数字化心理健康服务评估：功能障碍和治疗后功能改善的预测因素

互联网干预31（2023）100603在国家数字精神卫生服务中心评估时功能障碍和治疗后功能改善的预测因素肖恩·P 交叉a，b，*，Eyal Karin a，b，Lia Asrianti a，Latie Walker a，Lauren G. Staples a，b，Madelyne A. Bisby a，b，Olav Nielssen a，Rony Kayrouz a，Alana Fisher b，Blake F. 亲爱的a，b，Nickolai Titova，ba澳大利亚悉尼麦考瑞大学MindSpot诊所b澳大利亚悉尼麦考瑞大学心理科学学院A R T I C L EI N FO保留字：数字化心理健康服务评估互联网提供的认知行为治疗（iCBT）运作A B S T R A C T精神障碍与日常功能受损有关，这对个人和社会都有影响。尽管如此，大多数关于治疗结果的研究仅报告症状变化。自我报告的脱离角色天数（DOR）是许多人群研究中使用的功能障碍的简单测量方法。本研究旨在报告评估时临床样本中通过DOR测量的功能损害程度、与该损害相关的因素、治疗后功能改善的预测因素以及症状与功能变化之间的关系。使用前瞻性非对照观察性队列研究设计，样本为17，813名访问数字心理健康服务（DMHS）的患者，我们检查了自我报告的人口统计学，心理社会和临床数据。使用一系列单变量回归模型和多变量分类算法，我们发现基线DOR与年龄、就业和关系状况、症状严重程度、症状慢性化以及存在的几种心理社会差异相关。邪教基线DOR的最佳预测因素是年龄较大、残疾支付、症状严重程度较高和认可的心理社会困难数量增加（R2=32.7%）。41%的样本在治疗后DOR减少>50%或更多。那些分居、失业或领取残疾津贴的人，或者患有严重和慢性抑郁症的人，在治疗后DOR下降最大。治疗功能的变化独立于症状的变化，突出了功能障碍作为治疗结果的重要性。本研究发现，许多接受DMHS治疗的患者有明显的功能障碍，很大比例的患者在治疗后获得功能改善，并且治疗后功能改善与症状改善无关。1. 介绍许多人口调查和临床队列研究表明，精神障碍与严重残疾和功能障碍有关。例如，2013年全球疾病负担研究发现，精神和物质使用障碍是残疾生活年（YLD）的主要原因（Whiteford等人，2013年），占所有YLD的21.1%和所有残疾调整生命年（DLDs）的11%（Vos等人，2017年）。澳大利亚政府最近的一份报告强调，尽管对精神卫生服务进行了大量公共投资，但精神障碍仍然导致生产力的重大损失，估计每年损失390亿澳元（生产力委员会，2020年）。有许多方法可以测量功能障碍，其中最简单和最常用的是自我报告的DOR测量询问一个人在过去的一个月里，由于身体或精神健康状况不佳，他们有多少天无法履行他们通常的日常职业、工作和其他社会角色（McCallum等人，2019年）。据报道，患有常见精神障碍的人的DOR更高，表明残疾程度更大（Alonso et al.， 2011年）。虽然它依赖于回顾性自我报告，但DOR与雇员的工资记录有很好的一致性（Revicki等人，1994）和前瞻性每日日记报告（Kessler等人， 2004年）。世界卫生组织（WHO）对62，971名受访者进行的一项多中心国际研究报告称，当通过一年的平均DOR测量时，精神障碍是与生产力损失最密切相关的疾病之一（Alonso et al.， 2011年）。当* 通讯作者：澳大利亚悉尼麦考瑞大学MindSpot诊所。电子邮件地址：shane. mq.edu.au（S. P.Cross）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2023.100603接收日期：2022年7月17日;接收日期：2022年11月30日;接受日期：2023年2023年1月21日在线提供2214-7829/© 2023作者。由Elsevier B. V.发布，这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预期刊主页：www.elsevier.com/locate/inventS.P. Cross等人互联网干预31（2023）1006032图1.一、参与者从评估到治疗完成的流程。调整共病障碍、双相情感障碍、PTSD、惊恐障碍、广泛性焦虑障碍和社交恐惧症是导致最大损害的心理健康状况（Alonso等，2011年）。澳大利亚心理健康和幸福调查（NMHWBS）发现，患有精神障碍的成年人在过去30天内平均有4天减少或无法进行正常活动（Slade et al.