醫養結合機構老年人營養不良預測模型的構建及驗證

劉金枚，張 坤，彭 楊，廖明姝，魏心才，曾 兢*

1.成都醫學院護理學院，四川 610083；2.成都醫學院第一附屬醫院

營養不良是指由于攝入不足或利用障礙引起能量或營養素缺乏的狀態，是一種常見的老年綜合征，嚴重影響老年人的健康狀況和生活質量，是養老機構老年人死亡的重要危險因素[1-3]。在我國一般人群中，48.4%的老年人營養狀況欠佳，且養老機構老年人營養不良發生率遠高于社區老年人[4]。醫養結合機構是指同時具備醫療衛生資質和養老服務能力的醫療衛生機構或養老機構，更適合失能、失智及高齡老年人居住[5]，其老年人的營養狀況需更加關注，但目前關于醫養結合機構老年人營養狀況的研究不足?！秶駹I養計劃（2017—2030 年）》[6]指出要建立老年人群營養健康管理與照護制度，實現營養工作與醫養結合服務內容的有效銜接。列線圖是以傳統多因素回歸分析結果為基礎，通過將多個危險因素進行整合形成的可視化平面模型，其風險預測結果更為直觀。因此，本研究以醫養結合機構老年人作為研究對象，了解其營養不良現狀及其危險因素，在Logistic 回歸分析基礎上構建醫養結合機構老年人營養不良的預測模型，以期為機構工作者的臨床決策和營養不良高危人群的管理提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象

采用便利抽樣法，選取2022 年1 月—5 月成都市3所醫養結合機構老年人作為研究對象。將2 所醫養結合型醫療機構的老年人作為建模組，將1 所醫養結合型養老機構的老年人作為驗證組。采用自變量事件數(events per variable，EPV)法計算建模組樣本量，設定EPV=10，預計納入Logistic 回歸的自變量為10 個，由于目前尚未檢索到針對醫養結合機構老年人營養不良發生率的數據，因此參考趙妹等[7]研究中的養老機構老年人營養不良發生率（20.2%），并考慮10%的樣本量脫落率，計算得到建模組至少需要樣本量440 人，最終納入571 人。預測模型外部驗證所需樣本量為預測因子的10～20 倍，本研究的預測模型共納入5 個預測因子，所需樣本量為50～100 人，最終納入123 人。醫養結合機構納入標準：雙證齊全（醫療執業許可證書和養老機構登記證書）的醫養結合機構。老年人納入標準：年齡≥60 歲；病歷資料完整；生命體征平穩；老年人或家屬知情同意。老年人排除標準：資料收集當天不在醫養結合機構；水腫。本研究已經通過成都醫學院倫理委員會審批（審批號：2022NO.01）。

1.2 調查工具

1.2.1 一般資料收集表

閱讀文獻結合專家意見自行設計一般資料收集表，包括老年人的人口學資料、疾病相關資料。1）人口學資料：性別、年齡、婚姻狀況、醫養結合機構居住時間、文化程度、進食方式、牙齒數量、吸煙史、飲酒史。2）疾病相關資料：糖尿病、腦卒中、高血壓、帕金森病、癡呆、冠心病、消化道潰瘍、慢性阻塞性肺疾?。–OPD）、慢性支氣管炎、胃食管反流、肝臟疾病、貧血、腫瘤、用藥種類。

1.2.2 簡易營養評價精法（Mini-Nutritional Assessment Short-Form，MNA-SF）

MNA-SF 由Rubenstein 等[8]于2001 年在簡易營養評估量表（Mini Nutritional Assessment，MNA）基礎上簡化而成，用于評估營養狀態，該量表共6 個條目，即近3 個月有無進食量下降、近3 個月體重下降情況、活動能力、近3 個月有無急性疾?。ɑ蛐睦韯搨⒕裥睦頎顩r和體質指數（無法獲得體重者，以小腿圍代替），量表總分為0～14 分，得分越高表明營養狀態越好，0～7 分表示存在營養不良，8～11 分表示存在營養不良風險，12～14 分表示營養狀況正常。2005 年何揚利等[9]將MNA-SF 翻譯為中文并將之與MNA 進行比較，得出MNA-SF 的敏感度為85.7%，特異度為96.0%，校標效度為0.933。MNA-SF 操作便捷，適合于養老機構老年人的營養評判，對于無法獲得體質指數的人群，可以小腿圍代替體質指數進行評定[10]。

1.2.3 Barthel 指數（Barthel Index，BI）

BI 由美國學者Mahoney 等[11]于1965 年編制，用于評定老年人的日常生活活動能力，該量表包括進食、穿衣、控制大小便、如廁、上下樓梯、洗澡、修飾、床椅轉移、行走10 項內容，根據是否需要幫助及依賴程度分別計0 分、5 分、10 分、15 分，總分0～100 分，得分越高表示自理能力越好，根據總分劃分為4 個等級，即完全自理（100 分）、輕度依賴（61～99 分）、中度依賴（41～60分）、重度依賴（≤40 分）。2012 年侯東哲等[12]將BI 進行漢化，中文版BI 的Cronbach's α 系數為0.916。

