养老机构老年人跌倒风险综合评估工具的研制与检验

【摘要】 背景 我国自1999年宣布进入老龄化社会以来，人口老龄化程度日益严重，养老机构成为老年人养老热门选择，但跌倒问题频发且现有评估工具效果不佳。目的 研制养老机构老年人跌倒风险综合评估工具并检验其信效度。方法 2021年3—12月，通过文献回顾、半结构式访谈、2轮专家函询及预调查，形成量表初始条目，并在养老机构随机选择老年人和养老护理员进行调查。采用SPSS 26.0和AMOS 26.0软件进行信效度分析和评价，采用相关系数法、临界比值法、内部一致性分析及探索性因素分析进行条目分析和筛选，选用内在信度、分半信度、评定者间信度和同质性信度检验评估工具的信度，选用表面效度、内容效度、效标关联效度、结构效度和区分效度检验评估工具的效度，采用受试者工作特征曲线检验评估工具的预测能力。结果 构建的评估工具包括3个子工具：（1）老年人跌倒风险评估量表；（2）老年人跌倒史风险追踪调查表；（3）老年人跌倒风险每日检查清单。老年人跌倒风险评估量表总Cronbach's α系数为0.73，评定者间系数为0.85；探索性因子分析提取3个公因子，累识方差贡献率为57.95%；验证性因子模型拟合度参数中的卡方自由度比值（χ2/df）、拟合优度指数（GFI）、调整后拟合优度指数（AGFI）、基于标准化适度指标（NFI）、比较拟合指数（CFI）、Tucker-Lewis系数（TLI）、近似误差均方根（RMSEA）分别为2.43、0.95、0.91、0.89、0.93、0.91、0.07，区分效度经验证存在统计学意义（Plt;0.001）。预测能力分析结果显示，以Morse跌倒评估表（MFS）≥55分为标准时，受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.87；以MFS≤25分为标准时，AUC为0.84。老年人跌倒史风险追踪调查表和老年人跌倒风险每日检查清单经专家和养老护理员的评价后，形成最终版本。结论 本研究开发养老机构老年人跌倒风险综合评估工具，包含3个子量表，三者间相辅相成，完善养老机构从评估到预防的全路径，具有良好的信效度和预测能力，可为日后我国养老机构跌倒预防及管理提供参考。

【关键词】 意外跌倒；老年人；养老机构；风险评估

【中图分类号】 R 12 【文献标识码】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0557

Development of a Comprehensive Fall Risk Assessment Tool for Older People in Elderly Care Institutions and Its Test

LUO Yuan1，2，ZHANG Hua3，WANG Sanxiang4，ZHANG Mengxi5，DENG Yuqian2，RAN Haiye2，LIU Jiaxin2，ZHANG Yi6，CHEN Xi5，WU Yibo7，ZHAO Liping5*

1.School of Nursing，Capital Medical University，Beijing 100069，China

2.Xiangya Nursing School，Central South University，Changsha 410013，China

3.Department of Clinical Nursing Education，Changsha Elderly Rehabilitation Care Home，Changsha 410007，China

4.Hunan Armar Elderly Care Institution，Changsha 410011，China

5.Department of Nursing，the Second Xiangya Hospital of Central South University，Changsha 410011，China

6.Hunan Provincial Key Laboratory of Oral Health Research，Xiangya Dental Hospital of Central South University，Changsha 410000，China

7.School of Public Health，Peking University，Beijing 100191，China

*Corresponding author：ZHAO Liping，Professor/Chief superintendent nurse；E-mail：zhaolp0818@csu.edu.cn

