慢性心力衰竭患者社会衰弱现状及其影响因素可解释性分析研究

• Published in: 中国全科医学 Vol. 28; no. 2; pp. 220 - 227
• Main Authors: 卢静, 孙国珍, 王洁, 高敏, 于甜栖, 孙姝怡, 王琴, 温高芹
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 211166江苏省南京市,南京医科大学护理学院%211166江苏省南京市,南京医科大学护理学院 15.01.2025; 210029江苏省南京市,南京医科大学第一附属医院心血管内科%210029江苏省南京市,南京医科大学第一附属医院心血管内科
• Subjects: 支持向量机; Root cause analysis; SHAP; 影响因素分析; Social frailty; 社会衰弱; Chronic heart failure; Support vector machine; 慢性心力衰竭
• ISSN: 1007-9572
• DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0917

R541.62; 背景 心力衰竭(简称心衰)合并衰弱的综合管理对衰弱评估提出了多维需求,然而作为心衰患者不良健康结局的增量预测因子,衰弱的社会维度尚未得到充分关注.目的 分析慢性心衰患者社会衰弱现状及其影响因素.方法 采用便利抽样法,选取2022年9月—2023年7月在南京医科大学第一附属医院心血管内科住院治疗的慢性心衰患者作为调查对象.采用一般资料调查表、社会衰弱量表(HALFT量表,评估社会衰弱)、中文简化版孤独感量表(评估孤独感)、简化版双向社会支持量表(评估社会支持)、个人掌控感量表(PMS,评估个人掌控感)、患者健康问卷(PHQ-9,评估抑郁情况)进行调查.采用单因素分析、支持向量机-特征递归消除进行特征筛选,构建支持向量机分类模型,引入SHAP值进行影响因素分析.结果 本研究筛选患者228例,其中8例拒绝填写,共计发放问卷220份,回收有效问卷213份,有效问卷回收率为96.81％.慢性心衰患者中社会衰弱前期及社会衰弱人数占比分别为46.0％(98/213)、17.8％(38/213).不同社会衰弱情况的慢性心衰患者文化程度、居住地、工作状态、疾病经济负担、个人月收入、病程、运动习惯、就医满意度、交通出行、孤独感量表得分、简化版双向社会支持量表得分、PMS得分、PHQ-9得分比较,差异有统计学意义(P<0.05).支持向量机-特征递归消除模型性能最佳时,采用最优特征子集(以3︰7拆分样本作为测试集和训练集)构建分类模型后进行SHAP值可解释性分析,模型预测准确率在训练集和测试集中分别为0.73和0.63,此时特征重要性排序及影响方向从高到低为无运动习惯(+)、个人掌控感(-)、疾病经济负担重(+)、双向社会支持(-)、抑郁(+)、孤独感(+)、无业(+).结论 慢性心衰患者中社会衰弱占60％以上,医护人员应对患者的社会功能予以重视,关注患者缺失的社会资源属性及其上游因素,通过强化外部支持系统、培养患者内在信念、克服负性情绪体验,统筹制订管理方案,整合医疗资源实施干预延缓或逆转患者社会衰弱进程,改善其预后及生活质量.