引用本文： 徐骏, 吉小静, 戴欢欢, 于新涛, 龚爱萍, 郭素萍, 姜璐. 维持性血液透析患者慢性病共病治疗负担潜在类别及影响因素分析. 华西医学, 2024, 39(8): 1252-1258. doi: 10.7507/1002-0179.202307081 复制
维持性血液透析（maintenance hemodialysis, MHD）患者常常共病糖尿病、失明和心脏病等多种慢性疾病，这进一步增加了治疗的复杂性和负担[1]。慢性病共病是指患者同时患有 2 种或以上的慢性病[2]。有研究显示，85.3%的慢性肾脏病患者存在共病问题[3]。美国的统计数据显示，慢性肾脏病患者共病治疗费用占美国卫生支出之首[4]，对卫生经济的影响较大。与单一慢性病患者相比，同时有多种慢性病的患者需要咨询多个领域的医生，接受多项诊断检查，以及接受多种治疗方法和护理策略，造成了重大的治疗负担[5]。关于慢性病共病治疗负担，既往多根据量表总分及维度分划分为不同等级进行评估[6-7]，缺少对个体差异性的评估。潜在类别分析法可以评估个体可能属于特定类别的概率，并通过模型拟合测试来确保分类的精确性[8]。目前，对于 MHD 患者慢性病共病治疗负担的研究相对有限，尤其缺乏对潜在类别分析及其影响因素的深入探讨。因此，本研究采用潜在类别分析法探讨 MHD 患者慢性病共病治疗负担的分类特性及影响因素，为不同特征 MHD 患者共病治疗负担的精准干预提供参考依据。
1 对象与方法
1.1 调查对象
采用便利抽样法选取 2023 年 4 月－5 月在江苏省苏北人民医院和扬州市江都人民医院 2 所三级医院血液净化中心的 MHD 患者为研究对象。纳入标准：① 规律血液透析至少 3 个月；② 年龄 18～85 周岁；③ 满足终末期肾病的诊断标准，并伴有糖尿病、高血压、冠心病、脑梗死等慢性病；④ 不存在引起认知功能障碍的精神疾病；⑤ 对本研究知情同意并自愿参与。排除标准：因各种原因无法完成问卷调查者。本研究已获得 2 所医院医学伦理委员会的批准（伦理批号分别为 2022ky017 和 YJRY-2020-K-024），全部研究对象均签署了知情同意书。
1.2 调查指标
1.2.1 一般资料
采用研究者自行设计的一般资料调查表采集患者的一般资料，该调查表由人口社会学资料、疾病相关资料 2 个方面构成。具体内容包括性别、年龄、婚姻状况、文化程度、个人月收入、医保类型、透析龄、合并症数量等。其中，合并症数量采用 Davies-Stoke 评分[9]进行评估，该评分共包括 7 类临床合并症，即恶性肿瘤、缺血性心脏病、外周血管疾病、左心室功能障碍、糖尿病、系统性胶原血管疾病和其他影响一般人群生存的重要病理疾病。
1.2.2 慢性病共病治疗负担
采用慢性病共病治疗负担量表[10]来调查患者的治疗负担。该量表包括药物治疗（6 个条目）、就医行为（6 个条目）、生活方式（6 个条目）、角色和社会活动限制（5 个条目）、医疗费用（3 个条目），共 26 个条目 5 个维度。采用 Likert 11 级评分法，从“没有问题”到“有极大的问题”分别予 0～10 分，总分 0～260 分，得分越高说明治疗负担越重。本研究中该量表的 Cronbach α系数为 0.953。
1.2.3 健康素养
采用孙浩林等[11]于 2012 年在原量表基础上翻译修订的中文版本慢性病患者健康素养量表来调查患者的健康素养。该量表包括信息获取能力（9 个条目）、交流互动能力（9 个条目）、改善健康意愿（4 个条目）、经济支持意愿（2 个条目），共 4 个维度 24 个条目。采用 Likert 5 级评分法，从“非常困难”到“完全不困难”分别予 1～5 分，总分 24～120 分，得分越高说明健康素养水平越高。本研究中该量表的 Cronbach α系数为 0.947。
