鄔 雪,解 東,康永姣,趙 敏,黃昱源

隨著人口老齡化加劇,老年2型糖尿病病人患病率逐年增高[1]。糖尿病往往合并認(rèn)知障礙和身體衰弱[2],國內(nèi)外研究表明,老年糖尿病病人身體衰弱發(fā)生率為9.4%～48.4%[3-4]。身體衰弱和認(rèn)知功能互相影響,身體衰弱程度越高,認(rèn)知功能越差,發(fā)生認(rèn)知障礙的可能性越高[5],當(dāng)認(rèn)知障礙和身體衰弱同時(shí)存在,而不同時(shí)診斷為阿爾茨海默病或其他癡呆即為認(rèn)知衰弱[6]。研究表明,年齡、文化程度、聽力障礙、居住方式、營養(yǎng)狀況、抑郁程度以及合并慢性病會(huì)影響老年病人認(rèn)知衰弱的發(fā)生和發(fā)展,同時(shí)增加老年人跌倒、失能、癡呆和死亡等負(fù)性事件的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)[7]。身體衰弱是動(dòng)態(tài)發(fā)展的[8],而認(rèn)知衰弱也是一種可逆的身體和認(rèn)知退化的過程[9]。本文綜述老年2型糖尿病病人認(rèn)知障礙、身體衰弱和認(rèn)知衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,以期更好地進(jìn)行評估及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測,延緩認(rèn)知衰弱的發(fā)生和發(fā)展,提高糖尿病病人的生活質(zhì)量。

1 老年2型糖尿病病人認(rèn)知障礙風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型研究現(xiàn)狀

研究表明,糖尿病持續(xù)高血糖狀態(tài)給組織和器官帶來損害,同時(shí)增加認(rèn)知障礙發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)[10]。認(rèn)知障礙風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型能夠預(yù)測發(fā)生認(rèn)知障礙的危險(xiǎn)因素及識(shí)別高危人群。董曉慧等[11]在上海市選擇546例年齡≥60歲的老年住院病人以及養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人群進(jìn)行調(diào)查研究,采集受試者的社會(huì)人口學(xué)資料,疾病史以及生活習(xí)慣等,應(yīng)用Fried衰弱表型和認(rèn)知功能評估工具進(jìn)行評估,經(jīng)多因素Logistic 回歸分析篩選得出年齡、文化程度、直系親屬癡呆史、主觀認(rèn)知功能下降、衰弱狀態(tài)、代謝綜合征和低白蛋白血癥均與認(rèn)知障礙密切相關(guān),將其預(yù)測因子納入模型,并繪制預(yù)測諾謨圖,模型中每個(gè)預(yù)測變量均有對應(yīng)評分,7個(gè)變量評分總和即為總評分,垂直對應(yīng)諾謨圖下方的認(rèn)知障礙風(fēng)險(xiǎn)軸,得出受試者發(fā)生認(rèn)知障礙的概率。模型通過校準(zhǔn)曲線、C指數(shù)評估顯示具有良好的預(yù)測效能、精準(zhǔn)度以及區(qū)分度。模型簡捷,考慮時(shí)間效率,且通過預(yù)測諾謨圖將影響因素對疾病結(jié)果的影響可視化,方便準(zhǔn)確讀取預(yù)測效果,可用于門診和社區(qū)對認(rèn)知障礙的快速篩查,但該模型暫未考慮部分合并慢性病老年人的服藥情況。

戈欣等[12]構(gòu)建了2型糖尿病病人并發(fā)抑郁風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測模型,該研究強(qiáng)調(diào)了睡眠質(zhì)量是糖尿病病人發(fā)生抑郁的重要因素,研究表明2型糖尿病病人普遍存在睡眠質(zhì)量差的問題,導(dǎo)致其出現(xiàn)認(rèn)知障礙[13]。關(guān)于老年2型糖尿病病人的認(rèn)知衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型暫未發(fā)現(xiàn),戈欣等[12]的研究可作為預(yù)測認(rèn)知障礙的參考。2021年Gong等[14]通過對228例腦卒中后病人的隨訪研究構(gòu)建并驗(yàn)證了一種簡單的評分系統(tǒng)來預(yù)測輕微缺血性腦卒中后認(rèn)知障礙的風(fēng)險(xiǎn),研究的優(yōu)點(diǎn)是從已有的臨床信息中個(gè)性化預(yù)測卒中后認(rèn)知障礙的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn),避免了結(jié)果受到主觀因素影響,為其他慢性病住院病人(如糖尿病病人)快速且高效預(yù)測認(rèn)知衰弱提供新的思路。