，2009年）。最近一项有近3000名参与者的澳大利亚研究发现，患有诊断为精神障碍的成年人报告进行正常活动的能力显著降低（McCallum等人， 2019年），患有任何疾病的参与者的平均DOR为6.01天，患有严重抑郁症（MDD）的参与者为11.4天，广泛性焦虑症（GAD）为8.5天，无障碍为0.8天。尽管精神障碍和功能损害、功能改变很少被报告为治疗结果。最常报告的治疗结局指标是组水平的症状减轻（van Os等人，2019）和超过90项荟萃分析的综述报告称，<5%的抑郁症临床试验报告了功能结局（Lam et al.，2011年）。荒谬的是，当MDD患者被要求评估在定义缓解时对他们最重要的因素时，最常报告的是：1）存在积极的心理健康特征，如乐观和自信; 2）恢复到一个人平常的、正常的自我;和3）恢复到正常的功能水平（Zimmerman等人，2006年）。尽管功能损害和症状严重程度之间存在正相关，但治疗后的功能效应量通常小于症状效应量（de Groot等人，2022），症状和功能的变化是不同的结果（Becker等人，2011年，它可能不会在同一时间以同样的方式改变。例如，对三项随机、双盲、8周急性治疗研究的汇总分析发现，对于MDD和GAD，分别有38%和30%的患者实现了由汉密尔顿抑郁量表的临床阈值定义的症状缓解，32%和45%的患者实现了根据作者残疾量表定义的功能缓解，并且23%对25%实现了症状和功能缓解（Sheehan等人，2011年）。其他研究表明， 滞后 背后 症状性 改进，建议特别集中于功能损伤的治疗可能是实现症状和功能缓解所必需的（Sheehan等，2017年）。此外，尽管从抑郁症症状中恢复，但功能的持续损害已被证明是随后复发的预测因子（IsHak等人， 2013年）。也很少有关于数字心理健康服务（DMHS）远程提供的心理治疗的功能结果的报告。大多数互联网提供的认知行为疗法（iCBT）的研究报告症状严重程度和症状变化作为主要或唯一的结果。例如，在最近对19项报告常规护理中iCBT治疗结局的研究进行的荟萃分析和系统综述中，没有一项报告功能结局（Etzelmueller等人，2020年）。因此，尽管DMHS提供iCBT作为常规护理的一部分实现了焦虑和抑郁的自我报告症状的大幅改善（Titov等人，2018; Etzelmueller等人，2020; Titov等人，然而，数字治疗在现实世界中的有效性仍然存在问题，特别是症状的改善是否会转化为功能结果的改善。因此，有一个明确的需求，从DMHS功能的结果进行评估，以克服持续怀疑这种形式的护理功能的好处。本研究的目的是报告功能在寻求国家DMHS评估或治疗的大样本患者中，自然服务流程中的损伤和改善。我们的具体目标是：1. 描述功能障碍的基线水平，并与大规模社区研究进行比较。2. 确定评估时功能障碍的预测因素（基线）。3. 确定iCBT治疗后功能障碍的预测因素，并确定与基线相比的治疗特异性预测因素4. 确定症状变化与功能变化之间的关系。S.P. Cross等人互联网干预31（2023）1006033+2. 方法2.1. 设计和参与者本研究被设计为前瞻性非对照观察性队列研究，并根据STROBE指南进行报告（Erik vonElm et al.， 2007年）。它包括所有在2019年1月1日至2019年12月31日期间在MindSpot诊所注册评估或参加跨诊断治疗课程的患者作为一项自然主义研究，我们的目标是在这一时期通过路径跟踪观察到的服务流，这导致了三个The ‘assessment “入组”组完成评估并选择入组治疗课程，而“完成”组是完成治疗的“入组”组的一个子集，定义为阅读课程的五节课中的四节结果组被标记为先前已经报道了检查预测治疗吸收、完成和症状结果的因素的类似分组模型（Cross等人， 2022年）。从麦考瑞大学人类研究伦理委员会（5201200912）获得了数据收集和使用的伦理批准，并在澳大利亚和新西兰临床试验登记处（ACTRN 12613000407796）注册所有纳入的患者都同意将其不可识别的汇总数据用于研究目的。2.2. 程序MindSpot是一个高容量，澳大利亚政府资助的澳大利亚-Lian DMHS于2012年12月推出，为> 160，000名澳大利亚成年人免费提供服务，并在其8周基于iCBT的治疗课程中招募了> 30，000人（Titov等人， 2016; Titov等人，2020年）。MindSpot服务于高度多样化的患者群体，获得高的治疗效果（Titov等人，#20020;，而且成本很高。有效（Lee等人，2017年）。