【摘 要】
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目的1.在文献研究方法的基础上,全面了解老年脑卒中患者跌倒相关因素并形成风险因素调查问卷。2.通过探索老年脑卒中患者跌倒风险预测因素,建立跌倒风险预测模型,根据该模型绘制列线图,并对模型进行验证及评价,为临床医护监测重点人群的确定以及进一步规避风险,同时为实施针对性风险干预措施提供参考依据。方法1.通过循证医学的文献研究方法系统回顾相关研究,提取资料,了解老年脑卒中患者跌倒的相关风险因素。2.采用
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目的1.在文献研究方法的基础上,全面了解老年脑卒中患者跌倒相关因素并形成风险因素调查问卷。2.通过探索老年脑卒中患者跌倒风险预测因素,建立跌倒风险预测模型,根据该模型绘制列线图,并对模型进行验证及评价,为临床医护监测重点人群的确定以及进一步规避风险,同时为实施针对性风险干预措施提供参考依据。方法1.通过循证医学的文献研究方法系统回顾相关研究,提取资料,了解老年脑卒中患者跌倒的相关风险因素。2.采用便利抽样法,选取2020年10月-2021年10月河南省的某三级甲等医院神经内科老年脑卒中患者,将数据集用随机数字表法按7:3的比例随机分为建模组与验证组。应用建模组数据建立老年脑卒中患者跌倒的风险预测模型:在患者入院后收集患者基线资料及风险因素暴露情况,6个月后进行电话随访,获取患者跌倒结局。根据患者6个月内是否发生跌倒,将其分跌倒组（85例）和非跌倒组（192例）。通过单因素分析初步筛选老年脑卒中跌倒的风险因素,将结果中有差异的风险因素纳入二元Logistic回归分析,建立老年脑卒中患者跌倒风险的预测模型,并采用R（R4.1.1）软件包和rms程序包绘制列线图,最后用验证组的数据对已建立的老年脑卒中患者跌倒风险预测模型进行验证与评价。结果1.经过文献系统回顾,形成了老年脑卒中患者跌倒风险因素调查问卷,主要包括社会人口学因素、一般健康因素、功能与活动、卒中相关因素、其它疾病相关因素、药物因素、心理与认知7个方面。2.基本情况:共纳入了396例符合纳排标准的脑卒中患者,并收集其资料,其中建模组277例,6个月内跌倒率为30.68%（85例）;验证组119例,跌倒的发生率为30.25%（36例）。（1）二元Logistic回归分析结果显示,5个因素与老年脑卒中患者跌倒密切相关;跌倒史（OR=2.469）、视觉空间缺陷（OR=3.306）、抑郁状态（OR=3.986）、平衡能力（OR=5.316）、认知能力（OR=4.044）,对建立的Logistic风险预测模型进行区分度和一致性检验,Hosmer-Lemeshow检验=0.4684,AUC下面积为0.854,约登指数为0.548,灵敏度为0.788,特异度为0.760,实际应用的正确率为76.8%。说明构建的老年脑卒中患者跌倒风险预测模型效果良好,可为临床评估老年脑卒中患者的跌倒及预防提供借鉴。（2）验证老年脑卒中跌倒风险预测模型用验证组数据对已建立的老年脑卒中跌倒风险预测模型的区分度和一致性进行验证。Hosmer-Lemeshow检验=0.6533灵敏度为0.833,特异度为0.759。模型总正确率为78.1%。实际发生跌倒曲线下面积AUC为0.859（95%:0.7862-0.9327）。结论脑卒中患者易发生跌倒,尤其是老年脑卒中患者发生跌倒率较高。入院前6个月内有跌倒史、视觉空间缺陷、存在抑郁状态、Berg平衡量表评分＜40分、Mo CA认知量表评分≤26分是老年脑卒中患者跌倒的独立风险因素。通过对老年脑卒中患者跌倒风险因素量化构建了风险预测模型并绘制了列线图,经验证该模型对老年脑卒中患者跌倒的预测较准确,具有一定的推广应用性,可为老年脑卒中患者跌倒预防提供科学依据。
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