Niniejszy protokół podłużny łączy wielokrotne oceny z użyciem skali Care Dependency Scale z modelowaniem mieszanin wzrostu w celu zidentyfikowania odrębnych trajektorii zależności pielęgnacyjnej po ostrym zawale mięśnia sercowego oraz oceny czynników demograficznych, klinicznych i psychospołecznych związanych z przynależnością do poszczególnych klas trajektorii.
Artykuł badawczy
Ukryte klasy trajektorii zależności pielęgnacyjnej i czynniki z nimi związane u pacjentów po ostrym zawale mięśnia sercowego
* These authors contributed equally
W tym artykule
Podsumowanie
Streszczenie
Celem niniejszego badania było zidentyfikowanie utajonych klas trajektorii zależności pielęgnacyjnej u pacjentów z ostrym zawałem mięśnia sercowego (AMI) oraz analiza czynników związanych z przynależnością do danej klasy trajektorii. To jednoośrodkowe podłużne badanie obserwacyjne objęło 260 pacjentów z AMI przyjętych do Szpitala Ludowego w powiecie Linquan pomiędzy styczniem 2024 a styczniem 2026 roku. Punktem wyjścia badania określono jako moment po skutecznym leczeniu ratunkowym i odzyskaniu przytomności. Zależność pielęgnacyjną oceniano za pomocą skali Care Dependency Scale (CDS) w punkcie wyjścia (T1), w 3. dniu po przyjęciu (T2), w dniu wypisu (T3) oraz 1 miesiąc po wypisie (T4). Do identyfikacji odrębnych klas trajektorii podłużnych wykorzystano modelowanie mieszane wzrostu (growth mixture modeling). Następnie oceniono cechy kliniczne i psychospołeczne za pomocą wielomianowej regresji logistycznej, aby zidentyfikować czynniki niezależnie związane z przynależnością do klasy trajektorii. Zidentyfikowano cztery odrębne trajektorie zależności pielęgnacyjnej: typ wysokiej niezależności z powolną poprawą (C1, n = 6, 25,4%), typ umiarkowanej zależności z szybkim pogorszeniem (C2, n = 54, 20,8%), typ wysokiej zależności ze znaczną poprawą (C3, n = 90, 34,6%) oraz typ wysokiej zależności z powolnym zaostrzeniem (C4, n = 50, 19,2%). Wiek, stan cywilny, objawy depresyjne i lękowe, wsparcie społeczne oraz historia chorób współistniejących wykazały niezależne związki specyficzne dla klasy z przynależnością do trajektorii. Zależność pielęgnacyjna wykazała znaczną heterogeniczność międzypacjencką wśród osób z AMI, przy czym zidentyfikowano cztery odrębne trajektorie podłużne. Czynniki związane z przynależnością do klasy trajektorii mogą pomóc w identyfikacji pacjentów wymagających dokładniejszej oceny pielęgnacyjnej i zindywidualizowanej obserwacji; jednak skuteczność interwencji ukierunkowanych na te czynniki wymaga prospektywnej oceny.
Wprowadzenie
Ostry zawał mięśnia sercowego (AMI) jest zazwyczaj spowodowany nagłym zamknięciem tętnicy wieńcowej, co prowadzi do znacznego zmniejszenia lub przerwania przepływu krwi w mięśniu sercowym i w konsekwencji do martwicy mięśnia sercowego. AMI pozostaje głównym, zagrażającym życiu stanem sercowo-naczyniowym, ponieważ upośledzona funkcja mięśnia sercowego oraz ostre powikłania mogą w znacznym stopniu wpływać na wyniki w krótkim i długim terminie1. Strategie reperfuzyjne, w tym przezskórna interwencja wieńcowa i terapia trombolityczna, mogą przywrócić przepływ krwi w tętnicach wieńcowych i znacznie poprawiły ostre postępowanie w przypadku AMI. Niemniej jednak, nawet po skutecznym leczeniu ostrym, niektórzy pacjenci nadal doświadczają ograniczeń w samoobsłudze i czynnościach życia codziennego, a w konsekwencji wymagają różnego poziomu wsparcia pielęgniarskiego2.
Zależność od opieki pielęgniarskiej może wpływać na jakość życia pacjentów, partycypację społeczną, powrót do sprawności funkcjonalnej oraz ogólny proces rehabilitacji3. Dotychczasowe badania nad AMI koncentrowały się przede wszystkim na strategiach diagnostycznych i terapeutycznych, zapobieganiu i leczeniu powikłań oraz czynnikach prognostycznych. Poprzednie badania przekrojowe przeprowadzone u pacjentów z chorobą wieńcową po przezskórnej interwencji wieńcowej zidentyfikowały kruchość, poczucie własnej skuteczności oraz stan psychiczny jako czynniki związane z zależnością od opieki; jednak jednorazowa ocena nie pozwala na scharakteryzowanie zmian w stopniu zależności u poszczególnych pacjentów ani na rozróżnienie niejednorodnych wzorców powrotu do zdrowia w czasie4. Poprzez wielokrotną ocenę zależności od opieki pielęgniarskiej w czterech punktach czasowych i zastosowanie modelowania mieszanin wzrostu, niniejsze badanie rozszerza poprzednie analizy statyczne, identyfikując ukryte podgrupy pacjentów o odmiennych trajektoriach podłużnych. Identyfikacja tych niejednorodnych wzorców może pomóc klinicystom w rozpoznawaniu pacjentów o różnych profilach rehabilitacyjnych i stanowić podstawę do zindywidualizowanej oceny pielęgniarskiej, monitorowania oraz opieki wspomagającej.
W związku z tym celem niniejszego badania było zidentyfikowanie odrębnych klas podłużnych zależności pielęgnacyjnej od poziomu bazowego po leczeniu doraźnym do 1 miesiąca po wypisie u pacjentów z AMI oraz zbadanie czynników demograficznych, klinicznych i psychospołecznych związanych z przynależnością do danej klasy trajektorii. Ze względu na eksploracyjny charakter badania nie sformułowano wcześniej żadnych hipotez kierunkowych dotyczących konkretnych klas trajektorii.
Protokół
Badanie zostało przeprowadzone w Oddziale Medycyny Ratunkowej w Szpitalu Ludowym w powiecie Linquan w Fuyang, prowincja Anhui, Chiny. Protokół badania został sprawdzony i zatwierdzony przez Komisję Etyczną Szpitala Ludowego w powiecie Linquan (numer zatwierdzenia 24XNLC-HL1015). Przed włączeniem do badania od wszystkich uczestników uzyskano pisemną zgodę. Wszystkie procedury z udziałem ludzi zostały przeprowadzone zgodnie z instytucjonalnymi wymogami etycznymi oraz obowiązującymi zasadami etycznymi.
Ustawienia badania i identyfikacja uczestników
Badanie zostało przeprowadzone jako jednocentrowe, podłużne badanie obserwacyjne w Oddziale Medycyny Ratunkowej w Szpitalu Ludowym w powiecie Linquan w Fuyang, Anhui, w Chinach. Uczestników zrekrutowano między styczniem 2024 a styczniem 2026 roku i obserwowano od punktu wyjścia po leczeniu ratunkowym do 1 miesiąca po wypisie ze szpitala.
W celu zidentyfikowania kwalifikujących się pacjentów przyjętych z ostrym zawałem mięśnia sercowego (AMI) zastosowano próbkowanie wygodne. Te same kryteria kwalifikacji i procedury przesiewowe zastosowano wobec wszystkich potencjalnych uczestników. Ponieważ próbkowanie wygodne może wprowadzać błąd selekcji, to potencjalne źródło błędu uwzględniono podczas interpretacji możliwości uogólnienia wyników.
Przesiewowo zbadano łącznie 287 pacjentów, z których 27 nie zostało zakwalifikowanych do badania. U ośmiu pacjentów wystąpił wcześniej zawał mięśnia sercowego, sześciu nie było w stanie ukończyć oceny w badaniu z powodu zaburzeń świadomości lub funkcji poznawczych, pięciu miało inne organiczne choroby serca, czterech cierpiało na nowotwory złośliwe, niewydolność wielonarządową lub inne ciężkie choroby ogólnoustrojowe, a czterech odmówiło udziału. Pozostałych 260 pacjentów zakwalifikowano do badania.
