跌倒風險評估量表在下肢動脈疾病住院患者中的應用比較研究

牛敬榮，楊文爽，陳 曦，張麗金，張望德

下肢動脈疾病是血管外科常見疾病，指由于急性或慢性動脈閉塞造成動脈狹窄導致下肢供血流量減少或缺血。此類疾病由于血液供應不足會導致下肢肌力減弱、平衡能力下降、步態異常、肢體感覺異常、疼痛等臨床癥狀，這些癥狀都是造成跌倒的高危因素。國內有學者報道，建立科學有效的評估系統，可用于篩查臨床患者中的跌倒高危人群以杜絕跌倒造成的傷害[1]。

跌倒是最常見的住院患者不良事件，已經成為我國老年人因傷致死的首要原因。有研究報道，全球30%～40% 65歲以上老年人每年至少發生1次跌倒事件。跌倒患者中25%伴有嚴重損傷，如骨折或創傷性腦損傷[2]。37.5%的跌倒患者需要接受醫學治療或者限制活動[3]。跌倒及其引起的后繼不良事件給家庭和社會都帶來了沉重的經濟負擔。此外，有文獻報道，跌倒導致的后繼醫療費用在英國每年高達10億英鎊，而在美國則更是高達近千億美元[4]。因此，正確運用評估工具篩選存在跌倒風險的高危人群，從而實現早期鑒別和干預，可使跌倒發生率由0.03%降至0.01%[5]。近年來，隨著國內外相關領域臨床研究的發展已逐漸形成多種有效的跌倒風險評估工具應用于臨床實踐工作，但對于針對血管外科下肢動脈?？萍膊〉癸L險評估工具方面的研究報道鮮見。為減少跌倒不良事件發生，本研究通過文獻檢索目前國內外常用的跌倒評估量表，隨后進行匯集、評價、篩選，最終由血管外科專家臻選，依據下肢動脈疾病特點，肢體損傷程度，如感覺異常、步態改變、肌肉萎縮、平衡異常等疾病特點選取了三種跌倒風險評估量表，即修訂版Morse跌倒量表(Morse Fall Scale，MFS)、約翰霍普金斯跌倒風險評估量表(John Hopkins Fall Rish Assessment Tool，JHFRAT)和住院患者跌倒風險評估量表(Fall Risk Assessment Scale，FRAS)。同時用這三種量表對下肢動脈疾病住院患者進行跌倒風險評估以篩查高危人群，評價并比較哪個跌倒風險評估量表對于下肢動脈疾病患者跌倒人群篩查更具靈敏度，且預測精準性更高，以期探尋更有效的跌倒風險評估量表作為下肢動脈疾病跌倒風險篩查的風險評估工具。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選取2019年5月-2020年1月首都醫科大學附屬北京朝陽醫院血管外科下肢動脈疾病住院患者100例。男性73例，女性27例；年齡44～86歲；入組標準：①具有完善的臨床資料；②患者年齡≥18歲；③住院時間>24 h；④無溝通障礙；⑤知情并同意參加本研究，同時簽署書面知情同意文件。排除標準：①急診手術或轉入患者；②絕對臥床的危重患者；③中途退出研究者。本研究已獲得我院醫學倫理委員會批準。

1.2 方法

1.2.1 組建研究小組 選取血管外科專業醫療人員5名；全部為博士學歷；副主任醫師以上職稱，專科工作時間15年以上者參與本研究。

1.2.2 培訓 對5名血管外科?？漆t療人員進行跌倒定義、評估量表使用、LOVETT肌力分級評定法、營養狀態劃分等培訓。關于排便，移動，認知功能障礙，語言均采用統一標準。

對于符合標準的患者于入院12 h內由培訓過的?？漆t療人員應用所選取的這三種跌倒評估量表進行同時評估，所有患者觀察至出院或死亡。

1.3 評估工具

1.3.1 修訂版Morse跌倒評估量表(MFS) 2014年由王文蘭等[6]對中文版MFS量表進行修訂，其涵蓋5個維度(即心理、生理、住院環境、生物力學和病理)，12個條目。采用Likert3級評分法，對應分值為0～2分，總分值范圍為0～24分，分值越高提示風險越大。評估數據分為3個等級：低風險(≤5分)，中風險(6～9分)和高風險(≥10分)。此量表的Cronbach′s a系數為0.891，重測信度為0.982，效標關聯效度為0.709。此總量表的特點幾乎概括了住院患者發生跌倒可能的全部危險因素，如年齡、視力情況、平衡功能、肌力狀況、運動功能、藥物治療、排泄情況、意識/認知狀態、環境設施、自身因素等。修訂量表對篩查高?；颊叩撵`敏度為89.4%，特異度為97.3%，提示可有效篩出患者存在不同程度的跌倒風險。

