國外老年人跌倒隊列研究現狀及啟示

Current situation and enlightenment of foreign cohort studies on falls among the elderly

CHEN Wenping， DING Fu*

Nursing Department， The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University， Chongqing 400016 China

*Corresponding Author" DING Fu， E?mail： 734403117@qq.com

Abstract" It reviewed the construction and application characteristics of foreign cohorts of elderly falls， aiming to provide a reference for the construction of multi?center and large?sample fall cohorts in China and related real-world fall research conducted based on these cohorts.

Keywords""" elderly; falls; cohort study; review

摘要" 綜述國外老年人跌倒隊列的構建及應用特點，為我國構建多中心、大樣本的跌倒隊列及圍繞隊列開展的相關真實世界跌倒研究提供參考。

關鍵詞" 老年人；跌倒；隊列研究；綜述

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2025.05.028

跌倒（falls）是一種常見的老年綜合征[1]，因其發生率高、傷害嚴重，可致殘致死，且社會經濟負擔沉重，已成為全球關注的公共衛生問題，同時也是醫療機構保障病人安全的重要不良事件。在人口老齡化背景下，跌倒防范成為全球持續關注的研究熱點。2023年10月9日，國家衛生健康委印發了《病人安全專項行動方案（2023—2025年）》，提出要落實病人日常安全管理，及時發現病人的病情變化，防止跌倒等安全事件的發生[2]。國內學者針對跌倒防范開展了一系列研究，一些新方法也被用于護理實踐，如李亞玲等[3]將意外、死亡、傷害工具包（Stopping Elderly Accidents，Deaths amp; Injuries Tool Kit，STEADI）應用于重慶市1 168名社區老年人，對老年人實施跌倒評估、藥物調整、居家環境改造等措施，使老年人跌倒總發生率從14.98%下降到7.76%；龍思宇等[4]使用跨理論模型聯合STEADI工具包，對出院老年病人進行跌倒防范管理，有效提高了老年人出院后的跌倒防范措施執行率，降低了跌倒和跌傷的發生率。有學者對我國近10年老年人跌倒的研究熱點進行分析，結果顯示，評估、干預及特定人群的跌倒研究是研究熱點[5]，老年人跌倒隊列的研究較少，且未形成多中心、大樣本的隊列，無法在真實世界中開展縱深的跌倒研究。現綜述2016年至今國外老年人跌倒隊列的構建及應用特點，為我國未來構建多中心、大樣本的跌倒隊列及圍繞隊列開展的相關真實世界研究提供參考。

1" 國外跌倒隊列的研究現狀

在PubMed數據庫，以“old people/the elderly/aged”“fall/falls”“cohort”為主題詞檢索2016年1月—2023年9月相關文獻，共獲得跌倒隊列相關文獻94篇。綜述相關文獻，發現國外的老年人跌倒隊列有以下特點。

1.1 國家、地區數據庫為跌倒隊列提供豐富的數據源

在瑞典，國家病人登記庫（Swedish National Patient Register，NPR）、處方藥物登記庫（Swedish Prescribed Drug Register，SPDR）等覆蓋了全國99%的住院老年人的健康數據[6]，瑞典學者依此建立了老年跌倒隊列并進行相關研究。如Lucas等[6]從以上數據庫中納入2013年因跌傷進入急診或住院的老年人形成跌倒隊列，提取出老年人的一般資料、跌傷相關住院史、藥物使用情況等，重點分析多重用藥與傷害性跌倒的關系。在美國，Kalpana等[7]分析了加利福尼亞州2005—2010年非公開病人出院數據庫（non?public Patient Discharge Database）與健康計劃和發展部門（Office of Statewide Health Planning and Development）的急診數據庫中所有老年病人的資料，提取跌倒老年人再入院的時間，與非跌倒老年人再入院的時間比較，得出跌倒老年人更容易再次入院的結論。Geoffrey等[8]從美國國家再入院數據庫（Nationwide Readmissions Database，NRD）中提取首次入院診斷為跌傷（fall?related injuries，FRIs）的人群數據形成FRIs隊列，通過比較FRIs人群與其他疾病人群的再入院率來分析FRIs對再入院的影響。Brendon等[9]從英國的South London and Maudsley NHS Foundation Trust Biomedical Research Centre Case Register數據庫中獲取老年人的信息，組成接受與未接受心理健康教育的兩組老年人，觀察5年內研究對象是否發生跌倒，以此判斷心理健康教育對跌倒的影響。Olivier等[10]的跌倒隊列來源于法國巴黎的EPIDémiologie de l'OStéoporose（EPIDOS）數據庫，通過收集老年人的基線資料、認知與運動資料、跌倒相關資料，得出認知功能、運動情況與跌倒、跌倒所致骨折關聯性較大的結論。

