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摘要

本研究引入了一种新的极性直方图可视化方法,用于分析急性应激障碍量表 (ASDS) 评分,重点关注老年 ICU 护理人员。该技术同时显示所有 19 个 ASDS 变量,揭示了健康对照和护理人员之间不同的压力模式,同时表明干预后过度觉醒和回避症状的显着改善。

摘要

急性应激障碍量表 (ASDS) 对于评估急性应激障碍 (ASD) 至关重要,尤其是在重症监护病房 (ICU) 等高压力环境中。传统方法难以同时解释所有 19 个 ASDS 变量。本研究引入了一种新的极性直方图可视化方法来增强 ASDS 评分分析,重点关注老年 ICU 护理人员。使用 MATLAB 开发了 ASDS 评分的极坐标直方图可视化。来自健康老年对照 (n=106) 和老年 ICU 护理人员 (EC-ICU;n=309) 的数据用于比较 ASDS 概况。EC-ICU 参与者亚组 (n=109) 接受了关于社会支持和积极应对策略的干预。使用这种新技术和传统统计方法分析干预效果和压力失调模式。极坐标直方图有效地同时显示了所有 19 个 ASDS 变量,揭示了健康对照 (平均 ASDS 评分: 29.36) 和 EC-ICU 参与者 (平均 ASDS 评分: 62.61) 之间的不同模式。该技术突出了传统条形图中不明显的应力分布的显著差异。干预后,EC-ICU 亚组显示与回避、过度觉醒和情绪困扰相关的 10 项 ASDS 指标减少了 5%-8%。最显着的改善是对创伤提醒、过度警觉和睡眠障碍的身体反应。这种极坐标直方图方法提供了 ASDS 评分的全面、直观的可视化,增强了临床解释和 ASD 评估。将多维心理指标整合到一个视觉框架中,可以更精确地分析压力状态和干预效果。该技术在识别老年 ICU 护理人员的压力模式和评估有针对性的干预措施方面显示出特别的效用。这种创新方法对于开发个性化支持策略、改进 ASD 评估和推进跨临床环境的压力障碍研究具有重要意义。

引言

急性应激障碍 (ASD)1 是一种严重的心理健康问题,可能在创伤事件发生后立即发生。它的特点是一系列症状,包括侵入、消极情绪、解离、回避和觉醒 1,2,3。对 ASD 的准确评估和及时干预至关重要,尤其是在重症监护病房 (ICU) 等高压力环境中,患者和护理人员患压力相关疾病的风险都很高 4,5,6

急性应激障碍量表 (ASDS) 是一种广泛使用的评估 ASD 症状的工具,由 19 个项目组成,对应于 DSM-5(精神障碍诊断和统计手册,第 5 版)中概述的诊断标准。虽然 ASDS 已被证明是一种可靠且有效的衡量标准,但对其多维数据的解释和分析对临床医生和研究人员都提出了重大挑战。传统的数据表示方法,例如简单的统计摘要或条形图,通常无法捕捉各种症状集群之间的复杂相互作用,并可能掩盖数据中的重要模式 7,8

近年来,人们越来越认识到数据可视化在增强对复杂心理现象的理解方面的重要性9。有效的可视化技术可以揭示可能隐藏在原始数据或基本统计输出中的模式、趋势和关系。这在 ASD 评估的背景下尤其相关,其中全面了解症状特征对于准确诊断和有针对性的干预至关重要10,11

当前 ASDS 数据可视化方法的局限性越来越明显。19 个 ASDS 变量的线性表示通常难以有效地传达不同症状集群之间的关系。同时,三维可视化可能难以解释,并可能引入感知偏差。显然需要一种新的方法,可以以直观且易于解释的格式同时表示所有 ASDS 变量 8,9

为了应对这些挑战,本研究引入了一种用于分析 ASDS 评分的极坐标直方图可视化技术。这种创新方法利用极坐标的圆形特性同时表示所有 19 个 ASDS 变量,从而可以更全面地了解 ASD 症状概况。通过采用这种技术,该研究旨在加强 ASD 的临床解释和评估,尤其是在 ICU 等高压力环境中12,13

