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摘要
客觀的盡管32%-83%的中風患者害怕跌倒(FoF)，但對這些問題的預測因素知之甚少。因此，我們係統地回顧了腦卒中患者FoF的危險因素文獻。
設計係統回顧和薈萃分析
數據源檢索PubMed、Embase、Cochrane圖書館數據庫、Web of Science、CINAHL、PsycINFO、Grey literature和其他相關出版物的相關數據庫(從創建到2021年7月17日)。
結果選擇了8項涉及1597名參與者的研究來分析伴有FoF的卒中患者的危險因素。對所有納入研究的質量進行評估，並將其分類為中等質量或高質量。Review Manager V.5.3合並了OR值和潛在危險因素的95% CI。采用Stata V.15.1進行meta回歸和Egger 's檢驗。腦卒中患者發生FoF的危險因素為女性(OR=2.13, 95% CI 1.47 ~ 3.09)、平衡能力受損(OR=5.54;95% CI 3.48 ~ 8.81)，流動性較低(OR=1.12;95% CI 1.05 ~ 1.19)，有跌倒史(OR=2.33;95% CI為1.54 ~ 3.53)和助行器(OR=1.98;95% CI 1.37 ~ 2.88)、焦慮(OR＝2.29;95% CI 1.43 ~ 3.67)、抑鬱症(OR=1.80;95% CI 1.22至2.67)，下肢運動功能較差(或= 1.14;95% CI 1.00至1.29)和身體活動不活躍(OR=2.04;95% CI 1.01 ~ 4.12)。所有結果的研究間異質性測量均較高(我2= 0%-93%)，表明估計比例上的顯著研究間異質性並不歸因於抽樣誤差。敏感性分析(省略法)表明，合並估計是穩定的。
結論這項薈萃分析表明，女性人群、平衡能力受損、活動能力下降、中風患者有跌倒史和助行器可能有更大的FoF風險。建議未來研究以確定中風患者特有的其他危險因素。
- 中風
- 老年醫學
- 神經學
數據可用性聲明
所有與研究相關的數據都包含在文章中或作為補充信息上傳。
這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用署名非商業(CC BY-NC 4.0)許可證發布，該許可證允許其他人以非商業方式分發、混音、改編、在此基礎上進行構建，並以不同的條款許可其衍生作品，前提是正確引用原始作品，給予適當的榮譽，任何更改都已注明，並且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
數據來自Altmetric.com
本研究的優勢和局限性
本研究已根據係統評價和元分析首選報告項目報告清單進行了報告。
使用有效的篩查工具報告中風患者害怕跌倒的危險因素。
搜索包括已發表和未發表的文獻來源，以降低遺漏潛在合格數據的風險。
許多風險因素都是由一項研究檢查的，因此限製了我們對這些潛在風險因素進行薈萃分析的能力。
評估風險和報告風險特征頻率的方法的可變性限製了分析。
簡介
中風是全球第二大死因，1給護理人員造成嚴重負擔。2 32010年，估計發生了1690萬起中風事件，使全世界中風幸存者人數增加了3300萬。4結果，有590萬人死亡，而1.02億人因中風失去了殘疾調整生命年。
另一方麵，眾所周知，中風會導致身體損傷，比如虛弱、癱瘓、感覺障礙、姿勢控製受損、5精神疲勞、抑鬱和認知功能受損。2 - 6根據世界衛生組織的說法，7摔倒被定義為“導致一個人無意中在地麵或地板或其他較低的地方休息，無論是否受傷”。身體和精神障礙都可能導致跌倒，這是中風後常見的並發症。8在中風幸存者中，22%-48%的人至少在醫院摔倒過一次8 - 10或者是康複中心。11 - 13據報道，在中風發病後的前6個月到4年多一點期間，害怕跌倒(FoF)的患病率為32%-83%。14
高水平的FoF心理限製了患者積極的康複鍛煉行為，降低了他們的靈活性、靈活性和獨立性，增加了他們的焦慮和抑鬱。15FoF心理阻礙了成年人身心功能的恢複，從而增加了跌倒的風險，形成惡性循環。16
在臨床實踐中，識別腦卒中患者FoF的危險因素，更有助於指導臨床實踐。很多報道提到，確定腦卒中患者的FoF狀況，加強該領域的綜合幹預，似乎有助於打破惡性循環，緩解焦慮，17促進社區重返社會18提高生活質量。19前人的一些研究提出了許多潛在危險因素與FoF的相關性，中風時降低FoF發生率的幹預措施以及中風患者跌倒的危險因素。20.然而，不同研究中確定的FoF的危險因素是不一致的。這些報告既沒有全麵探討社會人口學、心理和生理危險因素，也沒有對腦卒中患者FoF的危險因素進行係統綜述和薈萃分析。研討會因此，我們進行了係統綜述和薈萃分析，以確定中風患者FoF的危險因素。
