Tilburg量表和衰弱表型对养老机构老年人失能状况预测作用比较*

南京医科大学护理学院(211100)

赵雅宜 李现文 丁亚萍 崔 焱△



Tilburg量表和衰弱表型对养老机构老年人失能状况预测作用比较*

南京医科大学护理学院(211100)

赵雅宜 李现文 丁亚萍 崔 焱△

目的 比较Tilburg量表(TFI)和衰弱表型(PF)对养老机构老年人失能状况的预测作用。方法 于2015年7月采用 TFI和PF对477名养老机构老年人进行衰弱评估，利用《老年人能力评估》行业标准评估老年人失能状况，采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)和Bayes判别分析TFI和PF对老年人失能状况的预测效果。结果 TFI和PF评估的老年人衰弱的发生率分别为31.9%、30.6%(χ2=0.176，P=0.675)；ROC曲线下面积分别在(0.694～0.830)和(0.617～0.790)(P<0.01)，且TFI均高于PF；以老年人4个方面和综合能力失能状况为因变量，分别将二者得分作为自变量进行判别分析显示，TFI的交叉验证准确率均高于PF。TFI和PF对综合能力失能状况预测的最佳切点分别为4.5和2.5。结论 TFI和PF均可用于养老机构老年人衰弱状况的筛查，但对失能状况进行预测时TFI的效果优于PF；将TFI和PF用于养老机构老年人时均需降低判定切点值。

衰弱 老年人 Tilburg衰弱量表 养老机构

衰弱是指由于机体退行性改变、脆弱性增加及应对压力和生理储备能力下降而出现的临床综合征[1]，与老年人认知受损、住院和死亡的发生等密切相关[2-4]。衰弱评估工具的目的并非仅为了筛查，更重要的是明确其对结局变量的预测作用，从而开发具有针对性的干预措施。已有文献针对社区老年人衰弱评估工具对健康照护资源利用、住院情况等结局的预测作用进行了比较[5-7]，但尚未发现针对养老机构老年人衰弱评估工具的研究。衰弱表型(phenotype of frailty,PF)和Tilburg衰弱量表(tilburg frailty indicator,TFI)是两种应用广泛的衰弱评估工具。失能是养老机构老年人实施等级照护的重要划分依据，也是公认的衰弱的主要不良结局之一[1-4]。因此本研究：比较了TFI和PF对养老机构老年人失能的预测作用，明确哪一个工具的预测效果更优。

此外，衰弱评估工具均是将衰弱评分按切点进行划分，从而判定衰弱的等级，但不同人群的判定切点并非一成不变。以TFI为例，Coelho等在葡萄牙人群中利用TFI对健康照护资源利用、失能等结局进行预测的研究中发现，TFI的判定切点在6时(原判定切点值为5)预测效果最好[8]，提示TFI的应用可能由于不同种族/民族人群健康状况差异、结局指标的不同而存在区别。目前对于我国养老机构老年人衰弱筛查的最佳切点问题亦未见文献报道。因此本研究的目的明确TFI和PF在养老机构老年人失能预测时的最佳判定切点值。

对象与方法

1.对象

采用整群抽样的方法，以南京市鼓楼、建邺、玄武、江宁4个区14家养老机构的老年人为调查对象。调查对象的纳入标准包括：(1)年龄≥60岁；(2)调查时在养老机构已居住≥1年；(3)具有沟通交流能力；(4)在有/无助行设备的情况下能自行行走，能够完成本研究的步行测试；(5)知情同意并自愿参加本研究。排除标准：有严重的认知功能障碍、精神疾病者。根据现状调查计数资料样本量计算公式，α取0.05，tα=1.96，P为某病的现患率，本研究参考2010年《全国城乡失能老年人状况研究》报道的我国部分失能和完全失能老人占总体老年人口的19%计算样本量，在本研究中容许误差d=0.2P，因此计算样本量n约为410，考虑到无应答情况，将样本量扩大10%，最终样本量估算约为450。本研究经南京市社会福利服务协会及南京市各区民政局同意实施，调查前均取得调查对象的知情同意。