1.3 调查方法
研究者就调查目的、调查对象、调查方法等对所有调查员进行统一培训，确保每名调查员采用统一的调查流程。利用问卷星生成电子问卷，并设定每个终端仅能填写 1 次，对问卷提交标准也进行了设定，填写不完整或填写错误者均无法提交。正式调查前，调查者向研究对象介绍调查目的与自愿、匿名、保密原则，确保研究对象充分理解并同意参与。获取知情同意后现场发放问卷，讲解填写方法及注意事项，不方便填写者由课题组成员耐心逐条询问，代为填写。问卷当场回收并检查填写质量。剔除填写问卷时间较短、所勾选项皆为同一个或所勾选项有规律性等无效问卷。
1.4 统计学方法
使用 SPSS 26.0 软件进行数据统计分析。采用 Mplus 8.0 软件进行潜在类别分析，MHD 患者共病治疗负担量表条目的得分作为外显变量。首先，设定的模型为单一类别，然后逐渐增加类别数量，直到找到最优的模型。模型的适应性通过似然比 χ2 检验和一系列的评价指标来衡量。这些指标包括似然比检验统计量、赤池信息量准则（Akaike information criterion, AIC）、贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion, BIC）以及校正后 BIC（adjusted BIC, aBIC）。模型的拟合程度通过比较预期结果和实际结果的差异来评估，差异值越小表明模型的拟合程度越好。使用基于 Bootstrap 的似然比检验（Bootstrap likelihood ratio test, BLRT）和 Lo-Mendell-Rubin 似然比检验（Lo-Mendell-Rubin likelihood ratio test, LMR）进行似然比 χ2 检验。平均信息量指数即 entropy（熵）越接近 1，表明分类的准确性越高，当 entropy 达到或超过 0.8 时，意味着分类的准确率超过了 90%[12]。因所有计量资料均不服从正态分布，以中位数（下四分位数，上四分位数）表示，采用 Kruskal-Wallis H 秩和检验进行组间比较。计数资料用例数和/或百分比表示，二分类和无序多分类资料的组间比较采用 χ2 检验或 Fisher 确切概率法，有序多分类资料的组间比较采用 Kruskal-Wallis H 秩和检验。患者共病治疗负担的影响因素采用多分类 logistic 回归分析，其中人口社会学资料中的分类数据作为自变量，连续数值变量和量表总分作为协变量，以共病治疗负担的潜在分类结果为因变量。双侧检验水准α=0.05。
2 结果
2.1 MHD 患者的基本情况
本研究共发放调研问卷 450 份，回收有效问卷 406 份，有效回收率为 90.22%。MHD 患者中，男 221 例，女 185 例；年龄 20～85 岁，平均（55.65±14.29）岁。MHD 患者的基本情况见表1。
表1
维持性血液透析患者的基本情况
2.2 MHD 患者共病治疗负担的潜在类别分析
基于慢性病共病治疗负担量表的 26 个条目（可测变量）构建1～4 个潜在类别的模型，并使用 AIC、BIC、aBIC、entropy、LMR 和 BLRT 模拟拟合指标来识别 MHD 患者共病治疗负担的异质性。潜在类别分析的结果和模型指标拟合结果见表2。随着模型数量的增加，AIC、BIC 和 aBIC 的值持续降低。模型 4 的信息拟合指标值最低，但由于其 LMR 值为 0.197，超过 0.05，说明模型 4 的适配性不如模型 3。在模型 3 中，entropy 最高，各类别的平均概率分别为 99.2%、98.2%和 98.8%，均超过 90%，这表明该模型在类别归属上的精确率较高，模型结果具有可信度。总的来说，模型 3 的拟合效果是最优的，故最终将 MHD 患者共病治疗负担分为 3 个潜在类别。根据其特点将各类别命名为低负荷组、中负荷组、高负荷组，其中低负荷组 26 例（6.4%），各条目得分均较低，表明归属该类别的 MHD 患者共病治疗负担较低；中负荷组 194 例（47.8%），各条目得分均处于中等水平；在 186 例（45.8%）的高负荷组中，每个条目的得分都相对较高，说明这一类别的患者所承受的共病治疗负担相对较高。