人们自我推荐或由卫生专业人员推荐。在MindSpot注册后，他们会回答寻求人口统计学和临床信息的问题，包括症状、自杀想法和计划以及当前的心理社会困难。完成在线评估的人被邀请与MindSpot治疗师讨论他们的结果和治疗方案。根据偏好和适合性，参与者可以报名参加七个在线治疗课程之一，除非他们因担心其直接安全性或病情的严重性和复杂性而被认为不适合数字治疗。七门课程中有四门是“跨诊断”的，因为它们旨在治疗抑郁和焦虑的症状，适应不同的患者特征。考虑到内容的相似性，患者参加了四个transdiagnosis课程（18至25岁的Mood Mechanic（Dear等人，2018年），26-65岁人群的福祉（Dear等人， 2016），Wellbeing Plus for60（Staples等人，2016年）和土著福祉课程（蒂托夫例如，2019年）已纳入本分析。2.3. 措施在临床评估和治疗期间，对患者进行标准化和有效的症状问卷调查。这些包括患者健康问卷-9（PHQ-9）、广泛性焦虑症7项量表（GAD-7）和Kessler心理困扰10项量表（K10）。2.3.1. 患者健康问卷-9项PHQ-9由根据精神障碍诊断和统计手册第4版（Kroenke等人，2001年）。评分范围为0 - 27，评分为10分或更高被认为是抑郁症诊断的指示，尽管该截止值最近已被修改（Titov和Andersson，2022）。2.3.2. 广泛性焦虑症-7个条目GAD-7由七项组成，并且对广泛性焦虑症、社交恐惧症和惊恐障碍的存在敏感（Spitzeret al.，2006年）。评分范围从0到21，评分为8或更高表明可能存在焦虑症。对于PHQ-9和GAD-7，患者还被问到一个“功能干扰”问题：“上述问题在多大程度上干扰了您的工作、照顾家中事务或与他人相处的能力？“2.3.3. Kessler心理困扰10项Kessler心理困扰10项量表（Kessler Psychological Distress 10-Item Scale，K-10）评分范围为10至50，21或更高的评分与焦虑和抑郁障碍的存在相关（Kessler et al.， 2002年）。K10还包含四个额外的残疾和服务使用问题，称为K10+。2.3.4. 功能损伤这项研究中使用的K10+因为这些感觉而进行日常活动？”患者还被问及DOR的原因：“在过去的4周内，身体健康问题是这些感觉的主要原因的频率是多少？”。功能改善定义为评估和治疗完成之间DOR减少50%或更多，因为该定义允许与较大国家样本中报告的平均功能改善进行比较（Titov等人， 2020年）。2.3.5. 心理社会困难患者被问到：“并被要求在表2所列的14个选项中至少支持一个，其中包括一个”都不支持“的选项。最终困难只是所显示的困难的总数。2.4. 统计分析在三组中，影响DOR的参与者特征的分析和识别分三个步骤进行。在第一步中，一系列单变量逻辑回归模型检查了每个变量（预测因子）作为单个（单变量）模型对每个结局组的相关性。这些模型采用二项分布和logit链接函数来确定和检验不同组间的事件发生率（%比例）。使用使用二项分布和一系列伯努利试验的功效分析包确定功效分析。第二步采用分类算法为每个组开发多变量模型。这些模型指定了详尽的卡方自动交互检测分类算法（CHAID），其识别以多于一个变量（高阶交互）为特征的亚组，并且没有参数假设（Bi等人，2019;Aafjes-van Doorn等人，2021年）。这种多变量分析将变量分组，这些变量对每个组进行更复杂的组合（多变量配置文件）预测模式，并对多变量模型中没有的变量进行编辑，以强调变量之间的重要性。该模型评估可能的预测因子列表，并从更大的备选列表中选择一个组合的、简约的模型。多变量分类树采用决策树程序将病例分组或基于独立（预测）变量的值预测因变量（目标）的值。预测因子的评价S.P. Cross等人互联网干预31（2023）1006034表1患者评估和治疗样本的人口统计学特征表2患者评估和治疗样本的临床特征变量组1：评估组共计13 825（100%）第2组：治疗入组组3988（100）%）第3组：治疗完成组2358（100%）第1组：仅评估组共计13 825（100%）第2组：治疗入组组3988（100）%）第3组：治疗完成组2358（100%）18-24岁年龄491（12.3%）229（9.7%）基线K10轻度（10%）251 074（26.9553人（23.5%）严重度类别中度（25-29岁）2661（19.2%）971（24.3%）602（25.5%）%）35%）920（23.1%）552（23.4%）重度（30+）8673（62.7%）2146（53.8%）1160（49.2%）%）45726（18.2%）467（19.8%）基线PHQ 