2.方法

(1)调查工具

①Tilburg衰弱评估量表：原始量表由Gobbens等[9]在衰弱整合模型的基础上开发，本研究所用中文版由奚兴等[10]翻译并在老年医院慢性病患者中显示有可接受的信度和效度。该量表共15个条目，包括3个方面：躯体维度(8个条目：身体健康、自然的体重下降、行走困难、平衡、视力问题、听力问题、握力、疲劳感)、心理维度(4个条目：记忆力、抑郁、焦虑、应对能力)、社会维度(3个条目：独居、社会关系、社会支持)。量表每一条目均采用0,1计分法，总分范围为0～15分，≥5分为衰弱，分数越高表示衰弱程度越重。

②衰弱表型：由Fried等[1]在衰弱循环模型的基础上开发，从5个方面进行评定：a.不明原因体重下降(unintentional weight loss)：在不明原因的情况下过去一年体重下降≥4.5kg或≥5%的体重，或3个月内体重下降3kg及以上；b.自感疲乏(self-reported exhaustion)：使用中文版流调中心抑郁量表(CES-D)[11]中的两个条目：“我感到做什么事都很吃力”、“我提不起劲来做事”，通过询问老年人在上一周内上述两个问题的感受程度进行判断，两个问题中的任何一个回答是3天及以上即为自感疲乏；c.无力：使用握力计测量老年人优势手的手部力量，根据调整了性别和体质指数的评判标准判断是否存在握力下降[1]；d.行走速度下降：测量老年人正常速度(可借助拐杖等辅助工具)行走4.6米所需时间，根据调整了性别和身高之后定的标准判定是否存在行走速度下降[1]；e.低身体活动量(low physical activity level)：运用简短版国际体力活动问卷-中文版(IPAQ-S-C)[12]调查老年人过去一周的体力活动情况，男性<383千卡，女性<270千卡即为身体活动量低。具备其中0条为无衰弱，1～2条为衰弱前期，≥3条为衰弱。具备其中一条计为1分，总分为0～5分，本研究中将<3分为不衰弱，≥3分为衰弱。

③老年人失能状况评估：采用《老年人能力评估》行业标准[13]，该标准中老年人能力评估包括日常生活活动、精神状态、感知觉与沟通、社会参与4个方面，得分分别为0～100分、0～6分、0～14分和0～20分，每个方面根据得分划分为0～3级，分别为能力完好、轻度受损、中度受损、重度受损。综合评定4个方面的分级情况，根据等级变更依据得到老年人综合能力等级，为0～3级，分别为能力完好、轻度失能、中度失能、重度失能。本研究将老年人4个方面能力及综合能力划分为2个等级进行分析，0～1级为未失能，2～3级为失能。

(2)资料收集

2015年7月进行资料收集，共21名调查员在调查开始之前用统一标准培训并进行预调查。每一位符合纳入标准的老年人由2名调查员采用面对面访谈调查老年人一般情况及两个工具的自评条目等，用统一的方法和工具进行握力、行走速度、身高、体重的测量，由调查员根据访谈和测量的内容完成问卷的填写。在调查现场由专人负责对收回的问卷资料进行抽查核对。共填写问卷521份，有效问卷477份，有效回收率为91.6%。

3.统计学方法

使用Epidata3.1建立数据库录入数据，进行逻辑校对以确保数据的准确性。使用SPSS 20.0进行统计学分析。使用非参数法作TFI和PF对老年人失能状况预测的受试者工作特征(ROC)曲线，计算相应的曲线下面积(AUC)和95%的可信区间(CI)，分析TFI和PF对老年人失能状况的预测作用。ROC曲线是以不同临界值灵敏度(阳性率)为纵坐标，1-特异度(假阳性率)为横坐标绘制出，理论上，AUC取值在0.5～1.0，其值越大，预测能力越强。同时，计算灵敏度(实际失能老年人经两种工具预测失能的比例)、特异度(实际未失能的老年人经两种工具预测未失能的比例)和Youden指数(正确诊断指数=灵敏度+特异度-1，表示两种工具预测失能风险和不失能风险的总能力)，以Youden指数最大的点为最佳切点。利用Bayes判别分析TFI和PF得分对老年人失能状况预测的准确性。Bayes判别是根据最小风险代价判决或最大似然比判决，根据Bayes准则进行判别分析的一种多元统计分析法，基本思想是设有两个总体，它们的先验概率分别为q1、q2，各总体的密度函数为f1(x)、f2(x)，在观测到一个样本x的情况下，可用Bayes公式计算它来自第k个总体的后验概率为：

