養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估工具的研制與檢驗(yàn)

【摘要】 背景 我國(guó)自1999年宣布進(jìn)入老齡化社會(huì)以來，人口老齡化程度日益嚴(yán)重，養(yǎng)老機(jī)構(gòu)成為老年人養(yǎng)老熱門選擇，但跌倒問題頻發(fā)且現(xiàn)有評(píng)估工具效果不佳。目的 研制養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估工具并檢驗(yàn)其信效度。方法 2021年3—12月，通過文獻(xiàn)回顧、半結(jié)構(gòu)式訪談、2輪專家函詢及預(yù)調(diào)查，形成量表初始條目，并在養(yǎng)老機(jī)構(gòu)隨機(jī)選擇老年人和養(yǎng)老護(hù)理員進(jìn)行調(diào)查。采用SPSS 26.0和AMOS 26.0軟件進(jìn)行信效度分析和評(píng)價(jià)，采用相關(guān)系數(shù)法、臨界比值法、內(nèi)部一致性分析及探索性因素分析進(jìn)行條目分析和篩選，選用內(nèi)在信度、分半信度、評(píng)定者間信度和同質(zhì)性信度檢驗(yàn)評(píng)估工具的信度，選用表面效度、內(nèi)容效度、效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度、結(jié)構(gòu)效度和區(qū)分效度檢驗(yàn)評(píng)估工具的效度，采用受試者工作特征曲線檢驗(yàn)評(píng)估工具的預(yù)測(cè)能力。結(jié)果 構(gòu)建的評(píng)估工具包括3個(gè)子工具：（1）老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估量表；（2）老年人跌倒史風(fēng)險(xiǎn)追蹤調(diào)查表；（3）老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)每日檢查清單。老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估量表總Cronbach's α系數(shù)為0.73，評(píng)定者間系數(shù)為0.85；探索性因子分析提取3個(gè)公因子，累識(shí)方差貢獻(xiàn)率為57.95%；驗(yàn)證性因子模型擬合度參數(shù)中的卡方自由度比值（χ2/df）、擬合優(yōu)度指數(shù)（GFI）、調(diào)整后擬合優(yōu)度指數(shù)（AGFI）、基于標(biāo)準(zhǔn)化適度指標(biāo)（NFI）、比較擬合指數(shù)（CFI）、Tucker-Lewis系數(shù)（TLI）、近似誤差均方根（RMSEA）分別為2.43、0.95、0.91、0.89、0.93、0.91、0.07，區(qū)分效度經(jīng)驗(yàn)證存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.001）。預(yù)測(cè)能力分析結(jié)果顯示，以Morse跌倒評(píng)估表（MFS）≥55分為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，受試者工作特征曲線下面積（AUC）為0.87；以MFS≤25分為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，AUC為0.84。老年人跌倒史風(fēng)險(xiǎn)追蹤調(diào)查表和老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)每日檢查清單經(jīng)專家和養(yǎng)老護(hù)理員的評(píng)價(jià)后，形成最終版本。結(jié)論 本研究開發(fā)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估工具，包含3個(gè)子量表，三者間相輔相成，完善養(yǎng)老機(jī)構(gòu)從評(píng)估到預(yù)防的全路徑，具有良好的信效度和預(yù)測(cè)能力，可為日后我國(guó)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)跌倒預(yù)防及管理提供參考。

【關(guān)鍵詞】 意外跌倒；老年人；養(yǎng)老機(jī)構(gòu)；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

【中圖分類號(hào)】 R 12 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0557

Development of a Comprehensive Fall Risk Assessment Tool for Older People in Elderly Care Institutions and Its Test

LUO Yuan1，2，ZHANG Hua3，WANG Sanxiang4，ZHANG Mengxi5，DENG Yuqian2，RAN Haiye2，LIU Jiaxin2，ZHANG Yi6，CHEN Xi5，WU Yibo7，ZHAO Liping5*

1.School of Nursing，Capital Medical University，Beijing 100069，China

2.Xiangya Nursing School，Central South University，Changsha 410013，China

3.Department of Clinical Nursing Education，Changsha Elderly Rehabilitation Care Home，Changsha 410007，China

4.Hunan Armar Elderly Care Institution，Changsha 410011，China

5.Department of Nursing，the Second Xiangya Hospital of Central South University，Changsha 410011，China

6.Hunan Provincial Key Laboratory of Oral Health Research，Xiangya Dental Hospital of Central South University，Changsha 410000，China

7.School of Public Health，Peking University，Beijing 100191，China

*Corresponding author：ZHAO Liping，Professor/Chief superintendent nurse；E-mail：zhaolp0818@csu.edu.cn

