步速與住院老年高血壓患者全因死亡的相關性

楊卉 孔建華 路菲 張少景 王麗軍

首都醫科大學附屬復興醫院綜合科（北京100038）

高血壓是罹患心腦血管疾病患者的首要危險因素［1］，半數以上的老年人患有高血壓。我國已進入老齡化社會，老年人除生理機能減退和儲備能力下降外，還具有多種慢病并存、老年人特有的臨床問題和綜合征、功能殘缺等特點，這對衛生和社會保健系統提出了巨大挑戰。步速是一種快速、可靠、敏感的測量方法，被稱為人體“第六生命體征”［2］，有助于及早發現老年人健康和功能減退等問題［3］，預測不良結局風險［4-9］。LIU 等［5］納入9 項在普通老年人群中進行的前瞻性研究，將步速作為分類變量，結果顯示與最高步速組比，最低步速組全因死亡率的合并校正相對危險度為1.89（95%CI：1.46 ～2.46）。目前國內關于步速與住院老年患者高血壓全因死亡的研究鮮有報道。本研究旨在分析住院老年高血壓患者的步速值，探討步速能否作為該人群出院后全因死亡的預測指標，優化老年人健康管理。

1 資料與方法

1.1 一般資料選擇2015年6月至2017年12月在首都醫科大學附屬復興醫院綜合科住院的老年原發性高血壓患者499 例。納入標準：（1）年齡≥65 歲；（2）符合中國高血壓防治指南（2018年修訂版）的診斷標準［10］；（2）住院時間＞24 h；（3）神志清楚，能完成步速測定及老年綜合評估內容；（4）愿參與本研究并簽訂知情同意書。排除標準：（1）長期臥床、癡呆晚期、失語；（2）因急性心梗或卒中入院，或近3月內有心腦血管急性事件者；（3）惡性腫瘤晚期或正在接受抗腫瘤治療者；（4）嚴重影響步速疾病者，如帕金森病、近期髖部骨折、致殘性卒中等。本研究經我院倫理委員會備案。

1.2 方法

1.2.1 收集患者臨床資料包括年齡、性別、身高、體質量、并根據身高和體質量計算身體質量指數（body mass index，BMI）、血壓、合并疾病情況、長期用藥數量。

1.2.2 步速測定采用6 m 步速測定，即按照平時速度從起點靜止狀態開始行走6 m，在受試者足尖越過測試起點時開始計時，在其足尖越過測試區終點時結束計時，記錄行走時間（s），共行走2次，取行走時間均值，計算行走速度m/s。

1.2.3 動態血壓測量采用德國進口動態血壓監測儀（型號：MOBIL-O-GRAPH）進行24 h 動態血壓監測。大部分在工作日進行監測，次日摘除測量設備，晝間1 次/30 min，夜間1 次/60 min，測量時要保持被測量手臂伸展固定。有效記錄必須具備一系列預先設定的標準，包括晝間和夜間的收縮壓和舒張壓的成功讀數記錄需≥80%，在記錄24 h內有效血壓測量≥1 次/1 h。記錄24 h 平均收縮壓（24 h SBP）、24 h 平均舒張壓（24 h DBP）。

1.2.4 老年綜合評估采用Charlson 共病指數（Charlson comorbidity index，CCI）進行共病評估，該評估方法加權了年齡、共存疾病的數量和嚴重程度，疾病評估包括19 項疾病，嚴重程度評估則是根據疾病嚴重程度權重分別賦予1、2、3 和6 分，根據年齡調整分值，自50～59 歲開始計1 分，每增加10 歲分值增加1 分。疾病的診斷依據相關的診斷標準，由臨床醫生完成。采用Katz日常生活能力量表（Katz-ADL）評估患者日常生活能力，總分6 分，＜6分定義為日常生活能力下降。認知功能評估采用簡易智能評估量表（MMSE），總分30 分，根據患者文化程度調整分值：文盲≤17分，小學文化≤20分，中學及以上文化≤24 分診斷認知功能障礙。采用微營養評定法簡表（MNA-SF）評估患者營養狀態，總分14 分，12 ～14 分正常，8 ～11 分提示存在營養不良風險，0 ～7 分提示營養不良。多重用藥定義為用藥數量≥5 種。

