Hendrich跌倒风险评估量表对成年住院患者跌倒风险预测效度的Meta分析*

2021-07-05唐文马梦宁刘宇刘佳琳吕思漫冯晓玉倪翠萍

现代临床护理 2021年4期

唐文，马梦宁，刘宇，刘佳琳，吕思漫，冯晓玉，倪翠萍

（中国医科大学护理学院，辽宁沈阳，110122）

跌倒是指“突发、不自主的、非故意的体位改变，倒在地上或更低的平面上”［1］。全球每年约有64.6 万人死于跌倒，跌倒已成为意外伤害死亡的第二大原因，是一个重大的公共卫生问题［2］。20%～30%的跌倒会引起轻度至重度伤害，其中超过50%的伤害需要住院治疗［3］。跌倒的发生不仅给患者带来身体和心灵的伤害，还会给家庭和社会带来极大的负担。跌倒风险评估工具的使用能有效减少跌倒的发生，目前临床常用的跌倒风险评估工具较多，其中最常用的工具之一为Hendrich 跌倒风险评估量表（Hendrich fall risk model，HFRM ）。研究显示［4］，HFRM 的灵敏度和特异度最为平衡，预测效度好，可行性较好，可以作为住院患者的跌倒风险评估工具。HFRM 作为较新研制用于住院患者跌倒风险评估的工具，已有许多研究者评价了HFRM 的预测效度，但由于研究对象、样本量和地区等差异，研究结果也不尽相同。PARK［3］和刘丽香等［5］针对HFRM 用于老年住院患者跌倒风险的预测效度进行了Meta 分析，结果显示该量表能有效预测老年住院患者的跌倒风险，但尚未有研究者对HFRM 用于全体成年住院患者的预测效度进行Meta 分析。因此，本研究将采用Meta 分析的方法，评价HFRM 预测全体成年住院患者跌倒风险的准确性，为临床工作者对于跌倒风险评估工具的选择提供依据。

1 资料与方法

1.1 文献检索

检索PubMed、Web of science、CINAHL、EBSCO、OVID、Embase、中国知网、维普数据库、万方数据库和CBM，共10 个数据库。2020年3月进行初次文献检索，2020年7月再次检索（时间从建库至2020年7月）。中文检索词包括：跌倒、摔倒、住院、病人、患者、风险、评估、评价、工具、量表、Hendrich、HFRM、HⅡFRM；英文检索词包括：fall*、patient*、inpatient*、hospital*、HFRM、Hendrich fall risk model、hendrich，并进行手工检索和文献追溯以尽量避免漏检。检索策略举例见图1。

图1 检索策略图

1.2 文献纳入标准与排除标准

1.2.1 纳入标准 ①诊断性研究； ②研究对象为18岁以上的住院患者；③使用HFRM 对患者的跌倒风险进行评估；④使用≥5 分作为跌倒高风险界值［6］。

1.2.2 排除标准 ①综述文献； ②数据重复发表的研究； ③数据资料不全或无法获取四格表资料的研究。

1.3 资料提取

根据文献的内容制订标准化资料提取表，资料提取内容包括：研究作者、出版年份、研究国家、研究科室、研究对象的年龄、样本量、真阳性值（TP）、假阳性值（FP）、假阴性值（FN）和真阴性值（TN）。

1.4 文献质量评价

由2 名经过循证方法学训练的研究者按照WHITING 等［7］2011年提出的诊断性研究质量评价工具（Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2，QUADAS-2）进行文献质量评价，如遇分歧双方讨论解决或交由团队第3 名资深循证方法学专家裁定。文献的偏倚风险从病例的选择、待评价试验、金标准、病例流程和进展情况等4 个部分进行评价，根据每部分的标志性问题的回答，将偏倚风险等级判定为“高”“低”“不确定”［7］。文献的临床适用性从病例的选择、待评价试验和金标准等3个部分进行评价，其判定方法与偏倚风险的原理相同，主要是根据其与评价问题的匹配程度，也按“高”“低”“不确定”判定等级［7］。