方法
搜索策略
我們檢索了PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science、CINAHL、PsycINFO、Grey literature和其他數據庫(從成立到2021年7月)，以確定中風患者FoF的危險因素。
我們的搜索策略使用醫學主題標題和自然語言文本詞。第一作者設計了具體的搜索策略和同行評議的電子搜索策略。中提到了每個數據庫的特定搜索策略在線補充文件1．從相關論文或評論中手工檢索其他研究。對於研究中缺失的相關數據，我們通過電子郵件聯係了該研究的作者。然後對所有被分類為FoF研究的研究進行篩選。2021年7月20日，對上述數據庫進行了另一次檢索，以檢索自首次審查日以來發表的文章。
納入和排除標準
納入標準:(1)已發表的病例對照研究、隊列研究和橫斷麵研究;(2)所有18歲及以上，臨床診斷為首次中風或複發性中風的參與者;(三)以英文或中文發表的研究;(4)使用經過驗證的篩查工具報告腦卒中患者FoF的危險因素，(5)可以提取數據，包括本研究前測的電子表格。
排除標準:(1)綜述論文、案例報告、會議摘要、定性研究;(2)使用相同數據重複文獻或研究的;(3)質量評價結果研究較少。
使用Endnote X V.9軟件去除重複，方便篩選過程。所有的標題和摘要都根據資格標準進行了納入/排除篩選。如果標題和摘要不能準確識別可能符合條件的研究，則對全文進行評估(在線補充文件2)．
數據提取和質量評估
文獻提取是在搜索的基礎上獨立進行的，根據預定義的標準進行審查和選擇。數據收集自研究:第一作者、出版年份、地理位置、測量/收集的工具、研究類型、研究周期、總樣本量、社會人口學數據和危險因素。優勢比(OR)或風險比(RR)及其95% CI直接從納入的研究中提取。所有的信息都記錄在特別標準化的表格中。對於缺失的相關研究數據，我們通過電子郵件聯係了該研究的作者;但是，如果無法獲得相關數據，則將該研究排除在外(在線補充文件3)．
病例對照研究和隊列研究的方法學質量評估采用紐卡斯爾渥太華量表(NOS)進行評估。24對於研究人群(4項)、可比性(1項)和結果評價(3項)。量表總分保持在9分，其中0 - 3分為低質量研究，4 - 6分為中等質量研究，7-9分為高質量研究。此外，使用醫療保健研究與質量機構(AHRQ)工具評估橫斷麵研究的偏倚風險。25該工具共有11個項目，如下所示:如果一個對象的答案是“否”或“不清楚”，該項目的得分為“0”;如果答案是“是”，該項目得分為“1”，總分為0-11分，0-3分=低質量，4-7分=中等質量，8-11分=高質量。26研究選擇、數據提取和質量評估過程均為一式兩份(Q Xie和JH Pei)，如有分歧，由第三方裁決(XM Dou)。
統計分析
為了評估FoF的危險因素，我們使用RevMan V.5.3軟件進行了薈萃分析或/ RR95% CI值。meta回歸和Egger 's檢驗采用Stata V.15.1，其他統計分析采用RevMan V.5.3軟件。研究間的統計學異質性由I2經Cochran 's Q統計量正式檢驗。基於地理環境的異質性以及篩查和診斷工具的可變性，采用隨機效應模型進行薈萃分析是一種明顯的保守選擇。然而，當研究數量較少(n<5)時，使用固定效應模型。-研究結果以森林圖的形式加以說明。使用漏鬥圖和Egger 's檢驗確定發表偏倚。30.我們計劃根據樣本量和女性比例進行亞組和元回歸分析。31由於以往研究表明SwePASS評分和年齡是影響因素，當研究數量為>2時，我們對這兩個因素進行了事後亞組和meta回歸分析。33節p值<0.05為差異有統計學意義。靈敏度分析采用留一法進行。
患者和公眾參與
沒有患者參與這項研究。
結果
文獻選擇
最初，從六個數據庫和其他資源中檢索了2731條記錄(圖1)．排除重複項後，對其餘1646條記錄進行篩選。通過對標題和摘要的分析，最終篩選出92篇論文進行全文評價。最後，8項包含1597名參與者的全文研究被發現符合條件並納入本薈萃分析。
薈萃分析中研究選擇的流程圖。
薈萃分析結果
社會人口因素
八項研究中有三項報告了社會人口學因素與FoF之間的關係，而兩項報告的預測因素是年齡和女性。由於研究數量有限，通過漏鬥圖和Egger檢驗來評估發表偏倚的能力是不成功的。30.