Kryteria kwalifikacji i definicja linii bazowej
Do badania włączono pacjentów z potwierdzoną klinicznie diagnozą AMI, u których wystąpił pierwszy epizod zawału mięśnia sercowego, w wieku ≥18 lat, z zachowaną świadomością i funkcjami poznawczymi wystarczającymi do zrozumienia i wypełnienia ocen badania, którzy wyrazili pisemną zgodę na udział. Wykluczono pacjentów z innymi organicznymi chorobami serca, nowotworami złośliwymi, niewydolnością wielonarządową lub innymi ciężkimi organicznymi chorobami ogólnoustrojowymi.
Rekrutacja została ograniczona do pacjentów z pierwszym w życiu zawałem mięśnia sercowego, aby zmniejszyć heterogeniczność związaną z wcześniejszymi zawałami, przebytą rewaskularyzacją, przewlekłym upośledzeniem czynnościowym po zawale oraz istniejącymi wcześniej adaptacjami w zakresie samoopieki lub rehabilitacji, ponieważ wszystkie te czynniki mogłyby niezależnie wpływać na wyjściowy poziom zależności od opieki pielęgniarskiej i późniejsze wzorce trajektorii.
Punkt T1 zdefiniowano jako moment po skutecznym leczeniu ratunkowym i odzyskaniu przytomności, w którym uczestnik był w stanie wiarygodnie ukończyć wymagane oceny.
Gromadzenie demograficznych i klinicznych danych związanych z układem sercowo-naczyniowym
Do zebrania danych dotyczących wieku, płci, wskaźnika masy ciała (BMI), stanu cywilnego, klasyfikacji funkcji serca, rodzaju zawału mięśnia sercowego, strategii leczenia reperfuzyjnego oraz historii chorób współistniejących wykorzystano specyficzny dla badania kwestionariusz informacji ogólnych. Informacje demograficzne i psychospołeczne pozyskano poprzez ocenę kwestionariuszową oraz przegląd dokumentacji medycznej, w zależności od potrzeb. Kliniczne cechy związane z układem sercowo-naczyniowym, w tym klasyfikacja funkcji serca, rodzaj zawału mięśnia sercowego, strategia reperfuzji oraz historia chorób współistniejących, zostały wyodrębnione z dokumentacji medycznej z hospitalizacji indeksowej zgodnie z przyjętymi definicjami. Klasyfikacja funkcji serca została pobrana z dokumentacji medycznej hospitalizacji indeksowej i w analizie podzielona na Klasę I–II lub Klasę III–IV. Rodzaj zawału mięśnia sercowego sklasyfikowano jako zawał mięśnia sercowego z uniesieniem odcinka ST (STEMI) lub zawał mięśnia sercowego bez uniesienia odcinka ST (NSTEMI) na podstawie diagnozy zapisanej podczas hospitalizacji indeksowej. Historię chorób współistniejących zakodowano dychotomicznie jako nie (0) lub tak (1), gdzie „tak” oznaczało udokumentowanie w historii choroby co najmniej jednego z wcześniej zdefiniowanych przewlekłych schorzeń współistniejących.
Przezskórna interwencja wieńcowa (PCI) oraz terapia trombolityczna zostały odnotowane zgodnie z leczeniem faktycznie zastosowanym podczas indeksowej hospitalizacji, a nie zgodnie z planowanym schematem leczenia. Do analizy statystycznej zachowano oryginalne wartości ciągłe dla wieku oraz BMI.
Powtarzana ocena zależności od opieki pielęgniarskiej
W punkcie czasowym T1 zastosowano skalę zależności od opieki (Care Dependency Scale, CDS5). Skala ta składa się z 15 pozycji. Każda pozycja była oceniana w skali od 1 (całkowita zależność) do 5 (niemal pełna niezależność), co dawało wynik całkowity w przedziale od 15 do 75. Wyższe wyniki wskazywały na większą niezależność i mniejszą zależność od pielęgnacji. Zgodnie z przyjętą klasyfikacją CDS, wyniki w przedziale 60–69 wskazują na ograniczony stopień zależności od opieki, natomiast wyniki 70–75 wskazują na niemal pełną niezależność; w związku z tym w niniejszym badaniu wynik całkowity CDS <70 uznano za wskazujący na zależność od pielęgnacji4,5.
Ocenę CDS powtórzono w 3. dniu po przyjęciu (T2), przy wypisie (T3) oraz 1 miesiąc po wypisie (T4). Podczas wszystkich ocen stosowano te same instrukcje, kolejność pozycji, zasady punktowania oraz procedury pomocnicze, aby zminimalizować niespójność pomiarów. Ocenę T4 przeprowadzono podczas zaplanowanej wizyty kontrolnej po 1 miesiącu od wypisu, osobiście w poradni ambulatoryjnej lub telefonicznie w przypadku, gdy wizyta osobista nie była możliwa. W obu wariantach przeszkolony członek zespołu badawczego przeprowadził wszystkie punkty oceny CDS, stosując te same standaryzowane instrukcje, kolejność pozycji oraz kryteria punktowania.
Wszyscy 260 zakwalifikowanych uczestników ukończyli badanie CDS we wszystkich czterech punktach czasowych; w ciągu miesięcznego okresu obserwacji nie odnotowano żadnych utrat osób z badania.
Wyjściowa ocena psychospołeczna
17-punktową skalę oceny depresji Hamiltona (HAMD-17)6 zastosowano jednorazowo w punkcie czasowym T1. Pozycje 1–3, 7–1, 15 i 17 oceniano w skali od 0 do 4, natomiast pozycje 4–6, 12–14 i 16 w skali od 0 do 2. Wyniki poszczególnych pozycji zsumowano, aby uzyskać wynik całkowity w zakresie od 0 do 54, gdzie wyższe wartości wskazywały na cięższe objawy depresyjne.
Kwestionariusz GAD-7 (Generalized Anxiety Disorder-7)7 został przeprowadzony jednokrotnie w punkcie czasowym T1. Każdy z siedmiu elementów oceniano w skali od 0 (wcale) do 3 (prawie codziennie), co dawało wynik całkowity w przedziale od 0 do 21. Wyższe wyniki wskazywały na bardziej nasilone objawy lękowe.
Skala Oceny Wsparcia Społecznego (SSRS)8 została przeprowadzona raz w punkcie czasowym T1. Skala składała się z 10 pozycji. Pozycje 1–4 oraz 8–10 oceniano w 4-stopniowej skali od 1 do 4; pozycja 5 była punktowana od 1 do 4 zgodnie z deklarowanym poziomem wsparcia; natomiast pozycje 6 i 7 były punktowane zgodnie z liczbą dostępnych źródeł wsparcia. Wynik całkowity mieścił się w przedziale od 12 do 6, gdzie wyższe wyniki wskazywały na większe wsparcie społeczne.
Wszystkie oceny CDS i oceny psychospołeczne były przeprowadzane lub nadzorowane przez przeszkolonych członków zespołu badawczego. Przed włączeniem uczestników do badania, osoby oceniające przeszły standaryzowane szkolenie z zakresu administracji kwestionariuszami, interpretacji pozycji, dopuszczalnej formy pomocy oraz procedur punktowania. Przez cały okres badania stosowano te same standaryzowane instrukcje, kolejność pozycji oraz kryteria punktowania. Nie wymagano, aby ten sam oceniający badał poszczególnych uczestników w każdym punkcie czasowym; spójność między oceniającymi była utrzymywana dzięki standaryzowanemu szkoleniu i jednolitym procedurom oceny. Uczestników proszono o samodzielne wypełnienie kwestionariuszy, whenever possible. W przypadkach, gdy uczestnicy mieli trudności z czytaniem, rozumieniem lub pisaniem, zapewniano standaryzowaną pomoc indywidualną, bez sugerowania odpowiedzi, interpretowania pozycji w imieniu uczestnika lub zmieniania udzielonych przez niego odpowiedzi.
