营养不良（malnutrition，MN）是一种常见老年综合征及临床并发症，可继发于多种疾病，如慢性肾脏病[1]、肺癌[2]、脑卒中[3]等。老年人由于机体功能减退（如胃肠功能）[4]、微炎症状态[5]、基础疾病消耗状态等，是MN的高危人群。据流行病学资料统计，我国住院老年患者MN发生率为20.9%[6]，而长期卧床老年患者MN发生率高达60%[7]。随着老龄化不断加剧，我国长期卧床老年患者MN问题日趋突显。MN不仅降低治疗效果、增加疾病并发症发生风险[8]、死亡率风险[9]、医疗花费，而且严重影响患者生活质量，增加负面情绪，不利于患者长期预后[10]。因此，早期识别长期卧床老年患者MN发生的高危因素，从而制定相应的预防措施，对降低长期卧床老年患者MN发生率至关重要。目前，临床尚无针对长期卧床老年患者发生MN的风险预测模型，本研究拟通过分析住院长期卧床老年患者发生MN的危险因素，并基于危险因素构建MN风险预测模型，以期为长期卧床老年患者MN的早期识别及防治策略制定提供参考。
1 资料与方法
1.1 研究对象
本研究为回顾性研究，选取雅安市第四人民医院老年科2016年1月至2024年1月收治的长期卧床老年患者。纳入标准：①年龄≥60岁；② 卧床时间≥14 d；③病历资料及护理资料完整。排除标准：①入院时存在MN；②入院时，合并多器官衰竭或严重肝肾功能损伤者；③临终期患者。本研究经雅安市第四人民医院医学伦理委员会批准[批号：(2018)年伦审第(3)号]，豁免知情同意。
1.2 分组及诊断标准
根据长期卧床老年患者是否发生MN分为MN组和非MN组。本研究采用营养风险筛查2002（nutrition risk screening，NRS2002）[11]对长期卧床老年患者MN进行评估，NRS2002共包括营养损伤、疾病严重程度和年龄三个维度，总分0~7分。MN诊断标准如下[12]：（1）NRS2002≥3分；（2） 满足一个及以上标准：①非自主体重丢失；②BMI≤ 18.5 kg/m2； ③肌肉减少；（3）满足一个及以上标准：①摄取食物减少或吸收不良；②存在炎症状态或基础疾病负担。上述（1）、（2）和（3）同时满足即可诊断MN。
1.3 资料收集
通过电子病历系统或护理记录单收集患者人口学特征（年龄、性别、BMI、婚姻状况和文化程度）、卧床时间、既往史（吸烟史和饮酒史）、基础疾病（糖尿病、高血压、脑卒中、帕金森病、痴呆、慢性阻塞性肺疾病、恶性肿瘤等）、是否贫血、进食方式、Barthel指数（Barthel Index，BI）评分等。其中，BI评分用于评估患者日常生活活动能力，总分为0~100分，得分越高则日常生活活动能力越强。
1.4 统计学分析
本研究使用SPSS 23.0和R 4.2.0软件进行数据统计学分析和可视化分析。计量资料以平均值和标准差（
）表示，计数资料以例数和百分比（n，%）表示。根据7 ∶ 3比例，随机将长期卧床老年患者分为训练集和验证集。训练集用于构建MN风险预测模型，验证集用于验证MN风险预测模型。在训练集中，采用单因素分析（t检验、卡方检验或Fisher's精确检验）对变量进行筛选，筛选条件为双侧P值＜0.05，将具有统计学意义的变量纳入逐步多因素Logistic回归，构建MN风险预测模型。采用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）及其曲线下面积（area under curve，AUC）、校准曲线和决策曲线评估MN风险预测模型的预测效能、准确度和临床适应性。
2 结果
2.1 一般情况
共纳入896例长期卧床老年患者，其中416例发生MN，MN发生率为46.43%。训练集627 例（MN 291例）和验证集269例（MN 125 例）。训练集和验证集基线特征比较无显著差异（均P ＞0.05），基线资料具有可比性，见表1。
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表格1 训练集和验证集基线特征比较（n，%）
Table1.Comparison of the baseline characteristics between the training set and the validation sets (n, %)
注：*计量资料以平均值和标准差（x ± s）表示；#表示Fisher精确检验。
2.2 单因素分析
在训练集中，MN组和非NM组长期卧床老年患者在BMI、卧床时间、贫血、营养支持方式、BI评分及脑卒中、痴呆、冠心病患病率上存在统计学差异（P＜0.05），见表2。
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表格2 训练集长期卧床老年患者发生MN的单因素分析（n，%）
Table2.Univariate analysis of MN in long-term bed elderly patients in the training set（n, %)
注：*计量资料以平均值和标准差（x ± s）表示。
2.3 多因素Logistic回归分析
以是否发生MN为因变量，单因素分析中具有统计学意义的变量（BMI、卧床时间、脑卒中、痴呆、冠心病、贫血、营养支持方式和BI评分）为自变量进行多因素Logistic回归，变量赋值情况见表3。结果表明，卧床时间长[OR=1.259，95%CI（1.197，1.324）]、脑卒中[OR=2.866，95%CI（1.621，5.067）]、贫血[OR=2.479，95%CI（1.162，5.288）]是长期卧床老年患者发生MN的危险因素，BI评分高[OR=0.921，95%CI（0.905，0.938）]是其保护因素（P ＜0.05），见表4。
