急性冠脉综合征患者跌倒风险与Charlson合并症指数的关系研究

急性冠脉综合征(Acute Coronary Syndrome，ACS)临床上包括不稳定性心绞痛、ST段抬高型心肌梗死和非ST段抬高型心肌梗死[1]。ACS具有起病急、变化快的特点，由于血管急性阻塞，造成血流突然中断，机体供血不足，易造成跌倒发生，此类患者的跌倒风险较高[2]。国内外研究者多从患者的平衡状态、认知功能、眩晕、药物以及环境等方面对住院患者的跌倒进行分析及改进[3]，但关注患者疾病本身的特点及其与跌倒风险的关系不足。Charlson合并症指数(Charlson Comorbidity Index，CCI)是基于19种基础疾病的评分系统[4]，简便易用，已经成为量化急性疾病入院患者慢性基础疾病最为广泛的使用工具，已经证实与急危重症患者包括ACS患者的预后相关[5-7]，但其与跌倒风险的关系尚不明确。本研究针对ACS患者进行回顾性分析，应用跌倒风险评估表评估其跌倒风险，同时评估患者的CCI，探讨CCI与ACS患者跌倒风险之间的关系，现报告如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性收集2014年9月至2015年10月入住北京大学第三医院心血管内科病房的ACS患者的病历资料。纳入标准：入院诊断为ACS，诊断符合2015年欧洲心脏病学会ACS标准[8]；排除标准：入院时间不满24 h，资料不完整。入选患者661例，男462例，女199例；年龄45～79(64.18±10.04)岁。疾病诊断：不稳定性心绞痛患者401例，ST段抬高型心肌梗死159例，非ST段抬高型心肌梗死101例。心功能分级：Ⅰ级540例，Ⅱ级91例，Ⅲ级及以上30例。跌倒史：有462例，无199例。

客观知识论认为知识普遍适用不同情境，秉持如此理念的教师培训中，教师培训者和参加培训的中小学教师似乎都试图通过培训形成具有高度普适性的教育教学知识和技能，无论教师培训中理论知识的传播者还是一线教育经验的分享者，甚至参加培训的教师们由于“客观知识论”的思维惯习，对培训内容的情境适应性缺乏足够的重视和应对策略，最终导致教师在培训中激动不已，培训结束之后的知识应用与迁移却遭遇碰壁尴尬，缺乏理解和对话的普适性知识在教师不同教育情境的复杂性、动态性面前碰壁，使培训迁移效果极差。

1.2 方法

1.2.1 资料收集方法 采用回顾性分析方法，由研究者通过查阅病历资料获取相关资料并评估。①一般资料，包括患者性别、年龄、疾病诊断、心功能分级。②CCI评估,CCI是基于患者当时所患疾病数目及严重程度的权重评分系统[4]，可以将ACS患者的合并症量化。CCI评分分为两部分，第1部分是相关疾病分，存在以下相关疾病则计相应的分数。1分：心肌梗死，充血性心力衰竭，周围血管疾病，脑血管疾病，痴呆，慢性肺部疾病，结缔组织病，溃疡病，轻度肝脏疾病，糖尿病不伴器官损害。2分：偏瘫，中度和重度肾脏疾病，糖尿病伴器官损害，肿瘤，白血病，淋巴瘤。3分：中度和重度肝脏疾病。6分：转移性肿瘤，AIDS。第二部分是年龄分。<50岁，0分；50～59岁1分；60～69岁2分；70～79岁3分。将患者所有合并症分值和年龄分相加，即为患者CCI总得分。③跌倒风险评估，采用跌倒风险评估表[9]评估，该评估表包括意识、功能状态、药物和疾病、辅助设施4部分内容，每部分具体条目，依据患者的实际情况赋予0、1、2、4分，依次累计得分，总分值为0～38分。与ACS患者有关的药物使用有利尿药、降压药等，诱发跌倒的疾病有高血压、眩晕、脑血管疾病等。其中累计总分<10分者为跌倒低风险人群，≥10 分者为跌倒高风险人群。

1.2.2 统计学方法 采用SPSS23.0软件处理数据，非正态分布计量资料使用中位数(M)和四分位数间距进行描述，计数资料使用百分比进行描述。对跌倒风险评分和CCI得分行Speraman相关性分析。两组非正态分布计量资料的比较采用非参数检验。采用Logistic 回归分析，分析跌倒风险的影响因素。用ROC曲线分析CCI预测跌倒风险的预测价值，并找出合适的分界值。

