阿片类药物使用障碍患者中患者主导出院的普遍性及其预测因素

《General Hospital Psychiatry》：Prevalence and predictors of patient-directed discharge in patients with opioid use disorder

　　叶卡捷琳娜·安杰洛娃 | 哈·里姆·夸克 | 彼得·齐默尔曼 | 玛丽·西阿尔 | 威廉·加德纳 | 奥马尔·米尔扎 | 斯蒂芬妮·张
纽约市卫生与医院系统，哈莱姆区，美国

**摘要**
**背景**
患有阿片类药物使用障碍（OUD）的患者面临“患者自主决定出院”（PDD）的风险。我们假设多种风险因素（RF）导致了这一风险。

**方法**
使用2022年1月至2023年12月的综合数据，评估了一所城市社区医院中PDD的患病率。我们对2022年1月至2023年3月期间，选择PDD出院的患者（n=362）和常规出院的患者（n=108）进行了回顾性病历审查。然后应用嵌套多变量逻辑回归模型来分析PDD的潜在预测因素。

**结果**
在无OUD的患者中，PDD的患病率为6.8%，而在有OUD的患者中为23.8%（OR 4.28，[95% CI 3.75, 4.87]，p<0.0001）。PDD的风险因素包括可卡因使用障碍（aOR 1.62 [95% CI 1.00, 2.65]，p=0.05）和非阿片类戒断治疗（aOR 2.44 [95% CI 1.30, 4.57]，p=0.005）。年龄（aOR 0.98 [95% CI 0.96, 0.99]，p=0.01）、无固定住所（aOR 0.41 [95% CI 0.22, 0.74]，p=0.007）以及参与美沙酮维持治疗（MMT）（aOR 0.54 [95% CI 0.31, 0.93]，p=0.03）可降低PDD的风险。未确认参与MMT是PDD的一个风险因素（p<0.0001）。

**结论**
本研究证实了OUD患者中PDD的风险较高，并提供了关于PDD风险因素的新见解，强调了识别OUD及相关物质使用情况、确认MMT参与情况以及管理戒断症状的重要性。未来的研究方向包括开展戒断症状筛查教育以及提供基于阿片的戒断治疗方法。

**1. 引言**
2023年，阿片类药物使用障碍影响了美国多达600万成年人，这仍然是一个重大的公共卫生危机[1]，尤其是在像纽约市（NYC）这样的城市地区，该地区2021年所有与阿片类药物过量相关的急诊就诊中有43%来自纽约州[2]。
多项研究一致表明，物质使用与患者自主决定出院（PDD）的风险增加有关，而PDD又与再入院率上升和不良临床结果（如死亡率增加和法律诉讼）相关[3][4]。使用阿片类药物的患者中，PDD的发生率更高，这与年龄较小、缺乏保险以及男性性别有关[4][5]。此外，与白人患者相比，黑人患者在被诊断为OUD后接受药物治疗的可能性低18.2%，这表明在成瘾治疗方面存在种族差异[6]。在医院环境中早期识别和管理OUD及阿片类药物戒断症状可以降低PDD的风险[7][8]，从而改善OUD患者的临床预后。
本研究考察了一家位于受纽约市阿片类药物危机严重影响社区医院中的PDD发生率。我们假设OUD患者的PDD发生率高于无OUD患者，并认为各种患者相关和系统性风险因素会影响OUD患者的PDD发生。某些临床干预措施尤其值得关注，因为这些可能是医院改进的方向；例如进行尿液毒理学检测、客观监测戒断症状以及提供基于阿片类和非阿片类的戒断治疗。例如，美沙酮和丁丙诺啡等阿片类药物激动剂疗法对于OUD的最佳管理至关重要，但患者在入院时常被忽视，导致症状未能得到有效控制，从而可能促使患者选择PDD[10][11][12]。事实上，最近的研究表明，在入院后的前48小时内给予更高剂量的美沙酮与降低患者自主决定出院的风险相关[13]。