表2
患者共病治疗负担的潜在类别模型拟合情况
2.3 MHD 患者共病治疗负担的影响因素分析
MHD 患者共病治疗负担的单因素分析见表3。排除共线性诊断显示方差膨胀因子值＞5 的变量，将患者共病治疗负担的 3 个潜在类别作为因变量，以性别、文化程度、个人月收入、婚姻状况、医保类型、透析龄、合并症数量作为自变量，经济支持和年龄作为协变量，进行多因素分析（变量赋值见表4）。通过有序多分类 logistic 回归分析的平行线检验，故进行有序多分类 logistic 回归分析，将高负荷组设定为参考组。结果显示，患者年龄、文化程度、透析龄、合并症数量、经济支持水平是 MHD 患者共病治疗负担的影响因素（P<0.05），见表5。
表3
维持性血液透析患者共病治疗负担的单因素分析
表4
自变量赋值表
表5
维持性血液透析患者共病治疗负担的有序多分类 logistic 回归分析
3 讨论
3.1 MHD 患者共病治疗负担存在群体异质性
MHD 患者工作能力失衡、治疗负担和疾病负担问题日益凸显，使他们成为研究共病的理想人群[13]。过去的研究大多从量表的总分来评价患者的共病治疗负担水平，但这可能会忽视个体差异，比如总分相同但各个条目得分存在显著差异的情况。因此，为充分考虑个体特性，以识别血液透析患者之间的个体差异，本研究采用潜在类别分析，并根据其共病治疗负担的特性将其划分为 3 个潜在类别。这种差异可以为针对不同类别患者的干预策略提供参考。其中，只有 6.4%的患者处于低负担组，在多数情况下，他们的治疗负担较轻；中负担组的患者占了 47.8%，这类患者的共病治疗负担达到中等水平；高负荷组患者占 45.8%，该组患者大多数情况下有较高的共病治疗负担。Dufour 等[14]也根据个体异质性，将长期使用阿片类药物治疗的
3.2 MHD 患者共病治疗负担的影响因素
3.2.1 年龄
本研究显示，年龄对 MHD 患者共病治疗负担产生影响。有研究显示年龄小的慢性病共病患者更有可能有较高的治疗负担[16]。本研究显示，年龄大的患者存在高共病治疗负担的可能性较大，说明年龄越大，治疗负担可能越重，与 Ismail 等[17]的研究结果类似。其原因可能包括：① 随着年龄的增长，慢性病共病的发生风险通常会增加，这些共存的疾病需要进行综合治疗和管理，导致患者需要接受更多的医疗干预和药物治疗，进而增加治疗负担；② 老年患者生理功能的逐渐下降导致行动不便、认知能力下降、视力和听力减退等问题可能会影响患者对治疗负担的应对能力，同时老年患者可能需要依赖他人的帮助来进行治疗和管理，或者需要使用辅助设备和工具来满足治疗需求，这些额外的支持和资源需求增加了治疗负担；③ 年龄的增长可能伴随着心理和社交方面的变化，如孤独患者感、抑郁、心理压力等，这可能影响患者对治疗的态度和依从性，一旦缺乏陪伴和支持，治疗负担可能进一步加重。因此，针对老年患者需要综合考虑他们的生理、心理和社会因素，制定合适的治疗计划，以减轻其治疗负担。
3.2.2 文化程度
