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摘要

目標(biāo)

本研究旨在利用FRAIL量表和衰弱指數(shù)（FI）豐富對衰弱軌跡的研究，并分析中國老年人不同軌跡的決定因素。

方法

納入中國健康長壽縱向調(diào)查2268名老年人，F(xiàn)RAIL量表由5個條目構(gòu)成，F(xiàn)I由39個缺陷構(gòu)成，采用潛在類別軌跡模型描述衰弱軌跡，采用Lasso-logistic模型探究影響因素。

結(jié)果

?確定了四種 FRAIL 軌跡和三種 FI 軌跡。無論使用哪種虛弱工具，女性、吸煙、文盲、兩種以上慢性病和日常生活活動能力差（所有p < 0.05）都與虛弱軌跡有關(guān)。

結(jié)論

中國老年人的衰弱軌跡各異，且受不同衰弱測量工具的影響。長期評估和管理衰弱被建議作為社區(qū)醫(yī)療中心的常規(guī)護(hù)理。

亮點(diǎn)

?使用兩種工具（FRAIL量表和虛弱指數(shù)）來測量虛弱程度。?已確定四條 FRAIL 軌跡和三條 FI 軌跡。?一部分中國老年人的身體狀況正在迅速衰弱。?應(yīng)針對不同虛弱軌跡的老年人制定不同的干預(yù)措施和護(hù)理。

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前言

介紹

衰弱癥是一種復(fù)雜的老年綜合征，表現(xiàn)為體力、耐力和生理功能障礙的退化。1它會增加不良后果的風(fēng)險，包括跌倒、殘疾和死亡。2、3衰弱癥已成為一個主要的公共衛(wèi)生問題，尤其是在中國這個老齡人口眾多的國家。4與衰老不同，衰弱癥是可以預(yù)防和逆轉(zhuǎn)的。預(yù)防的一個關(guān)鍵步驟是識別高風(fēng)險的老年人及其風(fēng)險因素。5

衰弱表型 (FP) 和衰弱指數(shù) (FI) 是測量衰弱的兩種主要方法。6前者包括五種身體表現(xiàn)：不自主的體重減輕、疲勞、身體活動減少、呆滯和缺乏力量。7 FP 更適用于住院的老年患者。8、9 FI由Rockwood等人提出，10其中衰弱被概念化為累積的健康缺陷狀態(tài)。2008 年，基于 FP 和 FI 提出了 FRAIL 量表。11該量表中文修訂版的整體 Cronbach's alpha系數(shù)為 0.826。12總之，衰弱測量沒有金標(biāo)準(zhǔn)，不同的衰弱工具可能測量個體健康的不同方面。因此，結(jié)合多種工具來評估衰弱比使用單一測量方法可以提供更多的信息。

先前研究已經(jīng)探索了單一時間點(diǎn)的衰弱預(yù)測因素。13,14,15 然而，衰弱并不是恒定的，而是在進(jìn)展、維持和改善之間變化。16最近的一項審查表明，重復(fù)衰弱測量的縱向數(shù)據(jù)對于了解衰弱如何發(fā)展以及其進(jìn)展的原因具有重要意義。17然而，關(guān)于中國人衰弱軌跡的研究很少，沒有證據(jù)表明在使用不同的衰弱測量工具時，衰弱軌跡遵循相似的發(fā)展模式。此外，生命歷程理論認(rèn)為，早期生活暴露可能會影響晚年健康。18一些研究表明，不良的童年暴露與衰弱呈正相關(guān)。19、20然而，衰弱軌跡的危險因素僅限于相對較晚的生活方式和社會因素，而忽略了童年經(jīng)歷。21因此，童年經(jīng)歷與衰弱軌跡之間的關(guān)聯(lián)仍有待探索。

