老年綜合評估相關項目與踝肱指數的關系研究

王耀羚，戚本玲，劉麗華，王瑞云，白麗娟，劉赟，賀林鋒

老年綜合評估（GCA）是針對老年患者的跨學科、多緯度診療活動，是老齡化社會健康管理的重要工具［1］。近年來GCA在指導腫瘤患者放化療、評價感染性心內膜炎患者預后和外科手術的術前評估等應用領域不斷發展［2-4］。研究證實，血管老化和病變是全身各系統慢性疾病的病理基礎，踝肱指數（ABI）作為反映血管老化和病理狀態的重要指標，對診斷外周動脈疾病及其嚴重程度的敏感性極高，是心血管風險的獨立標志，與Framingham 的預測能力近似［5］。既往研究顯示，異常的ABI與糖尿病微血管并發癥（腎病、神經病變和視網膜病變）有著密切聯系［6］，低 ABI與認知功能受損和2年內進展為癡呆的風險獨立相關［7］。以上疾病均是老年人群的高發疾病，是影響老年人生活質量和增加死亡風險的重要不良因素。基于既往多項研究所證實的低ABI在各種不良臨床事件結局中的病理意義，以及 GCA在預測老年人群機體功能下降方面的指導性作用，本研究假設ABI與某些 GCA項目存在相關性。通過分析GCA項目與低 ABI的關系，建立起人體機能狀態下降與低ABI相關不良臨床事件的聯系，可能對于預測血管老化、血管病變及對應的下游疾病的風險，積極進行護理干預和對重點人群開展進一步診療活動有重要意義。

1 對象與方法

1.1 研究對象 收集2019年5—11月于華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院老年病科住院的74例患者的臨床資料。納入標準：（1）年齡≥60歲；（2）進行了GCA和ABI測量；（3）在院期間未發生死亡事件或轉入重癥病房。排除標準：（1）測量存在缺失值、重復值；（2）存在肢體殘疾或運動障礙，需要在輔助工具或陪護人員幫助下活動；（3）曾行下肢血管血運重建；（4）未能按標準完成綜合評估中測試項目。

1.2 研究方法 收集患者的基本資料、GCA資料和ABI測量情況

1.2.1 基本資料 由GCA評估人員對患者進行基本資料采集，包括年齡、性別、身高、體質量、吸煙和飲酒情況。計算BMI（kg/m2）=體質量/（身高）2納入研究。對年齡進行分組：60～74歲組，≥75歲組。

1.2.2 GCA 由經專業培訓醫務人員采用有心科技老年綜合評估系統對患者進行評估。具體評估項目、評估方法及結果說明見表1。

表1 納入本研究的GCA項目、評估方法和結果說明Table 1 GCA projects，implementation methods and interpretation of results included in this study

1.2.3 ABI測量和分組 采用日本福田公司VS-1000動脈硬化檢測儀，由專業醫務人員操作測量。要求患者脫下鞋襪，雙腳外旋，以仰臥位安靜休息5 min。遵循標準測量程序，將袖帶置于上臂肘窩和踝關節處，使傳感器清晰檢測肱動脈和脛骨后動脈搏動并測量收縮壓。每個部位測量2次并取平均值。計算單側ABI=同側踝部收縮壓（脛骨后動脈收縮壓）/同側肱動脈收縮壓。左右兩側ABI平均值為患者的ABI。以ABI＜0.9為低ABI組，0.9 ≤ ABI＜1.3 為正常 ABI組［8］。

1.3 統計學方法 所有計算及圖表使用R語言（版本3.6.3-Mac OS X 10.11）完成。經檢驗本研究連續性資料不符合正態分布以M（P25，P75）表示，分類資料以頻數（%）表示。采用Mann-Whitney U檢驗連續性資料在ABI組間的差異，采用Fisher's精確檢驗分析分類資料在ABI組間的差異。采用Spearman秩相關分析年齡、BMI及GCA相關項目與ABI的相關性，采用多因素Logistic回歸分析各量表得分對低ABI發生風險的影響，同時分別將年齡分組、性別和BMI、生活習慣方式納入模型調整繪制趨勢效應圖，觀察不同模型下各評估項目對低ABI的風險趨勢效應。采用受試者工作特征（ROC）曲線評價衰弱篩查（FRAIL）量表和計時起立行走試驗（TUGT）得分對低ABI風險的診斷價值，分別計算最佳截斷值、ROC曲線下面積（AUC）、特異度、靈敏度和相應95%CI。以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者的基本資料、GCA項目的比較 本研究樣本中，男性占比68.9%（51/74），≥75歲老年患者占比56.8%（42/74）。低ABI組5例，中位年齡為84歲；正常組69例，中位年齡為78歲。低ABI的患病率為6.8%（5/74）。兩組患者的年齡、性別、吸煙情況、飲酒情況及簡易營養評價法（MNA-SF）、Morse跌倒危險因素評估量表（MFS）、匹茲堡睡眠質量指數（PSQI）、基本日常生活活動能力（BADL）量表、工具性日常生活活動能力（IADL）量表、5次坐立試驗（FTSST）、簡易精神狀態量表（MMSE）得分比較，差異無統計學意義（P＞0.05）；低ABI組的BMI、FRAIL量表得分、TUGT得分高于正常ABI組，差異有統計學意義（P＜0.05，見表2）。

