京津地區養老機構《老年人營養不良風險評估》應用效果評價研究

朱丹，曾平，韓鳳，謝紅*

我國人口老齡化的形勢嚴峻［1］，而營養是老年人健康生存的物質基礎，隨著年齡增加和各項功能下降，老年人營養不良的風險增加，嚴重影響老年人的生活質量，帶來沉重的疾病負擔［2-6］。為積極應對人口老齡化，《國民營養計劃（2017—2030年）》（國辦發〔2017〕60號）提出開展老年人群營養狀況監測、實施營養改善行動［7］。及早發現營養不良或營養不良風險，適當給予營養支持可能有助于扭轉或制止營養不良的發展，減輕營養不良帶來的不良后果，而營養篩查與評估是開展規范化營養支持的基礎［8-9］。老年人的營養狀況受到生理、心理、社會等多種因素的影響［5，10］，缺乏統一的客觀衡量標準或金標準，目前國內外開發了許多老年人營養篩查與評估工具，但尚沒有就最佳的工具達成共識［11-12］。2017 年8 月，原國家衛生與計劃生育委員會公布了WS/T 552-2017《老年人營養不良風險評估》［13-14］，其是通過對微型營養評價（Mini Nutritional Assessment，MNA）進行修訂而形成的國內營養界專家意見較為一致的針對老年人進行營養不良風險評價的工具。該標準發布前后尚缺乏關于此標準中評估工具信效度研究的有關報告，本研究旨在檢驗《老年人營養不良風險評估》在養老機構中應用的信效度，評價其應用可行性，為更好地形成適合我國老年人的營養狀況篩查與評估工具提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象 2019年5—6月，采用方便抽樣對北京、天津的7家養老機構中入住的老年人進行問卷調查，7家養老機構的選擇包括公建公營、公建民營、民建民營的養老機構類型，主要收治生活半自理和不能自理的老年人，收費水平為3 000～30 000元/月。納入標準：（1）年齡≥65歲；（2）知情同意，因認知障礙、視聽障礙等無法溝通的老年人相關信息由養老機構照護人員提供。排除標準：調查期間因為生病等原因不在養老機構入住的老年人。根據量表的信效度樣本量至少為問卷條目總數的10～20倍［15］的原則，確定本研究樣本量至少為400。

1.2 研究方法

1.2.1 調查工具 《老年人營養不良風險評估》于2017年制定，適用于對65歲及以上老年人進行營養不良風險評估［13］。本工具分為基本情況、初篩和評估3個部分，其中基本情況包括性別、年齡、身高和體質量；初篩包括6個條目：BMI、近3個月體質量變化（得分為0～3分）、活動能力、牙齒狀況、神經精神疾病、近3個月飲食量變化（得分為0～2分），滿分14分；評估包括14個條目：疾病種數、藥物種數、是否獨居、睡眠時間、戶外獨立活動時間、文化程度、經濟狀況、進食能力、進餐次數（得分為0～2分）、蛋白質攝入種數、食油攝入、蔬菜水果攝入、小腿圍、腰圍（得分為0～1分），滿分16分；年齡調整分值：＜70歲為0分，≥70歲為1分?！独夏耆藸I養不良風險評估》滿分30分，初篩得分≥12分提示無營養不良風險，無須進行下一步評估；若初篩得分＜12分則繼續評估，《老年人營養不良風險評估》總分（初篩+評估+年齡調整分值）≥24分表示營養狀況良好，18～23分表示有營養不良風險，≤17分表示營養不良。

1.2.2 調查方法 將調查工具編制成評估APP，由研究者對7家養老機構的調查員進行專項培訓，考核合格后完成對本機構老年人的評估和問卷調查，研究者隨時在線指導和實地線下督導。調查中，調查員采用APP中統一的指導語，向研究對象解釋研究的目的及意義，征得同意后以不記名的方式填寫問卷，當問卷填寫不完整時，系統會提示調查員補全遺漏的項目，信息填寫完整后才能提交，以保證回收信息的完整性。共發放問卷474份，回收有效問卷444份，有效回收率為93.7%。

1.3 統計學方法 采用Excel 2019錄入數據，SPSS 24.0統計軟件進行數據分析。計量資料采用（±s）進行統計描述，計數資料采用頻數、百分比進行統計描述。采用臨界比、條目-總分相關系數進行項目分析，以P＜0.05為差異有統計學意義。采用探索性因子分析進行結構效度分析，采用Cronbach's α系數和折半信度系數進行信度分析。

