印度老年人的内在能力与生存状况：LASI-DAD研究（第一波和第二波数据）

《The Lancet Regional Health - Southeast Asia》：Intrinsic capacity and survival among older adults in India: LASI-DAD study (wave 1 and wave 2)

　　阿比吉特·拉贾拉姆·拉奥 | 曼朱莎·巴格瓦西亚 | 阿克莎塔·拉奥 | 穆杰塔巴·瓦里斯 | 萨克蒂·基鲁蒂卡 | 苏迪普·乔治 | 米希尔·韦杜拉 | 施雷亚·比斯瓦尔 | 里查·马尔利克 | 特贾斯·希瓦莫加·兰加纳塔 | 阿维纳什·查克拉瓦蒂 | 金库克·李 | 萨米斯塔·德伊 | 阿帕拉吉特·巴拉夫·德伊
印度新德里全印度医学科学研究所国家老龄化中心老年医学系

**摘要**
随着寿命的延长，老年医疗保健的重点正从以疾病为中心的模式转向更全面的功能能力视角。本研究探讨了内在能力（IC）——即身体和心理能力的综合指标——与印度老年人生存率之间的关系。

**方法**
我们分析了参与“印度老龄化纵向研究-痴呆症诊断评估”（LASI-DAD）的4096名60岁及以上的社区居住者的数据。内在能力通过六个领域进行评估：认知、情绪、营养、运动能力、视力和听力。通过将这些领域的z分数汇总得出总体内在能力得分。使用Cox模型来确定内在能力是否是死亡率的预测因素，并调整了混杂因素。

**结果**
在随访期间，有951名参与者（23.2%）死亡。较高的内在能力得分与较低的风险相关（风险比（HR）：0.89；95%置信区间：0.86–0.91）。内在能力受损的领域数量越多，死亡风险逐渐增加：一个领域受损的参与者的风险比为1.48（95%置信区间：1.26–1.75）；两个领域受损的风险比为2.10（95%置信区间：1.67–2.65）；三个领域受损的风险比为1.71（95%置信区间：1.14–2.57）；四个领域受损的风险比为3.15（95%置信区间：1.53–6.46）。在六个领域中，认知、营养和运动能力被确定为最强的生存预测因素。视力受损与死亡率无独立关联。

**解释**
具有较高总体内在能力的印度老年人——特别是认知能力较好、营养状况良好且运动能力较强的老年人——死亡风险较低。这些发现强调了在为老龄化人群规划医疗保健和干预措施时，关注功能能力而不仅仅是疾病的重要性。

**资金支持**
LASI-DAD项目由国家老龄化研究所和美国国立卫生研究院（R01 AG051125, U01AG064948）资助。

**研究背景**
关于内在能力（IC）和死亡率的大多数证据来自高收入国家，如英国老龄化纵向研究（ELSA）和健康与退休研究（HRS），这些研究表明较高的内在能力与较低的风险相关。虽然有一些来自低收入和中等收入国家（包括印度）的研究测量了内在能力，但尚未研究其随时间的变化与死亡率的关系。以往的研究主要集中在疾病上，而非整体功能能力。

**本研究的价值**
本研究利用印度老年人的数据，考察了六个领域的内在能力，并展示了总体内在能力和特定领域缺陷如何预测生存率。这为印度提供了纵向证据，验证了世界卫生组织（WHO）的内在能力框架在低收入和中等收入背景下的适用性。

**所有现有证据的含义**
这些发现支持关注老年人的功能状态而不仅仅是疾病。测量内在能力有助于识别高风险人群，并指导早期干预以维持或改善其功能。这种方法对政策制定、临床实践和健康老龄化战略具有潜在价值，尤其是在医疗资源有限的环境中。

**引言**
全球人口正在以前所未有的速度老龄化，预计60岁及以上的人口将从2020年的约10亿人增加到2050年的21亿人。这一人口结构变化给卫生系统带来了重大挑战，尤其是在资源有限的低收入和中等收入国家（LMICs）。为此，世界卫生组织提出了“健康老龄化”框架，将重点从以疾病为中心的护理转向保护功能能力——即个体实现自身价值的能力。该框架的核心是内在能力（IC），定义为个体身体和心理能力的总和。通过精细评估和定期监测，内在能力有助于在临床症状出现之前发现早期下降，从而及时采取预防性干预措施，延缓或避免老年综合症的发生，并减少未来的医疗需求。

**印度的人口老龄化情况**
印度是全球老龄化最快的国家之一，预计到2050年60岁及以上的人口将超过3亿。尽管如此，关于内在能力如何影响印度老年人生存率的知识仍然有限。虽然有一些横断面研究，但它们仅限于医院样本或特定社区。全国范围内具有代表性的研究较少。大多数现有证据来自高收入国家（HICs），可能不适用于印度，因为印度的社会、营养和医疗环境存在显著差异。虽然一些印度研究将内在能力的某些方面（如运动能力受损、营养不良和认知能力下降）与较高的死亡率联系起来，但尚无大规模、具有全国代表性的研究探讨内在能力总体及其各个领域与生存结果之间的关系。