【Abstract】 Background Since China officially entered into an aging society in 1999，the issue of population aging has escalated significantly，leading to institutional care becoming a popular option for older people. However，falls among residents are a recurring problem，and the current assessment tools have shown limited effectiveness. Objective To construct a comprehensive fall risk assessment tool for older people in elderly care institutions and verify its reliability and validity. Methods From"March to December 2021，the initial item pool of the tool was developed through a literature review，semi-structured interviews and 2 rounds of expert consultation and pre-investigation. Older people and nursing assistants in elderly care facilities were randomly selected to make a survey. SPSS 26.0 and AMOS 26.0 software were used to analyze and evaluate the reliability and validity of the assessment tool. The correlation coefficient method，critical ration，internal consistency test and exploratory factor analysis were used for item analysis and screening. The intrinsic reliability，split-half reliability，scores reliability and inter-item consistency reliability were used to examine the reliability；face validity，content validity，criterion-related validity，contract validity and discriminant validity were used to examine the validity. Results The assessment tools included three sub-instruments：（i）Fall risk assessment scale for older people；（ii）Fall record form for older people；（iii）Daily fall risk checklist for older people. The total Cronbach's alpha coefficient for sub-instrument（i）was 0.73 and the scorer reliability coefficient was 0.85；the exploratory factor analysis extracted three common factors with a cumulative variance contribution of 57.95%；the fit indices of the confirmatory factor model：Chi-square degrees of freedom ratio（χ2/df），Goodness of fit index（GFI），adjusted goodness of fit index（AGFI），standardized moderate index（NFI），comparative fit index（CFI），Tucker-Lewis coefficient（TLI），approximation error（RMSEA）were 2.43，0.95，0.91，0.89，0.93，0.91，and 0.07，and discriminant validity is statistically significant（Plt;0.001）. The results of the predictive ability analysis showed an area under the test work characteristic curve（AUC）of 0.87 for Morse Fall Scale（MFS）≥55 and 0.84 for MFS≤25. Sub-instrument（ii）and（iii）were evaluated by a combination of experts and nursing assistants to form the final version. Conclusion This study has developed a comprehensive fall risk assessment tool for elderly people in elderly care institutions，which contains three sub-instruments that complement each other to improve the whole pathway from assessment to prevention，with good reliability ，validity and predictive ability，and can provide a reference for fall prevention and management in the future.

【Key words】 Accidental falls；Aged；Elderly care institution；Risk assessment

我國(guó)自1999年宣布進(jìn)入老齡化社會(huì)以來，人口老齡化程度日益嚴(yán)重，隨著經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展，機(jī)構(gòu)養(yǎng)老逐漸成為我國(guó)老年人熱門選擇之一。WHO報(bào)告顯示，養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒發(fā)生率30%～50%，是社區(qū)老年人的3倍［1-2］。目前，我國(guó)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒發(fā)生率為12.97%～45.50%，跌倒后受傷率為10.34%～64.60%［3］，盡管目前跌倒現(xiàn)狀調(diào)查及流行病學(xué)特征研究都不夠充分，但我國(guó)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)跌倒問題一直存在，亟待解決。在養(yǎng)老機(jī)構(gòu)，老年人生活起居和護(hù)理多由養(yǎng)老護(hù)理員完成，而其普遍存在護(hù)理知識(shí)水平不足、依賴經(jīng)驗(yàn)預(yù)防、學(xué)歷水平低下及工作壓力大等特點(diǎn)［4-5］，國(guó)內(nèi)常用評(píng)估工具多來源于醫(yī)院環(huán)境，暫未考慮其與養(yǎng)老護(hù)理員職業(yè)現(xiàn)狀的匹配程度，并且已有研究顯示，現(xiàn)有評(píng)估工具在養(yǎng)老機(jī)構(gòu)使用效果不佳，甚至產(chǎn)生“天花板效應(yīng)”［5-6］。在養(yǎng)老機(jī)構(gòu)中，管理者傾向于要求評(píng)估者高估老年人的跌倒風(fēng)險(xiǎn)，從而統(tǒng)一將大部分老年人納入高風(fēng)險(xiǎn)管理［7］，同時(shí)，我國(guó)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)常用的評(píng)估工具多關(guān)注老年人生理、病理情況，條目設(shè)置易將老年人評(píng)估為高風(fēng)險(xiǎn)人群［3，5］。2022年《全球老年人跌倒預(yù)防和管理指南》［6］明確指出養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)具有獨(dú)特性，且應(yīng)考慮照護(hù)環(huán)境、照護(hù)能力、管理水平等獨(dú)特因素，但目前暫無評(píng)估工具涉及［7］。因此，本研究將研制一套匹配養(yǎng)老護(hù)理員職業(yè)特點(diǎn)的老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估工具，為日后我國(guó)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)跌倒預(yù)防及管理提供參考。

1 工具研制的方法及過程

1.1 成立研究小組

本研究共納入從事老年護(hù)理研究的教授1名，主任護(hù)師2名，老年醫(yī)學(xué)科護(hù)士長(zhǎng)1名，養(yǎng)老機(jī)構(gòu)管理者2名，老年護(hù)理方向研究生2名，共8名成員。主要任務(wù)包括評(píng)估工具條目池構(gòu)建、組織專家函詢、完善評(píng)估工具編制、發(fā)放及回收問卷、數(shù)據(jù)收集及分析等。