1.2 跌倒隊列構建重點受構建者身份的影響

跌倒與多種疾病或老年問題有關，這些疾病或問題涉及不同學科，因此，跌倒隊列構建者也涉及不同學科，構建者身份不同，其構建的跌倒隊列關注重點也不同。由醫師或臨床藥師構建的跌倒隊列，其重點在于探討藥物與跌倒的關系。如臨床藥師Sabrina等[11]在世界衛生組織（World Health Organization，WHO）的藥品解剖治療學及化學分類系統的基礎上，通過使用增加跌倒風險藥物（fall risk?increasing drugs，FRIDs）的表格收集資料，再將FRIDs日暴露量分為低、中、高3個等級，比較跌倒隊列與未跌倒隊列FRIDs的種類、數量以及與跌倒相關性骨折的關系，最終發現跌倒組與未跌倒組的藥物種類差異不大。匹茲堡大學老年醫學部Joseph等[12]通過計算病人跌倒前6 d使用的中樞神經系統（central nervous system，CNS）藥物的負擔，探究護理院老年人CNS藥物的負擔與近期嚴重跌倒的關系，結果發現3+d標準劑量的CNS藥物會增加近期跌倒的風險。與臨床藥師或老年醫師側重于探索藥物與跌倒的關系不同的是，護士對跌倒風險因子的關注更全面。如Pilar等[13]構建的跌倒隊列中，關注到了老年病人的社會學資料和跌倒史、平衡與步態、認知功能、視聽力、營養狀況、足部情況、共病、藥物使用情況等跌倒相關因子，并且將跌倒相關因子分為外部風險因子與內部風險因子，最后篩選出能夠預測跌倒與再次跌倒的因子，構建社區老年人的跌倒預測模型。

1.3 隊列構建多基于多中心數據且樣本量差異大

部分跌倒隊列的數據來源于國家、地區性數據庫，因此樣本量較大，可上萬甚至幾十萬。瑞典學者Lucas等[6]的跌倒隊列覆蓋瑞典全國，共計49 609名跌倒老年人；Geoffrey等[8]的跌倒隊列來源于美國國家再入院數據庫，包含746 397人，其中因FRIs導致再入院的老年人有96 301例；美國Kalpana等[7]等構建的跌倒隊列覆蓋997 524名美國老年人。另一部分跌倒隊列由研究者自行招募形成，除了小部分是單中心研究外[11，14?15]，其余均為多中心研究[12?13，16?18]；樣本量多集中在100～1 000例之間，部分學者招募的老年人隊列樣本量為183～814名[11，14，16?17]，跌倒隊列樣本量為61～389人[11，16?18]。值得注意的是，有學者已經注意到跌倒后綜合征（post?fall syndrome，PFS）隊列研究的匱乏，因此開始招募相關研究對象，構建PFS隊列，如法國學者Maxence等[19]納入70名老年人為研究對象，觀察到發生PFS的老年人為29人，非PFS老年人為41人，來探究PFS的影響因素。此外，跌倒隊列的研究對象也比較豐富，有的為急診病人[7?8]、住院病人[5]，也有社區[13，20]、養老機構與護理院老年人[21?22]。

1.4 隊列人群隨訪周期跨度較大

隊列研究需要在構建隊列的基礎上，對隊列人群隨訪一定周期，來確定某種病因、全死因或其他結局的發病率或死亡率[23]?，F有國外老年人的跌倒隊列中，人群隨訪時間跨度在0.5～10.0年。Ellen等[21]招募社區老年人入組以后，在第6個月收集老年人跌倒的數據，預測跌倒風險評估量表的信效度。Tatsuya等[16]收集了老年人的一般資料、平衡步態功能、認知功能，每個月隨訪老年人跌倒發生、跌傷情況，持續1年，以探究跌倒后骨折的相關因素。Olivier等[10]使用的隊列資料來源于1992—1994年建立的數據庫，該隊列對老年女性的跌倒相關事件隨訪4年，來探究跌倒發生的影響因素。Francesco等[14]的研究持續7年，包含2年招募期和5年隨訪期，并將跌倒風險分為3個等級，分析每年不同跌倒風險等級與自理能力、軀體功能、認知功能、睡眠和死亡的關系。Hauff等[24]的跌倒隊列觀察周期長達10年，將發生骨折的老年人作為病例組，未發生骨折的老年人作為對照組，分析FRIDs與骨折的關系。