该研究的重点是 ICU 场景中的老年护理人员,由于护理的要求很高,而且他们所爱的人的病情往往很危急,这一人群特别容易受到急性压力的影响 3,14。本研究深入探讨了面对危重病人的老年护理人员的心理健康状况,揭示了焦虑、抑郁、创伤性压力、社会支持和应对策略之间的复杂关系。这些发现不仅有助于制定更有针对性的支持政策和干预措施,改善医疗保健系统,还提高了公众对这一群体的认识。长远而言,这项研究对完善长者护理政策、促进跨学科研究、改善长者照顾者和他们所照顾的患者的生活质量具有深远的意义,从而为应对人口老龄化带来的社会挑战提供重要的科学证据和实践指导。

通过将极坐标直方图可视化方法应用于该人群,该研究旨在证明其在识别不同的压力模式和评估干预措施的有效性方面的效用 9,15。该研究旨在探索照顾者的心理健康状况,揭示焦虑、抑郁、创伤性压力、社会支持和应对策略之间的复杂关系。数据收集方法包括心理咨询和与 ASD 专家的访谈。干预包括认知行为疗法 (CBT) 和基于正念的积极应对策略,适用于 109 名受试者的子集。研究设计纳入了老年 ICU 护理人员和健康老年对照的 ASDS 评分之间的定量比较,以及干预效果的评估。

研究方案

本研究引入了一种新的极性直方图可视化技术,用于分析急性应激障碍量表 (ASDS) 评分,重点关注重症监护病房 (ICU) 中 60-80 岁的老年护理人员。该研究在中国北京中医药大学东直门医院重症监护医学科进行。参与者招募和数据收集在 2021 年 1 月至 2023 年 12 月的三年期间进行。研究设置涉及从当地社区招募老年 ICU 护理人员和健康的老人对照。所有参与者在接受专业心理学家使用标准化 19 项 ASDS 问卷1 进行的 ASDS 评估之前都提供了知情同意。本研究中使用的软件工具列在 材料表中

1. 数据收集和准备

注意:使用的特定 ASDS 问卷版本对研究方法并不重要。在这项调查中,采用了从临床评估中收集的真实 ASDS 数据。数据是使用标准化的 19 项 ASDS 问卷获取的。该数据集包括 DSM-IV 定义的四个不同症状群的分数:分离、再体验、回避和觉醒。