**2. 方法**
**2.1. 研究设计和人群**
为验证OUD患者比无OUD患者有更高的PDD风险的假设，我们使用了2022年1月1日至2023年12月31日期间所有成人患者的综合数据，比较了有OUD和无OUD患者的PDD患病率。这些综合数据由医院的信息化团队提供，他们可以访问包括诊断和出院信息在内的详细数据。
基于初步假设，我们对选择了PDD和未选择PDD的OUD患者进行了病例对照研究，以确定PDD的风险因素。病例包括2022年和2023年从内科和外科病房出院的所有18岁以上且选择了PDD的患者。对照组包括在同一时期（2023年1月1日至3月31日）常规出院的所有OUD患者，因为选择PUD的患者数量在各个月份之间没有显著差异（p=0.97）。因无法选择PDD而被转入精神科住院病房的患者被排除在外。本研究已获得纽约生物医学研究联盟（BRANY）的机构审查委员会（IRB）的批准。由于研究风险较低，IRB决定免除书面知情同意的要求。

**2.2. 数据来源和定义**
参与者通过电子健康记录（EHR）中的阿片类药物相关诊断（对应所有ICD-10 F11编码）进行识别。暴露情况通过手动病历审查进行评估。主要暴露为接受任何基于阿片的戒断治疗。这包括用于戒断管理或维持治疗的阿片类药物。疼痛管理不在评估范围内，也没有区分活跃戒断治疗和维持治疗。此外，也没有区分新引入的药物和继续使用的门诊药物。次要暴露包括接受任何非阿片类戒断治疗（如NSAIDs、可乐定）、临床阿片类戒断量表（COWS）评分的记录[14]（丁丙诺啡通常在COWS评分为8或更高时开始使用[15]）、首次COWS评分的时间以及精神科会诊（CL）的证据。
对于参与美沙酮维持治疗（MMT）的患者，记录了入院与成功联系MMT项目进行剂量核对之间的间隔时间。该研究站点规定的标准政策要求，参与MMT的患者必须在恢复剂量前由医生确认每日美沙酮剂量。对于未参与MMT或无法及时确认剂量的患者，政策允许每天给予最多40毫克的美沙酮。
我们还收集了有关人口统计/住房状况、下一次住院日期、尿液药物检测（该研究站点仅能检测阿片类药物和美沙酮）、入院诊断、精神科诊断和诊断类别、共病物质使用障碍（SUDs）以及最近丁丙诺啡处方的额外数据。与美沙酮不同，丁丙诺啡通常通过授权项目（OTPs）分发，因此仅通过病历审查无法确定患者是否从结构化的成瘾治疗项目中接受丁丙诺啡。

**2.3. 统计分析**
为了探索性分析病例对照研究，我们使用卡方检验（alpha=0.05，功效大于80%）检测15%的患病率差异，并使用威尔科克森秩和检验（Wilcoxon rank sum test）检测绝对差异为2的情况。
年龄以平均值±标准差表示；所有时间间隔呈偏态分布，因此以中位数及四分位数范围表示。分类变量以比例表示。两组年龄比较使用学生t检验，间隔比较使用威尔科克森秩和检验。卡方检验或费舍尔精确检验用于确定分类组之间的差异。单样本比例检验用于比较研究队列中观察到的30天再入院率与同期医院整体平均再入院率（11.4%）。嵌套多变量逻辑回归模型用于评估OUD患者的PDD风险因素；基础模型包括年龄、性别、种族、MMT参与情况以及接受基于阿片的戒断治疗情况。考虑重复就诊情况的敏感性分析使用多变量混合模型进行。统计分析使用R（版本4.4.2）软件完成，并生成双尾p值。

**3. 结果**
**3.1. 有OUD和无OUD的所有成年患者的PDD患病率**
根据医院综合数据（n=19,699），研究期间的总体PDD患病率为8.1%。对于未涉及OUD的出院患者，这一比例降至6.8%；而对于涉及OUD的出院患者，患病率升至23.8%（OR 4.28，[95% CI 3.75, 4.87]，p<0.0001；图1）。

