崔光辉,李少杰,尹永田,陈莉军,刘馨谣,于佩琳
衰弱是指因个体生理储备下降,以维持自身稳态和抗应激能力减退为集中表现的一种老年综合征[1-2]。国外多项研究表明,衰弱能够预测老年人的不良健康结局[3],与个体跌倒、住院、失能甚至死亡的风险增高有关[4]。因此,积极探讨并早期识别老年人衰弱的危险因素对于提升其生活质量、减少照护负担和医疗支出具有重要意义,这也成为当下护理、老年医学和公共卫生等多个学科亟待解决的热点问题[5]。通过文献梳理发现,既往研究主要从社会人口学因素、认同危机、睡眠质量、营养摄入等角度探讨老年人衰弱的发生[6],但缺乏一定的整体意义,且来自中国的实证研究较少。作为反映个体健康状态与疾病易感的整体指标,中医体质是指个体在先天禀赋和后天获得的基础上形成的关于形态结构、生理功能和心理状态等方面相对稳定的综合特质[7]。体病相关理论认为,体质与疾病的发生、发展和预后关系密切[8],而由此推断,中医体质在老年人衰弱的发病中可能扮演着重要角色,老年人睡眠质量、中医体质类型与衰弱可能存在关联,但目前尚未见相关报道。为此,本研究系统性分析了老年人睡眠质量、中医体质类型、衰弱三者间的关系,并进一步验证睡眠质量与中医体质类型对衰弱的发生是否存在交互作用,旨在为临床提供更多实证。
1.1 调查对象 采用分层整群抽样法,于2019年12月从济南市随机选取3个区、1个县,每个区、县抽取2个街道或乡镇,每个街道或乡镇抽取2个社区或行政村,对该社区或行政村中所有符合纳入标准的老年人进行调查。纳入标准:(1)年龄≥60岁;(2)有居住地户口;(3)无听力、认知功能、精神障碍;(4)无重大疾病。共纳入6个社区、10个行政村的1 130例老年人为调查对象。
本研究创新性:
既往研究主要从社会人口学因素、认同危机、睡眠、营养、多病共存等角度探讨老年人衰弱的预测变量,但缺乏一定的整体意义和因素间交互作用的探讨。本研究根据体病相关理论,首次证实了中医体质类型与睡眠质量在老年人衰弱发生中的作用,并进一步明确了睡眠质量与中医体质类型的交互作用对衰弱的影响,为衰弱的识别与干预提供了新的思路。
本研究局限性:
(1)本研究为横断面研究,因此无法证实三者之间的因果关系,今后应采用大样本的纵向研究加以探讨;(2)不能简单地将该统计模型中的交互作用等同于生物学交互作用,其具体机制尚有待深入研究。
1.2 调查方法 采用调查问卷〔一般资料调查表、中医体质量表(Constitution in Chinese Medicine Questionnaire,CCMQ)、匹兹堡睡眠质量指数量表(Pittsburgh Sleep Quality Index,PSQI)、中文版Tilburg衰弱量表〕进行问卷调查,调查方式为一对一问询式,并对受试者持有疑问的条目加以解释说明。
1.2.1 一般资料调查表 由研究者自制,包括受试者的性别、年龄、户籍、家庭经济水平、受教育程度、是否患慢性病等。
1.2.2 CCMQ 采用王琦等[9]编制的CCMQ评估老年人中医体质类型,该量表包含平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质、气郁质、特禀质9个亚量表,共60个条目。各亚量表条目得分相加为中医体质类型的原始分数,然后再将其换算为转化分数。转化分数=(原始分数-条目数)/(条目数×4)×100。若平和质转化分数≥60分且其余8种体质转化分<40分,则判定为“是”;若某一偏颇体质转化分数≥40分,则判定为“是”。该量表的Cronbach's α系数为0.980。
1.2.3 PSQI 采用PSQI测定老年人睡眠质量。PSQI由BUYSSE等[10]编制,在我国人群中具有良好的信度和效度[11]。PSQI包括主观睡眠质量、入睡时间、睡眠总时间、睡眠效率、睡眠障碍、使用催眠药物、日间功能7个维度,共计18项条目;每项条目均采用Likert 4级评分法(0~3分),总分为0~21分;评分越高表示受试者睡眠质量越差,≥8分提示个体存在睡眠障碍。该量表的Cronbach's α系数为0.813。
1.2.4 中文版Tilburg衰弱量表 Tilburg衰弱量表由GOBBENS等[12]研发,奚兴等[13]翻译、汉化。本研究采用中文版Tilburg衰弱量表评估老年人的衰弱情况。中文版Tilburg衰弱量表由躯体衰弱、心理衰弱、社会衰弱3个维度、15项条目构成;总分为15分,≥5分为衰弱,评分越高表明受试者衰弱程度越严重。
1.3 质量控制 由经统一培训并具有相关中医药教育背景3年及以上的调查员开展入户调查,向被调查对象解释研究目的、注意事项后签署知情同意书。问卷回收后由调查员逐条检查,确保资料填写完整。在数据整理与录入阶段首先进行筛选剔除,然后将回收的、不存在明显规律性作答和逻辑错误的有效问卷统一编号,采用EpiData 3.1软件建立数据库,实行双人双录入以确保数据的准确性,期间若发现任何问题则及时咨询课题组专家解决。