2 老年2型糖尿病病人身體衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型研究現(xiàn)狀

研究表明,胰島素抵抗、慢性炎癥及氧化應(yīng)激等病理生理改變,造成老年糖尿病病人肌肉力量不足和肌肉質(zhì)量減少,與非糖尿病病人相比,發(fā)生衰弱風(fēng)險(xiǎn)率更高[15]。

2.1 基于Fried衰弱表型(FP)工具構(gòu)建衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型

FP是衰弱評估的常用工具,于2001年被提出,包括體質(zhì)量下降、握力低、疲乏、步速慢、身體活動(dòng)量低等5個(gè)內(nèi)容。FP從生理層面對衰弱進(jìn)行診斷,流行病學(xué)研究表明FP可以準(zhǔn)確預(yù)測不良的臨床結(jié)果,近些年在老年醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域獲得較高的認(rèn)可度[16]。

侯百靈等[17]采用便利抽樣法,選取524名錦州市≥60歲的老年人作為研究對象構(gòu)建了社區(qū)老年衰弱風(fēng)險(xiǎn)列線圖模型,該研究應(yīng)用FP、一般資料調(diào)查表以及阿森斯失眠量表和營養(yǎng)評估量表微型營養(yǎng)評定簡表、老年抑郁量表、孤獨(dú)感自評量表、日常生活能力量表(Activities of Daily Living,ADL)、社會(huì)支持評定量表(Social Support Rating Scale,SSRS)等變量進(jìn)行評估,單因素和多因素Logistic回歸篩選獨(dú)立危險(xiǎn)因素,結(jié)果顯示應(yīng)用步行輔助工具、日常生活能力下降、抑郁、失眠是衰弱的獨(dú)立影響因素,依據(jù)其建立衰弱風(fēng)險(xiǎn)列線圖模型。通過ROC曲線下面積(AUC)評價(jià)模型的預(yù)測價(jià)值,決策曲線證明該模型具有實(shí)用性。列線圖將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型可視化,替代了經(jīng)過復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式進(jìn)行老年人衰弱概率的計(jì)算,具有實(shí)用價(jià)值。但該研究的局限性是男性和女性數(shù)量不平衡,在研究性別和衰弱發(fā)生的相關(guān)性方面有所限制,納入有意義的因素較少,未考慮部分老年人有多病共存的可能,影響預(yù)測效果。

印度的一項(xiàng)研究[18]通過FP調(diào)查確定住院老年人群衰弱發(fā)生可能性大,從而構(gòu)建機(jī)構(gòu)化老年人衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型并進(jìn)行驗(yàn)證,從9所醫(yī)院招募55歲以上男性女性,排除嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)和認(rèn)知障礙以及癌癥等疾病晚期的病人,從社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)(包括年齡、性別、體質(zhì)指數(shù)、教育情況)、生活方式、行為因素(包括跌倒史、吸煙、飲酒等)以及慢性阻塞性肺疾病、心力衰竭、糖尿病、抑郁癥、功能性共病等方面進(jìn)行評估,經(jīng)單變量和多變量分析后結(jié)果顯示低教育水平、低收入、功能活動(dòng)性差以及存在3種以上的共病具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,與衰弱發(fā)生有顯著關(guān)聯(lián),因此被用于開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。該模型的局限性是測量體力活動(dòng)和疲勞具有主觀性,可以使用活動(dòng)監(jiān)測器等客觀測量。在關(guān)于參與者社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和發(fā)病因素方面的評估中,老年病人存在普遍的回憶偏差,這可能會(huì)影響最后的結(jié)果。

