基于健康生態學模型分析老年冠心病病人衰弱風險的影響因素及護理策略

Keywordshealth ecological model; coronary heart disease;sedentarybehavior;intrinsic capacity;frailty; nursing

隨著全球老齡化進程加速，冠心病（coronaryheartdisease，CHD）已成為老年人群主要的心血管疾病。研究顯示，我國65歲以上老年冠心病患病率為 6%～ 7% ，住院死亡率高達 4%～10%^[1] 。值得注意的是，老年冠心病病人衰弱發生率顯著增加， 50%～70% 的老年病人因衰弱導致并發癥風險上升，如跌倒、認知障礙及全因死亡率增加超過2倍[2-3]，傳統單維度干預模式已難以應對這一公共衛生挑戰。失效模式與效應分析（failuremodeandeffectsanalysis，FMEA）因其前瞻性風險識別能力成為護理預警體系構建的核心工具，通過系統性失效模式識別、風險優先數量排序及多學科協同改進機制，可改善“風險滯后識別”與“干預碎片化\"問題[4]。研究證實，FMEA應用于給藥流程可使用藥差錯率降低 53.8% ，為構建老年衰弱預警體系提供了實證支持[5]。健康生態學模型（health ecologicalmodel，HEM）進一步拓展了衰弱管理的理論框架，強調個體健康狀態受生理功能、行為模式、心理社會支持等動態調節，為研究提供了新視角[6。本研究基于HEM構建“風險識別-生態解析-預警干預”三級框架，旨在為臨床實踐提供循證依據。

資料與方法

1.1一般資料

采用便利抽樣法，于2023年2月一2024年12月選取在百色市人民醫院心血管內科就診的老年冠心病病人為研究對象。納入標準：1）年齡 ?60 歲；2）符合《冠心病康復與二級預防中國專家共識》中冠心病的診斷標準；3）病情穩定，能正常溝通。排除標準：1）合并有其他嚴重的軀體疾病或處于各項疾病急性期；2）有精神疾病、視聽或智力障礙。樣本量計算采用PASS23.0計算，基于文獻報道老年冠心病病人衰弱發生率為 50.24%～68.2%^[8] ，估算我國老年冠心病病人衰弱患病率約為 60% ，選取置信區間上限與下限之差為0.1，同時考慮 20% 無效樣本，最終需選取398～434例樣本。本研究最終納人403例冠心病病人。本研究已獲醫院醫學倫理委員會批準（倫理號：LLSC2022081506）。

1.2 調查工具

1.2.1一般資料調查表

通過文獻回顧法，并基于HEM多維度健康相關因素，整理該模型各層面的代表性因素，包括個人特質、行為特征、人際關系、工作及生活條件、政策環境，詳見圖1。資料收集內容包括性別、年齡、婚姻狀況、文化程度、久坐行為、焦慮狀況等。

圖1健康生態學模型

1.2.2 久坐行為

采用國際體力活動問卷簡表（IPAQ-SF）9進行評估，其為單維度問卷，共7個條目，6個條目涉及高、中強度體力活動以及步行3個方面，評估病人近1周體力活動時間及頻率，第7個條自評估病人久坐時間情況。本研究將久坐時間 的老年病人判定為具有久坐行為。

1.2.3 衰弱

采用Tilburg衰弱量表1°進行評估，包括心理衰弱、軀體衰弱、社會衰弱3個維度，共15個條目。總分為 0～15 分， ?5 分即為衰弱，得分越高表示其衰弱程度越重。

1.2.4 內在能力

內在能力評估依據世界衛生組織（WHO）提出的認知、感覺、運動、活力及社會心理5個維度進行評價[11]。1）認知：選用簡易智力狀態評估量表進行評估，總分為 0～5 分， ?3 分判定為認知受損，計1分；2）感覺：若受試者主訴視力或聽力下降，且影響正常日常生活為異常，計1分；3）運動：使用簡易軀體能力測試（SPPB）進行評估， ?8 分視為功能受損，計1分；4營養評估：使用微型營養評估簡表（MNA-SF）進行評估， ?11 分判定為營養不良，計1分；5）心理：使用老年抑郁量表（GDS-15）進行評估， gt;8 分表示病人社會心理功能受損，計1分。以上5個維度得分相加即為內在能力總分 （0～5 分）， gt;2～5 分判定為低內在能力， 0～2 分判定為高內在能力。

1.2.5 焦慮

使用廣泛性焦慮障礙量表（GAD-7）[12]進行評估，采用Likert4級評分法計分，“完全不會\"計0分，“好幾天\"計1分，“超過1周\"計2分，“幾乎每天\"計3分，總分為各原始條目的分值總和（ （0～21 分），得分越高表示其焦慮程度越重。