表2 兩組患者基本資料、GCA項目的比較Table 2 Comparison of basic demographics and GCA data between patients with normal and low ABI

2.2 年齡、BMI及GCA結果與ABI的相關性分析 年齡和MFS、TUGT、FTSST得分與ABI呈負相關（P＜0.05）。BADL量表、IADL量表得分與ABI呈正相關（P＜0.05，見表3）。

表3 年齡、BMI及GCA結果與ABI的相關性分析Table 3 Correlation analysis of age，BMI，GCA results with ABI

2.3 老年人低ABI風險因素的多因素Logistics回歸分析 以各量表得分（賦值：以實際值納入）為自變量，低ABI發生的結局（賦值：發生=1，未發生=0）為因變量。在與ABI有相關性的評估項目中，代表營養、睡眠、認知功能的MNA-SF、PSQI、MMSE對低ABI的發生不具有預測能力；代表跌倒風險和下肢功能的MFS、FTSST得分對低ABI的發生不具有預測能力；代表生活依賴程度的BADL量表和IADL量表得分對低ABI的發生也不具有預測能力。FRAIL量表及TUGT對低ABI的發生有預測能力。FRAIL量表經年齡組別調整后對低ABI的OR值為2.19〔95%CI（1.07，5.14）〕、經性別、BMI調整后的OR值為2.42〔95%CI（1.11，6.70）〕、經生活習慣調整后的OR值為2.20〔95%CI（1.09，5.15）〕。TUGT經年齡組別調整后的OR值為1.18〔95%CI（1.06，1.38）〕、經性別、BMI調整后的OR值為1.27〔95%CI（1.08，1.76）〕、經生活習慣調整后的OR值為1.16〔95%CI（1.06，1.34）〕。見表4。

表4 老年人低ABI風險因素的Logistic回歸分析Table 4 Logistic regression analysis of possible risk factors for low ABI under different models for GCA

2.4 診斷效力評估 FRAIL量表診斷低ABI的截斷值為1.5分，對應衰弱分期為衰弱前期；TUGT診斷低ABI的截斷值為13.5 s。兩種評估對于診斷低ABI均有極高的靈敏度。FRAIL量表聯合TUGT測試明顯提高對低ABI發生的診斷特異度（見表5）。

表5 FRAIL量表、TUGT測試及兩項目聯合對低ABI的診斷效應值Table 5 Diagnostic effects of the FRAIL Scale，TUGT and the combination of the two on low ABI

3 討論

本研究分析了 MNA-SF、FRAIL量 表、MFS、PSQI、BADL量表、IADL量表、TUGT、FTSST、MMSE等GCA項目與ABI的關系。研究發現在GCA項目中，僅FRAIL量表和TUGT在低ABI組與正常ABI組間存在顯著差異，MFS、BADL量表、IADL量表、TUGT、FTSST得分與ABI均有明顯的相關性，而FRAIL量表和TUGT在調整性別、BMI、年齡組別和生活習慣后能有效預測低ABI的發生風險。FRAIL量表對于診斷低ABI發生的最佳截斷值為1.5分，按照衰弱分級處于衰弱前期；TUGT測試對于診斷低ABI發生的最佳截斷值為13.5 s。結合FRAIL量表和TUGT測試能夠有效提高診斷低ABI發生的特異度。

3.1 下肢功能與量表評估 在本研究中，低ABI的患病率為6.8%，接近于ARIC（The Atherosclerosis Risk in Communities）研究中的患病率（7.8%）［9］。ABI＜0.9對于診斷外周動脈阻塞疾病（PAD）高度敏感，下肢缺血對小腿骨骼肌面積有直接不良影響［10］，大部分患者在病程中下肢功能逐漸喪失，這在以往對PAD患者使用簡易體能狀況（SPPB）量表、MPPT量表和6 min步行試驗等工具［11-12］進行的活動能力和下肢功能評估的研究中已被證實。在GCA項目中，MFS、TUGT、FTSST得分與下肢功能密切相關，BADL量表及IADL量表與全身尤其是上肢功能密切相關，這些評估和測試項目均與ABI呈明顯的相關性。表明血管狀態惡化與老年人全身活動能力下降有直接聯系。

