Logistic回归与决策树模型在碘造影剂不良反应预测中的应用

徐文秀; 莫小凤; 杨祥民; 杨丝露; 吴凡; 李特

doi:10.12259/j.issn.2095-610X.S20240911

Logistic回归与决策树模型在碘造影剂不良反应预测中的应用

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240911

徐文秀¹,
莫小凤¹,
杨祥民²,
杨丝露¹,
吴凡^1, ,,
李特^1, ,

1.
云南省阜外心血管病医院/昆明医科大学附属心血管病医院药剂科，云南昆明　650102
2.
昆明医科大学药学院，云南昆明　650500

基金项目: 云南省科技厅-昆明医科大学应用基础研究联合专项基金资助项目（202401AY070001-286）；云南省教育厅科学研究基金资助项目（2024J0386）；云南高原心血管病流行特征、发病机制、诊疗新技术研究及应用示范项目（202103AC100004）

详细信息

作者简介:
徐文秀（1989～），女，山东德州人，医学硕士，主管药师，主要从事临床药学工作

通讯作者:
吴凡，E-mail：980580741@qq.com

李特，E-mail：at1029@163.com

中图分类号: R969.3
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出版历程
- 收稿日期: 2023-12-05
- 网络出版日期: 2024-03-06
- 刊出日期: 2024-09-25

Application of Logistic Regression and Decision Tree Model in Prediction of Adverse Reactions of Iodinated Contrast Medium

Wenxiu XU¹,
Xiaofeng MO¹,
Xiangmin YANG²,
Silu YANG¹,
Fan WU^{1
, ,},
Te LI^{1
, ,}

1.
Dept. of Pharmacy，Fuwai Yunnan Hospital，Chinese Academy of Medical Sciences/Affiliated Cardiovascular Hospital of Kunming Medical University，Kunming Yunnan 650102
2.
School of Pharmaceutical Sciences，Kunming Medical University，Kunming Yunnan 650500，China

摘要

摘要: 目的采用Logistic回归与决策树模型分析碘造影剂（iodinated contrast medium，ICM）不良反应影响因素。方法不良反应组为2019年1月至2023年8月期间在云南省阜外心血管病医院行CT检查使用ICM并出现不良反应的患者129例，对照组为同期使用ICM未发生不良反应的患者135例，将单因素分析中有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归和决策树模型，提取引起不良反应的影响因素并进行分析。结果 Logistic回归结果显示BMI、过敏史和肾功能不全是发生ICM不良反应的影响因素（P < 0.05），预测模型为Lggit（P） = 0.123×BMI+1.684×过敏史+2.551×肾功能不全−3.652；决策树分析筛选出3个风险变量，包括过敏史、肾功能不全和ICM种类，其中过敏史是最主要的影响因素。结论通过运用Logistic 回归和决策树模型预测不良反应的影响因素并将研究转变为了避免不良反应发生的主动预测，对患者安全用药有参考价值。
- 碘造影剂 /
- 不良反应 /
- Logistic回归 /
- 决策树模型
Abstract: Objective Logistic regression and decision tree model were used to analyze the influencing factors of adverse reactions of iodine contrast agents. Methods The adverse reaction group consisted of 129 patients who underwent CT examination using ICM and had adverse reactions from January 2019 to August 2023 in Fuwai Yunnan Hospital. The control group consisted of 135 patients who did not have adverse reactions during the same period using ICM. The variables with statistical significance in the univariate analysis were incorporated into multi-factor Logistic regression and decision tree model to extract and analyze the influencing factors causing adverse reactions. Results Logistic regression showed that BMI, allergic history, and renal insufficiency were the influencing factors of ICM （P < 0.05）. The prediction model was: Lggit （P） = 0.123×BMI+1.684×allergy history + 2.551×renal insufficiency −3.652. Decision tree analysis screened out three risk variables, including allergy history, renal insufficiency and ICM type, among which allergy history was the most important influencing factor. Conclusion Logistic regression and the decision tree model can predict the influencing factors of adverse reactions and transform the study into an active prediction to avoid adverse reactions, it has reference value for the safe drug use of patients.
- Iodinated contrast medium /
- Adverse reactions /
- Logistic regression /
- Decision tree model

