《Scientific Reports》：Identification of risk factors and development of a multivariable prognostic prediction model for incontinence-associated dermatitis in older nursing home residents
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为解决失禁性皮炎（IAD）风险预测难题，研究者基于德国一项集群随机对照试验（RCT）数据，开展了针对≥65岁老年护理院居民的IAD风险因素识别及预后模型构建研究。最终模型识别出低Barthel指数、严重行动障碍及腿部无皮肤干燥症是重要预测因子，并揭示了双重失禁与Barthel指数之间的交互作用。模型具有良好的区分度（AUC=0.82）与校准度。该研究为早期风险识别和针对性预防提供了工具支持。
想象一下，一位生活在护理院的长者，因为行动不便需要长期使用护理垫。当尿液或粪便长时间浸渍皮肤，一种名为失禁性皮炎（Incontinence-associated Dermatitis， IAD）的皮肤炎症便悄然发生。这不仅带来难以忍受的疼痛与不适，更敞开了继发性感染的大门，严重影响老年人的生活质量。在长期照护机构中，IAD是一个普遍而棘手的问题。然而，如何精准地预测哪些老年人更容易“中招”，从而提前进行干预，一直是临床实践中的难点。目前的研究虽然识别出一些风险因素，但缺乏一个整合了多种因素、可量化预测个体发生IAD风险的可靠工具。为了填补这一空白，一支研究团队决心深入探索，旨在精准识别IAD的风险因素，并构建一个专门用于预测老年护理院居民发生IAD风险的预后模型。他们的研究成果最终发表在《Scientific Reports》上。
为了开展这项研究，研究人员采用了一项关键方法：对一项已完成的集群随机对照临床试验数据进行二次分析。这项原始试验于2019年4月至2021年6月在德国柏林进行。研究纳入了来自该试验的149名年龄≥65岁、存在失禁状况的护理院居民作为样本队列。研究的主要目标是在12周的观察期内，识别出新发IAD的预测因素。他们运用了统计学中的多变量回归分析来筛选和确认独立的风险因素，并基于此构建了一个预后逻辑回归模型。最后，研究者通过计算受试者工作特征曲线下面积（Area Under the Curve， AUC）、灵敏度和特异度来评估模型的区分能力，并使用Hosmer-Lemeshow检验来评估模型的校准度，即预测概率与实际观测结果的一致性。
研究结果
研究人群特征与IAD发生率
在纳入分析的149名失禁居民中，基线时已有31人（20.8%）存在IAD。经过12周的观察，在基线时未患IAD的118名居民中，有20人新发IAD，发病率为13.4%（占总体样本）或16.9%（占基线无IAD风险人群）。
与IAD发展相关的因素
通过单变量分析，研究人员初步筛选出多个可能与IAD发生相关的因素。随后，在调整了集群设计效应（即考虑到居民来自不同护理院单元的分组效应）的多变量分析模型中，三个因素被确定为IAD发生的显著独立预测因子：
- 1.
较低的Barthel指数：Barthel指数是衡量日常生活活动能力的指标，分数越低表示功能独立性越差。研究发现，Barthel指数每降低10分，新发IAD的风险显著增加。
- 2.
严重的行动障碍：与没有或只有轻度行动障碍的居民相比，患有严重行动障碍的居民新发IAD的风险显著更高。
- 3.
腿部无皮肤干燥症（xerosis）：这是一个有趣的发现。与腿部存在皮肤干燥症的居民相比，腿部没有皮肤干燥症的居民发生IAD的风险反而更高。
此外，分析还揭示了一个重要的交互作用：双重失禁（即同时存在大小便失禁）与Barthel指数之间存在显著的统计学交互作用。这意味着，对于患有双重失禁的居民，较高的Barthel指数（即更好的功能状态）所带来的保护性效应会减弱。
预后预测模型的性能
基于上述发现构建的最终预后模型表现出良好的预测性能：
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区分度：模型的AUC为0.82（95%置信区间为0.73-0.91），表明模型能够很好地区分未来会发展与不会发展IAD的个体。
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灵敏度与特异度：在最佳截断值下，模型的灵敏度为78.6%，特异度为74.2%，平衡了正确识别患者和排除非患者的能力。
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校准度：Hosmer-Lemeshow检验的p值为0.67，表明模型的预测概率与实际观察到的结果频率之间没有显著差异，即模型校准良好。
结论与讨论
本研究成功地识别了老年护理院失禁居民发生失禁性皮炎（IAD）的关键风险因素，并构建并内部验证了一个具有良好预测性能的预后模型。核心结论指出，功能依赖（低Barthel指数）、严重行动障碍以及腿部缺乏皮肤干燥症是预测IAD发生的重要指标。特别值得注意的是双重失禁与功能状态之间的交互作用，它表明对于最脆弱的双重失禁群体，即使其功能状态相对较好，其罹患IAD的风险依然较高，这提示针对该人群需要更强化的预防措施。
这项研究的意义在于将IAD的风险评估从一般性的危险因素列表，推进到了个体化、量化预测的新阶段。临床医护人员可以利用这个模型，快速评估每位失禁老人发生IAD的风险等级，从而对高风险个体实施优先且强化的皮肤护理干预，如更频繁的检查和清洁、使用更强效的皮肤保护剂等，实现预防资源的优化配置。模型所揭示的“腿部无皮肤干燥症”作为风险因素，也提出了新的科学问题，可能引导未来研究去探索不同皮肤类型或状况对刺激物敏感性的差异。
当然，作者也指出了研究的局限性，例如样本量相对较小、数据来源于单一的二次分析等。因此，他们强调，下一步需要在前瞻性队列研究中对这一模型进行外部验证，以确认其在其他人群和护理环境中的稳健性与普适性，这是模型迈向真正临床实用不可或缺的一步。无论如何，这项研究为改善老年护理质量、实现IAD的精准预防提供了有希望的工具和清晰的路线图。
