3种跌倒风险评估量表在视神经脊髓炎谱系疾病患者中应用的信效度及预测价值分析

杨玉洁 刘慧勤 王艳 周博 冯英璞

(1.河南省人民医院 郑州大学人民医院 河南大学人民医院，河南 郑州 450003；2.河南省人民医院 河南大学人民医院脑血管病医院 郑州大学人民医院，河南 郑州 450003)

视神经脊髓炎谱系疾病(neuromyelitis optica spectrum disorder，NMOSD)是一种中枢神经系统自身免疫性炎性脱髓鞘疾病，主要累及视神经和脊髓组织，具有高致残性的特点[1-2]。NMOSD患者主要表现为不同程度的感觉失常、肢体无力，随着病情的进展逐渐影响行走和平衡能力，因而存在较高的跌倒风险[3]。跌倒不仅可能给患者带来不同程度的创伤，还可能因此影响治疗进程，延长住院时间、增加住院费用[4]。因此，准确、量化地评估跌倒风险对识别跌倒高风险人群并提前采取合理预防措施具有重要意义。目前，临床常用的跌倒评估量表有Morse跌倒评估量表(morse fall scale，MFS)、HendrichⅡ跌倒因素模型(hendfichⅡ fall risk model，HFRM)量表和Berg平衡量表(berg balance scale，BBS)等[5-7]，但目前关于何种量表最适用于NMOSD人群尚未见到明确结论。鉴于此，本研究拟比较MFS、HFRM及BBS 3种跌倒风险评估量表在NMOSD患者中的应用价值，为此类患者进行跌倒评估量表的选择和临床护理工作提供客观依据。现报告如下。

1 资料与方法

1.1一般资料 收集2020年8月-2021年12月在本院首次住院的NMOSD患者126例，其中男24例，女102例；年龄20～67岁，平均年龄(41.8±11.4)岁。纳入标准：(1)符合2016年《中国视神经脊髓炎谱系疾病诊断与治疗指南》中NMOSD的诊断标准[8]。(2)年龄18≥岁。(3)神经意识及语言表达清楚，有一定阅读和理解能力，能够独立接受调查。(4)对本次研究知情并自愿参加。排除标准：(1)合并其他神经系统疾病和肌肉骨骼疾病。(2)合并精神疾病患者。本研究经本院医学伦理委员会批准同意。

1.2方法

1.2.1研究工具

1.2.1.1MFS量表 MFS由6个条目组成，包括跌倒史(无=0分，有=25分)、超过1个医学诊断(无=0分，有=15分)、使用行走辅助用具(卧床休息、活动由护士照顾或不需要使用行走辅助用具=0分，使用拐杖、手杖、助行器=15分，扶靠家具行走=30分)、静脉输液或使用肝素锁(无=0分，有=20分)、步态(正常、卧床休息不能活动=0分，双下肢软弱乏力=10分，残疾或功能障碍=20分)及认知状态(量力而行=0分，高估自己或忘记自己受限制=15分)。总分为0～125分，得分越高跌倒风险越大。

1.2.1.2HFRM量表 HFRM量表由8个条目组成，包括意识模糊/定向障碍/行为冲动(否=0分，是=4分)、抑郁状态(否=0分，是=2分)、排泄方式改变(否=0 分，是=1分)、头晕/目眩(否=0分，是=1分)、男性(否=0分，是=1分)、服用抗癫痫药物(否=0分，是=2分)、服用苯二氮类药物(否=0分，是=1分)、起立行走测试(0～4分)。总分为0～16分，得分越高表明跌倒风险越大。

1.2.1.3BBS量表 BBS的测评方法为要求并观察患者做出由坐到站、无支撑站立、无支撑坐位、站到坐、转移、闭目站立、并脚站立、手臂前伸、弯腰拾物、转头向后看、原地转圈、双脚交替踏凳、前后脚直线站立和单脚站立共14个动作，每个动作依据患者的完成质量记为0～4分，总分为0～56分，得分越低表示平衡功能越差，跌倒风险越大。