本研究显示，文化程度也是 MHD 患者共病治疗负担的影响因素，且与本科及以上人群相比，学历较低的人群存在高共病治疗负担的可能性更大，与 Ismail 等[17]的研究结果类似。说明较高的文化程度使患者更具有健康知识、治疗依从性、沟通能力和自我管理能力，能够更好地参与治疗和管理自己的疾病，从而减轻治疗负担。相反，文化程度较低的患者可能难以理解复杂的医疗信息，难以遵循复杂的治疗计划，也可能难以作出有利于自身的决策，这些因素都可能增加他们的治疗负担。而基于以患者为中心的生物-心理-社会混合协作护理路径的干预可以改善患者健康相关的生活质量和疾病结局[18]。这就提示医护人员应针对文化程度较低的患者提供更多的支持和教育，以帮助他们更好地理解和管理自己的疾病，减轻治疗负担，提高治疗效果。
3.2.3 透析龄
本研究结果显示，透析龄 10 年以上的患者治疗负担更重。说明患者长期进行疾病治疗会加重其治疗负担，这与 Duncan 等[16]的研究结果类似。随着透析龄的增长，疾病的复杂性、治疗方案的差异性导致治疗过程复杂且分散[19]，从而加重患者的治疗负担。龙治巧等[20]认为死亡率和感染率相对较高时，二者都会增加患者及家庭的经济及照护负担。因此，医护人员应加强对透析龄较长患者的病情监测，制定个体化的治疗方案，并提供必要的心理支持和辅导。同时，还需要优化透析计划与安排，增强患者教育与自我管理，以及与患者家属保持沟通，共同促进患者的康复。
3.2.4 合并症数量
国外诸多研究证实共病患者治疗负担与合并症数量之间有正相关性[21-22]。本研究结果显示，合并症数量与透析患者共病治疗负担也存在一定的正向关系。有研究者发现透析状况是影响整体治疗负担的主要因素，其中服药负担较高增加了治疗负担[23]。血液透析是一项长期、耗时和费用昂贵的治疗过程，较多的合并症需要更多的医疗资源和服务，如更频繁的就诊、更多的药物治疗、更严格的饮食限制等，这些都会增加患者的治疗负担。因此，治疗负担随着更多治疗、更长的治疗时间和更复杂的治疗而增加[24]。此外，合并症多的患者其心理和情感负担加重，经济压力增加，需要更强的社会支持和自我管理能力。提示医疗工作者应认识到疾病严重程度对治疗负担的影响，并据此制定个体化的干预策略，这将有助于减少患者的治疗压力。
3.2.5 经济支持
本研究结果显示，经济支持水平同样是 MHD 患者共病治疗负担的影响因素，经济支持水平低的患者存在高共病治疗负担的可能性较大，与 Sav 等[25]的研究结果相似。有研究发现，低收入降低了多发病患者的治疗能力，增加了治疗负担，影响了生活质量[26]。对于 MHD 患者而言，长期的透析治疗和多发慢性病治疗需要承受较多的医疗费用，同时疾病导致的职业改变或永久性失业造成的经济压力也会增加治疗负担[27]。本研究发现，MHD 患者个人月收入水平对患者治疗负担有一定影响，但经济支持水平的影响更为显著。因为经济支持水平较差的患者可能还面临医保覆盖不足、缺乏社会福利支持、受到社会经济因素的限制等问题，这些因素同样增加了治疗负担。因此，为了减轻 MHD 共病患者的治疗负担，建议医保政策能考虑到患者的经济支持水平，并提供相应的支持，如提供财政补助、降低医疗费用等。
综上所述，MHD 患者共病治疗负担可分为低负荷组、中负荷组与高负荷组 3 种特征性表现，且在年龄、文化程度、透析龄、合并症数量和经济支持水平等方面表现各不相同。通过深入了解患者所面临的负担以及影响因素，可以为临床实践提供指导，帮助医护人员更好地了解患者的治疗负担，优化治疗方案，提供个体化的医疗服务。同时，政府和医保机构可以基于研究结果制定政策，改善医保覆盖范围，减轻患者及其家庭的经济负担，并提供更好的支持和协助。但本研究也存在一些不足：首先，研究采用横断面设计，难以确定因果关系，进一步的研究可以采用纵向研究设计，追踪患者治疗负担的变化和影响因素的长期效应；其次，研究样本仅限于扬州市的 2 所三级甲等医院，因此结果的推广性可能受到限制。未来扩大样本范围和多中心研究可能有助于增加研究结果的可推广性。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