  1. ASDS 的数据收集
    1. 招募参与者
      1. 从两组中招募研究参与者:60-80 岁的老年 ICU 护理人员和来自当地社区的健康老年人对照。本研究中的老年护理人员 (60-80 岁) 是 ICU 患者的家庭成员,而不是 ICU 患者本身。确保所有参与者在认知上能够就 ASDS 问卷与心理咨询师进行专业咨询。
      2. ASDS 评估中的急性应激源特别提到了他们在 ICU 中有家庭成员的经历。仔细筛查以确保这些护理人员本身没有任何可能混淆压力评估的重大生理疾病。
      3. 对于健康对照组,从当地社区招募目前没有重大疾病且没有直系亲属处于危重症监护情况下的老年人。那些不符合这些标准的人被视为排除类别的一部分。确保所有参与者在进行任何评估或数据收集之前提供知情同意。
    2. ASDS 评估
      1. 对所有参与者进行标准化的 19 项 ASDS 问卷1图 1)。请专业心理学家进行 ASDS 评估访谈,以确保一致性和可靠性。完成问卷后收集并记录所有参与者的 ASDS 分数。
    3. 介入
      1. 从老年 ICU 护理人员组中,随机选择 109 人的子集参与干预。将认知行为疗法 (CBT)16 技术应用于该干预组。此外,作为综合干预方法的一部分,实施基于正念的积极应对策略。
      2. 干预计划通过结构化方法整合了 CBT 技术和基于正念的积极应对策略。对于 CBT 部分,进行两周一次的认知重构课程(每次 45 分钟)、每天进行渐进式肌肉放松训练(15 分钟)和每周一次的问题解决疗法(60 分钟),重点是帮助护理人员识别和改变关于 ICU 情况的消极思维模式。
      3. 对于正念部分,在 ICU 就诊期间进行每日早晨冥想(20 分钟)、晚上身体扫描练习(15 分钟)和简短的正念呼吸练习。通过每周一次的个人咨询、每两周一次的小组研讨会、带回家的音频指南以及每天基于应用程序的签到相结合来实施这些干预措施,以获得支持和合规性监控。
      4. 确保所有课程均由具有至少 3 年 CBT 和正念培训经验的认证临床心理学家进行,以确保干预质量和一致性。
      5. 对于所有同意参加干预计划的 EC-ICU 参与者,请确保干预在初始 ASDS 评估后 24-48 小时内开始。使用这种标准化的时间来最大限度地减少潜在的时间混杂因素并确保干预方案的一致性。
      6. 从他们的初始干预会议开始,为所有参与者在 30 天内进行干预。这种标准化的持续时间确保了参与者之间干预结果的可比性。干预完成后,对干预组参与者重复 ASDS 评估过程(步骤 1.1.2)。
  2. 检查原始 ASDS 数据
    1. 打开电子表格数据文件。浏览不同的表格(图 1):健康、老年护理人员 - ICU(24 小时)、EC-ICU(干预)和 EC-ICU(控制)。
    2. 确保数据矩阵如下:健康组 19 x 106 矩阵、老年护理人员 - ICU(24 小时)19 x 309 矩阵、EC-ICU(干预)19 x 109 矩阵和 EC-ICU(对照)19 x 200 矩阵。
      1. ASDS 问卷包括 19 个项目,评估四个不同的症状群:分离症状(第 1-5 项,测量情绪麻木、发呆状态、不真实体验、身体分离和创伤相关健忘症)、重新经历症状(第 6-9 项,评估侵入性想法、噩梦、闪回和对创伤提醒的情绪反应)、回避症状(第 10-13 项,评估对创伤相关想法的认知和行为回避、对话、 情境和情绪反应)和唤醒症状(第 14-19 项,检查睡眠障碍、易怒、注意力不集中、过度警觉、惊吓反应和对创伤提醒的身体反应)。有关针对这些症状群的干预方法,请参阅步骤 1.1.3,其中描述了已实施的 CBT 技术和基于正念的策略。

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图 1:急性应激障碍量表 (ASDS) 数据。 此图显示了不同参与者组在电子表格中 ASDS 数据的组织。 请单击此处查看此图的较大版本。

  1. 将 ASDS 数据导入 MATLAB 工作区
    1. 打开电子表格选项菜单,单击 Add-ins 选项卡,然后进入 Add-ins 管理界面(图 2)。浏览并添加 MATLAB 的 excllink.xlam,它通常位于 MATLAB 的 toolbox\exlink 目录中。
    2. 在电子表格中,选择步骤 1.1.2 中查看 的每个组的数据 ,然后单击 MATLAB 插件的 Send data to MATLAB 选项。然后,所有数据都可以在 MATLAB 的工作区中看到。变量data_h包含正常组 19 x 106 矩阵;变量data_ec包含 EC-ICU(干预)19 x 109 矩阵;变量data_control包含 EC-ICU(对照)19 x 200 矩阵。

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图 2:用于集成 MATLAB 插件的插件管理界面。 此图显示了用于添加 MATLAB 插件的电子表格界面,从而在电子表格和 MATLAB 之间实现数据传输。请单击此处查看此图的较大版本。

2. 长者照顾者 ASDS 的常见统计 - ICU

注意:传统的统计分析可以提供数据基本特征的一般概述。但是,它也可以与随后的极坐标直方图可视化形成鲜明对比。

  1. 使用命令 means = mean (data_ec, 2);和 total_scores = sum (data, 1) 分别获得 19 个变量的平均值和老年护理人员 - ICU 的 ASDS 的总分。
  2. 使用 补充编码文件 1 中的代码查看老年护理人员 - ICU 的 ASDS 的 19 个变量的平均值和总分的分布,如图 3 所示。

figure-protocol-4143
图 3:老年护理人员 - ICU 的 ASDS 的 19 个变量的平均值和总分分布。 这些图表说明了每个 ASDS 项目的平均分数以及 ASDS 总分在 ICU 老年护理人员中的分布。 请单击此处查看此图的较大版本。