Kontrola jakości danych i postępowanie z brakującymi danymi
Przed wypełnieniem kwestionariusza uczestnicy zostali poinformowani o celu badania, procedurach jego realizacji oraz wymogach dotyczących poufności. Wobec wszystkich uczestników zastosowano ustandaryzowane instrukcje i identyczne procedury oceny. Wypełnione kwestionariusze były niezwłocznie sprawdzane pod kątem pominiętych lub ewidentnie błędnych wpisów. W przypadku braku odpowiedzi na dane pytanie, uczestnika proszono o ponowne zapoznanie się z nim i, jeśli wyraził taką chęć, o udzielenie odpowiedzi. W sytuacjach, gdy wymagana była pomoc w wypełnieniu kwestionariusza, personel badania nie sugerował, nie interpretował ani nie udzielał odpowiedzi w imieniu uczestnika. Zmienne kliniczne wyodrębniano zgodnie z przyjętymi definicjami, a wypełnione formularze weryfikowano przed wprowadzeniem danych.
Wszystkich 260 uczestników ukończyło oceny CDS w punktach czasowych T1–T4, bez żadnych ubytków w obserwacji. Longitudinalne dane CDS oraz zmienne demograficzne, kliniczne i psychospołeczne uwzględnione w raportowanych analizach były kompletne. W związku z tym do analiz włączono wszystkich 260 uczestników i nie było konieczności imputacji danych.
Modelowanie mieszane wzrostu dla podłużnych wyników CDS
Modelowanie mieszane wzrostu (GMM) przeprowadzono przy użyciu oprogramowania Mplus w wersji 8.3. Dopasowano bezwarunkowy model GMM bez współzmiennych, wprowadzając CDS_T1, CDS_T2, CDS_T3 oraz CDS_T4 jako ciągłe zmienne jawne.
Rozwiązania od jednej do pięciu klas dopasowano sekwencyjnie, stosując odporną estymację maksymalnej wiarygodności (MLR). Aby zmniejszyć ryzyko zbieżności do maksimum lokalnego, wygenerowano 10 losowych zestawów wartości początkowych, a 20 najlepszych z nich zachowano do optymalizacji w końcowym etapie. Dla każdego rozwiązania potwierdzono prawidłowe zakończenie procesu, powtarzalność najlepszej wartości logarytmu wiarygodności w losowych startach oraz brak niedopuszczalnych estymacji parametrów.
Dla każdego rozwiązania odnotowano kryterium informacyjne Akaike (AIC), kryterium informacyjne Bayesa (BIC), BIC skorygowany o wielkość próby (aBIC), entropię, skorygowany test ilorazu wiarygodności Lo-Mendell-Rubina (LMR-LRT) oraz bootstrapowy test ilorazu wiarygodności (BLRT). Niższe wartości AIC, BIC i aBIC interpretowano jako wskazujące na lepsze względne dopasowanie modelu, natomiast wartości entropii bliższe 1 wskazywały na wyraźniejszą separację klas.
Każde rozwiązanie klasy k porównano z odpowiadającym mu rozwiązaniem k − 1 za pomocą testów LMR-LRT oraz BLRT. Ostateczny model nie został wybrany wyłącznie na podstawie malejących kryteriów informacyjnych; uwzględniono również stabilność zbieżności, liczebność klas, a posteriori prawdopodobieństwa przynależności, parsymonię oraz interpretowalność kliniczną. Każdy uczestnik został przypisany do klasy o najwyższym a posteriori prawdopodobieństwie przynależności, a średnie a posteriori prawdopodobieństwa specyficzne dla danej klasy obliczono jako dodatkowy miernik jakości klasyfikacji.
Analiza powtórzonych pomiarów CDS
W celu oceny zmian w punktacji CDS wewnątrz uczestników w punktach czasowych T1, T2, T3 i T4 w całej kohorcie, przeprowadzono jednoczynnikową analizę wariancji z powtarzanymi pomiarami (RM-ANOVA), przyjmując czas oceny jako czynnik wewnątrzpodmiotowy. Oceniono założenia przybliżonej normalności rozkładu oraz sferyczności. Sferyczność oceniono za pomocą testu Mauchly'ego, a w przypadku naruszenia założenia sferyczności zastosowano poprawkę Greenhouse'a-Geissera. Wszystkie testy były dwustronne, a wartość P < 0.05 uznano za istotną statystycznie.
Porównania jednowymiarowe pomiędzy klasami trajektorii
Analizy inne niż GMM przeprowadzono przy użyciu programu IBM SPSS Statistics w wersji 26.0. Wiek, BMI oraz wyniki w skalach HAMD-17, SSRS i GAD-7 analizowano jako zmienne ciągłe bez kategoryzacji.
Zmienne ciągłe o rozkładzie zbliżonym do normalnego przedstawiono jako średnią ± odchylenie standardowe i porównano pomiędzy czterema klasami trajektorii za pomocą jednoczynnikowej analizy wariancji. Zmienne kategoryczne przedstawiono jako liczbę uczestników i porównano za pomocą testu chi-kwadrat Pearsona. Wszystkie wartości P były obustronne, a próg P < 0,05 przyjęto jako kryterium wyboru zmiennych do włączenia do wstępnego modelu wielowymiarowego.
W analizie jednowymiarowej wiek, stan cywilny, klasyfikacja funkcji serca, typ zawału mięśnia sercowego, PCI, terapia trombolityczna, wynik w skali HAMD-17, wynik w skali SSRS, wynik w skali GAD-7 oraz historia chorób współistniejących spełniły kryterium P < 0.05 i zostały zatem wprowadzone do wstępnego modelu wielowymiarowego. Płeć oraz BMI nie spełniły tego kryterium.
Wielomianowa regresja logistyczna i diagnostyka modelu
Cztery klasy trajektorii potraktowano jako wynik nominalny i przeprowadzono wielomianową regresję logistyczną zamiast binarnej regresji logistycznej. Kategorią referencyjną wyniku została wyznaczona grupa C1 (Wysoka Niezależność – Powolna Poprawa).
Do modelu początkowego włączono wszystkie zmienne z P < 0,05 w analizach jednowymiarowych. Następnie zastosowano wsteczną selekcję opartą na ilorazie wiarygodności, sekwencyjnie usuwając zmienne wykazujące P > 0,10. W modelu końcowym zachowano statystycznie istotne efekty główne.
Multikolinearność oceniono za pomocą wartości tolerancji oraz współczynnika inflacji wariancji (VIF). W końcowej analizie wartości tolerancji mieściły się w zakresie od około 0,81 do 0,97, a wartości VIF od 1,03 do 1,24, co wskazuje na brak istotnej multikolinearności.
Testowanie interakcji ograniczono do uprzednio określonych, klinicznie prawdopodobnych czynników, aby zmniejszyć ryzyko nadmiernego dopasowania modelu. Trzy określone wcześniej interakcje — wiek × historia chorób współistniejących, stan cywilny × wynik SSRS oraz wynik HAMD-17 × wynik GAD-7 — zostały ocenione indywidualnie za pomocą testów ilorazu wiarygodności. Odpowiednie wartości P wyniosły odpowiednio 0,65, 0,301 i 0,908; w związku z tym żadne z czynników interakcji nie zostało zachowane w modelu.
Ogólną wydajność modelu oceniono za pomocą testu ilorazu wiarygodności w stosunku do modelu z samą stałą; testów dopasowania Pearsona i dewiancji; statystyk pseudo-R2 Coxa-Snella, Nagelkerke i McFaddena; dokładności klasyfikacji; zbieżności oraz oceny całkowitej lub quasi-całkowitej separacji.
Skorygowane ilorazy szans (ORs) wraz z 95% przedziałami ufności (CIs) zostały podane dla wszystkich ostatecznych predyktorów w porównaniach C2 względem C1, C3 względem C1 oraz C4 względem C1. Szerokie przedziały ufności interpretowano jako wskazujące na ograniczoną precyzję, a nie jako jednoznaczny dowód na występowanie dużych wielkości efektu.