**LASI-DAD的研究意义**
“印度老龄化纵向研究-痴呆症诊断评估”（LASI-DAD）为填补这一证据空白提供了独特的机会。这项大规模的全国代表性调查收集了老年人的内在能力综合信息以及前瞻性死亡数据。尽管主要在高收入国家证明了内在能力与生存率之间的关联，但在低收入和中等收入国家的证据仍然有限。考虑到印度的独特生活经历、社会经济差异、疾病负担和医疗系统背景，对该框架进行本土化验证对于指导健康老龄化政策和临床实践至关重要。

**研究方法**
印度老龄化纵向研究（LASI）是一项针对72,250名45岁及以上社区居住者的全国代表性调查。LASI-DAD是其子样本，旨在研究印度的晚年认知和痴呆症。本次分析包括所有基线时年龄在60岁及以上的LASI-DAD参与者。虽然LASI调查包含一个庞大的全国代表性队列，但迄今为止只完成了一波数据收集，因此无法进行纵向生存分析。相比之下，LASI-DAD提供了基线（第1波）和完整随访（第2波）数据以及确认的死亡信息。因此，选择LASI-DAD是因为它能够对印度老龄化人群的内在能力和死亡率进行纵向评估。

**内在能力的评估方法**
内在能力通过以下六个领域进行评估：认知、情绪、营养、运动能力、视力和听力。
- **认知**：使用标准化的总认知得分（来自涵盖多个领域的神经心理测试）进行基线评估（详见补充表S1）。
- **情绪**：使用中心流行病学研究抑郁量表（CES-D）进行评估。由于较高的CES-D分数代表较差的情绪状态，因此将z分数乘以-1以反映更好的情绪健康状态（详见补充表S2）。
- **营养**：使用完整版迷你营养评估（MNA）进行测量，然后将总分转换为z分数。
- **运动能力**：通过4米步行测速评估。参与者按正常速度行走，用秒表记录时间，计算平均速度并转换为z分数。
- **视力**：使用标准视力表分别评估双眼的近距和远距视力。所有测量值转换为对数最小分辨率（logMAR）， higher数值表示更好的视力。
- **听力**：使用HearCheck筛查器进行检测，每个频率和强度的音调都计分，将两只耳朵的得分相加并转换为z分数。

**数据分析**
我们假设基线时内在能力较高的个体无论人口统计特征和共病情况如何，死亡风险都较低。因此，我们分析了基线内在能力与所有原因死亡率之间的关联，并确定了哪些具体内在能力领域（通过z分数量化）与生存率最密切相关。

**结论**
LASI-DAD为我们提供了独特的机会，可以全面了解印度老年人的内在能力及其与生存率的关系。这项研究强调了在规划老年医疗保健和干预措施时关注功能状态的重要性。对于在第二波调查中死亡年份缺失但确认已故的参与者，我们假设死亡事件发生在第一波调查和第二次随访调查日期之间的中间时间。在观察到的951例死亡病例中，有60名参与者的死亡时间需要做出假设（占死亡病例的6.3%；总队列的1.5%），其中包括7例在第一波调查同一个月内死亡的，28例死亡年份或年月不详，9例报告信息不一致（在第一次调查之前死亡），以及16例死亡月份缺失（补充图S1）。使用反向Kaplan–Meier方法估计的中位随访时间为51.94个月（IQR 50.03至59.99个月）。

在第二次调查时仍然存活或未报告死亡但未完成第二次调查的参与者被视为右删失（补充图S1）。由于缺乏区分拒绝受访和无法追踪的个体层面的信息，这些参与者在第二次随访期结束时被 administratively censored（行政删失）。在敏感性分析中，未确认死亡的参与者被删失在第一波调查日期和第二次随访期开始之间的中间时间。

社会人口统计特征包括第一次调查时的年龄、性别、教育水平（低于高中、高中或职业教育、高等教育）、体质指数（BMI）、人均月支出（MPCE）、婚姻状况和居住地（城市或农村）。医疗史包括自我报告的高血压、糖尿病、癌症、慢性肺病、中风、神经系统或精神疾病以及高胆固醇的诊断。功能状态通过日常生活的基本和工具性活动来评估。

**统计分析**
使用描述性统计概括了研究人群的基线特征。分类变量以频率和百分比的形式进行总结，而连续变量则根据其分布分别以均值（标准差）或中位数（四分位数范围）表示。使用卡方检验比较了生存者和非生存者的基线特征，连续变量使用Wilcoxon秩和检验进行比较。

**时间至事件分析**
进行了时间至事件分析，以研究内在能力与全因死亡率之间的关联。构建了Kaplan–Meier生存曲线来可视化管理根据受损内在能力领域数量的不同生存情况，并使用log-rank检验评估组间差异。

**Cox比例风险回归**
Cox比例风险回归用于估计死亡率的危险比率（HR）和95%置信区间（CI）。拟合了三个逐步调整的Cox比例风险模型：模型1仅包括IC测量值（未调整）。模型2额外调整了年龄和性别。模型3调整了年龄、性别、BMI、高血压、糖尿病、癌症、慢性肺病、慢性心脏病、中风、神经系统或精神疾病以及高胆固醇。这些协变量是基于现有文献和LASI-DAD数据集中的可用性预先选定的。