3. 老年护理人员 ASDS 的极坐标直方图视角

注意:使用极坐标直方图将健康老年人与老年护理人员-ICU 进行比较,可以更直观地可视化两个样本组之间的差异。

  1. 使用命令 mean_ec = 平均值 (data_ec, 2);和 mean_h = 平均值 (data_h, 2) 分别计算老年护理人员组和健康组的 ASDS 样本均值。
  2. 使用 polarhistogram 命令创建两个变量 mean_ec 和 mean_h 的叠加图(图 4)。
  3. 使用 Supplementary Coding File 1 中提供的代码向图窗添加坐标和注释。

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图 4:老年护理人员 - ICU 和健康老年人之间 ASDS 评分的极坐标方图比较。 该极坐标直方图直观地比较了 ICU 中老年护理人员和健康老年对照者的 ASDS 评分,突出了所有 19 个 ASDS 变量的差异。 请单击此处查看此图的较大版本。

4. 干预的一般统计数字

注意:通常,ASDS 分数的比较是使用条形图进行视觉对比的。

  1. 要分析不同组的急性应激障碍量表 (ASDS) 分数,请使用以下 MATLAB 命令计算样本均值:
    对于 Aged Caregivers 组(原始数据): mean_ec = 均值(data_ec, 2);
    对于 EC-ICU 干预组(对照组): mean_control = 平均值(data_control,2);

    对于健康对照组(干预组):mean_h = 平均值(data_h,2);
  2. 使用命令栏 ([mean_ec, mean_control, mean_h]) 绘制如图 5 所示的比较。使用命令 xticklabels ylabel 添加图窗注释。

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图 5:EC-ICU 干预组的 ASDS 预后分析。 该条形图比较了三组的 ASDS 评分:原始老年护理人员、对照组和干预组,显示了干预的影响。 请单击此处查看此图的较大版本。

5. 干预的极坐标直方图视角

注意:使用极坐标直方图比较 EC-ICU 干预组的预后(图 6)可以产生更可靠和显着的可视化结果。

  1. 使用以下代码: data_diff=abs(mean_control-mean_intevention);[~, idxx]=sort(data_diff) 对预后的影响进行排序,得到 19 个 ASDS 条目预后影响排序的变量 idxx。
  2. 使用 polarhistogram 命令创建对照组和干预组的叠加图,并根据 idxx 的顺序绘制和注释,得到 图 6

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图 6:对照组和干预组的极坐标直方图比较。 该极坐标直方图可视化了对照组和干预组之间 ASDS 评分的差异,强调了干预对特定 ASDS 项目的影响。 请单击此处查看此图的较大版本。

结果

图 1 显示了 ICU 中老年护理人员的 ASDS 数据。使用 MATLAB 的插件(图 2),可以将数据导入 MATLAB 的工作区。 图 3 显示了 ICU 中老年护理人员的 ASDS 数据特征:平均值为 3.3,累积值为 62.6。这表明 ICU 情景中参与者的 ASDS 水平不是非常高,但明显高于健康老年人(图 4

讨论

本研究引入了一种新颖的极坐标直方图可视化技术,用于分析急性应激障碍量表 (ASDS) 评分,特别强调其在评估重症监护病房 (ICU) 老年护理人员中的应用。该方法同时提供了所有 19 个 ASDS 变量的全面和直观的可视化表示,与传统统计方法相比具有显着优势 1,6,17

关键...

