换一批基于潜类别增长模型的慢性心力衰竭病人积极度纵向轨迹及影响因素
Longitudinal trajectories and influencing factors of activation in chronic heart failure patients based on latent class growth model
摘要目的:探究慢性心力衰竭病人积极度纵向轨迹的潜在类别,并分析其影响因素.方法:选取2023年1月—2024年8月我院收治的慢性心力衰竭病人为研究对象.在病人出院前(T1)采用一般资料调查表及中文版病人积极度量表(PAM 13)、衰弱风险筛查工具(FRAIL)、社会支持评定量表(SSRS)进行调查;在出院后1个月(T2)、3个月(T3)、6个月(T4)采用中文版病人积极度量表评估病人的积极度.采用Spearman相关性分析4个时间点病人积极度的相关性;通过潜类别增长模型识别病人积极度轨迹的潜在类别,并采用多分类Logistic回归分析病人积极度轨迹潜在类别的影响因素.结果:216例病人完成研究.T1、T2、T3、T4时病人积极度评分依次为54.6(40.1,66.0)分、56.4(43.4,73.1)分、51.4(41.7,63.2)分、51.4(42.1,66.0)分.Spearman相关性分析显示,4个时间点的病人积极度评分均呈正相关(均P<0.01).潜类别增长模型识别的病人积极度轨迹被划分为3个类别:高积极度-维持组(27.3%)、中积极度-下降组(32.9%)、低积极度-缓升组(39.8%).多分类Logistic回归分析结果显示,文化程度、心功能分级、合并症、衰弱情况、社会支持是慢性心力衰竭病人积极度轨迹潜在类别的影响因素(均P<0.05).结论:慢性心力衰竭病人积极度轨迹存在群体异质性,其受到文化程度、心功能分级、合并症、衰弱情况、社会支持的影响.医护人员应根据病人积极度轨迹特点给予针对性干预,提高病人积极度水平.
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关键词
慢性心力衰竭病人积极度轨迹潜类别增长模型影响因素纵向研究chronic heart failurepatient activationtrajectorylatent class growth modelinfluencing factorslongitudinal study
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DOI
10.12102/j.issn.1009-6493.2026.13.012
发布时间
2026-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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