劉金煒等[19]的研究基于人體成分?jǐn)?shù)據(jù)建立預(yù)測老年人衰弱的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以避免受被評估者主觀因素的影響,預(yù)測精準(zhǔn)。該模型的研究對象為北京市10個(gè)社區(qū)≥65歲老年男性,共562例病人。研究以FP作為診斷衰弱前期的金標(biāo)準(zhǔn),利用生物電阻抗法獲得與衰弱相關(guān)的人體成分指標(biāo),包括骨骼肌層面、脂肪層面,還納入基礎(chǔ)代謝率(basal metabolic rate,BMR)、骨礦物質(zhì)、蛋白質(zhì)、細(xì)胞內(nèi)外水分(intracellular water,ICW)以及50 kHz全身相位角(50 kHz-whole body phase angle,50 kHz-WBPA)。通過隨機(jī)森林算法篩選出相關(guān)因素重要性排名前10位的特征,分別為年齡、50 kHzWBPA、骨骼肌質(zhì)量(skeletal muscle mass,SMM)、體脂百分比(percent body fat,PBF)、身體細(xì)胞量 (body cell mass,BCM)、內(nèi)臟脂肪面積(visceral fat area,VFA)、基礎(chǔ)代謝率、上臂肌肉圍度(arm muscle circumference,AMC)、細(xì)胞內(nèi)水分 、細(xì)胞總水分/去脂體質(zhì)量 (total body water/fat free mass,TBW/FFM),其中PBF和VFA相對于BMI更具有重要性,相位角是人體成分測試中的特殊數(shù)據(jù),重要性僅低于年齡。

研究表明,相位角可以反映細(xì)胞的質(zhì)量和細(xì)胞膜的完整性,一定程度上代表細(xì)胞健康營養(yǎng)狀況,已被證實(shí)有助于預(yù)測腫瘤、透析等病人的營養(yǎng)狀況[20]。生物電阻抗法測量人體成分安全,具有無侵入性、可重復(fù)的特點(diǎn),在妊娠期糖尿病病人[21]以及2型糖尿病病人測量身體脂肪率中廣泛應(yīng)用[22]。研究表明,肥胖與老年衰弱具有相關(guān)性[23]。在構(gòu)建老年2型糖尿病病人衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型時(shí),可以參考劉金煒等[19]的研究,采用生物電阻抗法測量人體成分,篩選危險(xiǎn)因素,減少主觀影響,并參考侯百靈等[17]將其預(yù)測結(jié)果可視化,安全迅速,結(jié)果精準(zhǔn)。

2.2 基于認(rèn)知評估工具構(gòu)建衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型

蒙特利爾認(rèn)知功能評估量表(The Montreal Cognitive Assessment,MoCA),該量表在評估老年糖尿病病人認(rèn)知障礙中具有良好的信效度[24]。評估認(rèn)知功能的工具還有畫鐘試驗(yàn),簡單易行,具有耗時(shí)短、受文化和環(huán)境影響小等優(yōu)點(diǎn)。

一項(xiàng)國外研究根據(jù)輸入認(rèn)知特征構(gòu)建了對老年衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,該研究選擇年齡65～95歲的104名社區(qū)老年人作為研究對象,其中67%為女性,33%為男性[25]。向參與者收集了社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征(包括年齡、性別、教育情況)作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的背景信息,認(rèn)知和心理特征通過MoCA、加州大學(xué)圣地亞哥分校基于績效的技能評估簡報(bào)(UPSA-B)、醫(yī)療結(jié)果研究健康調(diào)查簡式36(SF-36)心理部分收集。其中MoCA和UPSA-B是用于評估整體認(rèn)知和日常功能的常用指標(biāo),其他指標(biāo)用作附加特征。而身體特征包括短體力測試(SPPB)、定時(shí)起床(TUG)測試、SF-36的身體組成部分、體質(zhì)指數(shù)和腰臀比(WHR)。特別是TUG和SPPB已被確定為量化身體功能的有效方法,而其他特征被選為補(bǔ)充。該研究的特點(diǎn)是選擇消融研究的視角探討認(rèn)知特征和身體特征之間的關(guān)系,即探討由MoCA、UPSA-B、SF-36評估的認(rèn)知功能與由TUG和SPPB的表現(xiàn)確定的身體功能之間的關(guān)系,來預(yù)測身體衰弱。