1.2 條目池構(gòu)建

1.2.1 文獻(xiàn)分析：采用關(guān)鍵詞加自由詞組合進(jìn)行檢索，英文檢索詞包括“Fall/Falls”“Fall risk”“elderly/older people/older adults”“Nursing home”“Long term care institution/facilities/settings”等，檢索 PubMed、Cochrane Library、Web of Science，Embase、Medline等數(shù)據(jù)庫(kù)。中文檢索詞包括“跌倒”“跌倒風(fēng)險(xiǎn)”“老人/老年人”“養(yǎng)老機(jī)構(gòu)/養(yǎng)老院/護(hù)理院”“醫(yī)養(yǎng)結(jié)合機(jī)構(gòu)”“長(zhǎng)期照顧機(jī)構(gòu)”等，檢索中國(guó)生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)、維普資訊中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)，并查詢相關(guān)政府網(wǎng)站，了解最新政策，同時(shí)檢索有關(guān)的指南網(wǎng)站。初步總結(jié)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)因素可分為：（1）老年人相關(guān)因素如生理、疾病與藥物、生活方式、心理、社會(huì)及跌倒史；（2）養(yǎng)老機(jī)構(gòu)相關(guān)因素如環(huán)境、照護(hù)能力及管理［3］。

1.2.2 關(guān)鍵人物訪談：根據(jù)最大差異化原則，于2022年3—6月，選取長(zhǎng)沙市4家不同養(yǎng)老機(jī)構(gòu)，共納入25名訪談對(duì)象。其中，養(yǎng)老護(hù)理員10名，養(yǎng)老護(hù)士4名，養(yǎng)老機(jī)構(gòu)管理者11名；男1名，女24名；年齡為23～56歲，養(yǎng)老護(hù)士和養(yǎng)老護(hù)理員平均年齡為（45.6±9.3）歲，養(yǎng)老機(jī)構(gòu)管理者平均年齡為（35.8±9.3）歲；養(yǎng)老護(hù)士和養(yǎng)老護(hù)理員養(yǎng)老機(jī)構(gòu)平均工作年限為（5.93±3.41）年，養(yǎng)老機(jī)構(gòu)管理者養(yǎng)老機(jī)構(gòu)平均工作年限（10.64±7.15）年。采用扎根理論法結(jié)合主題分析法對(duì)訪談結(jié)果進(jìn)行總結(jié)，結(jié)果表明生理退化、疾病、性格及行為特征、著裝、環(huán)境、輔助用具及照護(hù)能力是養(yǎng)老機(jī)構(gòu)常見的跌倒風(fēng)險(xiǎn)因素，關(guān)鍵人物訪談具體方法與結(jié)果可參考研究團(tuán)隊(duì)前期研究［5，7］。

綜合文獻(xiàn)分析和關(guān)鍵人物訪談結(jié)果，經(jīng)研究小組討論，本研究初步構(gòu)建養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估工具：（1）老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估量表（以下簡(jiǎn)稱評(píng)估表），共18個(gè)條目，每題采用是或否作答；（2）老年人跌倒史風(fēng)險(xiǎn)追蹤調(diào)查表（以下簡(jiǎn)稱調(diào)查表），共8題，每題對(duì)應(yīng)若干個(gè)選項(xiàng)，調(diào)查老年人跌倒發(fā)生時(shí)的情況；（3）老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)每日檢查清單（以下簡(jiǎn)稱檢查清單），共14個(gè)條目，主要用于養(yǎng)老護(hù)理員每日核查是否存在跌倒風(fēng)險(xiǎn)。

1.3 德爾菲專家函詢

1.3.1 擬定專家函詢表。共包括3個(gè)部分：（1）專家基本情況調(diào)查問卷，包括專家姓名、年齡、學(xué)歷、職稱、工作年限等；（2）養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估工具專家函詢問卷，以清楚性（表述是否清晰易懂）與適用性（評(píng)估每一條目對(duì)跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防指導(dǎo)作用）作為評(píng)分條件，根據(jù)Likert 5級(jí)評(píng)分法對(duì)各條目進(jìn)行評(píng)價(jià)，如“非常適用”至“非常不適用”分別賦值5～1分，并設(shè)置意見欄，供專家提供相應(yīng)建議；（3）專家對(duì)問卷熟悉程度和判斷依據(jù)問卷。

