Morse跌倒評估量表與STEADI 跌倒風險自評量表在養(yǎng)老機構老年人中的應用比較

胡惠菊，韓靜，唐啟群，成杰，李慧源

（1.華北理工大學 護理與康復學院，河北 唐山 063210；2.華北理工大學附屬醫(yī)院 神經外科，河北 唐山 063000）

研究顯示， 我國養(yǎng)老機構老年人跌倒發(fā)生率為36.5%～42.1%[1-2]。跌倒是老年人傷殘和死亡的重要原因之一，不但給家庭、社會帶來沉重的負擔，也會增加醫(yī)療資源的消耗[3]。因此早期準確發(fā)現跌倒高危人群，盡早采取預防和干預措施，對減少老年人跌倒，提高其生活質量具有重要意義。 目前尚未見學者對適用于養(yǎng)老機構老年人跌倒風險評估的量表進行探討，因此本研究擬比較Morse 跌倒評估量表（Morse Fall Scale, MFS）和STEADI 跌倒風險自評量表（Stay Independent Brochure Questionnaire）用于評估養(yǎng)老機構老年人跌倒風險的價值， 為養(yǎng)老機構準確識別高跌倒風險人群提供理論依據。

1 對象與方法

1.1 研究對象 根據Kendall 的多元線性回歸樣本量估計的經驗，樣本量可取研究變量數的10～20 倍。本研究變量數為12 個，取項目數的20 倍計算，考慮到老年人可能存在失訪或不理解的情況， 再增加20%的失訪率和無應答率， 最終確定樣本量最少為288 例。 本研究于2020 年8 月—2021 年1 月，采用便利抽樣法選取河北省8 所養(yǎng)老機構內的老年人為研究對象。 納入標準：（1）年齡≥60 歲；（2）聽力或視力正常，能進行正常閱讀和交流者；（3）入住養(yǎng)老機構≥1 年；（4）自愿參與調查者。 排除標準：（1）患有精神疾病或認知障礙；（2）依從性差，不配合本次研究者。 共發(fā)放問卷440 份， 回收有效問卷429份，回收率為97.5%。 429 名老年人中，男性194 名（45.2%），女性235 名（54.8%）；年齡60～95（78.41±8.45）歲；小學以下文化程度為132 名（30.8%），中學或中專139 名（32.4%），大專及以上158 名（36.8%）；已婚老年人為238 名（55.5%），未婚、離異和喪偶的老年人共為191 名（44.5%）； 患慢性病的老年人為346 名（80.7%），未患慢性病的老年人為83 名（19.3%）；79名（18.4%）老年人感覺睡眠質量差，104 名（24.3%）老年人睡眠質量一般，246 名（57.3%）老年人睡眠質量良好。 此外，居住在公立養(yǎng)老機構的老年人為59名（13.8%）， 居住在民營養(yǎng)老院的老年人為370 名（86.2%）； 在養(yǎng)老院居住時間為1～3 年的老年人為278 名 （64.8%）， 居住3 年以上的老年人為151 名（35.2%）；居住在單人間的老年人為156 名（36.4%），居住在雙人間和多人間的老年人共為273 名（63.6%）。過去1 年中發(fā)生跌倒的老年人為180 名 （42.0%），MORSE 跌倒評估量表的得分為（50.55±22.75）分，STEADI 跌倒風險自評量表得分為（5.30±2.67）分。

1.2 調查工具

1.2.1 一般資料調查表： 由研究者查閱國內外相關文獻后自行設計，包括性別、年齡、婚姻狀況、慢性病數量、所居住養(yǎng)老院性質等10 個項目。

1.2.2 Morse 跌 倒 評 估 量 表 （Morse Fall Scale,MFS）： 由美國學者Janice Morse 于1989 年研制，專門用于預測跌倒發(fā)生可能性的量表， 現已在多個國家和醫(yī)療機構廣泛使用。 2010 年，該量表由我國學者周君桂[4]漢化并用于住院老年人跌倒風險的評估中，量表共包括6 個條目，分別為跌倒史、是否有多于1 個的醫(yī)學診斷、步行時是否使用輔助器具、是否靜脈輸液或使用藥物治療、步態(tài)和精神狀況。總分為125 分，分數越高表示跌倒風險越大，＞45 分代表存在高跌倒風險。 漢化后該量表的Cronbach α 系數為0.206，說明各條目均具有獨立性，可以測量不同方面的風險因素。