维持性血液透析（maintenance hemodialysis, MHD）患者常常共病糖尿病、失明和心脏病等多种慢性疾病，这进一步增加了治疗的复杂性和负担[1]。慢性病共病是指患者同时患有 2 种或以上的慢性病[2]。有研究显示，85.3%的慢性肾脏病患者存在共病问题[3]。美国的统计数据显示，慢性肾脏病患者共病治疗费用占美国卫生支出之首[4]，对卫生经济的影响较大。与单一慢性病患者相比，同时有多种慢性病的患者需要咨询多个领域的医生，接受多项诊断检查，以及接受多种治疗方法和护理策略，造成了重大的治疗负担[5]。关于慢性病共病治疗负担，既往多根据量表总分及维度分划分为不同等级进行评估[6-7]，缺少对个体差异性的评估。潜在类别分析法可以评估个体可能属于特定类别的概率，并通过模型拟合测试来确保分类的精确性[8]。目前，对于 MHD 患者慢性病共病治疗负担的研究相对有限，尤其缺乏对潜在类别分析及其影响因素的深入探讨。因此，本研究采用潜在类别分析法探讨 MHD 患者慢性病共病治疗负担的分类特性及影响因素，为不同特征 MHD 患者共病治疗负担的精准干预提供参考依据。
1 对象与方法
1.1 调查对象
采用便利抽样法选取 2023 年 4 月－5 月在江苏省苏北人民医院和扬州市江都人民医院 2 所三级医院血液净化中心的 MHD 患者为研究对象。纳入标准：① 规律血液透析至少 3 个月；② 年龄 18～85 周岁；③ 满足终末期肾病的诊断标准，并伴有糖尿病、高血压、冠心病、脑梗死等慢性病；④ 不存在引起认知功能障碍的精神疾病；⑤ 对本研究知情同意并自愿参与。排除标准：因各种原因无法完成问卷调查者。本研究已获得 2 所医院医学伦理委员会的批准（伦理批号分别为 2022ky017 和 YJRY-2020-K-024），全部研究对象均签署了知情同意书。
1.2 调查指标
1.2.1 一般资料
采用研究者自行设计的一般资料调查表采集患者的一般资料，该调查表由人口社会学资料、疾病相关资料 2 个方面构成。具体内容包括性别、年龄、婚姻状况、文化程度、个人月收入、医保类型、透析龄、合并症数量等。其中，合并症数量采用 Davies-Stoke 评分[9]进行评估，该评分共包括 7 类临床合并症，即恶性肿瘤、缺血性心脏病、外周血管疾病、左心室功能障碍、糖尿病、系统性胶原血管疾病和其他影响一般人群生存的重要病理疾病。
1.2.2 慢性病共病治疗负担
采用慢性病共病治疗负担量表[10]来调查患者的治疗负担。该量表包括药物治疗（6 个条目）、就医行为（6 个条目）、生活方式（6 个条目）、角色和社会活动限制（5 个条目）、医疗费用（3 个条目），共 26 个条目 5 个维度。采用 Likert 11 级评分法，从“没有问题”到“有极大的问题”分别予 0～10 分，总分 0～260 分，得分越高说明治疗负担越重。本研究中该量表的 Cronbach α系数为 0.953。
1.2.3 健康素养
采用孙浩林等[11]于 2012 年在原量表基础上翻译修订的中文版本慢性病患者健康素养量表来调查患者的健康素养。该量表包括信息获取能力（9 个条目）、交流互动能力（9 个条目）、改善健康意愿（4 个条目）、经济支持意愿（2 个条目），共 4 个维度 24 个条目。采用 Likert 5 级评分法，从“非常困难”到“完全不困难”分别予 1～5 分，总分 24～120 分，得分越高说明健康素养水平越高。本研究中该量表的 Cronbach α系数为 0.947。
1.3 调查方法