1.3.2 專家函詢過程：研究結(jié)果顯示，專家咨詢結(jié)果的精度與專家人數(shù)呈函數(shù)關(guān)系，即精度在一定范圍內(nèi)隨專家人數(shù)的增加而升高，但當(dāng)專家人數(shù)接近15名時(shí)，繼續(xù)增加人數(shù)對(duì)結(jié)果精度的提高作用不大［8］。于2022年7—8月，采用目的抽樣法，邀請(qǐng)來自北京市、吉林省、四川省、陜西省、湖南省共5個(gè)省份的15名專家，其均為本科及以上學(xué)歷、具有5年及以上老年護(hù)理及養(yǎng)老照護(hù)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，其中護(hù)理教師6名，護(hù)士長(zhǎng)3名，臨床護(hù)理專家2名，養(yǎng)老機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人3名，老年科醫(yī)生1名。通過電子郵件發(fā)放專家函詢表，要求在2周內(nèi)給予回復(fù)。根據(jù)第1輪專家建議進(jìn)行修改，形成第2輪函詢表，再次發(fā)送給各位專家。當(dāng)專家意見趨于一致時(shí)，函詢結(jié)束。保留合適性評(píng)分≥4分所占的比例≥80%的條目，出現(xiàn)下述情況需綜合考慮和論證是否接受：（1）適用性評(píng)分均值lt;4.00分或變異系數(shù)（CV）gt;0.25的條目；（2）專家提出新增或刪除的條目；（3）專家提出意見和建議的需修改的條目［8-9］。

1.4 預(yù)調(diào)查

于2022年9月，選取長(zhǎng)沙市某養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人和養(yǎng)老護(hù)理員各15名作為預(yù)調(diào)查對(duì)象，進(jìn)行小樣本的預(yù)調(diào)查，預(yù)調(diào)查對(duì)象的納入排除標(biāo)準(zhǔn)與正式調(diào)查相一致，詳見1.5.1研究對(duì)象中的納入與排除標(biāo)準(zhǔn)。了解調(diào)查過程中調(diào)查人員和調(diào)查對(duì)象的意見和反饋，進(jìn)一步修訂條目表述，形成初版評(píng)估工具。

1.5 工具檢驗(yàn)

1.5.1 研究對(duì)象：于2022年10—12月，選取養(yǎng)老機(jī)構(gòu)居住的老年人和養(yǎng)老護(hù)理員為調(diào)查對(duì)象。老年人的樣本量參考《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》［10］，取評(píng)估工具條目數(shù)量至少5倍，為預(yù)防出現(xiàn)無效問卷及減少誤差，再擴(kuò)大5%的樣本量，根據(jù)評(píng)估表初始條目數(shù)18計(jì)算，老年人樣本量不低于95名。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）年齡≥60歲，入住養(yǎng)老機(jī)構(gòu)的老年人；（2）照顧者可以協(xié)助完成評(píng)估的存在理解和溝通障礙的老年人；（3）了解研究目的，同意并自愿參加本研究并簽署知情同意書。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）伴有嚴(yán)重的器官功能障礙、精神疾病等，或處在疾病危重期等無法進(jìn)行評(píng)估的老年人；（2）存在嚴(yán)重認(rèn)知障礙的老人；（3）長(zhǎng)期臥床且喪失行動(dòng)能力的老人。終止標(biāo)準(zhǔn)：未完成全部評(píng)估者。

隨機(jī)從2家養(yǎng)老機(jī)構(gòu)抽取養(yǎng)老護(hù)理員。考慮到本研究?jī)H計(jì)算養(yǎng)老護(hù)理員對(duì)調(diào)查表和評(píng)估清單條目的內(nèi)容進(jìn)行評(píng)價(jià)，樣本量應(yīng)不低于15［8］。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）目前在養(yǎng)老機(jī)構(gòu)從事養(yǎng)老照護(hù)工作；（2）養(yǎng)老照護(hù)工作年限2年以上；（3）知情同意，愿意參加本研究。排除標(biāo)準(zhǔn)：近1個(gè)月休產(chǎn)假或病假、外出學(xué)習(xí)或工作交流等。終止標(biāo)準(zhǔn)：?jiǎn)柧砦赐瓿烧摺１狙芯恳勋@得中南大學(xué)湘雅護(hù)理學(xué)院護(hù)理與行為醫(yī)學(xué)研究倫理審查委員會(huì)的批準(zhǔn)（審批號(hào)：E202206）。

1.5.2 調(diào)查工具。（1）一般資料調(diào)查表：由研究團(tuán)隊(duì)自行設(shè)計(jì)，老年人主要調(diào)查年齡、性別、民族、文化程度、婚姻狀況、主要經(jīng)濟(jì)來源及是否存在多病共存；養(yǎng)老護(hù)理員主要調(diào)查年齡、性別、文化程度和養(yǎng)老機(jī)構(gòu)工作年限。（2）自行設(shè)計(jì)的養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估工具，包括評(píng)估表、調(diào)查表、檢查清單3個(gè)部分。（3）Morse跌倒評(píng)估表（MFS）：共6條目，總分125分，為了避免“天花板效應(yīng)”的出現(xiàn)，依照國(guó)內(nèi)研究，將25分和55分定位臨界值，即當(dāng)?shù)梅謑t;25分時(shí)為低風(fēng)險(xiǎn)、25～54分為中風(fēng)險(xiǎn)、≥55分時(shí)為高風(fēng)險(xiǎn)［11-12］。

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

將回收的數(shù)據(jù)由雙人獨(dú)立錄入Excel中，錄入完畢后交叉核對(duì)，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，將最終數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS 26.0和AMOS 26.0進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

