信息框架对居民脑卒中就医延迟行为意向的影响研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0408

中国全科医学 ›› 2023, Vol. 26 ›› Issue (01): 64-73.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0408

• 论著·临床实践与改进研究 • 上一篇下一篇

信息框架对居民脑卒中就医延迟行为意向的影响研究

王芬¹, 张绮珊¹, 孙兴兰¹, 秦凤银¹, 黄奕敏¹, 韩郭茵¹, 赖锦佳¹, 张小培², 谭益冰¹^,^*()

1．510006　广东省广州市，广州中医药大学护理学院
2．510120　广东省广州市，广东省中医院第二附属医院脑病一科

收稿日期:2022-06-14 修回日期:2022-10-26 出版日期:2023-01-05 发布日期:2022-11-10
通讯作者: 谭益冰
王芬，张绮珊，孙兴兰，等.信息框架对居民脑卒中就医延迟行为意向的影响研究[J].中国全科医学，2023，26（1）：64-73.[www.chinagp.net]
作者贡献：王芬、谭益冰负责文章的构思与设计；王芬、张绮珊、孙兴兰、秦凤银、谭益冰负责开发研究工具；王芬、张绮珊、孙兴兰、秦凤银、黄奕敏、韩郭茵、赖锦佳负责数据收集整理与统计学分析；王芬、张绮珊负责结果分析与解释；王芬、张小培、谭益冰负责论文修订，文章的质量控制及审校；谭益冰对文章整体负责，监督管理。
基金资助:
广东省哲学社会科学"十三五"规划2020年度学科共建项目--框架效应视域下中风就医延迟的干预策略研究(GD20XGL02); 广东省医学科研基金项目--基于证据生态系统的社区"中风120"健康教育方案的构建与应用研究(A2022289)

Effect of Message Framing on Stroke Pre-hospital Delay Behavior Intention in Residents

WANG Fen¹, ZHANG Qishan¹, SUN Xinglan¹, QIN Fengyin¹, HUANG Yimin¹, HAN Guoyin¹, LAI Jinjia¹, ZHANG Xiaopei², TAN Yibing¹^,^*()

1.School of Nursing, Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou 510006, China
2.No.1 Department of Encephalopathy, the Second Affiliated Hospital of Guangdong Provincial Hospital of Chinese Medicine, Guangzhou 510120, China

Received:2022-06-14 Revised:2022-10-26 Published:2023-01-05 Online:2022-11-10
Contact: TAN Yibing
About author:
WANG F, ZHANG Q S, SUN X L, et al. Effect of message framing on stroke pre-hospital delay behavior intention in residents [J] . Chinese General Practice, 2023, 26 (1) : 64-73.

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摘要/Abstract

摘要： 背景信息框架（收益框架和损失框架）理论在健康教育中起着重要作用，但目前其在公众脑卒中认知教育中的应用效果尚不明确。目的探讨基于"中风120"的收益与损失框架信息对居民脑卒中院前延迟行为意向影响的差异。方法 2021年1—9月，通过脚本撰写、视频制作、视频评价3个步骤，形成基于"中风120"的收益框架视频和损失框架视频。于2021年10—11月，采用便利抽样法，选取81例广东省广州市35~80岁的居民为研究对象。采用随机数字表法，按照1∶1的比例，将其随机分为收益框架视频干预组（n=40）和损失框架视频干预组（n=41），邀请收益框架视频干预组居民观看收益框架视频，邀请损失框架视频干预组居民观看损失框架视频。在观看视频前后，采用脑卒中先兆症状识别和应对调查问卷、脑卒中院前延迟行为意向量表（SPDBI）对居民进行调查。比较两组居民干预前后对各脑卒中先兆症状的正确识别与应对情况，以及SPDBI总得分及各维度得分。结果最终共纳入75例居民，其中收益框架视频干预组37例，损失框架视频干预组38例。干预前，两组居民对各脑卒中先兆症状的正确识别率、应对率比较，差异无统计学意义（P>0.05）；两组居民SPDBI总得分及各维度得分比较，差异无统计学意义（P>0.05）。干预后，收益框架视频干预组居民对各脑卒中先兆症状的正确识别率、应对率较干预前提高，差异有统计学意义（P<0.05）；SPDBI总得分及除不就医行为合理化维度外的其他维度得分较干预前降低，差异有统计学意义（P<0.05）。损失框架视频干预组居民对各脑卒中先兆症状的正确识别率较干预前提高，差异有统计学意义（P<0.05）；对除口角歪斜外的其他脑卒中先兆症状的正确应对率较干预前提高，差异有统计学意义（P<0.05）；SPDBI总得分及各维度得分较干预前降低，差异有统计学意义（P<0.05）。损失框架视频干预组居民的SPDBI总得分及不就医行为合理化、症状归因、习惯反应样式维度得分低于收益框架视频干预组，差异有统计学意义（P<0.05）。结论在倡导居民出现卒中先兆症状后及时就医方面，损失框架的信息比收益框架的信息更具有说服力，更有助于降低其脑卒中院前延迟行为意向水平。由此，可重点采用损失框架作为脑卒中院前延迟健康教育信息的表达方式，重点突出脑卒中先兆症状与触发急救系统的关系，着重阐述快速就医的重要性与紧迫性。

