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方法文章

急性应激障碍量表评分的极坐标直方图可视化用于全面临床评估

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DOI：

10.3791/67770

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2024年12月6日

 ,  ,  ,  , 
1CAS Key Laboratory of Mental Health, Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, 2Department of Psychology, University of Chinese Academy of Sciences, 3Intensive Care Medicine Department, Dongzhimen Hospital, Beijing University of Chinese Medicine, 4Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.

本文内容

摘要

本研究介绍了一种用于分析急性应激障碍量表（ASDS）评分的新型极坐标直方图可视化方法，重点关注老年重症监护室（ICU）照护者。该技术可同时显示全部19项ASDS变量，揭示了健康对照组与照护者之间明显的应激模式差异，并显示出干预后在过度警觉和回避症状方面的显著改善。

摘要

急性应激障碍量表（ASDS）对于评估急性应激障碍（ASD）至关重要，尤其是在重症监护室（ICU）等高压力环境中。传统方法难以同时解读ASDS的全部19个变量。本研究引入了一种新颖的极坐标直方图可视化方法，以增强ASDS评分的分析能力，重点关注老年ICU照护者。使用MATLAB开发了ASDS评分的极坐标直方图可视化方法。利用健康老年对照组（n=106）和老年ICU照护者（EC-ICU；n=309）的数据，比较ASDS特征谱型。一部分EC-ICU参与者（n=109）接受了关于社会支持和积极应对策略的干预措施。采用这种新技术和传统统计方法分析干预效果及应激失调模式。极坐标直方图能够同时清晰展示全部19个ASDS变量，揭示出健康对照组（平均ASDS评分：29.36）与EC-ICU参与者（平均ASDS评分：62.61）之间明显的模式差异。该技术突显了常规柱状图中不明显的应激特征差异。干预后，EC-ICU亚组在与回避、过度警觉及情绪困扰相关的十项ASDS指标上表现出5%-8%的下降。改善最显著的方面包括对创伤提示的生理反应、过度警觉和睡眠障碍。这种极坐标直方图方法提供了对ASDS评分全面且直观的可视化，增强了临床解读能力和ASD评估效果。将多维心理指标整合到单一视觉框架中，可实现对应激状态和干预效果更精确的分析。该技术在识别老年ICU照护者的应激模式及评估针对性干预措施方面显示出特殊应用价值。这一创新方法对于制定个性化支持策略、改进ASD评估以及推动临床环境中应激障碍研究具有重要意义。

引言

急性应激障碍（Acute Stress Disorder, ASD）1是一种在经历创伤性事件后立即出现的重要心理健康问题。其特征表现为一系列症状，包括侵入性回忆、负面情绪、分离症状、回避行为以及警觉性增高1,2,3。对ASD进行准确评估和及时干预至关重要，特别是在重症监护室（Intensive Care Units, ICUs）等高压力环境中，因为患者和照护人员均面临较高的应激相关障碍发生风险4,5,6

急性应激障碍量表（ASDS）是一种广泛用于评估急性应激障碍（ASD）症状的工具，包含19个条目，对应《精神障碍诊断与统计手册（第5版）》（DSM-5）中列出的诊断标准。尽管ASDS已被证实具有良好的信度和效度，但其多维数据的解释与分析对临床医生和研究人员均构成重大挑战。传统的数据呈现方法，如简单的统计摘要或柱状图，往往难以捕捉不同症状群之间的复杂相互作用，可能掩盖数据中的重要模式7,8。

近年来，人们日益认识到数据可视化在增进对复杂心理现象理解方面的重要性9。有效的可视化技术能够揭示隐藏在原始数据或基本统计结果中的模式、趋势和关系。这一点在孤独症谱系障碍（ASD）评估中尤为重要，因为准确诊断和针对性干预依赖于对症状特征的全面理解10,11。

当前用于ASDS数据的可视化方法的局限性日益明显。对19个ASDS变量的线性表示通常难以有效传达不同症状群之间的关系。同时，三维可视化方法可能难以解读，并可能引入感知偏差。显然需要一种新颖的方法，能够以直观且易于理解的方式同时呈现所有ASDS变量8,9。

针对这些挑战，本研究引入了一种用于分析ASDS评分的极坐标直方图可视化技术。该创新方法利用极坐标系的环形特性，同时呈现全部19项ASDS变量，从而更全面地展现自闭症谱系障碍（ASD）的症状特征。通过采用该技术，本研究旨在提升对ASD的临床解读与评估能力，特别是在重症监护室（ICU）等高压力环境中的应用12,13。