9严重程度轻度（0%）728人（30.9%）性别%）5565+368（2.7%）264（6.6%）184（7.8%）类别中度(10-14）严重3605（26.1%）7177（51.91171（29.4%）1745（43.8709人（30.1%）921人（39.1%）女性10，3822729（68.41606（68.1（15+）%）(75.1%的百分比）雄性3331（24.1%）1248（31.3%）745人（31.6%）程度的干扰无干扰942（9%）207（7.2%）135（7.6%）（%）抑郁轻度4643（44.61274（44.4828人（46.8%）其他112（0.8%）11（0.3%）7（0.3%）干扰%）首都或周边地区8403（61.4%）2223（56.2%）1314（56.2%）中度干扰4833（46.4%）1390（48.4%）807人（45.6%）其他城市2801（20.5812（20.5%）490（21%）基线GAD 7严重程度轻度（0%）1343（33.7%）855人（36.3%）农村或%）2480（18.1922（23.3%）533（22.8%）类别中度（10-14）4210（30.8%）1289（32.3%）777人（33%）偏远地区（%）严重5238（38.4）1356（34%）726（30.8%）在澳大利亚出生出生于澳大利亚10，542(76.3%的百分比）3024（75.8%）1780（75.5%）程度（15岁以上）没有%）997（9.6%）268（9.2%）171（9.5%）海外出生2862人（20.7%）862（21.6%）520（22.1%）干扰焦虑轻度干扰4509（43.61267（43.5824人（45.9%）未指定421（3%）102（2.6%）58（2.5%）干扰%）土著和托雷斯海峡其他澳大利亚9972（95.2%）2924（97.3%）1727（97.8%）中度干扰4844（46.8%）1377（47.3%）799人（44.5%）岛民土著和托雷斯海峡岛民507人（4.8%）82人（2.7%）38人（2.2%）身体健康作为DOR的原因从来没有少许的钇钻6443（46.6%）3420（24.71 716人（43%）1 035人（43.9%）%）835（20.9%）489（20.7%）就业状况就业（全职、兼职）8218（59.9%）2433（61.3%）1492（63.7%）时间某些时候%）2361（17.1%）746（18.7%）424（18%）学生（全职，兼职）2439（17.8%）334（8.4%）169（7.2%）大多数时候所有1117（8.1%）487（12.2%）282（12%）484（3.5%）204（5.1%）128（5.4%）家务/养育子女900（6.6%）297（7.5%）162（6.9%）356（2.6%）185（4.7%）99（4.2%）抑郁症的慢性化时间2周或以下369（3.7%）104（3.7%）63（4%）抚养费失业者1411人（10.3%）410（10.3%）191（8.2%）>2周<6个月>6个月<1年1756（17.8%）1388（14.1%）463（16.5%）272（17.2%）341（12.1%）196（12.4%）退休人员391人（2.9%）310人（7.8%）230人（9.8%）1至5年3109（31.5776（27.6%）429（27.1%）教育其他（教育）大学学位5381（38.9%）8444（61.1%）1823年（45.7%）2165（54.3%）1189（50.4%）1169（49.6%）S.P. Cross等人互联网干预31（2023）1006035%）6至10岁1247（12.6%）2006年（20.3）356（12.7%）183（11.6%）767（27.3%）439（27.7%）关系状态事实婚姻4725（34.5%）1818年（45.9%）1181人（50.5%）慢性化2周或%）320（2.7%）77（2.2%）36（1.8%）从未结婚7372（53.9%）1468（37.1%）776人（33.2%）焦虑少>2周1724（14.4508（14.5%）301（14.8%）分离1453（10.6%）610（15.4%）342（14.6%）<6个月>6个月%）1560（13%）378（10.8%）213（10.5%）丧偶122人（0.9%）63人（1.6%）37人（1.6%）<1年1至5年%）1 078（30.9%）644人（31.7%）使用SPSS中的分类回归正则化软件包分析稳健性。