1.5 资料分析

采用Review Man 5.3 和Meta Disc 1.4 软件进行Meta 分析。计算Spearman 相关系数，判断是否存在阈值效应，P＜0.05 为存在阈值效应，P≥0.05为不存在阈值效应。若存在阈值效应则放弃合并效应量，分析阈值效应的来源，拟合SROC 曲线并计算Q 指数［8］。若不存在阈值效应则根据异质性检验结果，选择随机或固定效应模型进行统计学分析，计算纳入研究的合并灵敏度、合并特异度、合并阳性似然比、合并阴性似然比和合并诊断比值比及各自的95%CI［9-10］。绘制SROC 曲线，并计算AUC 值和Q 指数，取值越大表示诊断的准确性越高，AUC＜0.7 时，诊断价值较低；0.7＜AUC＜0.9 时，诊断价值为中等；AUC＞0.9 时，诊断价值较高［11］。必要时进行亚组分析和敏感性分析。

2 结果

2.1 纳入文献特征

截止2020年7月，共检索到666 篇文献，最终纳入13 篇文献进行Meta 分析，中文2 篇［12-13］，英文11篇［4，14-23］，文献筛选流程及结果见图2。总计纳入病例238 455 例，共发生1 199 例跌倒。纳入文献的一般情况见表1。其中，研究时间跨度为2007年至2020年。在CALDEVILLA 等［17］的研究中，在患者入院时和出院时均使用HFRM 对患者的跌倒风险进行评估，本研究选取入院时的评估数据进行分析。

表1 纳入文献的基本信息

图2 文献筛选流程及结果图

2.2 纳入文献的方法学质量评价

纳入文献的方法学质量评价结果见表2。

表2 纳入文献的方法学质量评价结果

2.3 阈值效应

阈值效应检验显示，各文献之间存在阈值效应（r=0.775，P=0.002），表明各文献间存在异质性。由于本研究纳入的文献都使用5 分作为跌倒高风险界值，提示存在非阈值效应引起的异质性，需进一步分析异质性的来源。

2.4 Meta 回归

从临床角度出发，以研究地点、年龄、样本量为自变量进行Meta 回归，按P 值由大到小，逐个剔除“样本量”（P=0.986）、“年龄”（P=0.511）、“研究地点”（P=0.017）。结果显示，“研究地点”是造成异质性的可能原因，研究的诊断精确性与研究地点是发展中国家与发达国家有关。纳入的13 篇文献中有9 篇［4，14-17，20-23］来自发达国家，4 篇［12-13，18-19］来自发展中国家，地区的差异可能导致异质性。据此，将纳入文献分为发展中国家组和发达国家组进行分析。

2.4.1 发展中国家组阈值效应检验显示，发展中国家组文献间不存在阈值效应（r=0.800，P=0.200）。进行效应量的合并，因部分效应量具有较大异质性，故采用随机效应模型。结果显示，合并灵敏度为0.73（95%CI=0.66～0.79），合并特异度为0.81（95%CI=0.80～0.83）；合并阳性似然比为3.19（95%CI=2.15～4.72），合并阴性似然比为0.34（95%CI=0.21～0.54）；合并诊断比值比为10.45（95%CI=7.03～15.5），合并AUC 值为（0.83±0.03），Q指数为（0.77±0.02）。因纳入文献数量较少，不再进行亚组分析。效应量合并结果见图3至图6。

图3 发展中国家组的合并灵敏度和特异度图

图4 发展中国家组的合并阳性似然比和阴性似然比图

图5 发展中国家组的合并诊断比值比图

图6 发展中国家组的SROC 曲线图

2.4.2 发达国家组阈值效应检验显示，发达国家组各文献间仍存在阈值效应（r=0.883，P=0.002），故不再进行效应量的合并，拟合SROC 曲线并计算曲线下面积。拟合SROC 曲线，结果显示，AUC 为（0.72±0.02），Q 指数为（0.67±0.02），结果见图7。

图7 发达国家组的SROC 曲线图

2.5 文献的国家分布

本研究纳入Meta 分析的13 篇文献中，9篇［4，14-17，20-23］来自发达国家、4 篇［12-13，18-19］来自发展中国家，发达国家的文献数量明显多于发展中国家，显示出一个不平衡的状态。为检验是否因纳入不均而导致的不平衡，故提取因无法获取完整四格表数据而排除的25 篇文献的研究地点。结果显示，16 篇中文文献的研究地点均为中国大陆；9 篇英文文献的研究地点如下：美国5 篇、中国台湾2篇、韩国1 篇、新加坡1 篇。将无法获取完整数据而未纳入的25 篇文献与纳入的13 篇文献汇总，分析38 篇使用HFRM 预测成年住院患者跌倒风险文献的研究地点，见表3。