Yuan等[26]構(gòu)建非比例優(yōu)勢模型檢驗(yàn)認(rèn)知障礙與身體衰弱關(guān)系,研究對象為2014—2016年新入院、預(yù)期壽命≥6個(gè)月和美國老年養(yǎng)老院(NH)住院時(shí)間≥6個(gè)月(n=571 139)的老年人。入院時(shí)、3個(gè)月和6個(gè)月分別進(jìn)行最小數(shù)據(jù)集(MDS)評估。在每次評估中通過精神狀態(tài)和認(rèn)知表現(xiàn)量表(無/輕度、中度和重度)的簡短訪談測量認(rèn)知障礙,通過養(yǎng)老機(jī)構(gòu)衰弱量表(FRAIL-NH)測量身體衰弱情況,并測量人口特征、診斷情況、疼痛和精神藥物的服用情況。非比例優(yōu)勢模型與廣義估計(jì)方程擬合,縱向檢查認(rèn)知障礙與身體衰弱之間的關(guān)聯(lián)。研究表明認(rèn)知障礙嚴(yán)重程度影響衰弱的發(fā)生率,兩種情況之間聯(lián)系是明顯的,且隨著時(shí)間的推移不斷增加,入院時(shí)、3個(gè)月以及6個(gè)月超過37%的老年居民有嚴(yán)重的認(rèn)知障礙,約70%的認(rèn)知障礙病人有身體衰弱。但在衰弱前期和住院前3個(gè)月的老年人中,身體衰弱狀況改善更常見,這可能是從干預(yù)中獲益的最佳窗口。身體衰弱是動(dòng)態(tài)發(fā)展的,該研究為養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人群的身體衰弱和認(rèn)知障礙之間的正相關(guān)提供了證據(jù),為預(yù)防和改善衰弱提供了方向,即通過緩解認(rèn)知障礙作為切入點(diǎn)來改善衰弱。

王潔等[27]認(rèn)為衰弱與認(rèn)知障礙之間存在相似病理基礎(chǔ),認(rèn)知障礙增加老年人發(fā)生衰弱的風(fēng)險(xiǎn),張爽等[28]在對不同性別老年糖尿病病人衰弱現(xiàn)狀和影響因素分析中也表明認(rèn)知障礙是男性和女性病人衰弱的共同影響因素?？梢?可以從認(rèn)知障礙與衰弱發(fā)生的關(guān)系方面構(gòu)建老年2型糖尿病衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。

李彩福等[29]構(gòu)建了基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的社區(qū)老年衰弱前期風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,該研究于2019年收集542名老年人作為預(yù)測模型建模組成員,2021年收集205名老年人納入驗(yàn)證組。通過一般情況調(diào)查問卷、畫鐘試驗(yàn)、Frail量表、ADL、簡版老年抑郁量表(Geriatric Depression Scale,GDS-15)等進(jìn)行評估,經(jīng)單因素logistic回歸分析篩選衰弱前期危險(xiǎn)因素,通過反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選擇梯度下降法優(yōu)化模型,危險(xiǎn)因素作為自變量輸入模型進(jìn)行重要性分析,并將其排序,分別為年齡、跌倒史、運(yùn)動(dòng)量低、多病共存、住院史、抑郁傾向、認(rèn)知功能下降、文化程度低、日常生活能力下降以及多重耐藥。該研究構(gòu)建Logistic回歸預(yù)測模型作為對比,采用驗(yàn)證組數(shù)據(jù)對兩個(gè)模型進(jìn)行外部驗(yàn)證,結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效能佳,靈敏度、特異度以及擬合度均高于Logistic回歸模型。該模型的優(yōu)勢是通過時(shí)間驗(yàn)證對該模型進(jìn)行了外部驗(yàn)證,即通過不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)對該模型進(jìn)行了評估,證明了模型具有良好的預(yù)測效能。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是采用多層感知器,將篩選出的變量作為輸入變量,將是否發(fā)生END作為輸出變量,隱藏層設(shè)置為自動(dòng)計(jì)算,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[30],李彩福等[29]的研究表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測模型準(zhǔn)確性上存在優(yōu)勢,且可作為構(gòu)建多種危險(xiǎn)因素預(yù)測模型時(shí)的首選方法。糖尿病病人發(fā)生衰弱的危險(xiǎn)因素較多,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型可能會(huì)提高其預(yù)測的準(zhǔn)確性。