2 结果

2.3.3 合理安排怀孕护士工作 由于二胎政策放开，怀孕护士、产假护士突然增多，工作量大，护士人数紧张，护士长在有限的护士间分配好工作，把较轻的工作安排给怀孕护士，频繁更换输液瓶的任务由其他护士完成，尽可能快而稳地完成本职工作。

2.3.1 CCI与跌倒风险的相关性 将跌到风险评分与CCI进行相关性分析，两者呈中度正相关，相关系数r=0.555，P=0.000。

2.3 ACS患者CCI与跌倒风险的关系

推动国企实质性混改，相关部门要尽量减少行政化的指挥和干预。一家地方重点国企董事长告诉记者，企业十年前就上市了，后来还引进了战略投资者，从成分上看是不折不扣的混合所有制企业。不过，“企业仍和以前一样，经常收到上级部门的红头文件，要求参照执行。”

2.1 ACS患者跌倒风险情况 ACS患者跌倒风险评分为0～21(8.39±3.48)分，中位数8分。跌倒低风险患者435例(65.81%)，高风险患者226例(34.19%)。

2.2 ACS患者的CCI得分情况 ACS患者CCI得分0～11分(3.15±1.80)分，中位数3分。具体的合并症情况，见表1。由表1可见，本研究ACS患者未合并痴呆、白血病、淋巴瘤、中或重度肝病、转移性实体瘤及艾滋病。

2.4 ACS患者跌倒风险的多因素分析 以跌倒风险为应变量(低风险=0，高风险=1)，患者一般资料及疾病资料为自变量进行后退法Logistic回归分析。结果显示，性别(男=1，女=2)、CCI得分、既往有无跌倒史(无=0，有=1)、心功能分级(Ⅰ级=1，Ⅱ级=2，Ⅲ级及以上=3)进入回归方程，结果见表3。

根据中国成年人人体尺寸标准GB10000-88，选定老年人对应的l1为369 mm，l2为457 mm.

2.3.2 不同跌倒风险患者CCI得分比较 见表2。

3.2 CCI可以预测跌倒风险，有较好的应用价值 本研究结果显示，CCI和跌倒风险呈正相关(P<0.01)。跌倒高风险的ACS患者CCI评分显著高于跌倒低风险者(P<0.01)。而且，CCI预测跌倒风险的ROC曲线下面积为0.790(95%CI 0.753～0.827，P<0.01)，有较好的预测价值。截断值为3.5分时，灵敏度为0.69，特异度为0.78，是预测准确性最高的。截断值为2.5分时，灵敏度升高为0.87，特异度降低到0.51。但由于跌倒的危害性很高，预防跌倒的措施又相对来讲不是很难，希望评估方法有较高的预测灵敏度，特异度可以稍低，因此，笔者认为CCI 2.5 分可以作为ACS患者跌倒风险的分界值。即CCI≥3分(CCI只有整数分)时跌倒高风险，<3分时跌倒低风险。

 

表1 661例患者CCI的各疾病分布(n=661)

  

合并症 例数百分比(%) 糖尿病无靶器官损害24637.22 脑血管疾病10616.04 心肌梗死*8613.01 外周血管疾病588.77 轻度肝病466.96 中或重度肾衰竭284.24 没有转移的肿瘤213.18 糖尿病有靶器官损害182.72 慢性肺部疾病142.12 溃疡病142.12 充血性心力衰竭91.36 结缔组织病10.15 偏瘫10.15

注：*为本次ACS事件前的基础合并症。

 

表2 不同跌倒风险患者CCI得分比较 分，M(P25，P75)

  

跌倒例数跌倒风险评分CCI评分 低风险4356(6,8)2(2,3)高风险22612(10,14)4(3,5)Z-20.999-12.434 P 0.000 0.000

 

表3 ACS患者跌倒风险影响因素的Logistic回归分析(n=661)

  

自变量βWald χ2P OR95%CI既往跌倒史2.84722.5100.00017.2325.316～55.856CCI0.66888.0920.0001.9511.697～2.243心功能分级0.72415.7590.0002.0621.443～2.948性别0.68310.6330.0011.9801.313～2.986