**3.2. 病例对照研究：确定OUD患者的PDD风险因素**
**3.2.1. 人口统计和临床特征**
共分析470名OUD患者：362名（77.0%）选择了PDD，108名（23.0%）常规出院。平均年龄为51.4±13.4岁。与普通医院患者相比，OUD患者更可能是男性（73.0% vs 49%），不太可能是黑人（50.0% vs 60%），并且更可能将英语作为首选语言（92.5% vs 78%）。很大比例的患者无固定住所，包括街头无家可归者、收容所无家可归者和未指明无家可归者（31.9%）。关于主要入院诊断，没有一项是PDD的显著预测因素，但慢性心脏或呼吸系统疾病可能是保护因素（OR 0.52 [95% CI 0.26, 1.01]；p=0.055）。
119名（25.3%）患者参与了MMT，25名（5.3%）获得了丁丙诺啡-纳洛酮处方。可卡因使用障碍是最常见的共病SUD（46.4%，n=218），情绪障碍是最常见的精神科共病（34.5%，n=162）。

**3.2.2. 住院过程**
470名OUD患者中有298名（63.4%）进行了尿液毒理学检测：177名（37.7%）可卡因检测呈阳性，154名（32.8%）阿片类药物检测呈阳性，114名（24.3%）美沙酮检测呈阳性。102名（21.7%）患者进行了COWS评分。首次COWS评分的中位数为4.5（[IQR: 1.0, 7.0]），最高COWS评分的中位数为5.0（[IQR: 1.0, 8.0]）。81名（17.2%）患者接受了精神科会诊（CL）。

**3.3. 住院时间**
132名（28.1%）OUD患者在一天内出院。中位住院时间为3天（[IQR: 1, 5]），其中OUD患者的住院时间明显较短（2天 [IQR: 1, 4]），而对照组为5天 [IQR: 3, 8.5]（p<0.0001）。周末入院与PDD无关（p=0.68）。

**3.4. 再入院率**
OUD患者中有186名（39.6%）在30天内再次入院，而所有患者的平均再入院率为11.4%（p<0.0001）。6个月时，288名（61.3%）再次入院；1年后，324名（68.9%）再次入院。在考虑年龄、性别和种族的逻辑回归模型中，OUD组和非OUD组在30天（p=0.13）和1年（p=0.09）的再入院率没有显著差异。然而，PUD与6个月内的再入院风险较高相关（aOR 1.59 [95% CI 1.01, 2.51]）。

**3.5. PDD的预测因素**
单变量分析表明，年龄、住房状况、阿片类与非阿片类戒断治疗、MMT参与情况（图2）、可卡因使用以及尿液中阿片类或美沙酮的阳性结果与PDD相关。合法性别、种族、首选语言、精神科诊断、共病SUD（除可卡因使用障碍外）、精神科会诊（CL）和COWS评分（存在和数值）与PDD无关（表1，补充材料1）。

**图2. MMT参与与PDD的关联**
单变量分析显示，参与MMT可降低PDD的风险（OR=0.43 [95% CI 0.21, 0.54]，p<0.0001）。

**表1. 阿片类药物相关变量：总体及病例组与对照组**单变量分析针对特定阿片类变量的数据：

| 变量 | 所有病例（n=362） | 对照组（n=108） | p值 |
|----------------|--------------|---------------|-----------|
| COWS评分 | 102（21.7%） | 84（23.2%） | 0.14 |
| 首次COWS评分 | 4.5 [IQR: 1.0, 7.0] | 4.0 [IQR: 1.0, 7.0] | 0.88 |
| 到首次COWS的间隔（天） | 1.0 [IQR: 1.0, 2.0] | 1.0 [IQR: 1.0, 2.0] | 0.58 |
| 最高COWS评分 | 5.0 [IQR: 1.0, 8.0] | 5.0 [IQR: 1.0, 8.0] | 0.87 |
| 到最高COWS的间隔（天） | 1.0 [IQR: 1.0, 2.0] | 1.0 [IQR: 1.0, 2.0] | 0.80 |
| 尿液药物筛查 | 298（63.4%） | 223（61.6%） | 0.13 |
| 尿液毒理学检测阳性（阿片类） | 154（32.8%） | 128（35.4%） | 0.03 |
| 尿液毒理学检测阳性（美沙酮） | 114（24.3%） | 77（21.3%） | 0.007 |
| 阿片类戒断治疗 | 269（57.2%） | 201（42.8%） | 0.01 |
| 非阿片类戒断治疗 | 119（25.3%） | 351（74.7%） | 0.001 |
| MMT登记 | 119（25.3%） | 351（74.7%） | 0.001 |
| MMT确认时间间隔（天） | 1.0 [IQR: 1.0, 2.0] | 1.0 [IQR: 0.0, 2.0] | 0.38 |
| 布普雷诺芬处方 | 25（5.3%） | 21（5.8%） | 0.38 |
| 卡方检验 | | | |
| 威尔科克森秩和检验 | | |
| 选择PDD的患者 | 54.1% | 67.6% | 0.01 |
| 选择非阿片类戒断治疗的患者 | 28.7% | 13.9% | 0.001 |

