对中国养老院老年人使用的4种跌倒风险评估工具的验证和比较:一项前性队列研究
Lu Shao1, Zhong Wang2, Xiang Qi3
1School of Nursing, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
目的:
本研究评估并比较了四种广泛使用的跌倒风险评估工具——Morse 跌倒量表（Morse Fall Scale, MFS）、St. Thomas 老年住院患者跌倒风险评估工具（St. Thomas's Risk Assessment Tool in Falling Elderly Inpatients, STRATIFY）、Hendrich II 跌倒风险模型（Hendrich II Fall Risk Model, Hendrich II）和计时起立行走测试（Timed Up and Go Test, TUGT）——在中国 nursing homes 中的预测效能，重点优化其截断值以提高适用性。
设计:
一项前瞻性队列研究。
研究环境与参与者:
该研究在中国的4家养老院中进行，共纳入866名能够提供知情同意并完成口头交流的老年人。
方法:
采用4种跌倒风险评估工具对受试者进行评估，并在6个月内记录其跌倒事件。通过敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及受试者工作特征曲线下面积评价预测效能。绘制校准曲线以评估预测跌倒概率与实际观察概率之间的一致性。
结果:
使用原始截断值时，MFS（≥45）和TUGT（≥12秒）均表现出高灵敏度（分别为0.889和0.933），但特异性较低（分别为0.284和0.261）。相比之下，STRATIFY（≥2）和Hendrich II（≥5）具有高特异性（分别为0.964和0.827），但灵敏度较低（分别为0.117和0.328）。经优化后，MFS（≥65）的特异性提高至0.592，同时保持中等灵敏度（0.689）；STRATIFY（≥1）的灵敏度提升至0.856，但特异性降至0.407；Hendrich II（≥2）的特异性为0.519，灵敏度达0.739；TUGT（≥26.6秒）保持较高的灵敏度（0.739），特异性为0.622。TUGT表现出最强的总体预测准确性（受试者工作特征曲线下面积为0.722）。
结论与意义:
所有工具在敏感性和特异性之间的平衡方面均存在局限性。调整阈值可改善性能，但未能获得最佳结果。研究结果强调，应针对特定人群定制跌倒风险评估，并调整阈值以优化性能。未来的研究应探索将临床评估与数据驱动的预测模型相结合，以增强长期护理环境中的跌倒风险评估。
