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1、上呼吸道感染人群对抗菌药物期望程度与处方开出关系的探究中国药科大学 高杨杨、李鹃利、张杜枭摘 要：抗菌药物的合理使用一直是国内外医药界关注的热点问题。而剖析抗菌药物滥用这一现象产生的原因，是医师、患者、药商、社会背景等多因素作用的结果。纵观国内先前对此现象的研究，从患者角度来探讨的文献仍较少。本项目研究目的就旨在从患者角度切入，结合频数分析及卡方检验分析，建立 Logistic 回归模型探究上呼吸道人群对抗菌药物的期望程度与抗菌药物处方开出之间的关系，并分析可能影响上呼吸道感染人群对抗菌药物使用期望的因素。从患者角度探究抗菌药物使用现状的原因，从而为合理用药提供更多维的理论依据和指导。研究得出

2、以下结论：上呼吸道感染人群对抗菌药物的期望程度影响了抗菌药物处方的开出情况；影响上呼吸道感染人群“不想使用抗菌药物”和“想使用抗菌药物”这两种期望的因素包括年龄、平时的用药倾向，教育程度、对抗菌药物使用利弊的看法。在此基础上我们提出如下意见：提高对中药及西药的认识，在合理用药方面是极其重要的。规范舆论报道，提高就诊者对自身疾病的认知及就诊者正确对待医生对抗菌药物的合理应用具有积极的作用。提高人群的文化水平，对抗菌药物合理应用可能具有积极的作用。关键词：病人期望 抗菌药物处方 调查 Logistic 模型 卡方检验一、导 言抗菌药物是治疗感染性疾病的常用药物。随着医药学科技的不断发展，可供人们选

3、择使用的抗菌药物的种类也不断增多，但也产生了一系列问题。其中抗菌药物的合理使用一直是国内外医药界关注的热点问题。如上世纪60年代到80年代，由于四环素在中国一度被当成了“万金油”使用而导致大量“四环素牙”产生。又如本世纪抗菌药物滥用导致的2010“印度超级细菌”事件也引人深思。就在2011年5月份，江苏省卫生厅与省属各大医院院长签订了合理使用抗菌药物“军令状” ，严格限制二三级医院抗菌药使用的数量和强度。这些事件都在不断提醒我们，合理使用抗生素迫在眉睫。目前，绝大多数上呼吸道感染患者都在应用抗菌药物治疗。但从病因学上看，上呼吸道感染大多数是由病毒感染引起的，抗菌药物的使用不仅没有治疗效果，还会

4、导致细菌耐药性增加的副作用。剖析这一现象产生的原因，其实是医师、患者、药商、社会背景等多因素作用的结果。纵观国内先前对此现象的研究，大多从医生、医院或药厂方面入手，将问题的责任主要归咎于他们，而很少从患者的角度来探讨这种现象。那么患者在抗菌药物的使用过程中到底担任什么角色呢？本次调查研究从患者角度切入，采用问卷调查的形式，通过模型建立探究患者对抗菌药物的期望程度与抗菌药物处方开出之间的关系，并探究可能影响患者对抗菌药物期望程度的因素。走出定式的思维模式，从病人角度探究抗菌药物使用现状的原因，从而为合理用药提供更多维的理论依据和指导。抗生素处方开出以及对抗生素处方的不同期望形成是诸多因素综合作用

5、的结果，且各因素间可能存在相互关联。探究患者在抗生素处方开出这一过程中的作用，则需对与患者就诊情况相关的信息进行调查，并且需对信息进行量化。对于此类问题的探究，所获得的数据很可能不是数量值，而是二类或多分类变量，一般无法直接采用一般线性多元回归模型研究。通过大量文献的阅读与学习，研究小组认为建立Logistic回归模型进行分析是比较合适的。同时，进行频数的描述及卡方检验，可以对数据进行预先处理而使模型更加直观和丰满。整个项目及模型的整体流程和构思如下：图1二、调查方案（一）问卷设计由于处于探索阶段，参考了大量文献 1-4之后，问卷设计的内容包括：、基本情况：年龄、性别、职业、教育程度、对医药知

