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        基于Meta分析構(gòu)建老年人失能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型

        2023-05-10 02:39:40江智霞袁曉麗楊曉玲
        全科護(hù)理 2023年13期
        關(guān)鍵詞:異質(zhì)性障礙危險(xiǎn)

        魯 鑫,金 雪,江智霞,袁曉麗,楊曉玲,胥 露

        失能是指個人在日常生活中,主要活動能力受限或喪失[1]。當(dāng)前全球人口老齡化趨勢明顯,總體上已進(jìn)入老齡化社會[2]。2020年11月1日,第七次全國人口普查數(shù)據(jù)表明,我國60歲及以上老年人口已達(dá)2.64億人,約占總?cè)丝诘?8.70%[3]。隨著老年人口持續(xù)增加,人口老齡化程度進(jìn)一步加深,今后失能老年人口規(guī)模將不斷擴(kuò)大[4]?!耙蝗耸?、全家失衡”,失能不僅降低個人生活質(zhì)量,還增加家庭照護(hù)負(fù)擔(dān)、加大社會醫(yī)療衛(wèi)生資源負(fù)荷[5]。失能并非一種靜態(tài)現(xiàn)象,而是具有動態(tài)性、過程性的特點(diǎn)[2]。因此,應(yīng)關(guān)注老年人進(jìn)入失能狀態(tài)之前的預(yù)防和干預(yù),加強(qiáng)失能的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。然而,目前國內(nèi)的相關(guān)研究主要集中于老年人失能的現(xiàn)狀調(diào)查及失能之后的長期照護(hù)問題,老年人失能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型研究相對較少,而風(fēng)險(xiǎn)篩查是對失能風(fēng)險(xiǎn)人群進(jìn)行針對性預(yù)防和干預(yù)的依據(jù)。因此,本研究基于Meta分析構(gòu)建預(yù)測模型,為早期預(yù)測老年失能危險(xiǎn)人群提供有效工具。

        1 資料與方法

        1.1 Meta分析

        1.1.1 文獻(xiàn)納入與排除標(biāo)準(zhǔn) 納入標(biāo)準(zhǔn):①年齡≥60歲;②文獻(xiàn)提供OR值及95%CI;③失能評估工具或診斷標(biāo)準(zhǔn)包括公認(rèn)客觀評估量表,如日常生活能力(activity of daily living,ADL)量表;④中文或英文文獻(xiàn)。排除標(biāo)準(zhǔn):①信息不全的研究;②低質(zhì)量文獻(xiàn),紐卡斯?fàn)?渥太華量表(Newcastle-Ottawa Scale,NOS)評分<7分或美國衛(wèi)生保健質(zhì)量和研究機(jī)構(gòu)(AHRQ)評分<7分。

        1.1.2 檢索策略 采用主題詞與自由詞相結(jié)合的方式檢索PubMed、Cochrane Library、Web of Science、中國知網(wǎng)、維普、萬方等數(shù)據(jù)庫。檢索時限為自建庫至2021年6月7日。中文檢索詞:“老年人/老人”“失能/殘疾/殘障/活動受限/日常生活活動能力”“認(rèn)知障礙/精神障礙/步態(tài)障礙/神經(jīng)性,行走障礙/步態(tài)失調(diào)/構(gòu)音困難/交流障礙/視力損傷者/視力障礙/聽力障礙/聽力缺陷聽覺喪失”“危險(xiǎn)因素/危險(xiǎn)/影響因素/影響因素分析/預(yù)測因素”。英文檢索詞:“aged/elderly”“disability/disabilities/disabled elderly/ADL”“cognition disorder/neurologic disorder/gait disorder/dysarthria/visually impaired person/hearing disorder”“risk factor/influence factors/root cause analysis/predictor factor”。

        1.1.3 文獻(xiàn)篩選和質(zhì)量評價(jià) 2名研究者按照納入與排除標(biāo)準(zhǔn)獨(dú)立進(jìn)行文獻(xiàn)篩選、資料提取和文獻(xiàn)質(zhì)量評價(jià),意見不一致時咨詢第3名研究者。

        1.2 模型構(gòu)建 將Meta分析得到的危險(xiǎn)因素作為自變量,將老年人失能發(fā)生率作為因變量。模型中危險(xiǎn)因素的回歸系數(shù)β為Meta分析中對應(yīng)危險(xiǎn)因素OR值的自然對數(shù),計(jì)算公式β=ln(OR)。常數(shù)項(xiàng)α為某時段老年人失能發(fā)生率與未發(fā)生率比值的自然對數(shù),計(jì)算公式α=ln[P/(1-P)]。老年人失能預(yù)測模型的對數(shù)函數(shù)為Logit(P)=α+β1X1+β2X2+β3X3+……+βnXn,Xn表示第n個危險(xiǎn)因素,βn表示第n個危險(xiǎn)因素的回歸系數(shù)[6]。

