《Annals of Physical and Rehabilitation Medicine》：Preventing homelessness in adults with acquired brain injury: a mixed-methods rapid review
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这篇综述探讨了如何通过整合临床、社会和环境干预措施，构建一个多层次的预防体系，以降低成人获得性脑损伤（ABI）患者陷入无家可归境地的风险。文中系统评估了各类策略的有效性，强调了个体化支持、住房稳定计划以及跨部门协作的重要性，旨在为相关卫生政策和服务规划提供循证依据。
摘要
跌倒是导致老年人，特别是骨关节炎（OA）患者发病、丧失独立性和死亡的主要原因。传统的跌倒风险评估通常依赖于体能测试的分类阈值，这可能无法捕捉跌倒风险的连续性和多因素本质。本研究旨在通过检验5次坐立（5-STS）测试时间、步态速度、下肢力量等连续体能指标，以及年龄、性别、OA状态、听力损伤、疼痛等关键分类临床和人口统计学变量之间的关联，开发一个用于老年人跌倒风险预测的概率模型。研究结果强调了采用多因素、个体化方法进行跌倒风险评估的重要性。
引言
跌倒对老年人构成重大健康挑战。世界卫生组织估计，近三分之一的65岁以上老年人每年至少经历一次跌倒。骨关节炎（OA）作为老年人中最普遍的肌肉骨骼疾病之一，会进一步加剧跌倒风险。传统的风险评估依赖分类阈值，可能无法完全捕捉风险全貌。本研究旨在通过整合连续变量并评估其与关键人口统计学和临床因素的交互作用，建立一个概率框架，以提供更个体化、数据驱动的跌倒风险评估方法。
方法
本研究基于美国国家健康与老龄化趋势研究（NHATS）长达13年的追踪数据，采用广义线性混合模型（GLMM）进行分析。主要结局指标是过去12个月内的跌倒发生情况。关键预测变量包括5-STS测试持续时间、5-STS测试产生的功率、步态速度，并调整了年龄、性别、听力损伤、疼痛和OA等因素。由于体能指标存在大量缺失值，研究采用了多重插补法进行处理。
结果
研究共纳入来自18,023名参与者的77,464条数据记录。模型比较显示，在校正了协变量后，基于5-STS功率的模型具有最佳的预测性能（AIC = 17,583.9; R2= 0.767）。具体而言：
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5-STS持续时间模型：更长的5-STS持续时间与更高的跌倒几率相关（OR = 1.03）。
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5-STS功率模型：更大的下肢肌肉功率与更低的跌倒几率相关（OR = 0.88）。
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步态速度模型：更快的步态速度与更低的跌倒几率相关（OR = 0.63）。
此外，听力损伤、更高年龄、显著疼痛和OA状态也与跌倒风险增加显著相关。这些图表直观展示了在不同人口学和临床特征分层下，5-STS测试时间与跌倒预测概率之间的调整后关联。
讨论
本研究通过将连续的体能指标与人口统计学和临床因素整合，为患有OA的老年人建立了一个跌倒风险估计的概率框架。其中，源自5-STS测试的下肢肌肉功率是预测跌倒风险的最强指标。这超越了传统的二分法阈值，能够识别出那些使用传统切点会被归类为“低风险”的个体中的风险，实现了更早的风险检测和更个体化的干预规划。
体能预测指标
5-STS持续时间和功率都是跌倒风险的有力决定因素。更长的完成时间可能反映了下肢肌肉耐力、功能活动能力受损，而更高的肌肉功率则表现出保护作用。步态速度也是一个显著的预测指标，但模型拟合度略低于5-STS功率模型。较慢的步速可能与神经肌肉协调性、本体感觉和姿势控制缺陷有关。
感觉与疼痛因素
听力损失可能损害空间感知和反应时间，而慢性肌肉骨骼疼痛（尤其是OA患者）会限制活动能力，两者均会增加跌倒易感性。这些发现强调了跌倒的多因素本质，以及需要将感觉和疼痛相关因素与体能缺陷一同解决的必要性。
优势与局限性
本研究的优势包括大样本量、使用连续变量以及应用高级统计模型。局限性则包括依赖自我报告的跌倒数据可能存在回忆偏倚，未测量药物使用、认知障碍和环境危害等潜在混杂因素，观察性设计无法推断因果关系，以及结果主要适用于相对健康的社区居住老年人，在更虚弱或住院人群中的普适性有待验证。
临床与预防意义
研究结果支持对老年人，尤其是OA患者，采取更全面、个体化的跌倒风险评估和预防策略。肌肉力量（通过5-STS测试衡量）是跌倒风险的最强决定因素，突出了以力量为重点的干预措施（如抗阻训练）的重要性。临床医生应整合体能评估并综合考虑OA、疼痛和感觉损伤等临床因素，以更好地识别高风险个体并设计有针对性的干预措施。
结论
总之，本研究强调了对跌倒风险采取多因素、概率性评估方法的重要性。在评估的指标中，5-STS功率是跌倒风险的最强决定因素。较慢的步态速度、较长的5-STS持续时间、听力损伤、显著疼痛和OA状态都与跌倒概率增加有关。这些发现凸显了需要采取综合的、个体化的预防策略来解决身体和感觉双重因素。