識別衰弱軌跡并及時干預(yù)其危險因素可能有助于老年人享受更健康更長壽的生活。本研究旨在：（1）利用兩種適用于中國社區(qū)老年人的評估工具（FRAIL量表和FI）全面了解衰弱軌跡的特點(diǎn)；（2）探討童年經(jīng)歷、人口統(tǒng)計學(xué)、社會經(jīng)濟(jì)和行為因素對衰弱軌跡的綜合影響。

方法

方法

中國縱向健康長壽調(diào)查（CLHLS）參與者旨在探討中國成年人長壽的決定因素。該調(diào)查在22個省份進(jìn)行，CLHLS人群由居住在家庭中的65歲中國成年人組成。采用多階段非等目標(biāo)隨機(jī)抽樣方法進(jìn)行選擇，以確保全國代表性。 22 基線調(diào)查于 1998 年啟動，后續(xù)調(diào)查于 2000 年、2002 年、2005 年、2008 年、2009 年、2011 年、2012 年、2014 年和2018年，CLHLS獲得北京大學(xué)倫理委員會批準(zhǔn)（IRB00001052 13074）。所有參與者都獲得了書面知情同意書。

本研究納入標(biāo)準(zhǔn)如下：（1）年齡65歲； （2）2008年以來連續(xù)參加四次調(diào)查； (3)完成基線衰弱測量和3次后續(xù)衰弱測量。排除標(biāo)準(zhǔn)是那些重要變量（例如年齡、性別和身體狀況）缺失值的標(biāo)準(zhǔn)。 2008 年基線訪談有 16,954 名參與者，其中排除了 14,686 名不符合條件的參與者。最后，分析樣本中有 2268 名參與者（補(bǔ)充圖 1）。

FRAIL 量表

FRAIL 量表包括五個自我報告的項目：疲勞、肌肉阻力、步行、疾病負(fù)擔(dān)和體重減輕。每個項目的結(jié)果均分為兩部分，正面回答得 1 分，負(fù)面回答得 0 分。創(chuàng)建 FRAIL 量表的目的是將個體分為健全 (0)、脆弱前 (1 至 2) 或脆弱（3 至 5 分）。在CLHLS問卷設(shè)計的基礎(chǔ)上，對FRAIL量表項目進(jìn)行了部分調(diào)整。該改編量表在之前的研究中具有良好的信度和效度。23,24 有關(guān)具體調(diào)整的更多信息，請參見補(bǔ)充表 1。

FI

FI 使用 39 個與健康相關(guān)的項目構(gòu)建。25 這 39 個項目涵蓋了認(rèn)知功能、活動日常生活能力（ADL）、工具性日常生活活動（IADL）、工具性障礙、慢性疾病患病率（例如糖尿病、中風(fēng)、心臟病）、感覺障礙和健康狀況。對于每個參與者，F(xiàn)I 分?jǐn)?shù)的計算方式為缺陷分?jǐn)?shù)總和除以所包含的缺陷量，范圍從 0 到 1。FI 分?jǐn)?shù)越高表明虛弱狀況越差。項目詳情見補(bǔ)充表2。

協(xié)變量的測量

本研究中的協(xié)變量包括人口特征（年齡、性別、居住地）、社會經(jīng)濟(jì)特征（教育、職業(yè)、經(jīng)濟(jì)狀況）、家庭社會支持（婚姻狀況、社會地位）?；樱⒔】敌袨椋ㄟ\(yùn)動、吸煙、飲酒）、童年經(jīng)歷（童年醫(yī)療服務(wù)、童年饑餓）等。心理健康通過心理健康（PWB）26進(jìn)行評價，由7個項目來衡量?？偡址秶鸀?至35，PWB得分越高表明幸福感越好。此外，ADL 和 IADL 也被列為潛在協(xié)變量。 IADL 被認(rèn)為比 ADL 更復(fù)雜。27 ADL 通過 6 項日?；顒舆M(jìn)行評估，IADL 根據(jù) 8 項工具活動進(jìn)行評估。較低的 ADL 分?jǐn)?shù) (6 18) 和 IADL 分?jǐn)?shù) (8 24) 表明身體狀況較好。補(bǔ)充表 3 顯示了對變量的更詳細(xì)描述。