6至10岁1628年（13.6%）439（12.6%）236（11.6%）第三步，抑郁、焦虑和心理因素关系10年以上2，513人（21%）1，014人（29%）604人（29.7%）痛苦症状被探索为潜在的介质的变化，8240（59.6）困难%）2101（52.7%）1160（49.2%）治疗期间发生的DOR。调解分析进行了海耶斯自助方法使用的过程育儿困难1875年（13.6）%）549（13.8%）280（11.9%）宏（蒙托亚和海耶斯，2017）和串行调解模型。这些职业7156（51.8）1935年（48.5 1070年（45.4模型使得能够通过前后症状变化途径测试DOR的前后变化的间接效应（中介效应）。一个统计总结的系列调解和间接影响的变化，困难%）赞同（%）919人（39%）（接下页）S.P. Cross等人互联网干预31（2023）1006036==-表2（续）困难第1组：仅评估组%）第2组：治疗入组组第3组：治疗完成组居 住 在 首 都 或 周 边 城 市 地 区 的 群 体 （ 61.4% ） ， 单 身 或 未 婚（53.9%），受过大学教育（61.1%）。大多数人在K10（62.7%）、PHQ 9（51.9%）和GAD 7（38.4%）上的评分处于重度范围。只有14.2%的评估组报告没有心理社会困难。大多数患者报告中度功能性干扰与抑郁（46.4%）和焦虑（46.8%）症状有关.患者报告5.5在过去的一个月里，没有工作的天数（DOR）。少数（11.6%）的样本报告说，他们的损害（DOR）主要是由于身体健康问题。3.2. 单变量分析来自一系列单变量logistic回归模型的结果，检验了每个预测因子与评估时的DOR、治疗完成和功能改善的联合相关性，见表3中的“单变量模型”。表3、4和5显示了评估组和完成治疗的患者之间每种预测变量类型（人口统计学、临床和心理社会）的基线DOR差异（5.49 vs 3.79），治疗完成组的DOR比评估组低1.7。DOR在各组内的变量内和变量间差异显著。对于评估组，年龄显示25至34岁的人经历3.74 DOR，而55岁的人经历3.74 DOR。和64岁，经历6.33 DOR，组内差异具有统计学显著性（p0.001）。<在就业状况方面也观察到类似的巨大差异（3.4就业vs 15.47残疾支付与11.49失业，p0.001），是土著居民或托雷斯海峡岛民（10.45与4.82;p 0.001）和关系状况（7.17<<41757（13%）424（10.9%）201（8.7%）5 954（7%）240（6.1%）109（4.7%）6+748（5.5%）163（4.2%）70（3%）DOR见表4。为了确定因果关系的证据，探索了总间接效应、特定间接效应和反向途径（Valente和MacKinnon，2017）。所有估计值均使用自举程序从模型中估计，该模型从治疗样本中重新采样2000例病例。所有三个样本中的缺失病例均未进行插补，以避免对与自然临床流程相关的大型和特定模型的检验产生不确定和潜在人为影响。使用SPSS第27版进行统计分析。α设定为0.05，以平衡多重对比中I型错误的可能性和检测更细微亚组（以及高阶相互作用）中可能的边际趋势的需要。统计功效确定为0.8。3. 结果3.1. 样本特性在一年的招募期内，在开始评估的17，813名受试者中，13，825名受试者完成了评估，但未入组治疗，形成了总的“评估样本”（第1组）（图1）。在完成评估的参与者中，3988名（28.8%）开始治疗（“入组样本”/第2组）。2358名参与者（“治疗样本”/第3组）的治疗后数据可用。统计功效分析证实，样本有足够的功效检测出发生率的小亚组差异改善事件的差异（最小OR组Δ>1.093），或DOR平均率的差异（平均SMD亚组Δ>0.025）。样品特性见表1和表2。整个样本参与者的平均年龄为33.7岁。完成评估的女性多于男性（75.1% vs 24.1%），接受治疗组（68.4% vs31.3%）和完成治疗组（68.1% vs 31.6%）的男性比例增加。大部分评估分居vs 4.07已婚，p0.001）。<临床变量包括所有基线症状评分（K10、GAD 7和PHQ 9，均p0.001）和慢性（抑郁和焦虑，p0.001）与DOR呈正相关，报告的心理社会困难总数也是如此（p0.001）。<<<就业状况（R2 0.18），基线PHQ 9（R2 0.15）和基线K10（R2 0.17）的解释方差程度最高。