1.2.5 隨訪出院后每3 個月、1年以上每半年進行電話隨訪，隨訪2年以上，記錄患者全因死亡的發生情況。

1.3 統計學方法采用SPSS 21.0 軟件進行統計分析，計量資料正態分布以均數±標準差表示，非正態分布以［M（P25，P75）］表示，經正態轉換后組間比較采用方差分析；定性資料用例（%）表示，采用χ2檢驗進行比較；采用Spearman 相關系數分析步速與各變量之間的相關性，將步速進行三分位數分組，采用Kaplan-Meier 曲線和Cox 回歸模型分析步速與全因死亡風險的相關性。P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 患者臨床基本特征研究期間共收集患者526 例，失訪11 例（2.1%），最終收集完整資料共515 例，平均年齡（84.1 ± 5.9）歲，其中男299 例（58.1%），中位隨訪3.3（2.7，3.9）年，隨訪期間共106 例（20.6%）發生全因死亡。腦卒中、糖尿病、冠心病及慢性腎臟病的患病率依次分別為53.2%、45.2%、42.7%及27.8%；日常生活能力下降、多重用藥、營養不良（風險）及認知功能障礙比例依次分別為58.4%、46.8%、32.4%及25.0%；中位步速值0.67（0.46，0.89）m/s。

步速受性別影響較大，將其按性別進行三分位數分組，由低至高為男性：≤0.58 m/s，0.58 ～0.87 m/s，＞0.87 m/s；女性：≤0.48 m/s，0.48 ～0.73 m/s，＞0.73 m/s。三組間性別、BMI 水平無明顯差異，隨著步速降低，患者年齡更大、CCI 分值更高，Katz-ADL、MMSE 及MNA-SF 評分更低，共病數量≥4 種比例更高，腦卒中患病率更高，更易發生日常生活能力下降、多重用藥、營養不良（風險）、認知功能障礙、死亡，以上差異有統計學意義（P＜0.05），見表1。

2.2 步速與各變量之間的Spearman相關分析步速與年齡、CCI、多重用藥呈負相關，與24 h DBP 水平、Katz-ADL、MMSE 及MNA-SF 評分呈正相關，上述差異有統計學意義（均P＜0.05），見表2。

2.3 步速與全因死亡的關系采用Kaplan-Meier曲線及Cox 回歸模型分析步速與全因死亡的關系。Kaplan-Meier 曲線顯示隨著步速下降，全因死亡風險逐漸升高（log-rank：P＜0.001），見圖1。Cox回歸模型顯示，在調整年齡、性別后，與最高步速組相比，中步速組及最低步速組全因死亡風險增高（HR= 1.983，95%CI：1.032 ～3.810，P= 0.040；HR=2.799，95%CI：1.481 ～5.290，P=0.002）；進一步調整BMI、血壓、CCI、日常生活能力、認知狀況、營養狀態及多重用藥后，最低步速組仍比最高步速組全因死亡風險增高（HR= 2.325，95%CI：1.113～4.855，P=0.025），見表3。

表1 患者臨床基本特征Tab.1 Baseline characteristics of patients例（%）

表2 步速與各變量之間的Spearman 相關分析Tab.2 Spearman correlation analysis between gait speed and variables

3 討論

高血壓是我國最常見的慢性病之一。在我國7 個城市12 家醫院≥60 歲住院患者中進行的老年綜合評估研究［11］顯示，69.3%患者同時存在2 種或以上慢性疾病，最常見的是高血壓。高齡老年高血壓患者常伴有多種危險因素和相關疾病，合并冠心病、腦血管病、糖尿病、腎功能不全的檢出率分別為52.7%、48.4%、39.8%及19.9%［12］。在本研究人群中，患者平均年齡（84.1±5.9）歲，共病數量≥4 比例占305/515（59.2%），多合并心腦血管疾病、糖尿病、慢性腎臟病，發生老年綜合征比例高。

圖1 Kaplan-Meier 曲線分析步速三分位數分組與死亡的相關性Fig.1 Kaplan-Meier survival curves for mortality based on tertiles of baseline values of gaid speed

