医养结合机构老年人营养不良预测模型的构建及验证

刘金枚，张 坤，彭 杨，廖明姝，魏心才，曾 兢*

1.成都医学院护理学院，四川 610083；2.成都医学院第一附属医院

营养不良是指由于摄入不足或利用障碍引起能量或营养素缺乏的状态，是一种常见的老年综合征，严重影响老年人的健康状况和生活质量，是养老机构老年人死亡的重要危险因素[1-3]。在我国一般人群中，48.4%的老年人营养状况欠佳，且养老机构老年人营养不良发生率远高于社区老年人[4]。医养结合机构是指同时具备医疗卫生资质和养老服务能力的医疗卫生机构或养老机构，更适合失能、失智及高龄老年人居住[5]，其老年人的营养状况需更加关注，但目前关于医养结合机构老年人营养状况的研究不足。《国民营养计划（2017—2030 年）》[6]指出要建立老年人群营养健康管理与照护制度，实现营养工作与医养结合服务内容的有效衔接。列线图是以传统多因素回归分析结果为基础，通过将多个危险因素进行整合形成的可视化平面模型，其风险预测结果更为直观。因此，本研究以医养结合机构老年人作为研究对象，了解其营养不良现状及其危险因素，在Logistic 回归分析基础上构建医养结合机构老年人营养不良的预测模型，以期为机构工作者的临床决策和营养不良高危人群的管理提供参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象

采用便利抽样法，选取2022 年1 月—5 月成都市3所医养结合机构老年人作为研究对象。将2 所医养结合型医疗机构的老年人作为建模组，将1 所医养结合型养老机构的老年人作为验证组。采用自变量事件数(events per variable，EPV)法计算建模组样本量，设定EPV=10，预计纳入Logistic 回归的自变量为10 个，由于目前尚未检索到针对医养结合机构老年人营养不良发生率的数据，因此参考赵妹等[7]研究中的养老机构老年人营养不良发生率（20.2%），并考虑10%的样本量脱落率，计算得到建模组至少需要样本量440 人，最终纳入571 人。预测模型外部验证所需样本量为预测因子的10～20 倍，本研究的预测模型共纳入5 个预测因子，所需样本量为50～100 人，最终纳入123 人。医养结合机构纳入标准：双证齐全（医疗执业许可证书和养老机构登记证书）的医养结合机构。老年人纳入标准：年龄≥60 岁；病历资料完整；生命体征平稳；老年人或家属知情同意。老年人排除标准：资料收集当天不在医养结合机构；水肿。本研究已经通过成都医学院伦理委员会审批（审批号：2022NO.01）。

1.2 调查工具

1.2.1 一般资料收集表

阅读文献结合专家意见自行设计一般资料收集表，包括老年人的人口学资料、疾病相关资料。1）人口学资料：性别、年龄、婚姻状况、医养结合机构居住时间、文化程度、进食方式、牙齿数量、吸烟史、饮酒史。2）疾病相关资料：糖尿病、脑卒中、高血压、帕金森病、痴呆、冠心病、消化道溃疡、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、慢性支气管炎、胃食管反流、肝脏疾病、贫血、肿瘤、用药种类。

1.2.2 简易营养评价精法（Mini-Nutritional Assessment Short-Form，MNA-SF）

MNA-SF 由Rubenstein 等[8]于2001 年在简易营养评估量表（Mini Nutritional Assessment，MNA）基础上简化而成，用于评估营养状态，该量表共6 个条目，即近3 个月有无进食量下降、近3 个月体重下降情况、活动能力、近3 个月有无急性疾病（或心理创伤）、精神心理状况和体质指数（无法获得体重者，以小腿围代替），量表总分为0～14 分，得分越高表明营养状态越好，0～7 分表示存在营养不良，8～11 分表示存在营养不良风险，12～14 分表示营养状况正常。2005 年何扬利等[9]将MNA-SF 翻译为中文并将之与MNA 进行比较，得出MNA-SF 的敏感度为85.7%，特异度为96.0%，校标效度为0.933。MNA-SF 操作便捷，适合于养老机构老年人的营养评判，对于无法获得体质指数的人群，可以小腿围代替体质指数进行评定[10]。

1.2.3 Barthel 指数（Barthel Index，BI）

BI 由美国学者Mahoney 等[11]于1965 年编制，用于评定老年人的日常生活活动能力，该量表包括进食、穿衣、控制大小便、如厕、上下楼梯、洗澡、修饰、床椅转移、行走10 项内容，根据是否需要帮助及依赖程度分别计0 分、5 分、10 分、15 分，总分0～100 分，得分越高表示自理能力越好，根据总分划分为4 个等级，即完全自理（100 分）、轻度依赖（61～99 分）、中度依赖（41～60分）、重度依赖（≤40 分）。2012 年侯东哲等[12]将BI 进行汉化，中文版BI 的Cronbach's α 系数为0.916。