1.3 資料收集方法

研究者經過培訓后進入機構收集資料，營養狀態及日常生活活動能力資料由研究者與老年人面對面收集，人口學資料、疾病相關資料通過查閱老年人電子病歷獲取，電子病歷獲取不全的資料（如牙齒數量等）由研究者觀察獲取，資料收集時避開老年人進食、休息、娛樂時間及養老護理員忙碌、休息時間。

1.4 統計學方法

采用SPSS 26.0 和R 4.2.1 軟件進行統計分析。符合正態分布的定量資料以均數±標準差（±s）描述，組間比較采用獨立樣本t檢驗，非正態分布的定量資料以中位數（四分位數）[M（P25，P75）]描述，組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗；定性資料以頻數、百分比（%）描述，組間比較采用χ2檢驗或Fisher 確切概率法，等級資料比較采用Mann-WhitneyU檢驗。多因素分析采用二元Logistic 回歸進行分析，選取赤池信息準則（Akaike information criterion，AIC）信息量最小的Logistic回歸模型作為最終預測模型，并繪制列線圖。采用受試者工作特征（ROC）曲線下面積（AUC）評估模型區分度。采用Hosmer-Lemeshow 檢驗和校準曲線評估模型校準度。采用臨床決策曲線分析（decision curve analysis，DCA）評估模型的臨床實用性。對列線圖進行內部及外部驗證，以P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 老年人一般資料

建模組共納入571 名老年人，年齡61～102（83.860±7.342）歲；用藥種類為0～18（7.792±3.521）種；非營養不良306 人[包括營養狀況正常95 人（16.64%），存在營養不良風險211 人（36.95%）]，存在營養不良265 人（46.41%）。驗證組共納入123 名老年人，年齡66～103（85.789±7.291）歲，＞80 歲101 人（82.11%）；女79 人（64.23%）；無配偶75 人（60.98%）；非營養不良85 人（69.11%）[包括營養狀況正常32 人（26.02%），存在營養不良風險53 人（43.09%）]，存在營養不良38 人（30.89%）。

2.2 老年人營養不良影響因素的單因素分析（見表1）

表1 老年人營養不良影響因素的單因素分析

2.3 營養不良風險預測模型的構建

以是否有營養不良為因變量（無=0，有=1），以老年人營養不良影響因素的單因素分析中差異有統計學意義（P＜0.05）的變量（進食方式、牙齒數量、腦卒中、癡呆、冠心病、貧血、BI 評分）為自變量，自變量賦值情況：進食方式（經口進食=0，管飼=1），牙齒數量（≤20顆=0，＞20顆=1），腦卒中（否=0，是=1），癡呆（否=0，是=1），冠心?。ǚ?0，是=1），貧血（否=0，是=1），BI 評分為原值代入。采用向后LR 法進行二元Logistic回歸分析，結果顯示：進食方式、牙齒數量、癡呆、貧血、BI 評分進入模型，回歸分析結果見表2。基于Logistic回歸結果建立預測醫養結合機構老年人營養不良的列線圖模型，見圖1。本研究以最小AIC 原則構建模型，雖然多因素分析癡呆無統計學意義（P＞0.05），但也納入預測模型中。

圖1 醫養結合機構老年人營養不良的列線圖

表2 老年人營養不良影響因素的多因素分析

2.4 預測模型效能檢驗及驗證

ROC 曲線分析結果顯示，列線圖在預測建模組中老年人營養不良的AUC 為0.828[95%CI（0.795，0.862）]，約登指數為0.516，靈敏度為87.1%，特異度為73.5%，最佳臨界值為0.447，說明該模型有較好的區分度，見圖2。Hosmer-Lemeshow 檢驗結果顯示：χ2=0.911，P=0.823。校準曲線顯示：模型預測結果與觀察結果之間一致性較好，見圖3。DCA 結果顯示：當營養不良閾值概率為4%～91%時，使用該列線圖能夠獲得凈收益，見圖4。模型內部驗證使用10 折交叉驗證法，重復抽樣1 000 次，最終得到平均AUC 為0.822。外部驗證結果顯示：AUC 為0.928[95%CI（0.886，0.971）]，約登指數為0.707，靈敏度為89.5%，特異度為81.2%，最佳臨界值為0.354，見圖5。Hosmer-Lemeshow檢驗結果顯示：χ2= 3.280，P=0.350。校準曲線顯示：列線圖的預測結果和觀察結果之間較一致，見圖6。驗證組DCA 結果顯示：當營養不良閾值概率為0～94%時，使用該列線圖能夠獲得凈收益，見圖7。

圖2 建模組ROC 曲線

圖3 建模組校準曲線

圖4 建模組DCA 曲線

圖5 驗證組ROC 曲線

圖6 驗證組校準曲線

圖7 驗證組DCA 曲線

3 討論

3.1 醫養結合機構老年人營養不良現狀

醫養結合機構老年人營養狀況不容樂觀，本研究共納入老年人694 人，總體營養不良發生率為43.66%（303/694），與黃風英等[13]對養老機構老年人營養不良的調查結果（47.1%）相近，但高于我國部分養老機構老年人營養不良發生率調查結果（1.67%～23.7%）[10]。這可能與醫養結合機構多為高齡、失能、失智、多病共存的老年人有關[14]。由此可見，醫養結合機構應該重視老年人的營養管理，早期識別營養不良高危老年人，積極干預，改善老年人的營養狀況。