这些模型分别应用于内在能力的四种表示方式：
(1) 总IC得分（连续的）；
(2) 表示受损领域数量的IC类别；
(3) 单个IC领域的z得分；
(4) 被分类为受损或未受损的个别IC领域。

为了研究每个IC领域的独立贡献，拟合了一个额外的多变量Cox模型，其中输入了所有IC领域的z得分，并调整了年龄、性别、BMI、高血压、糖尿病、癌症、慢性肺病、慢性心脏病、中风、神经系统或精神疾病以及高胆固醇，以识别与生存独立相关的领域。使用Schoenfeld残差进行比例风险假设的检验，并检查了完全调整模型的Schoenfeld残差图。

**敏感性分析**
进行了敏感性分析，以评估结果对删失假设的鲁棒性。未确认死亡的参与者被替代性地删失在第一波调查日期和第二次随访期结束之间的中间时间。统计显著性定义为双侧p值<0.05。分析使用Stata版本17（StataCorp. 2021. Stata: Release 17. Statistical Software. College Station, TX: StataCorp LLC.）进行，图表使用GraphPad Prism版本8（GraphPad Software, San Diego, CA, USA）生成。

**伦理声明**
所有参与者都获得了书面知情同意或指纹同意。对于有认知障碍的参与者，同意由法定授权的代表获得。本研究获得了印度医学研究委员会（ICMR）（参考编号：2202-16741/F1）和所有合作机构的伦理批准。本研究按照STROBE队列研究指南进行和报告。

**资金来源的作用**
资助者在研究设计、数据收集、数据分析、报告撰写方面没有发挥作用。

**结果**
我们分析了4096名参与者的数据，基线时的中位（IQR）年龄为68岁（64–74岁），其中2206名（53.86%）为女性。其中，3145名（76.8%）在随访结束时仍然存活或被删失，951名（23.2%）已经死亡。双变量分析显示，非生存者的中位年龄高于生存者（72岁[IQR: 67–80] vs 67岁[IQR: 63–72]，p < 0.001）。男性的死亡率高于女性（27.6% vs 19.5%，p < 0.001）。教育程度与死亡率呈负相关，受教育程度低于高中的人死亡率最高（p = 0.001）。非生存者的中位BMI较低（20.78 [IQR: 17.76–20.78] vs 生存者的22.39 [IQR: 19.05–25.89]，p < 0.001）。婚姻状况也与生存相关（p < 0.001），鳏居者的死亡率较高（27.9%）（表1）。

**表1. 各组参与者的基线特征（n = 4096）**
| 变量 | 生存者（n = 3145） | 非生存者（n = 951） | p值 |
|------------------|-----------|-------------|---------|
| 年龄 [中位数（IQR） | 67 (63–72) | 72 (67–80) | <0.001 |
| 性别 | 男性 | 1369 (72.43%) | 521 (27.57%) | <0.001 |
| | 女性 | 1776 (80.51%) | 430 (19.49%) | <0.001 |
| 教育程度 | 低于高中 | 2327 (75.55%) | 753 (24.45%) | 0.001 |
| | 高中和职业教育 | 663 (79.50%) | 171 (20.50%) | |
| | 高等教育 | 155 (85.16%) | 27 (14.84%) | |
| 体质指数 | 22.39 (19.05–25.89) | 20.78 (17.76–20.78) | <0.001 |
| | 最贫穷 | 600 (76.53%) | 184 (23.47%) | 0.265 |
| | 较贫穷 | 633 (76.82%) | 191 (23.18%) | |
| | 中等 | 663 (76.47%) | 204 (23.53%) | |
| | 较富裕 | 606 (74.91%) | 203 (25.09%) | |
| | 最富裕 | 636 (79.60%) | 163 (20.40%) | |
| 婚姻状况 | 已婚 | 2103 (79.60%) | 539 (20.40%) | <0.001 |
| | 有伴侣 | 21 (70.00%) | 9 (30.00%) | |
| | 分居 | 7 (50.00%) | 7 (50.00%) | |
| | 离婚 | 11 (57.89%) | 8 (42.11%) | |
| | 丧偶 | 974 (72.15%) | 376 (27.85%) | |
| | 从未结婚 | 29 (70.73%) | 12 (29.27%) | |
| 居住地 | 城市 | 1185 (75.91%) | 376 (24.09%) | 0.301 |
| | 农村 | 1960 (77.32%) | 575 (22.68%) | |
| 并发疾病 | 高血压 | 1205 (75.17%) | 398 (24.83%) | 0.032 |
| | 糖尿病 | 503 (70.15%) | 214 (29.85%) | <0.001 |
| | 癌症 | 23 (60.53%) | 15 (39.47%) | 0.016 |
| | 慢性肺病 | 242 (67.60%) | 116 (32.40%) | <0.001 |
| | 慢性心脏病 | 199 (71.84%) | 78 (28.16%) | 0.037 |
| | 中风 | 68 (56.67%) | 52 (43.33%) | <0.001 |
| | 神经系统或精神疾病 | 92 (66.19%) | 47 (33.81%) | 0.002 |
| | 高胆固醇 | 153 (80.53%) | 37 (19.47%) | 0.228 |
| 功能状态 | ADL | 6 (4–6) | 5 (2–6) | <0.001 |
| | IADL | 6 (4–7) | 4 (1–6) | <0.001 |