【Abstract】 Background Since China officially entered into an aging society in 1999，the issue of population aging has escalated significantly，leading to institutional care becoming a popular option for older people. However，falls among residents are a recurring problem，and the current assessment tools have shown limited effectiveness. Objective To construct a comprehensive fall risk assessment tool for older people in elderly care institutions and verify its reliability and validity. Methods From"March to December 2021，the initial item pool of the tool was developed through a literature review，semi-structured interviews and 2 rounds of expert consultation and pre-investigation. Older people and nursing assistants in elderly care facilities were randomly selected to make a survey. SPSS 26.0 and AMOS 26.0 software were used to analyze and evaluate the reliability and validity of the assessment tool. The correlation coefficient method，critical ration，internal consistency test and exploratory factor analysis were used for item analysis and screening. The intrinsic reliability，split-half reliability，scores reliability and inter-item consistency reliability were used to examine the reliability；face validity，content validity，criterion-related validity，contract validity and discriminant validity were used to examine the validity. Results The assessment tools included three sub-instruments：（i）Fall risk assessment scale for older people；（ii）Fall record form for older people；（iii）Daily fall risk checklist for older people. The total Cronbach's alpha coefficient for sub-instrument（i）was 0.73 and the scorer reliability coefficient was 0.85；the exploratory factor analysis extracted three common factors with a cumulative variance contribution of 57.95%；the fit indices of the confirmatory factor model：Chi-square degrees of freedom ratio（χ2/df），Goodness of fit index（GFI），adjusted goodness of fit index（AGFI），standardized moderate index（NFI），comparative fit index（CFI），Tucker-Lewis coefficient（TLI），approximation error（RMSEA）were 2.43，0.95，0.91，0.89，0.93，0.91，and 0.07，and discriminant validity is statistically significant（Plt;0.001）. The results of the predictive ability analysis showed an area under the test work characteristic curve（AUC）of 0.87 for Morse Fall Scale（MFS）≥55 and 0.84 for MFS≤25. Sub-instrument（ii）and（iii）were evaluated by a combination of experts and nursing assistants to form the final version. Conclusion This study has developed a comprehensive fall risk assessment tool for elderly people in elderly care institutions，which contains three sub-instruments that complement each other to improve the whole pathway from assessment to prevention，with good reliability ，validity and predictive ability，and can provide a reference for fall prevention and management in the future.

【Key words】 Accidental falls；Aged；Elderly care institution；Risk assessment

我国自1999年宣布进入老龄化社会以来，人口老龄化程度日益严重，随着经济和社会的发展，机构养老逐渐成为我国老年人热门选择之一。WHO报告显示，养老机构老年人跌倒发生率30%～50%，是社区老年人的3倍［1-2］。目前，我国养老机构老年人跌倒发生率为12.97%～45.50%，跌倒后受伤率为10.34%～64.60%［3］，尽管目前跌倒现状调查及流行病学特征研究都不够充分，但我国养老机构跌倒问题一直存在，亟待解决。在养老机构，老年人生活起居和护理多由养老护理员完成，而其普遍存在护理知识水平不足、依赖经验预防、学历水平低下及工作压力大等特点［4-5］，国内常用评估工具多来源于医院环境，暂未考虑其与养老护理员职业现状的匹配程度，并且已有研究显示，现有评估工具在养老机构使用效果不佳，甚至产生“天花板效应”［5-6］。在养老机构中，管理者倾向于要求评估者高估老年人的跌倒风险，从而统一将大部分老年人纳入高风险管理［7］，同时，我国养老机构常用的评估工具多关注老年人生理、病理情况，条目设置易将老年人评估为高风险人群［3，5］。2022年《全球老年人跌倒预防和管理指南》［6］明确指出养老机构老年人跌倒风险具有独特性，且应考虑照护环境、照护能力、管理水平等独特因素，但目前暂无评估工具涉及［7］。因此，本研究将研制一套匹配养老护理员职业特点的老年人跌倒风险综合评估工具，为日后我国养老机构跌倒预防及管理提供参考。

1 工具研制的方法及过程

1.1 成立研究小组

本研究共纳入从事老年护理研究的教授1名，主任护师2名，老年医学科护士长1名，养老机构管理者2名，老年护理方向研究生2名，共8名成员。主要任务包括评估工具条目池构建、组织专家函询、完善评估工具编制、发放及回收问卷、数据收集及分析等。