1.4 统计学方法 采用SPSS 25.0统计软件进行数据分析。符合正态分布的计量资料以(±s)表示;计数资料以相对数表示,组间比较采用χ2检验。将中医体质类型转换为二分类变量,采用多因素Logistic回归分析探究睡眠质量、中医体质类型及二者交互作用对老年人发生衰弱的影响,其中相乘模型采用ROTHMAN[14]提出的评价方法,将睡眠质量、中医体质类型与二者的乘积项同时纳入多因素Logistic 回归分析模型,若乘积项OR值的95%CI不包含1,则认为存在相乘交互作用[15];相加模型采用Delta法,并引入ANDERSSON等[16]编制的Excel以计算评价指标超额危险度(RERI)、归因比(AP)、交互作用指数(S),若RERI、AP的95%CI 不包含0且S的95%CI不包含1,则认为存在相加交互作用。双侧检验水准α=0.05。
2.1 问卷回收情况 共发放调查问卷1 130份,回收有效问卷1 091份,有效回收率为96.5%。
2.2 受试者基本情况 1 091例老年人中男635例(58.2%),女456例(41.8%);年龄60~93岁,平均年龄(70.4±6.6)岁;60~69岁510例(46.7%),70~79岁465例(42.6%),80~93岁116例(10.7%);城镇户籍294例(26.9%),农村户籍797例(73.1%);家庭经济水平较低261例(23.9%),一般718例(65.8%),较高112例(10.3%);受教育程度:小学及以下697例(63.9%),初中257例(23.6%),高中/中专108(9.9%)例,大学/大专及以上29例(2.6%);有慢性病637例(58.4%),无慢性病454例(41.6%);无睡眠障碍905例(83.0%),存在睡眠障碍186例(17.0%);平和质448例(41.1%),偏颇体质643例(58.9%)。
2.3 不同一般资料老年人衰弱发生率比较 1 091例老年人中衰弱373例(34.2%),非衰弱718例(65.8%)。不同年龄、家庭经济水平、受教育程度、患慢性病情况老年人衰弱发生率比较,差异有统计学意义(P<0.05);不同性别、户籍老年人衰弱发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05,见表1)。
表1 不同一般资料老年人衰弱发生率比较〔n(%)〕Table 1 Comparison of frailty prevalence in elderly people by demographic factors
2.4 睡眠质量、中医体质类型与老年人发生衰弱的关系 以老年人是否发生衰弱为因变量,以睡眠障碍、中医体质类型为自变量(赋值见表2),控制混杂因素年龄、受教育程度、家庭经济水平、患慢性病情况后进行多因素Logistic回归分析,结果显示,存在睡眠障碍、偏颇体质是老年人发生衰弱的影响因素(P<0.05,见表3)。
表2 老年人发生衰弱影响因素的多因素Logistic回归分析赋值表Table 2 Assignment of the factors influencing frailty in elderly people included in the multivariate Logistic regression model
表3 老年人发生衰弱影响因素的多因素Logistic回归分析Table 3 Multivariate Logistic regression analysis of the factors influencing frailty in elderly people
2.5 基于多因素Logistic回归分析的老年人睡眠质量与中医体质类型对其衰弱发生情况的相乘交互作用分析以老年人是否发生衰弱为因变量,以睡眠障碍、中医体质类型、睡眠障碍×中医体质类型为自变量(赋值见表2),控制混杂因素年龄、受教育程度、家庭经济水平、患慢性病情况后进行多因素Logistic回归分析,结果显示,睡眠障碍×中医体质类型对老年人发生衰弱不存在相乘交互作用(P>0.05,见表4)。
2.6 基于多因素Logistic回归分析的老年人睡眠质量与中医体质类型对其衰弱发生情况的相加交互作用分析存在睡眠障碍的偏颇体质老年人共164例,其衰弱发生率为68.3%(112/164);存在睡眠障碍的平和质老年人共22例,其衰弱发生率为36.4%(8/22);无睡眠障碍的偏颇体质老年人共479例,其衰弱发生率为42.2%(203/479)。以老年人是否发生衰弱为因变量,以睡眠障碍、中医体质类型为自变量(赋值见表2),控制混杂因素年龄、受教育程度、家庭经济水平、患慢性病情况后进行多因素Logistic回归分析,结果显示,存在睡眠障碍且为偏颇体质的老年人发生衰弱的风险为无睡眠障碍且为平和质老年人的12.960倍(见表5),RERI=6.101〔95%CI(0.579,11.623)〕,AP=0.471〔95%CI(0.181,0.761)〕,S=2.041〔95%CI(1.092,3.817)〕,睡眠质量与中医体质类型对老年人发生衰弱具有相加交互作用。