关键词: 信息框架, 卒中, 院前延迟, 就医延迟, 行为意向, 视频干预, 中风120

Abstract:

Background

Message framing (gain-framed message vs loss-framed message) plays a major role in health education, but its significance in public stroke education is still unclear.

Objective

To compare the impact of gain- and loss-framed messages about "Stroke 1-2-0" (a kind of stroke educational video) on residents' intention to delay seeking care in the situation of identifying pre-stroke symptoms.

Methods

From January to September 2021, the gain-framed message video and loss-frame message video based on "Stroke 1-2-0" were developed through three steps: script writing, video production, and video evaluation. Then during October to November 2021, 81 residents aged 35-80 selected by convenience sampling from Guangzhou, Guangdong Province were randomized into a gain-framed message video intervention group (n=40) and a loss-framed message video intervention group (n=41) , to watch the gain-framed message video and loss-framed message video, respectively. The impact of the intervention was appraised by comparing pre- and post-intervention status of correct recognition and management of pre-stroke symptoms assessed using a self-developed Pre-stroke Symptom Recognition and Management Questionnaire, and pre- and post-intervention total score and domains scores of the Stroke Pre-hospital Delay Behavior Intention (SPDBI) scale.

Results

A total of 75 cases (37 in the gain-framed message video intervention group and 38 in the loss-framed message video intervention group) who completed the study were finally included. Two groups had no significant differences in pre-intervention rates of correct recognition and management of pre-stroke symptoms (P>0.05) . There were no significant intergroup differences in mean pre-intervention total score and each domain score of the SPDBI scale (P>0.05) . After intervention, significantly increased rates of correct recognition and management of various pre-stroke symptoms, and significantly lowered mean total score and domain scores (except the non-treatment justification) of the SPDBI scale were found in the gain-framed message video intervention group (P<0.05) . In the loss-framed message video intervention group, the correct recognition rate of various pre-stroke symptoms significantly improved (P<0.05) , and the rate of correct management of pre-stroke symptoms (except the deviated mouth) was also notably improved (P<0.05) . Moreover, the total score and each domain score of the SPDBI scale were lowered notably (P<0.05) . Post-intervention intergroup comparison demonstrated that the loss-framed message video intervention group had lower mean total score of the SPDBI scale and lower mean scores of three domains (non-treatment justification, symptom attributions, habitual response style) of the scale (P<0.05) .

Conclusion

The loss-framed message had stronger persuasive impact on reducing residents' intention to delay accessing of care when pre-stroke symptoms occurred. Thus, the loss-framed message can be used as an expression form of health education on pre-hospital delay in stroke, focusing on the relationship between pre-stroke symptoms and the time of triggering an emergency call on the phone, and highlighting the importance and urgency of seeking medical treatment quickly.

Key words: Message framing, Stroke, Pre-hospital delayed, Patient delay, Behavior intention, Video intervention, Stroke 1-2-0

王芬,张绮珊,孙兴兰,等. 信息框架对居民脑卒中就医延迟行为意向的影响研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(01): 64-73. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0408.
WANG Fen,ZHANG Qishan,SUN Xinglan, et al. Effect of Message Framing on Stroke Pre-hospital Delay Behavior Intention in Residents[J]. Chinese General Practice, 2023, 26(01): 64-73. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0408.