在基线人群的描述性统计中，变量被汇总。分类变量以频率和百分比表示，连续变量根据其分布以均值（标准差）或中位数（四分位数范围）描述。使用卡方检验比较了生存者和非生存者的基线特征，连续变量使用Wilcoxon秩和检验进行比较。

**结论**
我们分析的数据来自4096名参与者，基线时的中位（IQR）年龄为68岁（64–74岁），其中2206名（53.86%）为女性。在随访结束时，3145名（76.8%）仍然存活或被删失，951名（23.2%）已经死亡。双变量分析显示，非生存者的中位年龄高于生存者（72岁[IQR: 67–80] vs 67岁[IQR: 63–72]，p < 0.001）。男性的死亡率高于女性（27.6% vs 19.5%，p < 0.001）。教育程度与死亡率呈负相关，受教育程度低于高中的人死亡率最高（p = 0.001）。非生存者的中位BMI低于生存者（20.78 [IQR: 17.76–20.78] vs 22.39 [IQR: 19.05–25.89]，p < 0.001）。婚姻状况也与生存相关（p < 0.001），丧偶者的死亡率较高（27.9%）（表1）。

在单变量Cox比例风险分析中，年龄、性别、高血压、糖尿病、癌症、慢性肺病、中风和神经系统或精神疾病与死亡率相关（补充表S3）。认知（n = 4095）、情绪（n = 4096）、营养（n = 3623）、运动能力（n = 3619）、视觉（n = 3716）和听觉（n = 4096）的领域特定数据可用。对于使用综合IC得分的分析，得分是基于每个参与者可用的标准化领域值计算的，因此单个领域的缺失数据不会自动排除个体。使用反向Kaplan–Meier方法估计的中位随访时间为51.94个月（IQR 50.03至59.99）。

在未经调整的Cox模型（模型1）中，较高的总IC得分与较低的死亡风险显著相关（HR: 0.85；95% CI: 0.83–0.86）。在调整年龄和性别后（模型2：HR: 0.87；95% CI: 0.85–0.89），以及进一步调整BMI和并发疾病后（模型3：HR: 0.89；95% CI: 0.86–0.91），这种关联仍然具有统计学意义（表2）。

**图1. 包括所有IC领域（互相调整以及年龄、性别、BMI、高血压、糖尿病、癌症、慢性肺病、慢性心脏病、神经系统和精神疾病、高胆固醇）的生存分析结果Forrest图。**
Kaplan–Meier曲线显示，随着受损IC领域数量的增加，生存率逐渐降低，且根据log-rank（Mantel–Cox）检验（log-rank χ2= 242.2 p-value < 0.001），组间的生存分布存在差异（图2）。当IC按受损领域数量分类时，受损负担与死亡风险之间存在剂量-反应关系（p < 0.001）。与没有受损的参与者相比，有一个受损领域的参与者死亡风险提高了48%（HR: 1.48；95% CI: 1.26–1.75），而有四个受损领域的参与者风险增加了三倍以上（HR: 3.15；95% CI: 1.53–6.46）（表3）。随着受损程度的增加，中位生存时间急剧下降，从≤1个受损领域的“未达到”降至4个受损领域的22.0个月。

**图2. 按受损IC领域数量划分的Kaplan–Meier生存估计。**

**表3. 根据分类变量定义的内在能力和领域的生存分析。**
| 计量 | 模型1a | 模型2b | 模型3c | HR (95% CI) | p值 |
|------------------|-------------|--------------|--------------|------------|-------------|
| 内在能力 | 0.85 (0.83–0.86) | 0.87 (0.85–0.89) | 0.89 (0.86–0.91) | <0.001 |
| 认知 | 0.61 (0.57–0.65) | 0.69 (0.65–0.73) | 0.70 (0.65–0.76) | <0.001 |
| 情绪 | 0.84 (0.78–0.89) | 0.85 (0.79–0.90) | 0.86 (0.80–0.92) | <0.001 |
| 营养 | 0.67 (0.63–0.72) | 0.71 (0.66–0.77) | 0.74 (0.68–0.80) | <0.001 |
| 运动能力 | 0.64 (0.59–0.69) | 0.72 (0.66–0.78) | 0.73 (0.67–0.79) | <0.001 |
| 视觉 | 0.86 (0.80–0.92) | 0.93 (0.87–0.99) | 0.94 (0.88–1.01) | 0.099 |
| 听力 | 0.69 (0.65–0.74) | 0.79 (0.75–0.85) | 0.83 (0.77–0.89) | <0.001 |