2 結果

2.1 一般資料 本研究共調查了7家養老機構的444名老年人，7家養老機構分別調查了149名（33.6%）、107名（24.1%）、14名（3.2%）、39名（8.8%）、48名（10.8%）、39名（8.8%）、48名（10.8%）老年人；平均年齡為（84.2±6.7）歲，其中65～74歲40名（9.0%），75～84歲 169名（38.1%），85～94歲210名（47.3%），≥95歲25名（5.6%）；男176名（39.6%），女268名（60.4%）；文化程度：小學及以下67名（15.1%），中學/中專184名（41.4%），大專及以上193名（43.5%）；婚姻狀況：已婚173名（39.%），喪偶264名（59.5%），其他7名（1.6%）；自我感覺經濟狀況差6名（1.4%），一般238名（53.6%），良好200名（45.0%）。

2.2 項目分析

2.2.1 臨界比 將《老年人營養不良風險評估》得分按從大到小排序，取前27%為高分組，后27%為低分組［16］，采用獨立樣本t檢驗比較兩組間各條目得分的差異，計算臨界比，一般認為臨界比＞3.000且有顯著性差異表明該條目的鑒別度好［17］。結果顯示“9.是否獨居”“15.進餐次數”高分組與低分組得分相同，無鑒別度，其他條目臨界比為-1.992～13.272，其中“6.近3個月飲食量變化”“10.睡眠時間”“12.文化程度”“13.經濟狀況”“16.蛋白質攝入種數”“17.食油攝入”“18.蔬菜水果攝入”“21.年齡”的臨界比＜3.000，未達標準；其余11個條目臨界比為3.170～13.272且P＜0.05，鑒別度良好（見表1）。

2.2.2 條目-總分相關系數 條目與總分的相關性越高，表示條目與總量表的同質性越高［16］。采用Pearson相關分析計算各條目與老年人營養不良風險評估總分的相關系數，相關系數＞0.400且P＜0.05提示該條目與總分具有較好的相關性［16-17］。結果顯示“9.是否獨居”條目得分相同，無法計算相關系數，其余20個條目與總分的相關系數為-0.051～0.566，其中“1.BMI”“3.活動能力”“4.牙齒狀況”“11.戶外獨立活動時間”“14.進食能力”條目-總分相關系數＞0.400，與總分相關性高；“2.近3個月體質量變化”“5.神經精神疾病”“7.疾病種數”“8.藥物種數”“19.小腿圍”條目-總分相關系數為0.200～0.400；“6.近3個月飲食量變化”“10.睡眠時間”“12.文化程度”“13.經濟狀況”“15.進餐次數”“16.蛋白質攝入種數”“17.食油攝入”“18.蔬菜水果攝入”“20.腰圍”“21.年齡”條目-總分相關系數＜0.200，與總分相關性差［16］（見表 1）。

2.3 結構效度 采用探索性因子分析進行結構效度分析，由于“9.是否獨居”得分方差為0，因此只對其余20個條目進行分析。采用KMO檢驗和Bartlett's球形檢驗，使用主成分分析法提取公因子，結果顯示《老年人營養不良風險評估》的KMO值為0.661，Bartlett's 球形檢驗值為1 458.522，P＜0.001，變量間的相關性較強，可以進行因子分析［16］。采用最大方差法進行旋轉，得到8個特征值＞1的公因子，累積解釋變異量為62.069%，其中“17.食油攝入”“11.戶外獨立活動時間”存在雙重載荷，結合專業特點和概念內涵分析，將“17.食油攝入”歸屬于公因子1，“11.戶外獨立活動時間”歸屬于公因子2。公因子1命名為“進食情況與腰圍”，包含5個條目；公因子2命名為“進食活動能力與神經精神疾病”，包含5個條目；公因子3命名為“疾病用藥與經濟狀況”，包含3個條目；公因子4命名為“近3個月體質量變化”，包含1個條目；公因子5命名為“睡眠與文化程度”，包含2個條目；公因子6命名為“BMI與進餐次數”，包含2個條目；公因子7命名為“年齡”，包含1個條目；公因子8命名為“蔬菜水果攝入”，包含1個條目。各公因子載荷見表2。將條目因子載荷 ＜0.40作為排除標準［16，18］，第 2、6、13、17條目因子載荷＜0.40而未達標準，其余16個條目達到標準（見表2）。

2.4 信度分析 《老年人營養不良風險評估》的Cronbach's α系數為0.323，折半信度為0.531。8個公因子的Cronbach's α系數和折半信度：“進食情況與腰圍”分別為-0.542、-0.149；“進食活動能力與神經精神疾病”分別為0.649、0.637；“疾病用藥與經濟狀況”分別為0.285、-0.424；“睡眠與文化程度”分別為0.152、0.180；“BMI與進餐次數”分別為0.111、0.111；“近3個月體質量變化”“年齡”和“蔬菜水果攝入”3個公因子都只包括1個條目，無信度系數。

