摘要
目的探讨老年人衰弱的风险因素并构建风险预测模型,为早期干预老年人衰弱提供参考。方法回顾性收集150例衰弱老年人作为衰弱组,150例同期非衰弱老年人作为非衰弱组。收集所有受试者临床资料,包括性别、年龄、BMI、吸烟情况、饮酒情况、多病共存情况、多重用药情况等一般资料以及匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)评分、焦虑自评量表(SAS)评分、抑郁自评量表(SDS)评分、日常生活能力量表(ADL)评分、微型营养评估量表简化版(MNA-SF)评分。比较衰弱组与非衰弱组临床资料,采用多因素Logistic回归分析老年人衰弱的独立风险因素。采用R语言绘制老年人衰弱的风险预测模型,受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)、校准曲线评价模型的预测效能及校准度,Hosmer-Lemeshow检验评价模型的拟合优度,决策曲线评价模型的临床应用价值。结果两组年龄、BMI、多病共存情况、多重用药情况、居住情况、家庭月收入、收支情况、PSQI评分、ADL评分、MNA-SF评分比较具有统计学差异(P均<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、多病共存、多重用药、PSQI评分、ADL评分及MNA-SF评分为老年人衰弱的独立风险因素(P均<0.05)。根据多因素Logistic回归分析结果建立老年人衰弱的风险预测模型:Logit(P)=-7.905+0.092×年龄+0.721×多病共存+1.504×多重用药+0.701×PSQI评分+1.232×ADL评分+1.731×MNA-SF评分。ROC曲线分析结果显示,风险预测模型预测老年人衰弱的AUC为0.883(95%CI 0.841~0.917,P<0.05);校准曲线分析结果显示,风险预测模型的校准曲线与理想曲线贴合度良好;Hosmer-Lemeshow检验P=0.792;决策曲线分析结果显示,风险预测模型曲线高于两条极端曲线。结论年龄、多病共存、多重用药、PSQI评分、ADL评分、MNA-SF评分为老年人衰弱的独立风险因素,基于这些因素建立的风险预测模型对老年人衰弱的预测效能良好。
出处
《山东医药》
CAS
2024年第29期78-81,共4页
Shandong Medical Journal
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2021D01C144)。
