目的:本篇文章有两个主要的目的,1:确定Timed Up and Go Test(TUGT)对于预测社区居住的老年人群跌倒风险的精确性。2:旨在开发一个全面的临床干预工具,建立一套系统的评估跌倒风险的程序,为老年人降低跌倒率,防止跌倒引起的一系列严重后果,以及省去一部分昂贵的医疗费用提供帮助。方法:1、设计一个前瞻性队列研究,共包括了天津市汉沽区社区老人541名,平均年龄67.4±5.6岁,其中包含名307女性和234名男性。使用问卷调查收集受试老年人的基本特点、既往病史和生活方式等情况,包括年龄、性别、婚姻状况、吸烟、饮酒和是否患有糖尿病、高血压、高血脂、脑卒中、冠心病等慢性疾病。慢性疾病的诊断标准包括受试者自我报告以及医生的诊断。未诊断的受试者根据其血生化等其他临床辅助诊断以及医生的诊断,必要时进行二次辅助检查。使用三项身体活动能力测试,即计时起立-行走测试、4米步行速度和握力来反应受试老年人的肌肉力量、移动性和平衡能力。一年后进行随访,再次收集同样的资料,测定同样的指标,观察一年后发生跌倒老年人的情况。采用Logistic回归分析以及ROC曲线,建立模型以及确定TUGT的预测价值。2、在第一年随访的基础上,扩大人群数量至619人,使用上述问卷调查以及综合评估采集数据。全面综合考虑跌倒的危险因素,应用二元回归分析用于检测跌倒的相关因素。多元COX回归分析建立模型。所有的跌倒的相关因素进入模型,通过逐步回归,筛选出与跌倒最相关的因素。得出回归系数,乘以4,再四舍五入,得到危险分值。之后使用ROC鉴别该模型的预测价值,建立一个全面的、综合的跌倒预测模型。结果:1、研究中任意跌倒的发生率是20.8%。在一年的随访中频繁跌倒的发生率是6.6%。TUGT对于任意的跌倒以及多次跌倒的预测价值均低于0.7[AUC:分别是0.607和0.688]。在任意的跌倒预测中校正年龄和性别之后,AUC是0.642,因此TUGT不能作为任意跌倒的预测性工具。然而,在频繁跌倒中校正年龄和性别之后,TUGT的AUC提升至0.733,以多篇文章采取的预测工具的特征曲线下面积(AUC)≥0.70,就有临床价值为标准,本研究中TUGT在临床操作中可以作为频繁跌倒的一个预测性工具。2、随访人群平均年龄:67.4±5.6年,包含357名女性,262名男性,其中发生跌倒的人群有125人(20.1%)。根据Logstic回归,发现性别(OR:1.82;95%CI 1.17–2.82)、糖尿病(OR 2.13;95%CI 1.13–3.98)、TUGT(OR 1.51;95%CI 1.23–1.94)、跌倒史(OR 3.15;95%CI 1.72–5.79)、抑郁(OR 2.51;95%CI1.36–4.63)与跌倒有显著的联系(OR值≥1.5,P<0.05且95%CI均大于1),之后进行Cox回归分析显示,上述危险因素均与跌倒有显著关系,且可能能够预测跌倒的发生。将所有危险因素组合,得到的从0-12的一项危险筛查工具。且AUC的面积达到0.748。从临床的角度分析,跌倒风险筛查工具最好的分界点的可能是7(特异性97.5%;70.7%的阳性预测值(PPV)以及阴性预测值(NPV)83.6%。且根据此cut off点验证,其筛查跌倒人群的正确率达到82.5%。结论:我们的研究结果显示TUGT作为一个单一的预测工具足以预测未来的多次跌倒,对于任意跌倒,尚达不到临床标准。但是这一发现强调了使用TUGT对于预防中国社区居住的老年人跌倒的重要性,它可以在基础医疗和医院作为频繁跌倒风险的筛查测试。而对于任意跌倒,虽然单独的TUGT没有很大的预测价值,但是我们证明了简单易操作的TUGT与性别、糖尿病、跌倒史、抑郁联合组成的筛查模型的预测价值,肯定了TUGT联合其他因素对我们人群跌倒预测的价值,证明这一模型可以在基础的健康服务以及医院中作为一个针对中国社区老年人群跌倒风险的综合性的预测性测试。在临床实践中,截止点为7时,可能更助于在节省花销的同时,更好的预测老年人跌倒。但是,虽然跌倒危险因素考虑周全,但这一模型仅限于本研究人群,对于其他第二人群,且该人群也未涉及养老院、医院等高危人群;因此,在临床应用时,其他社区人群均需检验其有效性。对于,其他高危老年人群,在未来的研究中需要进一步探讨筛查不同老年人群的跌倒风险的最佳筛查工具。