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表格3 变量赋值情况
Table3.Variable assignment situation
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表格4 逐步多因素Logistic回归分析
Table4.Stepwise multiple factor Logistic regression analysis
2.4 风险预测模型构建、评估与验证
基于逐步Logistic归回分析结果，构建长期卧床老年患者MN风险预测模型（图1）。ROC分析表明，MN风险预测模型预测效能较高，在训练集和验证集中AUC（95%CI）分别为0.955（0.939，0.970）和0.952（0.934，0.971）（图2）。在训练集和验证集中，校准曲线提示MN风险预测模型“预测MN概率”和“实际MN概率”高度吻合（图3）；决策曲线提示MN风险预测模型在一定风险阈值范围内可使临床获益（图4）。
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图1 MN风险预测模型
Figure1.The MN risk prediction model
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图2 MN风险预测模型ROC分析
Figure2.ROC analysis of the MN risk prediction model
注：A. 训练集；B. 验证集。
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图3 MN风险预测模型校准曲线分析
Figure3.Calibration curve analysis of the MN risk prediction model
注：A. 训练集；B. 验证集。
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图4 MN风险预测模型决策曲线分析
Figure4.Decision curve analysis of the MN risk prediction model
注：A. 训练集；B. 验证集。
3 讨论
老年人机体功能减退（如胃肠功能）[4]、微炎症状态[5]、基础疾病消耗状态等是其易发生MN的常见因素，而长期卧床进一步导致胃肠功能障碍从而加重MN风险[13]。因此，早期识别长期卧床老年患者发生MN的危险因素，并制定相应临床干预策略以降低MN发生率具有重要意义。本研究结果表明长期卧床老年患者MN发生率为46.43%，略高于既往研究（43.66%）[14]，可能与研究人群、样本量等的差异相关。
长期卧床时间可增加多种并发症发生风险，如肺炎[15]、下肢静脉血栓、褥疮[16]等。本研究结果显示卧床时间越长，长期卧床老年患者发生MN的风险越高，与既往研究结果相似[17]。与可以室内活动的卧床患者比较，长期卧床患者胃肠蠕动减慢、食欲减退、消化吸收功能下降，故营养摄入不足，易发生MN[17]。MN是住院脑卒中患者常见并发症，其MN发生率高达66.7%[18]。本研究结果显示脑卒中可增加长期卧床老年患者MN发生风险，这可能与吞咽能力下降、无法正常进食有关。有研究显示，脑卒中后吞咽障碍发病率为75%[19]。此外，本研究还发现贫血可增加长期卧床老年患者MN发生风险，与既往研究相似[14]。血红蛋白是临床诊断贫血的常用指标，其水平可反映肝脏白蛋白合成水平，血红蛋白水平越低，血清白蛋白水平越低[20]。BI评分可用于评估患者日常生活能力状态，其得分越高，提示患者生活能力越强[21]。本研究结果显示BI评分越高是长期卧床老年患者发生MN的保护因素，即患者MN风险越低，与袁敏等[22]研究结果一致。
基于卧床时间、脑卒中、贫血和BI评分，本研究构建的长期卧床老年患者MN风险预测模型显示出良好的预测效能，在训练集和验证集中AUC分别为0.955和0.952，且“预测MN概率”和“实际MN概率”曲线高度吻合，可为临床医护人员识别长期卧床老年患者MN高危人群提供参考。
此外，MN风险预测模型还具备以下优势：第一，MN风险预测模型包含的变量在临床获取方便，可为临床医护人员识别MN提供较为快速的参考意见；第二，针对MN风险预测模型，可为临床实践设计针对性的干预措施。如在临床工作中应重点关注脑卒中患者，促进其吞咽功能恢复；注重贫血原因寻找，及时纠正患者贫血，并针对原发病治疗。
本研究仍存在一定局限性。第一，本研究为回顾性研究，在样本选取、信息录入等方面可能存在一定的偏倚；第二，本研究为单中心研究，未进行外部验证，MN风险预测模型的可靠性和外推性仍待进一步证实；第三，本研究中研究人群以心脑血管疾病、高血压、糖尿病老年人群居多，MN风险预测模型可能对于其他疾病老年患者不适用。因此，未来可进行大样本、多中心研究，以进一步明确MN风险预测模型的适用范围和可靠性。
综上所述，卧床时间、脑卒中、贫血和BI评分是长期卧床老年患者发生MN的影响因素。本研究构建的MN风险预测模型具有较高的精准度，可为临床工作者快速识别长期卧床老年患者MN高危人群提供便捷的工具。
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