2.3 基于營養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)量表構(gòu)建衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型

簡易營養(yǎng)評估方法(MNA-SF)是用來評估營養(yǎng)狀況的常用工具,能夠準(zhǔn)確識(shí)別營養(yǎng)不良及有營養(yǎng)不良風(fēng)險(xiǎn)的老年病人,量表簡便易行,具有良好的應(yīng)用價(jià)值[31]。

Liu等[32]基于營養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)對老年住院病人構(gòu)建衰弱早期風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,該研究分為兩個(gè)階段:第一階段構(gòu)建衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,衰弱的潛在相關(guān)因素包括年齡、性別、教育水平、婚姻狀況、體質(zhì)指數(shù)、獨(dú)居、生活條件、吸煙、營養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)等,其中營養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)使用MNA-SF進(jìn)行測量,并建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。第二階段招募266例老年住院病人(65歲以上),應(yīng)用脆弱模型在臨床驗(yàn)證該模型的預(yù)測能力,FP將作為衰弱模型進(jìn)行比較的“標(biāo)準(zhǔn)”。該研究采用以往研究的發(fā)現(xiàn)和評估工具,重點(diǎn)關(guān)注營養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn),研究結(jié)果有助于促進(jìn)基于營養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)開發(fā)更詳細(xì)的衰弱評估工具或構(gòu)建衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,Yanagita等[33]發(fā)現(xiàn)白蛋白<40.0 g/L、體重<53 kg是老年糖尿病病人衰弱的危險(xiǎn)因素,該研究構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型可為老年2型糖尿病病人衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型提供參考。但由于目前營養(yǎng)狀況影響衰弱發(fā)生的證據(jù)大多基于橫斷面數(shù)據(jù),不能確定營養(yǎng)狀況對衰弱發(fā)生和發(fā)展的因果關(guān)系[34],后續(xù)開展長期的預(yù)期性研究將會(huì)得到進(jìn)一步驗(yàn)證。

3 老年2型糖尿病病人認(rèn)知衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型研究現(xiàn)狀

老年2型糖尿病病人認(rèn)知衰弱的發(fā)生率處于較高水平,影響其發(fā)生的因素有營養(yǎng)狀況、睡眠質(zhì)量、抑郁狀況以及慢性病數(shù)量等[35]。近幾年關(guān)于老年認(rèn)知衰弱的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的研究較多,楊振等[36]選取錦州市3個(gè)社區(qū)674例老年慢性病病人研究構(gòu)建社區(qū)老年慢性病病人認(rèn)知衰弱風(fēng)險(xiǎn)列線圖預(yù)測模型,研究對象年齡≥60歲且患有高血壓或糖尿病等其他慢性病,通過FP、小組自行設(shè)計(jì)的資料調(diào)查表(包括年齡、性別、體質(zhì)指數(shù)、受教育程度等)等方式進(jìn)行篩查,運(yùn)用中文版蒙特利爾認(rèn)知評估量表評估認(rèn)知障礙,營養(yǎng)評價(jià)精法問卷和簡版老年人抑郁量表收集老年病人營養(yǎng)狀況以及抑郁情況。經(jīng)單因素和多因素Logistic回歸分析顯示,年齡、獨(dú)居、營養(yǎng)狀態(tài)、抑郁狀況為獨(dú)立危險(xiǎn)因素,將其納入模型,并運(yùn)用列線圖將模型可視化,該模型通過內(nèi)部驗(yàn)證,受試者工作曲線評價(jià)其具有良好的預(yù)測效能。該研究的研究對象僅限于錦州市,納入因素有限,未來開展多中心研究,繼續(xù)擴(kuò)大樣本量,將具體慢性病進(jìn)行分別,可能提高預(yù)測精準(zhǔn)性。