Kwestie wielkości próby i raportowanie
Do modelu GMM nie zastosowano jednego uniwersalnego progu wielkości próby. Adekwatność próby rozważano w odniesieniu do złożoności modelu, proporcji klas, separacji klas, wzorców brakujących danych, entropii, prawdopodobieństw a posteriori oraz zbieżności9.
Nie przeprowadzono formalnej a priori analizy mocy opartej na symulacjach, ponieważ badanie miało charakter eksploracyjnego badania podłużnego, przeprowadzonego na dostępnej populacji spełniającej kryteria w określonym okresie rekrutacji. Ostateczne rozwiązanie czterechklasowe objęło odpowiednio 6, 54, 90 i 50 uczestników, a wartość entropii wyniosła 0,879, przy średnich prawdopodobieństwach a posteriori w zakresie od 0,871 do 0,927.
W przypadku wielomianowej regresji logistycznej adekwatność próby oceniono w odniesieniu do liczby uczestników w każdej kategorii wyniku oraz liczby parametrów potencjalnych predyktorów10. Ze względu na to, że niektóre klasy trajektorii były stosunkowo małe, analizę regresji zinterpretowano jako eksploracyjną analizę powiązań, a nie jako opracowanie ostatecznego modelu predykcyjnego.
Badanie obserwacyjne zostało opisane zgodnie z wytycznymi Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE), obejmującymi projekt badania, środowisko, przepływ uczestników, źródła danych, potencjalne źródła błędów, wielkość badania, metody statystyczne, sposób postępowania z brakującymi danymi, główne wyniki, ograniczenia oraz możliwość uogólnienia wyników.
Wyniki
Przepływ uczestników i kompletność danych
W okresie rekrutacji oceniono kwalifikowalność 287 pacjentów z AMI. Dwudziestu siedmiu pacjentów nie włączono do badania: ośmiu z nich przebyło wcześniej zawał mięśnia sercowego, sześciu nie było w stanie ukończyć ocen w badaniu z powodu zaburzeń świadomości lub funkcji poznawczych, pięciu cierpiało na inne organiczne choroby serca, czterech miało guzy nowotworowe, niewydolność wielonarządową lub inne ciężkie choroby ogólnoustrojowe, a czterech odmówiło udziału. Pozostałych 260 uczestników przystąpiło do badania, ukończyło wszystkie cztery oceny CDS do 1 miesiąca po wypisie ze szpitala i zostało włączonych do końcowego modelu GMM oraz późniejszych analiz. W raportowanych analizach nie odnotowano brakujących podłużnych wartości CDS, utraty kontaktu z pacjentami ani brakujących danych demograficznych, klinicznych lub psychospołecznych, które wymagałyby imputacji.
Wybór czterechklasowego modelu GMM
Wskaźniki dopasowania ulegały stopniowej poprawie od rozwiązania jednoklasowego do czteroklasowego (Tabela 1). Rozwiązanie czteroklasowe przyniosło AIC = 6978.826, BIC = 7047.822, aBIC = 6978.741, entropię = 0.879, LMR-LRT P = 0.027 oraz BLRT P < 0.001. Oszacowane przez model proporcje klas wynosiły 25.8%, 21.0%, 34.1% oraz 19.1%. Po dodaniu piątej klasy wartości AIC, BIC i aBIC nieznacznie spadły odpowiednio do 6963.213, 7038.208 i 6962.613, a entropia wzrosła do 0.912. Jednak ani LMR-LRT (P = 0.128), ani BLRT (P = 0.063) nie wykazały statystycznie istotnej poprawy. Ponadto piąta klasa obejmowała jedynie 6.4% próby. W związku z tym zatrzymano model czteroklasowy, ponieważ zapewniał on preferencyjną równowagę między dopasowaniem modelu, stabilnością, oszczędnością, wielkością klas a interpretowalnością kliniczną.
Zbieżność i jakość klasyfikacji
Rozwiązanie czteroklasowe zakończyło się prawidłowo, a optymalna wiarygodność logarytmiczna została powtórzona 18 razy w ramach losowych startów. Nie zaobserwowano niedopuszczalnych szacunków parametrów. Średnie prawdopodobieństwa a posteriori dla przynależności do najbardziej prawdopodobnej klasy wynosiły 0,914 dla C1, 0,889 dla C2, 0,927 dla C3 i 0,871 dla C4, co wskazuje na akceptowalną separację klas.
Całkowita zależność od opieki pielęgniarskiej w czasie
Ogólne średnie wyniki CDS wynosiły 48,28 ± 10,25 w T1, 54,16 ± 14,33 w T2, 52,82 ± 12,17 w T3 oraz 56,58 ± 15,15 w T4. Jednoczynnikowa analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami (ANOVA) wykazała istotną ogólną różnicę w wynikach CDS pomiędzy czterema punktami czasowymi oceny (F = 13,692, P < 0,001). Na poziomie grup wyniki CDS wzrosły do 3. dnia, nieznacznie spadły w momencie wypisu, a następnie ponownie wzrosły miesiąc po wypisie. Większa zmienność zaobserwowana w późniejszych punktach czasowych sugerowała, że ogólny wzorzec średnich maskował znaczną heterogeniczność wśród uczestników.
Wzorce trajektorii
Najprawdopodobniej przypisanie do klas zidentyfikowało cztery trajektorie: C1, Wysoka Niezależność – Powolna Poprawa (n = 66, 25,4%); C2, Umiarkowana Zależność – Szybkie Pogorszenie (n = 54, 20,8%); C3, Wysoka Zależność – Znaczna Poprawa (n = 90, 34,6%) oraz C4, Wysoka Zależność – Powolne Pogorszenie (n = 50, 19,2%; Rycina 1). Średnie wyniki CDS dla C1 wynosiły odpowiednio 55,50, 59,00, 60,00 i 64,00 w punktach czasowych T1–T4; dla C2 były to 50,00, 49,00, 39,00 i 39,00; dla C3 43,22, 59,35, 61,86 i 70,90; a dla C4 46,00, 44,00, 42,00 i 40,00.
Jednowymiarowe porównania klas
Wiek różnił się istotnie statystycznie pomiędzy grupami C1–C4 (odpowiednio 58,20 ± 7,80, 61,50 ± 7,40, 55,80 ± 7,60 oraz 63,10 ± 7,20 lat; F = 12,572, P < 0,001; Tabela 2). BMI nie różniło się istotnie pomiędzy klasami (odpowiednio 23,60 ± 2,70, 23,40 ± 2,80, 23,80 ± 2,90 oraz 23,50 ± 2,60 kg/m2; F = 0,270, P = 0,847), a rozkład płci był również podobny (χ2 = 0,142, P = 0,986). Istotne różnice zaobserwowano w odniesieniu do stanu cywilnego (χ2 = 14,749, P = 0,002), klasyfikacji funkcji serca (χ2 = 15,283, P = 0,002), typu zawału mięśnia sercowego (χ2 = 15,035, P = 0,002), PCI (χ2 = 12,863, P = 0,005), terapii trombolitycznej (χ2 = 15,622, P = 0,001) oraz historii chorób współistniejących (χ2 = 27,903, P < 0,001).
Średnie wyniki w skali HAMD-17 wynosiły odpowiednio 10,80 ± 2,70, 13,10 ± 2,90, 11,20 ± 2,60 oraz 14,10 ± 3,00 dla grup C1–C4 (F = 19,040, P < 0,001). Średnie wyniki w skali SSRS wynosiły odpowiednio 43,00 ± 4,80, 38,50 ± 5,00, 42,00 ± 4,90 oraz 36,80 ± 5,10 (F = 20,742, P < 0,001), a średnie wyniki w skali GAD-7 wynosiły odpowiednio 9,50 ± 2,50, 12,10 ± 2,80, 10,00 ± 2,60 oraz 13,70 ± 3,00 (F = 30,585, P < 0,001).
