脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒风险预测模型构建

蔡志华

脑卒中在临床上分为缺血性和出血性两类,其中脑梗死属于缺血性脑卒中,即因周围脑组织缺血、缺氧导致的脑血管急性梗死而形成的梗死病灶,若病人患病后长时间得不到及时治疗将发展成为完全性梗死[1]。脑梗死为中老年人多发性脑血管疾病,随着社会老龄化现象日益加剧,导致近年来的脑梗死病人群体数量日渐增加[2]。在脑梗死发作后不同的脑梗死发作部位引发的一系列后遗症或并发症也各不相同,如吞咽功能障碍、语言功能障碍、肢体运动功能障碍等[3-5]。其中肢体运动功能障碍给病人生活带来严重影响,在脑梗死后下肢功能障碍病人康复期护理中因跌倒导致疾病预后效果不佳,同时也容易产生医患纠纷,严重威胁医患关系的稳定[6]。故本研究拟通过脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒风险预测模型的构建,以期为临床病人跌倒事件的预防提供帮助和参考。

1 资料与方法

1.1 一般资料

回顾性选取2019年6月—2022年8月我院收治的脑梗死后下肢功能障碍病人为研究对象。样本量按自变量个数的10倍计算,本研究共15个变量,得出样本量为150例,按照纳入与排除标准最终纳入116例。纳入标准:临床资料完整;符合《各类脑血管疾病诊断要点》中关于脑梗死的诊断标准[7];脑梗死后下肢功能障碍;病人为初次发病;病人度过急性期,处于康复阶段;年龄>18岁;无合并严重基础疾病;签署知情同意书。排除标准:肢体伤残者;存在老年痴呆或严重的认知功能障碍者;发病前存在下肢功能障碍者;合并严重精神疾病者。

1.2 研究方法

采用回顾性研究方法,对116例病人的临床资料进行收集,包括病人年龄、性别、体质指数(BMI)、文化程度、婚姻状况、听力、视力、腰围、下肢力量、维生素D、骨密度T值、身体疼痛、病后抑郁、不良习惯(饮酒、吸烟)等。对收集的资料进行单因素分析,将相关变量应用Logistic回归模型行进一步多因素分析,并构建康复期跌倒风险预测模型。

1.3 统计学方法

2 结果

2.1 研究对象跌倒情况

116例病人中,有跌倒史病人54例(46.55%),无跌倒史病人62例(53.45%)。

2.2 脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒的单因素分析

单因素分析发现,病人年龄、BMI、视力、下肢力量、身体疼痛、饮酒是脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒的相关因素(均P<0.05)。详见表1。

表1 脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒的单因素分析

2.3 脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒的多因素Logistic回归分析

以跌倒为因变量,以病人年龄、BMI、视力、下肢力量、身体疼痛、饮酒相关因素为自变量进行多因素Logistic回归分析,变量赋值见表2。多因素Logistic回归分析结果显示,病人年龄≥60岁、BMI≥28.0 kg/m2、下肢力量较差均为脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒的独立危险因素(均P<0.05),详见表3。

表2 变量赋值情况

表3 脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒的多因素Logistic回归分析

2.4 风险预测模型构建

以多因素分析结果进行模型构建:Logit(P)=-3.774+1.664X1+1.474X2+1.483X3。以ROC曲线与校准图对模型进行内部验证,结果显示ROC曲线下面积(AUC)为0.780[95%CI(0.695,0.866),P=0.044],其敏感度为88.70%,特异度为59.30%,准确率为48.32%其校准一致性较为良好,见图1。

图1 风险预测模型ROC曲线

3 讨论

脑梗死病变早期即可发生病人肢体肌张力减退或丧失,即使通过药物治疗仍会遗留不同程度神经功能缺损症状,这也导致脑梗死后下肢功能障碍康复期病人跌倒事件发生概率升高,成为引发骨折的主要因素[8]。本研究116例脑梗死后下肢功能障碍病人跌倒发生率为46.55%,较既往研究显示16.28%[6]、16.14%[9]的跌倒发生率高,表明脑梗死后下肢功能障碍康复期病人跌倒现象仍然严重,有必要对其相关因素进行探索并建立风险预警模型,进行临床提前干预。

