中国老年人衰弱风险预测列线图模型的开发与验证:一项基于全国心理学行为调查的大样本研究

《Journal of Health, Population and Nutrition》:Development and validation of a risk prediction nomogram for frailty in older Chinese adults

【字体: 时间:2025年11月22日 来源:Journal of Health, Population and Nutrition 2.4

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  本研究针对中国老年人衰弱早期识别难题,开发并验证了基于10个易获取临床指标的风险预测列线图模型。研究团队利用2022年中国居民心理学行为调查(PBICR)数据库中4367名60岁以上老年人数据,通过多因素logistic回归识别出年龄、BMI、饮酒史、抑郁(PHQ-9)、社会支持(PSSS)等关键预测因子,构建的模型在训练集和验证集的AUC分别达到0.746和0.711。该工具为社区医护人员提供了简便的衰弱筛查工具,对实现老年人个性化健康干预具有重要意义。

  
随着全球人口老龄化进程加速,衰弱(frailty)已成为影响老年人健康的核心问题。据预测,到2050年全球65岁以上人口将达20亿,而中国老年人衰弱发生率高达5%-30%。这种表现为脆弱性增加和应激抵抗能力下降的生理状态,不仅导致残疾、住院时间延长和死亡率上升,还带来巨大的社会经济负担。目前衰弱诊断面临标准不统一、起病隐匿等挑战,多数患者确诊时已错过最佳干预期。尽管已有研究探讨了年龄、抑郁、共病等风险因素,但针对心理行为因素的大样本研究仍显不足。
为填补这一研究空白,Fan等人在《Journal of Health, Population and Nutrition》发表最新研究,基于全国性大样本数据开发了中国老年人衰弱风险预测工具。研究团队利用2022年中国居民心理学行为调查(PBICR)数据库,纳入4367名60岁以上老年人,采用70:30比例将数据集分为训练集和验证集。通过logistic回归分析确定独立预测因素,构建列线图(nomogram)模型,并采用校准曲线和决策曲线分析(DCA)评估模型性能。
关键技术方法包括:使用FRAIL量表评估衰弱状态,患者健康问卷-9(PHQ-9)评估抑郁症状,感知社会支持量表(PSSS)测量社会支持水平;通过多因素logistic回归筛选预测因子,建立列线图预测模型;采用受试者工作特征曲线(ROC)分析模型区分度,Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线评估校准度,DCA分析临床实用性。
研究结果
一般特征分析
最终纳入的4367名参与者中,1190人(27.25%)出现衰弱症状。训练集(n=3060)和验证集(n=1308)的衰弱发生率分别为27.19%和27.37%,两组基线特征无显著差异(P>0.05),确保了数据分组的合理性。
单因素与多因素分析
单因素分析显示年龄、BMI、债务状况、家庭居住地、消化系统疾病、呼吸系统疾病、白内障、家庭类型、文化程度、饮酒史、PSSS评分、PHQ-9评分和邻里关系与衰弱显著相关(P<0.05)。多因素logistic回归最终确定10个独立预测因素:年龄(OR=1.020)、BMI(OR=0.932)、抑郁症状(PHQ-9)(OR=1.365)、社会支持(PSSS)(OR=0.877)、农村居住(OR=1.256)、邻里关系(OR=0.837)、负债(OR=2.159)、白内障(OR=1.372)、丁克家庭(OR=3.039)和饮酒史(OR=0.750)。
列线图开发与验证
基于上述因素构建的预测模型显示良好性能。训练集AUC为0.746(95%CI:0.726-0.765),验证集AUC为0.711(95%CI:0.681-0.741)。Hosmer-Lemeshow检验P值分别为0.212和0.319(P>0.05),校准曲线显示预测与实际观察值高度一致,DCA证实模型具有良好临床应用价值。
讨论与结论
本研究首次基于全国代表性大样本数据,系统开发了中国老年人衰弱风险预测列线图。研究发现衰弱与多种生理、心理社会因素密切相关:年龄增长带来的生理功能衰退、低BMI相关的营养不良风险、债务压力导致的慢性应激、农村地区较差的医疗资源、白内障引发的活动限制等因素均增加衰弱风险。特别值得注意的是,社会支持(包括家庭类型和邻里关系)显示出保护作用,丁克家庭老年人衰弱风险是主干家庭的3.039倍,印证了家庭支持在老年健康中的关键作用。
与预期相反的是,饮酒史与衰弱风险负相关。研究者推测这可能与中国老年人的饮酒文化有关:主要集中在餐饮场合的适度白酒消费可能产生社交效益,且低剂量乙醇可能增强免疫反应。但该结果仍需纵向研究验证饮酒模式与衰弱的因果关系。
列线图模型将复杂医学预测转化为直观可视化工具,使社区医护人员能快速识别高风险个体。模型包含的10个指标均易于获取,适合基层医疗机构推广应用。通过早期识别高风险人群,可针对性地开展营养支持、心理干预、社会支持增强等预防措施,有效延缓衰弱进程。
研究局限性包括横断面设计无法确立因果关系,缺乏外部验证,以及酒精消费数据粒度不足等。未来需通过纵向研究验证因素间因果关系,并在不同人群中验证模型普适性。
该研究为中国老年人衰弱早期筛查提供了实用工具,对实现主动健康老龄化具有重要实践意义。通过将预测模型整合到社区健康评估体系,有望建立"预测-预防-干预"的全程管理模式,为制定个性化健康干预策略提供科学依据。
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