图/表 4

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组别	例数	男	年龄				文化程度
组别	例数	男	35~45岁	46~55岁	56~65岁	66~80岁	初中及以下	高中/中专	大专及以上
收益框架视频干预组	37	17（45.9）	7（18.9）	16（43.2）	9（24.3）	5（13.5）	22（59.5）	10（27.0）	5（13.5）
损失框架视频干预组	38	17（44.7）	10（26.3）	17（44.7）	7（18.4）	4（10.5）	24（63.2）	9（23.7）	5（13.2）
检验统计量值		0.011^a	-0.926^b				-0.287^b
P值		0.916	0.355				0.774
组别	居住地				职业						婚姻状态
组别	市区	城郊	城镇	农村	农民	工人	行政事业单位工作人员	公共场所服务人员	离休人员	其他	未婚	在婚	其他
收益框架视频干预组	13（35.1）	4（10.8）	13（35.1）	7（18.9）	3（8.1）	9（24.3）	5（13.5）	9（24.3）	8（21.6）	3（8.1）	0	36（97.3）	1（2.7）
损失框架视频干预组	13（34.2）	6（15.8）	12（31.6）	7（18.4）	6（15.8）	14（36.8）	4（10.5）	8（21.1）	5（13.2）	1（2.6）	2（5.3）	35（92.1）	1（2.6）
检验统计量值	0.427^a				3.878^c						1.871^c
P值	0.962				0.590						0.743
组别	个人月收入			医保参保情况			居住方式
组别	<2 000元	2 000~5 000元	>5 000元	社会医疗保险	新型农村合作医疗	其他	独居	与家人同住	与同事、朋友同住
收益框架视频干预组	8（21.6）	24（64.9）	5（13.5）	25（67.6）	10（27.0）	2（5.4）	3（8.1）	30（81.1）	4（10.8）
损失框架视频干预组	10（26.3）	21（55.3）	7（18.4）	25（65.8）	10（26.3）	3（7.9）	5（13.2）	29（76.3）	4（10.5）
检验统计量值	-0.018^b			0.577^c			0.281^c
P值	0.986			0.916			0.999
组别	脑卒中高危因素
组别	高血压	糖尿病	高脂血症	吸烟	超重/肥胖	心房颤动或者其他心脏病	直系亲属发生过脑卒中	运动缺乏	未存在以上高危因素	存在其他高危因素
收益框架视频干预组	12（32.4）	5（13.5）	8（21.6）	6（16.2）	7（18.9）	3（8.1）	8（21.6）	7（18.9）	8（21.6）	7（18.9）
损失框架视频干预组	14（36.8）	9（23.7）	6（15.8）	6（15.8）	5（13.2）	1（2.6）	3（7.9）	7（18.4）	11（28.9）	4（10.5）
检验统计量值	0.161^a	1.277^a	0.420^a	0.003^a	0.463^a	—	2.822^a	0.003^a	0.532^a	1.055^a
P值	0.688	0.258	0.517	0.960	0.496	0.358	0.093	0.956	0.466	0.304
组别	体检频率				接受过有关脑卒中的知识教育	见过他人患脑卒中	对脑卒中知识一无所知	听说过脑卒中案例
组别	1年数次	1年1次	几年1次	从不体检	接受过有关脑卒中的知识教育	见过他人患脑卒中	对脑卒中知识一无所知	听说过脑卒中案例
收益框架视频干预组	2（5.4）	19（51.4）	10（27.0）	6（16.2）	7（18.9）	22（59.5）	0	28（75.7）
损失框架视频干预组	6（15.8）	23（60.5）	5（13.2）	4（10.5）	7（18.4）	21（55.3）	4（10.5）	24（63.2）
检验统计量值	4.295^c				0.003^a	0.135^a	—	1.328^a
P值	0.235				0.956	0.713	0.115	0.240