在多变量逻辑回归模型中，年龄较大、接受MMT登记以及居住在医疗机构内是对PDD的保护因素，而非阿片类戒断治疗和可卡因使用障碍与PDD的风险增加相关（表2）。在没有MMT登记的模型中，阿片类戒断治疗成为保护因素（OR 0.58 [95% CI 0.36, 0.93], p=0.02）。

3.6. 探索性子集分析和接受阿片类戒断治疗的相关因素：
3.6.1. 种族与精神疾病诊断
与西班牙裔（66.2%）和白人（67.8%）患者相比，黑人患者接受阿片类戒断治疗的比例较低（48.9%）；在少数多种族患者中，仅有30%接受了此类治疗（p=0.0007）。种族与COWS评分（p=0.30）、尿液毒理学检测结果（p=0.16）或接受非阿片类治疗（p=0.95）无关。在没有精神疾病诊断的患者中，61.4%接受了阿片类戒断治疗，而在有精神疾病诊断的患者中这一比例为51.1%（p=0.03）。种族和精神疾病诊断的存在对是否接受阿片类治疗的影响在多变量分析中是独立的。

3.6.2. 心理咨询的参与
尽管心理咨询对PDD发生率没有显著影响（p=0.33），但接受心理咨询的患者更有可能接受阿片类（OR 1.85 [95% CI 1.11, 3.09], p=0.02）和非阿片类戒断治疗（OR 2.12 [95% CI 1.28, 3.52], p=0.004）。心理咨询还与住院时间延长相关（中位数5天[IQR: 2, 10] vs 2天[IQR: 1, 4], p<0.0001）。

3.6.3. 接受MMT登记的患者
在接受MMT登记的患者中，73人为病例组，46人为对照组。接受MMT的患者中有99%（83.2%）接受了阿片类戒断治疗，而未接受MMT的患者中这一比例为170%（p<0.0001）。两组之间非阿片类治疗的比率没有差异（21.9% vs 26.5%, p=0.31）。对于接受MMT登记的患者，确认登记的时间中位数为1天[IQR: 1.0, 2.0]，其中44%（37.0%）的登记未得到确认。登记未得到确认与PDD的发生率较高相关（未确认登记的患者中有83.7%出现PDD，而确认登记的患者中这一比例为48.7%, p<0.0001）。在单变量分析中，到MMT登记确认的时间间隔与PDD无关（p=0.38），但住院时间较长的患者更有可能得到登记确认（OR 8.8 [95% CI 3.5, 22.0], p<0.0001）。周五或周六入院与是否得到登记确认无关（p=0.24），且这一结果不受住院时间<2天的影响（p=0.82）。

3.6.4. 尿液毒理学检测结果
尿液毒理学检测呈阳性（美沙酮或阿片类）的患者比检测结果阴性的患者更有可能接受阿片类治疗（65.1% vs 50.8%, p=0.002）。在这个子集中，如果未给予阿片类戒断治疗，PDD的发生率更高（OR 2.2 [95% CI 1.03, 4.5], p=0.04）。

4. 讨论
本研究表明，患有ODU的患者选择PDD的可能性是未患ODU患者的4倍，这使他们面临更高的再入院风险和不良医疗结局[3]。ODU患者的PDD风险因素包括患者相关的因素（如患者人口统计学特征和共病情况）以及系统性的因素（如医疗服务提供者的做法和医院环境的限制）。