1.3 资料收集方法

研究者经过培训后进入机构收集资料，营养状态及日常生活活动能力资料由研究者与老年人面对面收集，人口学资料、疾病相关资料通过查阅老年人电子病历获取，电子病历获取不全的资料（如牙齿数量等）由研究者观察获取，资料收集时避开老年人进食、休息、娱乐时间及养老护理员忙碌、休息时间。

1.4 统计学方法

采用SPSS 26.0 和R 4.2.1 软件进行统计分析。符合正态分布的定量资料以均数±标准差（±s）描述，组间比较采用独立样本t检验，非正态分布的定量资料以中位数（四分位数）[M（P25，P75）]描述，组间比较采用Mann-WhitneyU检验；定性资料以频数、百分比（%）描述，组间比较采用χ2检验或Fisher 确切概率法，等级资料比较采用Mann-WhitneyU检验。多因素分析采用二元Logistic 回归进行分析，选取赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）信息量最小的Logistic回归模型作为最终预测模型，并绘制列线图。采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估模型区分度。采用Hosmer-Lemeshow 检验和校准曲线评估模型校准度。采用临床决策曲线分析（decision curve analysis，DCA）评估模型的临床实用性。对列线图进行内部及外部验证，以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 老年人一般资料

建模组共纳入571 名老年人，年龄61～102（83.860±7.342）岁；用药种类为0～18（7.792±3.521）种；非营养不良306 人[包括营养状况正常95 人（16.64%），存在营养不良风险211 人（36.95%）]，存在营养不良265 人（46.41%）。验证组共纳入123 名老年人，年龄66～103（85.789±7.291）岁，＞80 岁101 人（82.11%）；女79 人（64.23%）；无配偶75 人（60.98%）；非营养不良85 人（69.11%）[包括营养状况正常32 人（26.02%），存在营养不良风险53 人（43.09%）]，存在营养不良38 人（30.89%）。

2.2 老年人营养不良影响因素的单因素分析（见表1）

表1 老年人营养不良影响因素的单因素分析

2.3 营养不良风险预测模型的构建

以是否有营养不良为因变量（无=0，有=1），以老年人营养不良影响因素的单因素分析中差异有统计学意义（P＜0.05）的变量（进食方式、牙齿数量、脑卒中、痴呆、冠心病、贫血、BI 评分）为自变量，自变量赋值情况：进食方式（经口进食=0，管饲=1），牙齿数量（≤20颗=0，＞20颗=1），脑卒中（否=0，是=1），痴呆（否=0，是=1），冠心病（否=0，是=1），贫血（否=0，是=1），BI 评分为原值代入。采用向后LR 法进行二元Logistic回归分析，结果显示：进食方式、牙齿数量、痴呆、贫血、BI 评分进入模型，回归分析结果见表2。基于Logistic回归结果建立预测医养结合机构老年人营养不良的列线图模型，见图1。本研究以最小AIC 原则构建模型，虽然多因素分析痴呆无统计学意义（P＞0.05），但也纳入预测模型中。

图1 医养结合机构老年人营养不良的列线图

表2 老年人营养不良影响因素的多因素分析

2.4 预测模型效能检验及验证

ROC 曲线分析结果显示，列线图在预测建模组中老年人营养不良的AUC 为0.828[95%CI（0.795，0.862）]，约登指数为0.516，灵敏度为87.1%，特异度为73.5%，最佳临界值为0.447，说明该模型有较好的区分度，见图2。Hosmer-Lemeshow 检验结果显示：χ2=0.911，P=0.823。校准曲线显示：模型预测结果与观察结果之间一致性较好，见图3。DCA 结果显示：当营养不良阈值概率为4%～91%时，使用该列线图能够获得净收益，见图4。模型内部验证使用10 折交叉验证法，重复抽样1 000 次，最终得到平均AUC 为0.822。外部验证结果显示：AUC 为0.928[95%CI（0.886，0.971）]，约登指数为0.707，灵敏度为89.5%，特异度为81.2%，最佳临界值为0.354，见图5。Hosmer-Lemeshow检验结果显示：χ2= 3.280，P=0.350。校准曲线显示：列线图的预测结果和观察结果之间较一致，见图6。验证组DCA 结果显示：当营养不良阈值概率为0～94%时，使用该列线图能够获得净收益，见图7。

图2 建模组ROC 曲线

图3 建模组校准曲线

图4 建模组DCA 曲线

图5 验证组ROC 曲线

图6 验证组校准曲线

图7 验证组DCA 曲线

3 讨论

3.1 医养结合机构老年人营养不良现状

医养结合机构老年人营养状况不容乐观，本研究共纳入老年人694 人，总体营养不良发生率为43.66%（303/694），与黄风英等[13]对养老机构老年人营养不良的调查结果（47.1%）相近，但高于我国部分养老机构老年人营养不良发生率调查结果（1.67%～23.7%）[10]。这可能与医养结合机构多为高龄、失能、失智、多病共存的老年人有关[14]。由此可见，医养结合机构应该重视老年人的营养管理，早期识别营养不良高危老年人，积极干预，改善老年人的营养状况。

