老年糖尿病合并高血压住院患者发生认知衰弱的影响因素及其风险预测列线图模型构建

邓银辉，李娜，王亚如，熊忱，邹小芳

糖尿病和高血压是老年人最常见的慢性病，且二者常共存［1］。研究表明，胰岛素抵抗和糖尿病不仅会导致机体代谢异常，还可能与高血压、心血管疾病的发生相关［2］。研究表明，糖尿病和高血压均会导致认知障碍和衰弱，且衰弱和认知障碍常共存［3-5］。认知衰弱（cognitive frailty，CF）定义为同时存在认知障碍和躯体虚弱，但无痴呆［6］，其是跌倒、痴呆、失能等患者预后不良的预测因子［7-8］。研究表明，糖尿病和高血压均是CF的血管性影响因素，糖尿病会累及血管和神经，与血管性疾病的发生发展具有重要关联；高血压亦与血管性疾病相关，两者协同会增加CF的发生风险［9-10］。目前，探讨老年糖尿病合并高血压患者发生CF影响因素的研究较少，且未见其风险预测模型。基于此，本研究旨在分析老年糖尿病合并高血压住院患者CF的影响因素，并构建其风险预测列线图模型，现报道如下。

1 对象与方法

1.1 研究对象 2022年9月至2023年3月，采用便利抽样法选取广州医科大学附属第三医院收治的老年糖尿病合并高血压住院患者252例为研究对象。纳入标准：年龄≥60岁；符合《中国2型糖尿病防治指南（2020年版）》［11］中2型糖尿病的诊断标准及《中国高血压防治指南（2018年修订版）》［12］中高血压的诊断标准。排除标准：明确诊断为痴呆或存在严重精神障碍者；伴有严重听力、视力障碍及无法正常沟通者；不能独立行走者。本研究已获得广州医科大学附属第三医院伦理委员会审批（编号：2022198），所有患者知情同意并自愿参与本研究。

1.2 调查工具 （1）CF评估工具：①Fried衰弱表型量表（Fried's Frailty Phenotype，FFP）：采用FFP评估患者衰弱情况，该量表由FRIED等［13］编制，内容包括体质量下降、疲乏、步速减慢、握力下降、体力活动减少5个指标，满分5分，其中3～5分为衰弱。②蒙特利尔认知评估量表（Montreal Cognitive Assessment，MoCA）：采用MoCA评估患者的认知功能，该量表包括注意力、执行功能、记忆力、语言功能、视空间功能、抽象思维、计算力和定向力8个认知领域，共12个条目，满分30分，其中＜26分为认知功能受损，若受教育年限＜12年，则＜27分为认知功能受损。中文版MoCA的Cronbach's α系数为0.933，具有良好的信效度［14］。（2）一般资料调查表：自行设计一般资料调查表，内容包括年龄、性别、BMI、文化水平、居住情况、自评睡眠质量、体育锻炼情况（体育锻炼定义为每周进行至少3次中高强度运动或抗阻运动，每次运动时间≥30 min［15］）、脑力活动情况（脑力活动定义为每天进行阅读、手机上网、益智游戏等智力活动30 min以上）、血脂异常情况、白蛋白、血红蛋白、空腹血糖、糖化血红蛋白、糖尿病病程、高血压病程、近1年内有无跌倒史、步行辅助情况。（3）微型营养评定短表（Mini Nutritional Assessment-Short Form，MNASF）：该量表由RUBENSTEIN等［16］修订，主要用于评估患者的营养状况，其内容包括体质指数、近3个月体质量变化、过去3个月应激情况、活动能力、进食情况及心理精神问题共6个条目，满分14分，其中12～14分为营养正常、≤11分为有营养不良风险。（4）简版老年抑郁量表（Geriatric Depression Scale，GDS-5）：采用GDS-5评估患者抑郁状态，该量表简便，且具有良好的信效度［17］，满分5分，其中≥2分为抑郁。（5）Barthel指数量表：该量表由MAHONEY等［18］修订，主要用于评估患者的生活自理能力，满分100分，其中100分为独立、≤99分为依赖。（6）Morse跌倒评估量表（Morse Fall Scale，MFS）：采用MFS评估患者跌倒风险，该量表包括跌倒史、超过1个医学诊断、使用行走辅助工具、静脉滴注或使用静脉留置针、步态、认知状态共6个条目，满分125分，其中＞45分提示存在跌倒高风险。中文版MFS的Cronbach's α系数为0.086［19］。