1.2 条目池构建

1.2.1 文献分析：采用关键词加自由词组合进行检索，英文检索词包括“Fall/Falls”“Fall risk”“elderly/older people/older adults”“Nursing home”“Long term care institution/facilities/settings”等，检索 PubMed、Cochrane Library、Web of Science，Embase、Medline等数据库。中文检索词包括“跌倒”“跌倒风险”“老人/老年人”“养老机构/养老院/护理院”“医养结合机构”“长期照顾机构”等，检索中国生物医学文献数据库、中国期刊全文数据库、中国知网、万方数据知识服务平台、维普资讯中文科技期刊数据库，并查询相关政府网站，了解最新政策，同时检索有关的指南网站。初步总结养老机构老年人跌倒风险因素可分为：（1）老年人相关因素如生理、疾病与药物、生活方式、心理、社会及跌倒史；（2）养老机构相关因素如环境、照护能力及管理［3］。

1.2.2 关键人物访谈：根据最大差异化原则，于2022年3—6月，选取长沙市4家不同养老机构，共纳入25名访谈对象。其中，养老护理员10名，养老护士4名，养老机构管理者11名；男1名，女24名；年龄为23～56岁，养老护士和养老护理员平均年龄为（45.6±9.3）岁，养老机构管理者平均年龄为（35.8±9.3）岁；养老护士和养老护理员养老机构平均工作年限为（5.93±3.41）年，养老机构管理者养老机构平均工作年限（10.64±7.15）年。采用扎根理论法结合主题分析法对访谈结果进行总结，结果表明生理退化、疾病、性格及行为特征、着装、环境、辅助用具及照护能力是养老机构常见的跌倒风险因素，关键人物访谈具体方法与结果可参考研究团队前期研究［5，7］。

综合文献分析和关键人物访谈结果，经研究小组讨论，本研究初步构建养老机构老年人跌倒风险综合评估工具：（1）老年人跌倒风险评估量表（以下简称评估表），共18个条目，每题采用是或否作答；（2）老年人跌倒史风险追踪调查表（以下简称调查表），共8题，每题对应若干个选项，调查老年人跌倒发生时的情况；（3）老年人跌倒风险每日检查清单（以下简称检查清单），共14个条目，主要用于养老护理员每日核查是否存在跌倒风险。

1.3 德尔菲专家函询

1.3.1 拟定专家函询表。共包括3个部分：（1）专家基本情况调查问卷，包括专家姓名、年龄、学历、职称、工作年限等；（2）养老机构老年人跌倒风险综合评估工具专家函询问卷，以清楚性（表述是否清晰易懂）与适用性（评估每一条目对跌倒风险预防指导作用）作为评分条件，根据Likert 5级评分法对各条目进行评价，如“非常适用”至“非常不适用”分别赋值5～1分，并设置意见栏，供专家提供相应建议；（3）专家对问卷熟悉程度和判断依据问卷。

1.3.2 专家函询过程：研究结果显示，专家咨询结果的精度与专家人数呈函数关系，即精度在一定范围内随专家人数的增加而升高，但当专家人数接近15名时，继续增加人数对结果精度的提高作用不大［8］。于2022年7—8月，采用目的抽样法，邀请来自北京市、吉林省、四川省、陕西省、湖南省共5个省份的15名专家，其均为本科及以上学历、具有5年及以上老年护理及养老照护相关工作经验，其中护理教师6名，护士长3名，临床护理专家2名，养老机构负责人3名，老年科医生1名。通过电子邮件发放专家函询表，要求在2周内给予回复。根据第1轮专家建议进行修改，形成第2轮函询表，再次发送给各位专家。当专家意见趋于一致时，函询结束。保留合适性评分≥4分所占的比例≥80%的条目，出现下述情况需综合考虑和论证是否接受：（1）适用性评分均值lt;4.00分或变异系数（CV）gt;0.25的条目；（2）专家提出新增或删除的条目；（3）专家提出意见和建议的需修改的条目［8-9］。