1.3資料收集與質量控制方法

研究實施前對調查員進行統一培訓考核，通過標準化流程控制測量偏倚。嚴格篩選符合標準的研究對象，采用統一知情同意書及問卷手冊，所有問卷現場發放并回收，通過邏輯校驗程序實時修正錯誤。數據采用雙人背靠背錄入及交叉驗證機制確保準確性。本研究共發放問卷403份，有效問卷為398份，問卷有效回收率為 98.76% 。

1.4 統計學方法

采用SPSS23.0進行數據建模與分析。符合正態分布的定量資料以均數士標準差 表示，組間比較采用t檢驗；定性資料以例數和百分比 （% ）描述，組間比較采用 χ² 檢驗；多因素分析采用Logistic回歸分析，計算比值比（OR）及 95% 置信區間（CI），結合風險優先數（RPN）計算風險等級。以 Plt;0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1老年冠心病病人衰弱現狀

根據398例老年冠心病病人是否存在衰弱分為衰弱組和非衰弱組，185例存在衰弱，衰弱發生率為46.48% 。衰弱得分為 （5.01±3.18） 分。

2.2老年冠心病病人發生衰弱的單因素分析（見表1）

表1老年冠心病病人發生衰弱的單因素分析

注： BMIlt;18.5kg/m² 為偏瘦， ，18.5～23.9kg/m² 為正常 ，24.0～27.9kg/m² 為超重， ?28.0kg/m² 為肥胖。

2.3老年冠心病病人發生衰弱的多因素分析

以單因素分析中差異有統計學意義的變量作為自變量，以是否發生衰弱為因變量進行Logistic回歸分析，結合既往研究，因口服藥物種類是發生衰弱的影響因素，本研究將其納入自變量，變量賦值情況見表2。Logistic回歸分析結果顯示，年齡、口服藥種類、冠狀動脈狹窄程度、焦慮、久坐時間、內在能力是老年冠心病病人衰弱的獨立影響因素 ?Plt;0.05） ，見表3。

表2變量賦值情況

表3老年冠心病病人發生衰弱的多因素分析

2.4基于FMEA構建護理預警策略

2.4.1 組建FMEA小組

基于HEM及護理預警需求組建FMEA小組，包括臨床護理專家3人（負責老年冠心病衰弱護理流程梳理與失效模式識別）醫療質量管理專家3人（制定

FMEA實施計劃與風險評估標準）以及臨床藥師、數據分析師、康復治療師、病人代表各1人，共10名成員。

2.4.2 失效模式與風險要素分析

基于HEM的“個體-行為-環境\"交互框架，將衰弱危險因素轉化為潛在失效模式，見表4。

表4老年冠心病病人衰弱危險因素及失效模式

2.4.3 風險優先級評估

采用RPN評估失效模式風險等級，即RPN = 嚴重度 （S）× 發生度 （0）× 檢測度（D）。嚴重度依據OR值及臨床結局分層，發生度基于隊列數據計算，檢測度

結合檢測工具靈敏度與臨床可行性評估，評估標準見表5。RPN分值越高表明危險因素對衰弱影響越大，本研究分析結果見表6。

表5衰弱風險優先系數評分標準

表6RPN評估結果

3 討論

3.1老年冠心病病人衰弱發生現狀

本研究共納人398例老年冠心病病人，衰弱發生率為 46.48% ，較李娟利等[13]報告的 68.2% 有所降低，可能歸因于本研究納入對象年齡，較其75歲以上高齡群體更年輕，隨著年齡增長，機體會通過炎癥因子累積、線粒體功能障礙等機制加速衰弱進程。

3.2老年冠心病病人發生衰弱的影響因素

3.2.1個體內在特質層

本研究結果顯示，老年冠心病病人的內在能力是其發生衰弱的危險因素。史曉蘭等[14]的研究證實，低內在能力組的衰弱發生率達 70.8% ，顯著高于高能力組，其線粒體自噬活性下降 38% ，提示能量代謝失衡為其關鍵機制。冠狀動脈狹窄程度每加重一級，衰弱風險增加 7.0%～10.1% 。可能與心肌缺血引發能量代謝障礙及“缺血-炎癥-衰弱\"惡性循環相關[15]。此外，焦慮是發生衰弱的獨立危險因素，其機制涉及HPA軸激活導致皮質醇升高、肌肉分解加速，并與久坐行為協同降低運動依從性，形成“心理-代謝\"負反饋鏈[16]

