 39(11): 996. doi: 10.1080/01616412.2017.1364514 [10] 王雪, 余苹, 陈天勇. 睡眠时长和睡眠质量与卒中后抑郁状态的关系研究[J]. 中国卒中杂志, 2021, 16(8): 799. doi: 10.3969/j.issn.1673-5765.2021.08.008 [11] REIS C, DIAS S, RODRIGUES AM, et al. Sleep duration, lifestyles and chronic diseases: a cross-sectional population-based study[J]. Sleep Sci, 2018, 11(4): 217. doi: 10.5935/1984-0063.20180036 [12] PLANTE DT, FINN LA, HAGEN EW, et al. Longitudinal associations of hypersomnolence and depression in the Wisconsin Sleep Cohort Study[J]. J Affect Disord, 2017, 207: 197. doi: 10.1016/j.jad.2016.08.039 [13] HOSHINO N, HIDA K, SAKAI Y, et al. Nomogram for predicting anastomotic leakage after low anterior resection for rectal cancer[J]. Int J Colorectal Dis, 2018, 33(4): 411. doi: 10.1007/s00384-018-2970-5 [14] HE Y, ZHU Z, CHEN Y, et al. Development and validation of a novel diagnostic nomogram to differentiate between intestinal tuberculosis and crohn's disease: a 6-year prospective multicenter study[J]. Am J Gastroenterol, 2019, 114(3): 490. doi: 10.14309/ajg.0000000000000064 [15] 赵东芳, 陈晨, 苏春燕, 等. 呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻风险预测模型的构建及验证[J]. 中华护理杂志, 2021, 56(1): 28. doi: 10.3761/j.issn.0254-1769.2021.01.004 [16] 陈旭娟, 朱晓萍, 田梅梅, 等. 老年髋部骨折术后患者肺部感染预测模型的构建及验证[J]. 中华护理杂志, 2021, 56(5): 659. doi: 10.3761/j.issn.0254-1769.2021.05.003 [17] 问芳芳, 杜海维, 郭晓岚, 等. 急性冠脉综合征患者PCI术后新发抑郁风险列线图预测模型构建[J]. 护理学报, 2021, 28(6): 56.