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疼痛是生理、心理、感觉、情感、认知、行为和社会等综合因素相互作用的体验，主要分为急性疼痛和慢性疼痛^[1]。慢性疼痛持续时间长且不易根治，患者常伴有抑郁和焦虑等消极情绪，严重影响生活质量。文献报道^[2-3]，失眠在慢性疼痛患者中高发，而睡眠质量较差又会导致患者心境忧郁、紧张、易激惹和精力不足，易产生或加重患者心身症状，使睡眠质量更差，导致恶性循环^[4]。同时，与原发性失眠症相比，继发于慢性疼痛的失眠在临床表现及程度也较为相似，疼痛的严重程度与睡眠障碍之间也存在相关性^[5]。调查2019年1至6月玉溪市某综合医院疼痛科慢性疼痛者中失眠情况及影响因素，为相关工作策略的制定提供参考。

1. 对象与方法

1.1 研究对象

选取2019年1月至6月于玉溪市人民医院疼痛科就诊患者。纳入标准：（1）首次因慢性疼痛到本科就诊者；（2）符合国际疼痛学会的慢性疼痛诊断标准^[6]，即疼痛时间 > 3月，视觉模拟评分（visual analog scale，VAS）≥ 3分或日本尼普洛知觉痛觉定量分析装置NIPRO Painvision判定为疼痛，每天或几乎每天疼痛者；（3）年龄 ≥ 18岁；（4）能够理解所填调查量表者；（5）知情并同意参与。排除标准：（1）急性疼痛者；（2）年龄 < 18岁；（3）无法阅读、理解调查量表内容者；（4）拒绝参与本研究者。

1.2 研究工具及方法

采用自设问卷调查病人的基本人口学特征、疼痛持续时间、疼痛类型等。分别采用日本尼普洛知觉痛觉定量分析装置NIPRO Painvision（PS-2100）和VAS评价患者的疼痛程度。VAS为一条10 cm长的直线，两端分别表示无痛（0分）和剧痛（10分），由患者划出自己的疼痛程度，测量所画线长度即VAS得分，其中0分为无疼痛，1～3分为轻度疼痛，4～6分为中度疼痛，7～10分为重度疼痛。使用Painvision的“疼痛度”评价是根据最小感知电流值以及疼痛对应电流值这2种电流测量、评价疼痛程度的方法，与传统疼痛评价使用的VAS相比，有望导出更为客观的指标，有报告称疼痛度的许多结果与VAS明显相关。综合两种疼痛程度评价方法，得出最终疼痛程度评分，相对单一评价方法更为科学合理。

贝克抑郁自评问卷（beck depression inventory，BDI）^[7]评价患者的目前或近1周抑郁状况，BDI共21个项目，以0～3分计分，统计总分：0～13分为无抑郁，14～19分为轻度抑郁，20～28分为中度抑郁，≥29分为重度抑郁。贝克焦虑自评问卷（beck anxiety inventory，BAI）^[7]评价患者的目前或近1周焦虑状况，BAI 共21个项目，以0～3分计分，统计总分：0～14分为无焦虑，15～25分为轻度焦虑，26～35为中度焦虑，≥36分为重度焦虑。阿森斯失眠量表（athens insomnia scale，AIS）^[8]评价患者的目前或近1周睡眠质量，AIS共8个项目，每个项目分数0～3分，AIS评分≥6分为失眠。三种问卷中文版均具有良好的信度和效度。

1.3 质量控制

调查开始前对调查员进行培训，根据纳入标准确定研究对象并按照知情同意的原则获取同意，所有入选对象均在统一指导语下填写调查问卷，尽可能地保证资料收集的准确性与完整性。在规定时间内完成问卷，视力不佳者由调查人员协助完成调查问卷，问卷当场收回，检查调查表格的质量，发现漏项时，重新询问并补充。在资料分析前，对数据的编码与录入工作进行了查错、补漏及逻辑检查，对有明显逻辑错误以及超过20%漏项的问卷予以剔除。剔除后，共计431例患者问卷纳入研究。

1.4 统计学处理

所有的调查问卷数据，用Epidata 3.1 软件建立数据库，双录入并进行一致性检验，SPSS 24.0完成统计分析。偏态分布资料用中位数M（P₂₅～P₇₅）。分类资料采用频数（百分比）描述。采用Logistic回归模型分析慢性疼痛者中失眠的影响因素，变量筛选法为逐步向前法（LR），入选标准α = 0.05，剔除标准为β = 0.10。P < 0.05为差异有统计学意义。

