跌倒恐惧在全膝关节置换术后患者疼痛灾难化与恐动症的中介效应

目的探讨跌倒恐惧全膝关节置换术后患者疼痛灾难化与恐动症之间的中介效应。方法采用便利抽样法,选取2022年10月—2023年6月在郑州大学第一附属医院骨科行单侧全膝关节置换术的患者作为研究对象,采用一般资料调查表、恐动症评分简表、疼痛灾难化量表以及简明国际跌倒效能量表对230例受试对象进行问卷调查,构建并检验中介模型。结果本组全膝关节置换术后患者恐动症总分为(24.70±7.46)分,跌倒恐惧总分为(16.35±5.27)分,疼痛灾难化总分为(29.26±9.64)分。全膝关节置换术后患者恐动症总分与跌倒恐惧总分呈正相关(r=0.670,P<0.001),与疼痛灾难化总分呈正相关(r=0.710,P<0.001),疼痛灾难化总分与跌倒恐惧总分呈正相关(r=0.652,P<0.001)。跌倒恐惧在全膝关节置换术后患者疼痛灾难化与恐动症间起部分中介作用,效应占33.1%。结论本组全膝关节置换术后患者恐动症处于中等水平,跌倒恐惧及疼痛灾难化处于中等偏上水平,跌倒恐惧在全膝关节置换术后患者疼痛灾难化与恐动症间起部分中介作用。建议临床医务工作者应关注全膝关节置换术后患者疼痛灾难化及跌倒恐惧,降低其恐动症,以促进其膝关节功能快速恢复。

老年住院患者复合跌倒风险评分表的构建及应用研究

目的构建老年住院患者复合跌倒风险评分表,提高老年住院患者跌倒风险评估准确性。方法整合约翰霍普金斯跌倒评定量表和HendrichⅡ跌倒风险模型作为初始条目;采用前瞻性研究,收集42490例老年住院患者跌倒发生情况及相关风险因素,通过χ^(2)检验和logistic回归分析确定跌倒的影响因素,构建老年住院患者复合跌倒风险评分表。将复合跌倒风险评分表在1663例老年住院患者中进行验证。结果logistic回归分析得到18项危险因素,将各危险因素的风险比值比(OR)进行赋值,总分为100分。验证结果显示,老年住院患者复合跌倒风险评分表的ROC曲线下面积为0.825(95%CI:0.798~0.852),最佳截断值为7.5分,灵敏度为0.736,特异度为0.771。结论老年住院患者复合跌倒风险评分表能有效预测老年住院患者的跌倒风险,有助于临床护理人员及时筛查出高危患者,从而进行有针对性的预防干预。

老年人药物相关性跌倒预防与管理的证据总结

目的 :检索并总结老年人药物相关性跌倒预防与管理的相关证据,为降低老年人药物相关性跌倒发生率提供循证依据。方法 :按照证据资源“6S”模型自上而下依次系统检索国内外相关数据库和网站中关于老年人药物相关性跌倒预防与管理的临床决策、指南、专家共识、证据总结和系统评价,检索时限为从建库至2023年12月1日,对纳入文献进行质量评价和资料提取,根据证据汇总原则提取并整合证据。结果 :共纳入16篇文献,包括1篇临床决策、3篇指南、5篇专家共识、2篇证据总结和5篇系统评价。从跌倒风险评估、跌倒相关用药评估、预防策略、使用管理和健康教育5个方面形成了21条证据。结论 :本研究总结的老年人药物相关性跌倒预防与管理的证据内容可协助医护人员结合患者实际情况制定个性化干预方案,降低老年人药物相关性跌倒发生率。