3.2 低ABI風險與TUGT測試 對低ABI風險進一步分析發現，這些活動能力評估項目中僅有TUGT測試表現出對低ABI發生有明顯風險預測能力，提示臨床醫生通過活動能力相關量表或測試以評估老年人群的血管狀態時，應該有針對性地重點關注TUGT測試結果。TUGT既往主要應用于評價步態平衡和跌倒風險［13］，老年人群不同年齡段的正常參考水平分別為7.9 s（60～69歲）、8.7 s（70～79 歲）、11.7 s（80～99 歲）［14］，對于跌倒風險的診斷閾值有15 s［15］、16 s［16］不等。在本研究中，TUGT對于低ABI組的風險閾值為13.5 s，即認為TUGT測試結果大于13.5 s的人群具有低ABI的高風險。這個閾值與正常參考水平比較，高于任何年齡段的正常水平；與跌倒風險閾值比較，處于既往研究中預測跌倒風險閾值的較低水平。這表明高風險的低ABI人群的TUGT表現可能優于跌倒高風險人群，降低風險標準對于篩查低ABI的發生具有重要意義。對低ABI發生的明顯風險預測能力擴展了TUGT測試的臨床意義，考慮到血管病變對全身各系統的損害，低ABI的風險不局限于外周動脈阻塞疾病，還包括心血管疾病［5］、糖尿病微血管并發癥［6］和認知受損［7］等，因此TUGT的價值也不應局限于對步態和跌倒的預測，而應該擴展至全身疾病。近年來研究發現，TUGT對老年慢性心力衰竭（CHF）患者是一種實用的結局指標［17］，其最佳預測因子是6 min步行距離和年齡，這是TUGT在心血管領域的應用體現。本研究同時發現MFS并不能有效預測低ABI發生，這也證明了低ABI的發生早于跌倒后果的發生，使用MFS預測低ABI的靈敏度不佳，不適合用于篩查老年人群血管病變；與FTSST測試相比，TUGT測試豐富了向前步行再反折的過程，對老年患者心肺耐量、四肢功能、步態協調有更高的要求，而FTSST的測試重點在于患者的下肢肌力。這可能是TUGT比FTSST能更有效預測低ABI發生的原因。

3.3 低ABI風險與FRAIL量表得分 除了TUGT，FRAIL量表也能有效預測低ABI發生風險。FRAIL量表由國際營養與老年協會專家組提出，屬于自測性衰弱評估工具［18］，對低ABI的發生同樣具有明顯預測價值。簡單準確，是預測效率最高的方法。衰弱與血管病變的相關性已經被證實［9］，可能與衰弱人群體內慢性炎性狀態、血管內皮功能障礙［19］和保護性激素水平［20］下降有關。根據本研究對FRAIL量表得分與低ABI發生的ROC分析結果，按照FRAIL量表得分對應的衰弱分期，認為衰弱前期及其后階段人群為診斷低ABI發生的高風險人群。這證實了衰弱與血管老化和血管病變的直接聯系，是老年衰弱人群發生全身各系統疾病、低生存質量、高住院率及高死亡風險的病理基礎。而與既往研究［21-22］不同的是，本研究結果表明，血管病變的發生早于衰弱的發生，僅關注衰弱人群可能錯失最佳干預機會。需要強調加強對衰弱前期人群的血管病變程度的關注，及時給予治療、護理和康復訓練，對保障人群“健康衰老”將更有效率。

綜上所述，在GCA項目中，TUGT及FRAIL量表對預測低ABI發生具有極高靈敏度，聯合TUGT和FRAIL量表能夠有效提高預測低ABI發生的特異度，建議作為無動脈質量檢查設備時對老年人群進行低ABI的篩查或老年人群對血管狀態進行自評自測的工具。但本研究屬于橫斷面研究，樣本量偏小，后期有必要開展隊列研究并擴大樣本量進一步證實相關關系。

作者貢獻：王耀羚、劉麗華、白麗娟、劉赟進行文章的構思與設計；王耀羚、賀林鋒進行研究的實施與可行性分析，數據收集、整理；王耀羚、王瑞云進行統計學處理，結果的分析與解釋；王耀羚撰寫論文；戚本玲負責文章的質量控制 及審校，對文章整體負責，監督管理。

本文無利益沖突。

DOI：10.2147/CIA.S195109.