广州中医药大学护理团队发表1区护理SCI!乳腺癌患者的病耻感与睡眠质量之间的网络分析!
- 2026-02-05 09:49:42
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2024年2月在SCI杂志《European Journal of Oncology Nursing》上发表了题为《The interplay between stigma and sleep quality in breast cancer: A cross-sectional network analysis》的文章。本研究探讨了乳腺癌幸存者的耻辱感与睡眠质量之间的关系。共招募512名参与者，通过横断面网络分析，研究发现耻辱感的核心症状是被人疏远，而睡眠质量的核心症状是睡眠本身。自我孤立和日间功能障碍作为桥梁节点，显示出日间功能障碍与自我感觉能力降低之间的正相关关系。研究结果为个性化治疗提供了目标，有助于改善乳腺癌患者的睡眠质量和耻辱感。
吴老师解读
一、背景
乳腺癌患者常常面临许多心理和情感上的挑战，其中包括与癌症相关的耻辱感。这种耻辱感源于癌症与死亡之间的联系，表现为患者的主观羞愧和内心挣扎。睡眠质量与这种耻辱感之间的关系如何，尚未明晰，因此有必要对此进行深入研究。
二、目的
本研究旨在探讨以下两个方面：
阐明乳腺癌患者所经历的耻辱感和睡眠质量之间的关系。
通过网络分析的方法，识别出耻辱感和睡眠质量的核心症状，为个性化治疗提供指导。
三、方法
参与者招募
在2023年5月至8月期间，从“坚韧面对乳腺癌”项目中招募了512名乳腺癌幸存者。
数据收集工具
使用社会影响量表（Social Impact Scale）评估耻辱感。
使用匹兹堡睡眠质量指数量表（Pittsburgh Sleep Quality Index）评估睡眠质量。
统计分析
采用横断面网络分析方法，计算耻辱感和睡眠质量的核心症状及其关系。
四、结果
耻辱感的核心症状
网络分析显示，耻辱感的核心症状是“被人疏远”（alienation by people），具有以下特征：
强度（Strength）= 1.213
间度（Betweenness）= 13
亲密度（Closeness）= 0.00211
睡眠质量的核心症状
睡眠质量的核心症状是“睡眠质量”（sleep quality），具有以下特征：
强度（Strength）= 1.114
间度（Betweenness）= 17
亲密度（Closeness）= 0.01586
组合网络分析
自我孤立（self-isolation）和日间功能障碍（daytime dysfunction）作为桥梁节点，在耻辱感和睡眠质量的网络中扮演了重要角色。
日间功能障碍与自我感觉不如以前（feeling less capable than before）之间呈正相关，相关系数为 𝑟=0.15
五、结论
本研究揭示了乳腺癌患者耻辱感和睡眠质量相互影响的核心症状，并提出可以作为个性化治疗的目标。这些发现有助于改善乳腺癌患者的睡眠质量和降低耻辱感，指导临床干预的方向。
小结
本论文通过网络分析的方法深入探讨了乳腺癌幸存者的耻辱感与睡眠质量之间的关系，识别出核心症状，为未来的治疗方案提供了重要的理论基础和实证支持。通过针对这些核心症状的定制治疗，有望有效提升患者的生活质量与心理健康。
如何快速学会开展这类研究
第一步：理解研究背景
研究的重要性
认识到乳腺癌患者面临的心理挑战，包括耻辱感和睡眠质量问题。了解这些因素如何相互影响，以及它们对于患者康复的重要性。
核心概念
理解“污名化”及其与内部羞耻感、死亡观念之间的联系。
掌握睡眠质量的定义及其在患者健康中的作用。
第二步：明确研究目标
设定研究问题
本研究问题可以是：“乳腺癌患者的耻辱感与睡眠质量之间的关系如何？”
构建假设
