步速與住院高齡老年患者全因死亡的相關性

楊卉，王青， 路菲，孔建華，崔云婧

(首都醫(yī)科大學附屬復興醫(yī)院綜合科，北京100038)

高齡老年人常伴多種慢性病、老年綜合征，致殘及致死風險更高，對衛(wèi)生及社會保健系統(tǒng)提出了巨大挑戰(zhàn)[1]。步速是一種快速、可靠及敏感的測量方法，能夠預測死亡、心血管事件及失能等不良健康結局風險，尤其適用于評估和監(jiān)測老年人群的功能狀態(tài)和整體健康狀況，被稱為人體 “第六生命體征”[2]。一項meta分析[3]納入9項在普通人群中進行的前瞻性研究(n=12 901，年齡≥65歲)，將步速作為分類變量，發(fā)現與最高步速組相比，最低步速組的全因死亡率更高(RR=1.89，95%CI1.46～2.46)。目前國內關于步速與住院高齡老年患者出院后不良健康事件的研究鮮見報道。本研究旨在了解住院高齡老年患者的步速值，探討步速能否作為高齡老年患者全因死亡的獨立預測因子，有助于優(yōu)化老年人健康管理。

1 對象與方法

1.1 研究對象

選擇2015年6月至2017年12月在首都醫(yī)科大學附屬復興醫(yī)院綜合科住院的老年患者510例。納入標準:(1)年齡≥80歲；(2)住院時間>24 h；(3)神志清楚，能完成步速測定及老年綜合評估內容；(4)愿參與本研究并簽訂知情同意書。排除標準: (1)長期臥床、癡呆晚期及失語；(2)因急性心肌梗死或卒中入院，或近3個月內有心腦血管急性事件；(3)惡性腫瘤晚期或正在接受抗腫瘤治療；(4)嚴重影響步速疾病，如帕金森病、近期髖部骨折及致殘性卒中等。本研究經醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會備案。

1.2 方法

收集患者臨床資料，包括年齡、性別、身高、體質量、體質量指數(body mass index, BMI)、合并疾病情況及長期用藥數量。采用6米步行試驗測定步速，按照平時速度從起點靜止狀態(tài)開始行走6米，在受試者足尖越過測試起點時開始計時，在其足尖越過測試區(qū)終點時結束計時，記錄行走時間(s)，共行走2次，取行走時間均值，計算行走速度(m/s)。

出院后每3個月、1年以上每半年進行電話隨訪，中位隨訪時間3.3(2.7，3.9)年, 記錄患者全因死亡的發(fā)生情況。

1.3 評估方法

(1)采用Charlson共病指數[4](Charlson comorbidity index，CCI)評估共病，該評估方法包括疾病評估、嚴重程度評估及評分系統(tǒng)。其中疾病評估包括19項疾病；嚴重程度評估根據疾病嚴重程度權重分別賦予1、2、3、6分；根據年齡調整分值，自50～59歲開始計1分，每增加10歲分值增加1分。疾病的診斷依據相關的診斷標準，由臨床醫(yī)師完成。(2)采用簡易智能評估量表(mini-mental state examination，MMSE)評估認知功能，總分30分，根據文化程度調整分值：文盲0～17分，小學文化18～20分，中學及以上文化21～24分。(3)采用微型營養(yǎng)評定法簡表[5](mini-nutritional assessment short-form，MNA-SF)評估營養(yǎng)狀態(tài)，總分14分，12～14分正常，8～11分提示存在營養(yǎng)不良風險，0～7分提示營養(yǎng)不良。(4)采用Katz日常生活能力量表(Katz-activities of daily living，Katz-ADL)評估日常生活活動能力，總分6分，<6分定義為日常生活活動能力下降。(5)多重用藥為用藥數量≥5種。

1.4 統(tǒng)計學處理

2 結 果

2.1 患者臨床基本特征

研究期間共收集患者510例，失訪11例(2.2%)，最終收集完整資料共499例，其中男性298例(59.7%)，女性201例(40.3%)；平均年齡(86.3±4.1)歲；中位隨訪3.3(2.7，3.9)年，隨訪期間共118例(23.6%)發(fā)生全因死亡。高血壓、腦卒中、糖尿病、冠心病及慢性腎臟病的患病率依次分別為85.6%、58.5%、41.3%、41.1%及27.9%；日常生活活動能力下降、多重用藥、營養(yǎng)不良(風險)、認知功能障礙及抑郁比例依次分別為65.5%、42.3%、36.5%、26.5%及15.8%；中位步速值0.62(0.42，0.81)m/s。

步速受性別影響，將其按性別進行三分位數分組，分為最低步速組(男性≤0.52 m/s，女性≤0.44 m/s)，中等步速組(<0.52 m/s男性<0.78 m/s，<0.44 m/s女性<0.67 m/s)和最高步速組(男性≥0.78 m/s，女性≥0.67 m/s)。隨著步速降低，患者年齡更大，CCI分值更高，Katz-ADL、MMSE及MNA-SF評分更低，共病數量≥4種患者比例更高，更易發(fā)生日常生活能力下降、多重用藥、營養(yǎng)不良(風險)、認知功能障礙、抑郁及死亡，差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05；表1)。