3.2 医养结合机构老年人营养不良的相关因素

3.2.1 管饲、牙齿≤20 颗的老年人易发生营养不良

本研究发现管饲是营养不良的危险因素之一。管饲是进食困难老年人的一种替代喂养方式，在管饲前老年人可能已发生营养不良，加之管饲后仅能进食低密度流质食物，营养摄入量可能无法满足机体需求，容易加重老年人营养不良，甚至可能引起血红蛋白等生化指标降低[15]。张鑫等[16]的研究发现，养老院135 名管饲老年人中仅2 名老年人营养状况良好。本研究建模组数据显示，医养结合机构老年人管饲率为28.37%，高于传统养老机构（10.89%）[17]。因此，建议医养结合机构加强老年人的进食训练，减少老年人管饲率，同时为管饲老年人制定个性化的膳食计划，改善其营养状况。此外，本研究发现牙齿数量≤20 颗是老年人营养不良的危险因素之一。原因可能是老年人牙齿缺损后对固体食物的研磨、粉碎能力下降，进食固体类型食物困难，可能导致食物组成发生变化，影响老年人食欲，导致营养不良。有研究也发现，牙齿数量与营养状况呈正相关[18]，且有0～9 颗牙齿的老年人死亡率高于有≥20 颗牙齿的老年人，营养状况为中介效应[19]，可见，改善营养状况可能降低牙齿数量少的老年人的死亡率。建议医养结合机构关注老年人口腔健康，减少老年人牙齿脱落，必要时指导老年人正确佩戴义齿，提高咀嚼能力，改善老年人营养状况，降低死亡率。

3.2.2 痴呆、贫血、自理能力下降的老年人易发生营养不良

本研究结果显示，痴呆是老年人营养不良的预测因素之一。痴呆老年人由于认知障碍，常常忘记进食，随着病情进展，甚至失去自主进食能力，导致食物摄入量下降。 我国痴呆病人进食困难发生率高达86.8%[20]，这可能也是营养不良发生率高的重要原因。建议医养结合机构加强痴呆老年人的认知训练，提高其自主进食能力，以降低营养不良发生率[20]。此外，本研究发现，老年人贫血与营养不良高度相关，与尹倩等[21-22]的研究结果一致。营养不良老年人可能由于铁、维生素B12和叶酸缺乏导致贫血，同时营养不良会导致肝脏白蛋白合成减少，血清蛋白水平降低[23]。提示，医养结合机构应增加饮食的多样性，帮助老年人增加铁等微量元素的摄入，纠正贫血。日常生活自理能力下降是老年人营养不良的重要危险因素，与赵妹等[7,24]的研究结果相似。原因可能为：1）自理能力下降的老年人因活动不便，为自己提供营养的能力下降[25]；2）随着自理能力越来越差，老年人活动减少，肠蠕动减慢，胃肠道消化吸收能力减弱，出现营养问题；3）活动能力下降还可能导致老年人社会孤立，出现食欲缺乏，增加营养不良风险[26-27]。因此，医养结合机构要及时对自理能力下降的老年人进行营养不良筛查，制定个性化康复锻炼措施，提高老年人的活动能力，并关注其心理状况。

3.3 医养结合机构老年人营养不良预测模型的预测能力较好

本研究根据多因素Logistic 回归分析结果建立医养结合机构老年人营养不良预测模型列线图，模型最终纳入进食方式、牙齿数量、痴呆、贫血及BI 评分5 个变量，这些变量均容易获取，方便医养结合机构工作人员使用。该模型在建模组中的AUC 为0.828[95%CI（0.795，0.862）]，在验证组中的AUC 为0.928[95%CI（0.886，0.971）]，建模组和验证组的Hosmer-Lemeshow检验结果均P＞0.05，说明该模型的区分度、校准度较好，且DCA 结果表明该模型有较好的临床适用性。本研究建模组2 所医养结合机构是医养结合型的医疗机构，而验证组的医养结合机构为医养结合型的养老机构，两组老年人基线资料可能有所差异，但外部验证结果仍显示该模型预测能力较好。因此，该模型能够协助医养结合机构工作人员对老年人营养不良进行筛查。

4 小结

本研究开发并验证了预测医养结合机构老年人营养不良的列线图，具有较好的临床应用价值。但本研究也有一些不足：1）未对存在营养不良风险的老年人进行进一步评估，可能低估了老年人营养不良发生率。2）采用便利抽样法，样本代表性有待加强，且未进行纵向比较，各因素对营养状况的影响随时间的变化尚不清楚。3）未对老年人口腔健康做全面评估，仅关注老年人牙齿数量，还需进一步开展营养不良与口腔健康相关性的研究。