老年維持性血液透析病人跌倒預(yù)測模型的構(gòu)建

周曉洲，寧偉超，李賢

·科研論著·

老年維持性血液透析病人跌倒預(yù)測模型的構(gòu)建

周曉洲1，寧偉超2，李賢3

1.華北理工大學(xué)，河北 050000；2.承德醫(yī)學(xué)院；3.河北省人民醫(yī)院

探討老年維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的風(fēng)險因素，構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型。選取2021年7月—2022年6月在河北省某3所三級甲等醫(yī)院血液凈化中心（室）接受門診血液透析治療的442例老年病人為研究對象，調(diào)查病人的一般資料、認(rèn)知功能、衰弱情況、功能性步行能力和社交參與水平等，分析老年維持性血液透析病人跌倒的影響因素，構(gòu)建列線圖預(yù)測模型，采用Hosmer?Lemeshow檢驗和受試者工作特征（ROC）曲線檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合優(yōu)度及預(yù)測效果。Logistic回歸分析結(jié)果顯示，性別、年齡、透析齡、血清清蛋白、貧血、糖尿病、透析中頻發(fā)低血壓、使用助行工具、衰弱、抑郁、功能性步行能力、小腿圍、認(rèn)知功能是老年維持性血液透析病人跌倒的影響因素（均<0.05）。列線圖模型Hosmer?Lemeshow檢驗，2=6.486，=0.593，ROC曲線下面積為0.893，敏感度和特異度分別為81.0%和82.3%。本研究構(gòu)建的列線圖預(yù)測模型可以較好地預(yù)測老年維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的風(fēng)險，可為臨床及時采取預(yù)防性干預(yù)措施提供參考。

老年人；維持性血液透析；跌倒；預(yù)測模型；列線圖；調(diào)查研究

維持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)是目前國內(nèi)外終末期腎臟病(end?stage renal disease,ESRD)病人最常用的腎臟替代療法，也是病人腎移植前延長生命的過渡方法。維持性血液透析病人由于衰老、腎臟病負(fù)擔(dān)（如腎病相關(guān)并發(fā)癥）、血液透析技術(shù)本身的額外風(fēng)險（如透析中低血壓、透析后衰弱以及透析液導(dǎo)致的蛋白質(zhì)消耗）、每周3次的門診透析頻率等諸多原因均會增加跌倒風(fēng)險[1?2]。據(jù)報道，維持性血液透析病人跌倒發(fā)生率為12%～49%，是社區(qū)健康人群的2倍[3]，遠高于患其他疾病病人[1]。跌倒可導(dǎo)致病人延誤透析、受傷、殘疾、獨立性喪失、生活質(zhì)量下降、進入養(yǎng)老院和高成本的醫(yī)療負(fù)擔(dān)[2]。在維持性血液透析病人中，跌倒后發(fā)生髖部骨折病人1年內(nèi)死亡風(fēng)險增加了4倍，即使未發(fā)生骨折，與未報道跌倒者比較，跌倒者1年內(nèi)死亡的風(fēng)險也增加了60個百分點。Li等[4]的研究結(jié)果表明，跌倒是維持性血液透析病人死亡的獨立危險因素。Tomás等[5]研究指出，高度敏感和專業(yè)的評估工具對于快速、準(zhǔn)確地篩查門診維持性血液透析病人跌倒的發(fā)生至關(guān)重要。由于現(xiàn)有跌倒風(fēng)險評估工具缺乏人群特異性。目前，針對維持性血液透析病人跌倒的風(fēng)險預(yù)測研究尚屬空白。本研究通過多中心病例對照研究設(shè)計分析老年維持性血液透析病人跌倒發(fā)生的危險因素，構(gòu)建老年維持性血液透析病人的跌倒風(fēng)險預(yù)測模型，以期快速識別和充分管理具有跌倒高風(fēng)險的老年維持性血液透析病人。

1 對象與方法

1.1研究對象采用多中心病例對照研究設(shè)計，選取2021年7月—2022年6月在河北省某3所三級甲等醫(yī)院血液凈化中心（室）接受門診血液透析治療的442例老年病人為研究對象。將過去1年內(nèi)發(fā)生過跌倒事件的221例病人設(shè)為病例組，同期未發(fā)生跌倒事件的221例病人作為對照組。納入標(biāo)準(zhǔn)：1）符合終末期腎臟病診斷，且行維持性血液透析治療的病人；2）年齡≥60歲；3）規(guī)律行維持性血液透析治療≥12個月（每周≥3次)；4）能獨立行走或在助行器輔助下獨立行走。排除標(biāo)準(zhǔn)：1）合并有心肺功能衰竭或其他嚴(yán)重軀體疾病者；2）因突發(fā)疾病或意外導(dǎo)致的跌倒。

