老年脑梗死慢性期多病共存患者跌倒的影响因素分析及列线图预测模型构建

刘丹丹; 李远远; 孙爱华; 郁秀娟; 赵艳秋; 陈劲

doi:10.3969/j.issn.1672-5921.2026.02.003

摘要：目的分析老年脑梗死慢性期多病共存患者跌倒的影响因素,并构建预测跌倒发生风险的列线图模型.方法回顾性连续纳入2022 年8 月至 2024 年 10 月合肥市第二人民医院老年医学科收治的老年(年龄≥60 岁)脑梗死慢性期(末次发病至入院时间≥1 个月)多病(≥2 种)共存患者.收集患者出院时的一般及临床资料,包括性别、年龄、体质量指数、共病种类[高血压病、糖尿病、冠心病、慢性心力衰竭、肌少症、骨质疏松症及其他慢性疾病(甲状腺功能减退、前列腺增生等)]、共病数量(≥3 种,2 种)、营养状况[营养风险筛查 2002(NRS-2002)量表评分]、跌倒风险[Tinetti平衡与步态评估(Tinetti POMA)量表评分]、肢体功能[改良 Rankin量表(mRS)评分]、认知情况[蒙特利尔认知评估(MoCA)量表评分]、下肢偏瘫情况(Brunnstrom 分期)及随访期(入院后 6 个月)内跌倒发生情况.入院次日晨起空腹状态下采集静脉血,检测糖化血红蛋白、空腹血糖、白蛋白、前白蛋白、三酰甘油、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、肌酐、尿酸水平.根据随访 6 个月内是否发生跌倒将患者分为跌倒组和非跌倒组,比较两组的一般及临床资料和实验室指标,将差异有统计学意义的因素纳入多因素Logistic回归分析,探索老年脑梗死慢性期多病共存患者跌倒的影响因素并构建列线图预测模型;采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、临床决策曲线评估该列线图模型的预测效能.结果共纳入 147 例老年脑梗死慢性期多病共存患者,其中男59 例,女88 例,年龄61～93 岁,平均(77±7)岁,脑梗死末次发病至入院时间17～122 个月,平均(63±17)个月,患者共病数量2～6 种,中位共病数量3(2,4)种,占比前3 位的共病疾病为高血压病[94.56%(139/147)]、糖尿病[57.14%(84/147)]、肌少症[42.86%(63/147)]和骨质疏松症[42.86%(63/147)];随访期间,54 例(36.73%)患者发生跌倒,为跌倒组,其余 93 例患者为非跌倒组.(1)与非跌倒组相比,跌倒组年龄[82(76,85)岁比75(69,82)岁]、NRS-2002 量表评分[4(3,4)分比3(2,3)分]及共病数量≥3 种[94.44%(51/54)比44.09%(41/93)]、骨质疏松症[70.37%(38/54)比 26.88%(25/93)]、肌少症[81.48%(44/54)比20.43%(19/93)]患者比例均更高,Tinetti POMA量表评分[(16.59±1.09)分比(17.41±1.02)分]、白蛋白[37.65(35.60,39.73)g/L比 39.90(37.55,41.95)g/L]均更低(均 P＜0.01).(2)多因素Logistic回归分析显示,骨质疏松症(OR=3.059,95%CI:1.063～8.797)、肌少症(OR=23.698,95%CI:5.157～108.912)、共病数量≥3 种(OR=16.839,95%CI:2.227～127.348)、高NRS-2002量表评分(OR=5.346,95%CI:2.035～14.047)是老年脑梗死慢性期多病共存患者发生跌倒的独立危险因素(均P＜0.05),高Tinetti POMA量表评分是老年脑梗死慢性期多病共存患者发生跌倒的独立保护因素(OR=0.434,95%CI:0.217～0.868,P=0.018).(3)基于多因素Logistic回归分析结果绘制预测老年脑梗死慢性期多病共存患者跌倒的列线图,ROC曲线分析显示,列线图模型预测老年脑梗死慢性期多病共存患者发生跌倒的曲线下面积为0.894(95%CI:0.840～0.948),敏感度为77.80%,特异度为 90.30%;Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验结果显示,该列线图模型拟合良好(χ2=9.612,P=0.293);决策曲线显示,阈值概率在0.01～0.99 时模型均可产生更好的临床效益.结论老年脑梗死慢性期多病共存患者常患疾病以共病高血压病、糖尿病多见且存在较高的跌倒发生率,其跌倒与伴骨质疏松症、肌少症及共病数量多、营养风险高、Tinetti POMA量表评分低等多因素有关,基于上述因素构建的列线图模型具有良好的预测效能,可为临床预测老年脑梗死慢性期多病共存患者跌倒及制定预防策略提供量化工具.