目的  探讨维持性血液透析患者睡眠质量潜在分类并分析不同分类患者睡眠质量的影响因素。

方法  采用阿森斯失眠量表、家庭关怀度指数问卷以及Herth希望量表，对武汉市2所三甲医院维持性血液透析患者进行问卷调查，运用潜在剖面分析进行异质性检验，采用二元Logistic分析评估不同睡眠质量潜在类型的影响因素。

结果  共调查227例维持性血液透析患者，其睡眠质量分为无或轻睡眠障碍型（67.0%）和显著睡眠障碍型（33.0%）。二元Logistic回归分析结果显示家庭功能[OR=0.785，95%CI（0.688，0.895），P＜0.001]和希望水平[OR=0.855，95%CI（0.807，0.906），P＜0.001]是维持性血液透析患者睡眠质量潜在分类的影响因素。

结论  维持性血液透析患者睡眠质量存在2种潜在类别，医护人员应注重不同患者的睡眠质量特征及其影响因素，进行针对性临床指导及干预，从而改善其睡眠质量。

慢性肾脏病已成为全球面临的严峻公共卫生问题之一[1]，其中每年约有2%的患者进展为终末期肾病（end-stage renal disease，ESRD）[2]。维持性血液透析（maintenance hemodialysis，MHD）是ESRD最主要的替代治疗方式，在临床上广泛应用。研究显示，睡眠障碍是MHD患者的常见并发症，发生率为41%~85%[3-4]。睡眠障碍作为一个重要的危险因素，影响着MHD患者的各个方面，且可显著预测其生活质量和死亡率[5]。虽然国内外已有MHD患者睡眠质量方面的相关性研究，但未针对MHD患者群体间睡眠质量特征的异质性进行精确分析，而个体异质性可能是干预的关键点[6]。潜在剖面分析（latent profile analysis, LPA）是指将群体看做多个具有相同分布的同质总体的混合，利用最大似然法估计潜在类别概率和类别内总体分布参数，一种相较传统聚类分析方法更加灵活的基于模型的分类方法[7]。LPA能较为准确地分辨睡眠质量的群体异质性和个体差异性，为MHD患者睡眠质量的精准识别与个性化干预提供实证依据和理论参考。因此，本研究基于LPA方法，探讨MHD患者睡眠质量特征亚组，并进行影响因素分析，以期为临床制定针对性的MHD患者睡眠质量干预方案提供依据。

1 资料与方法

1.1 研究对象

采用便利抽样法于2021年6月至11月期间对武汉市2家三甲医院血液透析室MHD患者进行问卷调查。纳入标准：①年龄≥18周岁且接受至少3个月MHD治疗的ESRD患者；②意识清楚，病情稳定，能独立或在研究者指导下完成问卷的填写；③签署知情同意，自愿参加研究。排除标准：①既往有认知功能障碍、精神或心理疾病；②伴有心、脑、肺等急/危重症；③接受调查前3个月内接受过心理咨询或辅导。本研究已获武汉大学人民医院伦理委员会审核批准（批号：WDRY2022-K192）。

1.2 研究工具

1.2.1 一般资料问卷

自行设计，问卷内容包括患者的性别、年龄、婚姻状况、文化程度、家庭人均月收入、职业状况、透析频次、透析龄、血管通路类型、原发疾病、是否合并糖尿病等。

1.2.2 阿森斯失眠量表

阿森斯失眠量表（Athens Insomnia Scale, AIS）由Soldatos等编制，是国际公认的睡眠质量自测量表，主要用于评估个体近1个月内的睡眠质量[8]。量表包含8个条目，采用Likert 4级评分法，“没问题”至“延迟严重或没有睡觉”依次计0~3分，总分0~24分，得分越高，表示个体睡眠质量越差，0~3分为无睡眠障碍，4~6分为可疑失眠，7~24分为失眠。量表Cronbach's α系数为0.868。

1.2.3 家庭关怀度指数问卷

家庭关怀度指数问卷(Family APGAR Index, APGAR）由Smilkstein编制[9]，本研究采用吕繁等修订的中文版量表，主要用于评估个体的家庭功能[10]。量表包括5个维度共5个条目，采用Likert 3级评分法，“几乎很少”至“经常这样”依次计0~2分，总分0~10分，得分越高，表示个体家庭功能越好。量表Cronbach's α系数为0.894。