6、识的了解程度、家庭月收入、是否享有医疗保险、是否吸烟；问题意义：上述问题是对病人基本情况的了解，在数据处理时，有利于对结果做出合理的分析。教育程度的不同会影响对抗生素使用的态度，对医药的了解程度更是如此；医疗保险从一个侧面反应经济能力；、疾病情况：确切的诊断、就诊的理由；问题意义：评估疾病对病人的影响程度，也是病人对自身情况及疾病的一个自评情况。同时判断问卷的有效性（渴望程度深当然在随后的问题中应该选择有抗生素使用的暗示，否则就说明受调人没有认真做问卷） 。、用药情况：曾经使用过的抗生素、药物使用倾向；、对抗生素使用利弊的看法。问题意义：以上两个问题从不同的侧面了解病人对疾病的态度以及对抗生素

7、的认知情况。、核心问题：对抗生素使用的期望（很想、想、没有想法、不想、很不想） 、是否提出暗示、最后是否获得了抗生素处方等。问题意义：本次调查的主要目的数据，将结合所有问题进行更深入的分析。同时，调查人员根据受调地点进行数据来源分类：三甲医院、社区诊所、高校医务室及社区和高校。（二）样本量的确定本次调查采用问卷调查的方式，以南京市作为调查地点。以 2008 年末南京市户籍总人口为 624.46 万人为依据，计算所需的样本量。对于简单随机抽样，使用误差限和估计量的标准差来确定所需的样本量。 Npte)1(n2其中， 为置信区间的 值， 为估计量的标准差，e 为调查误差，N 为总体大小。由于本次调

8、查研究的创新性，国内没有进行过相关的研究，取 =0.5以使总体方差最大。本次调查采用 95%的置信度，t=1.96。可接受的误差限 e为 0.05，预计回收率 r = 0.65。计算初始样本量 384)05.(.196)1(n221 ept根据总体大小调整样本 384 0.6384 2 nN根据抽样设计效应调整样本量，由于采用简单随机抽样设计 B=1，所以 =B 23根据预计的回答率确定最终样本量 5916.0384 rn为了减少无效问卷对本次调查的影响，确保有效问卷的数量，最终确定发放问卷 660 份。（三）调查过程调查主要分为两个阶段，试调阶段与正式调查阶段。1. 试调阶段试调阶段的主要目

9、的是为了确定调查方式与完善问卷。具体问卷见附录。2010 年 7、8 两月研究小组成员在各自家乡进行了试调查。试调查的方式主要包括即时调查与回顾性调查。即时调查需在选定的医疗机构，对具有上呼吸道感染症状人群就本次患病情况进行调查；回顾性调查则只需要受调查者回忆上一次确诊为上呼吸道感染时的情况，完成问卷。调查的内容并不局限于问卷本身，还包括受调查者对问卷的建议、受调者对上呼吸道感染以及抗生素使用等问题的主观看法。将受调查者的回馈内容收集总结后以便完善问卷。试调查共发放了 120 份问卷，回收有效问卷 104 份。经分析，最终确定采用回顾性的调查方式，并且统一确定调查范围为南京。完善的内容包括：对

10、医药类朋友以及亲属的相关资讯；曾经使用过的抗生素、药物使用倾向；对抗生素使用利弊的看法；核心问题提问方式也作出修改。后续问题的加入以及修改更加符合我国居民现况，有利于调查的后期分析。综合整理成正式调查问卷。 （见附录）2. 正式调查阶段2010 年 10 月至 2011 年 3 月期间，研究小组以回顾性的方式对具有上呼吸道感染症状的人群进行问卷调查。调查地点分为医疗场所（南京鼓楼医院、中大医院、江宁阜新诊所、景山公寓社区卫生站、中国药科大学校医务室）和非医疗场所（社区、高校） 。在医疗场所，对诊断结束后的患者进行问卷调查。调查前会对患者进行如下的提问， “您这回就诊时有哪些具体的症状？比如发烧