1.6.1 德爾菲專家函詢：專家熟悉程度（Cs）采用自評(píng)法，“很熟悉”至“很不熟悉”賦值1.0～0.2分。專家判斷依據(jù)（Ca），為實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、理論分析、國(guó)內(nèi)外研究參考、直觀感受4個(gè)層面賦分總和。專家權(quán)威程度（Cr）=

（Cs+Ca）/2，一般認(rèn)為Cr≥0.70即認(rèn)為研究結(jié)果可靠。專家意見協(xié)調(diào)程度采用肯德爾和諧系數(shù)（Kendall's W）表示，Kendall's W具有顯著性（Plt;0.05）說明專家意見協(xié)調(diào)程度越高，具有可信度［13］。

1.6.2 評(píng)估表信效度檢驗(yàn)。（1）項(xiàng)目分析：采用臨界比值法、相關(guān)系數(shù)法和內(nèi)部一致性檢驗(yàn)。標(biāo)準(zhǔn)如下所示，計(jì)算量表總得分并將其由高到低排序，前27%的劃分為高分組，后27%的劃分為低分組。采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，比較高、低分組在各條目的差異，剔除不存在差異性的條目（Pgt;0.05）；剔除與量表總分相關(guān)系數(shù)lt;0.30的條目；若剔除某條目后，量表總Cronbach's α系數(shù)明顯上升，則刪除該條目［14］。再采用探索性因子分析（EFA），考察該量表是否可進(jìn)一步劃分維度。（2）信度分析：選擇內(nèi)在信度和評(píng)定者間信度。一般內(nèi)在信度Cronbach's α系數(shù)≥0.7，其具有較高的信度［13］；選取2名養(yǎng)老護(hù)理員同期調(diào)查15名老年人，比較兩評(píng)估者間相關(guān)性，并計(jì)算組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（ICC），當(dāng)ICC≥0.75，證明評(píng)定者間信度良好［15］。（3）效度分析：選擇內(nèi)容效度、校標(biāo)關(guān)聯(lián)效度和結(jié)構(gòu)效度。采用最后一次專家函詢的合適性賦分計(jì)算相關(guān)指標(biāo)，各條目?jī)?nèi)容效度指數(shù)（I-CVI）≥0.78和量表內(nèi)容效度指數(shù)（S-CVI）≥0.80，表明內(nèi)容效度良好［16］；選擇MFS為效標(biāo)考察量表，與該量表進(jìn)行Spearman秩相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)越大表明關(guān)聯(lián)性越高；采用驗(yàn)證性因子分析，選擇極大似然法考察量表的結(jié)構(gòu)效度，并進(jìn)一步修正，需滿足卡方自由度比值（χ2/df）為2～3、Plt;0.05、擬合優(yōu)度指數(shù)（goodness of fit index，GFI）≥0.90、調(diào)整后擬合優(yōu)度指數(shù)（adjusted goodness of fit index，AGFI）≥0.90、

基于標(biāo)準(zhǔn)化適度指標(biāo)（normed fit index，NFI）≥0.85、比較擬合指數(shù)（comparative fit index，CFI）≥0.85、Tucker-Lewis系數(shù)（tucker lewis index，TLI）≥0.85、近似誤差均方根（root mean square error of approximation，RMSEA）≤0.08［17］。（4）預(yù)測(cè)能力分析：采用受試者工作特征曲線（receiver operator characteristic，ROC）來判定評(píng)估工具的預(yù)測(cè)能力，ROC曲線下面積（area under curve，AUC）lt;0.70，表示預(yù)測(cè)能力低，≥0.70則認(rèn)為預(yù)測(cè)能力較強(qiáng)［10］。

1.6.3 調(diào)查表和檢查清單信度檢驗(yàn)：選擇養(yǎng)老護(hù)理員對(duì)各條目重要性和可操作性進(jìn)行評(píng)分，采用Likert 5級(jí)計(jì)分法，計(jì)算均分和I-CVI，并評(píng)價(jià)條目的清晰度，選擇是或否。刪除標(biāo)準(zhǔn)：（1）重要性或可操作性評(píng)分均值lt;4.00；（2）I-CVIlt;0.78；（3）條目表述不清楚［18-19］。

2 結(jié)果

2.1 德爾菲法結(jié)果

第一輪專家咨詢調(diào)查表回收率為100.0%（15/15）、第二輪100.0%（15/15），顯示專家積極程度高。兩輪函詢的Cs為0.85、0.87，Ca為0.86、0.90，Cr為0.84、0.88，表明專家權(quán)威性高；兩輪專家的Kendall's W為0.20、0.38（Plt;0.05），表明專家的評(píng)價(jià)一致性高，且第二輪Kendall's W較第一輪有明顯的提高，且此輪專家意見趨于一致，遂停止專家函詢。