1.5 傳統方法和信息化方法并行采集數據

國外跌倒隊列的數據來源包括相關信息系統提取和傳統方法調查。通過收集醫院的電子病歷信息系統、差錯報告系統、健康數據庫等資料，或對病人觀察、醫生訪談等來獲取信息。伊朗Zhila等[18]從醫院的臨床記錄、電子病歷系統、差錯報告系統提取數據，同時輔以病人觀察、訪問及訪談醫生護士來建立隊列，發生跌倒后，醫生還通過對病人跌傷的情況進行細致檢查來獲取數據；法國Maxence等[19]從臨床記錄、現場評估2種途徑收集跌倒相關因子；Asmae等[25]的隊列數據也來源于臨床大數據庫，數據庫包括住院及急診病人的醫療診斷、影像、醫療報告等資料；Ellen等[21]的數據來源于公共衛生系統的居民健康數據庫。也有學者采用傳統方法收集資料，如日本Tomoyuki等[26]主要通過發放問卷的形式收集基線資料和跌倒發生情況；法國Olivier等[10]的隊列由研究人員向老年人發放郵件，通過詢問是否跌倒、跌倒次數、是否受傷等獲取隨訪信息；日本學者Tatsuya[16]、塞爾維亞學者Tatjana等[27]通過發放跌倒日歷（一種特殊問卷）、電話聯系來收集研究對象跌倒發生的情況。

1.6 逐漸深入跌倒的機制研究

跌倒的隊列研究不只停留在跌倒與臨床表現的相關性分析上，也深入分子層面如維生素D、心肌因子與跌倒關系的探索。伊朗Hamed等[28]為探究血清25?羥基維生素D與多次跌倒的關系，收集到82名急診老年病人的相關資料并檢驗其血清25?羥基維生素D的水平，最后將跌倒與未跌倒兩組老年人的健康資料與血液學指標分析、對比，得出血清25?羥基維生素D的水平與多次跌倒的相關性較低的結論。瑞典Bj?rk等[29]通過對3 014名社區老年男性進行肌肉力量檢測、一般資料收集、1年跌倒隨訪、維生素D受體基因的檢測、血清25?羥基維生素D3的檢測，發現老年人的握力、6 m步行試驗等身體功能表現、跌倒發生率與維生素D受體基因的遺傳變異不具有相關性。德國Dhayana等[30]納入1 327名老年人組成隊列，收集其一般資料、健康資料及血液學資料，隨訪1年間老年人的跌倒發生情況，分析心臟功能的生物標志物N末端B型利鈉肽原（NT?proBNP）、肌鈣蛋白T、肌鈣蛋白Ⅰ與跌倒的相關性，最后證明NT?proBNP和跌倒風險之間沒有關聯，而心肌肌鈣蛋白與跌倒風險之間有關聯。

2" 國外跌倒隊列的研究現狀對我國的啟示

2.1 建立國家性的健康數據庫

國家性的數據庫可以打破地區、機構限制，暢通部門、行業數據資源共享通道，為全國范圍內居民、醫療衛生專業人員、健康服務人員等提供數據分析、趨勢預測、決策支持等多種信息服務[31]。韓國、瑞典、美國等已經實現全國醫療數據的聯通，并且建立了多個國家、地區性的老年健康數據庫，可供學者進行跌倒相關研究。但在我國，各機構醫療數據難以實現數據共享。我國應依托“互聯網+”、物聯網等信息技術，建立全國各個地區、涵蓋各種資料尤其是老年健康的大數據庫，也可在慢性病等大型健康隊列中建立跌倒的板塊來開展更廣泛、深刻的跌倒研究。

2.2 科學計算樣本量

國外跌倒隊列的樣本量差異較大，在科學研究中，應科學地計算樣本量，根據研究方法、研究對象等選擇合適的樣本量計算公式。否則，樣本量過大會導致資料提取復雜，耗費更多的時間、精力、財力；樣本量過小導致樣本不具有代表性，可能出現假陽性或假陰性的結果。

2.3 多學科共同開展跌倒隊列研究

跌倒隊列的構建者身份不同，則構建重點不同、研究目的不一，醫生、藥師重視藥物對跌倒的影響，護士重視跌倒風險因素的廣泛研究。老年病人的自然老化對其生理、心理、社會等產生一系列影響，在開展跌倒的隊列研究時應該踐行“生物?心理?社會?環境?工程”的醫學模式，利用多學科資源，聯結多學科人員，采用老年綜合評估技術，對老年人實施全面、精確評估，使研究更契合老年人的健康特點，更具豐富性和專業性。