Końcowa regresja wielomianowa
Kandydaci na predyktory zostali zakodowani zgodnie z Tabelą 3. Wsteczna selekcja na podstawie ilorazu wiarygodności pozwoliła zachować w końcowym modelu wielomianowej regresji logistycznej wiek, stan cywilny, wyniki HAMD-17, SSRS, GAD-7 oraz historię chorób współistniejących (Tabela 4). W porównaniu C2 względem C1, bycie w związku małżeńskim wiązało się z niższym prawdopodobieństwem przynależności do grupy C2 (skorygowane OR = 0,241, 95% CI = 0,095–0,612, P = 0,003), natomiast wyższe wyniki w skali HAMD-17 (OR = 1,324, 95% CI = 1,121–1,564), wyższe wyniki w skali GAD-7 (OR = 1,374, 95% CI = 1,160–1,626), niższe wyniki w skali SSRS (OR = 0,787, 95% CI = 0,711–0,871) oraz historia chorób współistniejących (OR = 3,107, 95% CI = 1,212–7,968) wiązały się z przynależnością do grupy C2. Wiek nie był statystycznie istotny w tym porównaniu (P = 0,089). W porównaniu C3 względem C1 jedynym statystycznie istotnym zachowanym predyktorem był wiek (OR = 0,954, 95% CI = 0,912–0,997, P = 0,036).
W przypadku porównania C4 względem C1, przynależność do grupy C4 wiązała się z większym wiekiem (OR = 1.077, 95% CI = 1.005–1.154), stanem wolnym (osoby w związku małżeńskim: OR = 0.248, 95% CI = 0.085–0.720), wyższymi wynikami w skali HAMD-17 (OR = 1.466, 95% CI = 1.214–1.772), niższymi wynikami w skali SSRS (OR = 0.727, 95% CI = 0.646–0.819), wyższymi wynikami w skali GAD-7 (OR = 1.605, 95% CI = 1.318–1.955) oraz występowaniem chorób współistniejących w wywiadzie (OR = 4.454, 95% CI = 1.511–13.134).
Diagnostyka modelu
Ostateczny model wielomianowy zapewnił znaczącą poprawę w stosunku do modelu z samym wyrazem wolnym (test ilorazu wiarygodności χ2 = 190,966, df = 18, P < 0,001). Testy dobroci dopasowania Persona (χ2 = 745,020, df = 759, P = 0,635) oraz dewiancji (χ2 = 515,576, df = 759, P > 0,999) nie wskazały na słabe dopasowanie modelu. Wartości pseudo-R2 według Coxa-Snella, Nagelkerke i McFaddena wyniosły odpowiednio 0,520, 0,557 i 0,270, a dokładność klasyfikacji wyniosła 53,1%. Model zbiegł po siedmiu iteracjach, bez dowodów na całkowitą lub quasi-całkowitą separację. Niektóre estymacje dla historii chorób współistniejących miały stosunkowo szerokie 95% CI, co wskazuje na ograniczoną precyzję i sugeruje ostrożną interpretację tych powiązań.
DOSTĘPNOŚĆ DANYCH:
Surowe dane stanowiące podstawę wyników niniejszego badania zostały udostępnione do artykułu jako Supplementary File 1.
Rycina 1: Podłużne trajektorie zależności od opieki pielęgnacyjnej u pacjentów z ostrym zawałem mięśnia sercowego. Cztery utajone klasy trajektorii zidentyfikowane za pomocą GMM to: wysoka niezależność – powolna poprawa (C1, n = 66, 25,4%), umiarkowana zależność – szybkie pogorszenie (C2, n = 54, 20,8%), wysoka zależność – znacząca poprawa (C3, n = 90, 34,6%) oraz wysoka zależność – powolne pogorszenie (C4, n = 50, 19,2%). T1 oznacza poziom wyjściowy po skutecznym leczeniu ratunkowym i odzyskaniu przytomności; T2 oznacza 3. dzień po przyjęciu; T3 oznacza wypis ze szpitala; a T4 oznacza 1 miesiąc po wypisie. Oś y przedstawia średni wynik w skali CDS specyficzny dla danej klasy, gdzie wyższe wyniki wskazują na większą niezależność i mniejszą zależność od opieki pielęgnacyjnej. Skróty: AMI = ostry zawał mięśnia sercowego; CDS = Care Dependency Scale; GMM = modelowanie mieszanin wzrostowych. Aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny, kliknij tutaj.
| Model | AIC | BIC | aBIC | Entropia | wartość p testu LMR-LRT | wartość p testu BLRT | Proporcja klas (%) |
| 1 | 7353.11 | 7384.108 | 7355.567 | — | — | — | — |
| 2 | 7141.412 | 7184.409 | 7156.355 | 0.726 | 0.002 | <0.001 | 48.2/51.8 |
| 3 | 7032.275 | 7086.271 | 7049.704 | 0.813 | 0.015 | <0.001 | 35.1/42.7/22.2 |
| 4 | 6978.826 | 7047.822 | 6978.741 | 0.879 | 0.027 | <0.001 | 25.8/21.0/34.1/19.1 |
| 5 | 6963.213 | 7038.208 | 6962.613 | 0.912 | 0.128 | 0.063 | 29.7/31.2/20.4/12.3/6.4 |
Tabela 1: Wskaźniki dopasowania dla jedno- do pięcioklasowych modeli mieszanych wzrostu trajektorii zależności pielęgnacyjnej. Niższe wartości kryteriów informacyjnych wskazują na lepsze względne dopasowanie modelu, natomiast wartości entropii bliższe 1 wskazują na wyraźniejszy podział na klasy. Testy LMR-LRT i BLRT porównują model k-klasowy z odpowiadającym mu modelem k − 1. Proporcje klas są proporcjami oszacowanymi przez model; ostateczna liczba i procenty uczestników opierają się na najbardziej prawdopodobnym a posteriori przypisaniu do klasy. Skróty: AIC = kryterium informacyjne Akaike; BIC = bayesowskie kryterium informacyjne; aBIC = bayesowskie kryterium informacyjne skorygowane o wielkość próby; LMR-LRT = skorygowany test ilorazu wiarygodności Lo-Mendella-Rubina; BLRT = bootstrapowy test ilorazu wiarygodności.
| Pozycja | Klasyfikacja | Wysoka niezależność – powolna poprawa (C1) (n = 66) | Umiarkowana zależność – szybkie pogorszenie stanu zdrowia (C2) (n = 54) | Wysoka zależność – znacząca poprawa (C3) (n = 90) | Wysoka zależność – powolne zaostrzenie (C4) (n = 50) | Statystyka | P wartość |
| Wiek (lata) | − | 58.20 ± 7.80 | 61.50 ± 7.40 | 55.80 ± 7.60 | 63.10 ± 7.20 | 12.572 | <0.001 |
| Płeć | Samiec | 43 | 35 | 58 | 31 | 0.142 | 0.986 |
| Kobieta | 23 | 19 | 32 | 19 | |||
| BMI (kg/m²) | — | 23.60 ± 2.70 | 23.40 ± 2.80 | 23.80 ± 2.90 | 23.50 ± 2.60 | 0.27 | 0.847 |
| Stan cywilny | Zamężna/Zamężony | 46 | 24 | 64 | 25 | 14.749 | 0.002 |
| Kobieta niezamężna/Mężczyzna kawaler / Rozwiedziony/Rozwiedziona / Wdowiec/Wdowa | 20 | 30 | 26 | 25 | |||
| Klasyfikacja funkcji serca | Klasa I–II | 41 | 22 | 60 | 20 | 15.283 | 0.002 |
| Klasa III–IV | 25 | 32 | 30 | 30 | |||
| Typ zawału mięśnia sercowego | Uniesienie odcinka ST | 50 | 35 | 44 | 37 | 15.035 | 0.002 |
| Bez uniesienia odcinka ST | 16 | 19 | 46 | 13 | |||
| Przezskórna interwencja wieńcowa | Tak | 45 | 38 | 62 | 21 | 12.863 | 0.005 |
| Nie | 21 | 16 | 28 | 29 | |||
| Terapia trombolityczna | Tak | 52 | 49 | 66 | 29 | 15.622 | 0.001 |
| Nie | 14 | 5 | 24 | 21 | |||
| wynik w skali HAMD | − | 10.80 ± 2.70 | 13.10 ± 2.90 | 11.20 ± 2.60 | 14.10 ± 3.00 | 19.04 | <0.001 |
| wynik w skali SSRS | − | 43.00 ± 4.80 | 38.50 ± 5.00 | 42.00 ± 4.90 | 36.80 ± 5.10 | 20.742 | <0.001 |
| wynik w skali GAD-7 | - | 9.50 ± 2.50 | 12.10 ± 2.80 | 10.00 ± 2.60 | 13.70 ± 3.00 | 30.585 | <0.001 |
| Historia schorzeń towarzyszących | Tak | 20 | 32 | 28 | 34 | 27.903 | <0.001 |
| Nie | 46 | 22 | 62 | 16 |
Tabela 2: Analiza jednowymiarowa charakterystyk w klasach trajektorii zależności pielęgnacyjnej. Zmienne ciągłe przedstawiono jako średnia ± odchylenie standardowe i porównano za pomocą jednoczynnikowej analizy wariancji. Zmienne kategoryczne przedstawiono jako liczbę uczestników i porównano za pomocą testów chi-kwadrat Pearsona. Wszystkie wartości P to dwustronne porównania ogólne między czterema klasami trajektorii. Skróty: BMI = wskaźnik masy ciała; HAMD-17 = 17-punktowa skala oceny depresji Hamiltona; SSRS = skala oceny wsparcia społecznego; GAD-7 = kwestionariusz uogólnionego lęku GAD-7; PCI = przezskórna interwencja wieńcowa.