社区老年脑卒中患者跌倒风险感知现状及影响因素研究

目的 了解社区老年脑卒中患者跌倒风险感知状况,并分析其影响因素,为激发患者自我预防意识、降低跌倒发生率提供参考。方法 2023年5-8月,采用便利抽样法选取山西省汾阳市3个社区的老年脑卒中患者228例为研究对象,采用社区老年人跌倒风险感知量表、D型人格量表(type D personality scale-14,DS14)、家庭关怀度量表(family APGAR index, APGAR)等对其进行调查。结果 社区老年脑卒中患者跌倒风险感知总分、DS14总分、APGAR总分分别为(40.31±8.99)分、(20.99±7.01)分和(4.91±1.50)分。不同文化程度、慢性病数量以及有无跌倒史的社区老年脑卒中患者,其跌倒风险感知得分差异均有统计学意义(均P<0.001)。跌倒风险感知总分与DS14总分呈负相关(r=-0.724,P<0.01),与APGAR总分呈正相关(r=0.782,P<0.01)。DS14总分、APGAR总分、跌倒史和慢性病数量是社区老年脑卒中患者跌倒风险感知的主要影响因素(均P<0.05)。结论 社区老年脑卒中患者跌倒风险感知呈中等偏下水平,社区卫生保健人员应重点关注存在D型人格、家庭关怀度低、有跌倒史、合并慢性病数量多的患者,采取针对性措施,降低跌倒发生率。

老年肌少症病人跌倒风险的研究进展

从老年肌少症病人跌倒的流行病学、危险因素、风险评估、干预措施等方面进行综述,以期为预防老年肌少症病人跌倒提供相应的理论依据,旨在降低老年肌少症病人跌倒的发生率。

肿瘤患者跌倒风险感知量表的编制及信效度检验

目的编制肿瘤患者跌倒风险感知量表并检验信效度,为肿瘤患者跌倒防范提供自评工具。方法通过文献回顾、专家函询、小组讨论等方式构建量表,选取407例肿瘤患者进行调查,检验量表信效度。结果肿瘤患者跌倒风险感知量表包括跌倒认知易感知性(5个条目)、生理状况易感知性(12个条目)、个人活动易感知性(5个条目)、环境因素易感知性(5个条目)、跌倒严重性感知(3个条目)5个维度共30个条目。探索性因子分析提取5个公因子,累计方差贡献率66.746%。量表总的Cronbach′sα系数为0.926,折半信度为0.672,各维度Cronbach′sα系数为0.914~0.970,折半信度为0.877~0.963。量表水平的内容效度指数为0.867,条目水平的内容效度指数为0.813~1.000。验证性因子分析结果显示,χ^(2)/df=1.845,RMSEA=0.059,GFI=0.840,CFI=0.971,NFI=0.939,AGFI=0.811,模型适配良好;AVE平方根均显著大于相关系数,各维度之间有显著相关性(均P<0.05)。结论肿瘤患者跌倒风险感知量表信效度良好,可用于肿瘤患者跌倒风险感知的评估。

3种跌倒风险评估工具对养老机构中老年人跌倒风险的预测价值比较

目的:探讨Morse跌倒评估量表(MFS)、托马斯跌倒风险评估工具(STRATIFY量表)、简易体能状况量表(SPPB)3种跌倒风险评估工具对养老机构中老年人跌倒风险的预测价值。方法:整群随机抽取湖南省4个地州市共80所养老机构内的4041名中老年人,采用一般资料调查表、MFS、STRATIFY、SPPB量表进行资料收集。使用受试者工作特征(ROC)曲线评估不同评估量表对跌倒的预测效果。结果:共调查4041名老年人,676人(16.73%)1年内发生跌倒。跌倒组和未跌倒组年龄、性别、是否合并慢性病、是否抑郁比较差异有统计学意义(P<0.05)。MFS的ROC曲线下面积(AUC)为0.850[95%CI(0.834,0.867)],当总分为37.5分时,约登指数为0.597,量表的预测价值最大;STRATIFY量表AUC为0.764[95%CI(0.744,0.783)],当总分为1.5分时,约登指数为0.407,量表的预测价值最大;SPPB的AUC为0.675[95%CI(0.654,0.697)],当总分为7.5分时,约登指数为0.293,量表的预测价值最大。MFS的AUC、约登指数均高于其他2个量表。结论:MFS、STRATIFY、SPPB量表对养老机构中老年人跌倒风险均有预测价值,MFS的预测价值高于STRATIFY、SPPB量表。

