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摘要

背景:高血压是一种慢性疾病，需要适当的治疗。患者坚持合理用药是控制高血压、减少并发症的关键因素。然而，抗高血压药物依从性差是一个全球性的问题，它会导致不良的健康结果，从而增加不同的健康复杂性和健康管理成本。在这里，我们的目的是确定尼泊尔高血压患者药物依从性的相关因素。

方法:我们于2016年9月至2016年11月在尼泊尔开展了一项基于医院的横断面研究。我们收集了260例高血压患者的数据，他们接受高血压药物治疗至少1年。通过访谈法收集数据，通过Morisky-Green测试(MG)和Wong等人提出的三个问题来衡量药物依从性。

结果:260例高血压患者中51.9%的患者服药依从性良好。与男性患者(47%)相比，女性患者(57%)更有可能坚持他们的药物治疗方案。多因素logistic回归显示已婚患者的可能性是其他患者的两倍(95% CI: 1.01-4.46;P< 0.05)，与单身或离异患者相比。服药10年以上的高血压患者依从性比服药10年以下的高血压患者低54% (OR=0.46)。在住所附近(1公里内)提供抗高血压药物对降低依从性差很重要(OR=3.10, CI: 1.68-5.87)。

结论:服药少于10年的已婚高血压患者坚持服药的水平更高。在住所附近(小于1公里)获得高血压药物对减少高血压药物的不依从性也很重要。

关键字

药物依从性，高血压，横断面研究，尼泊尔

简介

控制血压是一种持续的方法，以防止任何不良健康结果的发生，如冠心病、心力衰竭、中风和过早死亡[1]。虽然有了安全有效的药物，但对高血压的管理还远远不够理想，这是药物依从性差的主要原因。药物依从性可以描述为患者对药物、饮食和行为改变的依从程度。依从性差在高血压患者中尤为常见。现有研究表明，在一些欧洲国家，接受治疗的高血压患者中，只有不到60%的人坚持治疗的程度超过80%[3,4]。在调查中，在高血压患者[5]中，马来西亚[2]和孟加拉国[5]依从性差的比例分别为53.4%和41%。

患者坚持服用降压药是达到血压目标的一个重要因素。无论临床医生如何有效地传达抗高血压治疗的好处，患者都有责任服用他们的药物。抗高血压药物依从性差可能是药物治疗失败的主要原因，这可能导致更多的就诊于医疗保健专业人员，额外的药物切换，剂量升级，甚至住院[6,7]。据估计，在一般高血压人群中，约有50%的患者不按规定服用降压药[8,9]。因此，提高这一人群对处方药物的依从性仍然是治疗医师面临的主要挑战。

非传染性疾病在尼泊尔蔓延，呈上升趋势，高血压是最普遍的非传染性疾病之一[10]。到目前为止，我们还没有发现在尼泊尔进行过任何研究来确定不坚持服用抗高血压药物的相关因素。但在不同国家进行的大量流行病学和前瞻性研究表明，高血压如果多年不治疗或因患者依从性差和依从性差等原因而治疗失败，可能会导致严重的健康问题，如中风、认知障碍等。因此，寻找抗高血压药物依从性差的相关因素十分重要。该研究将有助于采取必要的措施，以药物的方式管理高血压。

方法

的数据

该研究是一项基于医院的横断面调查，我们从尼泊尔加德满都大学Dhulikhel医院收集数据，该医院距离加德满都谷(尼泊尔首都)30公里。从患者的病史资料中，我们发现260例高血压患者，他们的病情至少持续了6个月，并被开出了控制高血压的药物。所有参与者都在知情的情况下同意参加研究，并被告知他们有权随时退出研究。

药物依从性

Wong等人描述了当医疗或健康建议与个人的行为相一致时的用药一致性，因为药物的使用改变了生活方式，并参与了治疗安排[11]。Morisky等人将治疗依从性描述为四个编码为“是”或“否”的东西[12]。这些症状与因为粗心大意、健忘、感觉更好或更糟而不服药有关。Morisky等人[12]强调忘记服药来定义服药依从性，通过家庭成员的提醒可以改善服药依从性。我们通过在Morisky-Green测试(MG)和Wong等人之后的自我报告坚持测试中问三个问题来衡量依从性。侯赛因和米蒂拉在他们的研究中也包括了这三个问题。这三个问题包括:(1)患者是否继续服药;(2)患者是否继续定期就诊;(3)患者是否得到关心受访者高血压或帮助提醒受访者服药的家庭成员或朋友的社会支持[11,12]。关于服药依从性的第一个问题被分类为:“依从性:是”(受访者“从未错过”或“很少错过”服药剂量);“坚持服药:没有”(受访者“经常”或“相当经常”不服药)。所有的问题都算作1分。 Among these three queries, we defined the adherence with medication as “yes” if an individual is found with a total score of two including a positive response to the first question.