虛弱軌跡

我們使用潛在類軌跡模型 (LCTM) 來識別隨時間變化的虛弱軌跡。 LCTM 可用于分析縱向數(shù)據(jù)并揭示群體內(nèi)的多種發(fā)育軌跡，而不是單一軌跡。28 以下是 LCTM 的具體標(biāo)準(zhǔn)：（1）根據(jù)最小貝葉斯信息確定最擬合的軌跡數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)（BIC）； (2)計算每個參與者的后驗概率，并將參與者分配到概率最高的某個軌跡。平均后驗概率（APP）超過70%，表明模型擬合良好； （3）最小班級的比例要求不少于全體學(xué)員的5%。

統(tǒng)計分析

首先，排除所有缺失率大于10%的變量，其余變量使用“mice”包通過多重插補(bǔ)方法進(jìn)行插補(bǔ)。分類變量給出了百分比。連續(xù)變量以正態(tài)分布的平均值§標(biāo)準(zhǔn)差表示，或以偏態(tài)分布的中位數(shù)和四分位數(shù)范圍表示。測量2008年至2018年每一波的FRAIL評分和FI評分。

其次，使用LCTM識別FRAIL和FI軌跡。我們測試了 1-6 個軌跡來識別脆弱軌跡的潛在子組。使用 BIC 確定軌跡組的最佳數(shù)量（絕對值通常越低越好）。此外，還計算了 APP 和最小班級的比例。

第三，我們使用最小絕對收縮和選擇算子（Lasso）方法進(jìn)行初始變量選擇。 Lasso 是一種廣泛用于高維數(shù)據(jù)中的變量選擇和模型擬合的正則化技術(shù)。其本質(zhì)是在一般線性回歸中添加懲罰項（L1正則化），以消除不太重要變量的系數(shù)，從而實現(xiàn)自動特征選擇和模型簡化。29 Lasso回歸的公式如補(bǔ)充圖2所示。然后，通過使用交叉驗證來選擇最佳正則化參數(shù)值（λ）。一般來說，通常選擇 lambda.min 作為最優(yōu) λ，因為它表明選擇具有高預(yù)測精度的最簡單模型。 30 第四，通過方差分析、chi-平方檢驗或秩和檢驗。

最后，使用多項邏輯回歸來確定每個 FRAIL/FI 軌跡組的預(yù)測因子。所有統(tǒng)計分析均使用 R，V.4.3.0.31 進(jìn)行，當(dāng) p < 0.05（雙側(cè)）時，判斷統(tǒng)計顯著性顯著。

Lasso回歸分析

Lasso回歸算法用于消除不太重要的因素。結(jié)果呈現(xiàn)在圖1和圖2中。 3,4 和補(bǔ)充圖 3,4。對于 FRAIL 軌跡，在最佳 λ（λ=0.007040706，即 lambda.min）處確定了 21 個變量的非零系數(shù)。對于 FI 軌跡，在最佳 λ（λ=0.005471071，即 lambda.min）處確定了 18 個具有非零系數(shù)的變量。無論使用哪種衰弱工具，幾乎每個選定的變量都具有統(tǒng)計學(xué)上的顯著差異（補(bǔ)充表 7 和補(bǔ)充表 8）。協(xié)變量和衰弱軌跡組之間的關(guān)聯(lián)在吸煙、認(rèn)知能力、教育等方面具有顯著意義。值得注意的是，Lasso 篩查結(jié)果中還包括了童年經(jīng)歷。