该研究聚焦于重症监护室（ICU）情境下的老年照护者，这一群体由于照护工作的高强度以及被照护亲人常处于危重状态，极易遭受急性应激的影响3,14。本研究深入探讨了面对危重症患者的老年照护者的心理健康状况，揭示了焦虑、抑郁、创伤后应激、社会支持与应对策略之间的复杂关系。这些发现不仅有助于制定更具针对性的支持政策与干预措施，改善医疗体系，还能提升公众对该群体的关注。从长远来看，本研究对于完善长期照护政策、推动跨学科研究、提升老年照护者及其照护患者的生活质量具有深远意义，从而为应对人口老龄化带来的社会挑战提供了重要的科学依据和实践指导。

通过将极坐标直方图可视化方法应用于该人群，本研究旨在证明该方法在识别不同应激模式及评估干预措施有效性方面的实用价值9,15。研究旨在探讨照护者的心理健康状况，揭示焦虑、抑郁、创伤应激、社会支持与应对策略之间的复杂关系。数据收集方法包括心理咨询以及与自闭症谱系障碍（ASD）专家的访谈。干预措施包括认知行为疗法（CBT）和基于正念的积极应对策略，应用于109名受试者的子集。研究设计包含老年重症监护病房（ICU）照护者与健康老年对照组在ASDS评分上的定量比较，以及对干预效果的评估。

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方案

本研究介绍了一种用于分析急性应激障碍量表（Acute Stress Disorder Scale, ASDS）评分的新型极坐标直方图可视化技术，重点关注年龄在60至80岁之间的重症监护病房（Intensive Care Units, ICUs）老年照护者。研究在中国北京中医药大学东直门医院重症医学科开展，受试者招募与数据收集工作于2021年1月至2023年12月期间持续三年完成。研究设计包括从当地社区招募老年ICU照护者及健康老年对照组。所有参与者在专业心理学家使用标准化的19项ASDS问卷进行评估前，均签署了知情同意书1。本研究所用软件工具列于材料表中。

1. 数据收集与准备

注意：研究方法并不依赖于所使用的特定ASDS问卷版本。在本研究中，采用的是通过临床评估收集的真实ASDS数据。数据采集使用的是标准化的19项ASDS问卷。该数据集包含根据DSM-IV定义的四个不同症状群的评分：分离、再体验、回避和警觉性增高。

  1. ASDS 数据收集
    1. 受试者招募
      1. 从两组人群中招募研究参与者：年龄在 60 至 80 岁之间的重症监护室（ICU）老年照护者，以及来自当地社区的健康老年对照者。本研究中的老年照护者（60–80 岁）是 ICU 患者的家庭成员，而非 ICU 患者本人。确保所有参与者在认知能力上能够与心理顾问就 ASDS 问卷内容进行专业咨询。
      2. ASDS 评估中的急性应激源特指其家庭成员入住 ICU 的经历。需仔细筛查，确保这些照护者自身无重大生理疾病，以免干扰应激评估结果。
      3. 对于健康对照组，招募来自当地社区、无当前重大疾病且无直系亲属处于重症监护状态的老年个体。不符合上述标准者归入排除范畴。确保所有参与者在任何评估或数据收集前均签署知情同意书。
    2. ASDS 评估
      1. 向所有参与者发放标准化的 19 项 ASDS 问卷1（图 1）。由专业心理学家进行 ASDS 评估访谈，以确保评估的一致性和可靠性。在问卷完成后，收集并记录所有参与者的 ASDS 得分。
    3. 干预措施
      1. 从老年 ICU 照护者群体中随机选取 109 名个体参与干预。对该干预组应用认知行为疗法（CBT）16 技术，并结合基于正念的积极应对策略，作为综合干预方案的一部分。
      2. 该干预项目通过结构化方式整合了 CBT 技术和基于正念的积极应对策略。在 CBT 组分中，实施每两周一次的认知重构课程（每次 45 分钟）、每日渐进性肌肉放松训练（15 分钟）以及每周一次的问题解决治疗（60 分钟），重点帮助照护者识别并修正关于 ICU 情境的负面思维模式。
      3. 在正念组分中，实施每日早晨冥想（20 分钟）、晚间身体扫描练习（15 分钟），以及在 ICU 探视期间进行简短的正念呼吸练习。通过每周个体咨询、每两周一次的团体工作坊、带回家的音频指导材料以及基于应用程序的每日签到，综合实施这些干预措施，以提供支持并监测依从性。
      4. 确保所有干预课程均由具备至少 3 年 CBT 与正念训练经验的认证临床心理学家实施，以保障干预质量和一致性。
      5. 对于所有同意参与干预项目的 EC-ICU 参与者，确保在初次 ASDS 评估后 24–48 小时内启动干预。采用这一标准化时间安排，以尽量减少潜在的时间混杂因素，并确保干预方案的一致性。
      6. 对所有参与者实施为期 30 天的干预，起始时间为首次干预会话。该标准化持续时间可确保参与者间干预结果的可比性。干预结束后，对干预组参与者重复进行 ASDS 评估流程（步骤 1.1.2）。
  2. 原始 ASDS 数据的检查
    1. 打开电子表格数据文件。浏览不同的工作表（图 1）：健康组、老年照护者-ICU（24 小时）、EC-ICU（干预组）和 EC-ICU（对照组）。
    2. 确保数据矩阵如下：健康组为 19 × 106 矩阵，老年照护者-ICU（24 小时）为 19 × 309 矩阵，EC-ICU（干预组）为 19 × 109 矩阵，EC-ICU（对照组）为 19 × 200 矩阵。
      1. ASDS 问卷包含 19 个项目，用于评估四个不同的症状群：分离症状（第 1–5 项，测量情感麻木、恍惚状态、现实感丧失、身体脱离感及与创伤相关的遗忘）、再体验症状（第 6–9 项，评估侵入性思维、噩梦、闪回及对创伤提示物的情绪反应性）、回避症状（第 10–13 项，评估对与创伤相关的思想、对话、情境及情绪反应的认知和行为回避）以及觉醒症状（第 14–19 项，考察睡眠障碍、易激惹、注意力问题、过度警觉、惊跳反应及对创伤提示物的生理反应）。针对这些症状群的干预方法详见步骤 1.1.3，其中描述了所采用的 CBT 技术和基于正念的策略。