心血管内科老年跌倒高危病人警觉度现状及影响因素

目的:调查心血管内科老年跌倒高危病人警觉度的现状,并分析其影响因素。方法:采用回顾性研究方法,选取2023年7月—9月我院心血管内科收治的236例老年跌倒高危病人,设计一般资料调查表调查病人的临床资料,采用跌倒警觉度量表评估病人跌倒警觉度现状,以多元线性回归分析心血管内科老年跌倒高危病人警觉度的影响因素。结果:236例心血管内科老年跌倒高危病人警觉度得分为(57.28±8.65)分。多元线性回归分析结果显示,预防跌倒教育、跌倒预后、跌倒恐惧是心血管内科老年跌倒高危病人警觉度的影响因素(P<0.05)。结论:心血管内科老年跌倒高危病人警觉度水平较高,护士应根据病人跌倒警觉度及相关影响因素,制订符合心血管内科老年病人的预防跌倒措施,进行个体化的健康指导,有效预防跌倒的发生。

2021—2022年苏州市伤害监测系统居民跌倒伤害特征分析

目的分析苏州市居民跌倒伤害的流行特征,为进一步跌倒干预提供数据支持和理论依据。方法基于苏州市伤害监测系统2021—2022年苏州市居民跌倒伤害病例数据,分析跌倒病例的一般情况、三间分布等流行特征。结果2021—2022年苏州市伤害监测平台共监测到伤害病例152538例,其中跌倒31953例(20.95%)。一年中6月份跌倒发生数量最多(3002例,占9.40%);一天中9:30—10:30时间段跌倒发生数量最多(4340例,占13.58%)。跌倒发生地点多为家中(49.56%);跌倒发生时的活动多为休闲活动(43.57%);跌倒伤害性质前3位是挫伤/擦伤(40.93%)、扭伤/拉伤(29.07%)和骨折(25.59%);伤害部位多为下肢(36.94%),累及系统多为运动系统(86.27%);伤害严重程度多为轻度(69.94%);伤害结局多为处理后离院(90.97%)。不同年龄组人群的跌倒发生地点、跌倒发生时的活动、跌倒伤害性质、伤害部位和累及系统、伤害严重程度和伤害结局不同(P<0.05)。结论苏州市不同年龄组居民跌倒伤害流行特征不同,应根据不同特征开展不同人群的防跌倒干预。

主观体力疲劳在老年患者肌力与跌倒风险之间的中介效应分析

目的探究主观体力疲劳在老年患者肌力与跌倒风险之间的中介效应。方法以2019年1月至2022年12月在首都医科大学附属北京友谊医院老年医学科住院的老年患者为研究对象,选取入院前1年有跌倒史的167例患者为病例组,同时选取入院前1年无跌倒史的167例患者为对照组。比较分析两组患者的临床特征。分析主观体力疲劳、肌力与老年患者跌倒风险的相关性。分析老年患者跌倒风险的独立影响因素。分析主观体力疲劳在老年患者肌力与跌倒风险之间的中介效应。结果病例组患者的体重指数、肌力低于或小于对照组,年龄、主观体力疲劳比例大于或高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。Pearson相关性分析结果显示,老年患者的主观体力疲劳与肌力呈显著负相关(r=-0.243,P<0.05),与跌倒风险呈显著正相关(r=0.160,P<0.05);老年患者的肌力与跌倒风险呈显著负相关(r=-0.240,P<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示,体重指数、肌力是老年患者跌倒风险的独立保护因素(P<0.05),主观体力疲劳是老年患者跌倒风险的独立危险因素(P<0.05)。Model 4中介模型分析结果显示,肌力对跌倒风险的直接预测作用显著(β=0.132,t=4.311,P=0.000),当加入中介变量后,肌力对跌倒风险的直接预测作用仍然显著(β=0.121,t=2.103,P=0.000),肌力对主观体力疲劳的预测作用显著(β=0.219,t=3.151,P=0.000),主观体力疲劳对跌倒风险的预测作用显著(β=0.052,t=3.912,P=0.000)。Bootstrap检验模型分析结果显示,肌力对跌倒风险的直接效应值为0.641(95%CI 0.615~0.853),主观体力疲劳对跌倒风险的中介效应值为0.326(95%CI 0.032~0.221),95%CI不包含0,表明中介效应成立,且中介效应值占总效应的33.72%。结论主观体力疲劳是老年患者肌力与跌倒风险之间的中介变量,临床应重视老年患者主观体力疲劳的评估与干预,从而有助于降低老年患者的跌倒风险。