1.2.3 STEADI 跌倒風險自評量表（Stay Independent Brochure Questionnaire）： 該量表由美國學者洛杉磯退伍軍人事務老年醫(yī)學研究教育臨床中心及其附屬機構于2011 年開發(fā)，后由我國學者李亞玲等[5]漢化并進行信效度檢驗，量表共12 個條目，條目以是或否回答，前2 個條目回答“是”得2 分，后10 個條目回答“是”得1 分，所有條目回答“否”均得0 分，量表最高分為14 分，≥4 分被認為有跌倒風險， 中文版量表在社區(qū)老年人的Cronbach α 為0.608。

1.3 資料收集方法 調查前征得養(yǎng)老機構負責人的同意和配合并對調查人員進行統(tǒng)一培訓， 調查時由相關負責人陪同以取得老年人的信任， 并向老年人說明調查的原因、目的、意義及注意事項，使其知情同意。采用同一指導語對老年人進行一對一調查，對于識讀困難、書寫不便等情況的老年人，由調查者根據老年人的選擇代其完成問卷填寫。所有問卷填寫完成后當場檢查，確認無誤后收回并向老年人致謝。

1.4 統(tǒng)計學方法 采用Excel 建立數據庫， 對所有數據進行雙人錄入和核對。 使用SPSS 23.0 對資料進行統(tǒng)計分析。 計數資料采用頻數、 百分比進行描述，計量資料采用均數、標準差進行描述。 采用受試者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲線、ROC 曲線下面積（area under the ROC, AUC）、Bayes 判別分析和陽性似然比分析Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表在養(yǎng)老機構老年人中的應用價值。 P＜0.05 為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表的ROC 曲線比較 根據本研究收集的數據，繪制Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表的ROC 曲線， 結果顯示，Morse 跌倒評估量表的ROC 曲線下面積為0.889 （P＜0.001），STEADI 跌倒風險自評量表的ROC 曲線下面積為0.832（P＜0.001）。進一步對Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表的AUC 進行比較， 結果顯示兩者AUC 的差值為0.057（Z=2.295，P=0.022），兩者比較差異有統(tǒng)計學意義，見圖1、表1。

圖1 Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表預測跌倒價值的ROC 曲線比較

2.2 Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表的最佳臨界值 約登指數（Youden’s index）計算公式為敏感度＋特異度－1，該值范圍為0～1，越接近1 說明評估工具的真實性越好[6]。 根據約登指數最大原則，以約登指數最大時對應的Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表得分為劃分跌倒高風險人群的最佳臨界值[7]， Morse 跌倒評估量表的最佳臨界值為57.500，STEADI 跌倒風險自評量表的最佳臨界值為5.500， 且Morse 跌倒評估量表的約登指數大于STEADI 跌倒風險自評量表，詳見表1。

表1 STEADI 跌倒風險自評量表和Morse 跌倒評估量表的ROC 曲線和最佳臨界值分析

2.3 Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表評估老年人跌倒風險的Bayes 判別分析 以1年內是否發(fā)生跌倒作為因變量（是=1，否=0），分別以Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表的總分為自變量，進行Bayes 判別分析，結果顯示Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表對判斷老年人存在高跌倒風險與否的交叉檢驗準確率分別為75.1%和73.9%，詳見表2。