1.2研究方法

1.2.1研究工具

1.2.1.1一般資料調(diào)查表包括性別、年齡、婚姻狀況、文化程度、吸煙史、飲酒史等。

1.2.1.2蒙特利爾認(rèn)知評估量表（Montreal Cognitive Assessment,MoCA）采用漢化的MoCA量表評價病人認(rèn)知功能，該量表得分0～30分，得分越高，表示認(rèn)知功能越好，≥26分為認(rèn)知功能正常。由于教育程度可對評估結(jié)果產(chǎn)生影響，在原量表中對受教育年限<12年的受試者，在測試結(jié)果上加1分進行校正，該量表Cronbach's α系數(shù)為0.81[6?7]。

1.2.1.3 FRAIL衰弱量表（Fatigue，Resistance，Ambulation，Illness，and Loss of Weight Scale，F(xiàn)RAIL） 量表包含5個條目：1）您是否經(jīng)常感覺很累？2）您能自己爬上1層樓梯嗎？3）您能自己行走500 m嗎？4）您是否患有5種或更多的疾病？5）在過去1年中，您是否在沒有刻意減肥的情況下減少了超過5%的體重？條目1、條目4和條目5回答“是”計1分，條目2、條目3回答“否”計1分，反之計0分，總分0～5分。FRAIL量表評價標(biāo)準(zhǔn)：0分為無衰弱，1分或2分為衰弱前期，≥3分為衰弱。我國學(xué)者將FRAIL量表與其他5種衰弱測評工具比較，發(fā)現(xiàn)FRAIL量表與血液透析病人相關(guān)并發(fā)癥，如死亡率、住院率、失能及跌倒的關(guān)系最密切。該量表Cronbach′s α系數(shù)為0.826[8?9]。

1.2.1.4 起立?計時?行走測試（Timed Get Up and Go Test,TUGT） 用于評定病人平衡性和功能性步行能力。評估方法為讓受試者坐在帶扶手的靠背椅上（座椅高約45 cm，扶手高約20 cm），并在距離座椅3 m的地面上做標(biāo)記。如果受試者使用步行輔助工具（如拐杖、步行架）則將步行輔助工具握在手中。聽到“開始”的命令后受試者站起，站穩(wěn)后按平時走路的步態(tài)，向前走3 m到標(biāo)記處，轉(zhuǎn)身走回椅子前，然后轉(zhuǎn)身坐下來，靠在椅子上。在測試期間，不得向受試者提供任何身體援助。測試人員記錄受試者背部離開椅背到受試者重新坐下（靠在椅背上）的時間。在正式測試前，允許受試者進行1次或2次練習(xí)，以確保受試者理解整個測試，如果受試者的身體狀況確實不好，研究者可以在預(yù)防措施下跟隨受試者完成測試。花費時間<15 s為活動正常，≥15 s為活動異常。TUGT測試是國際上常用且簡易的評估老年人下肢活動能力的方法，具有良好的信效度[10]。

1.2.1.5社交參與問卷采用北京大學(xué)全國老年人口健康狀況調(diào)查表社會參與指數(shù)問卷評估病人社會參與水平。位秀平[11]指出，該問卷能較好地測量老年人社會參與水平。該問卷包括文化組織活動和家事個人活動2個維度，共8個條目，采用Likert 5級評分法，1分代表“很少或從不”，5分代表“幾乎每天”，得分8～40分，得分越高，說明老年人社會參與水平越高。該問卷Cronbach's α系數(shù)為0.78。本研究廣泛應(yīng)用于心理學(xué)領(lǐng)域關(guān)于項目分析的推導(dǎo)，社會參與得分前27%為社會參與高水平組、中間46%為社會參與中水平組，后27%為社會參與低水平組。

1.2.1.6 健康問卷抑郁量表?2（Patient Health Questionnaire Depression 2?Item Scale，PHQ?2） PHQ?2是一種簡潔的抑郁自評問卷，包括快感喪失和情緒低落2個條目，已被廣泛用于社區(qū)衛(wèi)生中心、綜合醫(yī)院門診病人及社區(qū)等的抑郁篩查。該量表各條目采用Likert 4級評分法,從不計0分，有些日子計1分，超過一半的時間計2分，幾乎每天計3分，得分0～6分，≥3分提示有抑郁的可能。中文版量PHQ?2表Cronbach's α系數(shù)為0.760[12]。