WiCare:一种非接触式的老人如厕跌倒监测模型

老人在卫生间内的跌倒行为存在因救助及时性差而导致严重危害的风险,因此高效快捷的如厕跌倒监测研究具有重要意义。针对当前基于Wi-Fi感知的跌倒监测方法中存在的受噪声影响大而特征提取不充分、监测精度有限的问题,提出了一种基于多级离散小波变换和软阈值处理的信号降噪算法,及一种融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络及自注意力机制的非接触式如厕跌倒监测模型WiCare。首先,从原始CSI数据中提取振幅作为基础数据;其次,使用多级离散小波变换和软阈值处理进行感知数据降噪;然后,将感知数据进行多维重构,以更准确地表征跌倒行为特征;最后,利用WiCare提取感知数据中的有效特征,进而实现卫生间如厕跌倒行为监测功能。实验结果表明,WiCare在居家卫生间环境下对跌倒行为监测的准确率为99.41%,与其他同类模型相比,WiCare的识别准确率高,模型复杂度低,且泛化能力更强。

老年住院病人跌倒伤害事件的特征及影响因素分析

目的 探讨60岁及以上病人在院期间发生跌倒不良事件后的伤害程度分布特点,分析其与年龄、实验室指标的相关性。方法 回顾性收集2017~2021年在南京医科大学第一附属医院发生跌倒不良事件病人(年龄≥60岁)的临床资料,根据其跌倒后的伤害程度将其分为无伤害组、一级伤害组、二级伤害组、三级伤害组。收集入组病人发生跌倒不良事件前7 d内最近一次晨空腹生化、凝血指标、血常规检测结果,分析不同跌倒伤害程度住院老年病人基本资料、实验室指标的差异。采用Spearman相关系数表示不同指标间的相关性;采用二元Logistic回归分析老年住院病人跌倒发生伤害的影响因素。结果 382例老年住院病人跌倒伤害程度分布以一级伤害(150例,39.27%)为主,其次为无伤害(145例,37.96%)、三级伤害(52例,13.61%)、二级伤害(35例,9.16%)。单因素分析显示,不同跌倒伤害程度老年病人的年龄、凝血酶原时间(PT)、国际标准化比值(INR)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、纤维蛋白原(FIB)水平差异有统计学意义(P<0.05或P<0.01)。Spearman相关分析显示,老年住院病人的跌倒伤害程度与年龄、PT、INR、APTT、FIB均呈正相关(r=0.188、0.169、0.177、0.147、0.131,均P<0.05)。Logistic回归分析显示,年龄(OR=1.035)、FIB(OR=1.330)为老年住院病人跌倒发生伤害的独立影响因素。结论 老年住院病人跌倒后伤害程度与年龄、凝血功能存在关联,建议将该部分高伤害风险人群作为跌倒风险管理的切入点,实施分层管理。

基于循证模式住院患者跌倒后规范化管理证据应用的障碍因素分析及对策

目的:探讨全面评价住院患者跌倒后管理现状,制订跌倒患者审查评价指标,分析证据实施障碍及促进因素,制订对策,促进临床转化应用。方法:以渥太华研究应用模式(0MRU)为实施框架,建立循证研究应用小组,采用专家咨询法,根据最佳证据整理项目,制订审查指标及审查方法,对应用部门进行基线审查,根据基线审查结果分析障碍及促进因素,并制订相应对策。结果:本研究共纳入22条证据条目,制订了22个审查指标及审查方法,基线审查显示22条审查指标中,依从率不等;根据基线审查的结果,拟定综合性变革策略,主要包括制订跌倒后处理流程及方案、信息系统引进格拉斯哥昏迷评分表(GCS)、优化跌倒知识培训及考核机制、完善护理质量管理机制、申请资源调配、完善跌倒健康教育资料、侧重跌倒患者心理干预和人文关怀。结论:住院患者跌倒后管理的证据与临床实践存在较大差距,应科学、全面、动态评估临床情景中的障碍与促进因素,并给予综合性的干预策略,从而促进证据在临床的有效应用,提高临床护理质量。