披露声明

本研究中的极坐标直方图可视化由合著者 Fangliang Xing 编程。作者声明没有利益冲突。

致谢

本研究由北京中医药大学中央高校基本科研业务费公司通过医气血方抑制脓毒症诱导的心肌功能障碍中血小板-白细胞聚集的效果和机制研究项目(项目编号 2024-JYB-JBZD-019)提供支持。

材料

NameCompanyCatalog NumberComments
EXCELMicrosoftOffice2021ASDS Data Collection
MATLABMathWorks 2023BComputing and visualization 

参考文献

  1. Bryant, R. A., Moulds, M. L., Guthrie, R. M. Acute stress disorder scale: a self-report measure of acute stress disorder. Psychol Assess. 12 (1), 61-68 (2000).
  2. Wang, C., et al. A longitudinal study on the mental health of general population during the COVID-19 epidemic in China. Brain Behav Immunity. 87, 40-48 (2020).
  3. Chew, N. W. S., et al. A multinational, multicentre study on the psychological outcomes and associated physical symptoms amongst healthcare workers during COVID-19 outbreak. Brain Behav Immunity. 88, 559-565 (2020).
  4. Shaw, R. J., et al. Acute stress disorder among parents of infants in the neonatal intensive care nursery. Psychosomatics. 47 (3), 206-212 (2006).
  5. Lee, R. Y., et al. Novel risk factors for posttraumatic stress disorder symptoms in family members of acute respiratory distress syndrome survivors. Crit Care Med. 47 (7), 934-941 (2019).
  6. Meiser-Stedman, R., et al. Acute stress disorder and the transition to posttraumatic stress disorder in children and adolescents: Prevalence, course, prognosis, diagnostic suitability, and risk markers. Depression Anxiety. 34 (4), 348-355 (2017).
  7. Segal, A., et al. Attention control therapy for acute stress disorder: A randomized controlled trial. Depression Anxiety. 37 (10), 1017-1025 (2020).
  8. Webb, E. K., et al. Acute posttrauma resting-state functional connectivity of periaqueductal gray prospectively predicts posttraumatic stress disorder symptoms. Biol Psychiatry Cogn Neurosci Neuroimaging. 5 (9), 891-900 (2020).
  9. Weis, C. N., et al. Acute White Matter Integrity Post-trauma and Prospective Posttraumatic Stress Disorder Symptoms. Front Human Neurosci. Front Human Neurosci. 15, 742198 (2021).
  10. Ostrowski, S. A., et al. The impact of caregiver distress on the longitudinal development of child acute post-traumatic stress disorder symptoms in pediatric injury victims. J Pediat Psychol. 36 (7), 806-815 (2011).
  11. Straud, C. L., et al. Patterns of acute stress disorder in a sample of blast-injured military service members: A latent profile analysis. Psychol Trauma. 15 (2), 255-264 (2023).
  12. Hoge, E. A., et al. The effect of mindfulness meditation training on biological acute stress responses in generalized anxiety disorder. Psychiatry Res. 262, 328-332 (2018).
  13. Czaja, A. S., Moss, M., Mealer, M. Symptoms of posttraumatic stress disorder among pediatric acute care nurses. J Pediat Nurs. 27 (4), 357-365 (2012).
  14. Lenferink, L. I. M., et al. Latent classes of DSM-5 acute stress disorder symptoms in children after single-incident trauma: findings from an international data archive. Eur J Psychotraumatol. 11 (1), 1717156 (2020).
  15. Edmondson, D., Mills, M. A., Park, C. L. Factor structure of the acute stress disorder scale in a sample of Hurricane Katrina evacuees. Psychol Assessment. 22 (2), 269-278 (2010).
  16. Kaczkurkin, A. N., Foa, E. B. Cognitive-behavioral therapy for anxiety disorders: an update on the empirical evidence. Dialogue Clin Neurosci. 17 (3), 337-346 (2015).
  17. Silver, R. C., Holman, E. A., McIntosh, D. N., Poulin, M., Gil-Rivas, V. Nationwide longitudinal study of psychological responses to September 11. JAMA. 288 (10), 1235-1244 (2002).
  18. Brown, R. C., et al. Predicting the transition from acute stress disorder to posttraumatic stress disorder in children with severe injuries. J Pediat Health Care. 30 (6), 558-568 (2016).
  19. Connor, J. P., Brier, Z. M. F., Price, M. The association between pain trajectories with posttraumatic stress disorder, depression, and disability during the acute posttrauma period. Psychosomatic Med. 82 (9), 862-868 (2020).

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