结 果

1.养老机构老年人一般情况

本次共调查了477名老年人，满足样本量估算要求。在全部研究对象中，男性212例(44.4%)，女性235例(49.3%)；平均年龄(81.4±8.6)岁，年龄范围为60～103岁；婚姻状况中已婚101例(21.2%)、独身376例(78.8%)；教育程度中文盲173例(36.3%)、小学112例(23.5%)、初中及以上192例(40.3%)；233例(48.8%)患有两种及两种以上慢性病。

2.养老机构老年人衰弱状况筛查及失能状况

TFI得分在0～13分，平均(3.7±2.7)分，TFI≥5分(衰弱)的老年人有152例(31.9%，95%CI：28.0%～36.0%)；PF得分在0～5分，平均(2.0±1.1)分，PF≥3分(衰弱)有146例(30.6%，95%CI：26.5%～34.8%)，TFI和PF筛查的衰弱发生率差异无统计学意义(χ2=0.176，P=0.675)。老年人能力评估中，日常生活活动失能有17例(3.6%)、精神状态失能有75例(15.7%)、感知觉与沟通失能有55例(11.5%)、社会参与失能有38例(8.0%)、综合能力失能有45例(9.4%)。

3.两种衰弱评估工具对老年人失能状况预测的ROC曲线分析

TFI和PF得分对老年人失能状况预测的AUC均有统计学意义(P<0.01)，TFI对4个方面和综合能力失能状况预测的AUC均高于PF。TFI和PF最大Youden指数比较，TFI均大于PF。TFI和PF对老年人综合能力失能预测的最佳切点分别为4.5和2.5，见表1。

表1 TFI和PF对老年人失能状况预测的ROC曲线分析

4.TFI和PF得分对养老机构老年人失能状况预测的Bayes判别分析

分别以日常生活活动能力、精神状态、感知觉与沟通能力、社会参与能力和综合能力是否失能为因变量，分别以TFI和PF得分为自变量，进行判别分析(判别函数见表2)。TFI对4个方面的能力和综合能力失能状况预测的交叉验证准确率均高于PF，见表2。

表2 TFI和PF对老年人失能状况预测的Bayes判别分析

*：Y为因变量(失能)

讨 论

本研究结果显示，TFI和PF筛查的养老机构老年人衰弱的发生率分别为31.9%和30.6%，两者差异无统计学意义，提示TFI和PF用于养老机构老年人衰弱筛查的检出率相当。本研究中老年人衰弱的检出率较高，可能与本次调查的是机构老年人，其本身的各种能力状况、健康状况较差有关。

本研究运用ROC曲线和Bayes判别对TFI和PF两种工具对老年人失能的预测能力进行分析，ROC曲线是对同一种疾病两种以上试验方法真实性的优劣进行评价的有效方法。在判别分析方法中Bayes判别的理论基础比Fisher的典型判别分析更加具有统计理论支持。本研究ROC曲线分析结果显示，TFI和PF的AUC分别在0.694～0.830和0.617～0.790，说明两者对老年人失能状况预测均有一定的准确性，且两者对日常生活活动失能预测的准确性最高，考虑与两个评估工具反映的躯体衰弱较多有关。TFI和PF的AUC和Youden指数比较，TFI在4个方面和综合能力均高于PF，提示TFI对养老机构老年人失能状况的预测作用优于PF。同时，判别分析显示，TFI对4个方面能力和综合能力失能状况预测的交叉验证准确率均高于PF，进一步说明了TFI对老年人失能状况的预测效果优于PF。TFI以衰弱的整合模型为理论基础，从躯体、心理、社会各方面评估老年人衰弱状况，能够较为全面地反映老年人的整体健康状况，因此与PF相比更能预测老年人的整体功能状况。这一结果与Coelho等以生活质量为结局指标比较两者应用效果的研究结果一致[7]。本研究结论丰富了衰弱评估工具对于结局指标的预测作用，提示对老年人不同健康结局进行预测时应考虑到不同评估工具的预测效果。