2. 结果

2.1 基本情况

431例研究对象中，男女比约为1.95∶1；年龄最小18岁，最大99岁，年龄中位数为65（53～73）岁。以汉族、文化程度为初中及以上、已婚、非农、轻度焦虑、轻度抑郁、中度疼痛、> 1个疼痛部位、慢性肌肉骨骼疼痛和疼痛病程为1～2.9 a为主，占比分别为：79.12%、54.75%、51.04%、53.13%、61.95%、65.66%、58.24%、56.15%、30.86%和69.14%，见表1。

表 1 431例慢性疼痛患者的基本情况及失眠的单因素分析

Table 1. The basic characteristics and univariate analysis contributing to insomnia among 431 patients with chronic pain

因素	n	失眠人数		单因素	P
因素	n	n	率（%）	OR（95% CI）	P
性别
男	279	130	46.59	1.000
女	152	96	63.16	1.965（1.311～2.946）	0.001
年龄（岁）
18～	71	27	38.03	1.000
30～	85	28	32.94	0.801（0.414～1.547）	0.508
40～	44	13	29.55	0.683（0.305～1.529）	0.354
50～	142	84	59.15	2.360（1.316～4.324）	0.004
≥60	89	74	83.15	8.040（3.862～16.736）	< 0.001
民族
其他民族	90	36	40.00	1.000
汉族	341	190	55.72	1.887（1.176～3.028）	0.008
文化程度
小学及以下	195	88	45.13	1.000
初中及以上	236	138	58.47	1.712（1.168～2.511）	0.006
婚姻状况
未婚	103	41	39.81	1.000
已婚	220	109	49.55	1.485（0.924～2.388）	0.103
离异或丧偶	108	76	70.37	3.591（2.029～6.358）	< 0.001
职业
农民	202	121	59.90	1.000
非农	229	105	45.85	0.567（0.386～0.831）	0.004
焦虑程度
无	51	12	23.53	1.000
轻度	267	124	46.44	2.818（1.413～5.620）	0.003
中度	86	69	80.23	13.191（5.713～30.458）	< 0.001
重度	27	21	77.78	11.375（3.732～34.667）	< 0.001
抑郁程度
无	51	12	23.53	1.000
轻度	283	129	45.58	2.722（1.368～5.417）	0.004
中度	86	76	88.37	24.700（9.807～62.212）	< 0.001
重度	11	9	81.82	14.625（2.772～77.163）	0.002
疼痛程度
轻度	11	2	18.18	1.000
中度	251	99	39.44	2.931（0.620～13.850）	0.175
重度	169	125	73.96	12.784（2.659～61.462）	0.001
疼痛部位数（个）
1	189	58	30.69	1.000
> 1	242	168	69.42	5.128（3.394～7.749）	< 0.001
疼痛类型
慢性创伤和术后疼痛	95	27	28.42	1.000
慢性肌肉骨骼疼痛	133	50	37.59	1.517（0.860～2.676）	0.150
慢性内脏/头/面部神经疼痛	104	60	57.69	3.434（1.901～6.206）	< 0.001
慢性神经病理性疼痛	70	63	90.00	22.667（9.223～55.705）	< 0.001
癌性相关疼痛	29	26	89.66	21.827（6.096～78.155）	< 0.001
疼痛病程（a）
< 1	38	17	44.74	1.000
1～	298	148	49.66	1.219（0.618～2.402）	0.568
3～	34	19	55.88	1.565（0.617～3.971）	0.346
≥5	61	42	68.85	2.731（1.181～6.314）	0.019

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2.2 不同特征慢性疼痛患者的失眠率

431例慢性疼痛病人中，226例最近1周失眠，失眠率为52.44%（95%CI 47.72%～57.15%），女性、年龄 ≥ 60岁、汉族、文化程度为初中及以上、离异或丧偶、农民、中度焦虑、中度抑郁、重度疼痛、> 1个疼痛部位、慢性神经病理性疼痛类型和疼痛病程 ≥ 5 a的慢性疼痛病人失眠率最高，见表1。