年齡
兩項500名參與者的研究報告了中風患者的年齡和FoF之間的關係。使用固定效應模型的元分析顯示，無統計學意義上的相關性(或=1.00, 95% CI 0.98 ~ 1.03, p=0.81，我2= 82%;圖2一個)．
社會人口學因素與跌倒恐懼之間的關聯的元分析:(A)年齡，(B)女性性別。實心豎線表示沒有影響。實方框表示平均差值，並與meta分析中使用的權重成比例。菱形表示加權平均差值，菱形的橫向尖端表示相關的置信區間(CI)。水平線代表95% CI。
女性
兩項741名參與者的研究報告了女性與腦卒中患者FoF之間的相關性。使用固定效應模型的彙總分析表明，女性發生FoF的發生率明顯高於男性(或=2.13, 95% CI 1.47 ~ 3.09, p<0.0001，我2= 0%;圖2 b)．
物理因素
平衡能力
三項研究報告了平衡能力與FoF之間的相關性14 34 35(911人)。對FoF危險因素的三項研究進行meta分析，結果顯示異質性較大(p=0.003，我2= 97%)。敏感性分析顯示不同評估工具的臨床異質性。應等34用伯格平衡量表(BBS)評分來衡量平衡能力，而Larén等14和侯賽因等35通過使用SwePASS評分(姿勢控製)來定義。SwePASS評分的亞組分析顯示，平衡水平較低的卒中患者比平衡水平較高的卒中患者更容易發生FoF (圖3一)．結果顯示，SwePASS評分<24的FoF風險(或= 5.54;95% CI 3.48 ~ 8.81;我2=86%)高於SwePASS得分25-30 (或= 2.30;95% CI 1.47 ~ 3.58;我2= 0%)。這種亞組差異有統計學意義(p=0.007)。基於Egger 's檢驗，未發現發表偏倚的證據(p=0.135)。
身體危險因素與跌倒恐懼之間的關聯的元分析:(A)平衡能力和(B)活動能力。
流動性
一項使用固定效應模型的薈萃分析包括三項關於FoF危險因素的研究(377名參與者)，結果表明活動能力較低的中風患者FoF發生率顯著較高(或= 1.12;95%置信區間1.05 ~ 1.19;圖3 b)，並顯示研究之間存在相當大的異質性(p=0.0003，我2= 84%)。根據與臨床預後相關的先驗因素列表進行meta回歸，以探索潛在的異質性來源。33元回歸分析顯示年齡的亞組效應(p交互=0.017)，樣本量(p交互=0.019)和女性比例(p交互= 0.019)。敏感性分析(省略法)表明，合並估計是穩定的。此外，根據漏鬥圖，沒有發表偏倚的證據(在線補充文件4)和Egger 's檢驗(p=0.619)。
其他風險因素
在一項以上的研究中，隻有6個因素被評估並被認為符合薈萃分析的條件。所有其他估計的危險因素都是基於相關個體研究的結果進行敘述的。其中，焦慮(或= 2.29;95％CI為1.43至3.67)、抑鬱症(或= 1.80;95% CI 1.22至2.67)，下肢運動功能較差(或= 1.14;95%置信區間1.00至1.29)和身體活動不活躍(或= 2.04;95% CI 1.01 ~ 4.12)增加腦卒中患者發生FoF的風險。
秦等36和Schmid等人39焦慮、抑鬱和婚姻狀況是FoF的一些危險因素。具體來說，與配偶的婚姻狀況可以防止FoF的發展。亞達夫等40發現下肢Fugl-Meyer得分每增加1個單位，不屬於FoF組的幾率為1.36倍。因此，改善下肢運動功能可以減少無FoF的幾率。