1.4 预调查

于2022年9月，选取长沙市某养老机构老年人和养老护理员各15名作为预调查对象，进行小样本的预调查，预调查对象的纳入排除标准与正式调查相一致，详见1.5.1研究对象中的纳入与排除标准。了解调查过程中调查人员和调查对象的意见和反馈，进一步修订条目表述，形成初版评估工具。

1.5 工具检验

1.5.1 研究对象：于2022年10—12月，选取养老机构居住的老年人和养老护理员为调查对象。老年人的样本量参考《医学统计学》［10］，取评估工具条目数量至少5倍，为预防出现无效问卷及减少误差，再扩大5%的样本量，根据评估表初始条目数18计算，老年人样本量不低于95名。纳入标准：（1）年龄≥60岁，入住养老机构的老年人；（2）照顾者可以协助完成评估的存在理解和沟通障碍的老年人；（3）了解研究目的，同意并自愿参加本研究并签署知情同意书。排除标准：（1）伴有严重的器官功能障碍、精神疾病等，或处在疾病危重期等无法进行评估的老年人；（2）存在严重认知障碍的老人；（3）长期卧床且丧失行动能力的老人。终止标准：未完成全部评估者。

随机从2家养老机构抽取养老护理员。考虑到本研究仅计算养老护理员对调查表和评估清单条目的内容进行评价，样本量应不低于15［8］。纳入标准：（1）目前在养老机构从事养老照护工作；（2）养老照护工作年限2年以上；（3）知情同意，愿意参加本研究。排除标准：近1个月休产假或病假、外出学习或工作交流等。终止标准：问卷未完成者。本研究已获得中南大学湘雅护理学院护理与行为医学研究伦理审查委员会的批准（审批号：E202206）。

1.5.2 调查工具。（1）一般资料调查表：由研究团队自行设计，老年人主要调查年龄、性别、民族、文化程度、婚姻状况、主要经济来源及是否存在多病共存；养老护理员主要调查年龄、性别、文化程度和养老机构工作年限。（2）自行设计的养老机构老年人跌倒风险综合评估工具，包括评估表、调查表、检查清单3个部分。（3）Morse跌倒评估表（MFS）：共6条目，总分125分，为了避免“天花板效应”的出现，依照国内研究，将25分和55分定位临界值，即当得分lt;25分时为低风险、25～54分为中风险、≥55分时为高风险［11-12］。

1.6 统计学方法

将回收的数据由双人独立录入Excel中，录入完毕后交叉核对，保证数据的准确性，将最终数据导入SPSS 26.0和AMOS 26.0进行数据分析。

1.6.1 德尔菲专家函询：专家熟悉程度（Cs）采用自评法，“很熟悉”至“很不熟悉”赋值1.0～0.2分。专家判断依据（Ca），为实践经验、理论分析、国内外研究参考、直观感受4个层面赋分总和。专家权威程度（Cr）=

（Cs+Ca）/2，一般认为Cr≥0.70即认为研究结果可靠。专家意见协调程度采用肯德尔和谐系数（Kendall's W）表示，Kendall's W具有显著性（Plt;0.05）说明专家意见协调程度越高，具有可信度［13］。

1.6.2 评估表信效度检验。（1）项目分析：采用临界比值法、相关系数法和内部一致性检验。标准如下所示，计算量表总得分并将其由高到低排序，前27%的划分为高分组，后27%的划分为低分组。采用独立样本t检验，比较高、低分组在各条目的差异，剔除不存在差异性的条目（Pgt;0.05）；剔除与量表总分相关系数lt;0.30的条目；若剔除某条目后，量表总Cronbach's α系数明显上升，则删除该条目［14］。再采用探索性因子分析（EFA），考察该量表是否可进一步划分维度。（2）信度分析：选择内在信度和评定者间信度。一般内在信度Cronbach's α系数≥0.7，其具有较高的信度［13］；选取2名养老护理员同期调查15名老年人，比较两评估者间相关性，并计算组内相关系数（ICC），当ICC≥0.75，证明评定者间信度良好［15］。（3）效度分析：选择内容效度、校标关联效度和结构效度。采用最后一次专家函询的合适性赋分计算相关指标，各条目内容效度指数（I-CVI）≥0.78和量表内容效度指数（S-CVI）≥0.80，表明内容效度良好［16］；选择MFS为效标考察量表，与该量表进行Spearman秩相关分析，相关系数越大表明关联性越高；采用验证性因子分析，选择极大似然法考察量表的结构效度，并进一步修正，需满足卡方自由度比值（χ2/df）为2～3、Plt;0.05、拟合优度指数（goodness of fit index，GFI）≥0.90、调整后拟合优度指数（adjusted goodness of fit index，AGFI）≥0.90、

