老年心力衰竭病人衰弱的影響因素及風險預測模型的構建

宋 煜，丁 勁，葸英博，陳亞亞，周海玲

1.甘肅中醫藥大學護理學院，甘肅 730000；2.甘肅中醫藥大學附屬醫院

心力衰竭（heart failure，HF）是各種心臟疾病的嚴重和終末階段，具有患病率高、病死率高、再住院率高等特點，已經成為影響我國居民健康的重要公共衛生問題[1]。已有研究顯示，在我國25 歲及以上人群中，心力衰竭標準化患病率為1.1%，估計現有心力衰竭病人1 205 萬人，每年新發心力衰竭病人297 萬人[2]。衰弱是目前老年醫學研究的熱點問題，是指老年人生理儲備下降導致機體易損性增加、抗應激能力減退的非特異性狀態[3]。衰弱老年人遭受外界較小刺激即可發生一系列負性臨床事件[4]，進而導致跌倒、殘疾、住院和死亡風險增高。相關研究顯示，我國老年慢性心力衰竭病人衰弱發病率為18%～54%[5]，且已有研究證實衰弱是老年心血管疾病不良結局的強烈預測因子，與病死率明顯相關，兩者共同作用可導致老年人群的健康狀態進一步惡化[6]。盡早識別衰弱并進行早期干預是降低老年心力衰竭病人衰弱發生率的關鍵。目前，我國關于心力衰竭病人衰弱的研究較少，本研究旨在調查分析老年心力衰竭病人衰弱現狀及危險因素，構建風險預測模型，為醫護人員提供老年心力衰竭病人衰弱的早期風險預測工具。

1 對象與方法

1.1 研究對象

選取2021 年8 月—2022 年10 月在蘭州市某三級甲等醫院心內科及老年病科住院的心力衰竭病人作為研究對象。納入標準：1）年齡≥60 歲；2）住院病人；3）符合《中國心力衰竭診斷和治療指南2018》診斷標準；4）紐約心臟協會（NYNA）心功能分級為Ⅲ級或Ⅳ級；5）能夠正常溝通；6）知情同意，自愿參與本研究。排除標準：1）患有危重癥、腫瘤晚期、慢性疾病終末期、嚴重心律失常；2）長期臥床、重度失能、無法行走；3）患有帕金森綜合征、癡呆、殘疾或嚴重精神障礙等。參照多因素Logistic 回歸的樣本量粗略估算方法，結局變量中比例較少的一類，樣本量應至少為自變量個數的10倍[7]，結合文獻資料，心力衰竭人群中衰弱患病率為44.5%[8]，故本研究進行建模所需樣本量至少應為223例。根據Logistic 回歸建模要求，建模樣本量約為總樣本量的2/3，驗證樣本量約為總樣本量的1/3，故納入病人223 例用于模型的構建，112 例用于模型的驗證。本研究已通過醫院倫理委員會審查，病人均知情同意。

1.2 研究方法

1.2.1 衰弱判斷方法

已有研究表明，Tilburg 衰弱評估量表（TFI）對心力衰竭病人衰弱具有特異性，評估得到的患病率更高[9]。本研究選擇TFI 作為衰弱判斷工具，該量表包括軀體衰弱（身體健康、自然的體重下降、行走困難、平衡、視力問題、聽力問題、握力、疲勞感）、心理衰弱（記憶力、抑郁、焦慮、應對能力）、社會衰弱（獨居、社會關系、社會支持）3 個維度，共15 個條目，各條目采用二分類計分法，總分為0～15 分，5 分及以上為衰弱，得分越高表示衰弱程度越重。

1.2.2 資料收集方法

通過醫院病歷系統收集病人一般資料，包括年齡、性別、婚姻狀況、文化程度等；臨床資料及實驗室指標，包括心功能分級、血紅蛋白、尿酸、血肌酐、左室射血分數（LVEF）、N 末端腦利鈉肽前體（NT‐proBNP）、Charlson 合并癥指數問卷（CCI）評分等；同時，研究者一對一詢問病人吸煙史、飲酒史、跌倒史、睡眠情況、居住情況、體育活動、用藥種類、住院次數等信息，并以日常生活能力量表（ADL）為工具對病人進行評估，ADL評分中“自己完全可以做”計1 分，“有些困難”計2 分，“需要幫助”計3 分，“根本無法做”計4 分，得分越高表明自理能力越差，衰弱程度越高。