对于具有轻度症状的患者，DOR在评估和治疗之间增加（例如，评估时K10轻度严重程度为1.8 DOR vs治疗后3.5 DOR），并且未报告焦虑或抑郁症状引起的干扰（例如，表1显示了治疗入组和治疗完成组的基线DOR的相似关系。关于治疗后DOR，41%的治疗后组实现DOR降低>50%。年龄再次具有显著性（p0.001），但组间变异性较小。<焦虑和抑郁的慢性化也是功能缺乏改善的预测因素（p<0.001）。最能预测DOR减少>50%的变量是关系状态（已婚减少37%，分居减少53%;P<0.001，AUC 0.55）、就业状况（就业减少36% vs残疾补助66%;p0.001，AUC 0.57）、基线症状评分（例如PHQ 9轻度严重程度减少28%vs重度严重程度61%;p 0.001，AUC 0.63）和抑郁症慢性化（2周或更短时间减少35% vs> 10年57%;p 0.001，AUC 0.54）。<<<3.3. 多变量分析在第二步中，对评估时的DOR、治疗完成时的DOR和功能改善进行多变量分析，结果整理于表3中“多变量模型”列下。治疗入组和治疗完成组的基线DOR结局概述见表1。评估时DOR的多变量分析确定了患者特征的组合列表，包括年龄、就业状况、基线症状严重程度类别（PHQ-9、GAD 7和K10）和患者的年龄。认可的心理社会困难总数（R2=32.7%）。的物理5562（40.21652（41.4困难%）%）金融赞同4123（29.81 060（26.6510人（21.6%）困难%）%）壳体赞同1617（11.7325人（8.1%）143人（6.1%）困难%）醇赞同1314人（9.5%）354人（8.9%）183人（7.8%）困难药物赞同990人（7.2%）167人（4.2%）64人（2.7%）困难宗教赞同575人（4.2%）143人（3.6%）71人（3%）文化困难赞同360人（2.6%）73人（1.8%）39人（1.7%）性赞同598人（4.3%）117人（2.9%）60人（2.5%）困难悲痛赞同567人（4.1%）160人（4%）82人（3.5%）困难照顾者赞同168人（1.2%）69人（1.7%）31人（1.3%）困难无论什么困难赞同1957年（14.2619人（15.5%）415人（17.6%）%）S.P. Cross等人互联网干预31（2023）100603（接下页）7表3评估时DOR的单变量和多变量估计值、治疗完成和人口统计学预测因素的显著改善变量变量子-单变量估计改善（N=人口R2= 0.006 R2= 0.005 AUC 0.52（0.49，0.54）（第5.56段）（第4.06段）（第3.83段）性别女性4. 53（4. 18至4.88）男性5.15（4.64至5.67）其他9.14（3.81至（14.48）3.78（3.43至4.13）3.85（3.34至（第4.37段）0.71（-4.39至（第5.81段）0.46（0.44至0.48）0.46（0.43至0.49）0.64（0.34至0.86）p-值p2=0.039 p2=0.483 p=0.51事实婚姻R= 0.001 R= 0.001 AUC 0.50（0.48，0.52）–3.464.07（3.66至4.48）3.52（3.1至3.93）0.37（0.34至0.4）（第3.51段）从未结婚4.67（4.17至（第5.17段）分离7.17（6.41至（第7.92段）丧偶4.73（2.43至（第7.03段）4.41（3.91至4.91）3.28（2.51至（第4.04段）5.09（2.71至（第7.48段）0.42（0.38至0.46）4.43）0.53（0.47至0.59）（第3.67段）0.38（0.23至0.55）4.55）p-值p0.001p=0.16p0.001<2周6个月>6个月1年4.99（4.07至（第5.91段）5.45（4.37至（第6.54段）3.5（2.61至4.4）0.47（0.42至0.52）3.8（2.74至4.85）0.46（0.41至0.52）1至5年5.52（4.79至（第6.26段）6至10年6.27（5.14至（第7.39段）>10年7.07（6.34至（第7.79段）3.91（3.21至4.61）4.39（3.31至（第5.48段）4.48（3.78至（第5.18段）0.48（0.45至0.52）0.54（0.48至0.59）0.57（0.53至0.6）p-值p0.001 p0.001 p0.001<<

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