独立变量

设计半结构式问卷，获取患者性别、年龄、身高、体重、学历、婚姻状况、职业(日工、在职、失业)、家庭成员人数(≤4人，>4人)、家庭月平均收入(<50000尼泊尔卢比或≥50000尼泊尔卢比)、居住住房(自有或出租)、居住区域(城市或农村)等信息。其他健康相关问题(是否)、高血压家族史(是否)、高血压持续时间、吸烟习惯(是否)、高血压持续时间、降压药使用数量、运动习惯、平均每日睡眠时长、住所附近(1公里内)是否有药物等问题也纳入调查。年龄从出生日期开始计算，体重指数(BMI)从身高和体重计算。BMI分为正常(BMI: 18.5-24.9)、超重(BMI: 25-29.9)和肥胖(BMI≥30)。降压药疗程分为≤1年、2-3年和≥4年。睡眠时间是通过一个问题来评估的，“你每天睡多少小时?”睡眠时间分为短睡眠时间(<6 h)和正常睡眠时间(≥6 h)。

统计分析

我们使用r软件分析数据，计算所有变量的描述性统计数据，包括连续变量(以箱线图表示)和分类变量(以频率表示)。我们用卡方检验来评估每个分类变量和药物依从性之间的未调整的关联。采用多因素logistic回归分析，得到各因素与药物依从性的比值比。结果以优势比(or)和95%可信区间(ci)报告。p值小于0.05被认为有统计学意义。

伦理批准

研究方案获得了达卡南北大学审查委员会(NSU-PBH-EA-1032)和加德满都大学医学院Dhulikhel医院机构审查委员会的伦理批准，并获得了所有参与者的书面知情同意。

结果

在260名高血压患者中，有132名男性和128名女性纳入研究。参与者的基线特征，如性别、年龄、婚姻状况、学校、职业、平均月收入、居住面积、吸烟史、饮酒史、抗高血压药物服用时间、是否有其他慢性并发症、高血压药物使用数量、睡眠时间、运动时间、住所附近是否有高血压药物等，描述在表1中。与男性(47%)相比，女性(57%)有更高的药物依从率，尽管差异在5%的显著性水平上不显著。租房居住和家庭月收入较低(5万尼泊尔卢比以下)的患者对降压药的依从性较好。此外，60岁以上患者较50岁以下和50 ~ 59岁组患者更不依从性(表2)。

表1:通过药物依从性和未调整分析的参与者特征。

变量	类别	依从性水平		χ2值	假定值
		没有	是的
性	F	55	73例(57%)	2.247	0.133
	米	70	62例(47%)
年龄	< 50	30.	40 (57%)	3.715	0.156
	50-59	32	43 (57%)
	60 +	63	52 (45%)
身体质量指数	正常的	63	72例(53%)	1.934	0.38
	超重	44	51 (54%)
	肥胖	18	12 (40%)
婚姻状况	离婚或丧偶的	30.	21 (51%)	2.424	0.119
	结婚了	95	114例(55%)
学校教育	≤5年	51	53 (51%)	0.016	0.899
	5 +年	74	82例(53%)
占领	一天劳动	46	62例(57%)	4.528	0.103
	使用	47	52 (53%)
	失业	32	21 (40%)
月收入	< 50000卢比	92	105例(53%)	0.41	0.521
	≥50000卢比	33	30 (48%)
住的房子	自己的	112	107例(49%)	4.475	0.034
	租金	13	28 (68%)
居住面积	农村	49	56 (53%)	0．061	0.804
	城市	76	79例(51%)
吸烟现状	没有	64	76例(54%)	0.488	0.484
	是的	61	59 (49%)
当前饮酒	没有	74	84例(53%)	0.13805	0.71
	是的	51	51 (50%)
治疗持续时间	5-Jan	25	36 (59%)	4.796	0.09
	10 jun	48	60 (56%)
	≥11	52	38 (42%)
其他慢性并发症	没有	50	60 (55%)	0.757	0.684
	是的	75	75例(50%)
不。药物/天	2日	45	53 (54%)	0.172	0.679
	２＋	80	82例(51%)
睡一小时	正常的	93	102例(52%)	0.005	0.942
	短	32	33 (50%)
房子附近是否有药品(小于1公里)	没有	50	27 (35%)	11.51	< 0.001
	是的	75	108例(59%)

在调整所有因素后，拟合多变量logistic回归模型。调整后的比值比(ORs)包括置信区间如表2所示。与女性组相比，男性患者坚持降压药的可能性低40% (OR=0.60, CI=0.33-1.10)。此外，我们发现已婚患者的依从性是离异或丧偶患者的两倍(or =2.09, CI=1.01-4.46)。婚姻状况的p值为0.05，在5%的显著性水平上为显著变量。与失业患者相比，就业患者对降压药的依从性较差(OR=1.96, CI=0.80-4.90)。需要记住的是，大多数失业患者是家庭主妇，因此大多数家庭主妇不太可能服用抗高血压药物。与住在自己房子里的患者相比，住在出租房子里的患者坚持服药的可能性是前者的2.60倍(OR= 2.60, CI=1.11-6.34)。服用降压药10年以上的患者与服用降压药1-5年的新患者相比，依从性降低54% (OR=0.46, CI=0.18-1.11)。1公里范围内的降压药物的可获得性对患者也很重要。 The patients who had the drugstore near the house (within 1 km) were 3.10 times more likely to have good adherence with the medications (OR=3.10, CI=1.68-5.87).