老年男性2型糖尿病患者血糖波动与住院跌倒风险的相关性

目的通过调查了解老年男性2型糖尿病(T2DM)患者血糖波动与跌倒风险间的关系,为临床早期评估及护理提供参考。方法以2020年1月至2021年12月收治于上海交通大学医学院附属瑞金医院老年病科的132例老年男性T2DM住院患者作为调查对象。通过72 h动态血糖监测了解患者血糖波动情况,并采用Morse跌倒评估量表评估其跌倒风险等级。比较跌倒中高风险组及跌倒低风险组患者的血糖波动情况,并通过多元logistic回归分析可能的影响因素。结果①跌倒中高风险组老年男性T2DM患者的餐后2 h血糖水平及使用胰岛素比率均高于低风险组(P<0.05);但两组患者的HbA_(1c)水平及空腹血糖水平比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。②与跌倒低风险组患者相比,跌倒中高风险组患者的葡萄糖目标范围内时间(TIR)明显降低[(49.8±5.1)%vs(68.8±6.4)%],而葡萄糖低血糖时间(TBR)[(20.8±3.9)%vs(6.3±1.9)%]、血糖变异率(CV)[(45±3.9)%vs(34±4.5)%]、平均血糖(MAGE)[(5.6±1.8)mmol/L vs(4.1±1.2)mmol/L]明显升高,差异均有统计学意义(P<0.05)。③二分类logistic回归分析结果显示,应用胰岛素、TIR、TBR、CV、MAGE均是老年男性T2DM患者跌倒中高风险的独立危险因素。结论老年男性T2DM患者血糖波动与跌倒中高风险增加密切相关。在临床工作中,护理人员应重视该类患者血糖波动情况,准确评估其跌倒风险并进行早期干预。

居家老年人跌倒及相关损伤严重程度影响因素研究

目的 探讨居家老年人跌倒及损伤严重程度的影响因素。方法 采用回顾性调查及队列研究设计选取解放军总医院第二医学中心2022年4月~6月门诊体检老年人的病历资料及跌倒筛查问卷。共收集2 374例有效病例,根据过去1年内跌倒情况分为有跌倒史组和无跌倒史组,单次跌倒史组和多次跌史倒组,跌倒环境为居家或社区。比较组间差异情况。结果 居家老年人跌倒相关损伤率为14.7%。单次跌倒史与多次跌倒史组间损伤严重程度比较,差异有统计学意义(P<0.05)。跌倒恐惧、骨折史、视力听力问题、感觉减退与居家老年人跌倒及相关损伤严重程度显著相关(P<0.05)。结论 居家老年人跌倒及相关损伤严重程度受疾病、心理、生理多因素影响,有多次跌倒史的相关损伤更重,可通过预防骨折、减轻跌倒恐惧来降低跌倒发生率及相关损伤的风险。

基于 SMOTE 算法的老年肌少症患者跌倒风险预测模型的建立

目的探讨老年肌少症患者跌倒的危险因素,并基于SMOTE算法构建风险预测模型。方法选取2020年12月至2022年9月某医院收治的256例老年肌少症患者为研究对象,根据跌倒发生情况分为跌倒组和未跌倒组。采用Logistic回归分析筛选老年肌少症患者跌倒的危险因素,应用SMOTE算法构建老年肌少症患者跌倒的预测模型,并对预测模型的预测效能进行分析。结果256例老年肌少症患者中65例发生跌倒,跌倒发生率为25.39%;年龄≥70岁、严重肌少症期、睡眠障碍、糖尿病、视力障碍及直立性低血压是老年肌少症患者跌倒的危险因素,原始预测模型Logit(P 1)=1.057×年龄+0.808×肌少症临床分期+0.901×睡眠障碍+0.835×糖尿病+0.828×视力障碍+1.221×直立性低血压-2.535,基于SMOTE算法的预测模型Logit(P 2)=1.043×年龄+0.879×肌少症临床分期+0.962×睡眠障碍+0.717×糖尿病+0.810×视力障碍+1.314×直立性低血压-1.445,ROC曲线显示,P 2模型ROC曲线下面积为0.952(95%CI:0.920,0.972),显著高于P 1模型的ROC曲线下面积0.761(95%CI:0.693,0.828),基于SMOTE算法预测模型的校准曲线显示预测值和实际值一致性良好。结论年龄、肌少症临床分期、睡眠障碍、糖尿病、视力障碍及直立性低血压是老年肌少症患者跌倒的危险因素,基于SMOTE算法的预测模型具有较好的预测效能,有助于临床护理人员识别老年肌少症跌倒高危人群。