基于标准化适度指标（normed fit index，NFI）≥0.85、比较拟合指数（comparative fit index，CFI）≥0.85、Tucker-Lewis系数（tucker lewis index，TLI）≥0.85、近似误差均方根（root mean square error of approximation，RMSEA）≤0.08［17］。（4）预测能力分析：采用受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic，ROC）来判定评估工具的预测能力，ROC曲线下面积（area under curve，AUC）lt;0.70，表示预测能力低，≥0.70则认为预测能力较强［10］。

1.6.3 调查表和检查清单信度检验：选择养老护理员对各条目重要性和可操作性进行评分，采用Likert 5级计分法，计算均分和I-CVI，并评价条目的清晰度，选择是或否。删除标准：（1）重要性或可操作性评分均值lt;4.00；（2）I-CVIlt;0.78；（3）条目表述不清楚［18-19］。

2 结果

2.1 德尔菲法结果

第一轮专家咨询调查表回收率为100.0%（15/15）、第二轮100.0%（15/15），显示专家积极程度高。两轮函询的Cs为0.85、0.87，Ca为0.86、0.90，Cr为0.84、0.88，表明专家权威性高；两轮专家的Kendall's W为0.20、0.38（Plt;0.05），表明专家的评价一致性高，且第二轮Kendall's W较第一轮有明显的提高，且此轮专家意见趋于一致，遂停止专家函询。

两轮专家函询合适性赋值均分别为3.60～4.93分和3.80～5.00分。根据专家评价，第一轮共总结34条删改建议（评估表为14条；调查表为7条；检查清单为13条），对工具进行完善进行第二轮专家函询；第二轮共总结14条删改建议（评估表为5条；调查表为4条；检查清单为5条），由于本轮专家建议一致性较高，根据建议最终形成初版评估工具，评估表纳入19个条目，调查表纳入8个问题，检查清单纳入14个条目。

2.2 预调查结果

对养老机构15名老年人和15名养老护理员进行预调查，评估表的部分条目不宜被充分理解，进一步完善表述；调查表及检查清单各条目表述清晰，易于理解。

2.3 调查对象一般资料

共纳入325名老年人和50名养老护理员。老年人平均年龄（83.1±7.1）岁，女性占比63.4%（206/325），男性占比36.6%（119/325）。其中，94.8%（308/325）的老年人无宗教信仰；96.3%（313/325）的老年人为汉族；43.1%（140/325）的老年人丧偶；35.7%（116/325）的老年人文化程度为小学及以下水平，38.2%（124/325）的老年人为初中水平；主要经济来源以退休金为主，占比86.8%（282/325）；多病共存比例高达98.5%（320/325）。养老护理员平均年龄（41.4±12.2）岁；男性占比4.0%（4/325），女性占比96.0%（46/50）；文化程度多在高中及以下［68.0%（36/50）］；养老机构工作年限均在2年及以上，以2～5年为主［60.0%（30/50）］。

2.4 评估表分析结果

2.4.1 项目分析结果：根据临界比值法，删除2个在高低组不存在差异性的条目；同时，剔除5个条目与量表总分相关系数lt;0.30的条目；经验证，剔除该7个条目，量表总Cronbach's α系数明显上升，遂予以删除。将保留的12个条目进行维度划分，结果显示KMO为0.73，Bartlett球形检验的χ2为1 039.58（Plt;0.001），采用主成分分析法抽取特征值gt;1的因子，结果显示，共抽取3个因子，方差累积贡献率达57.95%，结合因子分析和专业知识将各因子分别命名为：跌倒及步行、情绪与状态、生理及损伤，见表1。