研究者就调查目的、调查对象、调查方法等对所有调查员进行统一培训，确保每名调查员采用统一的调查流程。利用问卷星生成电子问卷，并设定每个终端仅能填写 1 次，对问卷提交标准也进行了设定，填写不完整或填写错误者均无法提交。正式调查前，调查者向研究对象介绍调查目的与自愿、匿名、保密原则，确保研究对象充分理解并同意参与。获取知情同意后现场发放问卷，讲解填写方法及注意事项，不方便填写者由课题组成员耐心逐条询问，代为填写。问卷当场回收并检查填写质量。剔除填写问卷时间较短、所勾选项皆为同一个或所勾选项有规律性等无效问卷。
1.4 统计学方法
使用 SPSS 26.0 软件进行数据统计分析。采用 Mplus 8.0 软件进行潜在类别分析，MHD 患者共病治疗负担量表条目的得分作为外显变量。首先，设定的模型为单一类别，然后逐渐增加类别数量，直到找到最优的模型。模型的适应性通过似然比 χ2 检验和一系列的评价指标来衡量。这些指标包括似然比检验统计量、赤池信息量准则（Akaike information criterion, AIC）、贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion, BIC）以及校正后 BIC（adjusted BIC, aBIC）。模型的拟合程度通过比较预期结果和实际结果的差异来评估，差异值越小表明模型的拟合程度越好。使用基于 Bootstrap 的似然比检验（Bootstrap likelihood ratio test, BLRT）和 Lo-Mendell-Rubin 似然比检验（Lo-Mendell-Rubin likelihood ratio test, LMR）进行似然比 χ2 检验。平均信息量指数即 entropy（熵）越接近 1，表明分类的准确性越高，当 entropy 达到或超过 0.8 时，意味着分类的准确率超过了 90%[12]。因所有计量资料均不服从正态分布，以中位数（下四分位数，上四分位数）表示，采用 Kruskal-Wallis H 秩和检验进行组间比较。计数资料用例数和/或百分比表示，二分类和无序多分类资料的组间比较采用 χ2 检验或 Fisher 确切概率法，有序多分类资料的组间比较采用 Kruskal-Wallis H 秩和检验。患者共病治疗负担的影响因素采用多分类 logistic 回归分析，其中人口社会学资料中的分类数据作为自变量，连续数值变量和量表总分作为协变量，以共病治疗负担的潜在分类结果为因变量。双侧检验水准α=0.05。
2 结果
2.1 MHD 患者的基本情况
本研究共发放调研问卷 450 份，回收有效问卷 406 份，有效回收率为 90.22%。MHD 患者中，男 221 例，女 185 例；年龄 20～85 岁，平均（55.65±14.29）岁。MHD 患者的基本情况见表1。
表1
维持性血液透析患者的基本情况
2.2 MHD 患者共病治疗负担的潜在类别分析
基于慢性病共病治疗负担量表的 26 个条目（可测变量）构建1～4 个潜在类别的模型，并使用 AIC、BIC、aBIC、entropy、LMR 和 BLRT 模拟拟合指标来识别 MHD 患者共病治疗负担的异质性。潜在类别分析的结果和模型指标拟合结果见表2。随着模型数量的增加，AIC、BIC 和 aBIC 的值持续降低。模型 4 的信息拟合指标值最低，但由于其 LMR 值为 0.197，超过 0.05，说明模型 4 的适配性不如模型 3。在模型 3 中，entropy 最高，各类别的平均概率分别为 99.2%、98.2%和 98.8%，均超过 90%，这表明该模型在类别归属上的精确率较高，模型结果具有可信度。总的来说，模型 3 的拟合效果是最优的，故最终将 MHD 患者共病治疗负担分为 3 个潜在类别。根据其特点将各类别命名为低负荷组、中负荷组、高负荷组，其中低负荷组 26 例（6.4%），各条目得分均较低，表明归属该类别的 MHD 患者共病治疗负担较低；中负荷组 194 例（47.8%），各条目得分均处于中等水平；在 186 例（45.8%）的高负荷组中，每个条目的得分都相对较高，说明这一类别的患者所承受的共病治疗负担相对较高。