1.3 CF诊断标准 根据国际老年学与老年病学协会定义的CF［5］，确定本研究CF的诊断标准：（1）自述或家属诉说患者的认知功能减退；（2）FFP评估为衰弱；（3）MoCA评估为认知功能受损。

1.4 资料收集方法 由统一培训的专业人员采用统一指导语进行调查，调查前向患者说明研究目的与内容，取得患者及其家属同意后使其签署知情同意书并填写问卷，然后由研究者当场检查有无漏项并及时补充，以保证问卷的有效性。问卷回收后统一进行编码，双人录入数据并双人核对。

1.5 统计学方法 采用SPSS 26.0统计学软件进行数据处理。不符合正态分布的计量资料以M（QR）表示，组间比较采用非参数Wilcoxon秩和检验；计数资料以相对数表示，组间比较采用χ2检验；老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的影响因素分析采用多因素Logistic回归分析；使用R语言中的“rms”程序包构建老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF风险预测列线图模型，采用ROC曲线评价该列线图模型的区分度，采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价该列线图模型的拟合程度，采用Brier得分（以＜0.25分为宜）及校准曲线评价该列线图模型的校准度。双侧检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 一般情况 本研究共发放252份问卷，回收有效问卷251份，有效回收率为99.6%。251例老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF 76例，CF发生率为30.3%。按照7∶3的比例将患者分为建模集（n=175）和验证集（n=76），建模集中53例患者发生CF，验证集中23例患者发生CF。

2.2 单因素分析 建模集中发生CF患者与未发生CF患者年龄、文化水平、自评睡眠质量、有体育锻炼者占比、有脑力活动者占比、白蛋白、血红蛋白、糖尿病病程、有步行辅助者占比、营养状况、抑郁发生率、生活自理能力、跌倒风险比较，差异有统计学意义（P＜0.05）；建模集中发生CF患者与未发生CF患者性别、BMI、居住情况、血脂异常发生率、空腹血糖、糖化血红蛋白、高血压病程、近1年内有跌倒史者占比比较，差异无统计学意义（P＞0.05），见表1。

表1 老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF影响因素的单因素分析Table 1 Univariate analysis of the influencing factors of CF in elderly inpatients with diabetes mellitus and hypertension

2.3 多因素Logistic回归分析 以建模集患者是否发生CF为因变量（赋值：否=0，是=1），以单因素分析中差异有统计学意义的项目为自变量，进行多因素Logistic回归分析，结果显示，年龄、脑力活动、抑郁、生活自理能力、跌倒风险是老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的独立影响因素（P＜0.05），见表2。

表2 老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF影响因素的多因素Logistic回归分析Table 2 Multivariate Logistic regression analysis of of the influencing factors of CF in elderly inpatients with diabetes mellitus and hypertension

2.4 列线图模型构建与验证 基于多因素Logistic回归分析结果构建老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF风险预测列线图模型，见图1。ROC曲线分析结果显示，该列线图模型预测建模集老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的AUC为0.893〔95%CI（0.842，0.945）〕，最佳截断值为0.26，灵敏度为86.8%，特异度为77.9%，Brier得分为0.116分，见图2；该列线图模型预测验证集老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的AUC为0.836〔95%CI（0.741，0.930）〕，Brier得分为0.146分，见图3。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示，该列线图模型拟合较好（χ2=5.97，P=0.65）。校准曲线分析结果显示，该列线图模型预测建模集老年糖尿病合并高血压住院患者CF的发生概率与实际发生率相近，见图4。

图1 老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF风险预测列线图模型Figure 1 Nomogram model for predicting CF in elderly inpatients with diabetes mellitus and hypertension

图2 该列线图模型预测建模集老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的ROC曲线Figure 2 ROC curve of the nomogram model for predicting CF in elderly inpatients with diabetes mellitus and hypertension in modeling set

图3 该列线图模型预测验证集老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的ROC曲线Figure 3 ROC curve of the nomogram model for predicting CF in elderly inpatients with diabetes mellitus and hypertension in validation set

