OSA患者与同住者疾病不确定感-社会支持-应对风格的二元互动：基于行动者-伴侣相互依赖中介模型的分析

本研究采用横断面设计和行动者-伴侣相互依赖模型（APIM），探讨阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者及其同住者的疾病不确定感、社会支持与应对风格的二元互作机制。结果显示患者疾病不确定感显著更高（P<0.001），而同住者社会支持更优（P<0.001）。社会支持在个体内部中介了疾病不确定感与应对风格的关系（β=0.203–0.038, P<0.05），并存在跨成员间接路径。研究主张开发以家庭为核心的干预策略，通过强化社会支持网络提升OSA人群适应型应对能力。

　　

研究背景与意义

阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive Sleep Apnea, OSA）是一种以睡眠期间反复发生上气道塌陷为特征的呼吸系统疾病，全球30–69岁成人中患病率高达11%，中国约936万人受累。其临床表现包括打鼾、日间嗜睡和认知障碍等症状，但因症状非特异性强，常导致诊断延迟和治疗不确定性升高。疾病不确定感（Illness Uncertainty）作为慢性病管理中的核心心理变量，在OSA患者及同住者中尤为显著，源于症状昼夜分离性、共病复杂性和长期治疗需求等多重因素。尽管持续正压通气（Continuous Positive Airway Pressure, CPAP）治疗有效，但治疗依从性和设备适应性挑战加剧了疾病管理的不确定性。同住者同样面临睡眠干扰、情绪负担和照护压力，但既往研究多聚焦患者个体，忽视患者-同住者二元互动机制。本研究引入行动者-伴侣相互依赖模型（Actor-Partner Interdependence Model, APIM），旨在揭示OSA患者与同住者在疾病不确定感、社会支持与应对风格之间的双向交互路径。

研究方法与设计

本研究采用横断面调查设计，于2024年6月至12月通过便利抽样从中国沈阳某三级医院呼吸与危重症医学科睡眠监测单元招募242对OSA患者-同住者 dyads（共484名参与者）。样本量通过G*power 3.1软件估算，设定中等效应量f²=0.25、α=0.05、检验效能1–β=0.85，并考虑10%无效问卷率后确定。所有参与者签署知情同意书，并独立完成自评问卷。

OSA患者部分使用一般资料问卷和Mishel疾病不确定感成人量表（Mishel’s Uncertainty in Illness Scale for Adults, MUIS-A），该量表中文版包含模糊性（13项）、复杂性（7项）、信息缺乏性（7项）和不可预测性（5项）4个维度，Cronbach’s α为0.872。同住者部分采用Mishel家庭版疾病不确定感量表（MUIS-FM），中文版共30项，Cronbach’s α为0.89。患者与同住者共同完成社会支持评定量表（Social Support Rating Scale, SSRS）和简易应对方式问卷（Simplified Coping Style Questionnaire, SCSQ）。SSRS涵盖主观支持、客观支持和支持利用度3个子维度，总α系数为0.78；SCSQ包含积极应对（12项）和消极应对（8项）两个维度，α系数分别为0.89和0.79。

数据分析采用SPSS 26.0和Amos 28.0软件。连续变量符合正态分布时以均值±标准差（±SD）表示，非正态分布以中位数和四分位距（IQR）描述，分类变量以频数和百分比表示。单因素分析使用t检验、ANOVA和Pearson/Spearman相关分析；多因素分析采用多元线性回归；APIM框架下的结构方程模型检验行动者效应（个体自身变量对自身结果的影响）与伴侣效应（个体变量对伴侣结果的影响），并通过Bootstrap法验证中介路径显著性。

主要研究结果

患者平均年龄47.25±17.84岁，同住者44.22±11.74岁。患者中男性占71.1%，同住者中女性占72.3%，61.6%为配偶关系。患者临床特征显示：57.9%存在严重打鼾，41.7%鼾症持续时间>10年，72.7%有OSA家族史，62.0%合并≥3种慢性病。平均体重指数（Body Mass Index, BMI）为28.17±4.65（肥胖临界值≥28），呼吸暂停低通气指数（Apnea-Hypopnea Index, AHI）为32.97±23.49（中重度OSA临界值AHI≥15），颈围、腰围和臀围均超出健康标准。社会经济方面，85.5%患者使用城镇职工/居民医疗保险，44.2%家庭月人均收入为418–694美元。