2.4 建立廣泛且持續的跌倒隊列研究

一方面，跌倒是不同因素長期累積導致的不良結局，隨訪時間長既符合隊列研究的概念，也符合跌倒的特點。我國研究者開展跌倒隊列研究，應建立持續的研究機制。應對人群隨訪足夠長的時間，觀察周期跨度越長，越能準確預測跌倒的發生、發現相關因子；也應注重跌倒的連續研究，挖掘現象?評估?干預?機制的序貫研究方向，形成跌倒的研究閉環，為跌倒的管理提供具有科學性和前瞻性的循證依據；另一方面，跌倒受生理、心理、環境等因素的影響，在收集基線資料時，要考慮跌倒與各種因素的關系，如時間、地點、氣候等，為跌倒拓寬研究面，最終形成有深度、有廣度的跌倒隊列，縱向與橫向并行探索跌倒的相關因素與機制。

3" 小結與展望

跌倒既是老年護理的研究熱點，也是病人安全的研究重點，在“銀發浪潮”的推動下，建立具有我國人口老齡化特點的國家性數據庫，開展跌倒隊列研究，助力跌倒的研究重心從橫向轉為縱向，剖析跌倒發生的臨床機制，尋找跌倒發生和傷害的本源，結合人工智能及大數據開展真實世界研究，是未來我國老年跌倒研究的方向。

參考文獻：

[1]" Smith J.Effectiveness of educational technology for preventing falls in a hospital environment [J].Journal of Nursing Research，2020，30（2）：25-35.

[2]" 醫政司.國家衛生健康委辦公廳關于印發患者安全專項行動方案（2023-2025年）的通知[EB/OL].（2023-10-09）[2023-10-26].www.nhcgov.cn/yzygj/s7657/202310/b83b9e050e0a4aea82455a941bcd0f8f.shtml.

[3]" 李亞玲.STEADI工具包預防社區老年人跌倒的應用研究[D].重慶：重慶醫科大學，2020.

[4]" 龍思宇，姜雨婷，丁福.跨理論模型聯合意外、死亡、傷害工具包在出院老年人跌倒防范中的應用研究[J].中國康復醫學雜志，2023，38（9）：1233-1238.

[5]" 宋咪，皮紅英，張華果，等.近十年我國老年人跌倒研究熱點共詞聚類分析[J].護士進修雜志，2021，36（10）：871-875.

[6]" MORIN L，CALDERON LARRA?AGA A，WELMER A K，et al.Polypharmacy and injurious falls in older adults：a nationwide nested case-control study[J].Clinical Epidemiology，2019，11：483-493.

[7]" SHANKAR K N，LIN F，EPINO H，et al.Emergency department falls：a longitudinal analysis of revisits and hospitalisations between patients who fall and patients who did not fall[J].BMJ Open，2020，10（12）：e041054.

[8]" HOFFMAN G J，LIU H Y，ALEXANDER N B，et al.Post hospital fall injuries and 30-day readmissions in adults 65 years and older[J].JAMA Network Open，2019，2（5）：e194276.

[9]" STUBBS B，PERARA G，KOYANAGI A，et al.Risk of hospitalized falls and hip fractures in 22，103 older adults receiving mental health care vs 161，603 controls：a large cohort study[J].Journal of the American Medical Directors Association，2020，21（12）：1893-1899.

[10]" BEAUCHET O，MATSKIV J，ROLLAND Y，et al.Interaction between cognitive and motor disorders for risk screening of incident falls：results of an elderly population-based observational cohort study[J].Aging Clinical and Experimental Research，2023，35（5）：1027-1032.

[11]" DE WINTER S，VANWYNSBERGHE S，FOULON V，et al.Exploring the relationship between fall risk-increasing drugs and fall-related fractures[J].International Journal of Clinical Pharmacy，2016，38（2）：243-251.

[12]" HANLON J T，ZHAO X H，NAPLES J G，et al.Central nervous system medication burden and serious falls in older nursing home residents[J].Journal of the American Geriatrics Society，2017，65（6）：1183-1189.

[13]" PéREZ-ROS P，MARTíNEZ-ARNAU F M，ORTI-LUCAS R M，et al.A predictive model of isolated and recurrent falls in functionally independent community-dwelling older adults[J].Brazilian Journal of Physical Therapy，2019，23（1）：19-26.