| Zmienna | Opis zadania |
| Wiek | Wprowadzono jako wartość oryginalną |
| Stan cywilny | Незаpobiedni/rozwiedzeni/wdowy = 0; małżeństwo = 1 |
| Klasyfikacja funkcji serca | Klasa Ⅰ, Ⅱ = 0; Klasa Ⅲ, Ⅳ = 1 |
| Typ zawału | Brak uniesienia odcinka ST = 0; uniesienie odcinka ST = 1 |
| Terapia interwencyjna | Nie = 0; Tak = 1 |
| Terapia trombolityczna | Nie = 0; Tak = 1 |
| Wynik w skali HAMD | Wprowadzono jako wartość pierwotna |
| Wynik w skali SSRS | Wprowadzono jako wartość oryginalna |
| Wynik w skali GAD-7 | Wprowadzono jako wartość oryginalna |
| Historia chorób współistniejących | Nie = 0; Tak = 1 |
Tabela 3: Kodowanie potencjalnych predyktorów dla wielomianowej regresji logistycznej. Wiek, HAMD-17, SSRS oraz GAD-7 wprowadzono przy użyciu ich oryginalnych wartości ciągłych. W przypadku zmiennych dychotomicznych kategoria zakodowana jako 0 służyła jako kategoria referencyjna: niezamężna/nieżonaty/rozwiedziony/wdowiec dla stanu cywilnego; funkcja serca klasa I–II; NSTEMI; brak PCI; brak terapii trombolitycznej; brak historii chorób współistniejących. Skróty: HAMD-17 = 17-punktowa skala oceny depresji Hamiltona; SSRS = skala oceny wsparcia społecznego; GAD-7 = kwestionariusz uogólnionego zaburzenia lękowego-7; NSTEMI = zawał mięśnia sercowego bez uniesienia odcinka ST; PCI = przezskórna interwencja wieńcowa.
| Porównanie grup | Zmienna | β | SE | χ-kwadrat Walda² | P | Skorygowany OR (95% CI) |
| C2 kontra C1 | Wiek | 0.052 | 0.03 | 2.885 | 0.089 | 1.053 (0.992–1.118) |
| Zamężna/żonaty | −1.422 | 0.475 | 8.951 | 0.003 | 0.241 (0.095–0.612) | |
| HAMD-17 | 0.281 | 0.085 | 10.893 | <0.001 | 1.324 (1.121–1.564) | |
| SSRS | −0.240 | 0.052 | 21.236 | <0.001 | 0.787 (0.711–0.871) | |
| GAD-7 | 0.317 | 0.086 | 13.607 | <0.001 | 1.374 (1.160–1.626) | |
| Choroby współistniejące | 1.134 | 0.48 | 5.567 | 0.018 | 3.107 (1.212–7.968) | |
| C3 vs C1 | Wiek | −0.047 | 0.023 | 4.389 | 0.036 | 0.954 (0.912–0.997) |
| Zamężna/Zamężony | 0.085 | 0.367 | 0.054 | 0.817 | 1.088 (0.531–2.233) | |
| HAMD-17 | 0.053 | 0.064 | 0.682 | 0.409 | 1.054 (0.930–1.195) | |
| SSRS | −0.048 | 0.034 | 1.982 | 0.159 | 0.953 (0.891–1.019) | |
| GAD-7 | 0.078 | 0.066 | 1.375 | 0.241 | 1.081 (0.949–1.231) | |
| Choroby współistniejące | 0.019 | 0.374 | 0.003 | 0.959 | 1.020 (0.490–2.123) | |
| C4 vs C1 | Wiek | 0.074 | 0.035 | 4.438 | 0.035 | 1.077 (1.005–1.154) |
| Zamężna/żonaty | −1.394 | 0.544 | 6.574 | 0.01 | 0.248 (0.085–0.720) | |
| HAMD-17 | 0.383 | 0.097 | 15.733 | <0.001 | 1.466 (1.214–1.772) | |
| SSRS | −0.318 | 0.06 | 27.91 | <0.001 | 0.727 (0.646–0.819) | |
| GAD-7 | 0.473 | 0.101 | 22.111 | <0.001 | 1.605 (1.318–1.955) | |
| Choroby współistniejące | 1.494 | 0.552 | 7.332 | 0.007 | 4.454 (1.511–13.134) |
Tabela 4: Wielomianowa analiza regresji logistycznej czynników związanych z przynależnością do trajektorii zależności pielęgnacyjnej. C1, Wysoka Niezależność-Powolna Poprawa, została określona jako referencyjna kategoria wyniku. Skorygowane wartości OR oraz 95% CI podano dla C2 względem C1, C3 względem C1 oraz C4 względem C1. Ostateczny model efektów głównych uzyskano za pomocą wstecznego doboru w oparciu o kryterium ilorazu wiarygodności. Model końcowy wykazał istotną poprawę w stosunku do modelu zawierającego jedynie wyraz wolny (iloraz wiarygodności χ2 = 190,966, df = 18, P < 0,001), przy pseudo-R2 Nagelkerke wynoszącym 0,557 i całkowitej dokładności klasyfikacji na poziomie 53,1%. Skróty: OR = iloraz szans; CI = przedział ufności; HAMD-17 = 17-punktowa skala oceny depresji Hamiltona; SSRS = skala oceny wsparcia społecznego; GAD-7 = kwestionariusz uogólnionego lęku GAD-7.
Plik uzupełniający 1: Surowe dane wspierające wyniki niniejszego badania.Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.
Dyskusja
Zmiany podłużne w zależności od opieki pielęgniarskiej należy interpretować opisowo. Na poziomie całej kohorty średni wynik CDS wynosił 48,28 ± 10,25 w T1, co wskazuje na znaczne zapotrzebowanie na opiekę pielęgniarską w wczesnej fazie po AMI11. Wynik CDS wzrósł do 54,16 ± 14,33 w T2 podczas leczenia ostrego i wczesnego powrotu do zdrowia12, nieznacznie spadł do 52,82 ± 12,17 w momencie wypisu i ponownie wzrósł do 56,58 ± 15,15 w 1 miesiącu po wypisie. Wcześniejsze badania podkreśliły trudności związane z uczestnictwem w rehabilitacji kardiologicznej po AMI13; jednak niniejsze badanie nie oceniało bezpośrednio, czy uczestnictwo w rehabilitacji lub inne specyficzne czynniki odpowiadały za zaobserwowane zmiany czasowe. Analiza klas latentnych wykazała ponadto, że ogólny wzorzec średnich maskował cztery znacząco odmienne trajektorie. Heterogeniczność ta jest w dużej mierze zgodna z wcześniejszymi badaniami nad trajektoriami sercowo-naczyniowymi, w tym trajektoriami jakości życia związanej ze zdrowiem po AMI14 oraz trajektoriami samopieczy u pacjentów z chorobą wieńcową15. Różnice w liczbie i kształcie klas w poszczególnych badaniach mogą odzwierciedlać różnice w mierzonych konstruktach, harmonogramach oceny, populacjach pacjentów, czasie obserwacji oraz podejściach do modelowania klas latentnych.