2.3 慢性疼痛患者失眠的多因素分析

将单因素分析P < 0.05的因素纳入多因素Logistic回归模型，结果显示：女性失眠风险较男性的高；≥60岁的患者失眠风险较60岁以下者高，特别是18～30岁者（6.821倍）；轻度、中度和重度抑郁患者较无抑郁病人者高；重度疼痛病人失眠风险较轻度疼痛患者高；疼痛部位>1个的病人失眠风险较仅有1个疼痛部位病人者高；慢性肌肉骨骼疼痛、慢性内脏/头/面部神经疼痛、慢性神经病理性疼痛和癌性相关疼痛病人的失眠风险较慢性创伤和术后疼痛者高；相较于疼痛病程 < 1a的患者，疼痛病程为1 a～和3 a～的患者失眠风险低，见表2。

表 2 慢性疼痛病人失眠的多因素分析

Table 2. The multivariate analysis contributing to insomnia among patients with chronic pain

因素	β	SE	Wald χ²	OR（95% CI）	P
性别
男				1.000
女	0.605	0.289	4.398	1.832（1.04～3.225）	0.036
年龄（岁）
18～				1.000
30～	−0.120	0.433	0.076	0.887（0.379～2.075）	0.782
40～	−0.125	0.496	0.063	0.883（0.334～2.336）	0.802
50～	0.359	0.410	0.764	1.432（0.640～3.201）	0.382
≥60	1.920	0.539	12.676	6.821（2.37～19.627）	< 0.001
抑郁程度
无				1.000
轻度	1.431	0.533	7.206	4.181（1.471～11.882）	0.007
中度	2.964	0.664	19.955	19.381（5.279～71.155）	< 0.001
重度	3.077	1.047	8.634	21.688（2.786～168.85）	0.003
疼痛程度
轻度				1.000
中度	2.401	1.279	3.525	11.034（0.900～135.303）	0.060
重度	2.636	1.273	4.289	13.954（1.152～169.067）	0.038
疼痛部位数（个）
1				1.000
> 1	1.325	0.310	18.275	3.762（2.049～6.907）	< 0.001
疼痛类型
慢性创伤和术后疼痛				1.000
慢性肌肉骨骼疼痛	0.766	0.369	4.301	2.150（1.043～4.433）	0.038
慢性内脏/头/面部神经疼痛	0.982	0.383	6.575	2.670（1.260～5.658）	0.010
慢性神经病理性疼痛	3.222	0.616	27.345	25.067（7.494～83.848）	< 0.001
癌性相关疼痛	3.639	0.821	19.650	38.052（7.614～190.17）	< 0.001
疼痛病程（a）
< 1				1.000
1～	−1.110	0.455	5.949	0.330（0.135～0.804）	0.015
3～	−1.194	0.677	3.110	0.303（0.080～1.142）	0.078
≥5	0.126	0.575	0.048	1.135（0.368～3.499）	0.826

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3. 讨论

慢性疼痛患者所经历的睡眠障碍作为一种影响生活质量的重要因素，正引起研究人员越来越多的关注^[5]。本次调查发现431例慢性疼痛病人的失眠率为52.44%，目前国内慢性疼痛病人的失眠率的相关调查较少，国外部分研究显示65%～89%的慢性疼痛患者在都存在着失眠问题^[9-10]，本次调查失眠率低于国外的该两项研究，不过一项在伦敦开展的调查显示慢性疼痛者失眠率为53%^[11]，与本调查研究结果相近。慢性疼痛及其引起的较高的失眠率问题不容忽视。

本次调查发现女性失眠风险是男性的1.832倍，可能原因为：女性对疼痛的敏感性较高、痛阈较低、耐受性较差；慢性疼痛诱发的负性情绪反应在女性病人表现得更为强烈，如女性患者在遭受到疼痛影响时，往往更容易情绪化，对疼痛的反应更加敏感^[12]。此外，≥60岁的患者失眠风险是18～30岁的6.821倍，相较于普通人群，老年慢性疼痛者疼痛程度更重，生活行为受限等症状更明显，会严重的影响老年人的生活质量，且相关调查显示老年慢性疼痛患者较非慢性疼痛患者更易出现激惹、抑郁、焦虑等不良的心理状态，导致生活质量更低^[13]。因此，老年人慢性疼痛问题及其相关联的焦虑、抑郁状态须加以关注。失眠风险随病人抑郁严重程度而增加，轻度、中度和重度抑郁病人分别是无抑郁病人的4.181、19.381和21.688倍，有研究表明，慢性疼痛与失眠以及焦虑、抑郁等有着紧密的联系，三者为循环因果关系；同时，睡眠障碍也是抑郁症状的一个外在表现，研究也发现最近一个月未发生睡眠障者较少出现抑郁状态^[14]。提示通过改善睡眠也可以有效的降低抑郁状态发生率的可能性，对伴有睡眠障碍患者开展心理干预乃至药物的使用可能能够缓解睡眠障碍及减轻抑郁状态。