3 讨论

3.1 ACS患者的跌倒风险较高，与多种因素有关 本研究结果显示，ACS患者跌倒风险评分(8.39±3.48)分，跌倒高风险患者占34.19%。总体来看，跌倒的风险较高。女性、既往有跌倒史、心功能分级高和CCI得分高是跌倒风险的危险因素。女性的跌倒风险高，与既往研究一致[9]，可能与绝经后女性骨质疏松发生率高等有关[10]。由表3看出，既往有跌倒史患者的跌倒风险是既往无跌倒史患者的17.232倍，这与既往研究一致[11]。美国疾控中心指出，半数以上的有既往跌倒史的65岁以上老年人会发生再次跌倒[12]。既往有跌倒史的ACS患者，除外视力障碍、肢体活动障碍等因素，提示可能存在一过性脑缺血性疾病，因此，在对患者进行跌倒风险评估时更应关注有无脑梗死、心肌梗死等缺血性疾病，防范患者再次跌倒。心功能差也是跌倒的高危因素。一方面心功能差时患者活动能力下降，可能会存在步态不稳、稳定性差等情况使跌倒风险增加。另一方面，心功能差时会使用利尿剂等减轻心脏负荷，降压药扩张血管以增加心肌灌注等，心率和血压的变化可能会导致晕厥和直立性低血压，增加跌倒风险[2]。因此，建议将药师纳入临床治疗团队[13]，与医生、护士协作共同参与患者治疗方案的制定，对患者的临床用药进行定期评估，将评估结果及时讨论，并加强药物不良反应监测等，以预防跌倒的发生。

CCI得分高也是跌倒的危险因素。本研究中661例ACS患者CCI平均得分(3.15±1.80)分。由表1可见，无靶器官损害的糖尿病、脑血管疾病、心肌梗死、外周血管疾病、轻度肝病和中重度肾衰竭等是本研究ACS患者患病率较高的合并症。患者血糖异常、心脑血管疾病带来的晕厥、肢体缺血等问题会增加跌倒风险。CCI作为获取急性疾病慢性基础合并症的有效方法，已经有很多研究证实可以预测患者的预后[6-7]，本研究进一步显示CCI与患者的跌倒风险密切相关。

2.5 CCI得分预测跌倒风险的ROC曲线 CCI预测跌倒风险的受试者工作特征曲线(ROC曲线)下面积为0.790(95%CI 0.753～0.827，P=0.000)，有较好的预测价值。截断值为3.5分时，灵敏度为0.69，特异度为0.78，是预测准确性最高的。截断值为2.5分时，灵敏度升高为0.87，特异度降低到0.51。

CCI评估的起始时间早，在患者入院时的病史或诊断中就有既往合并症，故早期应用CCI评分有利于护士识别跌倒高风险的患者，并在早期给予预防措施。CCI评分仅依据病史资料，使用简便。相较而言，当患者临床情况难以判断、实验室数据尚不完善时、药物使用未开始之前CCI评分可以发挥更显著的优势，为患者高或低风险度分层，为治疗和预防方案的制定争取宝贵的时间。在值班护士人少或经验不足时更可以在早期迅速帮助识别跌倒高风险人群，提醒护士及时给予相应措施防止跌倒。众所周知，减少跌倒发生率重点在于护理风险预警管理[14]。CCI评分使用简单、便捷，更容易实现早期预测、早预防。建议临床将CCI评分作为早期跌倒风险评估的方法，切实做到前馈质量控制[15]，预见性地提前做出迅速的适应性反应，做到防止问题发生而不是问题出现时再补救。

就地就近城镇化是一项系统工程，涉及产业、就业、社会改革等各个方面⑯，需要在地方政府的合理规划、引导、支持与保障下，构建基础设施、资金渠道及产业支撑等推进路径。其中，基础设施是前提，资金渠道是保障，产业支撑是核心竞争力。

4 小结

本研究显示，ACS患者跌倒风险较高，危险因素多样。CCI评分可以量化ACS的合并症。研究结果证实CCI和跌倒风险密切相关，且有较好的预测价值。建议以CCI 2.5分作为预测跌倒风险的截断值。其简单易用，可以早期识别跌倒高危患者，可用于临床早期评估ACS患者跌倒风险。

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