表4 基于多因素Logistic回归分析的老年人睡眠质量与中医体质类型对其衰弱发生情况的相乘交互作用分析Table 4 Multiplicative interactive effect of sleep quality and TCM-based constitution on frailty in elderly people based on multivariate Logistic regression analysis
表5 基于多因素Logistic回归分析的老年人睡眠质量与中医体质类型对其衰弱发生情况的相加交互作用分析Table 5 Additive interactive effect of sleep quality and TCM-based constitution on frailty in elderly people based on multivariate Logistic regression analysis
本研究中老年人衰弱检出率为34.2%,高于张艳等[17]的研究结果,这可能与研究工具不同有关。综合现有文献来看,我国老年人衰弱发生率较高,提示今后应及时开展社区筛查,并积极探讨多学科管理路径和干预措施[18]。本研究结果显示,不同年龄老年人衰弱发生率不同,与SAMPER-TERNENT等[19]研究结果一致。随着年龄的不断增大,老年人生理储备逐渐减少,同时器官和各个系统的功能也不可避免地发生退行性改变[20],当该过程达到一定的临界值时,相应的机体状态则被认为是衰弱[21]。本研究发现不同家庭经济水平、受教育程度老年人衰弱发生率不同,与任青卓等[18]研究结果一致。Andersen模型认为,家庭经济收入与教育作为人群特征的构成要素,能够影响个体卫生服务利用和健康行为,而卫生服务的利用和健康行为直接关系到自身健康结局[22]。由此可以看出,家庭经济水平和受教育程度低的老年人主动实施健康保健以延缓衰弱的物质条件不足,提示今后应将其作为重点关注、干预对象。此外,本研究还发现患慢性病的老年人衰弱发生率高于无慢性病者,进一步说明疾病所造成的病理生理改变如神经内分泌和免疫功能失调、炎性递质的释放等削弱了个体的储备能力,无法有效抵抗外界刺激[23]。研究显示,约2/3的65岁以上老年人同时患有两种甚至两种以上的慢性疾病[24],这些疾病与其他危险因素相互易化,共同参与了衰弱的发生与演变。
本研究结果显示,控制年龄、家庭经济水平、受教育程度、患慢性病情况等混杂因素后,多因素Logistic回归分析结果显示,存在睡眠障碍是老年人发生衰弱的危险因素,与王宇宸等[25]研究结果一致。关于睡眠障碍与衰弱之间的关联性,主要体现在以下几个方面:其一,DEL BRUTTO等[26]发现睡眠障碍影响睾酮、胰岛素样生长因子-1(IGF-1)和生长激素的分泌,并加速肌肉蛋白水解,这在一定程度上可以解释衰弱的主要症状即肌肉减少;其二,研究显示存在睡眠障碍患者血清C反应蛋白(CRP)、白介素6(IL-6)、肿瘤坏死因子α(TNF-α)等炎性递质增多[27],而炎性递质介导的慢性炎性反应是衰弱的核心病理过程[6];其三,维生素B12、维生素D3等维生素的缺乏可能共同参与了老年人睡眠障碍与衰弱发生的营养机制[28]。此外,本研究还发现老年人偏颇体质是其发生衰弱的危险因素,这也为今后的研究提供了一个新的思路。《素问·经脉别论》提到的“勇者气行则已,怯者则着而为病”以及《灵枢·论勇》中的“卒然遇烈风暴雨,或病,或不病,或皆病”均说明在相同情况下,发病与否的重要条件在于个人体质的差异[29]。衰弱作为老年个体的一种病理状态,其发生与发展亦与体质因素密切相关。在有效因素的影响下,体质状态是可调的,衰弱过程也是可逆的,这在一定程度上提示今后要进一步重视中医体质类型的辨识与调护在衰弱干预中的独特作用。
本研究基于多因素Logistic回归分析的交互作用分析结果显示,睡眠质量与中医体质类型对老年人发生衰弱存在相加交互作用,且目前尚未见文献报道。本研究从统计学角度系统阐释了睡眠质量、中医体质类型与衰弱三者间的关系,即存在睡眠障碍且为偏颇体质的老年人发生衰弱的风险远远高于睡眠障碍与中医体质类型单独作用之和,提示社区在进行老年人衰弱的筛查与干预时要给予重点关注,并进一步凸显中医体质调护在其中的重要地位。
综上所述,存在睡眠障碍、偏颇体质是老年人发生衰弱的影响因素,且睡眠质量与中医体质类型存在相加交互作用,因此在社区进行老年人衰弱筛查和干预时需重点关注该类人群。
作者贡献:崔光辉、李少杰、尹永田负责文章的构思与研究设计,撰写论文;崔光辉、李少杰、陈莉军开展问卷调查;崔光辉、李少杰、刘馨谣、于佩琳进行数据录入;李少杰负责数据处理,并分析结果;尹永田、陈莉军负责文章的质量控制与审核,监督管理。
本文无利益冲突。