住院老年高血壓患者認知衰弱影響因素及列線圖模型構建

王彥，劉媛

認知衰弱為同時存在軀體衰弱和與年齡相關認知儲備降低的一種臨床綜合征，屬衰弱的一種亞型［1-2］。JANKOWSKA-POLA?SKA等［3］研究顯示，衰弱能夠提高老年高血壓患者的死亡率，降低服藥依從性，與患者跌倒風險增加有關，影響其生命質量，進而引發(fā)多種并發(fā)癥。但是，目前關于住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱影響因素的相關研究較少，需開發(fā)早期預警工具。因此，本研究分析住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱的影響因素并構建列線圖模型，以期為臨床早期預測住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱提供參考。

1 對象與方法

1.1 樣本量計算 根據既往文獻［4］，住院老年高血壓患者認知衰弱的發(fā)生率π0約為0.25，α為0.05，β為0.10，容許誤差（δ）為0.10，Zβ為1.282，Zα為1.960，進行雙側檢驗，n=〔（Zβ+Zα）/δ〕2×π0×（1-π0），計算樣本量至少為197例，考慮10%的失訪率，本研究共納入221例患者。

1.2 研究對象 選取2020年1月至2022年1月揚州大學附屬醫(yī)院收治住院的老年高血壓患者221例，按照7∶3比例將其隨機分為建模組（n=155）和驗證組（n=66）。建模組根據患者是否合并認知衰弱分為衰弱亞組（n=41）及非衰弱亞組（n=114）。納入標準：（1）符合《中國高血壓防治指南（2018年修訂版）》［5］中高血壓診斷標準；（2）自愿簽署知情同意書者；（3）年齡60～80歲。排除標準：（1）存在嚴重聽力、視力障礙者；（2）合并急性心腦血管事件者；（3）繼發(fā)性高血壓者；（4）癡呆或存在癡呆病史者。

1.3 臨床資料收集

1.3.1 一般資料 使用本院自制的調查問卷調查患者一般資料：性別、年齡、文化程度、吸煙史、飲酒史、BMI、是否合并基礎疾?。òǎ焊咄桶腚装彼嵫Y、高尿酸血癥、高脂血癥、心房顫動、冠心病、慢性腎臟病、2型糖尿病、慢性阻塞性肺疾?。?、高血壓分級、高血壓病程。

1.3.2 量表評估 （1）使用《老年患者衰弱評估與干預中國專家共識》［6］中Fried衰弱評估量表評估患者認識衰弱情況，其包括疲乏、體力活動、握力、行走時間及體質量下降5項內容，各項采用“是”“否”回答形式分別賦值1分、0分，同時具備3項及以上（≥3分）即評定為認知衰弱。（2）使用簡易智力狀態(tài)檢查量表（Mini-mental State Examination，MMSE）評估患者認知功能［7］，其包括語言能力、回憶力、注意力和計算力、記憶力、地點定向力及時間定向力6個方面，共30分。與患者受教育程度相結合，初中或以上≤4分，小學≤20分，文盲≤17分即為存在認知障礙。（3）使用抑郁自評量表（Self-rating Depression Scale，SDS）及焦慮自評量表（Self-rating Anxiety Scale，SAS）評估患者抑郁、焦慮情況［8］，其中SDS評分≥50分為存在抑郁，SAS評分≥53分為存在焦慮。（4）以微型營養(yǎng)評估（Mini Nutritional Assessment，MNA）量表評價患者營養(yǎng)狀態(tài)［9］，總分30分，MNA量表評分＜17分為營養(yǎng)不良。（5）以阿森斯失眠評估量表（Athens Insomnia Scale，AIS）評價患者睡眠情況［10］，總分24分，AIS評分＞6分為存在失眠。

1.4 統計學方法 采用SPSS 25.0統計學軟件進行數據處理。計數資料以相對數表示，組間比較采用χ2檢驗；住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱的影響因素分析采用多因素Logistic回歸分析。以P＜0.05為差異有統計學意義。采用R軟件的“rms”程序包構建住院老年高血壓患者認知衰弱發(fā)生風險的列線圖模型；采用H-L擬合優(yōu)度檢驗評估該模型在模型組及驗證組的預測有效性；采用“caret”程序包，經Bootstrap法重復抽樣1 000次進行驗證，計算一致性指數（C-index，CI），繪制校正曲線和ROC曲線以分析列線圖模型在模型組及驗證組的預測概率與實際概率的一致性和區(qū)分度。

2 結果

2.1 衰弱亞組與無衰弱亞組臨床資料比較 221例患者中，發(fā)生認知衰弱58例，發(fā)生率為26.2%。衰弱亞組與無衰弱亞組性別、文化程度、有吸煙史者所占比例、有飲酒史者所占比例、BMI、高血壓病程、合并認知障礙者所占比例、合并抑郁者所占比例、合并焦慮者所占比例比較，差異無統計學意義（P＞0.05）；兩組年齡、合并基礎疾病者所占比例、高血壓分級、合并營養(yǎng)不良者所占比例、合并失眠者所占比例比較，差異有統計學意義（P＜0.05），見表1。

表1 衰弱亞組與無衰弱亞組臨床資料比較〔n（%）〕Table 1 Comparison of clinical data between the frail subgroup and the non-frail subgroup

2.2 住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱影響因素的多因素Logistic回歸分析 以住院老年高血壓患者是否發(fā)生認知衰弱（賦值：否=0，是=1）為因變量，以表1中差異有統計學意義的項目〔年齡（賦值：＜70歲=0，≥70歲=1）、合并基礎疾病（賦值：否=0，是=1）、高血壓分級（賦值：1～2級=0，3級=1）、合并營養(yǎng)不良（賦值：否=0，是=1）、合并失眠（賦值：否=0，是=1）〕為自變量，進行多因素Logistic回歸分析，結果顯示，年齡、高血壓分級、合并營養(yǎng)不良、合并失眠是住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱的影響因素（P＜0.05），見表2。