表3 38 篇文献的研究地点分布情况（n=38）

3 讨论

3.1 纳入研究的方法学质量分析

在病例的选择方面，2 篇［4，12］文献没有指出纳入病例的时间范畴以及是否连续纳入，怀疑没有纳入连续的病例，偏倚风险高；8 篇［13-18，21，23］指出了纳入病例的时间范畴，但没有指明是否连续纳入，故偏倚风险不确定。在待评价试验方面，YOO 等［20］验证不同阈值下量表的诊断效能，未事先确定阈值，偏倚风险不确定。在病例的流程和进展情况方面，徐赛珠等［13］将跌倒观察期设置为1年，时间过长，患者的状况可能发生改变，偏倚风险高；YOO等［20］未将所有参与研究的患者纳入分析，存在潜在偏倚，估偏倚风险高。在适用性方面13 篇文献均为低风险。

总体来说，YOO 等［20］的文献存在一个偏倚高风险条目和一个偏倚风险不确定条目，文献质量一般，其余12 篇文献质量较好，具有较高的可信度。

3.2 HFRM 的预测效度分析

Meta 分析是一种循证医学分析方法，其通过对多个分散的研究资料进行合成而能得出相较于单个研究更全面的信息，增加了结果的可靠性，是临床实践和卫生决策的重要依据。国内外对于HFRM 评估成年住院患者跌倒风险准确性有诸多报道，结果不甚一致。本研究对HFRM 评估成年住院患者跌倒风险的准确性进行Meta 分析，对纳入文献进行阈值效应检验，各文献间存在较大异质性。Meta 回归得出，国家发展水平为引起异质性的因素，故将纳入的文献分为发展中国家组和发达国家组进行分析。

发展中国家组消除了阈值效应，可以进行效应量的合并。由于部分效应量还是具有较大异质性，故采用随机效应模型。结果显示，HFRM 具有较好的合并灵敏度和特异度，分别为0.73 和0.81，特异度略高；合并AUC 值为0.834，合并诊断比值比为10.45，提示在发展中国家HFRM 预测成年住院患者跌倒风险的预测效度为中等。在PARK 等［3］的Meta 分析中，评价了HFRM 预测老年住院患者跌倒风险的预测效度，合并灵敏度和特异度分别为0.76 和0.60，合并AUC 值为0.75，合并诊断比值比为3.61，均略低于本研究的结果。在刘丽香等［5］的研究中，HFRM 用于老年住院患者的合并灵敏度为0.84、合并特异度为0.44，灵敏度高于本研究的结果，特异度低于本研究的结果。在本研究中，HFRM 的合并阳性似然比为3.19，合并阴性似然比为0.34。在PARK 等［3］的研究中，HFRM 的合并阳性似然比为1.69，合并阴性似然比为0.47，本研究中两值均优于其研究中的结果。综合分析以上数据，在发展中国家，HFRM 能有效预测成年住院患者的跌倒风险，HFRM 的预测效度不受患者年龄影响。

发达国家组经检验仍存在阈值效应，则放弃效应量的合并，拟合SROC 曲线并计算Q 指数。结果显示，合并AUC 为0.716，Q 指数为0.666，表明HFRM 在用于发达国家成年住院患者跌倒风险评估时具有中等预测效度。发达国家组的结果与PARK 等［3］的研究结果（AUC=0.75、Q 指数=0.70）相近，表明在发达国家HFRM 用于成年住院患者时具有同样的预测效度，HFRM 的预测效度不受患者年龄影响。

3.3 文献的国家分布情况分析

统计了38 篇使用HFRM 预测成年住院患者跌倒风险文献的研究地点分布，发达国家和发展中国家的文献数量分别为16 篇和22 篇，文献数量发展中国家较发达国家多。具体的国家分布存在较大差异，发达国家的16 篇文献来自6 个不同国家；而发展中国家的22 篇文献来自2 个国家，其中1 篇来自黎巴嫩，其余21 篇来自中国。38 篇文献中有20 篇英文，发达国家发表16 篇，占比80.00%；发展中国家发表4篇［中国3 篇（2 篇台湾未纳入的，1 篇大陆纳入），黎巴嫩1 篇］，占比20.00%，存在较大差异。

纳入文献的国家分布存在较大差异，可能由以下原因造成： ①本研究纳入的语种局限于中文和英文，且使用中国本土的数据库，会增加目标中文文献的数量；英文文献的查找局限于世界通用的数据库，会减少目标英文文献的数量；②发展中国家和发达国家的医疗和科研学术的发展情况存在一定差异；③相较于以英语为母语的国家，没有以英语为母语的发展中国家在发表英文文献时存在一定的困难。