急性应激障碍量表数据图表；症状、平均值及健康组评分分析。
图1：急性应激障碍量表（ASDS）数据。 本图展示了不同参与者组别在电子表格中的ASDS数据组织方式。请点击此处查看该图的放大版本。

  1. 将 ASDS 数据导入 MATLAB 工作区
    1. 打开电子表格选项菜单，点击 加载项 选项卡，进入加载项管理界面（图 2）。浏览并添加 MATLAB 的 excllink.xlam 文件，该文件通常位于 MATLAB 的 toolbox\exlink 目录中。
    2. 在电子表格中，选择步骤 1.1.2 中查看的 每组数据，然后点击 MATLAB 插件的 将数据发送到 MATLAB 选项。随后，所有数据将在 MATLAB 工作区中显示。变量 data_h 包含健康组 19 × 106 矩阵；变量 data_ec 包含 EC-ICU（干预组）19 × 109 矩阵；变量 data_control 包含 EC-ICU（对照组）19 × 200 矩阵。

Excel 加载项设置菜单，显示已激活的 MATLAB 和 PDFMaker COM 加载项。
图 2： 用于集成 MATLAB 插件的加载项管理界面。 本图展示了在电子表格中添加 MATLAB 插件的界面，实现电子表格与 MATLAB 之间的数据传输。请点击此处查看此图的放大版本。

2. 老年照护者重症监护病房照护压力的常规统计分析

注意：传统的统计分析可以提供数据基本特征的总体概览。然而，它也可以与后续的极坐标直方图可视化形成鲜明对比。

  1. 使用命令 means = mean (data_ec, 2); 和 total_scores = sum (data, 1)，分别计算老年照护者-ICU版ASDS量表19个变量的平均值以及总分。
  2. 使用补充编码文件1中的代码，查看老年照护者-ICU版ASDS量表19个变量的平均值和总分的分布情况，如图3所示。

老年ICU照护者ASDS评分的条形图与直方图；平均分、分数分布。
图3：老年照护者ICU版ASDS量表19个变量的平均值与总分分布。 这些图表展示了ASDS量表各条目的平均得分以及ICU老年照护者总体ASDS得分的分布情况。请点击此处查看该图的放大版本。

3. 老年看护者的ASDS极坐标直方图视角

注意：使用极坐标直方图比较健康老年人与重症监护病房老年看护者，可更直观地展示两组样本之间的差异。

  1. 使用命令 mean_ec = mean (data_ec, 2); 和 mean_h = mean (data_h, 2)，分别计算老年照料者组和健康组的ASDS样本均值。
  2. 使用 polarhistogram 命令创建两个变量 mean_ec 和 mean_h 的叠加图（图4）。
  3. 使用 补充编码文件1 中提供的代码为图形添加坐标和注释。