        1.3 模型驗(yàn)證 納入標(biāo)準(zhǔn):①年齡≥60歲;②知情同意;③能自行完成問卷或在了解情況的家屬及陪護(hù)配合下完成問卷。剔除標(biāo)準(zhǔn):中途退出研究者。排除標(biāo)準(zhǔn):①病情危重者(如昏迷、終末期病人);②信息缺失者。3名經(jīng)過統(tǒng)一培訓(xùn)的、護(hù)理專業(yè)的碩士研究生使用“老年人能力評估量表”(MZ/T 039-2013)評估老年病人是否失能。使用自行設(shè)計(jì)的表格收集老年病人的一般情況和失能的危險(xiǎn)因素。

        1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 使用RevMan 5.3軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。效應(yīng)量采用OR值及其95%CI進(jìn)行描述。首先進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn),當(dāng)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果P≥0.1,I2<50%時,提示研究間異質(zhì)性可接受,采用固定效應(yīng)模型;若P<0.1,I2≥50%時,提示研究間異質(zhì)性較大,采用敏感性分析尋找異質(zhì)性來源,若異質(zhì)性仍較大則采用隨機(jī)效應(yīng)模型。

        2 結(jié)果

        2.1 納入文獻(xiàn)的基本特征 共檢出文獻(xiàn)5 820篇(中文3 322篇,英文2 498篇),剔除重復(fù)文獻(xiàn)后為5 024篇,閱讀題目和摘要后,排除文獻(xiàn)4 808篇,剩余216篇,閱讀全文后排除不符合納入標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)176篇,最終納入40篇文獻(xiàn)。部分納入文獻(xiàn)的基本特征及方法學(xué)質(zhì)量評價(jià)見表1。

        表1 部分納入文獻(xiàn)的基本特征及方法學(xué)質(zhì)量評價(jià)

        2.2 老年人失能危險(xiǎn)因素的Meta分析 Meta分析結(jié)果顯示:女性、高齡、文化程度低、經(jīng)濟(jì)狀況差、無配偶、無身體鍛煉、吸煙、無社交活動、自評健康差、體質(zhì)指數(shù)(BMI)<18.5 kg/m2、營養(yǎng)不良、患慢性疾病、腦卒中、高血壓、心臟病、骨關(guān)節(jié)炎、糖尿病、認(rèn)知功能障礙、聽力障礙、視力障礙、抑郁癥狀、衰弱為老年人失能的危險(xiǎn)因素(P<0.05)。

        2.3 模型驗(yàn)證結(jié)果 本研究共調(diào)查了616例老年病人,剔除中途退出研究者15例,最終納入601例作為研究對象。其中370例(61.56%)發(fā)生了不同程度的失能。則α=ln[0.615 6/(1-0.615 6)]=0.471。老年人失能初始模型為Logit(P)=0.471+0.815X1+1.381X2+1.610X3+0.231X4+0.470X5+0.392X6+0.285X7+0.652X8+0.967X9+0.419X10+0.924X11+0.788X12+0.560X13+0.565X14+1.295X15+0.642X16+0.519X17+0.626X18+0.378X19+0.344X20+0.668X21。變量賦值見表2。老年人失能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型ROC曲線下面積為0.650,95%CI(0.605,0.694),最大約登指數(shù)為0.252,概率P函數(shù)的臨界值為27.920,此時敏感度為0.754,特異度為0.498。

        表2 變量賦值

        3 討論

        3.1 老年人失能的危險(xiǎn)因素

        3.1.1 一般人口學(xué)因素 隨著年齡的增長,機(jī)體各組織器官的生理功能因衰老而衰退,生活自理能力出現(xiàn)不同程度地下降。研究表明,性別是老年人失能的影響因素,這可能與女性人群的平均年齡較大有關(guān),而高齡又是失能的危險(xiǎn)因素[23]。研究發(fā)現(xiàn),文化程度低、經(jīng)濟(jì)狀況差會增加老年人失能的風(fēng)險(xiǎn)[24]。分析其原因可能為,低學(xué)歷老年人健康觀念較弱、疾病認(rèn)知水平較低;經(jīng)濟(jì)狀況差的老年人獲取豐富醫(yī)療資源的渠道較少。無配偶使老年人失能的發(fā)生率增加,這可能與無配偶的老年人在生活中缺少配偶的情感支持,產(chǎn)生孤寂感影響心理健康有關(guān)。

        3.1.2 疾病因素 慢性疾病是老年人發(fā)生失能的主要影響因素,患慢性疾病的老年人更易發(fā)生失能,這可能與慢性疾病病程長、預(yù)后效果不佳及可能出現(xiàn)的后遺癥較多,易造成老年人日常生活活動能力減退有關(guān)[25]。

