【摘 要】
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目的:调查医院老年患者衰弱现状,采用决策树模型分析医院老年患者衰弱的影响因素并构建决策树评分系统,为制定个体化的护理干预措施提供科学依据。方法:整群选取于2019年3月～2020年1月乌鲁木齐市开展老年综合评估技术的2所三级甲等医院的老年病科982例老年患者作为研究对象。调查内容分为问卷调查和身体测量两部分:问卷调查:(1)医院老年患者的一般资料调查问卷;(2)衰弱量表(FRAIL量表);(3)老
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目的:调查医院老年患者衰弱现状,采用决策树模型分析医院老年患者衰弱的影响因素并构建决策树评分系统,为制定个体化的护理干预措施提供科学依据。方法:整群选取于2019年3月～2020年1月乌鲁木齐市开展老年综合评估技术的2所三级甲等医院的老年病科982例老年患者作为研究对象。调查内容分为问卷调查和身体测量两部分:问卷调查:(1)医院老年患者的一般资料调查问卷;(2)衰弱量表(FRAIL量表);(3)老年抑郁量表(GDS-15);(4)孤独感量表(UCLA);(5)社会支持量表(SSRS)。身体测量:(1)握力;(2)6m步速;(3)计时“起立-行走”测试(TUGT);(4)5次坐立试验(FTSST)。使用SPSS21.0统计软件进行乌鲁木齐市医院老年患者衰弱现状描述及单因素分析,将单因素分析有统计学意义的变量使用CART决策树(Classification And Regression Tree)生成衰弱影响因素的决策树模型。按照各个指标在决策树模型中的位置,形成衰弱影响因素的决策树评分系统。结果:1.医院老年患者衰弱状况:982例医院老年患者衰弱评分平均分(2.32±0.99),衰弱者308例(31.36%),衰弱前期者660例(67.21%),无衰弱者14例(1.43%),低抵抗能力、低移动能力是医院老年患者发生最多的两个衰弱指标。2.以是否衰弱为因变量,单因素分析有统计学意义(P<0.05)的自变量为年龄、性别、民族、文化程度、婚姻状况、饮酒、近一年有无跌倒、抑郁、孤独感、社会参与度、社会支持、视力问题、听力问题、多重用药、合并多病、高血压、冠心病、糖尿病、高血脂、胃肠疾病、帕金森、握力、TUGT、FTSST、6m步速。3.982例医院老年患者衰弱的logistic回归分析结果:性别(OR=2.087,95%CI:1.788?4.696);年龄:75?89岁(OR=2.327,95%CI:1.494?3.623)、≥90岁(OR=35.280,95%CI:5.064?245.772);握力(OR=21.650,95%CI:0.027?0.079);TUGT(OR=1.147,95%CI:1.092?1.206);步速(OR=2.086,95%CI:1.341?3.244);多重用药(OR=2.066,95%CI:1.193?3.577);抑郁(OR=1.841,95%CI:1.160?2.924);高血脂(OR=6.301,95%CI:3.293?12.054);社会支持:中等水平社会支持(OR=0.234,95%CI:0.116?0.472);孤独:中度孤独(OR=13.124,95%CI:7.382?23.329),中重度孤独(OR=10.499,95%CI:6.010?18.342)。4.按照6:4的比例将982例医院老年患者随机分成训练集和验证集,589例训练集样本用于建立决策树模型,393例验证集样本用于测试模型。所构建的衰弱的决策树模型包括孤独感、握力、TUGT、年龄、高血脂5个影响因素,其中孤独感是衰弱发生最重要的影响因素。中度、中重度、重度孤独,握力减退且年龄≥75岁的医院老年患者发生衰弱的概率最高(86.7%)。衰弱决策树评分系统总分为0～8分,评分越高,表示患者发生衰弱的可能性越大。结论:本研究构建的衰弱影响因素的决策树模型除了可以筛选有统计学意义的影响因素,还能够探索各因素间的交互作用而且决策树的分类规则简单,可解释性较强。医护人员可根据衰弱决策树评分系统早期判断出衰弱高危患者,对评分高的患者提供针对性、多维度的综合干预措施,以延缓或减轻衰弱的发生发展。
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