预测新诊断慢性阻塞性肺疾病（COPD）成人自我管理行为不佳的风险模型：基于信息 - 动机 - 行为技能模型的重要突破

为解决新诊断 COPD 患者自我管理行为难以评估的问题，研究人员开展了基于信息 - 动机 - 行为技能（IMB）模型预测其自我管理行为不佳的研究。结果建立了包含认知功能、患者激活度和抑郁 3 个因素的风险预测模型，可早期筛查高风险人群，意义重大。

　　在全球范围内，慢性阻塞性肺疾病（Chronic Obstructive Pulmonary Disease，COPD）如同一个隐藏在暗处的健康杀手，严重威胁着人们的生命健康。它是一种以气流受限和不完全可逆为特征的慢性呼吸道疾病，发病率和死亡率居高不下。据统计，2018 年我国大规模研究显示，40 岁及以上人群中 COPD 患病率达 13.6%，相比 2004 年大幅增加。而且，COPD 带来的医疗成本负担也在不断加重，预计到 2029 年将升至 605 亿美元。

自我管理在 COPD 治疗中占据着至关重要的地位，它就像是患者对抗疾病的有力武器。通过合理的自我管理，患者可以更好地控制病情，显著提升生活质量。比如，规范的药物治疗、正确的氧疗、按时接种疫苗、及时戒烟、保持健康饮食和规律运动等，都是自我管理的重要内容。然而现实却很残酷，COPD 患者的自我管理水平普遍较低。在我国，部分研究表明，50% - 86.1% 的患者自我管理能力处于低或中等水平。在药物管理方面，很多患者不能按计划服药，近一半患者吸入器使用技术欠佳；在氧疗方面，58.8% 的患者依从性差。更为棘手的是，现有的评估工具并不适用于新诊断的 COPD 患者，这就像在黑暗中摸索却找不到合适的手电筒，无法准确评估他们的自我管理行为。但新诊断的 COPD 患者又是一个不容忽视的群体，从 1990 年到 2017 年，全球新增 COPD 患者中有 49.8% 是新诊断的，他们由于症状较轻或对疾病了解不足，自我管理行为不佳的比例更高，这直接导致了更高的再入院率和死亡率。因此，开发一种适用于新诊断 COPD 患者自我管理行为的预测工具迫在眉睫。

为了攻克这一难题，来自成都温江区分人民医院和陆军军医大学等机构的研究人员挺身而出。他们开展了一项前瞻性队列研究，旨在基于信息 - 动机 - 行为技能（IMB）模型，开发并验证一个风险预测模型，以预测新诊断 COPD 患者的自我管理行为不佳情况。

研究人员在研究过程中运用了多种关键技术方法。首先，他们精心挑选了研究对象，从成都的一家综合医院招募了 331 名 COPD 患者，按照不同的时间和就诊地点将其分为开发队列和验证队列。然后，使用一系列专业的量表对患者进行全面评估，如用 COPD 自我管理量表（COPD Self - Management Scale，CSMS）评估自我管理行为，用蒙特利尔认知评估北京版（Montreal Cognitive Assessment，MoCA）评估认知功能，用焦虑自评量表（Self - Rating Anxiety Scale，SAS）和抑郁自评量表（Self - Rating Depression Scale，SDS）评估焦虑和抑郁状态，用患者激活量表（Patient Activation Measure，PAM）评估患者激活度等。最后，通过收集患者的基线数据和一年后的随访数据，运用统计软件进行分析，建立风险预测模型。

研究结果如下：

1. 参与者特征：在一年的随访期内，总参与者中自我管理行为不佳的发生率为 68.3%，轻度认知障碍（MCI）发生率为 58%。26.6% 的参与者有抑郁倾向，45.6% 的参与者处于低激活水平（PAM1 + PAM2），39.3% 的参与者处于高激活水平（PAM4）。大多数参与者（71.9%）的肺功能为 GOLD 1 和 GOLD 2 级，且两个队列的特征无显著差异。
2. 预测模型的开发：在开发队列中，单因素逻辑回归分析显示，年龄、教育水平、职业、居住地点、经济负担、身体活动、MoCA 评分、抑郁、焦虑、合并症、FEV₁% pred、mMRC 评分、脆弱性、社会支持和 PAM 等因素与自我管理行为不佳显著相关。进一步的多因素逻辑回归分析表明，MoCA（95% CI 0.453 - 0.731）、抑郁（95% CI 1.135 - 39.241）、PAM3（95% CI 0.006 - 0.265）和 PAM4（95% CI 0.011 - 0.234）是 COPD 患者自我管理行为不佳的相关因素。再次拟合后发现，抑郁（AOR = 10.838，95% CI 2.929 - 40.110，P < 0.001）、MoCA（AOR = 0.591，95% CI 0.505 - 0.692，P < 0.001）、PAM3（AOR = 0.042，95% CI 0.010 - 0.180，P < 0.001）和 PAM4（AOR = 0.038，95% CI 0.012 - 0.121，P < 0.001）是最终的风险预测因素。
3. 风险预测列线图的开发：根据多因素回归分析结果，研究人员构建了自我管理行为不佳的风险预测列线图。当患者有抑郁症状时得 40 分，低激活水平时得 57.5 分，认知功能越差得分越高。总分高于 60 分，自我管理行为不佳的概率大于 50%。该模型的 AUC 为 0.945（95% CI：0.911 - 0.980），在最大约登指数（0.807）时，灵敏度和特异度分别为 89.68% 和 91.04%，校准曲线显示模型预测与实际观察一致性良好。
4. 列线图预测准确性的验证：验证队列中自我管理行为不佳的发生率为 65.1%，列线图的 AUC 为 0.898（95% CI 0.831 - 0.965），校准曲线和 Hosmer - Lemeshow 检验表明模型预测良好。

研究结论和讨论部分意义重大。该研究首次开发并验证了针对新诊断 COPD 患者自我管理行为不佳的风险预测模型，模型中的三个预测因素（认知功能、抑郁和患者激活）评估过程相对简单。模型具有良好的区分度和校准度，能有效识别高风险人群，为临床护士早期干预提供了重要依据。然而，研究也存在一些局限性，如随访时间为一年，可能导致结果有偏差；未考虑病程和长期家庭氧疗等因素；可能存在未考虑到的潜在混杂因素。尽管如此，该研究仍为 COPD 患者的管理开辟了新的道路，未来研究可进一步优化模型，探索更多影响因素，提高预测准确性，为 COPD 患者的健康保驾护航。该研究成果发表在《BMC Public Health》上，为该领域的研究提供了重要的参考。