在并发疾病中，高血压（p = 0.032）、糖尿病（p < 0.001）、癌症（p = 0.016）、慢性肺病（p < 0.001）、慢性心脏病（p = 0.037）、中风（p < 0.001）和神经系统或精神疾病（p = 0.002）在与主要在高收入国家进行的纵向研究结果一致，认知能力、营养状况和运动功能作为独立预测生存能力的因素最为显著，无论是作为连续指标还是分类指标。此外，我们还观察到受损领域的数量与死亡风险之间存在明确的剂量-反应关系，这强调了功能衰退对生存的累积影响。重要的是，这些发现提供了来自印度的代表性证据，支持世界卫生组织（WHO）的IC框架在低收入和中等收入国家的适用性和外部有效性，并突显了其在基于社区的风险分层和预防性老年护理中的潜在效用。在基线时具有较高整体IC评分的社区居住老年人，在最终模型中的死亡风险较低（风险比：0.89，p < 0.001）。我们的发现支持和扩展了越来越多的证据，表明较高的IC可以预测晚年更好的生存状况。最近的纵向研究，包括一项中国队列研究显示IC的下降与8年死亡率相关，以及一项多研究的系统综述和荟萃分析，都强化了我们分析中观察到的IC与死亡率之间的反向关系。与我们的研究相比，北京老龄化纵向研究包括了一个年龄较大的队列（平均年龄为73.8岁，而我们的研究为68岁），并且随访时间更长（八年）。此外，IC的操作化方式不同：北京研究将IC定义在五个领域中，每个领域的得分从0到1，得分越高表示能力越强。他们的Cox比例风险模型仅调整了年龄和性别，而我们的模型还调整了共病情况和BMI，这可能部分解释了效应估计的差异。Sánchez-Sánchez等人进行的荟萃分析包括了37项研究（共2,06,693名参与者），强调了IC测量及其与结局关联的显著异质性。只有三项研究符合合并荟萃分析的条件，这些研究考察了IC轨迹和死亡风险，并发现IC较高的个体的生存率显著更高（风险比0.57，95%置信区间0.51–0.63）。在纳入的研究中，有17项研究将IC操作化为受损领域的总和（一个离散变量），16项研究使用复合连续评分，34项研究至少评估了四个领域的IC。使用的评估工具也存在相当大的变异性。运动功能最常用步态速度（15项研究）或五次坐立测试（13项研究）来评估；认知功能则通过简易精神状态检查（MMSE）或蒙特利尔认知评估（29项研究）或基于记忆的测量方法来评估；心理领域通常使用老年抑郁量表（16项研究）或CES-D（14项研究）来测量。感官功能主要通过自我报告的视觉或听力限制来评估（26项研究），而简易营养评估（MNA）是最常用的营养领域评估工具（14项研究）。新加坡老龄化纵向研究的证据使用12个特定领域的指标构建了多个复合IC指数，并确认了多领域IC指数的有效性，表明较低的IC与不良结局（包括死亡率）一致相关。在这项纳入2,906名年龄≥55岁成年人的研究中，如计时起立测试、logMAR视力和MMSE等指标对整体IC构建的贡献最大，随着更多领域的纳入， mortality的预测性能得到提升（曲线下面积从单一领域的0.615增加到五领域指标的0.705）。这项研究还发现，简单的三领域指数与四领域或五领域指数的预测效果相当。另一项涉及来自15个国家的64,872名50岁及以上成年人的大型多中心欧洲研究进一步验证了IC的结构和构建有效性，加强了其跨国家队列的普遍性。该研究表明，较低的IC可以预测随访期间日常生活活动能力（ADL）和工具性ADL的下降，这一结果独立于人口统计和社会经济因素。值得值得注意的是，一项使用日本国家长寿科学研究所老龄化纵向研究（NILS-LSA）和台湾台北老龄化纵向研究（LAST）数据的研究报告了关于IC和死亡率的异质性结果，突显了不同人群之间的潜在社会文化差异。在这项针对社区居住的年龄≥60岁老年人的分析中（NILS-LSA中有794人，LAST中有1,358人），IC损害在运动、认知、营养、感觉和心理领域进行了评估。虽然IC损害与两个队列中的跌倒风险增加相关，但其与死亡率的关系有所不同：在日本NILS-LSA队列中，IC和视力受损的男性以及心理幸福感较差的女性表现出更高的死亡风险，而在台湾LAST队列中则未观察到IC与死亡率之间的统计学显著关联。我们观察到的模式——即认知能力、营养状况和运动能力最强烈地预测生存——在WHO的IC框架中是生物学上合理的，该框架将IC概念化为驱动晚年功能轨迹的心理和生理储备的复合体。较低的认知储备和更快的认知衰退反复与死亡率增加相关，这可能是通过涉及血管、代谢和神经退行性疾病的共同机制以及对其自我管理和依从性的下游影响实现的。