兩輪專家函詢合適性賦值均分別為3.60～4.93分和3.80～5.00分。根據(jù)專家評(píng)價(jià)，第一輪共總結(jié)34條刪改建議（評(píng)估表為14條；調(diào)查表為7條；檢查清單為13條），對(duì)工具進(jìn)行完善進(jìn)行第二輪專家函詢；第二輪共總結(jié)14條刪改建議（評(píng)估表為5條；調(diào)查表為4條；檢查清單為5條），由于本輪專家建議一致性較高，根據(jù)建議最終形成初版評(píng)估工具，評(píng)估表納入19個(gè)條目，調(diào)查表納入8個(gè)問題，檢查清單納入14個(gè)條目。

2.2 預(yù)調(diào)查結(jié)果

對(duì)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)15名老年人和15名養(yǎng)老護(hù)理員進(jìn)行預(yù)調(diào)查，評(píng)估表的部分條目不宜被充分理解，進(jìn)一步完善表述；調(diào)查表及檢查清單各條目表述清晰，易于理解。

2.3 調(diào)查對(duì)象一般資料

共納入325名老年人和50名養(yǎng)老護(hù)理員。老年人平均年齡（83.1±7.1）歲，女性占比63.4%（206/325），男性占比36.6%（119/325）。其中，94.8%（308/325）的老年人無宗教信仰；96.3%（313/325）的老年人為漢族；43.1%（140/325）的老年人喪偶；35.7%（116/325）的老年人文化程度為小學(xué)及以下水平，38.2%（124/325）的老年人為初中水平；主要經(jīng)濟(jì)來源以退休金為主，占比86.8%（282/325）；多病共存比例高達(dá)98.5%（320/325）。養(yǎng)老護(hù)理員平均年齡（41.4±12.2）歲；男性占比4.0%（4/325），女性占比96.0%（46/50）；文化程度多在高中及以下［68.0%（36/50）］；養(yǎng)老機(jī)構(gòu)工作年限均在2年及以上，以2～5年為主［60.0%（30/50）］。

2.4 評(píng)估表分析結(jié)果

2.4.1 項(xiàng)目分析結(jié)果：根據(jù)臨界比值法，刪除2個(gè)在高低組不存在差異性的條目；同時(shí)，剔除5個(gè)條目與量表總分相關(guān)系數(shù)lt;0.30的條目；經(jīng)驗(yàn)證，剔除該7個(gè)條目，量表總Cronbach's α系數(shù)明顯上升，遂予以刪除。將保留的12個(gè)條目進(jìn)行維度劃分，結(jié)果顯示KMO為0.73，Bartlett球形檢驗(yàn)的χ2為1 039.58（Plt;0.001），采用主成分分析法抽取特征值gt;1的因子，結(jié)果顯示，共抽取3個(gè)因子，方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)57.95%，結(jié)合因子分析和專業(yè)知識(shí)將各因子分別命名為：跌倒及步行、情緒與狀態(tài)、生理及損傷，見表1。

2.4.2 信度分析結(jié)果：經(jīng)檢驗(yàn)，總量表Cronbach's α系數(shù)為0.73，各因子層面Cronbach's α系數(shù)分別為0.78、0.72和0.74；1名養(yǎng)老護(hù)理員上午對(duì)15名老年人進(jìn)行評(píng)估，由另一位下午對(duì)相同老年人再次評(píng)估，量表的評(píng)定者間信度為0.85，各因子的評(píng)定者間信度為0.97、0.94和0.77，均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05），且2名養(yǎng)老護(hù)理員ICC值為0.84。

2.4.3 效度分析結(jié)果：根據(jù)15位專家對(duì)量表各條目的評(píng)價(jià)計(jì)算CVI，I-CVI值為0.87～1.00，S-CVI值為0.83。本研究采用MFS進(jìn)行校標(biāo)關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示總量表與MFS呈正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.64（Plt;0.001）；各因子與MFS呈正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.69、0.32和0.29（Plt;0.001）。驗(yàn)證性因子分析中模型總體擬合效果與理想效果存在偏差，因此對(duì)模型進(jìn)行修正，修正后驗(yàn)證性因子分析模型總體擬合效果良好，見表2。

2.4.4 預(yù)測(cè)能力分析結(jié)果：以MFS總分≥55分為基準(zhǔn)，構(gòu)建ROC曲線，見圖1。AUC為0.87（SE=0.02，95%CI=0.83～0.91），顯示該評(píng)估工具具有較高的預(yù)測(cè)能力，且當(dāng)臨界值為8.50，約登指數(shù)最大為1.58，靈敏度為0.69，特異度為0.89。以MFS總分≤25分為基準(zhǔn)，構(gòu)建ROC曲線，見圖2。AUC為0.84（SE=0.06，95%CI=0.72～0.96），顯示該評(píng)估工具具有較高的預(yù)測(cè)能力，且當(dāng)臨界值為5.50，約登指數(shù)最大為1.52，靈敏度為0.70，特異度為0.82。