一項(xiàng)研究納入1 271名年齡≥65歲的社區(qū)居民,具有較多的樣本量,研究對象在我國臺(tái)灣健康檢查中記錄的所有醫(yī)療信息以及人體測量數(shù)據(jù),被用于開發(fā)認(rèn)知衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型[37]。將單變量分析中具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)的變量輸入二元Logistic回歸中,二元Logistic回歸中具有統(tǒng)計(jì)意義(P≤0.25)的變量系數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)分?jǐn)?shù),求和的每個(gè)變量的整數(shù)構(gòu)成認(rèn)知衰弱風(fēng)險(xiǎn)(CFR)評分,該研究的特點(diǎn)以及優(yōu)勢是創(chuàng)新并驗(yàn)證了一種基于簡單的歷史記錄和人體測量的算法,以篩查老年人的認(rèn)知衰弱,且這些人體測量數(shù)據(jù)在實(shí)踐中容易獲得,易在社區(qū)環(huán)境中實(shí)施,以識(shí)別需要適當(dāng)干預(yù)的老年人。

Yuan等[38]通過連續(xù)時(shí)間多狀態(tài)馬爾可夫模型來預(yù)測認(rèn)知障礙、身體衰弱和認(rèn)知衰弱之間的轉(zhuǎn)換率,該研究共納入4 051例研究對象,通過FP、單詞回憶、圖形繪制等評估身體衰弱和認(rèn)知障礙。構(gòu)建一系列單變量多狀態(tài)馬爾可夫模型識(shí)別危險(xiǎn)因素,進(jìn)行多變量分析,最后得出女性、文盲、農(nóng)村戶口、抑郁癥以及認(rèn)知障礙病人進(jìn)展為認(rèn)知衰弱的可能性更高。關(guān)于認(rèn)知障礙進(jìn)展到認(rèn)知衰弱風(fēng)險(xiǎn)較高的相關(guān)因素包括對生活不滿意、有跌倒史、多發(fā)病。該研究描述了個(gè)體如何在連續(xù)時(shí)間內(nèi)一系列狀態(tài)之間的移動(dòng),從認(rèn)知障礙、身體衰弱與認(rèn)知衰弱的關(guān)系預(yù)測認(rèn)知衰弱發(fā)生的可能,多狀態(tài)馬爾可夫模型也被認(rèn)為是研究疾病轉(zhuǎn)變的最佳模型。但該項(xiàng)局限性是由于隨訪時(shí)間長,隨訪失敗的個(gè)人被排除在分析之外,這些人年齡大,文盲率高,這在一定程度上削弱了該研究結(jié)果的推斷。

以上認(rèn)知衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型缺乏對糖尿病病人的針對性,但可為糖尿病病人認(rèn)知衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的開發(fā)提供經(jīng)驗(yàn),構(gòu)建的模型應(yīng)簡單易于操作,具有實(shí)用性,在收集資料時(shí)避免長時(shí)間隨訪,以免數(shù)據(jù)脫落,影響研究結(jié)果。

4 小結(jié)與啟示

認(rèn)知衰弱影響老年糖尿病病人生存質(zhì)量,早期預(yù)測對預(yù)防以及干預(yù)認(rèn)知衰弱有重要意義。目前國內(nèi)外關(guān)于不同機(jī)構(gòu)老年人認(rèn)知衰弱或身體衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型研究較多,而與老年糖尿病認(rèn)知衰弱或老年糖尿病衰弱相關(guān)的研究大多集中在影響因素及評估工具上。本文認(rèn)為在構(gòu)建老年糖尿病病人認(rèn)知障礙風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型時(shí),可參考老年人衰弱及認(rèn)知衰弱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,重點(diǎn)關(guān)注老年2型糖尿病病人特征以及認(rèn)知障礙、身體衰弱和認(rèn)知衰弱的關(guān)系,以期全面精準(zhǔn)地構(gòu)建預(yù)測模型。