60-70岁老年人跌倒风险简易指标判别模型的构建

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研究目的:本研究以老年人跌倒风险评估的相关简易测试方法为切入点,通过研究老年人的身体功能测试结果与发生跌倒的关系,建立实用性强,易于推广,便于进行大规模筛查老年人跌倒风险的判别模型,及早发现高跌倒风险的老年人,采取干预措施,减少跌倒情况发生,提高老年人生活质量,降低我国老年人因跌倒造成的医疗卫生支出。研究方法:选取天津市150名60-70岁社区健康老年人,根据跌倒史调查分为跌倒组和非跌倒组,通过视力和视敏感度评估老年人的视觉功能;30s坐起次数和膝关节伸、屈肌平均峰力矩评估老年人的下肢肌力;6米步速测试、足印法和步频测试评估老年人的步态特征;闭眼单脚站立、功能性前伸测试和Berg量表评估老年人的平衡能力;应用落尺反应时评估老年人的反应能力。应用统计学方法对测试指标进行聚类,在每一类中选取典型评价指标,依据判别规则,构建判别函数模型,并对模型预测效果进行验证。研究结果:1.通过对测试指标进行聚类,分析结果显示分为4大类:平衡功能类、下肢肌力类、视觉—移动能力类、反应能力类。2.运动主成份分析法进行因子分析,根据主成分的特征值、方差贡献率和累计贡献率对评价指标进行评价,最终确定的典型指标是:闭眼单脚站立、跨步长、步频、10%灰度视觉敏感度、计时起立行走测试、步宽、30s坐起测试、落尺反应时。3.组间独立样本T检验结果显示:跌倒组10%灰度视觉敏感度显著小于非跌倒组(P<0.05)、跌倒组计时起立行走测试时间显著大于非跌倒组(P<0.05)、跌倒组闭眼单脚站立时间显著小于非跌倒组(P<0.05)、跌倒组30s坐起个数显著小于非跌倒组(P<0.05)、跌倒组步频与非跌倒组步频不存在统计学差异(P>0.05)、跌倒组跨步长与非跌倒组跨步长不存在统计学差异(P>0.05)、跌倒组步宽与非跌倒组步宽不存在统计学差异(P>0.05)、跌倒组落尺反应时与非跌倒组落尺反应时不存在统计学差异(P>0.05)。4.分别构建Fisher判别函数和Bayes判别函数,依据标准化函数系数得出指标权重由大到小的顺序为:闭眼单脚站立时间、计时起立行走测试、性别、10%灰度视觉敏感度、30s坐起个数。5.简易指标判别模型的验证结果显示,模型内部验证总预测精准度为84.7%,交叉验证总预测精准度为84.0%,外部验证通过招募符合实验条件的老年人50人,对他们进行测试,结果显示判对率为86%,模型的验证结果良好。研究结论:1.完成了老年人简易指标判别模型的构建,经过验证模型具有良好的预测性。2.通过纳入判别函数模型的指标,可以发现10%灰度视觉敏感度、闭眼单脚站立、计时起立行走测试、30s坐起测试和跨步长与老年人发生跌倒存在重要联系,提示对老年人进行平衡功能、视觉功能和下肢肌力方面的干预,改善老年人机能水平,可减少跌倒发生。
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