本研究中TFI和PF对养老机构老年人综合能力失能状况预测的最佳切点分别为4.5和2.5，均低于原判定切点5(荷兰人群)[9]和3(美国人群)[1]，TFI也低于Coelho等在葡萄牙人群应用的最佳切点6[8]。已有研究显示衰弱的发生和种族有关[1]，运用PF原始判定衰弱的标准和种族特异性的判定标准相比，评定的衰弱存在差异[14]，由此可以推测TFI和PF的应用可能存在种族、人群差异。本研究的切点较低考虑可能是由于利用同样的衰弱评估工具，与上述人群相比[1,8-9]，本次调查的老年人衰弱发生率较高。另外，本研究显示的最佳切点均为小数，而原量表均采用0或1的二元计分法，TFI有些条目是有三个选项的，在评分时将其中的两个选项合并，得分仍归为0或1；PF只包含5个条目，每个条目均为0或1分，评分不够细化。这提示今后利用TFI和PF除了考虑到不同人群的切点问题，可能还需要将工具的评分标准更加细化。

本研究为TFI和PF在养老机构老年人衰弱的筛查及失能状况预测中的应用提供了参考，但其他衰弱评估工具如衰弱指数[15]、Groningen衰弱指数[16]、临床衰弱量表[17]等，是否更适合于养老机构老年人衰弱筛查的工具，以及能否开发出针对养老机构老年人衰弱状况筛查的特异性工具，还有待于今后进一步探讨。

志谢：诚挚感谢南京市社会福利服务协会徐会锦会长对于本研究现场调研的协助。

[1]Fried LP,Tangen CM,Walston J,et al.Frailty in older adults:evidence for a phenotype.The journals of gerontology Series A,Biological sciences and medical sciences,2001,56(3):M146-156.

[2]Rodriguez-Manas L,Feart C,Mann G,et al.Searching for an operational definition of frailty:a Delphi method based consensus statement:the frailty operative definition-consensus conference project.The journals of gerontology Series A,Biological sciences and medical sciences,2013,68(1):62-67.

[3]Auyeung TW,Lee JS,Kwok T,et al.Physical frailty predicts future cognitive decline-a four-year prospective study in 2737 cognitively normal older adults.The journal of nutrition,health & aging,2011,15(8):690-694.

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[12]章婕,吴振云,方格,等.流调中心抑郁量表全国城市常模的建立.中国心理卫生杂志,2010,24(2):139-143.

[13]林烂芳:回顾性体力活动问卷在泰州人群中的信度和效度研究.复旦大学,2011.

[14]中华人民共和国民政部社会福利和慈善事业促进司.关于征求行业标准《老年人能力评估》意见的公告.(2006-02-23)[2015-09-26].http://www.mca.gov.cn/article/ zwgk/tzl/201306/20130600473269.shtml.

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[16]Mitnitski AB,Mogilner AJ,Rockwood K.Accumulation of deficits as a proxy measure of aging.The Scientific World Journal,2001,1:323-336.

[17]Steverink N,Slaets J,Schuurmans H,et al.Measuring frailty:Developing and testing the GFI(Groningen frailty indicator).The Gerontologist,2001,41:236-237.

(责任编辑：郭海强)

江苏省高校自然科学研究面上资助经费项目(15KJB320007)；南京医科大学科技发展基金项目(2016NJMU007)；江苏省重点学科建设项目“护理学”(JX10617801)

△通信作者：崔焱，E-mail：cyan@njmu.edu.cn