Kilka etapów protokołu ma krytyczne znaczenie dla powtarzalności wyników. Po pierwsze, punkt T1 musi być zdefiniowany w sposób spójny. Ocena wyjściowa powinna nastąpić po skutecznym leczeniu doraźnym i odzyskaniu przytomności, ponieważ wcześniejsza ocena może odzwierciedlać przejściową niestabilność kliniczną, a nie wiarygodny stan funkcjonalny. Po drugie, podawanie CDS powinno być zstandaryzowane we wszystkich czterech punktach czasowych, ponieważ zmiany w instrukcjach lub procedurach pomocniczych mogłyby wprowadzić sztuczne różnice podłużne. Po trzecie, wyjściowe oceny psychospołeczne powinny być wyraźnie odróżnione od powtarzanych ocen CDS. Skale HAMD-17, GAD-7 oraz SSRS zostały zastosowane raz w punkcie T1, podczas gdy CDS stosowano wielokrotnie w punktach T1–T4. Wreszcie, model GMM powinien zostać dopasowany z odpowiednią liczbą losowych startów i oceniony poprzez replikację optymalnej logarytmicznej funkcji wiarygodności, dopuszczalnych szacunków parametrów, prawdopodobieństw a posteriori oraz klinicznie istotnych liczebności klas, zamiast być wybieranym wyłącznie na podstawie malejących wartości AIC lub BIC.
Wybór rozwiązania czteroklasowego ilustruje istotny aspekt modelowania mieszanin. Dodanie piątej klasy nieznacznie obniżyło kryteria informacyjne i zwiększyło entropię; jednak rozwiązanie pięcioklasowe nie wykazało statystycznie istotnej poprawy według testu LMR-LRT (P = 0.128) ani BLRT (P = 0.063), a ponadto wprowadziło małą podgrupę obejmującą zaledwie 6,4% próby o ograniczonej dodatkowej dyferencjacji klinicznej. W podobnych zastosowaniach każda dodatkowa klasa nie powinna być zatem automatycznie interpretowana jako znacząca biologiczna lub kliniczna podgrupa. Należy rozważyć prostsze rozwiązanie, gdy model tworzy bardzo małą klasę, wykazuje niestabilną zbieżność, daje niepowtarzalną optymalną wiarygodność logarytmiczną (log-likelihood), generuje nieprawdopodobne trajektorie lub wykazuje istotne zmiany w składzie klas w odpowiedzi na niewielkie zmiany wartości startowych. I odwrotnie, model statystycznie prostszy może być niewłaściwy, jeśli łączy on klinicznie odmienne, wyraźnie odseparowane wzorce podłużne.
Analizę czynników powiązanych należy interpretować jako badanie eksploracyjne, a nie predykcyjne lub przyczynowe. Wiek wykazał specyficzne dla danej klasy powiązania z przynależnością do trajektorii. Wcześniejsze badania prospektywne u pacjentów z AMI zidentyfikowały starszy wiek jako istotny korelat późniejszego pogorszenia stanu zdrowia i sprawności w codziennych czynnościach życiowych16,17. Stan cywilny był również powiązany z przynależnością do trajektorii, a systematyczny przegląd i metaanaliza wykazały powiązania między stanem cywilnym lub posiadaniem partnera a wynikami raportowanymi przez pacjentów po zawale mięśnia sercowego18. Niższy poziom postrzeganego wsparcia społecznego wiązano z gorszym stanem zdrowia i objawami depresyjnymi po AMI19, podczas gdy stres psychologiczny po zawale mięśnia sercowego jest również istotny klinicznie20. Dowody prospektywne dodatkowo powiązały niskie postrzegane wsparcie społeczne z gorszymi wynikami zdrowia fizycznego i psychicznego po AMI21. Historia chorób współistniejących była powiązana z kilkoma porównaniami trajektorii w niniejszym badaniu, a wcześniejsze dowody powiązały wielochorobowość z upośledzeniem funkcjonalnym u pacjentów z historią AMI2. Niemniej jednak, niniejsza analiza nie oceniała fizjologicznych, behawioralnych ani psychospołecznych mechanizmów leżących u podstaw tych powiązań. Wyników nie należy zatem interpretować jako dowodu na to, że modyfikacja tych czynników koniecznie zmieniłaby przynależność do klasy trajektorii.
Metoda ta posiada kilka ograniczeń. Badanie zostało przeprowadzone w jednym ośrodku z wykorzystaniem doboru wygodnego, co mogło wprowadzić błąd selekcji i ograniczyć trafność zewnętrzną. Uwzględniono wyłącznie pacjentów przechodzących pierwszy zawał mięśnia sercowego; w związku z tym zidentyfikowana struktura trajektorii może nie być reprezentatywna dla pacjentów z nawrotami zdarzeń. Obserwacja zakończyła się miesiąc po wypisie ze szpitala, co uniemożliwiło ocenę, czy cztery klasy trajektorii pozostają stabilne w dłuższych okresach. Nie włączono systematycznie istotnych zmiennych sercowo-naczyniowych, w tym frakcji wyrzutowej lewej komory, klasy Killipa, charakterystyki naczynia sprawczego, sukcesu procedury, powikłań wewnątrzszpitalnych, szczegółowej terapii lekowej, peptydu natriuretycznego typu B, tolerancji wysiłku oraz udziału w ustrukturyzowanej rehabilitacji kardiologicznej. W związku z tym nie można wykluczyć pozostałych czynników zakłócających związanych z ciężkością choroby, intensywnością leczenia i statusem rehabilitacji.
Kolejne ograniczenie dotyczy precyzji niektórych szacunków regresji specyficznych dla danej klasy. Nie przeprowadzono formalnego, a priori obliczenia wielkości próby w oparciu o symulacje. Chociaż czteroklasowy model GMM wykazał stabilną zbieżność i satysfakcjonującą jakość klasyfikacji, niektóre grupy trajektorii były stosunkowo niewielkie. Dlatego szerokie przedziały ufności dla wybranych szacunków, w szczególności tych dotyczących historii chorób współistniejących, należy interpretować z ostrożnością. Do potwierdzenia zidentyfikowanej struktury klas oraz powiązanych z nią czynników niezbędne są większe, wieloośrodkowe kohorty prospektywne z dłuższymi okresami obserwacji, bardziej kompleksowym fenotypowaniem układu sercowo-naczyniowego oraz niezależną replikacją. Pomimo tych ograniczeń, połączone ramy analizy powtarzanych pomiarów CDS i modelu GMM stanowią praktyczne podejście do identyfikacji heterogenicznych wzorców wczesnego powrotu do zdrowia i mogą ułatwić bardziej zindywidualizowaną ocenę pielęgniarską oraz opiekę pohospitalizacyjną w populacjach pacjentów po AMI.
Oświadczenia
Autorzy deklarują brak konfliktów interesów. W przygotowaniu, pisaniu, redagowaniu ani w generowaniu rycin do niniejszego manuskryptu nie wykorzystano narzędzi sztucznej inteligencji (AI).