[14]" SALIS F，MANDAS A.Physical performance and falling risk are associated with five-year mortality in older adults：an observational cohort study[J].Medicina，2023，59（5）：964.

[15]" VAN DER VET P C R，KUSEN J Q，ROHNER-SPENGLER M，et al.Fear of falling，recurrence of falls，and quality of life in patients with a low energy fracture-part II of an observational study[J].Medicina，2021，57（6）：584.

[16]" HIRASE T，OKUBO Y，DELBAERE K，et al.Risk factors for falls and fall-related fractures in community-living older people with pain：a prospective cohort study[J].International Journal of Environmental Research and Public Health，2023，20（11）：6040.

[17]" AGMON M，ZISBERG A，TONKIKH O，et al.Anxiety symptoms during hospitalization of elderly are associated with increased risk of post-discharge falls[J].International Psychogeriatrics，2016，28（6）：951-958.

[18]" NAJAFPOUR Z，GODARZI Z，ARAB M，et al.Risk factors for falls in hospital in-patients：a prospective nested case control study[J].International Journal of Health Policy and Management，2019，8（5）：300-306.

[19]" MEYER M，CONSTANCIAS F，VOGEL T，et al.Gait disorder among elderly people，psychomotor disadaptation syndrome：post-fall syndrome，risk factors and follow-up：a cohort study of 70 patients[J].Gerontology，2021，67（1）：17-24.

[20]" GRAY S L，MARCUM Z A，DUBLIN S，et al.Association between medications acting on the central nervous system and fall-related injuries in community-dwelling older adults：a new user cohort study[J].The Journals of Gerontology Series A，Biological Sciences and Medical Sciences，2020，75（5）：1003-1009.

[21]" VLAEYEN E，POELS J，COLEMONTS U，et al.Predicting falls in nursing homes：a prospective multicenter cohort study comparing fall history，staff clinical judgment，the care home falls screen，and the fall risk classification algorithm[J].Journal of the American Medical Directors Association，2021，22（2）：380-387.

[22]" WATT J A，CAMPITELLI M A，MAXWELL C J，et al.Fall-related hospitalizations in nursing home residents co-prescribed a cholinesterase inhibitor and beta-blocker[J].Journal of the American Geriatrics Society，2020，68（11）：2516-2524.

[23]" 王建華.實用醫學科研方法[M].北京：人民衛生出版社，2003：1.

[24]" HAUFF J，ROTTENKOLBER M，OEHLER P，et al.Single and combined use of fall-risk-increasing drugs and fracture risk：a population-based case-control study[J].Age and Ageing，2023，52（6）：afad079.

[25]" EL ABD A，SCHWAB C，CLEMENTZ A，et al.Safety of elderly fallers：identifying associated risk factors for 30-day unplanned readmissions using a clinical data warehouse[J].Journal of Patient Safety，2022，18（3）：230-236.

[26]" ARAI T，FUJITA H，MARUYA K，et al.Loss of height predicts fall risk in elderly Japanese：a prospective cohort study[J].Journal of Bone and Mineral Metabolism，2023，41（1）：88-94.

[27]" GAZIBARA T，TEPAVCEVIC D K，SVETEL M，et al.Recurrent falls in Parkinson's disease after one year of follow-up：a nested case-control study[J].Archives of Gerontology and Geriatrics，2016，65：17-24.

[28]" GHAFOURI H B，ZARE M，BAZRAFSHAN A，et al.The association between serum 25-hydroxy vitamin D level and recurrent falls in the elderly population：a cohort study[J].Electronic Physician，2016，8（8）：2707-2712.

[29]" BJ?RK A，RIBOM E，JOHANSSON G，et al.Variations in the vitamin D receptor gene are not associated with measures of muscle strength，physical performance，or falls in elderly men.Data from MrOS Sweden[J].The Journal of Steroid Biochemistry and Molecular Biology，2019，187：160-165.

[30]" DALLMEIER D，KLENK J，PETER R S，et al.A prospective assessment of cardiac biomarkers for hemodynamic stress and necrosis and the risk of falls among older people：the ActiFE study[J].European Journal of Epidemiology，2016，31（4）：427-435.

[31]" 周毅，趙霞.健康醫療大數據技術與應用[M].北京：人民衛生出版社，2019：1.

（收稿日期：2023-11-21；修回日期：2025-02-11）

（本文編輯 崔曉芳）