Page 109 - 中国全科医学2022-04

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estimate the AUC of Logistic regression model and decision tree model in predicting nutrition status to select a better model to
develop a concise nutritional risk assessment scale，and to determine the diagnostic threshold for nutrition status. Cronbach's α，
exploratory factor analysis，estimation of AUC，sensitivity，specificity，Youden index and Kappa coefficient were used to
evaluate the reliability and validity of the scale. Results For predicting good nutrition，malnutritional risk，and malnutrition，
the AUC of Logistic regression model was 0.962，0.942，0.989，respectively，and that of the decision tree model was 0.914，0.868，
and 0.968，respectively，indicating that the Logistic regression model was better，and suitable for developing the nutritional risk
assessment scale. The final concise Nutritional Risk Assessment Scale for Nursing Home-dwelling Older People is composed of 10
items：BMI，changes in weight in recent 3 months，ability of engaging in daily activities，dental status，nervous and mental
diseases，number of illnesses，types of drugs used，time spent on doing outdoor activities independently，eating ability，and
the circumference of the shin. The total score of the scale for nursing home-dwelling older people can be 0-14.5 points，with 0-3.0
stands for good nutrition，3.5-7.5 for nutritional risk，and 8.0-14.5 for malnutrition. The Cronbach's α of the scale was 0.463.
Exploratory factor analysis obtained five common factors with eigenvalues greater than 1，explaining 69.9% of the total variance.
When predicting the malnutritional risk，the AUC of the scale was 0.902，with 0.799 sensitivity，0.870 specificity，and 0.670
Youden index. When predicting malnutrition，the AUC of the scale was 0.976，with 0.809 sensitivity，0.953 specificity，and
0.761 Youden index. The Kappa coefficient for the scale was 0.627. The nutritional status of the 1 411 participants assessed by the
scale was：634（44.93%） had good nutrition，639（45.29%） had malnutritional risk，and 138（9.78%）had malnutrition.
Conclusion The concise，Nutritional Risk Assessment Scale for Nursing Home-dwelling Older People developed using a
Logistic regression model has proven to have good reliability and validity，which could be used as a tool to identify malnutrition
risk or malnutrition in nursing home-dwelling older people.
【Key words】 Aged；Nutritional screening；Long-term care facilities；Prediction model；Reliability；Validity

我国老龄化程度持续加深，2019 年末 60 岁及以上 的营养筛查与评价工具 ［8-12］ ，通过决策树模型进行疾
人口达 2.53 亿，占总人口的 18.1%，其中 65 岁及以上 病风险、并发症风险和疾病预后的预测 ［13-15］ ，预测模
人口 1.76 亿，占总人口的 12.6% ［1］ 。营养支持对老年 型在临床中应用广泛且效果佳。本研究在 2017 年行业
人保持良好健康、功能和生活质量非常重要 ［2］ 。为积 标准《老年人营养不良风险评估》（WS/T 552-2017）
极应对人口老龄化，2017 年国务院办公厅发布了《国 工具的基础上，采用上述两种模型比较，选取最优模型
民营养计划（2017—2030 年）》（国办发〔2017〕60 以构建适用于养老机构老年人的可靠、推广性强的简版
号） ［3］ ，提出开展老年人群营养状况监测和评价，建 老年人营养筛查工具，并检验其信效度，为我国养老机
立满足不同老年人群需求的营养改善措施，建立老年人 构老年人群营养状况监测提供有效的筛查工具。
群营养健康管理与照护制度，促进“健康老龄化”。营 1 对象与方法
养筛查是通过有效工具快速识别营养不良或有营养不良 1.1 研究对象 2019 年 11 月至 2020 年 1 月，选择典
风险对象的过程，老年人营养状况识别是开展老年人群 型地区，包括东、中、西部不同经济发展水平地区，
营养改善工作的基础 ［4］ 。2017 年国家卫生健康委员会 即北京、天津、邢台、长春、南京、成都 6 个城市，各
曾公布过以行业标准《老年人营养不良风险评估》（WS/T 城市分别采用方便抽样抽取营利和非营利养老机构各 1
552-2017）作为老年人群营养筛查与评估工具，但在养 家，共计 12 家规模在 100 人以上的养老机构中入住的
老机构老年人群中的信效度验证结果显示，该工具部分 1 450 例老年人被选中作为调查对象。调查对象的纳入
条目在养老机构不适用，鉴别度和同质性不高，工具结 标准：（1）年龄≥ 65 岁；（2）老年人或监护人对本
构效度和内部一致性不理想 ［5］ 。同时，由于该工具采 研究知情同意。排除标准：因为患病、请假等原因，
用先筛查再针对部分风险人群进行评估的方式，工具使 调查期间不在养老机构入住的老年人。根据横断面研
2
用较复杂，不同风险程度的老年人获取数据信息不一致， U α/2 P（1-P） ［16］
究样本量计算公式：n= 2 ，取 α=0.05，
影响了该工具在养老机构老年人群中的实际应用。针对 δ
2
U α/2 =1.96，参考《老年人营养不良风险评估》行业标准
国民营养计划中普遍开展老年人群营养筛查的目标，需
工具信效度验证阶段中养老机构老年人营养不良和营养
要简便、易行、结构更为优化且适用于养老机构老年人
不良风险发生率，取 P=58.2%，δ=3% 计算样本量为
群的营养筛查工具。预测模型是结合多种危险因素预测
1 039 例，考虑 10% 失访率，扩展样本量为 1 143 例。
患者预后的统计模型，常见的模型包括 Logistic 回归模
本研究通过北京大学生物医学伦理委员会批准（批号：
型和决策树模型等 ［6-7］ 。目前有研究通过 Logistic 回归
IRB00001052-20076）。
模型构建或改良针对儿童、心力衰竭患者或国外老年人