美国一项大型国家队列的证据表明，即使在工作年龄，较差的认知表现也预测了更高的死亡率，这种相对风险在中年最为明显，并且在调整了人口统计、社会经济和健康因素后仍然存在，这表明认知可能是在痴呆症临床显现之前的早期脆弱性标志。同样，英国健康与生活方式调查的长期随访数据显示，较慢的反应时间和较差的认知表现与特定原因的死亡风险增加相关，尤其是在60岁以上的个体中这种关联更为显著。这些关联可能反映了共同的生物学老化途径，而不是独立于特定领域的效应。认知衰退、营养不良和运动能力下降经常同时发生，这是由于共同影响大脑和外围系统的神经血管、代谢和炎症机制。脑血管疾病和神经退行性过程可以同时损害执行功能 和运动控制，而慢性心血管代谢状况和低度全身性炎症则会导致肌肉分解、衰老性厌食和生理储备减少。此外，认知障碍可能通过行为途径间接增加死亡风险，包括对医疗治疗的依从性差、自我照顾能力受损以及对急性疾病的反应能力减弱。这些相互关联的缺陷共同代表了内在能力下降的表现，反映了老年人易受不良结局影响和生存率降低的状态。类似地，较慢的步态速度——一个简洁的标志，反映了包括神经肌肉、心血管和中枢处理在内的多系统完整性——长期以来一直是生存的强预测因子。在鹿特丹研究中，详细的定量步态分析表明，多个步态领域，特别是步速（反映步态速度）、节奏和站立阶段，与全因死亡率和特定原因死亡率独立相关。值得注意的是，即使在校正了生活方式因素、共病情况和神经及心血管健康状况后，每增加0.1米/秒的步态速度也与死亡风险增加14–21%相关，即使在没有重大共病的个体中这种关联仍然存在，这突显了步态速度作为潜在生理老化的全局标志。一项针对超过34,000名社区居住老年人的大型荟萃分析显示，在整个步态速度范围内，步态速度与长期生存之间存在分级的剂量-反应关系，预测的10年生存率在不同的步态速度类别间相差近四倍。重要的是，结合步态速度的生存估计与包括多种慢性疾病和功能指标的模型得出的估计一样准确，这表明步态速度是一个简单而强大的长寿综合指标。营养状况影响免疫力、肌肉减少和应对压力的能力，为死亡风险提供了机制上的联系。来自患有多种疾病的非常年长成年人的证据表明，使用诸如简易营养评估（MNA）、老年营养风险指数和预后营养指数等既定指标评估的营养不良可以独立预测死亡率，风险比范围约为1.6至接近3，并显著提高了预后模型的性能，这强调了营养作为生理储备的稳健指标。同样，对住院老年人的长期随访表明，MNA定义的营养不良甚至营养不良风险与10年期间的持续较高死亡率相关，尤其是在基线时被分类为营养不良的个体中这种风险最大，这突显了营养缺陷在急性护理环境之外的持续预后相关性。营养不良，既包括营养不足也包括肌肉减少，会导致免疫失调、慢性炎症、肌肉质量下降和代谢储备减少，从而限制了抵御急性疾病的能力并加速了功能衰退。在内在能力框架内，营养损害可能代表了将生物学脆弱性与不良结局和生存率降低联系起来的核心途径。运动功能受损会降低移动性和独立性，增加事故、住院和功能衰退的风险。认知障碍进一步加剧了这些风险，因为它限制了个体规划饮食、遵循营养建议、保持身体活跃和安全导航环境的能力。重要的是，这些领域是相互关联的；人们越来越认识到这种双向关系背后的生物学合理机制——例如肌肉-大脑轴，其中身体活动会诱导释放肌因子（如脑源性神经营养因子、鸢尾素），这些因子支持神经发生、突触可塑性和认知健康。相反，与认知衰退相关的神经内分泌和炎症变化可能对肌肉质量和功能产生负面影响。营养不良可以导致肌肉减少和步态变慢，而运动能力差则限制了获取食物和社交参与的机会，从而恶化营养状况。同样，营养不良和低体力活动都与认知衰退更快相关，这是通过血管、代谢和炎症途径实现的。这些关联可能反映了共同的生物学老化途径。认知衰退、营养不良和运动能力下降经常同时发生，因为它们受到共同的神经血管、代谢和炎症机制的影响。脑血管疾病和神经退行性过程可以同时损害执行功能和运动控制，而慢性心血管代谢状况和低度全身性炎症会导致肌肉分解、衰老性厌食和生理储备减少。此外，认知障碍可能通过行为途径间接增加死亡风险，包括对医疗治疗的依从性差、自我照顾能力受损和对急性疾病的反应能力减弱。总之，这些相互关联的缺陷可能代表了内在能力下降的共同表现，反映了老年人易受不良结局影响的加剧状态和生存率降低的状态。步态速度较慢是一个反映多系统完整性的简洁标志，长期以来一直是生存的强预测因子。在鹿特丹研究中，详细的定量步态分析表明，多个步态领域，特别是步速、节奏和站立阶段，与全因死率和特定原因死亡率独立相关。值得注意的是，即使在广泛调整了生活方式因素、共病情况和神经及心血管健康状况后，步态速度每减少0.1米/秒也与死亡风险增加14–21%相关。