3.2.2 行為與環境交互層

本研究結果顯示，久坐時間是老年冠心病病人衰弱的影響因素，與Losa-Reyna等[17]的前瞻性研究結果一致。機制涉及能量代謝抑制及慢性炎癥激活肌肉分解通路，引發肌萎縮、線粒體功能障礙和胰島素抵抗，形成“代謝-肌少癥-衰弱\"級聯效應。多重用藥通過雙重機制加劇衰弱，抗膽堿能/鎮靜類藥物抑制神經活性及肌肉蛋白合成，加速認知衰退，且藥物相互作用削弱生理儲備[18]

3.3老年冠心病病人衰弱的護理預警策略

3.3.1 高危失效模式（ RPNgt;400 預警策略

本研究聚焦于年齡 ?60 歲老年病人的生理儲備衰退管理，重點是通過動態衰弱評估和代償支持體系的構建來實現。1）衰弱動態監測：基于Fried衰弱表型建立數字化評估系統[19]，每個月監測握力（男 lt;26kg 女 lt;16kg 、步速（ lt;0.8m/s） 及疲勞指數（ ?30 分），通過可穿戴設備持續采集心率變異性（竇性心搏間期標準差 lt;50ms ，提示副交感神經功能減退）與靜息代謝率。2多維度代償干預： ① 營養方案依據MNA-SF評分定制，保證蛋白質攝入 ?1.2g/（kg?d） ，補充維生素 D800IU/d^[20] ： ② 功能訓練采用漸進式抗阻訓練，即初始強度為 30% 單次重復最大重量，每周增加 5% ，聯合平衡訓練，如Berg平衡量表得分 ?40 分者，每日訓練時長為 20min ③ 代謝調控監測血清清蛋白，若 lt; 35g/L 則啟動腸內營養，25-羥基維生素 D3lt;20ng/mL 則強化補充。3）跨學科管理：組建老年-康復-營養科團隊，執行“3-2-1\"隨訪（每個月3次門診 + 每個月2次遠程十每個季度1次多學科協作），針對合并認知功能障礙與跌倒風險的高危個體實施重點干預。

3.3.2中高危失效模式 RPNgt;300～400? 預警策略

內在能力下降與冠狀動脈狹窄協同干預的護理策略核心是構建“結構-功能\"雙重改善路徑。1）認知-運動聯合干預：對日常生活活動能力（ADL）評定 ?60 分病人進行每周3次、每次 30min 雙重任務訓練；冠狀動脈狹窄 ≥75% 病人采用間歇性有氧運動結合呼吸肌訓練[21]。2）冠狀動脈事件預警：開發基于可穿戴設備的智能預警系統，監測ST段偏移和心率振蕩參數，并觸發警報。3）營養-代謝支持：對冠狀動脈多支病變病人實施精準營養支持[22]，補充左旋肉堿，采用低 n-6/ n-3 多不飽和脂肪酸比例膳食。監測血清輔酶Q10，并按需補充泛醇。

3.3.3中危失效模式 ΔRPN200～300 預警策略

心理-行為-藥物風險綜合防控策略可圍繞調控危險因素閉環管理展開，分為3個部分。1）焦慮-藥物協同管理：針對GAD-7得分 ?10 分且用藥 ?2 種者，開展藥物基因組檢測指導5-羥色胺再攝取抑制劑（SSRI劑量調整。建立階梯心理十預，輕度焦慮實施每周2次、每次 45min 正念減壓；中度焦慮采用認知行為療法（CBT）聯合音樂治療。2）用藥安全優化：開發智能用藥提醒系統，集成藥物相互作用數據庫。采用老年人潛在不適當處方篩查工具/處方遺漏篩查工具（STOPP/START標準對多重用藥病人進行藥物審查，重點監控抗血小板藥物出血風險，若出血風險分層評分 ?31 分時，應調整方案。3）久坐行為矯正方案：采用行為激活療法改善久坐模式，設置智能久坐提醒（每 30min 震動提示），實施“ 2min 微運動\"干預（每小時完成深蹲10次 + 踝泵運動20次），結合代謝當量監測[23]

4小結

本研究基于HEM構建老年冠心病衰弱“個體-行為-環境”三維機制模型，創新建立含“營養-心理\"動態評估的梯度預警體系，實現風險量化分級。提出“認知-運動-用藥”協同干預模式，突破單維護理局限。但受限于單中心橫斷面設計，難以驗證因果關系及生物學機制通路。未來需通過多中心隊列研究驗證模型普適性，并開發可穿戴設備實時監測久坐行為。

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（本文編輯趙奕雯）