重症监护室护理人员与健康个体压力水平的雷达图比较。
图4：老年重症监护室护理人员与健康老年人群ASDS评分的极坐标直方图比较。 该极坐标直方图直观展示了重症监护室老年护理人员与健康老年对照组之间的ASDS评分差异，突出了全部19项ASDS变量上的不同。请点击此处查看该图的放大版本。

4. 干预的常规统计学分析

注意：通常使用柱状图对 ASDS 评分进行比较，以实现视觉对比。

  1. 为分析不同组别的急性应激障碍量表（Acute Stress Disorder Scale, ASDS）得分，使用以下 MATLAB 命令计算样本均值：
    老年照料者组（原始数据）：mean_ec = mean(data_ec, 2);
    EC-ICU 干预组（对照组）：mean_control = mean(data_control, 2);
    健康对照组（干预组）：mean_h = mean(data_h, 2);
  2. 使用命令 bar ([mean_ec, mean_control, mean_h]) 绘制如图5所示的比较图。使用 xticklabels 和 ylabel 命令添加图形标注。

平均得分比较柱状图；对照组、干预组；情绪反应分析。
图5：EC-ICU干预组ASDS预后分析。 该柱状图比较了三组的ASDS评分：原始老年照护者、对照组和干预组，展示了干预措施的效果。请点击此处查看此图的放大版本。

5. 干预措施的极坐标直方图视角

注意：使用极坐标直方图比较 EC-ICU 干预组的预后（图6）可获得更可靠且具有显著性的可视化结果。

  1. 使用以下代码：data_diff=abs(mean_control-mean_intevention); [~, idxx]=sort(data_diff) 对预后效应进行排序，得到变量 idxx，用于表示 19 项 ASDS 条目对预后影响的排序。
  2. 使用 polarhistogram 命令绘制对照组和干预组的叠加图，并按照 idxx 的顺序进行绘图和标注，得到 图 6。

比较老年照护者研究中对照组与干预组创伤症状的雷达图。
图6：对照组与干预组的极坐标直方图比较。 该极坐标直方图展示了对照组与干预组之间ASDS评分的差异，突出了干预措施对特定ASDS条目所产生的影响。 请点击此处查看此图的放大版本。

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结果

图1 展示了重症监护病房（ICU）中老年照护者的ASDS数据。利用MATLAB插件（图2），可将数据导入MATLAB工作区。图3呈现了ICU老年照护者ASDS数据的特征：均值为3.3，累积值为62.6。这表明在ICU情境下，参与者的ASDS水平并非极高，但显著高于健康老年人群（图4）。图4采用极坐标直方图可视化方法，量化比较了健康老年人与ICU老年照护者之间的差异，突出了两组之间的显著不同。

ASDS 是一种包含19个变量的应激状况分析。为了评估认知行为疗法（CBT）干预措施（如积极应对策略）的有效性，采用极坐标直方图来可视化重症监护室老年照护者的...

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讨论

本研究介绍了一种用于分析急性应激障碍量表（ASDS）评分的新型极坐标直方图可视化技术，特别强调其在重症监护病房（ICU）老年护理人员评估中的应用。该方法能够同时直观、全面地呈现全部19项ASDS变量，相较于传统统计方法具有显著优势1,6,17。

关键步骤
该方案的核心组成部分包括两个必要步骤，二者对于将复杂、多维的数据转化为清晰且易于解读的可视化模式至关重要。第一个关键步骤是ASDS评分的极坐标直方图比较（图4），即绘制重症监护病房老年看护者与健康老年对照组的平均ASDS评分叠加极坐标直方图。该可视化方法可对两组在全部19项ASDS变量上的应激特征进行即时、直观的比较10,15...

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披露

本研究中的极坐标直方图可视化由共同作者 Fangliang Xing 编程实现。作者声明无利益冲突。

致谢

本研究由北京中医药大学中央高校基本科研业务费资助，项目名称为益气活血方抑制脓毒症所致心肌功能障碍中血小板-白细胞聚集的作用及机制研究（项目编号：2024-JYB-JBZD-019）。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
EXCELMicrosoftOffice2021ASDS 数据采集
MATLABMathWorks 2023B计算与可视化 

参考文献

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