精神分裂癥急性期患者攻擊行為發(fā)生情況調(diào)查及其Nomograms預測模型的建立

唐紅梅，趙 林，秦榕蔚，魯 維

(四川省南充精神衛(wèi)生中心，南充市第二人民醫(yī)院 急診科，四川 南充 637000)

精神分裂癥為臨床常見的一組病因不明的慢性精神疾病，該病多在青壯年中緩慢或亞急性起病，具有發(fā)病急、癥狀重、社會危害大的特點[1-2]。據(jù)調(diào)查約有20%精神分裂癥患者有攻擊行為，且攻擊行為發(fā)生多無明顯的預兆，突然發(fā)生、難以預測。精神分裂癥患者的攻擊行為有以下常見的4種：言語攻擊、財產(chǎn)攻擊、自身攻擊及攻擊他人，出現(xiàn)攻擊行為可對患者自身、家屬及醫(yī)護人員造成一定的傷害[3]。研究發(fā)現(xiàn)精神分裂癥患者的攻擊行為多發(fā)生于院前及入院初期，這主要是因其行為與幻覺、妄想等癥狀有關，當入院藥物起效后攻擊行為也會隨之消失，因此本研究選擇院前攻擊行為進行研究[4]。如何早期識別并預防精神分裂癥患者的院前攻擊行為具有重要的意義。精神分裂癥患者院前攻擊行為的發(fā)生是多種因素共同作用的結(jié)果，目前關于精神分裂癥患者攻擊行為影響因素的雖有報道[5]，但僅采用二元Logisitic回歸模型，并未以此建立Nomograms等操作簡便的可視化預測模型，二元Logisitic回歸模型計算復雜需要使用者具有一定的統(tǒng)計學知識，Nomograms模型則是在二元Logisitic回歸模型基礎上發(fā)展而來的可視化預測模型，該模型近年來在臨床上得到了廣泛的應用，已被用于預測多種臨床事件。本研究旨在通過調(diào)查精神分裂癥急性期患者攻擊行為發(fā)生情況，并構(gòu)建其Nomograms預測模型，以期為精神分裂癥患者院前攻擊行為的早期識別提供參考。

1 對象與方法

1.1 對象 選擇2019年1月至2021年3月我院接診的319例精神分裂癥患者作為建模組，另選擇2018年1月至12月的精神分裂癥104例精神分裂癥患者為驗證組。納入標準：①符合國際疾病分類手冊(第10版)[6](ICD-10)中精神分裂癥的相關診斷；②年齡在18歲及以上；③臨床總體印象-嚴重度評分[7](Clinical global impression scale，CGI)4分及以上；④患者及其家屬已獲知情同意。排除標準：①合并有其他可引起激越癥狀的器質(zhì)性疾病者；②因精神或軀體功能障礙而無法完成調(diào)查者；③入院時間>24 h者；④經(jīng)2周治療后確診為非精神分裂癥的其他精神疾病患者。建模患者中男182例，女137例；年齡25～69歲，平均(43.19±7.24)歲；病程2～8年，平均(5.09±1.33)年；驗證組男59例，女45例；年齡28～71歲，平均(44.02±7.35)歲；病程2～9年，平均(5.11±1.41)年，兩組差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。本研究已獲我院倫理委員會審核通過(倫理批件號：〔2022〕年審〔017〕號)。

1.2 方法 (1)收集可能影響精神分裂癥急性期患者出現(xiàn)院前攻擊行為的因素，主要包括以下幾方面：①患者一般情況：性別、年齡、文化程度、BMI指數(shù)、婚姻狀況、職業(yè)、共同居住者；②疾病相關因素：病程、首次發(fā)病年齡、家族史、既往攻擊行為、入院前1周抗精神分裂藥物服藥情況、高血壓病史、糖尿病史、心血管疾病史、精神殘疾、激越癥狀。其中精神殘疾指持續(xù)1年以上未治愈的各類精神障礙，存在認知、情感及行為障礙，可對患者的日常生活及社會參與能力造成影響者。激越癥狀：采用陽性和陰性癥狀量表興奮因子[8](Positive and negative syndrome scale-eXcited component，PANSS-EC)對患者進行評估，該量表包括P4興奮、P7敵意、G4身體緊張、G8不配合、G14沖動控制障礙共5個條目，每個條目1～7個分，各條目相加分數(shù)為總分，總分≥14分且有一個以上條目≥4分則認為存在激越癥狀。(2)院前攻擊行為采用修訂版外顯攻擊行為量表[9](Modified overt aggression scales，MOAS)對患者進行評估，該量表對包括言語攻擊、財產(chǎn)攻擊、自身攻擊及攻擊他人4種癥狀進行評估，根據(jù)嚴重程度分別計0～4分，得分越高該類攻擊性越強，總分為各癥狀之和，>0分者認為有院前攻擊的行為。以有無院前攻擊行為將患者分為2組，比較各影響因素，并行多因素Logistic回歸分析。根據(jù)多因素分析結(jié)果采用R軟件構(gòu)建Nomograms預測模型，并對模型預測效能進行驗證。