表2 住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱影響因素的多因素Logistic回歸分析Table 2 Multivariate Logistic regression analysis of influencing factors of cognitive frailty in hospitalized elderly hypertensive patients

2.3 列線圖模型構建及驗證 將住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱的影響因素作為指標構建列線圖模型，年齡≥70歲為100分，高血壓分級為3級為74分，合并營養(yǎng)不良為92分，合并失眠為78分，見圖1。H-L擬合優(yōu)度檢驗結果顯示，列線圖模型的擬合效果良好，建模組χ2=6.423，P=0.431；驗證組χ2=6.174，P=0.352。采用Bootstrap法重復抽樣1 000次，結果顯示，建模組CI為0.886〔95%CI（0.812，0.968）〕，驗證組CI為0.781〔95%CI（0.742，0.934）〕；校正曲線分析結果顯示，列線圖模型預測建模組、驗證組住院老年高血壓患者認知衰弱發(fā)生風險的預測概率與實際概率基本吻合，見圖2、3；ROC曲線分析結果顯示，列線圖模型預測住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱建模組的AUC為0.883〔95%CI（0.822，0.929）〕，靈敏度、特異度分別為95.12%、72.81%，見圖4；驗證組的AUC為0.770〔95%CI（0.696，0.834）〕，靈敏度、特異度分別為82.93%、68.42%，見圖5。

圖1 住院老年高血壓患者認知衰弱發(fā)生風險的列線圖模型Figure 1 Nomogram model for predicting the risk of cognitive frailty in hospitalized elderly hypertensive patients

圖2 列線圖模型預測建模組住院老年高血壓患者認知衰弱發(fā)生風險的校正曲線Figure 2 Calibration curve of the nomogram model for predicting cognitive frailty risk in hospitalized elderly hypertensive patients in the modeling group

圖3 列線圖模型預測驗證組住院老年高血壓患者認知衰弱發(fā)生風險的校正曲線Figure 3 Calibration curve of the nomogram model for predicting cognitive frailty risk in hospitalized elderly hypertensive patients in the validation group

圖4 列線圖模型預測建模組住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱的ROC曲線Figure 4 ROC curve of the nomogram model for predicting cognitive frailty in hospitalized elderly hypertensive patients in the modeling group

圖5 列線圖模型預測驗證組住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱的ROC曲線Figure 5 ROC curve of the nomogram model for predicting cognitive frailty in hospitalized elderly hypertensive patients in the validation group

3 討論

研究顯示，住院老年人發(fā)生認知衰弱的概率為10.7%～25.4%［11-12］。本研究中住院老年高血壓患者認知衰弱的發(fā)生率為26.2%，與閆靜等［4］研究結果基本一致。本研究進一步明確了住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱的影響因素，多因素Logistic回歸分析結果顯示，年齡≥70歲、高血壓分級為3級、合并營養(yǎng)不良、合并失眠是住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱的危險因素。分析其原因，可能是因為認知障礙、高血壓及認知衰弱均多發(fā)于老年人，且其發(fā)病率隨年齡增長逐漸增加［13］，與陳穎勇等［14］研究中年齡為社區(qū)老年人發(fā)生認知衰弱危險因素的結果一致。高血壓越嚴重，患者對疾病的擔憂程度越重，對心理產生的影響越嚴重，且高血壓本身即可導致認知障礙，進而增加認知衰弱發(fā)生風險［15］。營養(yǎng)不良能夠加劇肌肉力量與質量的丟失，更易引發(fā)衰弱［16］。良好的睡眠質量利于維持機體心理健康、軀體活動及正常認知功能，繼而利于認知水平的維持［17］。有研究顯示，合并基礎疾病的老年高血壓患者發(fā)生認知障礙的概率明顯高于無合并基礎疾病者，且合并基礎疾病的老年高血壓患者發(fā)生認知障礙后可對其日常護理造成影響，影響生活質量，增加認知衰弱的發(fā)生率［18］。但本研究結果顯示，合并基礎疾病并非影響住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱的因素，可能是因為本研究納入樣本量較少。另外，目前研究尚未明確各因素影響患者發(fā)生認知衰弱的具體機制，還需在以后研究中進一步分析、論證。

本研究基于多因素Logistic回歸分析結果構建列線圖模型，通過繪制校正曲線和ROC曲線分析列線圖模型在模型組及驗證組的預測結果與實際結果的一致性和區(qū)分度，結果均顯示，該模型有效性及區(qū)分度較好，可作為臨床評估住院老年高血壓患者認知衰弱發(fā)生風險的有效工具。臨床應對年齡≥70歲、高血壓分級為3級、合并營養(yǎng)不良、合并失眠者加強監(jiān)測，早期干預，以減少認知衰弱的發(fā)生率。

綜上所述，年齡≥70歲、高血壓分級為3級、合并營養(yǎng)不良、合并失眠是住院老年高血壓患者發(fā)生認知衰弱的危險因素，基于上述因素構建的列線圖模型具有較高的區(qū)分度及有效性，可用于臨床預測住院老年高血壓患者認知衰弱的發(fā)生。但是本研究還需要在以后研究中增加樣本量及納入更多相關指標進行分析，以明確更多影響因素并驗證該模型的使用價值。

作者貢獻：王彥進行文章的構思與設計，論文撰寫；劉媛進行研究的實施與可行性分析、論文的修訂，負責文章的質量控制及審校，對文章整體負責、監(jiān)督管理；王彥、劉媛進行資料收集、整理，統計學處理。

本文無利益沖突。