2.5 調(diào)查表和檢查清單分析結(jié)果

50名養(yǎng)老護(hù)理員認(rèn)為調(diào)查表各問題及選項(xiàng)表述清晰，但有2個(gè)問題不滿足要求，養(yǎng)老護(hù)理員認(rèn)為目前所工作的養(yǎng)老機(jī)構(gòu)為封閉式管理，多數(shù)跌倒發(fā)生在室內(nèi)，問題2設(shè)置意義不大，問題3和8可涵蓋室內(nèi)外跌倒的相關(guān)情景；問題4意見存在分歧，且I-CVI未達(dá)標(biāo)。遂刪除2個(gè)條目，詳見表3。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，養(yǎng)老護(hù)理員認(rèn)為檢查清單各條目表述清晰，所有條目均保留，詳見表4。

綜上，本研究最終形成養(yǎng)老機(jī)構(gòu)跌倒風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估工具，共包括3個(gè)子工具；評(píng)估表共3個(gè)維度，包括（1）跌倒及步行（4個(gè)條目）；（2）情緒與狀態(tài)（5個(gè)條目）；（3）生理及損傷（3個(gè)條目）；調(diào)查表不分維度，共6個(gè)問題；檢查清單不分維度，共14個(gè)條目。

3 討論

3.1 基于養(yǎng)老機(jī)構(gòu)背景研制評(píng)估工具

本研究前期通過文獻(xiàn)回顧，總結(jié)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)因素及評(píng)估與管理現(xiàn)狀，再采用關(guān)鍵人物訪談法了解養(yǎng)老機(jī)構(gòu)實(shí)際情況，與養(yǎng)老機(jī)構(gòu)管理者、養(yǎng)老護(hù)理員及養(yǎng)老護(hù)士進(jìn)行深入的半結(jié)構(gòu)式訪談，充分了解管理者對(duì)跌倒預(yù)防與管理的認(rèn)知與期望，總結(jié)其在跌倒管理中的經(jīng)驗(yàn)與問題，并充分了解一線照護(hù)人員（養(yǎng)老護(hù)理員和養(yǎng)老護(hù)士）的工作現(xiàn)狀，充分挖掘養(yǎng)老護(hù)理員與養(yǎng)老護(hù)士對(duì)跌倒預(yù)防的看法，將文獻(xiàn)回顧結(jié)果與質(zhì)性研究結(jié)果相互論證和補(bǔ)充，最大限度納入相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素，形成評(píng)估工具的條目池。在此基礎(chǔ)上，采用德爾菲專家函詢法對(duì)條目池進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，本研究在全國(guó)邀請(qǐng)養(yǎng)老領(lǐng)域?qū)＜遥?qǐng)的專家均深耕于養(yǎng)老相關(guān)研究，也納入杰出的養(yǎng)老機(jī)構(gòu)管理者，同時(shí)，專家咨詢中兩輪專家積極程度高、Cr及意見協(xié)調(diào)程度均滿足要求，表明所參與的專家具有可靠性、代表性及權(quán)威性，并認(rèn)可該工具的開發(fā)，均保證所開發(fā)的評(píng)估工具匹配我國(guó)各級(jí)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)。

3.2 為我國(guó)養(yǎng)老護(hù)理員提供可靠的評(píng)估工具

《全球老年人跌倒預(yù)防和管理指南》［6］明確指出照護(hù)人員在跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的重要性，應(yīng)充分考慮其對(duì)跌倒的看法，但目前缺乏針對(duì)該因素的研究，國(guó)內(nèi)暫無針對(duì)養(yǎng)老護(hù)理員使用的評(píng)估工具。因此，本研究與養(yǎng)老護(hù)理員、養(yǎng)老護(hù)士及養(yǎng)老機(jī)構(gòu)管理者進(jìn)行深入的半結(jié)構(gòu)化訪談，了解其對(duì)跌倒的看法，總結(jié)相關(guān)主體的經(jīng)驗(yàn)和期望，充分考慮其工作及文化背景，研制適合我國(guó)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)養(yǎng)老護(hù)理員使用的評(píng)估工具。同時(shí)，所訪談的養(yǎng)老機(jī)構(gòu)涵蓋城市公立機(jī)構(gòu)、城市私立機(jī)構(gòu)、農(nóng)村公立機(jī)構(gòu)及專科養(yǎng)老機(jī)構(gòu)，盡可能使納入養(yǎng)老機(jī)構(gòu)類型全面，以期該工具更好地服務(wù)各級(jí)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)。經(jīng)驗(yàn)證，跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估量表信效度良好，具有較高的預(yù)測(cè)能力，跌倒史風(fēng)險(xiǎn)追蹤表和跌倒風(fēng)險(xiǎn)每日核查清單經(jīng)專家和養(yǎng)老護(hù)理員共同評(píng)價(jià)，符合養(yǎng)老機(jī)構(gòu)對(duì)養(yǎng)老護(hù)理員的工作要求。