2 結(jié)果

2.1 精神分裂癥急性期患者院前攻擊行為的單因素分析 本研究模型組的319例精神分裂癥患者中共有114例(35.74%)存在院前攻擊行為，2組年齡、文化程度、職業(yè)、既往攻擊行為、入院前1周服藥情況、精神殘疾及激越癥狀差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05，見表1)。

表1 精神分裂癥急性期患者院前攻擊行為的單因素分析

續(xù)表

2.2 精神分裂癥急性期患者院前攻擊行為的多因素分析 將表1中具顯著性差異的因素納入作為自變量，以似然比法篩選變量后行多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示：既往有攻擊行為、精神殘疾及激越癥狀為精神分裂癥急性期患者院前攻擊的危險因素，文化程度為大專及以上、入院前1周抗精神分裂藥物服藥情況為保護性因素(P<0.05，見表2)。

表2 精神分裂癥急性期患者院前攻擊行為的多因素分析

各因素賦值情況：年齡：原值代入；文化程度：小學及以下=0，初中/高中=1，大專及以上=2；職業(yè)：有工作=0，無業(yè)或退休=1：既往攻擊行為、入院前1周抗精神分裂藥物服藥情況、精神殘疾、激越癥狀：無=0，有=1。

2.3 Nomograms預測模型的建立 根據(jù)多因素分析中各因素β值構(gòu)建預測模型，Prob=1/(1+e-Y)，Y=-1.339文化程度+0.699 既往攻擊行為-0.855入院前1周抗精神分裂藥物服藥情況+0.616 精神殘疾+0.688激越癥狀+0.183。因上述模型計算復雜，為方便臨床預測使用，采用R軟件構(gòu)建列線圖模型(見圖1)。

圖1 精神分裂癥急性期患者院前攻擊行為預測Nomograms模型

2.4 模型驗證 以ROC法評估模型預測價值，模型組AUC為0.770，95%CI為0.714～0.825；驗證組AUC為0.767，95%CI為0.711～0.824(P<0.05)，見圖2；提示本研究建立的模型區(qū)分度較好。以Bootstrap法對列線圖進行內(nèi)部驗證，以原始數(shù)據(jù)重復抽樣1 000次，并以驗證組進行外部驗證，校準曲線結(jié)果顯示，模型組與驗證組預測曲線與標準曲線基本擬合，提示模型預測準確度較高，見圖3、4。H-L擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果顯示(χ2=3.172，P=0.075)，提示列線圖模型預測概率與實際觀察的院前攻擊行為發(fā)生率存在較好的一致性。

圖2 精神分裂癥急性期患者院前攻擊行為預測Nomograms模型ROC曲線

圖3 模型組Nomograms模型校準曲線

圖4 驗證組Nomograms模型校準曲線

2.5 決策曲線分析 為評估Nomograms預測模型的臨床適用性將攻擊行為發(fā)生情況為狀態(tài)變量，Nomograms預測模型所獲得的風險預測值作為檢驗變量，以R4.1.3軟件繪制臨床決策曲線見圖5。由該曲線可知，當模型預測概率閾值為0.19～0.80時，臨床獲益率最高。

圖5 精神分裂癥急性期患者院前攻擊行為預測Nomograms模型決策曲線

3 討論

精神分裂癥為重癥精神障礙的一種，據(jù)統(tǒng)計全球內(nèi)精神分裂癥的發(fā)病率為3.1‰～7.9‰，國內(nèi)精神分裂癥的發(fā)病率約為7.01‰，農(nóng)村地區(qū)的發(fā)病率較城市更低[10]。精神分裂癥患者主要以妄想、幻覺等陽性癥狀為表現(xiàn)，可有行為活動或言語活動增加，不合作、激惹、威脅，甚至出現(xiàn)暴力及供給行為，尤其是以院前攻擊行為較為常見[11-12]。如何早期識別并減少院前攻擊行為是精神分裂癥急性期患者治療的一個關鍵問題。本研究模型組的319例精神分裂癥患者中共有114例(35.74%)存在院前攻擊行為，與相關研究結(jié)果接近[13]，精神分裂癥急性期患者院前攻擊行為是多反面因素共同作用的結(jié)果。本研究旨在通過在多因素二元Logisitc回歸基礎上建立Nomograms預測模型以預測精神分裂癥患者院前攻擊行為，以期為精神分裂癥患者院前攻擊行為的個性化預測及早期識別提供參考。