11、、咽痛、流鼻涕、咳嗽、身体酸困、鼻塞等不舒服的情况” 、 “您是否觉得自己有些感冒了？”等，以此判断患者是否存在典型的上呼吸道感染（上感）症状。对具有上感症状的人群进行调查，不存在此类症状的人群则不会接受调查。调查过程中，若患者配合不充分，或者问卷核心问题（14、15 题）未完全完成，这样的问卷会被弃置。在非医疗场所，则对患者最近一次存在上感症状的情况进行调查。如果在调查过程中，受调者对先前的疾病回忆模糊不清，如不能清楚的记得患病几天、存在哪些症状、用过哪些类型的药物，则这样的问卷也会被弃置。调查的形式均采取谈话交流，将问卷中的问题一一阐述清楚后，在问卷上记录下患者对每个问题的反馈。谈话的内容

12、是基于问卷设计的，包括本次疾病持续的时间、是否知道在治疗过程中使用的药物、在以前治疗过程中接受过哪些抗菌药以及服用后是否有效、对抗生素主观的看法、在治疗类似疾病过程中会选择哪类药物作为首选（中成药或者抗生素） 、是否存在使用抗生素的期望、是否得到抗生素的治疗，随后会完善受调者的基本资料，包括年龄、性别、职业、教育程度等。每次调查需花费 10-15 分钟的时间。调查目的对受调者保留。共收集 653 份问卷，经剔除、筛选，531 份问卷有效。三、调查数据预处理在数据处理时，为了更好的分析样本，根据受调者对抗生素的期望程度，将受调者分为三类，其中将“很想” 、 “想”归为一类“想使用抗生素” ，将“

13、不想” 、 “很不想”归为一类“不想使用抗生素” 。问卷结果统计采用ITT（intention to treat）分析方法，即受调者能够被列入有效问卷（列入条件见上文）就加入统计，不必全部问题都完成。（一）调查数据的基本结构（1）问卷的基本情况如图 2图 2统计结果表明，受调查人群中 15-24 岁的人群占大部分，其主要人群为大学生，由于调查场所中包括高校医务室。受调人群中性别比例基本持平。医疗保险中，享受保险者占绝大部分，说明医疗卫生保险的普及率在南京地区较高。收入情况中，大部分为家庭收入 2000-6000 元每月者，这种划分主要依据南京市民收入情况。吸烟状况中，从未吸过烟的人群占绝大多数

14、，在后续的数据分类中，将从未吸烟划为一类，曾经吸过和一直在吸划为一类。教育程度情况分布中本科及本科以上占大部分，其他两类基本持平。（2）经受调者的复述，获得疾病的诊断情况（多选题，所列频数为项目被选择次数的总和）如图 3。结果显示，受调者中至少一项诊断为普通感冒的人群占了大多数。（3）受调者抗菌药物用药史（多选题，所列频数为项目被选择的总和）如图 4。结果显示，抗菌药物使用普遍情况从高到低依次为头孢类、青霉素类、红霉素类、喹诺酮类及其他。图 3 图 4（二）数据初步评价（1）不同人群的不同期望对抗菌药物处方开出的影响总共531份问卷中，在150份表示想用抗生素的受调者中获得抗生素处方的有146

15、（97.3%） （高于期望数124.5） ，未获得抗生素处方为4份（4.4%） （低于期望数25.5） 。在251份表示没想法的受调者中，获得抗生素处方的为219（87.3%）（高于期望数208.4） ，未获得抗生素处方的为32（12.7%） （低于期望数42.6） 。在129份不想的受调者中，获得抗生素处方的为75（58.1%） （低于期望数107.1） ，未获得抗生素处方的为54（41.9%） （高于期望数21.9） 。在获得抗生素处方的 440 位受调者中，表示想用抗生素治疗的占 33.2%，没想法的占 49.8%，不想使用抗生素的占 17.0%。在未获得抗生素处方的 90 位受调者中，

16、表示想使用抗生素的占 4.4%，没想法的占 35.6%，不想使用抗生素的占 60.0%。 * Crosstabulation146 4 150124.5 25.5 150.097.3% 2.7% 100.0%33.2% 4.4% 28.3%27.5% .8% 28.3%219 32 251208.4 42.6 251.087.3% 12.7% 100.0%49.8% 35.6% 47.4%41.3% 6.0% 47.4%75 54 129107.1 21.9 129.058.1% 41.9% 100.0%17.0% 60.0% 24.3%14.2% 10.2% 24.3%440 90 5304