3.3 打通評(píng)估與實(shí)踐的路徑

養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)不僅與自身有關(guān)，還與照護(hù)人員能力和機(jī)構(gòu)管理有關(guān)，但目前養(yǎng)老機(jī)構(gòu)跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多關(guān)注老年人自身情況，而忽略其他［3］。2022年世界跌倒預(yù)防指南制定小組發(fā)布《全球老年人跌倒預(yù)防和管理指南》［6］明確指出養(yǎng)老機(jī)構(gòu)應(yīng)考慮照護(hù)環(huán)境、照護(hù)能力、管理水平等獨(dú)特因素，但目前暫無評(píng)估工具涉及。本研究評(píng)估工具分為評(píng)估表、調(diào)查表和檢查清單，不僅評(píng)估老年人自身因素，還記錄跌倒情況總結(jié)是否存在安全隱患，并設(shè)計(jì)每日核查清單，提醒照顧者時(shí)刻需要注意跌倒預(yù)防，從綜合視角，將老年人相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素、照護(hù)人員能力因素和機(jī)構(gòu)管理因素相融合。本研究所研制的工具，要求養(yǎng)老護(hù)理員從整體評(píng)估跌倒風(fēng)險(xiǎn)，重點(diǎn)關(guān)注與評(píng)估出現(xiàn)異常的條目，依據(jù)檢查清單在日常照護(hù)中進(jìn)一步觀察和干預(yù)；最后，若老年人發(fā)生跌倒，應(yīng)及時(shí)記錄評(píng)估表，方便日后進(jìn)行橫向及縱向比較，更好地發(fā)現(xiàn)和處理安全隱患。3個(gè)子量表相互補(bǔ)充，在現(xiàn)有基礎(chǔ)上整合和規(guī)范養(yǎng)老護(hù)理員的日常工作內(nèi)容，并在一定程度上實(shí)現(xiàn)評(píng)估和預(yù)防的連續(xù)性，更有效地實(shí)現(xiàn)評(píng)估效果的最大化。

3.4 創(chuàng)新性

根據(jù)前期研究發(fā)現(xiàn)，各養(yǎng)老機(jī)構(gòu)所使用的評(píng)估工具多為國(guó)外引進(jìn)，這些評(píng)估工具最初均在醫(yī)療環(huán)境使用，而并非基于我國(guó)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)現(xiàn)狀而開發(fā)，同時(shí)，國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究也證實(shí)相關(guān)工具并未充分照顧到養(yǎng)老機(jī)構(gòu)特殊環(huán)境［3，7，20-21］。在養(yǎng)老機(jī)構(gòu)中，跌倒已成為最嚴(yán)重的不良事件之一，養(yǎng)老護(hù)理員是照護(hù)工作中的主力軍，如何更好地預(yù)防跌倒是其照護(hù)工作中的重點(diǎn)，本研究在前期工作中已充分了解我國(guó)養(yǎng)老護(hù)理員職業(yè)特點(diǎn)及現(xiàn)狀，針對(duì)性開發(fā)養(yǎng)老護(hù)理員專用的跌倒評(píng)估工具［3，5，7］。其次，國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有研究已表明，相關(guān)工具更多針對(duì)跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估而開發(fā)，而忽略評(píng)估后的預(yù)防［5，7，21］，本研究將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)防一體化，讓跌倒風(fēng)險(xiǎn)能在實(shí)際照護(hù)中被關(guān)注，從而預(yù)防跌倒的發(fā)生。

4 小結(jié)

本研究開發(fā)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估工具，共包含3個(gè)子工具，相輔相成，完善養(yǎng)老機(jī)構(gòu)從評(píng)估到預(yù)防的全路徑。經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和綜合評(píng)價(jià)，本研究工具符合測(cè)量學(xué)的要求，經(jīng)檢驗(yàn)信效度較好，可在養(yǎng)老機(jī)構(gòu)進(jìn)一步使用。但本研究所納入的樣本數(shù)據(jù)均來自湖南長(zhǎng)沙的養(yǎng)老機(jī)構(gòu)，樣本存在地域局限性。本研究數(shù)據(jù)由研究生及各養(yǎng)老機(jī)構(gòu)照護(hù)人員共同收集，雖前期對(duì)照護(hù)人員進(jìn)行統(tǒng)一的培訓(xùn)，但仍可能存在個(gè)體自身經(jīng)驗(yàn)的影響，未來可在應(yīng)用中進(jìn)一步完善。

作者貢獻(xiàn)：羅園、張孟喜、張毅、陳希、吳一波、趙麗萍負(fù)責(zé)研究設(shè)計(jì)；羅園、張華、王三香負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集；張華、王三香、羅園、鄧雨茜、冉海燁、劉佳欣負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)質(zhì)控；數(shù)據(jù)分析：羅園、鄧雨茜、冉海燁、劉佳欣、趙麗萍、羅園、鄧雨茜、冉海燁、劉佳欣、趙麗萍負(fù)責(zé)論文撰寫；張華、王三香、張孟喜、吳一波、趙麗萍負(fù)責(zé)論文指導(dǎo)；羅園、趙麗萍負(fù)責(zé)論文質(zhì)控和審校；趙麗萍對(duì)文章整體負(fù)責(zé)。

本文無利益沖突。

羅園https：//orcid.org/0000-0003-1198-3877

趙麗萍https：//orcid.org/0000-0002-7682-9339

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（收稿日期：2024-04-10；修回日期：2024-10-17）

（本文編輯：王世越）