        3.1.3 生活方式因素 吸煙是老年人發(fā)生失能的危險(xiǎn)因素,這可能與吸煙損害臟器功能從而誘發(fā)慢性疾病有關(guān)。參與社會活動可促進(jìn)老年人身心健康及預(yù)防失能[26],是老年人發(fā)生失能的保護(hù)因素。研究發(fā)現(xiàn),身體鍛煉是老年人發(fā)生失能的保護(hù)因素[27]。分析其原因,可能與運(yùn)動可給機(jī)體帶來積極影響,減緩衰弱速度,增強(qiáng)肌肉力量,預(yù)防疾病有關(guān)。

        3.1.4 其他因素 既往研究表明,老年人因疾病或飲食不合理導(dǎo)致營養(yǎng)不良,直接影響其日常生活活動能力[11],與本研究結(jié)果相一致。體質(zhì)指數(shù)<18.5 kg/m2可使老年人失能發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)增加。分析其原因,可能是體質(zhì)指數(shù)低于18.5 kg/m2的老年人易發(fā)生營養(yǎng)不良,導(dǎo)致體力差,容易產(chǎn)生疲倦,身體抵抗力也會降低,使失能風(fēng)險(xiǎn)增加。聽力、視力和認(rèn)知功能都會隨著年齡的增長而減退,身體機(jī)能也會慢慢衰退。許多有聽力障礙的老年人伴有耳鳴、幻覺等癥狀,從而影響到老年人的情緒及社會適應(yīng)能力[8]。視力障礙不僅影響老年人的日常生活活動能力,還易導(dǎo)致跌倒、碰撞等威脅安全的事件發(fā)生[10]。認(rèn)知障礙使老年人記憶力、注意力、情感等方面出現(xiàn)異常,影響其社會功能和日常生活活動能力[16]。自評健康狀況差、抑郁可使老年人發(fā)生失能的風(fēng)險(xiǎn)增加[28]。衰弱通常表現(xiàn)為身體機(jī)能下降、抗應(yīng)激能力減退,使老年人發(fā)生失能風(fēng)險(xiǎn)增大[21]。

        3.2 老年人失能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的預(yù)測性能 本研究檢索國內(nèi)外老年人失能危險(xiǎn)因素的相關(guān)研究進(jìn)行Meta分析,共納入40篇文獻(xiàn),以212 745例老年人為研究對象,既可避免數(shù)據(jù)缺失,又可提供充足的樣本量,彌補(bǔ)Logistic回歸模型對小樣本量的不穩(wěn)定性。最終納入模型的危險(xiǎn)因素包括女性、高齡、文化程度低、經(jīng)濟(jì)狀況差、無配偶、無身體鍛煉、吸煙、無社交活動、自評健康差、體質(zhì)指數(shù)<18.5 kg/m2、營養(yǎng)不良、腦卒中、高血壓、心臟病、骨關(guān)節(jié)炎、糖尿病、認(rèn)知功能障礙、聽力障礙、視力障礙、抑郁癥狀、衰弱。慢性疾病與腦卒中、高血壓、心臟病、骨關(guān)節(jié)炎、糖尿病同時納入可能存在共線問題,因此未將慢性疾病納入模型。模型ROC曲線下面積為0.650,95%CI(0.605,0.694),最大約登指數(shù)為0.252,概率P函數(shù)的臨界值為27.920,此時敏感度為0.754,特異度為0.498。靈敏度和特異度兩者相互制約,追求靈敏度高,則特異度會下降;追求特異度高,則靈敏度會下降[29]。本研究的目的為早期篩查、預(yù)測老年人的失能風(fēng)險(xiǎn),基于此,選擇追求較高的靈敏度,盡可能在早期將老年失能危險(xiǎn)人群篩查出來,為后續(xù)開展具有個性化、針對性的干預(yù)措施提供依據(jù)。

        4 小結(jié)

        本研究基于Meta分析構(gòu)建的老年人失能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型共納入21個危險(xiǎn)因子,包括性別、年齡、文化程度、經(jīng)濟(jì)狀況、婚姻狀況、身體鍛煉、吸煙、社交活動頻率、自評健康狀況、體質(zhì)指數(shù)、認(rèn)知障礙、聽力障礙、視力障礙、抑郁癥狀、腦卒中、高血壓、心臟病、骨關(guān)節(jié)炎、糖尿病、營養(yǎng)狀況、衰弱,老年人失能的評估和預(yù)防應(yīng)從多方面考慮。經(jīng)驗(yàn)證,本模型具有一定的預(yù)測性能,可作為早期預(yù)測老年人發(fā)生失能的工具。下一步仍需要收集大樣本對模型進(jìn)行驗(yàn)證校準(zhǔn),進(jìn)一步改進(jìn)模型預(yù)測性能。

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