图4 列线图模型预测建模集老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的校准曲线Figure 4 Calibration curve of the nomogram model for predicting CF in elderly inpatients with diabetes mellitus and hypertension

3 讨论

本研究结果显示，30.3%的老年糖尿病合并高血压住院患者发生了CF，高于单独罹患糖尿病或高血压的老年人［20-21］，分析原因可能与糖尿病和高血压可协同影响血管和神经功能有关。既往研究表明，胰岛素抵抗、炎症、氧化应激等是糖尿病和高血压的共同病理生理机制，且这些病理生理机制可能与CF的发生有关［22-23］。本研究中老年糖尿病合并高血压住院患者CF发生率高于LU等［24］调查的社区人群CF发生率的20.8%，分析原因可能为住院患者常伴随多种疾病，身体状况相对较差。因此，构建老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF风险预测列线图模型对及早识别CF高风险人群并进行干预具有重要意义。

本研究结果显示，年龄是老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的独立影响因素。众所周知，衰弱和认知障碍发生率均随着年龄增长而升高。CF是一种年龄相关疾病，随着年龄增长，机体器官的生理性储备不断下降，血管和神经功能也会受到影响；此外，糖尿病和高血压均会促使与衰老相关的肌肉质量下降、各种功能异常的发生［25］。因此，医务人员需要重点关注高龄患者的CF情况，密切评估其身体衰弱和认知功能情况，并对患者和家属宣教相关知识和改善功能的措施。本研究结果显示，脑力活动是老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的独立影响因素，与林丽玉等［26］进行的Meta分析结果一致，该结果显示无智力活动的老年人CF发生风险是有智力活动的老年人的3倍。因此，医务人员应对老年糖尿病合并高血压住院患者及其家属宣教智力活动的重要性及方式，但如何进行智力活动才能有效降低CF发生风险仍有待进一步探讨。抑郁是衰弱和认知障碍的另一个常见且可改变的危险因素，其与糖尿病和高血压的发生相关［27-28］。本研究结果显示，抑郁是老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的独立影响因素，与MA等［29］研究结果一致。因此，医务人员不仅应关注老年糖尿病合并高血压住院患者的身体状况，还应关注其心理健康。一项人群研究显示，伴有CF的老年人日常生活能力受限的风险更高［30］。生活自理能力受限会导致老年人处于低体力活动水平，进而降低其生活质量和面对新的外部应激源时的心理弹性。本研究结果显示，生活自理能力是老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的独立影响因素。因此，医务人员需重点关注生活自理能力较差的老年糖尿病合并高血压住院患者，鼓励其进行力所能及的事情，尽可能保持功能独立。本研究结果显示，跌倒风险是老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的独立影响因素。因此，跌倒和与跌倒有关的伤害也是老年人面临的主要健康问题，医务人员需重点评估老年糖尿病合并高血压住院患者的跌倒风险，同时应向患者及家属宣教预防跌倒的相关知识。

本研究基于多因素Logistic回归分析结果构建了老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF风险预测列线图模型，其中5个预测因子均较易获取。ROC曲线分析结果显示，该列线图模型预测建模集、验证集老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的AUC分别为0.893、0.836，Brier得分分别为0.116、0.146分；Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示，该列线图模型拟合较好；校准曲线分析结果显示，该列线图模型预测建模集老年糖尿病合并高血压住院患者CF的发生概率与实际发生率相近，提示该列线图模型具有良好的区分度和校准度。

综上所述，年龄、脑力活动、抑郁、生活自理能力、跌倒风险是老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF的独立影响因素，而基于上述影响因素构建的列线图模型对老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF具有良好的区分度和校准度，可作为老年糖尿病合并高血压住院患者发生CF风险的评估工具，从而及早识别CF高风险人群，并采取有针对性的干预策略。但本研究为单中心研究，今后可开展多中心、大样本量研究进一步验证本研究结论。

作者贡献：邓银辉负责论文构思、撰写；邓银辉、李娜负责研究设计，数据整理与分析；邓银辉、李娜、王亚如、熊忱负责数据收集；邹小芳负责论文修订，文章的质量控制，并对文章整体负责、监督管理。

本文无利益冲突。