1.2.2資料收集和質(zhì)量控制為保證研究的一致性，研究者在調(diào)查過程中嚴(yán)格按照納入與排除標(biāo)準(zhǔn)選取研究對象。所有問卷統(tǒng)一由研究者本人代為填寫，調(diào)查時保持中立態(tài)度，不使用導(dǎo)向性語言。對被調(diào)查者難以回憶的部分問題，幫助其留出時間進行推斷，以便受訪者能夠盡可能準(zhǔn)確地回憶相關(guān)因素。完成問卷后，及時檢查是否有疏漏，如有疑問立即核查，保證問卷的質(zhì)量。于透析前對病人進行TUGT測試，透析后測量病人小腿圍。雙人錄入數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的真實性和準(zhǔn)確性。

1.2.3統(tǒng)計學(xué)方法采用SPSS 22.0和Med Calc軟件進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。定性資料采用例數(shù)和百分比（%）表示，組間比較采用2檢驗。將差異有統(tǒng)計學(xué)意義的連續(xù)型定量資料，根據(jù)約登指數(shù)確定截斷值后轉(zhuǎn)化為二分類變量，根據(jù)實驗室或醫(yī)院檢驗科所設(shè)界值作為截斷值。采用向前LR法進行變量篩選得到Logistic回歸模型的預(yù)測指標(biāo)，以<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。采用R Studio 4.0.3軟件建立風(fēng)險評估列線圖。模型區(qū)分度采用受試者工作特征（ROC）曲線下面積（AUC）評價，校正度采用Hosmer?Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗對預(yù)測模型進行評價。

2 結(jié)果

2.1確定連續(xù)型定量資料的截斷值根據(jù)約登指數(shù)確定最佳截斷值，將年齡、透析齡、甲狀旁腺激素、血清清蛋白、小腿圍5個差異有統(tǒng)計學(xué)意義的連續(xù)型定量資料轉(zhuǎn)化為二分類變量進行分組。詳見表1。

表1　連續(xù)型定量資料約登指數(shù)及截斷值

2.2老年維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的單因素分析（見表2）

表2　老年維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的單因素分析結(jié)果 單位：例

血清鉀≤3.4 mmol/L30202.2550.133 >3.4 mmol/L191201 血清磷≤1.78 mmol/L1982051.3780.240 >1.78 mmol/L2316 血清鈣≤2.0 mmol/L29221.0860.297 >2.0 mmol/L192199 透析期間體重增長≤5%2042133.4340.064 >5%178 尿素清除指數(shù)≤1.123142.3890.122 >1.1198207 透析中頻發(fā)低血壓無19421311.201<0.001 有278 透析中頻發(fā)肌肉痙攣無1972051.7590.185 有2416 糖尿病無15818711.108<0.001 有6334 高血壓無1761892.6580.103 有4532 腦卒中無1872014.1350.042 有3420 貧血無1701874.2100.040 有5134 夜尿增多無2102140.9270.336 有117 多重用藥否1251361.1320.287 是9685 使用降壓藥否1741903.9850.046 是4731 使用安眠藥否1791933.3270.068 是4228 使用鎮(zhèn)痛藥否2052122.0780.149 是169 小腿圍≤31.7 cm512312.725<0.001 >31.7 cm170198 視力受損否2122183.0840.079 是93 聽力受損否2092162.9980.083 是125 認(rèn)知障礙無17821123.347<0.001 有4310

睡眠質(zhì)量很差20610.3990.023 較差5343 較好97114 很好5158 TUGT活動正常15518511.471<0.001 活動異常6636 衰弱無衰弱6816077.948<0.001 衰弱前期10246 衰弱5115 社會參與低水平36233.6350.162 中水平151157 高水平3441 抑郁無1661426.1690.013 抑郁5579 居住方式與配偶子女居住47461.1320.769 與配偶居住101111 與子女居住4339 獨居3025 住在一層否1681513.2560.071 是5370 使用助行工具否17520010.995<0.001 是4621