此外,Schinkel-Ivy等41報道中風患者FoF與行走速度呈正相關。本研究使用4.6米長的壓力墊係統(Gaitrite, CIR Systems, Clifton, New Jersey)測量步態，其中步行速度和雙重支撐時間作為結果指標。42關於其他危險因素的數據見表2．
討論
這項研究包括1597名中風參與者的觀察性研究。在8項研究中，2項為橫斷麵研究，4項為病例對照研究，2項為前瞻性隊列研究，具有廣泛的患者特征。並通過靈敏度分析驗證了結果的可靠性。這項薈萃分析顯示，在中風患者中，女性人群、平衡能力受損、活動能力下降、跌倒和助行器的經曆與FoF密切相關。這八項研究的彙總結果和另一項關於社區中風幸存者跌倒危險因素的薈萃分析20.平衡降低的結果一致(或3.87),20.抑鬱症(或2.11)20.以及與瀑布和FoF相關的瀑布史。此外，這項研究表明，跌倒史導致中風患者FoF的風險更高(或2.33)比下降(或1.67)。20.同樣，減少的餘額更有可能導致FoF。目前的研究結果強調，在中風組中，有跌倒史的人，無論是在家裏、社區還是醫院，都有更高的複發風險(或4.19)。此外，在另一項關於老年人FoF風險因素的係統回顧研究的同時，43我們的分析還揭示了跌倒史和步態的問題與FoF有關。此外，我們的研究強調，有跌倒史表明中風組的跌倒恐懼風險(或2.33)高於老年人(或0.21)。
進一步分析了平衡能力與FoF的關係。例如，Oguz等44發現客觀平衡(以BBS評分衡量)與Fall效能量表(FES)評分(r=−0.808);然而，感覺平衡感與FES得分之間有很強的正相關(r= 0.714)。此外，本研究的平衡能力和移動分析結果與Cho的研究一致等，45他們表明FoF和他們是正相關的(分別是，r= 0.669;r= 0.545)。其他研究，如Akosile等，46身體機能與跌倒療效呈負相關(r=−0.66)。金等19發現功能性下床運動類別、髖關節外展肌力量、膝伸肌和踝關節足底屈肌等生理因素與FoF呈負相關(分別為:r=−0.673;r=−0.534;r=−0.478;r=−0.501)。值得注意的是，上述結果是相反的，這可能是因為這些研究中使用的統計分析和研究重點不同。此外，步態速度與保持平衡的能力有關，步態障礙限製了中風患者的獨立生活。47由於體重轉移能力和穩定性的降低，許多中風幸存者可能會發現保持平衡具有挑戰性。47先前的一項研究表明，中風患者的步態模式緩慢，需要過度運動;然而，這些病人的腿並不是很協調。因此，在這些有平衡障礙的患者中，增加足部支撐時間和降低步態速度是跌倒和焦慮增加的風險。48結合臨床分析，中風主要發生在60 ~ 70歲年齡段，機體功能下降必然導致FoF。平衡能力受損容易導致患者跌倒，從而使患者對周圍環境和活動安全產生意識，最終增加患者的心理緊張、擔憂和FoF。49因此，在臨床實踐中，通過大規模的前瞻性研究來探討FoF與機體功能之間的關係至關重要。
除了各種研究中提到的因素外，中風後心理因素、長期久坐和生活質量研究等因素也被研究與FoF的關係。焦慮及抑鬱(r=0.400)、能量、活動能力、自理和上肢功能對生活質量的影響(Pearson相關係數為r=−0.476;r=−0.615;r=−0.617;r=−0.507)19與FoF相關。FES-I與靜坐時間呈顯著正相關(r= 0.579)。50對不同關注程度的慢性腦卒中患者跌倒相關步態和平衡措施差異的研究表明，輕度關注跌倒的慢性腦卒中患者的步態和平衡能力優於高度關注的患者。51因此，這些結果具有潛在的臨床意義，並有助於研究降低FoF是否能改善這些患者的步態、生活質量、身體功能和平衡表現。此外，測量FoF作為這些患者的心理因素、生活質量和身體功能的評估也是有用的。雖然中風本身不是引起FoF的直接因素，但作為一種長期的慢性疾病，它預示著患者的身體功能進一步下降。重要的是，長期慢性疾病的治療進一步降低或失去患者的自我效能感和行為活動的自信，最終導致FoF。自尊的降低可直接引起抑鬱、焦慮和生活自理能力的限製，影響FoF。此外，在第一次卒中恢複期，行走功能是影響跌倒發生的主要因素。由於大多數中風患者有肢體功能障礙，在恢複初期或一定時期內需要輔助行走，增加了跌倒的風險。