表2
患者共病治疗负担的潜在类别模型拟合情况
2.3 MHD 患者共病治疗负担的影响因素分析
MHD 患者共病治疗负担的单因素分析见表3。排除共线性诊断显示方差膨胀因子值＞5 的变量，将患者共病治疗负担的 3 个潜在类别作为因变量，以性别、文化程度、个人月收入、婚姻状况、医保类型、透析龄、合并症数量作为自变量，经济支持和年龄作为协变量，进行多因素分析（变量赋值见表4）。通过有序多分类 logistic 回归分析的平行线检验，故进行有序多分类 logistic 回归分析，将高负荷组设定为参考组。结果显示，患者年龄、文化程度、透析龄、合并症数量、经济支持水平是 MHD 患者共病治疗负担的影响因素（P<0.05），见表5。
表3
维持性血液透析患者共病治疗负担的单因素分析
表4
自变量赋值表
表5
维持性血液透析患者共病治疗负担的有序多分类 logistic 回归分析
3 讨论
3.1 MHD 患者共病治疗负担存在群体异质性
MHD 患者工作能力失衡、治疗负担和疾病负担问题日益凸显，使他们成为研究共病的理想人群[13]。过去的研究大多从量表的总分来评价患者的共病治疗负担水平，但这可能会忽视个体差异，比如总分相同但各个条目得分存在显著差异的情况。因此，为充分考虑个体特性，以识别血液透析患者之间的个体差异，本研究采用潜在类别分析，并根据其共病治疗负担的特性将其划分为 3 个潜在类别。这种差异可以为针对不同类别患者的干预策略提供参考。其中，只有 6.4%的患者处于低负担组，在多数情况下，他们的治疗负担较轻；中负担组的患者占了 47.8%，这类患者的共病治疗负担达到中等水平；高负荷组患者占 45.8%，该组患者大多数情况下有较高的共病治疗负担。Dufour 等[14]也根据个体异质性，将长期使用阿片类药物治疗的
3.2 MHD 患者共病治疗负担的影响因素
3.2.1 年龄
本研究显示，年龄对 MHD 患者共病治疗负担产生影响。有研究显示年龄小的慢性病共病患者更有可能有较高的治疗负担[16]。本研究显示，年龄大的患者存在高共病治疗负担的可能性较大，说明年龄越大，治疗负担可能越重，与 Ismail 等[17]的研究结果类似。其原因可能包括：① 随着年龄的增长，慢性病共病的发生风险通常会增加，这些共存的疾病需要进行综合治疗和管理，导致患者需要接受更多的医疗干预和药物治疗，进而增加治疗负担；② 老年患者生理功能的逐渐下降导致行动不便、认知能力下降、视力和听力减退等问题可能会影响患者对治疗负担的应对能力，同时老年患者可能需要依赖他人的帮助来进行治疗和管理，或者需要使用辅助设备和工具来满足治疗需求，这些额外的支持和资源需求增加了治疗负担；③ 年龄的增长可能伴随着心理和社交方面的变化，如孤独患者感、抑郁、心理压力等，这可能影响患者对治疗的态度和依从性，一旦缺乏陪伴和支持，治疗负担可能进一步加重。因此，针对老年患者需要综合考虑他们的生理、心理和社会因素，制定合适的治疗计划，以减轻其治疗负担。
3.2.2 文化程度