多項邏輯回歸分析

使用多項邏輯回歸分析來識別潛在類別中的獨(dú)特因素。表 1 提供了以 FRAIL 軌跡變化作為結(jié)果的優(yōu)勢比 (OR)。與無虛弱組相比，虛弱加劇組和虛弱加重組更有可能年齡較大、文盲和患有多種慢性疾病。女性、吸煙者加劇了衰弱的進(jìn)展，而參與園藝、養(yǎng)寵物、打牌/麻將等體力活動則有助于抑制（P<0.05）。此外，與非衰弱組相比，衰弱加重組的老年人受益于公共養(yǎng)老保險（OR=0.47）和醫(yī)療保健教育服務(wù)（OR=0.55）的機(jī)會較少。改善虛弱組成員的重要預(yù)測因素是性別、當(dāng)前吸煙狀況和慢性病數(shù)量；參與者往往具有更好的認(rèn)知功能（OR=0.42，95%CI：0.21-0.86），但心理健康狀況和 IADL 能力較差（p <0.001）。這可能部分解釋了為什么虛弱改善組一開始虛弱分?jǐn)?shù)很高。

表 2 提供了多項邏輯回歸模型的結(jié)果。女性、多種慢性病、IADL 殘疾、聽力障礙和視力障礙是中等穩(wěn)定組成員的重要決定因素。不吸煙（OR=2.92）、經(jīng)常體力勞動（OR=0.38）、較高的教育水平（OR=0.58）和良好的睡眠質(zhì)量（OR=0.46）降低了老年人被納入中等穩(wěn)定組的可能性。另一方面，與低穩(wěn)定組相比，低速組老年人更容易文盲、IADL評分更高、患有兩種以上慢性病。值得注意的是，看電視和/或聽廣播降低了屬于低快速組的風(fēng)險，但與屬于中等穩(wěn)定組沒有關(guān)聯(lián)。

討論

本研究確定了四種 FRAIL 軌跡（無脆弱、脆弱性增加、脆弱性惡化和脆弱性改善）和三種 FI 軌跡（低穩(wěn)定、中穩(wěn)定和低快速）。此外，我們發(fā)現(xiàn)，無論使用哪種衰弱工具，性別、吸煙、教育水平、IADL 和慢性病數(shù)量對衰弱亞組的分類有顯著影響。吃蔬菜、園藝、飼養(yǎng)寵物、打牌、看電視或聽廣播以及充足的睡眠等生活習(xí)慣是預(yù)防衰弱的重要因素，顯示出作為干預(yù)措施的潛力。通過早期篩查和及時干預(yù)其危險因素來預(yù)防或逆轉(zhuǎn)衰弱是最終目標(biāo)。

在這里，我們表明，慢性疾病的數(shù)量是 FRAIL 軌跡和 FI 軌跡的共同決定因素。晚年是慢性軀體疾病多發(fā)病的時期，預(yù)防或保健比慢性病的治療更具成本效益。同樣，IADL 被確定為 FRAIL 和 FI 軌跡，這與之前的研究一致，這些研究表明 IADL 損傷與虛弱風(fēng)險增加之間存在聯(lián)系。32,33 執(zhí)行 IADL 任務(wù)有困難的老年人更有可能經(jīng)歷身體和認(rèn)知方面的障礙下降，導(dǎo)致出現(xiàn)虛弱的可能性更高。34

年齡被認(rèn)為是 FRAIL 軌跡的一個重要風(fēng)險因素，而其對 FI 軌跡的影響并不顯著。此外，基于 FRAIL 軌跡的認(rèn)知能力分組存在有意義的差異，但基于 FI 軌跡的分組則沒有。在 FRAIL 軌跡中，認(rèn)知功能正常的參與者更有可能屬于虛弱改善組。我們的研究中，年齡和認(rèn)知功能對衰弱進(jìn)展的影響與之前的研究不一致。35-37 一種可能的解釋是，F(xiàn)RAIL 量表側(cè)重于身體衰弱，而 FI 將衰弱視為涉及多個系統(tǒng)損傷的更廣泛概念。 1