1.2.4 Herth希望量表

Herth希望量表(Herth Hope Index, HHI)由Herth编制[11]，本研究采用赵海平等修订的中文版量表，主要用于评估个体的希望水平[12]。量表包括3个维度共12个条目，采用Likert 4级评分法，“非常不同意”至“非常同意”依次计1~4分，总分12~48分，得分越高，表示个体希望水平越高。量表Cronbach's α系数为0.87。

1.3 调查方法与质量控制

本研究对在武汉市2家三甲医院血液透析室接受MHD治疗的患者进行调查，调查时间段集中在MHD治疗开始后1 h至结束前1 h。通过微信向患者发送问卷星链接，并在首页向患者介绍本研究的目的、知情同意及填写方法，由患者独立或在研究者指导下完成后提交。研究者统一接受指导培训。每个手机仅能作答1次，答题时长低于180 s或选项全部一致为无效问卷。

1.4 统计学分析

运用SPSS 21.0软件进行统计分析。服从正态分布的计量资料使用均数和标准差（）表示，不服从正态分布的计量资料使用中位数和四分位间距[M（P₂₅, P₇₅）]表示；计数资料使用例数和构成比（n，%）表示。运用卡方检验比较MHD患者睡眠质量潜在类别在一般资料上的分布差异；运用两独立样本t检验比较其在家庭功能、希望总分及各维度上的分布差异。运用Mplus 8.3软件建立潜在剖面分类模型，以AIS条目得分为模型外显变量，将初始模型设置为1个类别，从初始模型开始，逐渐增加类别模型数目。根据模型拟合度检验指标判断模型的适配性。模型适配性评价标准包括：①赤池信息量准则（Akaike information criterion, AIC）、贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion, BIC）、调整后的贝叶斯信息准则（adjusted Bayesian information criterion, aBIC）的值越小，代表模型拟合越好；② 熵指数（entropy index）表示分类的精确度，越接近1，表明分类的准确率越高[7]；③罗梦戴尔鲁本似然比检验（Lo Mendell Rubin likelihood ratio test, LMRT）、基于Bootstrap的似然比检验（Bootstrap likelihood ratio test, BLRT）2个指标用来比较k个模型与k-1个模型的拟合优度差异，如若两个似然比检验P＜0.05，说明k个模型拟合度优于k-1个模型，直至模型拟合数据达到最佳[7,13]。最后，以二元Logistic回归探讨MHD患者睡眠质量潜在类别的影响因素。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料

本研究共收到患者提交问卷230份，其中有效问卷227份，有效回收率为98.70%。227例患者中，男129例，女98例；年龄范围为20~93岁，平均年龄（54.15±15.12）岁，患者一般信息详见表1。

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  表格1 维持性血液透析患者一般资料（n, %）

  Table1.General data in patients receiving maintenance hemodialysis (n, %)

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2.2 潜在剖面分析

基于AIS 8个条目（可测变量）将睡眠质量潜在类别依次划分为模型1、模型2、模型3和模型4进行潜在剖面分析的模型拟合估计，模型拟合指标汇总见表2。结果显示，随着类别的增加，模型拟合指标AIC、BIC、aBIC值逐渐降低，但在3个及4个类别时LMRT的P值未达到显著水平，提示模型3及模型4的拟合度并不优于模型2。根据以上指标并结合分类的实际意义以及分类概率的可解释程度，最终选择2种潜在类别。

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  表格2 维持性血液透析患者睡眠质量各潜在类别模型拟合指标

  Table2.Model fitting indicators for each latent category of sleep quality in patients receiving MHD

  注：AIC赤池信息量准则；BIC：贝叶斯信息准则；aBIC：调整后的贝叶斯信息准则；LMRT：罗梦戴尔鲁本似然比检验；BLRT：基于Bootstrap的似然比检验；-：不适用。

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根据图1可对2种潜在类别进行命名，类别1在AIS 8个条目上得分均未超过1分，表示睡眠障碍处于“没问题”或“轻度影响”水平，故命名为“无或轻睡眠障碍型”，占比67.0%；类别2除AIS条目6得分较低外，其他各维度得分均超过1分，其中AIS条目1~5得分均接近或超过2分，表示睡眠障碍处于“显著”或“严重”水平，故命名为“显著睡眠障碍型”，占比33.0%。

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  图1 维持性血液透析患者睡眠质量的潜在剖面类别

  Figure1.Latent profile categories of sleep quality in patients receiving MHD

  