组别	例数	男	年龄				文化程度
组别	例数	男	35~45岁	46~55岁	56~65岁	66~80岁	初中及以下	高中/中专	大专及以上
收益框架视频干预组	37	17（45.9）	7（18.9）	16（43.2）	9（24.3）	5（13.5）	22（59.5）	10（27.0）	5（13.5）
损失框架视频干预组	38	17（44.7）	10（26.3）	17（44.7）	7（18.4）	4（10.5）	24（63.2）	9（23.7）	5（13.2）
检验统计量值		0.011^a	-0.926^b				-0.287^b
P值		0.916	0.355				0.774
组别	居住地				职业						婚姻状态
组别	市区	城郊	城镇	农村	农民	工人	行政事业单位工作人员	公共场所服务人员	离休人员	其他	未婚	在婚	其他
收益框架视频干预组	13（35.1）	4（10.8）	13（35.1）	7（18.9）	3（8.1）	9（24.3）	5（13.5）	9（24.3）	8（21.6）	3（8.1）	0	36（97.3）	1（2.7）
损失框架视频干预组	13（34.2）	6（15.8）	12（31.6）	7（18.4）	6（15.8）	14（36.8）	4（10.5）	8（21.1）	5（13.2）	1（2.6）	2（5.3）	35（92.1）	1（2.6）
检验统计量值	0.427^a				3.878^c						1.871^c
P值	0.962				0.590						0.743
组别	个人月收入			医保参保情况			居住方式
组别	<2 000元	2 000~5 000元	>5 000元	社会医疗保险	新型农村合作医疗	其他	独居	与家人同住	与同事、朋友同住
收益框架视频干预组	8（21.6）	24（64.9）	5（13.5）	25（67.6）	10（27.0）	2（5.4）	3（8.1）	30（81.1）	4（10.8）
损失框架视频干预组	10（26.3）	21（55.3）	7（18.4）	25（65.8）	10（26.3）	3（7.9）	5（13.2）	29（76.3）	4（10.5）
检验统计量值	-0.018^b			0.577^c			0.281^c
P值	0.986			0.916			0.999
组别	脑卒中高危因素
组别	高血压	糖尿病	高脂血症	吸烟	超重/肥胖	心房颤动或者其他心脏病	直系亲属发生过脑卒中	运动缺乏	未存在以上高危因素	存在其他高危因素
收益框架视频干预组	12（32.4）	5（13.5）	8（21.6）	6（16.2）	7（18.9）	3（8.1）	8（21.6）	7（18.9）	8（21.6）	7（18.9）
损失框架视频干预组	14（36.8）	9（23.7）	6（15.8）	6（15.8）	5（13.2）	1（2.6）	3（7.9）	7（18.4）	11（28.9）	4（10.5）
检验统计量值	0.161^a	1.277^a	0.420^a	0.003^a	0.463^a	—	2.822^a	0.003^a	0.532^a	1.055^a
P值	0.688	0.258	0.517	0.960	0.496	0.358	0.093	0.956	0.466	0.304
组别	体检频率				接受过有关脑卒中的知识教育	见过他人患脑卒中	对脑卒中知识一无所知	听说过脑卒中案例
组别	1年数次	1年1次	几年1次	从不体检	接受过有关脑卒中的知识教育	见过他人患脑卒中	对脑卒中知识一无所知	听说过脑卒中案例
收益框架视频干预组	2（5.4）	19（51.4）	10（27.0）	6（16.2）	7（18.9）	22（59.5）	0	28（75.7）
损失框架视频干预组	6（15.8）	23（60.5）	5（13.2）	4（10.5）	7（18.4）	21（55.3）	4（10.5）	24（63.2）
检验统计量值	4.295^c				0.003^a	0.135^a	—	1.328^a
P值	0.235				0.956	0.713	0.115	0.240

组别	例数	口角歪斜		一侧肢体麻木无力		言语不清
组别	例数	干预前	干预后	干预前	干预后	干预前	干预后
收益框架视频干预组	37	21（56.8）	37（100.0）^a	10（27.0）	31（83.8）^a	26（70.3）	33（89.2）^a
损失框架视频干预组	38	20（52.6）	33（86.8）^a	13（34.2）	30（78.9）^a	21（55.3）	36（94.7）^a
χ²值		0.129	—	0.455	0.289	1.805	0.211
P值		0.720	0.054	0.336	0.591	0.179	0.646

组别	例数	口角歪斜		一侧肢体麻木无力		言语不清
组别	例数	干预前	干预后	干预前	干预后	干预前	干预后
收益框架视频干预组	37	21（56.8）	37（100.0）^a	10（27.0）	31（83.8）^a	26（70.3）	33（89.2）^a
损失框架视频干预组	38	20（52.6）	33（86.8）^a	13（34.2）	30（78.9）^a	21（55.3）	36（94.7）^a
χ²值		0.129	—	0.455	0.289	1.805	0.211
P值		0.720	0.054	0.336	0.591	0.179	0.646

