跌倒风险评估量表在下肢动脉疾病住院患者中的应用比较研究

牛敬荣，杨文爽，陈 曦，张丽金，张望德

下肢动脉疾病是血管外科常见疾病，指由于急性或慢性动脉闭塞造成动脉狭窄导致下肢供血流量减少或缺血。此类疾病由于血液供应不足会导致下肢肌力减弱、平衡能力下降、步态异常、肢体感觉异常、疼痛等临床症状，这些症状都是造成跌倒的高危因素。国内有学者报道，建立科学有效的评估系统，可用于筛查临床患者中的跌倒高危人群以杜绝跌倒造成的伤害[1]。

跌倒是最常见的住院患者不良事件，已经成为我国老年人因伤致死的首要原因。有研究报道，全球30%～40% 65岁以上老年人每年至少发生1次跌倒事件。跌倒患者中25%伴有严重损伤，如骨折或创伤性脑损伤[2]。37.5%的跌倒患者需要接受医学治疗或者限制活动[3]。跌倒及其引起的后继不良事件给家庭和社会都带来了沉重的经济负担。此外，有文献报道，跌倒导致的后继医疗费用在英国每年高达10亿英镑，而在美国则更是高达近千亿美元[4]。因此，正确运用评估工具筛选存在跌倒风险的高危人群，从而实现早期鉴别和干预，可使跌倒发生率由0.03%降至0.01%[5]。近年来，随着国内外相关领域临床研究的发展已逐渐形成多种有效的跌倒风险评估工具应用于临床实践工作，但对于针对血管外科下肢动脉专科疾病跌倒风险评估工具方面的研究报道鲜见。为减少跌倒不良事件发生，本研究通过文献检索目前国内外常用的跌倒评估量表，随后进行汇集、评价、筛选，最终由血管外科专家臻选，依据下肢动脉疾病特点，肢体损伤程度，如感觉异常、步态改变、肌肉萎缩、平衡异常等疾病特点选取了三种跌倒风险评估量表，即修订版Morse跌倒量表(Morse Fall Scale，MFS)、约翰霍普金斯跌倒风险评估量表(John Hopkins Fall Rish Assessment Tool，JHFRAT)和住院患者跌倒风险评估量表(Fall Risk Assessment Scale，FRAS)。同时用这三种量表对下肢动脉疾病住院患者进行跌倒风险评估以筛查高危人群，评价并比较哪个跌倒风险评估量表对于下肢动脉疾病患者跌倒人群筛查更具灵敏度，且预测精准性更高，以期探寻更有效的跌倒风险评估量表作为下肢动脉疾病跌倒风险筛查的风险评估工具。

1 对象与方法

1.1 研究对象 选取2019年5月-2020年1月首都医科大学附属北京朝阳医院血管外科下肢动脉疾病住院患者100例。男性73例，女性27例；年龄44～86岁；入组标准：①具有完善的临床资料；②患者年龄≥18岁；③住院时间>24 h；④无沟通障碍；⑤知情并同意参加本研究，同时签署书面知情同意文件。排除标准：①急诊手术或转入患者；②绝对卧床的危重患者；③中途退出研究者。本研究已获得我院医学伦理委员会批准。

1.2 方法

1.2.1 组建研究小组 选取血管外科专业医疗人员5名；全部为博士学历；副主任医师以上职称，专科工作时间15年以上者参与本研究。

1.2.2 培训 对5名血管外科专科医疗人员进行跌倒定义、评估量表使用、LOVETT肌力分级评定法、营养状态划分等培训。关于排便，移动，认知功能障碍，语言均采用统一标准。

对于符合标准的患者于入院12 h内由培训过的专科医疗人员应用所选取的这三种跌倒评估量表进行同时评估，所有患者观察至出院或死亡。

1.3 评估工具

1.3.1 修订版Morse跌倒评估量表(MFS) 2014年由王文兰等[6]对中文版MFS量表进行修订，其涵盖5个维度(即心理、生理、住院环境、生物力学和病理)，12个条目。采用Likert3级评分法，对应分值为0～2分，总分值范围为0～24分，分值越高提示风险越大。评估数据分为3个等级：低风险(≤5分)，中风险(6～9分)和高风险(≥10分)。此量表的Cronbach′s a系数为0.891，重测信度为0.982，效标关联效度为0.709。此总量表的特点几乎概括了住院患者发生跌倒可能的全部危险因素，如年龄、视力情况、平衡功能、肌力状况、运动功能、药物治疗、排泄情况、意识/认知状态、环境设施、自身因素等。修订量表对筛查高危患者的灵敏度为89.4%，特异度为97.3%，提示可有效筛出患者存在不同程度的跌倒风险。