疾病不确定感方面，患者总分显著高于同住者（100.85±10.17 vs 96.42±9.22, P<0.001），其中复杂性（16.80±2.15 vs 20.66±2.99）、不可预测性（15.30±2.38 vs 11.37±1.79）和信息缺乏性（23.73±2.76 vs 18.76±2.19）子维度差异均具有统计学意义（P<0.001）。社会支持总分同住者高于患者（43.31±3.22 vs 41.09±4.78, P<0.001），主要差异体现在主观支持子维度（23.97±2.31 vs 22.27±2.98, P<0.001）。应对风格中，患者消极应对评分显著更高（11.68±6.67 vs 9.79±5.03, P<0.001）。

单因素分析显示，女性患者、高龄（≥65岁）、农村户籍、低教育水平、失业状态及高BMI、高AHI值与疾病不确定感呈正相关（P<0.01）。社会支持与男性性别、高收入（>694美元/月）正相关（P<0.01）。疾病持续时间>5年与患者消极应对升高相关（P=0.002），本科及以上学历者积极应对评分最高（19.84±7.36, P<0.001）。

相关分析表明，患者疾病不确定感与社会支持负相关（r=–0.411, P<0.01），与消极应对正相关（r=0.538, P<0.01）；社会支持与积极应对强相关（r=0.745, P<0.01）。患者与同住者的疾病不确定感呈中度正相关（r=0.628, P<0.01），消极应对风格亦显著相关（r=0.475, P<0.01）。

多元回归显示，患者积极应对与中等收入（β=0.464, P=0.001）、规律运动（β=0.154, P=0.017）及同住者社会支持（β=0.313, P<0.001）正相关，与疾病不确定感负相关（β=–0.222, P=0.009）。患者消极应对与疾病不确定感正相关（β=0.446, P<0.001），与同住者社会支持负相关（β=–0.157, P=0.005）。同住者积极应对与患者社会支持正相关（β=0.320, P<0.001），与自身疾病不确定感负相关（β=–0.438, P<0.001）。

APIM中介模型显示，社会支持在疾病不确定感与应对风格间存在显著行动者-行动者中介路径。患者疾病不确定感通过自身社会支持影响积极应对（间接效应β=–0.243, P<0.001，占总效应81.82%）和消极应对（β=0.203, P<0.001）。伴侣效应中，同住者疾病不确定感通过患者社会支持间接影响患者积极应对（β=–0.013, P=0.021）；患者疾病不确定感通过自身社会支持影响同住者消极应对（β=0.044, P<0.001）。模型拟合指标均为理想值（CFI=1, GFI=1, RMSEA=0）。

讨论与启示

本研究通过APIM框架揭示了OSA患者-同住者二元系统中疾病不确定感、社会支持与应对风格的多层次互作机制。研究发现农村居民、低教育水平人群及高龄患者的疾病不确定感更显著，凸显健康素养与医疗资源可及性的影响。BMI和AHI与疾病不确定感的剂量反应关系提示生理指标恶化可能通过症状感知加剧心理困扰。同住者在社会支持中的优势地位反映其作为照护资源核心角色的潜力，而经济资本（高收入）与客观支持的正相关强调社会经济因素在健康管理中的重要性。

应对风格的年龄与病程差异符合慢性病适应曲线理论，高教育水平与积极应对的关联突显健康 literacy 的促进作用。跨成员中介路径的发现表明，OSA管理需突破个体中心模式，构建以家庭为单位的干预策略，例如通过同住者培训提升CPAP治疗依从性、开展双向健康教育与情绪支持。相较于其他慢性病，OSA的夜间症状特征和设备依赖性强化了同住者在症状监测与技术管理中的不可替代性。

研究局限性包括横断面设计无法推断因果关系、单中心抽样可能限制结果外推性。未来需通过多中心纵向研究验证变量时序关系，并整合生理指标（如血氧饱和度、睡眠结构参数）深化心理-临床结局关联机制探索。

结论与展望

本研究实证了OSA患者-同住者二元关系中疾病不确定感、社会支持与应对风格的行动者-伴侣相互作用机制，社会支持在个体内部中介效应显著，且存在跨成员间接影响路径。结果支持构建家庭导向的OSA管理策略，通过强化双向社会支持网络提升患者与同住者的适应型应对能力。未来研究应聚焦长期干预效果评估及家庭协同管理模式的临床转化，为OSA慢性病管理提供循证心理学依据。