目的验证基于睡眠期体动特征的无感睡眠监测床垫(non-contact sleep monitoring mattress,NCSMM)在神经外科术前患者睡眠质量评估中的准确性,旨在为临床医护人员提供更加便携有效的评估工具。方法采用单臂研究设计,便利抽样法抽取陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院神经外科住院患者114名,通过NCSMM、多导睡眠图(polysomnography,PSG)、患者报告结局测量信息系统(patient-reported outcomes measurement information system,PROMIS)睡眠障碍简表、理查兹-坎贝尔睡眠量表(Richards-Campbell sleep questionnaire,RCSQ)以及可穿戴设备手表共5种睡眠质量评估工具进行一晚的睡眠监测。以PSG监测的睡眠效率(≤85%)为诊断睡眠障碍的依据,计算NCSMM、PROMIS、ROSQ、可穿戴设备手表受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)、敏感度、特异度、阳性预测率、阴性预测率及Youden指数等指标,比较各工具的评估效果。结果NCSMM、PROMIS、RCSQ、可穿戴设备手表的AUC分别为0.788[95%CI(0.687,0.888),P<0.001]、0.664[95%CI(0.543,0.784),P=0.020]、0.723[95%CI(0.600,0.846),P=0.001]、0.750[95%CI(0.654,0.846),P<0.001],诊断准确率分别为0.774、0.559、0.742、0.602,Youden指数分别为0.488、0.321、0.456、0.459。NCSMM的AUC、诊断准确率、Youden指数均优于其他3种工具。结论NCSMM在神经外科术前住院患者睡眠质量评估中表现出一定的的准确性,可作为便携有效的评估工具。
目的旨在识别并划分中国中老年人群抑郁症状的发展轨迹,并探索我国中老年人群抑郁症状轨迹的风险因素。方法基于北京大学发布的中国健康与养老追踪调查(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)的数据,根据纳入、排除...
详细信息
目的旨在识别并划分中国中老年人群抑郁症状的发展轨迹,并探索我国中老年人群抑郁症状轨迹的风险因素。方法基于北京大学发布的中国健康与养老追踪调查(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)的数据,根据纳入、排除标准筛选出7600名被试,对其2011年至2023年期间5波调查数据进行分析,采用潜在增长曲线模型(latent growth curve models,LGCM)、潜在增长类别模型(latent class growth models,LCGM)识别被试抑郁症状的发展轨迹。通过多分类Logistic回归分析分析性别、婚姻状况、教育水平、城乡居住情况、年经济收入、自评健康状况、童年被霸凌经历是否为不同抑郁症状轨迹的风险因素。结果共识别并划分出低水平稳定型(5545,72.96%)和高水平上升型(2055,27.04%)两种抑郁症状发展轨迹。以低水平稳定组为参照,多分类logistic回归分析发现,女性(OR=1.373,95CI%=1.191~1.584,P<0.001)、居住在乡村(OR:1.634,95CI%:1.410~1.895,P<0.001)、自评健康状况不好(OR:2.059,95%CI:1.890~2.243,P<0.001)、童年期被霸凌经历(OR:1.76,95%CI:1.489~2.080,P<0.001)与高水平上升型抑郁轨迹风险增加有关。结论我国中老年人群抑郁情绪存在两种不同的发展轨迹,自评健康状况不好、童年期被霸凌、女性、居住在乡村是抑郁症状高水平上升型轨迹的风险因素。
暂无评论