3.2 醫養結合機構老年人營養不良的相關因素

3.2.1 管飼、牙齒≤20 顆的老年人易發生營養不良

本研究發現管飼是營養不良的危險因素之一。管飼是進食困難老年人的一種替代喂養方式，在管飼前老年人可能已發生營養不良，加之管飼后僅能進食低密度流質食物，營養攝入量可能無法滿足機體需求，容易加重老年人營養不良，甚至可能引起血紅蛋白等生化指標降低[15]。張鑫等[16]的研究發現，養老院135 名管飼老年人中僅2 名老年人營養狀況良好。本研究建模組數據顯示，醫養結合機構老年人管飼率為28.37%，高于傳統養老機構（10.89%）[17]。因此，建議醫養結合機構加強老年人的進食訓練，減少老年人管飼率，同時為管飼老年人制定個性化的膳食計劃，改善其營養狀況。此外，本研究發現牙齒數量≤20 顆是老年人營養不良的危險因素之一。原因可能是老年人牙齒缺損后對固體食物的研磨、粉碎能力下降，進食固體類型食物困難，可能導致食物組成發生變化，影響老年人食欲，導致營養不良。有研究也發現，牙齒數量與營養狀況呈正相關[18]，且有0～9 顆牙齒的老年人死亡率高于有≥20 顆牙齒的老年人，營養狀況為中介效應[19]，可見，改善營養狀況可能降低牙齒數量少的老年人的死亡率。建議醫養結合機構關注老年人口腔健康，減少老年人牙齒脫落，必要時指導老年人正確佩戴義齒，提高咀嚼能力，改善老年人營養狀況，降低死亡率。

3.2.2 癡呆、貧血、自理能力下降的老年人易發生營養不良

本研究結果顯示，癡呆是老年人營養不良的預測因素之一。癡呆老年人由于認知障礙，常常忘記進食，隨著病情進展，甚至失去自主進食能力，導致食物攝入量下降。 我國癡呆病人進食困難發生率高達86.8%[20]，這可能也是營養不良發生率高的重要原因。建議醫養結合機構加強癡呆老年人的認知訓練，提高其自主進食能力，以降低營養不良發生率[20]。此外，本研究發現，老年人貧血與營養不良高度相關，與尹倩等[21-22]的研究結果一致。營養不良老年人可能由于鐵、維生素B12和葉酸缺乏導致貧血，同時營養不良會導致肝臟白蛋白合成減少，血清蛋白水平降低[23]。提示，醫養結合機構應增加飲食的多樣性，幫助老年人增加鐵等微量元素的攝入，糾正貧血。日常生活自理能力下降是老年人營養不良的重要危險因素，與趙妹等[7,24]的研究結果相似。原因可能為：1）自理能力下降的老年人因活動不便，為自己提供營養的能力下降[25]；2）隨著自理能力越來越差，老年人活動減少，腸蠕動減慢，胃腸道消化吸收能力減弱，出現營養問題；3）活動能力下降還可能導致老年人社會孤立，出現食欲缺乏，增加營養不良風險[26-27]。因此，醫養結合機構要及時對自理能力下降的老年人進行營養不良篩查，制定個性化康復鍛煉措施，提高老年人的活動能力，并關注其心理狀況。

3.3 醫養結合機構老年人營養不良預測模型的預測能力較好

本研究根據多因素Logistic 回歸分析結果建立醫養結合機構老年人營養不良預測模型列線圖，模型最終納入進食方式、牙齒數量、癡呆、貧血及BI 評分5 個變量，這些變量均容易獲取，方便醫養結合機構工作人員使用。該模型在建模組中的AUC 為0.828[95%CI（0.795，0.862）]，在驗證組中的AUC 為0.928[95%CI（0.886，0.971）]，建模組和驗證組的Hosmer-Lemeshow檢驗結果均P＞0.05，說明該模型的區分度、校準度較好，且DCA 結果表明該模型有較好的臨床適用性。本研究建模組2 所醫養結合機構是醫養結合型的醫療機構，而驗證組的醫養結合機構為醫養結合型的養老機構，兩組老年人基線資料可能有所差異，但外部驗證結果仍顯示該模型預測能力較好。因此，該模型能夠協助醫養結合機構工作人員對老年人營養不良進行篩查。

4 小結

本研究開發并驗證了預測醫養結合機構老年人營養不良的列線圖，具有較好的臨床應用價值。但本研究也有一些不足：1）未對存在營養不良風險的老年人進行進一步評估，可能低估了老年人營養不良發生率。2）采用便利抽樣法，樣本代表性有待加強，且未進行縱向比較，各因素對營養狀況的影響隨時間的變化尚不清楚。3）未對老年人口腔健康做全面評估，僅關注老年人牙齒數量，還需進一步開展營養不良與口腔健康相關性的研究。