假设可以包括：“乳腺癌患者的耻辱感会影响他们的睡眠质量。”
第三步：研究设计
选择方法
采用横断面网络分析方法，适合同时评估多种变量和它们之间的关系。
确定样本
招募适当数量的参与者，例如512名乳腺癌幸存者，确保调查结果的代表性和可靠性。
第四步：数据收集
工具选择
使用社会影响量表（Social Impact Scale）评估耻辱感。
使用匹兹堡睡眠质量指数量表（Pittsburgh Sleep Quality Index）评估睡眠质量。
实施调查
在设定的时间范围内（如2023年5月至8月），对参与者进行问卷调查，确保数据的准确性和完整性。
第五步：数据分析
网络分析
通过网络分析方法，识别耻辱感和睡眠质量的核心症状。分析指标包括强度（Strength）、间度（Betweenness）和亲密度（Closeness）。
评估相关性
研究结果中可以得出核心症状，如自我孤立和日间功能障碍作为桥梁节点。使用相关分析方法，评估不同变量之间的关系（如日间功能障碍与自我感觉的关联性）。
第六步：结果解读
总结核心发现
阐明耻辱感和睡眠质量之间的相互关系，识别研究中最重要的症状和指标。
不确定性分析
注意到研究中可能存在的限制，并讨论结果的广泛适用性。
第七步：撰写研究论文
文稿结构
确保论文包括以下部分：
摘要：简要介绍研究背景、目的、方法、结果和结论。
引言：详细描述研究背景，明确研究的重要性和目的。
方法：解释研究设计、样本招募、数据收集和分析的方法。
结果：展示分析结果，使用图表增强理解。
讨论与结论：总结研究发现，提出对临床实践的建议和未来研究的方向。
第八步：分享与传播
学术交流
将研究成果投稿至相关学术期刊，或参加学术会议进行展示，与同行分享结果。
获取反馈
收集来自同行的反馈，不断改进研究方法及未来的研究设计。
统计学知识点解读
1. 参与者招募与样本量
样本量：
研究共招募了512名乳腺癌幸存者，样本量需足够大，以提高结果的准确性和代表性。样本量的选择应考虑统计检验的效能，即识别显著差异所需的人数。
2. 数据收集工具
社会影响量表（Social Impact Scale）：
评估患者在社交和心理层面上因癌症而产生的耻辱感。这种量表通常通过问卷形式评估多个维度的感受。
匹兹堡睡眠质量指数量表（Pittsburgh Sleep Quality Index）：
用于测量睡眠质量的标准化工具，涵盖多个方面，如入睡时间、睡眠持续时间和睡眠障碍。
3. 统计分析方法
横断面网络分析：
一种用于评估多个变量及其相互关系的方法，通过图形化方式展示变量之间的联系，特别适合研究症状网络。
核心症状分析：
在网络中识别出“核心症状”（例如，耻辱感中的“被人疏远”）的特征，包括：
强度（Strength）：表示该症状在网络中的重要性，强度越高，表示其在网络中连接的其他症状越多。
间度（Betweenness）：衡量该症状作为其他症状之间沟通的桥梁的能力，间度越高，表示症状越可能成为重要的中介。
亲密度（Closeness）：表示该症状与网络中其他症状的接近程度，亲密度越高，说明该症状对其他症状的影响越直接。
4. 相关性分析
相关系数（Correlation Coefficient）：
在本研究中与“日间功能障碍”和“感觉能力”之间的关联性（𝑟=0.15）表示两者之间存在轻微的正相关关系，表明日间功能受损时，患者可能感觉能力减弱。
正相关（Positive Correlation）：
正相关意味着两个变量一起增加。例如，日间功能障碍增高时，感觉能力降低（自我感觉差）。
5. 结果呈现与解读
总示/可视化结果：
通过图形展示症状网络，有助于更直观地理解不同症状之间的相互关系。
临床意义：
识别核心症状不
仅有助于了解患者的心理状态，也为未来个性化治疗提供了数据支持。
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