宋 咪 皮红英 徐 月 冀帅飞
1.解放军医学院,北京 100853;2.中国人民解放军总医院护理部,北京 100853
《世界人口展望》数据显示,世界人口数预计从2019 年的77 亿增长到2050 年的97 亿人,65 岁以上人口占比将从9%增长至16%以上[1]。截至2019 年末,我国大陆人口14 亿人,65 岁以上人口占比12.6%[2]。陈艳玫等[3]预测2050 年我国65 岁以上人口达3.82 亿人。随着老龄化加剧,老年人健康问题不容忽视。作为老年人伤害死亡的首要原因[4],跌倒意味着健康问题的出现或恶化。每年有超过1/3 的65 岁以上社区老年人发生跌倒[5]。作为医院中常见的不良事件,跌倒占韩国医院不良事件的30%,占美国因急性病就诊患者的38%[6]。且由于选择性报告的结果,跌倒实际发生率更高[7]。跌倒会导致很多严重后果,如骨折、跌倒恐惧、焦虑抑郁、住院时间延长、社会隔离,同时增加家庭及社会经济负担[8-11],被定义为死亡的前哨事件[12]。
以往研究较多对特定评估工具的编制、汉化、信效度、计分方法进行综述。较少有研究针对评估指征、工具分类、适用范围及评估效果进行回顾,本研究以此为切入点,对跌倒评估工具进行综述,以期为医护人员区分、选择适合的跌倒评估工具提供参考,为跌倒的规范化评估及评估流程的改进提供思路。
鉴于跌倒危害,许多跌倒预防计划建议尽早识别高危人群,有效分配跌倒预防资源[13-14],研究表明有78%的跌倒是可以预测的[15]。现有跌倒风险预测常基于评估,评估关系到对评估对象生理、心理及社会现状的了解程度,因此跌倒防控首要任务即为评估。
有研究建议对65 岁以上老年人每年进行一次跌倒风险评估[16],还有研究针对有跌倒史的人群进行评估,部分指南将跌倒史、年龄作为多因素评估的前提条件,如英国国家卫生与临床优化研究所(National Institute for Health and Care Excellence,NICE)跌倒指南建议对住院和社区有跌倒风险的65 岁以上老年人进行跌倒风险综合评估[17]。韩国老年学会指南建议对过去一年跌倒次数≥2 次或是步态、平衡功能障碍的老年人进行综合评估[18]。
综合评估跌倒风险需要评估跌倒史(跌倒发生时间、地点、次数、跌伤、诱因)、步态平衡、肌力等问题。评估的内容更全面、更具体、更能真实反映各危险因素对跌倒风险的影响,也更有利于采取有效应对措施。鉴于所需的人力、时间及金钱成本较高,多因素评估应在前期评估年龄及跌倒史的基础上,考虑评估对象的步态及平衡功能,有针对性的开展评估工作。
跌倒评估主要是针对危险因素进行,现已知的跌倒危险因素超过400 个[19],按照能否干预可分为:可干预危险因素和不可干预危险因素;按照类别可分为:生理因素(内在因素)、环境因素(外在因素)、行为因素、社会因素及经济因素。危险因素涵盖性别、年龄、跌倒史、步态、平衡、肌力、疾病因素、跌倒恐惧心理、认知功能、药物的使用、鞋子的选择、居家环境等。有研究指出[16],进行跌倒评估时,应考虑到生化指标的影响,如骨密度、促甲状腺激素,维生素B12,全血细胞计数,25-羟基维生素D。而且跌倒风险存在累加效应,当一个危险因素存在时,跌倒风险为19%,两个时为32%,三个危险因素时,跌倒风险为60%[20]。跌倒的发生是各因素共同作用的结果,无论评估内容如何分类,目的均是强调跌倒发生的复杂性及不同因素之间的关联性。
根据功能不同,Matarese 等[21]、Oliver 等[22]将评估工具分为风险评估工具和风险筛查工具。风险评估工具主要评估跌倒危险因素,每个危险因素都可作为干预方向。风险筛查工具往往有量化的评分系统,可反映出已知跌倒危险因素的累积效应,常包括生理因素、心理因素、疾病状况、用药史等。也可包括健康状态及活动能力评估,常由医务人员使用,有较高的敏感性和特异性。常见的跌倒风险筛查工具有:计时起立行走测试(time up and go test,TUGT)[23]。Scott 等[24]将评估工具分为多因素评估工具 (multifactorial assessment tools,MAT) 和运动功能评估工具(functional mobility assessments,FMA)。MAT 常包括问题清单,根据已知危险因素的综合评分,分析风险的等级和性质,这些因素包括:心理状态、患病情况、用药史、跌倒史等。部分MAT 可能包括对健康状况(如血压)或活动功能的评估,如Morse 跌倒风险评估量表(Morse fall scale,MFS)[25]。FMA 侧重于运动功能评估,包括:姿势稳定、力量、平衡、步态、反应时间等。多数情况下,要求受试者完成特定活动,评估者观察并评估其功能限制。常由物理治疗师或内科医生来完成。如Berg 平衡量表(Berg balance scale,BBS)[26]。