本研究显示，文化程度也是 MHD 患者共病治疗负担的影响因素，且与本科及以上人群相比，学历较低的人群存在高共病治疗负担的可能性更大，与 Ismail 等[17]的研究结果类似。说明较高的文化程度使患者更具有健康知识、治疗依从性、沟通能力和自我管理能力，能够更好地参与治疗和管理自己的疾病，从而减轻治疗负担。相反，文化程度较低的患者可能难以理解复杂的医疗信息，难以遵循复杂的治疗计划，也可能难以作出有利于自身的决策，这些因素都可能增加他们的治疗负担。而基于以患者为中心的生物-心理-社会混合协作护理路径的干预可以改善患者健康相关的生活质量和疾病结局[18]。这就提示医护人员应针对文化程度较低的患者提供更多的支持和教育，以帮助他们更好地理解和管理自己的疾病，减轻治疗负担，提高治疗效果。
3.2.3 透析龄
本研究结果显示，透析龄 10 年以上的患者治疗负担更重。说明患者长期进行疾病治疗会加重其治疗负担，这与 Duncan 等[16]的研究结果类似。随着透析龄的增长，疾病的复杂性、治疗方案的差异性导致治疗过程复杂且分散[19]，从而加重患者的治疗负担。龙治巧等[20]认为死亡率和感染率相对较高时，二者都会增加患者及家庭的经济及照护负担。因此，医护人员应加强对透析龄较长患者的病情监测，制定个体化的治疗方案，并提供必要的心理支持和辅导。同时，还需要优化透析计划与安排，增强患者教育与自我管理，以及与患者家属保持沟通，共同促进患者的康复。
3.2.4 合并症数量
国外诸多研究证实共病患者治疗负担与合并症数量之间有正相关性[21-22]。本研究结果显示，合并症数量与透析患者共病治疗负担也存在一定的正向关系。有研究者发现透析状况是影响整体治疗负担的主要因素，其中服药负担较高增加了治疗负担[23]。血液透析是一项长期、耗时和费用昂贵的治疗过程，较多的合并症需要更多的医疗资源和服务，如更频繁的就诊、更多的药物治疗、更严格的饮食限制等，这些都会增加患者的治疗负担。因此，治疗负担随着更多治疗、更长的治疗时间和更复杂的治疗而增加[24]。此外，合并症多的患者其心理和情感负担加重，经济压力增加，需要更强的社会支持和自我管理能力。提示医疗工作者应认识到疾病严重程度对治疗负担的影响，并据此制定个体化的干预策略，这将有助于减少患者的治疗压力。
3.2.5 经济支持
本研究结果显示，经济支持水平同样是 MHD 患者共病治疗负担的影响因素，经济支持水平低的患者存在高共病治疗负担的可能性较大，与 Sav 等[25]的研究结果相似。有研究发现，低收入降低了多发病患者的治疗能力，增加了治疗负担，影响了生活质量[26]。对于 MHD 患者而言，长期的透析治疗和多发慢性病治疗需要承受较多的医疗费用，同时疾病导致的职业改变或永久性失业造成的经济压力也会增加治疗负担[27]。本研究发现，MHD 患者个人月收入水平对患者治疗负担有一定影响，但经济支持水平的影响更为显著。因为经济支持水平较差的患者可能还面临医保覆盖不足、缺乏社会福利支持、受到社会经济因素的限制等问题，这些因素同样增加了治疗负担。因此，为了减轻 MHD 共病患者的治疗负担，建议医保政策能考虑到患者的经济支持水平，并提供相应的支持，如提供财政补助、降低医疗费用等。
综上所述，MHD 患者共病治疗负担可分为低负荷组、中负荷组与高负荷组 3 种特征性表现，且在年龄、文化程度、透析龄、合并症数量和经济支持水平等方面表现各不相同。通过深入了解患者所面临的负担以及影响因素，可以为临床实践提供指导，帮助医护人员更好地了解患者的治疗负担，优化治疗方案，提供个体化的医疗服务。同时，政府和医保机构可以基于研究结果制定政策，改善医保覆盖范围，减轻患者及其家庭的经济负担，并提供更好的支持和协助。但本研究也存在一些不足：首先，研究采用横断面设计，难以确定因果关系，进一步的研究可以采用纵向研究设计，追踪患者治疗负担的变化和影响因素的长期效应；其次，研究样本仅限于扬州市的 2 所三级甲等医院，因此结果的推广性可能受到限制。未来扩大样本范围和多中心研究可能有助于增加研究结果的可推广性。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