3.1 影响因素分析

本研究单因素分析发现病人年龄、BMI、视力、下肢力量、身体疼痛、饮酒等均为脑梗死后下肢功能障碍康复期病人跌倒的相关因素(均P<0.05)。分析其可能原因:随着年龄的增长老年病人存在不同维度的内在能力下降,导致跌倒风险的提高[10];肥胖脑梗死后下肢功能障碍病人由于过高的BMI导致下肢负担过大,负面影响了自身的平衡能力和身体灵活性,提高了跌倒的风险[11];视力与老年人跌倒、骨折之间存在显著联系,视力受损者更容易在家中有障碍物的地点发生跌倒事件[12];下肢肌肉力量的锻炼可以改善跌倒风险指标,防止跌倒的发生[13]。国外相关文献认为,身体疼痛与中国中老年人跌倒明显相关,预防跌倒需要适当的疼痛管理计划和政策[14]。同时跌倒是65岁及以上成年人受伤死亡的主要原因,这些跌倒的特征可能因饮酒而异[15]。而Logistic回归分析结果显示,病人年龄≥60岁、BMI≥28.0 kg/m2、下肢力量较差均为脑梗死后下肢功能障碍康复期病人跌倒的独立危险因素(OR>1,均P<0.05),在该回归分析中视力有损伤、身体疼痛和饮酒虽为危险因素(OR>1),但三者差异均无统计学意义(P>0.05)。究其原因,可能是脑梗死后下肢功能障碍病人的高龄、体重过高、下肢力量弱小等因素均是严重影响病人躯体平衡的危险因素,可增加病人跌倒事件发生率和跌倒导致的死亡风险[16],而该样本中掺杂了多种因素同时分析,受其他因素影响,导致视力、身体疼痛和饮酒的结果与预期不相同。

3.2 风险预警模型建立及措施构建

本研究行风险预测模型构建结果显示,ROC曲线下面积为0.780[(95%CI(0.695,0.866),P=0.044],其敏感度为88.70%,特异度为59.30%,其校准一致性较为良好,表明该模型具有较高的预测效能,这对脑梗死后下肢功能障碍康复期病人如何采取行之有效的预防措施,干预并降低跌倒事件发生率具有参考价值。临床实际应用时通过对病人的年龄、BMI和下肢力量进行评价,后利用模型公式Logit(P)=-3.774+1.664X1+1.474X2+1.483X3,将危险因素数字化,得出脑梗死后下肢功能障碍康复期病人发生跌倒的危险因素,并进行提前干预。干预措施:加强环境管理,为病人及家属介绍医院病房和建筑环境,嘱病人活动时注意阶梯、地面或厕所等较易发生跌倒的地方,必要时在危险位置放置“小心地滑”指示牌;下床时采用器械辅助病人行走,由专人进行陪护或扶持,避免跌倒的可能;强化病人安全意识,做好健康宣教和心理疏导;积极引导病人进行康复运动,提高下肢力量,逐步恢复病人的下肢肌力和平衡能力,从而降低跌倒风险。

3.3 不足与展望

本次研究结果尚存一定的局限性,因单中心试验及较小样本量的缘故难以准确评价,如视力、身体疼痛和饮酒等因素的影响,今后研究应在样本量扩大、多种合作研究的条件下准确预测病人跌倒的主要危险因素,进一步探索和完善预测模型,并通过外部验证检验模型的准确性。

综上所述,病人年龄≥60岁、BMI≥28.0 kg/m2、下肢力量较差均为脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒的独立危险因素,以此构建风险预测模型具有一定的参考价值。