组别	例数	口角歪斜		一侧肢体麻木无力		言语不清
组别	例数	干预前	干预后	干预前	干预后	干预前	干预后
收益框架视频干预组	37	9（24.3）	23（62.2）^a	4（10.8）	18（48.6）^a	11（29.7）	20（54.1）^a
损失框架视频干预组	38	10（26.3）	18（47.4）	4（10.5）	15（39.5）^a	8（21.1）	19（50.0）^a
χ²值		0.039	1.656	<0.001	0.640	0.746	0.123
P值		0.843	0.198	0.999	0.424	0.388	0.725

信息框架对居民脑卒中就医延迟行为意向的影响研究

Effect of Message Framing on Stroke Pre-hospital Delay Behavior Intention in Residents

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[3]	秦凤银, 张绮珊, 赖锦佳, 黄奕敏, 韩郭茵, 孙兴兰, 王芬, 谭益冰. 广东省社区居民脑卒中高危筛查意向的现状及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(34): 4283-4289.
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[15]	沈惠文, 林永忠, 陈淑良, 张立红, 马春野, 马得原, 张策. 基于人工智能算法的脑卒中溶栓药物精准治疗：真实世界研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(17): 2070-2077.

组别	例数	症状警觉〔M（QR）〕		不就医行为合理化〔M（QR）〕		症状归因（±s）
组别	例数	干预前	干预后	干预前	干预后	干预前	干预后
收益框架视频干预组	37	23.00（6.50）	19.00（8.50）^a	16.50（22.25）	12.50（16.50）	12.41±4.43	10.06±5.24^a
损失框架视频干预组	38	20.00（5.50）	17.00（8.25）^a	14.00（16.50）	10.00（6.00）^a	11.42±4.92	7.82±3.79^a
Z（t）值		-1.775	-1.599	-0.733	-2.460	0.910^b	-1.986^b
P值		0.076	0.110	0.464	0.014	0.366	0.047
组别	习惯反应样式〔M（QR）〕		急救系统使用〔M（QR）〕		总得分〔M（QR）〕
组别	干预前	干预后	干预前	干预后	干预前	干预后
收益框架视频干预组	10.00（5.00）	7.00（5.25）^a	9.50（6.25）	6.50（5.50）^a	78.00（35.00）	55.60（32.25）^a
损失框架视频干预组	12.00（6.00）	5.00（3.00）^a	8.00（5.25）	6.00（4.25）^a	85.00（30.00）	44.00（18.25）^a
Z（t）值	-0.112	-3.220	-0.756	-1.313	-1.267	-3.001
P值	0.911	0.001	0.450	0.189	0.205	0.003

组别	例数	症状警觉〔M（QR）〕		不就医行为合理化〔M（QR）〕		症状归因（±s）
组别	例数	干预前	干预后	干预前	干预后	干预前	干预后
收益框架视频干预组	37	23.00（6.50）	19.00（8.50）^a	16.50（22.25）	12.50（16.50）	12.41±4.43	10.06±5.24^a
损失框架视频干预组	38	20.00（5.50）	17.00（8.25）^a	14.00（16.50）	10.00（6.00）^a	11.42±4.92	7.82±3.79^a
Z（t）值		-1.775	-1.599	-0.733	-2.460	0.910^b	-1.986^b
P值		0.076	0.110	0.464	0.014	0.366	0.047
组别	习惯反应样式〔M（QR）〕		急救系统使用〔M（QR）〕		总得分〔M（QR）〕
组别	干预前	干预后	干预前	干预后	干预前	干预后
收益框架视频干预组	10.00（5.00）	7.00（5.25）^a	9.50（6.25）	6.50（5.50）^a	78.00（35.00）	55.60（32.25）^a
损失框架视频干预组	12.00（6.00）	5.00（3.00）^a	8.00（5.25）	6.00（4.25）^a	85.00（30.00）	44.00（18.25）^a
Z（t）值	-0.112	-3.220	-0.756	-1.313	-1.267	-3.001
P值	0.911	0.001	0.450	0.189	0.205	0.003