4.1. 与患者相关的风险因素
黑人和多种族患者接受阿片类戒断治疗的比例较低，这反映了住院ODU治疗中的潜在种族差异。在ODU患者中，年龄较大的患者较少选择PDD，可能是由于行动不便和与年龄相关的健康问题。此外，非居住在医疗机构内或住房状况不明与ODU患者的PDD发生率增加相关，这可能与其心理社会支持不足、创伤发生率较高[18]、医院体验不佳[19]以及无家可归者中多重成瘾的普遍性较高[20]有关。尽管有研究表明阿片受体激动剂治疗可以改善ODU患者的整体心理健康[21]，但精神疾病诊断的存在与接受阿片类戒断治疗的可能性降低相关。这可能是由于对精神疾病的持续污名化影响了以患者为中心的护理[22, 23]。

4.2. 系统性风险因素
早期识别阿片类药物的使用和依赖对于预见戒断风险和减少不适至关重要。虽然尿液毒理学检测本身不能完全预防PDD，但其阳性结果可能会促使进一步调查物质使用情况，并促进适当的治疗。在本研究中，尿液毒理学检测呈阳性（阿片类或美沙酮）与接受阿片类戒断治疗的可能性增加相关。COWS是一种经过验证的工具，用于识别和监测阿片类戒断[7, 14, 26]，即使在针对物质使用障碍患者的污名化和负面态度仍然存在的背景下，也可以作为阿片类戒断严重程度的客观衡量标准[27]。在本研究中，不到22%的ODU患者在入院时记录了COWS评分，而在接受MMT的患者中这一比例也没有差异。可能是因为戒断治疗不足或未被识别。

4.3. MMT的必要性
对于接受MMT的患者，重新开始使用美沙酮在医院内是防止戒断和PDD的关键。在MMT患者中，未确认美沙酮剂量的患者更容易出现PDD。在确认登记的患者中，更多人接受了阿片类治疗，从而降低了戒断风险。只有63%的MMT患者的美沙酮剂量得到了确认。未确认MMT登记可能会削弱患者对医疗服务的信任。本研究表明，为住院ODU患者提供阿片类和非阿片类治疗的相关发现具有实际意义。先前研究显示，与仅提供支持性治疗相比，提供MOUD（如美沙酮或布普雷诺芬）可以降低PDD的风险[28]。然而，本研究发现接受非阿片类或支持性治疗与PDD风险增加相关，这可能表明支持性治疗无效或阻碍了阿片类治疗的实施。

4.4. 未来方向
多中心合作可以扩大样本量和提高研究的普遍性，可能揭示更多影响ODU住院患者的风险因素。减少ODU患者PDD风险的策略包括制定标准化协议、培训医生和护理人员以识别阿片类依赖和戒断情况，以及减少MMT登记确认的障碍。关于替代疗法（MOUD）的持续教育以及减少对药物使用障碍（ODU）的污名化，可能会鼓励医院提供者为患有ODU的患者开具基于阿片类的治疗方案。与研究地点不同，一些医院设有专门的跨专业成瘾咨询团队，以促进MOUD的启动和患者出院后的持续护理[33]。然而，医院和社区的认可对于此类干预措施的成功至关重要[34]。

**结论**
本研究发现，患有ODU的患者比未患有ODU的患者更有可能选择物理治疗（PDD）作为治疗方式。研究确定了几个潜在的干预点，以减少患者的不适并避免PDD的发生，包括早期识别阿片类药物的使用和依赖情况。种族和精神疾病诊断在这一研究中阻碍了ODU的管理，凸显了护理方面的差异。未来的研究应探索具体的策略，以减轻导致PDD的个体和系统性因素，包括对医疗人员的教育、改进护理协调机制以及在住院和门诊环境中为ODU患者提供公平的医疗服务。

**CRediT作者贡献声明**
Yekaterina Angelova：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、监督、资源管理、方法论设计、数据分析、概念构建。
Ha Rim Kwak：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、方法论设计、数据分析、概念构建。
Peter Zimmerman：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、概念构建。
Marie Thearle：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、软件应用、方法论设计、数据分析、概念构建。
William Gardner：撰写——审稿与编辑、方法论设计、数据分析、概念构建。
Omar Mirza：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、监督、方法论设计、数据分析、概念构建。
Stephanie Cheung：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、监督、软件应用、方法论设计、数据分析、概念构建。