2.2 步速與各變量之間的Spearman相關分析

步速與年齡、CCI及多重用藥呈負相關，與Katz-ADL、MMSE及MNA-SF評分呈正相關，差異均有統(tǒng)計學意義(均P<0.05；表2)。

2.3 步速與全因死亡的關系

采用Kaplan-Meier曲線及Cox回歸模型分析步速與全因死亡的關系。Kaplan-Meier曲線顯示隨著步速下降，全因死亡率逐漸增高(P<0.001；圖1)。

Cox回歸模型顯示，調整年齡、性別、BMI、CCI、日常生活活動能力、認知狀況、營養(yǎng)狀態(tài)、多重用藥、抑郁狀況后，與最高步速組相比，其他2組全因死亡風險依然高(均P<0.05，表3)。

3 討 論

老年人是一個復雜而特殊的群體，具有多種慢病并存、功能殘缺、多重用藥等特點[6]。步速是反映老年人軀體活動能力的客觀指標，在衰弱、肌少癥的診斷中被廣泛應用[7]，在不同種族、年齡、性別、環(huán)境及健康狀況下步速界值可能存在差異，目前常用界值為0.6、0.8、1 m/s[8-10]。國際營養(yǎng)與衰老學會工作組發(fā)表的系統(tǒng)回顧[11]分析了27篇針對社區(qū)老年人群的縱向研究，探討了步速與不良結局(失能，認知障礙，住院，跌倒和/或死亡)的關系，指出步速可以作為社區(qū)老年人群不良健康結局強有力的預測因子，并可以作為單項預后評估工具，步速<0.8 m/s可作為識別不良健康結局的切點。2014年JAMA雜志上發(fā)表的移動工作組[8]建議推薦將步速<0.6 m/s作為年齡≥65歲老年人行動不便的標準，提示這會促使臨床醫(yī)師采取行動來改善或維持身體機能，以減少不良后果的風險。一項納入41項研究meta分析[12]顯示，80歲以上普通男女人群的平均步速為0.968、0.943 m/s。對臨床環(huán)境[13]及長期護理照護[14]老年人群的meta分析顯示，上述人群常規(guī)步速分別為0.580、0.475 m/s。在本研究中，患者中位步速值為0.620 m/s，考慮與研究人群為高齡住院患者、存在多種慢病并存、功能殘缺等特點有關。近年一些研究在老年人群中探討了步速與死亡風險的相關性。韓國以平昌農村地區(qū)人群為基礎的前瞻性隊列研究[15](n=1 348，平均年齡76歲，隨訪21.5個月)顯示，女性平均步速低于男性(0.709和0.850 m/s,P<0.001)，按性別進行四分位數分組，在調整混雜因素后，最低步速組比最高步速組死亡與住院聯合風險顯著增高(HR=2.31，95%CI1.20～4.49，P=0.013)，步速預測死亡與住院聯合風險的切點值為男性0.663 m/s、女性0.545 m/s。瑞典北部和芬蘭基于社區(qū)老人的隊列研究[16](平均年齡89.6歲，隨訪5年)將步速進行四分位數分組，結果顯示在調整混雜因素后，與步速≥0.64 m/s組相比，步速<0.5 m/s與全因死亡風險增高顯著相關(0.37～0.49 m/s組：HR=1.99，95%CI1.38～2.85，P<0.001；≤0.36 m/s組：HR=1.97, 95%CI1.34～2.88，P=0.001)，提示在該人群中步速預測死亡的切點值為0.5 m/s。在本研究中將步速按性別進行三分位數分組，結果發(fā)現與最高步速組相比，其他2組全因死亡風險更高，提示在住院高齡老年患者中，低步速與出院后全因死亡風險相關，步速預測男性、女性患者死亡的切點值為0.78、0.67 m/s。

表1 3組患者臨床基本特征比較Table 1 Comparison of baseline characteristics among three groups

表2 不同性別患者步速與各變量之間的Spearman相關分析Table 2 Spearman correlation analysis between gait speed and variables

圖1 Kaplan-Meier曲線分析步速三分位數與死亡的相關性Figure 1 Kaplan-Meier survival curves for mortality based on tertiles of baseline values of gait speed

本研究存在一定局限性，包括單中心的住院患者、樣本量偏少、隨訪時間較短、未納入生化指標；僅分析全因死亡，未對其他不良事件進行分析。本研究結果僅適于住院高齡老年患者，不能外推至其他老年人群，還有待于針對社區(qū)、養(yǎng)老院等老年人群進行前瞻性研究探討步速對不良健康結局的預測作用。

綜上，步速測量方法簡單、有效易行，有可能預測住院高齡老年患者出院后全因死亡風險，建議將步速同身高、體質量、BMI一樣納入評估身體健康狀態(tài)的一個常規(guī)指標。2017年世界衛(wèi)生組織發(fā)布了老年人綜合護理指南[17]，建議體力下降(根據步速、握力及軀體身體指標)的老年人進行多種方式的鍛煉以減緩、阻止乃至逆轉內在功能的下降，通過定期運動計劃提高步速水平是否有助于改善高齡患者臨床結局仍有待進一步研究。

表3 步速與死亡的Cox回歸模型分析Table 3 Cox regression analysis to determine the association of gaid speed with mortality