2.3老年維持性血液透析病人跌倒發(fā)生影響因素的Logistic回歸分析以是否發(fā)生跌倒作為因變量（），將單因素分析中差異有統(tǒng)計學(xué)意義的變量作為自變量納入Logistic回歸分析，賦值方式見表3。Logistic回歸分析結(jié)果顯示：女性、年齡>70歲、透析齡>87個月、血清清蛋白≤43 g/L、患有糖尿病、透析中頻發(fā)低血壓、使用助行工具、衰弱、抑郁、TUGT測試異常是老年維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的危險因素；小腿圍>31.7 cm、沒有認(rèn)知功能障礙是老年維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的保護因素。詳見表4。

表3　自變量賦值方式

表4　老年維持性血液透析病人跌倒影響因素的Logistic回歸分析結(jié)果

2.4老年維持性血液透析病人跌倒風(fēng)險列線圖模型根據(jù)多因素分析結(jié)果繪制老年維持性血液透析病人跌倒風(fēng)險列線圖模型。詳見圖1。

圖1　老年維持性血液透析病人跌倒風(fēng)險列線圖模型

2.5風(fēng)險預(yù)測模型效果評價采用ROC曲線評價老年維持性血液透析病人跌倒預(yù)測模型，ROC曲線下面積為0.893[95%CI(0.864,0.923）]，約登指數(shù)為0.633，對應(yīng)的最佳截斷值處敏感度和特異度分別為81.0%和82.3%。提示模型預(yù)測能力良好，詳見圖2。

圖2　老年維持性血液透析病人跌倒風(fēng)險預(yù)測模型的ROC曲線

Hosmer?Lemeshow檢驗結(jié)果顯示，該模型差異有統(tǒng)計學(xué)意義，擬合優(yōu)度良好，2=6.486，=0.593（>0.05）。根據(jù)實際觀測值和模型預(yù)測值繪制散點圖，擬合線性趨勢線（虛線）與標(biāo)準(zhǔn)曲線（實線）接近，提示模型有較強的校準(zhǔn)能力。詳見圖3。

圖3　Hosmer?Lemeshow模型校準(zhǔn)的校準(zhǔn)曲線

3 討論

3.1老年維持性血液透析病人跌倒風(fēng)險預(yù)測模型對護理工作的啟示老年維持性血液透析病人跌倒發(fā)生率高，且與嚴(yán)重的疾病風(fēng)險和高死亡率相關(guān)。改進跌倒評估工具是門診老年維持性血液透析病人預(yù)防跌倒的策略之一。然而，目前尚未檢索到有學(xué)者開發(fā)針對維持性血液透析病人跌倒的風(fēng)險評估工具。本研究構(gòu)建的預(yù)測模型充分納入與透析相關(guān)的特異性風(fēng)險因素，通過列線圖可直觀地評估預(yù)測因子，提供了快速、簡便且具有良好靈敏度和特異性的早期篩查工具。一方面，識別、預(yù)防和充分管理跌倒高風(fēng)險的老年維持性血液透析病人；另一方面，為臨床工作提供可靠的護理干預(yù)指導(dǎo)。

3.2老年維持性血液透析病人跌倒發(fā)生的危險因素

3.2.1女性、年齡、透析齡本研究結(jié)果顯示，女性老年維持性血液透析病人跌倒發(fā)生風(fēng)險較男性高。與Lockhart等[13]的研究結(jié)果一致。這可能與性別不同，生理、心理不同有關(guān)[14]。絕經(jīng)后的老年女性往往患有骨質(zhì)疏松癥和肌肉萎縮，且女性居家時多從事家務(wù)勞動，較多活動于地板濕滑的廚房和浴室。因此，跌倒發(fā)生風(fēng)險高。本研究結(jié)果顯示，年齡與老年維持性血液透析病人跌倒發(fā)生風(fēng)險呈正相關(guān)，年齡>70歲的維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的風(fēng)險是年齡較低者的2.275倍。與既往研究結(jié)果[15]一致。老年維持性血液透析病人殘余腎功能低下、身體機能退化、行動遲緩、視力下降、反射性保護動作遲緩和更多的跌倒恐懼、社交孤立可能導(dǎo)致更高的跌倒風(fēng)險。本研究結(jié)果顯示，透析齡>87個月的老年維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的風(fēng)險是透析齡較短者的5.510倍，與Polinder?Bos等[16]的研究結(jié)果一致。隨著透析時間的增加，病人更容易并發(fā)貧血、心血管疾病、透析相關(guān)性淀粉樣變性、慢性腎病礦物質(zhì)和骨代謝紊亂等多種疾病，增加病人身體負(fù)擔(dān)，給病人帶來極大痛苦的同時增加跌倒的安全隱患。

