中国慢性阻塞性肺疾病患者核心症状的识别：基于症状网络分析的异质性研究

本研究通过潜在剖面分析（LPA）和网络分析，首次揭示中国慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者症状负担的异质性，识别出“低症状负担”与“高症状负担”两个亚组，并发现“悲伤情绪”和“嗜睡”分别为其核心症状。研究创新性关联嗜睡症状与中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR），为COPD精准干预提供新靶点，对改善患者生活质量具有重要临床意义。

　　

Abstract
Context
慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者表现出复杂的共病症状模式，但基于这些模式识别核心症状的研究仍有限。
Objective
本研究旨在通过患者独特症状体验划分症状亚组，识别核心症状及其与实验室指标的相关性。
Methods
2018年5月至2023年12月，在中国便利抽样招募252名COPD患者，采用修订版纪念症状评估量表（RMSAS）评估症状。通过潜在剖面分析（LPA）划分亚组，网络分析揭示核心症状。
Results
识别出“低”（56.7%）与“高”（43.3%）症状负担亚组。总样本和低负担组核心症状为“悲伤情绪”，高负担组为“嗜睡”。中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）与嗜睡严重度呈负相关（r=?0.138）。
Conclusion
COPD患者症状存在显著异质性，针对悲伤和嗜睡的干预可能缓解整体症状负担。

Introduction
COPD是全球第三大死因，中国40岁以上人群患病率达13.7%。传统评估指标FEV₁%无法全面反映疾病异质性，需结合症状、急性加重风险等多维指标。既往研究表明COPD患者常合并10种以上心理与躯体症状，形成协同作用的症状群。网络分析为解析症状相互作用提供新框架，但COPD领域核心症状识别研究尚属空白。

Materials and Methods
设计
横断面研究于广西医科大学第一附属医院呼吸与危重症医学科开展。
人群
纳入标准：符合GOLD 2023标准（FEV₁/FVC<0.7）、年龄≥40岁、意识清晰。排除认知障碍者。
评估工具
RMSAS量表（Cronbach’s α=0.851）评估19种症状发生率和严重度（1-4级）。实验室指标包括PCT、CRP、NLR等。
统计分析
LPA基于15种高发症状（发生率>25%）划分亚组，网络分析计算强度（r_s）、中介中心性（r_b）等指标识别核心症状。

Results
症状特征
咳嗽（98.4%）、气短（96.4%）和睡眠困难（94.0%）最常见；气短严重度最高（中位数2.60）。
亚组分析
LPA确定两亚组：低负担组（症状数20.29±6.51）与高负担组（25.39±9.00）。
网络分析
总样本中“悲伤情绪”为核心症状（r_s=1.108），与“担忧”强关联；高负担组“嗜睡”为核心（r_s=1.604），与“口干”“咳嗽”密切关联。
实验室关联
仅NLR与嗜睡显著负相关（P<0.05）。

Discussion
本研究首次通过症状网络揭示中国COPD患者的异质性：

1. 症状模式：气短、咳嗽、乏力构成呼吸功能簇，与既往研究一致。
2. 心理症状主导性：悲伤情绪在低负担组的核心地位凸显心理因素对COPD症状网络的调控作用，可能与炎症因子（如TNF-α、IL-2）介导的“脑-肺轴”机制相关。
3. NLR的临床意义：嗜睡与NLR负相关提示免疫调节可能成为干预靶点，但需进一步验证IL-6等特定炎症标志物的作用。

Limitations
横断面设计无法追踪症状动态变化；未纳入症状困扰维度；实验室指标范围有限。

Conclusion
COPD症状管理需重视心理症状（悲伤）与躯体症状（嗜睡）的差异化干预，未来研究应结合多组学探索生物标志物与核心症状的因果关系。