这些发现得到了补充，一项针对超过34,000名社区居住老年人的大型荟萃分析显示，在整个步态速度范围内，步态速度与长期生存之间存在分级的剂量-反应关系，预测的10年生存率在不同的步态速度类别间相差近四倍。重要的是，结合步态速度的生存估计与包括多种慢性疾病和功能指标的模型得出的估计一样准确，这表明步态速度是一个简单而强大的长寿综合指标。营养状况影响免疫力、肌肉减少和对压力的抵抗力，为死亡风险提供了机制上的联系。来自患有多种疾病的非常年长成年人的证据表明，使用既定指标（如简易营养评估（MNA）、老年营养风险指数和预后营养指数）评估的营养不良可以独立预测死亡率，风险比范围约为1.6至接近3，并显著提高了预后模型的性能，这强调了营养作为生理储备的稳健指标。对住院老年人的长期随访表明，MNA定义的营养不良甚至营养不良风险与10年期间的持续较高死亡率相关，其中在基线时被分类为营养不良的个体中这种风险最大，这突显了营养缺陷在急性护理环境之外的持续预后相关性。营养不良反映了营养不足和肌肉减少，会导致免疫失调、慢性炎症、肌肉质量下降和代谢储备减少，从而限制了抵御急性疾病的能力并加速了功能衰退。在内在能力框架内，营养损害可能因此代表了将生物学脆弱性与不良结局和生存率降低联系起来的核心途径。运动功能受损会降低移动性和独立性，增加事故、住院和功能加速衰退的风险。认知障碍进一步通过限制个体规划饮食、遵循营养建议、保持身体活跃和安全导航环境的能力来加剧这些风险。重要的是，这些领域是相互关联的；人们越来越认识到这种双向关系背后的生物学合理机制——例如肌肉-大脑轴，其中身体活动会诱导释放支持神经发生、突触可塑性和认知健康的肌因子（如脑源性神经营养因子、鸢尾素）。相反，与认知衰退相关的神经内分泌和炎症变化可能会对肌肉质量和功能产生负面影响。营养不良会导致肌肉减少和步态变慢，而运动能力差则限制了获取食物和参与社交的机会，从而恶化营养状况。同样，营养不良和低体力活动都与认知衰退更快相关，这是通过血管、代谢和炎症途径实现的。这种双向关系表明，认知、营养和运动能力的下降可能会相互作用，从而减少内在能力，形成一个自我延续的循环，加速了虚弱和死亡风险。有趣的是，即使在全面调整后，视力障碍也与死亡率无关（风险比1.08），这一发现与不同国家的混合证据一致。一项包括来自12个国家的超过440,000名参与者的大型系统综述和荟萃分析表明，视力障碍与全因死亡率增加相关，汇总的风险比范围从轻度障碍（<6/12）的1.29到重度障碍（<6/60）的1.89，表明存在剂量-反应关系。此外，视力评估方法和分析调整存在相当大的异质性，在使用最佳矫正视力敏锐度的研究中观察到更强的关联，这表明残留的混杂因素和测量差异可能会影响观察到的死亡风险。总之，这些发现支持这样的解释：视力障碍可能更多地作为整体健康和功能衰退的标志，而不是在充分考虑了更广泛的内在能力和疾病负担后的独立死亡驱动因素。在我们的研究中，缺乏关联也可能与用于量化视力的方法有关，因为视力功能被操作化为基于logMAR测量的双眼近眼和远眼敏锐度的连续复合得分。虽然这种方法捕捉了视觉表现的细微差异，并与内在能力框架一致，但它可能减弱了先前研究中使用的分类定义视力障碍所见的阈值效应。相比之下，听力障碍与死亡率仍存在适度关联（风险比1.19），这支持了感官剥夺可以通过社会隔离、认知衰退和体力活动减少等途径增加死亡风险的证据。使用听力评估的美国大型队列研究表明，即使在调整了人口统计和心血管因素后，轻度听力障碍也与死亡风险增加20–40%相关，听力损失程度越大，风险增加越明显，这进一步强调了听力障碍作为老年人脆弱性的独立和临床相关标志。分类分析表明，受损领域的数量与死亡率之间存在明确的剂量-反应关系。只有一个受损领域的参与者面临1.5倍的死亡风险（风险比1.48），有两个受损领域的参与者面临2.1倍的死亡风险（风险比2.10），四个受损领域的参与者面临超过三倍的死亡风险（风险比3.15），这强调了多领域衰退的累积效应。这些发现与先前的研究结果一致，即多领域内在能力（IC）的缺陷会以不同程度预测死亡率。37,38 我们的研究表明，这些原理也同样适用于印度的老年人，他们面临着独特的社交、营养和健康挑战。大多数关于印度IC的研究都是横断面设计，12,39 而Waris等人的研究则探讨了IC与日常生活活动（ADL）和工具性日常生活活动（IADL）等功能结果之间的关联。11 关于认知和痴呆症的证据有限；一项基于2021年全球疾病、伤害和风险因素研究死因数据的研究报告指出，痴呆症死亡率随时间稳步上升，年龄越大和出生队列越晚的群体中这种情况更为明显，且越来越受到高空腹血浆葡萄糖和高BMI等代谢风险因素的影响，而烟草相关风险则有所下降。