本研究在單因素分析基礎上行多因素logistic回歸分析結(jié)果顯示，激越癥狀為精神分裂癥急性期患者院前攻擊的危險因素?？梢娂ぴ桨Y狀與院前攻擊行為具有顯著的相關性，激越為一種分特異性情緒及行為狀態(tài)，根據(jù)嚴重程度的不同激越的表現(xiàn)有所差異，其核心特征為坐立不安、活動過多及無目的活動等[14]。激越發(fā)展為攻擊行為是一個連續(xù)的過程，由焦慮-極度焦慮-激越-攻擊行為的方向發(fā)展，焦慮、激越與暴力行為之間具有聯(lián)系又有本質(zhì)上的區(qū)別，焦慮主要是因主觀焦慮情緒而伴發(fā)的軀體不適；攻擊則指對言語、財務、他人及自身的攻擊行為[15-16]。本研究證實精神分裂癥急性期患者激越癥狀與院前攻擊行為具有相關性，因此當患者出現(xiàn)激越癥狀時應及時進行處理。激越處理的關鍵是在保證人員安全的前提下幫助患者控制情緒，使其維持或重新獲得控制自身行為的能力，并盡可能地減少使用約束與強制措施[17]。

除激越癥狀外，本研究結(jié)果顯示，既往攻擊行為、精神殘疾、文化程度、入院前1周抗精神分裂藥物服藥情況對于精神分裂癥急性期患者攻擊行為也具有重要的影響。既往存在攻擊行為的精神分裂癥患者本就存在一定的暴力傾向，在急性期容易受激惹而出現(xiàn)暴力攻擊行為。精神分裂癥為一種慢性疾病，病情遷延難愈，大部分患者病程都在1年以上，隨著病程的延長可導致患者發(fā)展為精神殘疾[18]。精神殘疾越重患者的認知及社會功能越差，可使其服藥依從性下降而出現(xiàn)幻覺等精神癥狀，繼而出現(xiàn)院前攻擊行為。研究證實服用精神類藥物可有效避免精神分裂癥患者出現(xiàn)攻擊行為，這可能與奧氮平等抗精神病藥物可有效抑制精神分裂癥患者的精神癥狀及神經(jīng)生物學改變，使因癥狀惡化而引起的院前攻擊行為得到有效控制，因此在入院前1周規(guī)律服藥者院前攻擊行為發(fā)生率較低[19]。文化程度方面：文化程度較低者認知能力較差，對于藥物控制精神癥狀的重要性認知度不足，服藥依從性也相應較差，因此病情控制也相對較差。另外文化程度較低者對于社會康復宣教理解較到位，對于來自社會和家庭的人與事的認識多僅停留于過去的認知，難以得到良好的病情控制，容易出現(xiàn)攻擊行為[20]。

Nomograms預測模型為近年常用的可視化預測模型，該模型建立在Logistic回歸基礎上，實現(xiàn)了Logistic回歸的可視化，列線圖模型不僅可根據(jù)多因素分析結(jié)果整合分析模型，還可方便地對每位患者進行個性化的預測，可有效滿足個性化治療的追求。本研究經(jīng)多因素分析獲得了激越癥狀、既往院前攻擊行為等5個可影響精神分裂癥患者院前攻擊行為的獨立性影響因素，并以此建立了連Nomograms預測模型，實現(xiàn)了此類患者的療效預測。經(jīng)ROC分析、校準曲線及H-L擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果證實，本研究建立的列線圖模型具有較高的準確度與區(qū)分度，當模型預測概率閾值為0.19～0.80時，模型臨床獲益率最高。臨床上可使用該模型對精神分裂癥患者制訂個性化干預方案，并可在對患者個體化咨詢、健康教育時使用該模型，使患者家屬充分認識到患者病情而加深對治療方案的理解。

綜上所述，精神分裂癥急性期患者院前攻擊行為發(fā)生率較高，院前攻擊行為的發(fā)生與既往攻擊行為、精神殘疾、文化程度等因素相關。本研究建立的 Nomograms預測模型用于預測精神分裂像患者院前攻擊行為具有較高的區(qū)分度與準確度，當模型預測概率閾值為0.19～0.80時，臨床獲益率最高。