本研究发现疼痛部位 > 1个的患者失眠风险较高，中度疼痛和重度疼痛病人的失眠风险较轻度疼痛高，再次佐证了疼痛越严重，也就更易发生失眠情况，说明缓解疼痛引起的失眠，最有效的措施还是缓解、控制疼痛。相较于疼痛病程 < 1 a的病人，疼痛病程为1 a～和3 a～的患者失眠风险分别降低，疼痛史大于1 a者则表明患者已经饱受疼痛折磨，可能已经适应的疼痛，故对睡眠影响较小，因此，临床医生诊疗时必须详细询问其病史，了解其疼痛持续时间。

综上所述，本研究的调查发现慢性疼痛患者常常伴发焦虑、抑郁与失眠，且疼痛与焦虑、抑郁、失眠之间关系密切，不同人群失眠的发生率也不同，对易于出现失眠的人群，需特别加以关注和心理疏导，对出现失眠症状的慢性疼痛患者，应该同时进行抗失眠治疗，适当提供抗抑郁、抗焦虑治疗，以提高慢性疼痛治疗疗效。

图 1 ICM影响因素决策树模型

Figure 1. Decision tree model of factors influencing ICM

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表 1 不良反应组与对照组单因素分析结果[n（%）/M（P25，P75）]

Table 1. Results of one-way analysis of variance between adverse reaction group and control group [n（%）/M（P25，P75）]

变量	n	不良反应组（n = 129）	对照组（n = 135）	χ²/Z	P
性别
男	161	76（58.9）	85（63.0）	0.454	0.500
女	103	53（41.1）	50（37.0）	0.454	0.500
年龄（岁）	264	53（43，66）	55（46，67）	0.326	0.568
BMI（kg/m²）	259	24.49（22.14，26.57）	23.12（20.05，25.32）	12.107	0.001^*
血钾（mmol/L）	261	4.03（3.80，4.26）	4.07（3.85，4.30）	1.493	0.222
肌酐（μmol/L）	260	75.8（61.5，90.4）	73.4（59.8，87.9）	0.956	0.328
用药时间
第一季度	37	16（12.40）	21（15.56）	7.725	0.052
第二季度	66	25（19.38）	41（30.37）
第三季度	89	53（41.09）	36（26.67）
第四季度	72	35（27.13）	37（27.41）
ICM种类
碘海醇	145	61（47.29）	84（62.22）	16.973	0.001^*
碘克沙醇	20	13（10.08）	7（5.19）
碘帕醇	45	17（13.18）	28（20.74）
碘普罗胺	54	38（29.46）	16（11.85）
过敏史
有	62	48（37.21）	14（10.37）	26.443	< 0.001^*
无	202	81（62.79）	121（89.63）	26.443	< 0.001^*
吸烟史
有	105	51（39.53）	54（40.0）	0.006	0.938
无	159	78（60.47）	81（60.0）	0.006	0.938
饮酒史
有	60	32（24.81）	28（20.74）
无	204	97（75.19）	107（79.26）
高血压
有	138	75（58.14）	63（46.67）	3.480	0.062
无	126	54（41.86）	72（53.33）	3.480	0.062
糖尿病
有	43	16（12.40）	27（20.0）
无	221	113（87.60）	108（80.0）
高血脂
有	129	65（50.39）	64（47.41）	0.234	0.628
无	135	64（49.61）	71（52.59）	0.234	0.628
冠脉疾病
无	132	69（53.49）	63（46.67）	1.228	0.268
有	132	60（46.51）	72（53.33）	1.228	0.268
高尿酸血症
有	73	36（27.91）	37（27.41）	0.008	0.928
无	191	93（72.09）	98（72.59）	0.008	0.928
肝功能不全
有	2	2（1.55）	0（0）	2.109	0.146
无	262	127（98.45）	135（100）	2.109	0.146
肾功能不全
有	12	11（8.53）	1（0.74）	9.218	0.002^*
无	252	118（91.47）	134（99.26）	9.218	0.002^*
合用阿司匹林
有	101	43（33.33）	58（42.96）	2.590	0.108
无	163	86（66.67）	77（57.04）	2.590	0.108
合用α受体阻断剂
有	4	4（3.10）	0（0）	4.250	0.039^*
无	260	125（96.90）	135（100）	4.250	0.039^*
合用β受体阻滞剂
有	95	41（31.78）	54（40）	1.934	0.164
无	169	88（68.22）	81（60）	1.934	0.164
合用ACEI/ARB
有	76	33（25.58）	43（31.85）	1.265	0.261
无	188	96（74.42）	92（68.15）	1.265	0.261
^*P < 0.05。