1.3 統計學方法

采用EpiData 3.1 軟件對數據進行錄入，采用SPSS 24.0 軟件對數據進行分析。正態分布的定量資料采用均數±標準差（±s）表示，組間比較采用t檢驗；非正態分布的定量資料采用中位數（四分位數）[M（P25，P75）]表示，組間比較采用秩和檢驗；定性資料采用頻率和百分比（%）表示，組間比較采用χ2檢驗，等級資料采用秩和檢驗；以是否存在衰弱為因變量，將所有自變量納入單因素分析，將單因素分析中有統計學意義的變量進一步納入Logistic 回歸進行多因素分析，建立Logistic 回歸預測模型。采用Hosmer‐Lemeshow檢驗和受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線評價模型的擬合優度和預測能力；以敏感度、特異度驗證模型的應用效能。檢驗水準α=0.05，以P<0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 病人一般資料

335 例病人中，男152 例，女183 例；年齡（77.68±8.45）歲。TFI 評分結果顯示，179 例（53.4%）病人存在衰弱，156 例(46.6%）病人非衰弱。

2.2 老年心力衰竭病人衰弱影響因素的單因素分析

建模組223 例病人中，122 例病人TFI 評分結果顯示存在衰弱，101 例病人非衰弱。以是否發生衰弱為因變量，對老年心力衰竭病人衰弱的影響因素進行單因素分析，結果見表1。

表1 老年心力衰竭病人衰弱影響因素的單因素分析（n=223）

2.3 老年心力衰竭病人衰弱影響因素的多因素分析

以是否發生衰弱為因變量（否=0，是=1），進入模型標準為0.05，移除標準為0.10，將單因素分析中有統計學意義的變量（年齡、婚姻狀況、居住情況、跌倒史、心功能分級、住院次數、CCI評分、ADL評分）納入Logistic回歸中進行多因素分析，結果顯示，年齡、跌倒史、CCI評分、ADL 評分是老年心力衰竭病人發生衰弱的影響因素。自變量賦值方式見表2。老年心力衰竭病人衰弱影響因素的多因素分析結果見表3。

表2 自變量賦值方式

表3 老年心力衰竭病人衰弱影響因素的Logistic 回歸分析

2.4 老年心力衰竭病人衰弱風險預測模型的構建

基于老年心力衰竭病人發生衰弱的影響因素（年齡、跌倒史、CCI 評分、ADL 評分），使用R 軟件建立列線圖預測模型，見圖1。每個變量做垂線對應列線圖得分軸上相應的分值，各變量分值之和對應在衰弱風險軸上的數值即為衰弱風險的預測值，總分越高，老年心力衰竭病人發生衰弱的風險越高。

圖1 老年心力衰竭病人發生衰弱的風險預測模型

2.5 老年心力衰竭病人衰弱風險預測模型的驗證

釆用Hosmer‐Lemeshow 檢驗進行一致性評價，檢驗結果顯示，χ2=2.696，P=0.952，說明該模型的預測能力與實際發生率較一致，有較好的擬合度；ROC 曲線下面積（AUC）為0.949[95%CI（0.912，0.987）]，見圖2。計算得到老年心力衰竭病人發生衰弱的風險預測模型最大Youden 指數為0.744,其對應列線圖模型中風險概率最佳界值為0.452 7，此時，敏感度為0.824，特異度為0.920。

圖2 老年心力衰竭病人衰弱風險預測模型ROC 曲線

3 討論

3.1 老年心力衰竭病人發生衰弱的影響因素分析

本研究通過查閱文獻收集可能的影響因素，為了使研究結果更準確并避免各因素間的交叉作用，采用單因素分析初步篩選出可能影響衰弱的危險因素，再通過多因素Logistic 回歸分析校正，最終篩選出4 個心力衰竭病人發生衰弱的影響因素，即年齡、跌倒史、CCI 評分、ADL 評分。

3.1.1 年齡

本研究結果顯示，年齡越大發生衰弱的風險越高，與多項研究結果[10‐11]一致。隨著年齡增長，老年人健康狀況和身體功能逐漸下降，活動量減少，對外界的應激能力減退，免疫系統功能下降，從而使衰弱發生率增高或使衰弱程度更嚴重[12]。同時，老年病人常患有慢性疾病，如糖尿病、高血壓、缺血性損傷等，加之其心臟再生功能和內源性修復能力有限，使病人心臟儲備受損程度更大，故年齡成為老年心力衰竭病人衰弱風險增加的原因之一。此外，高齡老年人多重用藥、多病共存的情況較常見，長期服用多種藥物引起的肝腎毒性損傷以及其他藥物的副作用都可能導致衰弱發生。提示醫護人員應提高對老年心力衰竭病人的重視，早期進行衰弱篩查并及時采取預防措施，如積極進行衰弱管理、適當進行散步等有氧運動、增強肌肉力量、調整飲食結構加強營養等，從而改善衰弱狀況。