基于“安全-支持-合作”模式的高危跌倒护理方案在神经内科中的应用效果

目的 探讨基于“安全-支持-合作”模式的高危跌倒护理方案在神经内科的应用效果。方法 选取2022年3月至2023年3月在钦州市第二人民医院神经内科接受治疗的患者200例,随机分为对照组和观察组,每组100例,给予对照组常规护理,观察组于对照组基础上行基于“安全-支持-合作”模式的高危跌倒护理方案,对比2组护理方法对患者跌倒预防自我管理能力(《预防跌倒自我管理行为调查问卷》评价)、跌倒风险(Morese跌倒评估量表评估)、跌倒发生率、护理满意度(纽卡斯尔护理服务满意度量表评价)的影响。结果 2组护理前的《预防跌倒自我管理行为调查问卷》、跌倒风险比较,差异无统计学意义(P>0.05);2组护理后的《预防跌倒自我管理行为调查问卷》高于护理前,且观察组高于对照组;跌倒风险则低于护理前,且观察组低于对照组(P<0.05)。观察组跌倒发生率低于对照组(P<0.05)。观察组护理满意度高于对照组(P<0.05)。结论 基于“安全-支持-合作”模式的高危跌倒护理方案应用于神经内科中可有效改善患者跌倒预防自我管理能力,降低跌倒风险,减少跌倒的发生,并提高患者护理满意度。

人工智能在跌倒中的研究进展

跌倒是一种常见的老年综合征,可导致老年人行动不便、生活质量下降、功能性依赖、提早进入长期照护机构及增加医疗费用。但大多数跌倒引发的因素不是意外事件,而是可防、可控的。本文综述了人工智能在跌倒风险评估、跌倒检测技术、跌倒相关的康复应用3个方面的研究进展,探讨人工智能在跌倒研究领域的发展和应用前景。

预防住院病人跌倒智能预警体系的构建与应用效果评价

目的:探讨构建的智能预警体系在预防住院病人跌倒中的应用效果。方法:回顾性调取智能预警体系构建前(2019年11月—2020年10月)的住院病人为对照组,选取智能预警体系构建后(2021年4月—2022年3月)的住院病人为观察组。对照组依据住院病人跌倒管理质量评价标准要求,落实住院病人跌倒管理。观察组在对照组的基础上构建预防住院病人跌倒的智能预警体系并应用,比较两组住院病人跌倒管理落实率及单项正确率、跌倒发生率。结果:两组病人跌倒护理质量管理评价标准单项正确率及落实率观察组均高于对照组(P<0.01),观察组跌倒发生率低于对照组(P<0.05)。结论:构建高效、安全的跌倒智能预警体系,通过高危筛查、实时监控、预警提示、反馈处理的信息化管理模式,有效提高了护士对病人跌倒风险管理的及时性、准确性,实现临床护理管理的智能化、高效化、精细化、科学化,确保病人安全。

小组模式的奥塔戈运动对住院老年精神分裂症病人跌倒风险的影响

目的:探讨小组模式的奥塔戈运动训练对老年精神分裂症病人跌倒风险的影响。方法:选取2022年6月—2023年6月在精神科住院的60例老年精神分裂症病人,按病人住院尾号分组,单号为对照组(30例),双号为干预组(30例)。对照组采取常规康复护理,干预组在常规康复护理模式基础上开展小组模式的奥塔戈运动训练。采用Tinetti平衡与步态量表(Tinetti POMA)、Morse跌倒评估量表(MFS)、中文版简易智能状态检查表(MMSE)评定病人的平衡能力、跌倒风险和认知功能。结果:干预12周后,干预组Tinetti平衡与步态量表总分、Morse跌倒评估量表总分、中文版简易智能状态检查表总分均高于干预前及同期对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:小组模式的奥塔戈运动训练能提高老年精神分裂症病人的平衡能力,降低跌倒风险,改善认知功能。