表2 Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表評估老年人跌倒風險的Bayes 判別分析

2.4 Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表評估老年人跌倒風險的陽性似然比 分別以57.500 和5.500 作為Morse 跌倒評估量表和STEADI跌倒風險自評量表的最佳臨界值，將Morse 跌倒評估量表得分≥57.500 的老年人劃分為高跌倒風險組1，將Morse 跌倒評估量表得分＜57.500 的劃分為低跌倒風險組1；同理將STEADI 跌倒風險自評量表得分≥5.500 的老年人劃分為高跌倒風險組2， 將得分＜5.500的劃分為低跌倒風險組2， 分別采用卡方檢驗與是否發(fā)生跌倒進行比較，結果均具有統(tǒng)計學意義（P＜0.001）， 進一步計算得出Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表的陽性似然比分別為8.870 和2.730，詳見表3。

表3 STEADI 跌倒風險自評量表和Morse 跌倒評估量表最佳臨界值下高跌倒風險與低跌倒風險組的比較

3 討論

3.1 Morse 跌倒評估量表與STEADI 跌倒風險自評量表跌倒風險自評量表的應用現況 養(yǎng)老機構老年人跌倒發(fā)生率較高，跌倒后大約5%的跌倒老人會發(fā)生骨折，5%～11%的跌倒老人會發(fā)生嚴重損傷[8]。 因此，跌倒成為了各國衛(wèi)生機構廣泛關注的問題，識別高跌倒風險人群對減少跌倒具有重要作用。 目前國內外評估跌倒風險的量表有20 多種，其中Morse 跌倒評估量表由于條目少，評估時間短，評估結果較為準確，已被翻譯成多種語言在美國、韓國、埃及等國家的醫(yī)院、社區(qū)和護理機構各場所應用，并證實了該量表具有良好的信效度[9-12]。 STEADI 跌倒風險自評量表量表2011 年研發(fā)， 在國外得到越來越多的肯定[13，14]，該量表2020 年被我國學者李亞玲等[5]漢化，在我國還未得到充分推廣， 僅在社區(qū)老年人中進行了應用。

3.2 Morse 跌倒評估量表與STEADI 跌倒風險自評量表跌倒風險自評量表的ROC 曲線分析 此外，ROC 曲線下面積在0.5～0.7、0.7～0.9 和＞0.9 時分別代表量表具有低、中、高的準確度[7]。 本研究通過ROC 曲線比較兩量表的診斷價值，Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表的AUC 均在0.7～0.9，診斷價值均為中等，說明2 個量表在診斷養(yǎng)老機構老年人是否存在高跌倒風險時均有一定價值，但是通過對AUC 進行比較發(fā)現，Morse 跌倒評估量表的AUC 值顯著大于STEADI 跌倒風險自評量表，說明Morse 跌倒評估量表診斷養(yǎng)老機構老年人跌倒風險的參考價值更大。 養(yǎng)老機構老年人的失能率較高，達43.6%，且在失能老年人中，重度失能老年人占比37.24%[15]。 重度失能老年人往往處于臥床狀態(tài)，或在他人幫助下使用輪椅活動，故難以對STEADI 跌倒風險自評量表中一些問題做出回答，如“有時候，我感覺行走不穩(wěn)定” 和“我走路加快速度時感到困難”等，而Morse 跌倒評估量表中將“臥床休息或護士輔助”單獨設置了評分，這可能是Morse 跌倒評估量表診斷價值較高的原因。

3.3 Morse 跌倒評估量表與STEADI 跌倒風險自評量表跌倒風險自評量表的最佳臨界值分析 本研究通過ROC 曲線發(fā)現，Morse 跌倒評估量表的真實性、敏感度和特異度優(yōu)于STEADI 跌倒風險自評量表。 Aranda-Gallardo[16]發(fā)現當臨界值為45 時，敏感性為0.755，特異性為0.677，周君桂[4]對老年住院患者進行研究時，推薦Morse 跌倒評估量表的最佳臨界值為55 分， 敏感度和特異度分別為92%和64%。 本研究推薦Morse 跌倒評估量表在養(yǎng)老機構老年人應用時的最佳臨界值為57.500，高于以往研究者推薦的臨界值，此時的敏感性為0.783，特異性為0.791。雖然敏感性較周君桂的研究有所下降，但是特異性有所提高，且兩者之間呈現出更為平衡的狀態(tài)。