2.4.2 信度分析结果：经检验，总量表Cronbach's α系数为0.73，各因子层面Cronbach's α系数分别为0.78、0.72和0.74；1名养老护理员上午对15名老年人进行评估，由另一位下午对相同老年人再次评估，量表的评定者间信度为0.85，各因子的评定者间信度为0.97、0.94和0.77，均具有统计学意义（Plt;0.05），且2名养老护理员ICC值为0.84。

2.4.3 效度分析结果：根据15位专家对量表各条目的评价计算CVI，I-CVI值为0.87～1.00，S-CVI值为0.83。本研究采用MFS进行校标关联检验，结果显示总量表与MFS呈正相关，相关系数为0.64（Plt;0.001）；各因子与MFS呈正相关，相关系数分别为0.69、0.32和0.29（Plt;0.001）。验证性因子分析中模型总体拟合效果与理想效果存在偏差，因此对模型进行修正，修正后验证性因子分析模型总体拟合效果良好，见表2。

2.4.4 预测能力分析结果：以MFS总分≥55分为基准，构建ROC曲线，见图1。AUC为0.87（SE=0.02，95%CI=0.83～0.91），显示该评估工具具有较高的预测能力，且当临界值为8.50，约登指数最大为1.58，灵敏度为0.69，特异度为0.89。以MFS总分≤25分为基准，构建ROC曲线，见图2。AUC为0.84（SE=0.06，95%CI=0.72～0.96），显示该评估工具具有较高的预测能力，且当临界值为5.50，约登指数最大为1.52，灵敏度为0.70，特异度为0.82。

2.5 调查表和检查清单分析结果

50名养老护理员认为调查表各问题及选项表述清晰，但有2个问题不满足要求，养老护理员认为目前所工作的养老机构为封闭式管理，多数跌倒发生在室内，问题2设置意义不大，问题3和8可涵盖室内外跌倒的相关情景；问题4意见存在分歧，且I-CVI未达标。遂删除2个条目，详见表3。经统计，养老护理员认为检查清单各条目表述清晰，所有条目均保留，详见表4。

综上，本研究最终形成养老机构跌倒风险综合评估工具，共包括3个子工具；评估表共3个维度，包括（1）跌倒及步行（4个条目）；（2）情绪与状态（5个条目）；（3）生理及损伤（3个条目）；调查表不分维度，共6个问题；检查清单不分维度，共14个条目。

3 讨论

3.1 基于养老机构背景研制评估工具

本研究前期通过文献回顾，总结养老机构老年人跌倒风险因素及评估与管理现状，再采用关键人物访谈法了解养老机构实际情况，与养老机构管理者、养老护理员及养老护士进行深入的半结构式访谈，充分了解管理者对跌倒预防与管理的认知与期望，总结其在跌倒管理中的经验与问题，并充分了解一线照护人员（养老护理员和养老护士）的工作现状，充分挖掘养老护理员与养老护士对跌倒预防的看法，将文献回顾结果与质性研究结果相互论证和补充，最大限度纳入相关风险因素，形成评估工具的条目池。在此基础上，采用德尔菲专家函询法对条目池进行综合评价，本研究在全国邀请养老领域专家，所邀请的专家均深耕于养老相关研究，也纳入杰出的养老机构管理者，同时，专家咨询中两轮专家积极程度高、Cr及意见协调程度均满足要求，表明所参与的专家具有可靠性、代表性及权威性，并认可该工具的开发，均保证所开发的评估工具匹配我国各级养老机构。