17、40.0 90.0 530.083.0% 17.0% 100.0%100.0% 100.0% 100.0%83.0% 17.0% 100.0%CountExpected Count% within % within % of TotalCountExpected Count% within % within % of TotalCountExpected Count% within % within % of TotalCountExpected Count% within % within % of TotalTotal Total表 1卡方检验结果显示，就整体数据而言，受调者不同期望对抗菌

18、药物处方开出与否这一结果的影响存在显著性差异 p=0.000。Chi-Square Tests81.631a 2 .00079.080 2 .00073.031 1 .000530Pearson Chi-SquareLikelihood RatioLinear-by-LinearAssociationN of Valid CasesValue dfAsymp. Sig.(2-sided)0 cells (.0%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is 21.91.a. 表 2经过更进一步人群的分类，在男性、女

19、性、不具有专业背景、曾经或仍在吸烟、不曾吸烟、用药选择时倾向抗生素、用药选择时倾向中成药、高中学历、专科学历、本科及本科以上学历、被诊断为感冒、被诊断为急性咽炎、被诊断为急性扁桃体炎、被诊断为急性喉炎和被诊断为急性支气管炎等 15 类不同人群中，患者对抗生素处方不同期望对抗生素处方开出的结果的影响存在显著性差异。就卡方检验的结果而言，探究人群对抗菌药物的不同期望对抗生素处方开出的影响是必要并且可行的。（2）不同医院类别对抗生素处方开出的影响开出处方毕竟是以医生行为为主导的，为了简约地处理医生方面的因素，研究小组特别考察了医院类别这一因素在抗生素处方开出中的作用。调查组在此假设：不同医院类别这一

20、因素涵盖的意义包括医师不同的用药经验及认识，医院对医师行为的影响。卡方分析的结果显示，不同医院的类别确实在抗生素处方开出的结果中有显著差异的影响。（3）各分类因素对受调者产生不同期望的影响究竟是什么因素导致了人群产生这些不同的期望？也许对于这个问题的探究，会对实际问题有更大的指导意义。因此，我们同样先用卡方检验，对人群进行分类，探究不同因素在受调者产生的对抗菌药物的不同期望影响的差异性。分析结果显示，不同的教育程度、对医药知识不同的认知程度、用药的不同倾向、不同年龄分段以及学生人群中医药类别院校与非医药类别院校在影响受调者产生不同期望中有显著性差异。四、模型建立（一）变量的分类和赋值（1）因变

21、量的分类和赋值模型将调查过程中获得的“医生开出抗生素” （Y 1） “想使用抗生素”（Y 2）和“不想使用抗生素” （Y 3）作为因变量来描述处方开出的情况以及期望的情况。三个因变量均为二元选择变量，用“0” “1”进行分类定义。表3（2）自变量的分类和赋值模型建立中选取了以下的变量来作为影响“处方开出”以及“期望”的因素：教育程度、医药认识程度、生病时是否会咨询身边从事医药类工作的朋友或亲属、是否享有医疗保险、家庭月收入、是否吸烟、使用过抗生素对疾病的治疗是否有帮助、怎样看待使用抗生素的利弊、倾向于使用哪种类型的药物、医院类别、期望程度、提出了何种要求。将不同的影响因素分为两类，一类为二元选择变量，另一类为多元变量。在此基础上，对变量进行了编号分类。二元选择变量：生病时是否会咨询身边从事医药类工作的朋友或亲属； 是否享有医疗保险；是否吸烟；使用过抗生素对疾病的治疗是否有帮助。对于以上变量，选择“是” ，则在编号上记为（1）=1， （2）=0；选择“否” ，则在编号上记为（1）=0， （2）=1。其余变量为多元变量，包括：教育程度；医药认识程度；家庭月收入；怎样看待使用抗生素的利弊；倾向于使用哪种类型的药物；医院类