3.2.2低血清清蛋白、貧血、透析中頻發(fā)低血壓本研究結(jié)果顯示，血清清蛋白≤43 g/L的老年維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的風(fēng)險是較高者的3.418倍，與既往研究結(jié)果[4]一致。血清清蛋白水平低下是營養(yǎng)不良的重要標(biāo)志，維持性血液透析病人由于透析導(dǎo)致的蛋白質(zhì)、能量消耗及低蛋白質(zhì)攝入均會導(dǎo)致蛋白質(zhì)能量消耗（PEW），清蛋白濃度低與骨骼肌強度下降有直接聯(lián)系，限制了病人合成新清蛋白，導(dǎo)致肌肉萎縮，增加跌倒風(fēng)險。本研究結(jié)果顯示，貧血者發(fā)生跌倒的風(fēng)險是非貧血者的2.396倍。貧血時血紅蛋白水平顯著降低，而血紅蛋白是人體各組織器官氧化還原反應(yīng)和正常生理代謝的必備條件，貧血時機體不能進行正常的新陳代謝，體內(nèi)組織器官缺乏必要的營養(yǎng)和能量，病人易產(chǎn)生疲乏、困倦、直立性低血壓等不良反應(yīng)[17]，因而更容易出現(xiàn)跌倒。本研究結(jié)果顯示，老年維持性血液透析病人透析時頻發(fā)低血壓者發(fā)生跌倒的風(fēng)險是透析時不發(fā)生低血壓者的5.422倍。跌倒者報告的最常見的誘發(fā)因素是頭暈/失去意識(導(dǎo)致41.3%的跌倒)[18]。國外有學(xué)者報道，在接受維持性血液透析治療后，病人的姿勢控制發(fā)生了變化[19?20]。同時，透析間期體重增加越多，所需的超濾量越多，導(dǎo)致透析時病人大量的血容量被移除，發(fā)生低血壓的風(fēng)險增加。另外，糖尿病伴隨的自主神經(jīng)功能障礙在預(yù)防超濾引起血壓下降方面的作用降低。因此，維持性血液透析會影響血流動力學(xué)變化和姿勢控制，增加跌倒風(fēng)險。

3.2.3糖尿病、TUGT測試結(jié)果異常、小腿圍減少、認(rèn)知功能障礙、使用助行工具本研究結(jié)果顯示，合并糖尿病的老年維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的可能性更高，是非糖尿病病人的2.478倍，與Carvalho等[21]的研究結(jié)果一致。由于糖尿病伴隨的用藥安全、微血管和大血管并發(fā)癥，可能導(dǎo)致老年維持性血液透析病人低血糖、下肢感覺異常、視網(wǎng)膜病變和較差的平衡能力，導(dǎo)致了更高的跌倒風(fēng)險。Zanotto等[22]研究發(fā)現(xiàn)，許多老年維持性血液透析病人不愿意或不能在不使用幫助或輔助設(shè)備的情況下進行TUGT測試，表明維持性血液透析病人的殘疾程度高于以往的認(rèn)知。本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)TUGT測試結(jié)果異常是正常者的2.039倍。本研究結(jié)果顯示，小腿圍是維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的影響因素，截斷值為31.7 cm。已有研究發(fā)現(xiàn)，小腿圍與骨骼肌質(zhì)量密切相關(guān)[22]。歐洲老年肌少癥工作組（EWGSOP)[23]建議將小腿圍（<31 cm）作為老年人肌少癥篩查的閾值，較本研究結(jié)果略低。究其原因，可能與健康狀況、評估工具、人種及地域不同有關(guān)。維持性血液透析病人承受著每周3次的透析治療負(fù)擔(dān)，受透析時間、身體機能和透析相關(guān)并發(fā)癥等因素的影響，使其通常不參加體育活動，而骨骼肌由肌纖維組成，缺乏運動會導(dǎo)致肌纖維失用性萎縮[24?26]。臨床工作中，護士應(yīng)掌握病人小腿圍的測量及其注意事項，重視小腿圍對維持性血液透析病人跌倒的預(yù)測作用，及早識別跌倒高危病人。老年人由于衰老導(dǎo)致腦結(jié)構(gòu)和功能的改變,表現(xiàn)為姿勢控制能力降低，即使簡單的動作控制也需要集中注意力，當(dāng)注意力分散或認(rèn)知負(fù)荷難度高時，步態(tài)穩(wěn)定性和動作協(xié)調(diào)性均下降，跌倒風(fēng)險增加[27]。因此，認(rèn)知功能障礙可能是無法補償平衡穩(wěn)定性并隨后跌倒的關(guān)鍵因素。姿勢穩(wěn)定和平衡是2個易混用的術(shù)語，前者解釋為保持身體姿勢的能力，后者則決定了跌倒的風(fēng)險，血液透析對姿勢穩(wěn)定性有負(fù)面影響。認(rèn)知功能正常者發(fā)生跌倒的風(fēng)險是認(rèn)知功能障礙者的0.268倍，是防止跌倒發(fā)生的保護因素。本研究結(jié)果顯示，使用助行工具的老年維持性血液透析病人發(fā)生跌倒的風(fēng)險是不使用者的2.851倍，與Carvalho等[21]的研究結(jié)果一致，使用助行工具者由于健康狀況較差而更易跌倒。