就性別而言，女性往往具有更高的基線水平和更陡峭的 FI 軌跡。此外，女性更有可能改變虛弱狀態(tài)，要么惡化，要么改善（在 FRAIL 軌跡中），這與最近的系統(tǒng)評價結(jié)果一致。38 有幾個因素可能導(dǎo)致女性快速虛弱軌跡。一種可能的解釋是男性和女性之間的生物學(xué)差異。 39 此外，社會因素，例如獲得醫(yī)療保健的性別差異、高強(qiáng)度家務(wù)勞動和較低的社會經(jīng)濟(jì)地位，可能會進(jìn)一步加劇女性的衰弱進(jìn)程。 40 了解背后的原因這些性別差異對于制定有針對性的干預(yù)措施以緩解婦女衰弱的情況至關(guān)重要。

衰弱進(jìn)展的機(jī)制仍遠(yuǎn)不清楚。一種可能的機(jī)制是不健康的行為，例如吸煙和失眠。煙草煙霧中含有大量活性氧和自由基，會導(dǎo)致氧化應(yīng)激和細(xì)胞損傷。41 持續(xù)的氧化應(yīng)激會加速細(xì)胞衰老并導(dǎo)致身體衰弱。另一方面，失眠會使神經(jīng)內(nèi)分泌途徑失調(diào)，導(dǎo)致代謝失調(diào)、肌肉萎縮和與虛弱相關(guān)的身體機(jī)能下降。 42 相反，休閑活動 40（例如園藝、養(yǎng)寵物、打牌等）和更好的社交活動環(huán)境（例如高等教育和充足的醫(yī)療保健服務(wù)）可以幫助將衰弱軌跡維持在更佳的狀態(tài)。

使用不同測量方法對衰弱進(jìn)展進(jìn)行的研究相對較少，只有 Hwang 等人之前的一項研究35同時研究了 FP 和 FI 定義的衰弱軌跡。然而，該研究是1999年至2007年在臺灣進(jìn)行的，因此其結(jié)果未能代表全國老年人的最新衰弱趨勢。此外，本研究確定的危險因素難以改變，限制了干預(yù)措施的指導(dǎo)意義和實用性。

我們的研究有四個優(yōu)勢。首先，本研究提供了考慮在老年護(hù)理中使用不同測量方法整合連續(xù)衰弱評估的見解。其次，在FRAIL軌跡中發(fā)現(xiàn)了衰弱改善組，這有力地支持了衰弱是可逆的。第三，我們從人口、社會和行為維度納入了 55 個潛在影響因素，分析多種風(fēng)險因素對衰弱軌跡的綜合影響。最后，這些風(fēng)險因素尤其是行為因素與日常生活相關(guān)。我們的研究結(jié)果有助于制定實用的個性化干預(yù)措施。

然而，應(yīng)該承認(rèn)一些限制。首先，我們排除了觀察期間失訪或死亡的參與者，這可能在一定程度上低估了中國老年人的衰弱程度。其次，與脆弱性工具的原始定義相比，我們根據(jù)可用的 CLHLS 數(shù)據(jù)對某些條目進(jìn)行的調(diào)整可能會導(dǎo)致某種程度的扭曲。第三，該隊列的評估間隔約為3年。在此期間，可能發(fā)生了無法測量的虛弱變化。第四，由于問卷信息的限制，僅選擇了兩種常用的衰弱評估量表。事實上，衡量虛弱程度的不僅僅是這兩個量表。更重要的是，需要進(jìn)一步的研究來探索每個定義如何有助于我們對衰弱進(jìn)展的整體理解。

結(jié)論

基于具有全國代表性的中國老年人群，本研究確定了四種 FRAIL 軌跡和 3 種 FI 軌跡。這項研究發(fā)現(xiàn)了一個令人擔(dān)憂的事實，即部分中國老年人的身體虛弱程度迅速惡化。研究發(fā)現(xiàn)，女性、吸煙、文盲、IADL 殘疾以及患有兩種以上慢性病都與不利的 FRAIL 和 FI 軌跡相關(guān)。其他社會和行為因素分別以不同的方式影響不同軌跡的發(fā)展。建議對虛弱進(jìn)行長期評估和管理作為社區(qū)醫(yī)療中心的常規(guī)護(hù)理。

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