论文部分内容阅读
目的调查不稳定性心绞痛（UAP）患者风险感知现状及影响因素;探索风险感知、社会支持、心理弹性及医学应对之间的相关性,构建四者间的结构方程模型,进一步深入研究各变量之间的相互作用关系,为改善UAP患者风险感知现状、转变医学应对方式,进而改善其疾病预后和生活质量提供参考依据。方法本研究为横断面研究,采用便利抽样方法,严格按标准,选取2019年7月至2020年10月,在郑州市某医院心内科住院的UAP患者276例为研究对象。研究工具包括:一般资料调查表、慢性病风险感知问卷、社会支持评定量表、中文版心理弹性量表、医学应对问卷。采用Epidata3.1进行数据录入,SPSS22.0软件进行数据统计分析,AMOS23.0进行方程模型构建,检验水准α=0.05。统计分析方法:计量资料用均数±标准差描述,计数资料用频数、百分比描述;用独立样本t检验、单因素方差分析来分析一般资料对UAP患者风险感知的影响;用Pearson相关来分析风险感知、社会支持、心理弹性及医学应对间的相关性;建立UAP患者风险感知结构方程模型,用AMOS23.0对模型进行验证分析。本研究采用克朗巴赫系数（Cronbach’sα）对四个问卷进行内部一致性检验,采用探索性因子分析、验证性因子分析对慢性病风险感知问卷进行效度检验。结果1.研究工具的信效度测评结果1.1信度检验结果显示:社会支持、心理弹性、风险感知、医学应对四个问卷总的Cronbach’sα系数分别为:0.893、0.956、0.927、0.904,均大于0.7,各维度的Cronbach’sα系数也均在0.7以上,问卷信度较好。1.2效度检验主成分分析结果显示:慢性病风险感知问卷的KMO值为0.930,Bartlett球度检验近似卡方值为2421.157,具有统计学意义（P＜0.001）。采用探索性因子分析法,共提取出3个公因子,总的累计方差解释率为77.785%,旋转后的因子载荷矩阵显示,问卷的12个题项中,每个题项因子载荷均高于0.5,问卷具有很好的结构效度。验证性因子分析结果显示:慢性病风险感知问卷适配度指数（GFI）、规范适配指数（NFI）等各拟合指标结果均达标,问卷的结构效度较好。2.UAP患者风险感知、社会支持、心理弹性、医学应对现状UAP患者风险感知总体均分（39.44±8.65）分,整体水平较高。其中经济风险（14.75±3.13）分,身体诊疗风险（17.25±3.98）分,社会心理风险（7.44±3.01）分。UAP患者社会支持总体均分（38.34±8.39）分,整体处于中等水平。其中主观支持（22.63±4.69）分,客观支持（8.53±2.03）分,对支持的利用度（7.17±2.94）分。UAP患者心理弹性总体均分（64.30±17.56）分,其中自强维度（22.33±5.96）分,坚韧维度（32.49±10.20）分,乐观维度（9.48±3.09）分。UAP患者医学应对总体均分（43.20±5.11）分,其中面对维度（15.75±3.83）分,低于国内常模;回避维度（16.28±3.82）分、屈服维度（11.17±3.36）分,均高于国内常模,差异有统计学意义（P＜0.05）。3.UAP患者风险感知影响因素的单因素分析单因素分析结果显示,UAP患者风险感知得分在年龄、居住地、文化程度等因素上差异具有统计学意义（P＜0.05）。4.UAP患者风险感知与社会支持、心理弹性、医学应对的相关性Pearson相关分析结果显示:社会支持、心理弹性各维度得分与风险感知各维度得分均呈显著负相关,与医学应对面对维度得分呈显著正相关,回避、屈服维度得分呈显著负相关;风险感知各维度得分与医学应对面对维度得分呈显著负相关,回避、屈服维度得分呈显著正相关。5.构建UAP患者风险感知结构方程模型结构方程模型结果显示,社会支持、心理弹性均对医学应对有直接正向影响效应,分别为（β=0.209,p＜0.001）和（β=0.207,p＜0.001）,又可通过中介变量风险感知对医学应对产生间接正向影响效应,分别为（β=0.128,p＜0.001）和（β=0.184,p＜0.001）。结论1.UAP患者风险感知整体处于较高水平,且以经济风险为主;社会支持整体水平为中等;心理弹性整体水平较低;患者更倾向于采取回避、屈服的方式应对疾病。2.UAP患者的年龄、居住地、文化程度等是影响风险感知的主要因素。3.社会支持、心理弹性负向影响风险感知;社会支持、心理弹性各维度得分与医学应对面对维度得分呈正相关,回避、屈服维度得分呈负相关;风险感知各维度得分与医学应对面对维度得分呈负相关,回避、屈服维度得分呈正相关。4.风险感知作为中介变量,分别在社会支持、心理弹性与医学应对的关系中起着部分中介作用。