1.2.2研究方法 测评开始前对评定者进行统一培训，介绍3种跌倒风险评估工具的使用目的、测评方法及计分方法等。所有研究对象入院24 h内，由研究者及另外1名护士按照3种跌倒风险评估量表分别进行评估(评估期间不能互相询问或讨论评估结果)，并对所有患者进行常规防跌倒护理。统计所有患者的年龄、性别、文化程度、体重指数(body mass index，BMI)、病程、就诊原因、跌倒史(入院前1年发生跌倒)及入院方式等一般资料及住院期间是否发生跌倒。

1.33种量表在患者中应用的信效度评价及预测价值分析 评价3种量表的信效度，根据患者住院期间是否发生跌倒分为跌倒组和无跌倒组，比较2组间各量表评分的差异。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析比较3种量表对跌倒的预测效果。

2 结果

2.1MFS、HFRM和BBS的信度分析

2.1.1评定者间信度相关系数 126例患者的MFS评分为35(20,65)分，HFRM评分为5(3,10)分，BBS评分为(32.9±7.8)分。由2名评定者分别对患者进行独立评估，结果显示：2人评估MFS、HFRM和BBS的相关系数分别为0.947，0.963和0.951，说明3种跌倒风险评估量表均具有良好的评定者间信度。

2.1.2内部一致性信度 MFS、HFRM和BBS的Cronbach′s α系数分别为0.244、0.708和0.781。MFS量表总分与各条目的Spearman相关系数绝对值为0.115～0.657，各条目间Spearman相关系数绝对值为0.010～0.351。HFRM量表总分与各条目的Spearman相关系数绝对值为0.189～0.810，各条目间Sperman相关系数绝对值为0.002～0.574；BBS量表总分与各条目Spearman相关系数绝对值为0.240～0.648，各条目间Spearman相关系数绝对值为0.005～0.448。说明HFRM和BBS的内部一致性较高，而MFS内部一致性较低。

2.2MFS、HFRM和BBS的效度分析 MFS、HFRM和BBS的KMO值分别为0.636，0.721和0.812，Bartlett's球型度检验值分别为39.473，177.833和214.367(P<0.001)。采用主成分分析法，以特征值>1为准，进行正交旋转变换，MFS量表提取出2个公因子，累计方差贡献率为50.984%；HFRM量表提取出3个公因子，累计方差贡献率为66.870%；BBS量表提取出5个公因子，累计方差贡献率为60.067%；量表各条目因子负荷矩阵见表1～表3。

表1 MFS量表各条目因子负荷矩阵

表2 HFRM量表各条目因子负荷矩阵

表3 BBS量表各条目因子负荷矩阵

2.3MFS、HFRM和BBS的相关性分析 将3种量表得分进行Spearman相关分析，结果显示：MFS总分与HFRM总分呈明显正相关(r=0.417，P=0.000)，MFS总分与BBS总分呈明显负相关(r=-0.223，P=0.012)，HFRM总分与BBS总分呈明显负相关(r=-0.233，P=0.009)，见图1(扫后文二维码获取)。

2.4跌倒组与无跌倒组患者间一般资料比较 本研究共纳入126例患者，其中21例住院期间发生跌倒。2组患者间年龄、性别及跌倒史无统计学差异(P>0.05)。见表4。

表4 跌倒组与无跌倒组间一般资料比较

2.53种跌倒评估工具的ROC曲线分析 用ROC曲线分析3种跌倒风险评估量表对跌倒的预测效果，结果显示：MFS、HFRM和BBS的曲线下面积(area under the ROC curve，AUC)值分别为0.813、0.754和0.774，其中MFS的AUC 值最大。见图2(扫二维码见图1和图2)，见表5。