Lohman 等[17]的研究發(fā)現，當STEADI 跌倒風險自評量表的臨界值為4 時， 其敏感性和特異性均為0.65， 本研究推薦STEADI 跌倒風險自評量表的臨界值為5.500，此時的敏感性為0.767，特異性為0.719。敏感度指患者被診斷為陽性的概率， 特異度指未患病者被診斷為陰性的概率， 較高的敏感度和特異度意味著更多有跌倒風險的老年人被識別，更多低跌倒風險的老年人被排除[18]。養(yǎng)老機構老年人與社區(qū)、 居家老年人相比往往會受到更多生活照料和行動上的幫助， 導致護理人員評估的跌倒風險高于其實際發(fā)生跌倒的可能性， 故以往的臨界值對于養(yǎng)老機構老年人較低。 因此，本研究建議提高Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表的最佳臨界值， 從而有效減少護理資源的浪費，減輕照護人員負擔。

3.4 Morse 跌倒評估量表與STEADI 跌倒風險自評量表跌倒風險自評量表的準確性分析 本研究采用Bayes 判別分析法比較了Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表評估養(yǎng)老機構老年人跌倒風險的準確性。 結果顯示，Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表的交叉檢驗準確率分別達到75.1%和73.9%，說明兩量表均有良好的判別效果，且Morse 跌倒評估量表的判別效果優(yōu)于STEADI跌倒風險自評量表。 此外， 陽性似然比（positive likelihood ratio, +LR）指診斷性試驗的真陽性率與假陽性率的比值， 即正確判斷患病的可能性是錯誤判斷患病的可能性的倍數， 也是判斷量表準確性的重要指標[19]。 比值越大說明正確判斷老年人是否存在高跌倒風險的可能性越大。 似然比＞10 代表此工具具有很強的臨床診斷意義，2～5 表示此工具的臨床診斷意義較弱。 結果發(fā)現，Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表的陽性似然比分別為8.87 和2.73， 再一次證明了STEADI 跌倒風險自評量表的準確度與Morse 跌倒評估量表相比較差。

4 結論

本研究以1 年內是否發(fā)生跌倒為金標準評估Morse 跌倒評估量表和STEADI 跌倒風險自評量表對正確識別養(yǎng)老機構高跌倒風險老年人的應用價值， 發(fā)現2 個量表在評估老年人發(fā)生跌倒的風險中均存在一定的價值， 但是與STEADI 跌倒風險自評量表相比，Morse 跌倒評估量表的診斷價值、 準確度、真實性、敏感性和特異性更好，更適合評估養(yǎng)老機構老年人跌倒發(fā)生風險。 原因可能是STEADI 跌倒風險自評量表為自評量表， 評估結果難免受到老年人心態(tài)、機構環(huán)境和照護質量的影響，且該量表更適用于評價健康和輕度失能或殘障的老年人[20]。 而Morse 跌倒評估量表的得分往往由護理人員做出評價， 且充分考慮了重度失能老年人發(fā)生墜床和在使用輪椅時發(fā)生跌倒事件的風險。總之，選擇合適的量表和臨界值評估老年人跌倒發(fā)生的可能性， 并根據不同方面的跌倒風險采取相應的措施， 能有效減少醫(yī)護人員時間、精力和醫(yī)療資源的浪費，并降低老年人跌倒發(fā)生率，提高其生命質量。另外，受疫情影響，本研究訪問條件受限，樣本量較小，地區(qū)較為局限，未來可擴大樣本量和研究范圍， 進一步討論本研究推薦的2 個量表最佳臨界值在養(yǎng)老機構老年人中的合理性。