40 另一项使用10/66痴呆症研究组队列的研究发现，身体不活跃、痴呆症、抑郁、自我健康状况差和残疾与较高的死亡率有关。41 尽管没有针对印度社区居住老年人的研究探讨过营养、行动能力和死亡率之间的关联，但一项针对印度老年癌症患者的研究报告称，那些 timed-up-and-go 表现受损的患者的总体生存期较短。42 同样，来自印度一个大型老年肿瘤学队列的证据表明，营养、功能状态和认知能力的损害与较高的死亡率独立相关。33 未来的研究可以探讨内在能力是否比共病数量更能准确预测死亡率，这进一步支持了从以疾病为中心转向以功能为中心的评估老年人的方法。这些发现强调了定期在社区环境中评估IC的潜在公共卫生效益，作为一种实用的多维功能健康和生存风险测量方法。在像印度这样低收入和中等收入国家，随着老龄人口迅速增加以及医疗系统面临资源限制，基于IC的筛查可以及早发现易受影响的个体。通过强调认知、营养和行动能力等特定领域作为死亡率的重要预测因素，我们的研究为预防措施和健康促进工作提供了明确的目标。将IC评估纳入初级保健和社区外展计划有助于风险分层，指导个性化护理计划，并支持符合世界卫生组织健康老龄化十年目标的可扩展且具有成本效益的老龄化模式。本研究利用了一个大型、有纵向随访的印度老年人队列，提高了对社区居住人群的外部有效性。内在能力（IC）是使用标准化、特定领域的工具（综合认知测试、CES-D、完整MNA、4米步行速度、视力和听力筛查）进行评估的，从而提高了各个功能领域的测量准确性。我们以多种方式操作化了IC（连续累计分数和按领域划分的损伤计数），并观察到与死亡率之间清晰的剂量-反应关系，这支持了因果推断。稳健的多变量Cox模型以及同时考虑所有领域的模型帮助识别了超出年龄、性别、BMI和主要慢性疾病的独立领域贡献。通过临终访谈收集的死亡数据最大限度地减少了重要状态信息的丢失，预定义的时间至事件分析规则确保了生存估计的一致性。尽管将内在能力与生存联系起来的概念框架已经确立，但本研究的一个关键优势在于它提供了来自印度的纵向代表性证据，从而将该范式的适用范围扩展到了一个大型、代表性不足的低收入和中等收入国家环境。共病是自我报告的（即“参与者自己知道”的），而不是客观测量或临床验证的，这可能导致分类错误和残留混杂。死亡日期报告了月份和年份的精度，并在部分缺失时使用月份的第一天和年末/中间值进行了标准化处理，可能会导致生存时间的非差异性误差。IC和协变量仅在基线时进行了测量；我们没有考虑随时间变化的情况或趋势，因此不能完全排除逆向因果关系（临终前的衰退）。某些领域测量可能存在局限性：听力筛查可能错过轻微的听力损失；视力综合指标（近距和远距视力之和）未包括对比敏感度或视野。此外，没有收集关于死因、疾病发作或住院的数据，限制了对结果的进一步背景分析。尽管我们调整了多种社会人口统计和医学因素，但未测量的混杂因素（如药物使用、体力活动、饮食质量、物质使用、炎症或社会经济冲击）仍然可能存在。并非所有参与者都提供了每个IC领域的数据；如果缺失主要发生在较弱或较健康的个体中，估计可能会产生偏差，特定领域的分析可能会降低精度。进入LASI-DAD子样本的选择和随访过程中的差异可能会引入选择或失访偏差，从而限制了对机构化或医疗复杂个体的普遍性。最后，选择-1.5标准差作为定义领域损伤的阈值虽然在先前研究中是一致的，但部分是任意的；尽管如此，我们使用连续z分数进行的平行分析减少了对外部阈值的依赖。

总体而言，较高的内在能力——特别是在认知、营养和运动功能方面——与印度老年人较低的总体死亡率密切相关。多个领域受损的累积负担进一步增加了风险，突显了多领域评估的重要性。这些发现与包括ELSA和HRS在内的国际研究结果一致，支持将IC作为一个有意义且可操作的框架，用于促进印度的健康老龄化。通过识别与死亡率相关的特定领域，我们的研究为制定旨在维持内在能力和预防老年人过早死亡的公共卫生政策和计划提供了有价值的证据。针对认知、营养和身体领域的干预措施可能有助于降低死亡率并提高这一老龄化人群的生活质量。

贡献者：
ARR进行了统计分析并撰写了手稿的第一稿，MB解释了数据分析并撰写了手稿的第一稿，ARR、MB、AR、MW、SK、SG、MV、SB、RM、TSR编辑了手稿，AC、JL、SD和ABD也参与了手稿的编辑。所有作者都能访问研究中的所有数据。至少有两名作者（ARR和MB）已经访问并核对了数据。所有作者均已批准该手稿。

数据共享声明：
LASI-DAD数据可以在Gateway to Global Aging网站（g2gaging.org）上免费获取。