3.1.2 跌倒史

本研究結果顯示，有跌倒史的老年心力衰竭病人發生衰弱的風險是無跌倒史病人的3.243 倍（OR=3.243），與多項研究結果[13‐14]相似。李曉飛等[15]通過對1 400 名老年人展開衰弱狀況調查，結果表明，處于衰弱及衰弱前期的大部分老年人在近1 年內有過跌倒史。心力衰竭病人多伴有疲乏、下肢水腫及呼吸困難等癥狀，加之衰弱病人特有的肌肉力量持續下降、步態速度不斷減緩、步態變異性增加，從而使合并衰弱的心力衰竭病人更容易發生跌倒[16]。此外，部分有跌倒史的病人處于獨居狀態，日常生活中缺少別人的協助，這可能也是導致跌倒事件發生的原因之一。提示醫護人員在對老年人進行健康管理時，應對老年人進行綜合評估，不僅需要評估病人的衰弱狀態，同時要評估其有無跌倒風險，高度重視有跌倒史的老年人，及時進行安全指導，預防跌倒事件的發生。

3.1.3 合并癥

本研究結果顯示，多病共存是老年心力衰竭病人發生衰弱的危險因素。卓裕豐等[17]研究發現，合并癥數量是衰弱的影響因素，不同系統疾病可能會通過不同病理生理途徑參與老年人衰弱的發展并相互影響。老年心力衰竭病人常伴發多種疾病，如慢性阻塞性肺疾病（COPD）、糖尿病、腦卒中等。當機體同時存在多種慢性病時，各種慢性病病理狀態相互影響，具有協同損傷血管內皮細胞的作用，加重大腦缺血缺氧程度，使機體各器官生理功能加速衰退[18]，且多種疾病共存使病人身體處于十分虛弱及慢性消耗狀態，各器官的耐受及抵抗能力迅速減弱，導致衰弱發生[19]。因此，醫護人員應充分重視多病共存老年心力衰竭病人，成立多學科專業團隊，全面評估病人健康狀況，積極管理老年人現患共病，從而提高病人生活質量。

3.1.4 日常生活能力

本研究結果顯示，老年心力衰竭病人自理能力越差，越容易發生衰弱。既往研究表明，衰弱與老年人日常生活能力密切相關[20]。Fried 等[21]研究顯示，功能障礙和衰弱兩者相互影響，功能障礙可加重衰弱程度，反之，衰弱又進一步加劇功能障礙。合并衰弱的老年心力衰竭病人日常生活能力更差的原因可能是：首先，隨著年齡增長，衰弱病人生理功能減退，自我照顧能力降低，可能出現健忘、視聽障礙、失能和更多的并發癥，從而導致病人日常生活能力下降；其次，由于大多數心力衰竭病人容易出現勞累后呼吸困難、下肢水腫、疲乏等癥狀，且癥狀反復出現，嚴重限制了病人日常生活；此外，病人長期受疾病折磨，極易出現焦慮、抑郁等心理問題，身心同時受累，合并衰弱的心力衰竭病人上述癥狀更為嚴重，從而使心力衰竭病人的日常生活能力下降[22]。提示在心力衰竭病人病程的每個階段進行衰弱評估，可以識別病人是否有較高的殘疾風險和不良結局指標，從而盡早采取針對性的干預措施，減輕衰弱負擔并改善臨床結局。

3.2 老年心力衰竭病人衰弱風險預測模型的預測效果較好

本研究采用Hosmer‐Lemeshow 評價模型的擬合優度，結果顯示差異無統計學意義，說明預測模型的預測能力與實際發生率較一致，有較好的擬合度。AUC為0.5～0.7 時，表示預測效果低；AUC>0.7～0.9 時，表示預測效果中等；AUC>0.9 時，表示預測效果好[23]。本研究構建的老年心力衰竭病人發生衰弱的風險預測模型AUC 為0.949[95%CI（0.912，0.987）]，臨界值為0.452 7 時Youden 指數最大，為0.744，此時，敏感度為0.824，特異度為0.920，表明模型具有較強的預測能力和鑒別能力。

4 小結

老年心力衰竭病人衰弱發生率相對較高，構建的風險預測模型有較強的敏感度和特異度，可為臨床評估老年心力衰竭病人衰弱提供參考。但由于本研究所納入的老年心力衰竭病人僅為1 所醫院的病人，其推廣應用受到一定的限制，為使研究結果更具代表性和推廣性，未來應進行多中心、多區域的擴大研究。