基于潜变量增长混合模型的肺部感染患者睡眠障碍发展轨迹分类及影响因素分析
徐文璇1
刘娜娜2
1.中国人民解放军联勤保障部队第九○八医院感染科(江西南昌 330000)2.中国人民解放军联勤保障部队第九○八医院护理部(江西南昌 330000)
摘要：目的 探究肺部感染患者睡眠障碍发展轨迹类别及导致其差异的影响因素,揭示肺部感染患者睡眠障碍的变化规律.方法 选取2023年1-12月间接受治疗的250例肺部感染患者作为调查对象,采用匹兹堡睡眠质量量表(PSQI)评估肺部感染患者开始治疗时(T1)、治疗3 d时(T2)、治疗7 d时(T3)及治疗后1月时(T4)睡眠障碍,通过潜变量增长混合模型分析类别最优数量并命名,以多因素logisitic回归分析潜在类别差异的独立影响因素.结果 250例受调查患者中共纳入238例资料有效者进行分析.模型分析结果显示,238例肺部感染患者睡眠障碍轨迹可分为3个潜在类别,睡眠障碍低型50例(21.01％)、睡眠障碍缓解型132例(55.46％)、睡眠障碍高型56例(23.53％).单因素分析及多项logistic回归分析结果显示,年龄、感染严重程度、焦虑程度、抑郁程度均是肺部感染患者睡眠障碍轨迹的潜在类别差异的独立影响因素,差异有统计学意义(P＜0.05).结论 肺部感染患者睡眠障碍轨迹存在一定的异质性,提示医护人员可根据各影响因素制定个性化护理措施以针对性缓解患者睡眠障碍.
关键词：潜变量增长混合模型肺部感染睡眠障碍轨迹因素
分类号：R740(神经病学与精神病学)B841.2(心理学研究方法)
资助基金：江西省卫生健康委科技计划项目(202131128)
论文发表日期：2025-10-15
在线出版日期：2025-11-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1580-1585 )
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