2.3 不同睡眠质量组单因素分析

MHD患者睡眠质量2个潜在类别组在年龄、文化程度、家庭人均月收入、原发疾病、家庭功能和希望总分以及各维度上的分布差异均达到统计学意义（P＜0.05），见表3。

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  表格3 维持性血液透析患者不同睡眠质量潜在分类组的单因素分析（n，%）

  Table3.Single factor analysis of different latent classification groups of sleep quality in patients receiving MHD (n, %)

  注：表中仅列出差异有统计学意义的项目；*为符合正态分布的计量资料，使用均数和标准差（）表示。

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2.4 不同睡眠质量组影响因素分析

以MHD患者睡眠质量2个潜在类别为因变量，将单因素分析中具有统计学意义的变量作为自变量，以无或轻睡眠障碍型为参照，采用逐步回归法，进行二元Logistic回归分析，结果显示，家庭功能和希望水平是MHD患者睡眠质量潜在分类的保护因素（P＜0.05），即家庭功能和希望水平越高，患者睡眠质量越好，详见表4

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  表格4 维持性血液透析患者不同睡眠质量潜在分类组的多因素分析

  Table4.Multivariate analysis of different latent classification groups of sleep quality in patients receiving MHD

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3 讨论

本研究发现，无或轻睡眠障碍型占全体被试的67.0%，本组患者在AIS 1~8各维度得分均未超过1分，睡眠障碍处于“没问题”或“轻度影响”水平。这可能是因为近年来国家医疗保障政策不断完善及耗材药品零加成、国家卫计委准许成立独立血液透析中心[14]、血液透析治疗模式的拓展和同质化技术的提高等，均直接或间接提升了MHD患者的透析质量及效率，对睡眠质量的提高起到了积极影响[15]。

显著睡眠障碍型占全体被试的33.0%，本组患者除AIS 6得分较低外，其他各维度得分均超过1分，其中AIS 1~5这5个维度得分均接近或超过2分，睡眠障碍处于“显著”或“严重”水平。原因可能为一方面MHD患者液体增长过多过快导致咽部狭窄、贫血降低含氧水平、毒素累积导致全身炎症、疼痛、瘙痒及心理问题等并发症均会引起其睡眠障碍[16-17]；另一方面由于研究调查时处于新型冠状病毒肺炎防控时期，而MHD患者普遍免疫力低、需频繁往返医院，增加了感染风险，心理负担加重，进而加剧了其睡眠障碍[18]。

二元Logistic回归分析结果显示，MHD患者睡眠质量潜在类别在家庭功能分布方面差异有统计学意义，家庭功能得分低的患者被归类于显著睡眠障碍型的可能性较大。家庭系统理论认为家庭是可以为患者提供现实照顾、情感交流及陪伴等最亲近的社会支持系统。家庭成员的支持可通过缓解患者的知觉压力从而提高其睡眠质量[15]。这提示医务人员应重视家庭在MHD患者睡眠质量中扮演的重要角色，可采用以跨情境的多维家庭治疗、以依恋为基础的家庭治疗及家庭系统治疗等理论为基础，开展家庭延续性护理、链式亲情护理及医院-社区-家庭护理等干预策略，改善患者的家庭功能状态，进而改善其睡眠质量。

本研究结果还显示，MHD患者睡眠质量潜在类别在希望水平分布方面差异有统计学意义，希望水平得分低的患者被归类于显著睡眠障碍型的可能性较大。希望理论模型将希望定义为个体为实现生活目标所持有的坚定信念与内在动力[19]。希望可以通过促进MHD患者对患病意义的正向评价和对疾病的积极认知，改变对生活方式和疾病的态度，树立应对疾病的信心和勇气，进而达到改善患者睡眠质量的目的[20]。提示医务人员应认识到希望水平对改善MHD患者睡眠质量的重要作用，帮助患者建立适当的自我管理方法，促进改善积极应对方式，采取有效的症状管理措施，以提高患者的希望水平，进而改善其睡眠质量。

本研究存在一定局限性。研究采取便利抽样，结果代表性可能有限；研究纳入样本量相对较少，未来可通过多中心、大样本数据以验证研究结果的外推性；研究属于横断面研究设计，未来可通过对MHD患者进行多时点追踪，进一步探究其睡眠质量潜在类别的稳定性；同时根据睡眠质量特征分类制定针对性干预方案并实施，后期对干预效果进行轨迹分类，以判定干预有效性，为临床制定MHD患者睡眠质量干预方案提供参考。

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