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表 2 ICM不良反应的变量赋值

Table 2. Variable assignment of ICM adverse reactions

自变量	赋值方式
ICM种类	碘海醇 = 1，碘克沙醇 = 2，碘帕醇 = 3，碘普罗胺 = 4
过敏史	否 = 0，是 = 1
肾功能不全	否 = 0，是 = 1

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表 3 多因素Logistic回归分析

Table 3. Multivariate Logistic regression analysis

变量	β	S.E.	Waldχ²	P	OR	95%CI
BMI	0.123	0.040	9.595	0.002^*	1.131	1.046～1.223
ICM种类	0.107	0.121	0.782	0.377	1.113	0.878～1.412
过敏史	1.684	0.354	22.575	< 0.001^*	5.387	2.689～10.791
肾功能不全	2.551	1.081	5.571	0.018^*	12.822	1.541～106.664
常量	−3.652	0.897	16.570	< 0.001^*	0.026	−
^*P < 0.05。

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参考文献(24)

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1. 对象与方法
1.1 研究对象
1.2 研究工具及方法
1.3 质量控制
1.4 统计学处理
2. 结果
2.1 基本情况
2.2 不同特征慢性疼痛患者的失眠率
2.3 慢性疼痛患者失眠的多因素分析
3. 讨论

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Logistic回归与决策树模型在碘造影剂不良反应预测中的应用

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240911

作者简介:
徐文秀（1989～），女，山东德州人，医学硕士，主管药师，主要从事临床药学工作

通讯作者:
吴凡，E-mail：980580741@qq.com

李特，E-mail：at1029@163.com

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Application of Logistic Regression and Decision Tree Model in Prediction of Adverse Reactions of Iodinated Contrast Medium

1. 对象与方法

1.1 研究对象

1.2 研究工具及方法

1.3 质量控制

1.4 统计学处理

2. 结果

2.1 基本情况

2.2 不同特征慢性疼痛患者的失眠率

2.3 慢性疼痛患者失眠的多因素分析

3. 讨论

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目录

1. 对象与方法

1.1 研究对象

1.2 研究工具及方法

1.3 质量控制

1.4 统计学处理

2. 结果

2.1 基本情况

2.2 不同特征慢性疼痛患者的失眠率

2.3 慢性疼痛患者失眠的多因素分析

3. 讨论

[1]	刘东艳, 刘燕, 任治铭, 王枫, 汪勇. 基于Logistic回归分析的恶性肿瘤患者化疗相关骨髓抑制的影响因素分析及预测模型建立, 昆明医科大学学报.
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[19]	. 输血不良反应60例临床分析, 昆明医科大学学报.
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Logistic回归与决策树模型在碘造影剂不良反应预测中的应用

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240911

作者简介: 徐文秀（1989～），女，山东德州人，医学硕士，主管药师，主要从事临床药学工作

通讯作者: 吴凡，E-mail：980580741@qq.com 李特，E-mail：at1029@163.com

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出版历程

Application of Logistic Regression and Decision Tree Model in Prediction of Adverse Reactions of Iodinated Contrast Medium

1. 对象与方法

1.1 研究对象

1.2 研究工具及方法

1.3 质量控制

1.4 统计学处理

2. 结果

2.1 基本情况

2.2 不同特征慢性疼痛患者的失眠率

2.3 慢性疼痛患者失眠的多因素分析

3. 讨论

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目录

1. 对象与方法

1.1 研究对象

1.2 研究工具及方法

1.3 质量控制

1.4 统计学处理

2. 结果

2.1 基本情况

2.2 不同特征慢性疼痛患者的失眠率

2.3 慢性疼痛患者失眠的多因素分析

3. 讨论

作者简介:
徐文秀（1989～），女，山东德州人，医学硕士，主管药师，主要从事临床药学工作

通讯作者:
吴凡，E-mail：980580741@qq.com

李特，E-mail：at1029@163.com