3.2 为我国养老护理员提供可靠的评估工具

《全球老年人跌倒预防和管理指南》［6］明确指出照护人员在跌倒风险评估中的重要性，应充分考虑其对跌倒的看法，但目前缺乏针对该因素的研究，国内暂无针对养老护理员使用的评估工具。因此，本研究与养老护理员、养老护士及养老机构管理者进行深入的半结构化访谈，了解其对跌倒的看法，总结相关主体的经验和期望，充分考虑其工作及文化背景，研制适合我国养老机构养老护理员使用的评估工具。同时，所访谈的养老机构涵盖城市公立机构、城市私立机构、农村公立机构及专科养老机构，尽可能使纳入养老机构类型全面，以期该工具更好地服务各级养老机构。经验证，跌倒风险评估量表信效度良好，具有较高的预测能力，跌倒史风险追踪表和跌倒风险每日核查清单经专家和养老护理员共同评价，符合养老机构对养老护理员的工作要求。

3.3 打通评估与实践的路径

养老机构老年人跌倒风险不仅与自身有关，还与照护人员能力和机构管理有关，但目前养老机构跌倒风险评估多关注老年人自身情况，而忽略其他［3］。2022年世界跌倒预防指南制定小组发布《全球老年人跌倒预防和管理指南》［6］明确指出养老机构应考虑照护环境、照护能力、管理水平等独特因素，但目前暂无评估工具涉及。本研究评估工具分为评估表、调查表和检查清单，不仅评估老年人自身因素，还记录跌倒情况总结是否存在安全隐患，并设计每日核查清单，提醒照顾者时刻需要注意跌倒预防，从综合视角，将老年人相关风险因素、照护人员能力因素和机构管理因素相融合。本研究所研制的工具，要求养老护理员从整体评估跌倒风险，重点关注与评估出现异常的条目，依据检查清单在日常照护中进一步观察和干预；最后，若老年人发生跌倒，应及时记录评估表，方便日后进行横向及纵向比较，更好地发现和处理安全隐患。3个子量表相互补充，在现有基础上整合和规范养老护理员的日常工作内容，并在一定程度上实现评估和预防的连续性，更有效地实现评估效果的最大化。

3.4 创新性

根据前期研究发现，各养老机构所使用的评估工具多为国外引进，这些评估工具最初均在医疗环境使用，而并非基于我国养老机构现状而开发，同时，国内外相关研究也证实相关工具并未充分照顾到养老机构特殊环境［3，7，20-21］。在养老机构中，跌倒已成为最严重的不良事件之一，养老护理员是照护工作中的主力军，如何更好地预防跌倒是其照护工作中的重点，本研究在前期工作中已充分了解我国养老护理员职业特点及现状，针对性开发养老护理员专用的跌倒评估工具［3，5，7］。其次，国内外现有研究已表明，相关工具更多针对跌倒风险评估而开发，而忽略评估后的预防［5，7，21］，本研究将风险评估与预防一体化，让跌倒风险能在实际照护中被关注，从而预防跌倒的发生。

4 小结

本研究开发养老机构老年人跌倒风险综合评估工具，共包含3个子工具，相辅相成，完善养老机构从评估到预防的全路径。经统计学分析和综合评价，本研究工具符合测量学的要求，经检验信效度较好，可在养老机构进一步使用。但本研究所纳入的样本数据均来自湖南长沙的养老机构，样本存在地域局限性。本研究数据由研究生及各养老机构照护人员共同收集，虽前期对照护人员进行统一的培训，但仍可能存在个体自身经验的影响，未来可在应用中进一步完善。

作者贡献：罗园、张孟喜、张毅、陈希、吴一波、赵丽萍负责研究设计；罗园、张华、王三香负责数据收集；张华、王三香、罗园、邓雨茜、冉海烨、刘佳欣负责数据质控；数据分析：罗园、邓雨茜、冉海烨、刘佳欣、赵丽萍、罗园、邓雨茜、冉海烨、刘佳欣、赵丽萍负责论文撰写；张华、王三香、张孟喜、吴一波、赵丽萍负责论文指导；罗园、赵丽萍负责论文质控和审校；赵丽萍对文章整体负责。

本文无利益冲突。

罗园https：//orcid.org/0000-0003-1198-3877

赵丽萍https：//orcid.org/0000-0002-7682-9339

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（收稿日期：2024-04-10；修回日期：2024-10-17）

（本文编辑：王世越）