3 討論

3.1 項目分析 項目分析主要用于檢驗量表各個條目的可靠程度［19］。本研究采用臨界比和條目-總分相關系數進行評價，結果顯示，《老年人營養不良風險評估》各條目的臨界比為-1.992～13.272，條目-總分相關系數為-0.051～0.566，其中“1.BMI”“3.活動能力”“4.牙齒狀況”“11.戶外獨立活動時間”“14.進食能力”的臨界比＞3.000且條目-總分相關系數＞0.400，具有良好的鑒別度和同質性；“2.近3個月體質量變化”“5.神經精神疾病”“7.疾病種數”“8.藥物種數”“19.小腿圍”“20.腰圍”的臨界比＞3.000但條目-總分相關系數＜0.400，鑒別度良好但與總量表的同質性一般，可保留并進一步進行分析；“6.近3個月飲食量變化”“10.睡眠時間”“12.文化程度”“13.經濟狀況”“16.蛋白質攝入種數”“17.食油攝入”“18.蔬菜水果攝入”“21.年齡”的臨界比＜3.000且條目-總分相關系數＜0.200，鑒別度和同質性較差，“9.是否獨居”“15.進餐次數”在養老機構老年人中無鑒別度。部分條目鑒別度和同質性較差的原因可能是：一方面本研究對象均為養老機構入住的老年人，其每天的膳食由養老機構提供，進餐的次數和食物種類相對穩定，不存在獨居狀況，而文化程度、經濟狀況等因素主要影響老年人的食物獲取［5］，對養老機構的老年人影響較社區和居家的老年人少，導致以上條目在養老機構老年人中應用的鑒別度不高，但可能是影響社區和居家老年人營養狀況的重要因素之一，所以需要進一步在社區老年人中驗證其價值；另一方面的原因可能是部分條目在評價老年人營養狀況時的作用有限，不適于評價老年人的營養狀況，可以酌情刪除以簡化《老年人營養不良風險評估》，提高評估的效率。

表2 《老年人營養不良風險評估》各條目因子載荷（n=444）Table 2 The factor loading of each item of Malnutrition Risk Assessment of the Aged

3.2 結構效度評價 一般認為量表的公因子能解釋40%以上的變異且每個條目在相應的因子上有足夠的載荷（≥0.40）則該量表有較好的結構效度［18］。本研究采用主成分分析和等量最大法旋轉進行《老年人營養不良風險評估》的結構效度分析，共提取了8個特征值＞1的公因子，累積解釋變異量為62.069%，有4個條目因子載荷＜0.40而未達標準。結構效度分析時提取的公因子數目較多且部分條目分布混亂，分析原因：一方面部分條目的鑒別度和同質性較低，形成了干擾因素，另一方面由于老年人的營養狀況缺乏統一的客觀衡量標準，且受到生理、心理、社會等多種因素的影響，所以《老年人營養不良風險評估》的結構較為復雜。

3.3 信度評價 信度代表量表的一致性或穩定性［16］。本研究通過Cronbach'sα系數和折半信度來評價《老年人營養不良風險評估》的內部一致性，一般認為信度系數達到0.7即可接受，達到0.8提示量表的內部一致性較好［18］?！独夏耆藸I養不良風險評估》工具的Cronbach'sα系數為0.323，折半信度為0.531，說明其內部一致性不佳。結合項目分析結果，在養老機構老年人中應用《老年人營養不良風險評估》時，部分條目與總分的同質性較差，可能成為干擾因素，從而導致總量表與各維度的內部一致性不佳。

4 結論

本研究針對《老年人營養不良風險評估》在京津地區養老機構中的應用效果進行評價，結果發現部分條目的鑒別度和同質性不高，工具的結構效度和內部一致性不是非常理想，在進行養老機構老年人營養狀況篩查與評價時，需要進一步斟酌條目，以確保工具使用時有良好的信效度。本研究的局限性在于研究對象僅限于養老機構的老年人，未在社區居家老年人中驗證《老年人營養不良風險評估》的信效度，而養老機構老年人與社區居家老年人營養狀況的影響因素存在差異，下一步應擴大研究范圍，進一步驗證《老年人營養不良風險評估》在社區居家老年人中應用的信效度，探討獨居、進餐次數、文化、經濟等項目在社區及居家老年人營養不良風險評估中的作用，探索適用于我國廣大老年人群的統一的營養篩查與評估工具或針對社區和居家老年人制定不同的評估工具。

志謝:感謝中國疾病預防控制中心營養與健康所張堅老師課題組在《老年人營養不良風險評估》標準編制中的辛勤工作，感謝參與本課題研究的天津退休職工養老院、北京愛暮家養老院（香山）、北京愛暮家養老院（門頭溝）、首開寸草亞運村養老院、寸草春暉望京養老院、寸草春暉和平里養老院及北京國投健康長者公寓的大力支持與配合。

作者貢獻:朱丹、謝紅進行研究構思與設計；朱丹、曾平、韓鳳、謝紅進行研究的實施和可行性分析；朱丹進行數據收集、整理、統計學處理，撰寫論文，對文章整體負責，監督管理；曾平、謝紅進行結果的分析與解釋；曾平、韓鳳、謝紅進行文章的質量控制及審校。

本文無利益沖突。