1.3.2 約翰霍普金斯跌倒風險評估量表(JHFRAT) JHFRAT由Poe等學者2007年研制，已于美國約翰霍普金斯醫院及其合作醫院廣泛使用多年。我國章梅云等[7]于2015年對其進行漢化，形成中文版約翰霍普金斯跌倒風險評估量表。該量表由兩部分組成，第一部分根據昏迷或完全癱瘓狀態直接定義為低風險；住院前6個月內存在1次以上的跌倒史、住院期間跌倒史或者醫院評定為跌倒高風險等情況都被認定為高風險。若患者不符合第一部分條目，則依據第二部分進行評估，第二部分則包括患者年齡、跌倒史、用藥史、認知能力、醫療照護設備、排泄情況和活動能力等7個條目，總分范圍為0～35分。得分越高提示跌倒風險越大，結果分為低風險(<6分)、中風險(6～13分)和高風險(>13分)。總量表的Cronbach′s a系數為0.791；評定者間信度為0.949；內容效度為0.970；該量表公因子累計方差貢獻率為62．437%。該量表適用于我國住院患者的跌倒風險評估。

1.3.3 住院患者跌倒風險評估量表(FRAS) FRAS由黎瑞紅等[8]于2011年研制，其具有4個維度即心理、生理、病理和生物力學，共12個條目包括性別、年齡、營養、睡眠、視力、慢性病、藥物因素、平衡協調、下肢肌力、下肢骨折、助行器械、跌倒史、陪護等。各條目按Likert 2級或3級評分，總量表分數為12～28分，分值越小提示風險越高。評估數據分5個等級：無危險(25～28分)，輕度危險(23～24分)，中度危險(21～22分)，重度危險(18～20分)，極度危險(≤17分)。該量表內的一致性Cronbach′s a系數為0.87，內容效度為0.96。

2 結果

2.1 一般臨床資料特征 男性患者發病率高于女性；此外，初中文化程度以下人群、自我認知能力程度不良人群、ADL評分(日常生活活動)低且生活需要照護人群、步態調查中跛行人群、行走需要監管或輔助工具人群中的跌倒發生率更高，表1。

表1 下肢動脈疾病患者一般臨床資料特征

2.2 三種量表評估結果比較

2.2.1 三種量表預測跌倒發生的準確性 一般而言0.5被設置為AUC的標準比較，修訂版MFS預測跌倒發生風險的平均AUC為0.814；FRAS預測跌倒發生風險的平均AUC為0.789；JHFRAT預測跌倒發生風險的平均AUC為0.782，圖1。

圖1 三種跌倒量表ROC曲線分析

2.2.2 三種量表評估等級比較 分別使用修訂版MFS、JHFRAT以及FRAS對評估等級結果進行比較，表2。

表2 三種評估量表評估等級比較(n=100)

2.2.3 三種量表評估結果比較 比較三種量表的靈敏度、特異度、PPV、NPV，Kappa值，表3。

表3 三種評估量表評估結果比較

2.2.4 三種量表logistic回歸分析 結果提示修訂版MFS和JHFRAT的分值均為正向分布，P值越小，跌倒發生的可能性越小，表4。

表4 三種量表配對Logistic回歸分析

3 討論

在臨床醫療實踐工作中，評估住院患者的跌倒風險已在國內各級醫療機構廣泛施行，各種跌倒風險評估量表普遍應用于各臨床科室。但目前仍缺乏有效且具專科特色的跌倒評估量表以解決存在跌倒高風險臨床科室的現實困難。為實現精準跌倒風險評估和預測，首先要選用正確的跌倒風險評估量表，這不僅有助于快速識別跌倒高?；颊?，同時也可以及時進行干預從而杜絕發生此類不良事件，保障患者生命安全，減少醫療工作量[9]。本研究旨在探討適用于血管外科下肢動脈疾病的專科疾病跌倒風險評估量表。本研究通過選取住院患者一般情況資料進行統計學分析，結果提示下肢動脈疾病患者發病男性多于女性，且好發于60歲以上老年人群；接受文化教育程度越低，發病人群越多；步態不正常、行走不便是本病特點。ROC曲線分析結果顯示這三種量表平均AUC值、ROC曲線均在機會線上，且與機會線有一定差距，說明三種量表均具有臨床適用性，差異無統計學意義。評估等級結果比較，修訂版MFS、FRAS中高風險以上人群占46%以上。三種量表評估結果分析證實，修訂版MFS在本研究中靈敏度為0.925，特異度為0.932，PPV為0.956，NPV為0.918，Kappa值0.813，該量表的評估數據結果最適合下肢動脈動脈疾病患者。整體人群結果數據進行配對logistics回歸分析，此外執行對數似然估計值比較預測，結果提示修訂版MFS、JHFRAT分值為正向分布，修訂版MFSP值最低，評估后發生跌倒的可能性越小。整體人群結果數據進行配對logistics回歸分析，同時進行對數似然估計值比較預測，結果顯示這三種量表平均AUC值為0.796，差異無統計學意義。

跌倒風險的篩查是預防跌倒的首要環節，根據下肢動脈疾病特點甄選跌倒風險評估量表研究，通過評估結果等級比較、數據進行配對logistics回歸分析、ROC曲線分析、對數似然估計值比較預測價值，計算量表分布偏度系數，修訂版Morse跌倒評估量表用于下肢動脈疾病患者均優于住院患者FRAS以及JHFRAT，能較好地篩選出血管外科下肢動脈疾病患者跌倒高風險患者，并且該量表分值為正向分布，量表條目清晰，內容具體化，更易操作，方便醫護工作者使用。因此，修訂版Morse跌倒評估量表更適用于血管外科下肢動脈疾病患者在臨床工作中的跌倒風險評估。