1.3.2 约翰霍普金斯跌倒风险评估量表(JHFRAT) JHFRAT由Poe等学者2007年研制，已于美国约翰霍普金斯医院及其合作医院广泛使用多年。我国章梅云等[7]于2015年对其进行汉化，形成中文版约翰霍普金斯跌倒风险评估量表。该量表由两部分组成，第一部分根据昏迷或完全瘫痪状态直接定义为低风险；住院前6个月内存在1次以上的跌倒史、住院期间跌倒史或者医院评定为跌倒高风险等情况都被认定为高风险。若患者不符合第一部分条目，则依据第二部分进行评估，第二部分则包括患者年龄、跌倒史、用药史、认知能力、医疗照护设备、排泄情况和活动能力等7个条目，总分范围为0～35分。得分越高提示跌倒风险越大，结果分为低风险(<6分)、中风险(6～13分)和高风险(>13分)。总量表的Cronbach′s a系数为0.791；评定者间信度为0.949；内容效度为0.970；该量表公因子累计方差贡献率为62．437%。该量表适用于我国住院患者的跌倒风险评估。

1.3.3 住院患者跌倒风险评估量表(FRAS) FRAS由黎瑞红等[8]于2011年研制，其具有4个维度即心理、生理、病理和生物力学，共12个条目包括性别、年龄、营养、睡眠、视力、慢性病、药物因素、平衡协调、下肢肌力、下肢骨折、助行器械、跌倒史、陪护等。各条目按Likert 2级或3级评分，总量表分数为12～28分，分值越小提示风险越高。评估数据分5个等级：无危险(25～28分)，轻度危险(23～24分)，中度危险(21～22分)，重度危险(18～20分)，极度危险(≤17分)。该量表内的一致性Cronbach′s a系数为0.87，内容效度为0.96。

2 结果

2.1 一般临床资料特征 男性患者发病率高于女性；此外，初中文化程度以下人群、自我认知能力程度不良人群、ADL评分(日常生活活动)低且生活需要照护人群、步态调查中跛行人群、行走需要监管或辅助工具人群中的跌倒发生率更高，表1。

表1 下肢动脉疾病患者一般临床资料特征

2.2 三种量表评估结果比较

2.2.1 三种量表预测跌倒发生的准确性 一般而言0.5被设置为AUC的标准比较，修订版MFS预测跌倒发生风险的平均AUC为0.814；FRAS预测跌倒发生风险的平均AUC为0.789；JHFRAT预测跌倒发生风险的平均AUC为0.782，图1。

图1 三种跌倒量表ROC曲线分析

2.2.2 三种量表评估等级比较 分别使用修订版MFS、JHFRAT以及FRAS对评估等级结果进行比较，表2。

表2 三种评估量表评估等级比较(n=100)

2.2.3 三种量表评估结果比较 比较三种量表的灵敏度、特异度、PPV、NPV，Kappa值，表3。

表3 三种评估量表评估结果比较

2.2.4 三种量表logistic回归分析 结果提示修订版MFS和JHFRAT的分值均为正向分布，P值越小，跌倒发生的可能性越小，表4。

表4 三种量表配对Logistic回归分析

3 讨论

在临床医疗实践工作中，评估住院患者的跌倒风险已在国内各级医疗机构广泛施行，各种跌倒风险评估量表普遍应用于各临床科室。但目前仍缺乏有效且具专科特色的跌倒评估量表以解决存在跌倒高风险临床科室的现实困难。为实现精准跌倒风险评估和预测，首先要选用正确的跌倒风险评估量表，这不仅有助于快速识别跌倒高危患者，同时也可以及时进行干预从而杜绝发生此类不良事件，保障患者生命安全，减少医疗工作量[9]。本研究旨在探讨适用于血管外科下肢动脉疾病的专科疾病跌倒风险评估量表。本研究通过选取住院患者一般情况资料进行统计学分析，结果提示下肢动脉疾病患者发病男性多于女性，且好发于60岁以上老年人群；接受文化教育程度越低，发病人群越多；步态不正常、行走不便是本病特点。ROC曲线分析结果显示这三种量表平均AUC值、ROC曲线均在机会线上，且与机会线有一定差距，说明三种量表均具有临床适用性，差异无统计学意义。评估等级结果比较，修订版MFS、FRAS中高风险以上人群占46%以上。三种量表评估结果分析证实，修订版MFS在本研究中灵敏度为0.925，特异度为0.932，PPV为0.956，NPV为0.918，Kappa值0.813，该量表的评估数据结果最适合下肢动脉动脉疾病患者。整体人群结果数据进行配对logistics回归分析，此外执行对数似然估计值比较预测，结果提示修订版MFS、JHFRAT分值为正向分布，修订版MFSP值最低，评估后发生跌倒的可能性越小。整体人群结果数据进行配对logistics回归分析，同时进行对数似然估计值比较预测，结果显示这三种量表平均AUC值为0.796，差异无统计学意义。

跌倒风险的筛查是预防跌倒的首要环节，根据下肢动脉疾病特点甄选跌倒风险评估量表研究，通过评估结果等级比较、数据进行配对logistics回归分析、ROC曲线分析、对数似然估计值比较预测价值，计算量表分布偏度系数，修订版Morse跌倒评估量表用于下肢动脉疾病患者均优于住院患者FRAS以及JHFRAT，能较好地筛选出血管外科下肢动脉疾病患者跌倒高风险患者，并且该量表分值为正向分布，量表条目清晰，内容具体化，更易操作，方便医护工作者使用。因此，修订版Morse跌倒评估量表更适用于血管外科下肢动脉疾病患者在临床工作中的跌倒风险评估。