步速是反映老年人軀體活動能力的客觀指標，其快慢與肌肉力量、耐力、平衡力、協調性等密切相關，在衰弱、肌少癥的診斷中被廣泛應用［13-15］。在不同種族、年齡、性別、環境及健康狀況下步速界值可能存在差異，測量方法也有所差異。2019年亞洲肌少癥工作組［16］推薦統一的步速測量是從移動開始，以正常步速行走6 m 所需時間，中途不加速不減速，并至少測量兩次，記錄平均速度，并把1.0 m/s 作為的診斷界值。2014年移動工作組在JAMA 雜志上發表的文章中推薦將步速＜0.6 m/s 作為年齡≥65 歲老年人行動不便的標準［17］，提示這會促使臨床醫生采取行動來改善或維持身體機能，以減少不良后果的風險。國際營養與衰老學會（IANA）工作組針對社區老年人群縱向研究的系統回顧顯示，步速是社區老年人群不良健康結局（失能，認知障礙，住院，跌倒和/或死亡）強有力的預測因子，并可以作為單項預后評估工具，提示＜0.8 m/s 可作為識別不良健康結局的切點［6］。近來的一些薈萃分析了不同人群、年齡、性別及健康狀況下的步速值。PEREZ-SOUSA［18］納入2000-2018年發表的41項橫斷面研究，發現男女老年人群的步速值分別為1.098 m/s 及1.060 m/s，60 ～69歲、70 ～79歲、≥80 歲人群的步速值分別為1.173 m/s、1.109 m/s 及0.922 m/s。PEEL 等［19-20］研究顯示上述人群常規步速分別為0.58 m/s和0.475 m/s。本研究人群中位步速值為0.67 m/s，考慮與研究人群為老年住院患者、多種慢病共存、合并多種老年綜合征等有關。近來國內外研究在老年人群探討了步速、血壓與不良健康事件的關系［21-24］。ODDEN等［23］在≥65 歲的老年人群中探討了步速、血壓與死亡的相關性，發現在步速≥0.8 m/s 組中，較高的收縮壓水平與死亡風險呈正相關；而在不能行走的老年人群中，血壓較高與死亡風險呈負相關。WEIDUNG 等［24］（年齡≥85 歲）將步速0.5 m/s 作為界值，發現在＜0.5 m/s 組中，收縮壓增高與全因死亡呈正相關，但在調整混雜因素后這種關系消失了；在≥0.5 組中，在調整混雜因素后，與收縮壓126 ～139 mmHg 組相比，收縮壓140 ～149 mmHg，≥160 mmHg 兩組全因死亡更高（HR= 2.25，95%CI：1.03 ～4.94，P= 0.042；HR= 2.13，95%CI：1.01～4.49，P=0.048）。本研究將步速進行三分位數分組，結果顯示隨著步速值降低，共病數量更多，更易發生老年綜合征，全因死亡比例更高。在Cox 回歸模型中，本研究將24 h SBP、24 h DBP 每增高10 mmHg 作為分類變量納入混雜因素，結果顯示在調整多項混雜因素后，與最高步速組相比，最低步速組全因死亡風險更高（HR= 2.325，95%CI：1.113 ～4.855，P=0.025），提示在住院高血壓老年患者中，低步速與出院后全因死亡風險相關，步速預測男、女患者死亡的切點值為0.58 m/s 及0.48 m/s。本研究的步數切點值較國內外已有研究報道的步數切點值明顯偏低，考慮原因與研究人群為住院老年高血壓人群、多種慢病共存、老年綜合征發生率高，嚴重影響軀體功能狀況有關。

表3 步速與死亡的Cox 回歸模型分析Tab.3 Cox regression analysis to determine the association of gaid speed with mortality

本研究存在局限性，包括單中心的住院患者、樣本量偏少、隨訪時間較短、未納入生化指標；僅分析全因死亡，未對其他不良事件進行分析。本研究結果僅適于住院老年高血壓患者，不可延伸至其他老年人群，還有待于針對社區、養老院等老年人群進行前瞻性研究探討步速對不良健康結局的預測作用。

總之，步速測量方法簡單、有效易行，有可能預測住院高血壓老年患者出院后全因死亡風險，建議將步速同身高、體質量一樣納入評估身體健康狀態的常規指標。2017年世界衛生組織發布了老年人綜合護理指南［25］，建議體力下降（根據步速、握力及軀體身體指標）的老年人進行多種方式的鍛煉以減緩、阻止乃至逆轉內在功能的下降，通過定期運動計劃提高步速水平是否有助于改善老年高血壓患者臨床結局有待進一步研究。