表2。协变量与药物依从性之间的调整关系使用多变量逻辑回归分析。OR比值比:LCL OR的95%置信下限;UCL OR的95%置信上限。

2021年版权燕麦。所有权利reserv

变量	参考文献	估计	或	拼箱	伦敦大学学院	假定值
性别——男性	女	-0.508	0.6	0.33	1．1	0.099
50 - 59岁之间	< 50	0.404	1．5	0.7	3.25	0.301
60岁或以上	< 50	0.14	1.15	0．5	2.62	0.737
BMI -超重	正常的	-0.097	1．1	0.6	2.03	0.754
BMI——肥胖	正常的	-0.676	0.51	0.19	1.3	0.164
婚姻状况- - - - - -结婚	离婚或丧偶的	0.738	2.09	1.01	4.46	0.05
教育- > 5年	≤5年	-0.289	０．７５	0.39	1.44	0.386
职业,工作	失业	-0.673	1.96	0．8	4．9	0.144
职业-日间劳动	失业	1.148	3.15	1.33	7.75	0.01
月收入> = 50000	< 50000	-0.284	０．７５	0.38	1.46	0.479
生活房租	自己的	0.955	2.6	1.11	6.34	0.031
生活区-市区	农村	-0.284	0.76	0.38	1.47	0.406
当前吸烟-是	没有	-0.154	0.86	0.46	1.58	0.621
饮酒——是	没有	0．054	1.06	0.58	1.94	0.859
用药时间- 6-10年	5-Jan	-0.413	0.66	0.31	1.39	0.281
用药时间- 10年以上	5-Jan	0。786	0.46	0．18	1.11	0.087
其他慢性并发症-是的	没有	-0.139	0.87	0.39	1.93	0.731
不。每天- 1-2	２＋	-0.113	0.89	0.4	1.98	0.78
睡眠时间短	正常的	0.053	1.05	0.55	2.04	0.872
房子附近是否有药品-(小于1公里)	(≥1公里)	1.132	3．1	1.68	5.87	< 0.001

讨论

服药依从性是高血压患者控制血压的一个重要特征。这项研究发现尼泊尔高血压患者中坚持依从性差的比例非常高(52%)。这意味着对于许多高血压患者来说，药物依从性需要提高。这一结果接近马来西亚(53.4%)[2]和台湾(47.5%)[13]的报告和孟加拉(41%)[5]。

在本研究中，离异或丧寡患者居住在自有住房，使用降压药10年以上，且降压药可得范围不在1公里以内，与降压药依从性差有统计学意义(P<0.05)。孟加拉国的研究还发现婚姻状况是一个相关因素[5]。我们没有发现年龄是一个显著的变量，但比值比表明，50 - 59岁年龄组的患者与较年轻年龄组(<50岁)相比，较好地坚持服药的可能性是1.50倍。结果与英国[15]的研究结果一致。随着患者年龄的增长，患者似乎有很好的依从性。

可以注意到，依从性差不受性别或学校教育的影响。但与女性患者相比，男性患者的依从性似乎较差。我们没有发现任何行为因素与抗高血压药物依从性差有任何关联。本研究还表明，抗高血压药物的可用性对降低依从性差的发生率很重要。

结论

超过一半的高血压患者有较差的依从性，这对血压控制有负面影响。这意味着对于许多高血压患者来说，药物依从性需要提高。制定干预方案以解决已确定的一些因素是必要的，以提高依从性，进而改善血压控制。这些发现可用于确定有依从性差风险的人群子集，应针对这些人群采取干预措施，以实现更好的血压控制，从而预防并发症。

相互竞争的利益

作者声明他们没有任何欺骗?ict的兴趣。南北大学在本研究的设计、数据的分析和解读以及稿件的撰写中发挥了至关重要的作用。

作者的贡献

VS参与了研究的构思、设计和数据收集。ZF和FR审阅了手稿并帮助起草了手稿。AH在研究构思、设计、统计分析和撰写稿件等方面均有贡献。所有作者都认可最终稿。

确认

所有作者感谢Dhulikhal医院和所有参与者为开展研究提供信息。

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