3.2.4衰弱、抑郁在老年病人中，衰弱被認(rèn)為是一種獨立于慢性病和殘疾的獨特疾病[26]。本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，雖然衰弱是一種與殘疾不同的表現(xiàn)，但在臨床中，衰弱表現(xiàn)為在跌倒發(fā)生之前就已經(jīng)影響病人的活動能力。因此，衰弱前期可能是開始干預(yù)的最佳時間，以防止病人因行動不便帶來的跌倒。據(jù)Mcadams?Demarco等[28]報道，長期接受血液透析的衰弱病人跌倒的次數(shù)是非衰弱病人的3倍。抑郁引起的情緒低落和軀體不適等癥狀以及服用抗抑郁藥物的不良反應(yīng)均會影響老年維持性血液透析病人的精神狀態(tài)、注意力和協(xié)調(diào)能力，導(dǎo)致其生理和認(rèn)知功能下降，形成惡性循環(huán)，增加跌倒風(fēng)險[29?30]。

4 小結(jié)

本研究構(gòu)建的列線圖預(yù)測模型簡便、高效，臨床可操作性強，以期為血液透析中心護士提供早期識別、預(yù)防和充分管理跌倒高風(fēng)險病人的篩查工具。本研究的局限性在于樣本量較小，未來需開展前瞻性、多中心、大樣本的研究。

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Construction of fall prediction model for elderly patients with maintenance hemodialysis

ZHOUXiaozhou, NINGWeichao, LIXian

North China University of Science and Technology, Hebei 050000 China

To explore the risk factors of falls in elderly patients with maintenance hemodialysis，and build a risk prediction model.442 elderly patients who received outpatient hemodialysis treatment in the blood purification center （room） of three 10 tertiary grade A hospitals in Hebei province from July 2021 to June 2022 were selected as the research objects.The general information，cognitive function，weakness，functional walking ability and social participation level of the patients， and analyze the influencing factors of falls in elderly maintenance hemodialysis patients were investigated.The influencing factors of falls in elderly patients with maintenance hemodialysis were analyzed，and a Nomograph prediction model was constructed.The goodness of fit and prediction effect of the model were tested by using the Hosmer?Lemeshow test and the ROC curve.Logistic regression analysis results showed that gender，age，dialysis age，serum albumin，anemia，diabetes，frequent hypotension during dialysis，use of walking aids，weakness，depression，functional walking ability，calf circumference，and cognitive function were the influencing factors of falls in elderly patients with maintenance hemodialysis（<0.05）.The Hosmer?Lemeshow test of the nomograph model，2=6.486，=0.593，the area under the ROC curve was 0.893，and the sensitivity and specificity were 81.0% and 82.3%，respectively.The Nomograph prediction model built in this study can better predict the risk of falls in elderly patients with maintenance hemodialysis，and can provide reference for clinical timely preventive intervention measures.

the elderly； maintenance hemodialysis； fall； prediction model； Nomogram； investigation study

ZHOU Xiaozhou, E?mail： zhouxiaozhou97@163.com

10.12102/j.issn.1009-6493.2023.12.007

（2022-07-13；

2023-03-30）

河北省衛(wèi)生健康委2020年政府資助臨床醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)項目，編號：冀衛(wèi)辦科教〔2021〕1號

周曉洲，護士，碩士研究生在讀，E?mail:zhouxiaozhou97@163.com

周曉洲,寧偉超,李賢.老年維持性血液透析病人跌倒預(yù)測模型的構(gòu)建[J].護理研究,2023,37(12):2114?2121.

（本文編輯 曹妍）