根据评估内容的不同,可分为跌倒风险综合评估量表,如:MFS、Conley 量表[27];跌倒心理评估量表,如:跌倒效能量表(fall efficiency scale,FES)[28]、ABC 量表(activities-specific balance confidence scale,ABC)[29];平衡功能评估量表,如:Berg 平衡量表、TUGT。
评估工具多种多样,评估者在有效的跌倒风险评估中起着关键的作用,而评估工具的合理分类,能指导评估者选择适合的评估工具,提高评估的科学性和准确性。
评估地点或对象不同,评估工具的选择也存在差异[14]。急诊常用的量表有:Hendrich Ⅱ跌倒风险评估量表(Hendrich Ⅱfall risk model,HFRM)[30]、Conley 量表、托马斯跌倒风险评估工具(St Thomas risk assessment tool,STRATIFY)[31]及TUGT,其 中HFRM、STRATIFY只能在医院内使。社区常用的量表有BBS、TUGT、Tinetti 步态平衡量表(performance oriented mobility assessment,POMA)[32]、MFS。
选择评估工具时要考虑到评估对象。住院患者常用的量表有:HFRM、Casa Colina fall risk assessment scale(CCFRAS)[33]、约翰霍普金斯跌倒风险评估量表(Johns Hopkins fall risk assessment tool,JH-FRAT)[34],内科住院患者可使用HFRM 量表,小于65 岁的外科住院患者可使用STRATIFY 量表。MFS 和HFRM 也被用来进行儿童跌倒风险的评估[35]。
评估角度和方法不同,对实践的指导意义也存在差别,提示我们进行评估工具选择时,不仅要考虑评估的目的,也应考虑到评估地点及对象。
跌倒风险筛查工具的准确性受评估对象病例构成、单位实施跌倒预防措施、评估人员特点以及对筛查工具的理解程度等影响[36],很难找到可广泛使用的筛查工具[17,21],由于现有工具不能高效预测跌倒高危人群,Palese 等[37]不建议在没有测试的情况下对单一量表进行大规模的使用。Park[38]的meta 分析显示BBS特异性0.90,敏感度0.73,但异质性很低,Chow 等[39]将MFS 应用于香港老年人,发现MFS 特异度0.83,敏感度为0.31。而周君桂等[40]研究发现,相较于BBS,MFS 的预测效果好,但存在内部一致性较低,条目的内容效度不均衡问题。有研究指出而相比于单一量表,同时使用两种评估工具(如:BBS 和TUGT)可以提高跌倒风险预测的准确率[38]。现在使用的大部分是针对某些危险因素的评估工具,单一工具存在评估内容片面的问题,而老年人往往同时并存两种甚至多种跌倒风险。这提示研究人员可以组合不同量表提高跌倒风险评估的准确性,而如何进行量表的组合可成为下一步研究的方向。
跌倒评估工具复杂多样,我国多数跌倒评估工具由国外引进并汉化修订,汉化修订过程是对原始量表的翻译、回译、文化调适、特定环境和人群内试用及评价过程。现有研究主要是对评估工具的内容、适用人群、信效度以及优劣势的描述,或是单个量表在某些人群、环境、地区使用情况的研究。而跌倒危险因素可能因种族不同而存在差异,目前缺乏针对我国老年人群的本土化量表,需要研究人员根据我国老年人的特点,开发有效可靠的跌倒评估工具。同时标准化我们的评估流程,形成规范的跌倒风险评估流程来指导医务工作者、患者、照护者,以便在不同情况下选择适合的跌倒评估工具。