表5 AUC、约登指数及最佳截断值

3 讨论

3.1MFS、HFRM和BBS在NMOSD患者跌倒风险评估中的信效度分析 跌倒风险评估量表是衡量患者是否存在跌倒风险的评估工具[9]，研究[10]发现，MFS、HFRM和BBS在不同医院、不同科室中的应用情况存在差异，信效度及评估准确度各有优势。目前鲜见相关研究报道MFS、HFRM和BBS在NMOSD中应用价值的差异。信效度是判断量表使用价值的重要指标。信度是用于评价量表的准确性、稳定性和一致性，常用评价指标有内部一致性信度，调查员信度及重测信度等[11]。效度是用于评价量表的准确度、有效性和正确性，常用的效度指标有内容效度、结构效度和效标关联效度[11]。当Cronbach′s α>0.7时，提示量表的内部一致性佳、具有使用价值，当KMO值>0.5且Bartlett's球型度检验值P<0.05时，量表方可进行因子分析，量表才具有良好的结构效度[12-13]。本研究采用MFS、HFRM和BBS对NMOSD住院患者进行跌倒风险评估，并对量表的信效度进行了分析，结果显示：在信度方面，MFS、HFRM和BBS的评定者间信度相关系数均接近于1，HFRM和BBS的Cronbach′s α系数均>0.7，而MFS的信度Cronbach′s α系数较低。这说明HFRM和BBS信度均表现良好，但MFS的内部一致性较低，需对其进行修订。在效度方面，结果显示：MFS、HFRM和BBS的KMO值均>0.5，且Bartlett's球形度检验值均P<0.05，累计方差贡献率分别为50.984%、66.870%和60.067%，表明HFRM和BBS的结构效度均较好。由此，可以看出HFRM和BBS在NMOSD住院患者跌倒风险评估应用中均有较好的稳定性和可靠性。同时本研究相关性分析发现：MFS总分与HFRM总分呈明显正相关，MFS总分、HFRM总分与BBS总分均呈明显负相关，表明3种量表在NMOSD住院患者跌倒风险评估结果具有良好的一致性。

3.2MFS、HFRM和BBS对NMOSD患者跌倒风险的预测价值 近年来，多项研究[14-15]报道了MFS、HFRM和BBS对多种疾病患者跌倒风险的预测价值，结论不一。赵怀晴等[16]研究发现，MFS和HFRM预测神经内科住院患者跌倒的AUC值分别为0.754和0.658，MFS相对具有较高的预测价值。刘墩秀等[17]研究发现，HFRM的预测效度及护士接受度均优于MFS，更适合老年住院患者的跌倒风险评估。刘彩霞等[18]研究发现，MFS、HFRM和BBS预测康复科老年住院患者跌倒的AUC值分别为0.806、0.617和0.750，说明MFS预测价值最好。本研究比较了3种跌倒风险评估量表MFS、HFRM和BBS对NMOSD住院患者跌倒的预测价值，结果显示：与无跌倒组相比，跌倒组患者MFS和HFRM评分显著较高，而BBS评分显著较低。ROC曲线分析结果显示：MFS、HFRM和BBS的AUC值分别为0.813、0.754和0.774。上述结果表明3种跌倒评估量表对NMOSD住院患者的跌倒均具有一定预测价值，而MFS的预测性能相对更优，与部分关于与老年住院患者的研究[18]结论一致。由此可见，与其他量表相比，MFS更适用于临床护理工作中对NMOSD患者跌倒风险的评估及管理，临床可参考使用。

综上所述，本研究认为MFS、HFRM和BBS量表在NMOSD住院患者的跌倒风险评估中均具有一定信效度和预测价值；其中MFS对跌倒的预测价值最高，但信效度较差，可进一步修订后可应用于我国NMOSD患者的跌倒风险评估，为识别我国NMOSD住院患者跌倒风险和预防跌倒措施的制定提供依据。但本研究样本量较小且为单中心研究，结论存在一定的局限性，后续应进一步开展多中心、大样本研究来进行深入的验证和完善。