WKŁAD AUTORÓW:
Wszyscy autorzy przyczynili się do koncepcji i projektu badania, gromadzenia i interpretacji danych oraz przygotowania i redakcji manuskryptu. Wszyscy autorzy zapoznali się z ostateczną wersją manuskryptu, zatwierdzili ją i zgadzają się ponosić odpowiedzialność za wszystkie aspekty pracy
Podziękowania
Autorzy dziękują pacjentom, którzy wzięli udział w badaniu, oraz personelowi klinicznemu, który pomógł w przeprowadzaniu ankiet, gromadzeniu danych i monitorowaniu pacjentów. Badanie to nie otrzymało żadnego konkretnego grantu z żadnej instytucji finansującej z sektora publicznego, komercyjnego lub non-profit.
Materiały
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Skala Zależności od Opieki (CDS) | Dijkstra A, Buist G, Dassen T | Brak danych | Oryginalna 15-punktowa skala oceny zależności od opieki pielęgniarskiej; wyższe wyniki wskazują na większą niezależność. |
| Skala Zależności od Opieki, wersja chińska | Zhang SQ, Zhu YM, Li L, i inni. | Nie dotyczy | Chińska wersja/źródło walidacji przytoczone w manuskrypcie i wykorzystane do wsparcia aplikacji CDS w niniejszym badaniu. |
| Kwestionariusz informacji ogólnych | Zespół badawczy, Ludowy Rząd Powiatu Linquan’szpital | Opracowany na potrzeby badania; brak numeru katalogowego | Formularz specyficzny dla badania, wykorzystywany do gromadzenia danych dotyczących wieku, płci, BMI, stanu cywilnego, klasyfikacji funkcji serca, typu zawału mięśnia sercowego, strategii reperfuzji oraz historii chorób współistniejących. |
| Kwestionariusz uogólnionego lęku-7 (GAD-7) | Spitzer RL, Kroenke K, Williams JBW, Lömy B | N/A | Opublikowana 7-elementowa skala lęku przeprowadzona jednorazowo w punkcie wyjściowym (T1). |
| Hamiltonowska skala oceny depresji, 17 punktów (HAMD-17) | Hamilton M | Nie dotyczy | Opublikowana skala depresji oceniana przez klinicystę; w punkcie wyjściowym (T1) zastosowano sposób punktacji oparty na 17 pozycjach. |
| IBM SPSS Statistics | IBM Corp. | Wersja 26.0 | Oprogramowanie statystyczne wykorzystane do statystyk opisowych, jednoczynnikowej analizy wariancji (ANOVA), testów chi-kwadrat oraz wielowymiarowej regresji logistycznej. |
| Dokumentacja IBM SPSS Statistics 26 | IBM Corp. | Dokumentacja wersji 26 | Oficjalna dokumentacja IBM SPSS Statistics 26. |
| Mplus | Muthén & Muthén | Wersja 8.3 | Oprogramowanie statystyczne wykorzystywane do dopasowania jedno- do pięcioklasowych modeli mieszanych wzrostu; wersja 8.3 została wydana 30 kwietnia 2019 roku. |
| Podręcznik użytkownika programu Mplus | Muthén & Muthén | Ósma edycja / Wersja 8 | Oficjalna dokumentacja użytkownika programu Mplus w wersji 8, wykorzystana jako oprogramowanie zasobowe w zakresie metodologii. |
| Skala Oceny Wsparcia Społecznego (SSRS) | Xiao SY | Nie dotyczy | Opublikowana 10-elementowa chińska skala wsparcia społecznego przeprowadzona jednorazowo w punkcie wyjścia (T1). |
| Lista kontrolna STROBE dla badań kohortowych | Inicjatywa STROBE | Lista kontrolna badania kohortowego | Lista kontrolna raportowania stosowana do oceny kompletności raportu z podłużnego badania obserwacyjnego. |
| Oświadczenie STROBE | Inicjatywa STROBE | wytyczne z 207 r. | Wytyczne dotyczące raportowania badań obserwacyjnych; wykorzystywane jako zasób raportowania w zakresie projektu badania, uczestników, błędów systematycznych, metod statystycznych, wyników oraz ograniczeń. |
Bibliografia
- Cai D, et al. Sex differences in outcomes in patients with acute myocardial infarction. BMC Cardiovasc Disord. 2025;25(1):272.
- Liu M, et al. A patient with acute myocardial infarction with electrocardiogram Aslanger's pattern. BMC Cardiovasc Disord. 2024;24(1):3.
- Yu F, Yuan X, Fu S. Optimizing emergency nursing protocols to enhance outcomes in patients with acute myocardial infarction: a retrospective study. Medicine (Baltimore). 2025;104(23):e41412.
- Guo J, Chen Y, Dai Y, Chen Q, Wang X. Influencing factors of care dependence in patients with coronary heart disease after percutaneous coronary intervention: a cross-sectional study. Nurs Open. 2023;10(1):241-251.
- Zhang SQ, Zhu YS, Li L, Ye WQ. Reliability and validity analysis of the Chinese version of the Care Dependency Scale for elderly patients. J Nurs Sci. 2014;29(3):7-9. [in Chinese].
- Li CQ, Zhong GK. Application of several commonly used mental health rating scales in psychiatry. Chin J Clin Rehabil. 2005;(12):34. [in Chinese].
- Spitzer RL, Kroenke K, Williams JBW, Löwe B. A brief measure for assessing generalized anxiety disorder: the GAD-7. Arch Intern Med. 2006;166(10):1092-1097.
- Xiao SY. The theoretical basis and research application of the Social Support Rating Scale. J Clin Psychiatry. 1994;4(2):98-100. [in Chinese].
- Muthén LK, Muthén BO. How to use a Monte Carlo study to decide on sample size and determine power. Struct Equ Modeling. 2002;9(4):599-620.
- Pate A, et al. Minimum sample size for developing a multivariable prediction model using multinomial logistic regression. Stat Methods Med Res. 2023;32(3):555-571.
- Shen Y, et al. Observation on the application effect of stressor perception and response meticulous nursing in the perioperative period of acute myocardial infarction. Altern Ther Health Med. 2024;30(1):63-67.
- Nakamura K, Ohbe H, Uda K, Fushimi K, Yasunaga H. Early rehabilitation after acute myocardial infarction: a nationwide inpatient database study. J Cardiol. 2021;78(5):456-462.
- Wang L, Liu J, Fang H, Wang X. Factors associated with participation in cardiac rehabilitation in patients with acute myocardial infarction: a systematic review and meta-analysis. Clin Cardiol. 2023;46(11):1450-1457.
- Munyombwe T, et al. Quality of life trajectories in survivors of acute myocardial infarction: a national longitudinal study. Heart. 2020;106(1):33-39.
- Ingadóttir B, Svavarsdóttir MH, Jurgens CY, Lee CS. Self-care trajectories of patients with coronary heart disease: a longitudinal, observational study. Eur J Cardiovasc Nurs. 2024;23(7):780-788.
- Hajduk AM, Dodson JA, Murphy TE, Chaudhry SI. A risk model for decline in health status after acute myocardial infarction among older adults. J Am Geriatr Soc. 2023;71(4):1228-1235.
- Hajduk AM, et al. Risk model for decline in activities of daily living among older adults hospitalized with acute myocardial infarction: the SILVER-AMI study. J Am Heart Assoc. 2020;9(19):e015555.
- Zhu C, Tran PM, Leifheit EC. Association of marital/partner status and patient-reported outcomes following myocardial infarction: a systematic review and meta-analysis. Eur Heart J Open. 2023;3(2):oead018.
- Leifheit-Limson EC, et al. The role of social support in health status and depressive symptoms after acute myocardial infarction: evidence for a stronger relationship among women. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2010;3(2):143-150.
- Levine GN, et al. Post-myocardial infarction psychological distress: a scientific statement from the American Heart Association. Circulation. 2025;152(16):e298-e310.
- Bucholz EM, et al. Effect of low perceived social support on health outcomes in young patients with acute myocardial infarction: results from the VIRGO (Variation in Recovery: Role of Gender on Outcomes of Young AMI Patients) study. J Am Heart Assoc. 2014;3(5):e001252.
- Bagai A, et al. Multimorbidity, functional impairment, and mortality in older patients stable after prior acute myocardial infarction: insights from the TIGRIS registry. Clin Cardiol. 2022;45(12):1277-1286.