此外，關於墜落和FoF之間的因果關係，還有一個特別的方麵。一些研究已經證實，FoF是中風患者摔倒的重要預測因素，52-54其他幾項研究表明，經曆過跌倒的人更有可能患有FoF。55 56最近的一項研究證實，近期的跌倒史是FoF的一個很好的預測因子，但FoF僅在未經調整的模型中是隨訪期間跌倒的預測因子。57在目前的研究中，我們觀察到納入的研究在評估跌倒史方麵的差異。跌倒史定義為過去6個月內、過去1年內或步行6米內發生跌倒。在這些不同時期，腦卒中患者跌倒的概率不同，這影響了FoF發生的可能性。58
考慮到卒中相關跌倒或FoF的全球流行，本研究為製定適當的預防措施以降低卒中患者FoF的風險提供了證據。亞洲腦卒中患者發生FoF的危險因素包括婚姻狀況、社會支持狀況和醫保支付方式59；然而，目前中風管理指南沒有提供心理監測或FoF管理的具體建議。60因此，需要更多的研究來製定有效的腦卒中患者FoF的評估方法和治療策略，以改善他們的身體功能、心理健康和生活質量。beplay体育相关新闻
這項薈萃分析有幾個重要的發現。首先，大多數納入的研究質量相對較高，證據確鑿。其次，在大樣本量的前提下，通過定量分析確定腦卒中患者恐懼下降的危險因素。因此，與個別研究相比，我們的發現可能更有說服力。此外，本研究納入的研究數據進行了調整，數據分析的結果不受患者基線特征的影響。如果分析包括兩個以上的研究，我們還使用元回歸探討了異質性的來源。我們預先指定樣本量和女性比例作為元回歸變量，因為我們認為樣本量較小、女性比例較大的研究對FoF的影響更大。31在事後分析中，我們還將年齡和SwePASS評分作為潛在的回歸因子，因為之前的研究表明，年齡較大的人群和較小的SwePASS評分可能會對FoF產生更大的影響。33節
盡管有上述重要的發現，本研究也有一定的局限性。(1)納入的報告中有兩份是橫斷麵研究，因此，對病因的假設能力較弱;(2)所有納入的研究都是觀察性研究，因此，應考慮混雜因素的作用。然而，由於研究數量有限，無法進行多變量薈萃分析來評估我們發現的穩健性，並同時分析多個危險因素的影響大小。61(3)腦卒中患者的內在焦慮、抑鬱以及下肢運動功能對跌倒恐懼風險的影響，目前報道較少。因此，個別研究的結論可能有所不同，(4)本薈萃分析僅包括英語和漢語研究;因此，它可能錯過了其他語言的相關研究，這導致西方國家的估計存在偏差。然而，目前沒有證據表明語言限製的元分析會導致這種偏見。62 63最後，分析是基於整體研究水平，而不是個人數據。
結論
本研究首次係統分析了中風患者FoF的危險因素，包括跌倒史、助行器、社會人口學因素、身體特征和心理因素。本研究結果提示，女性、平衡障礙、行動障礙、跌倒史、助行器、焦慮、抑鬱、下肢運動功能差和身體活動障礙可能與腦卒中患者FoF有關，尤其是平衡障礙。此外，集體證據基本一致，FoF的效應量較大。對這些危險因素的全麵分析將有助於篩查和區分FoF風險患者，從而有助於預防和優化及時幹預措施。
總的來說，這一領域缺乏經驗數據。一般來說，在中風患者中尚未對人群樣本中確定的許多因素進行研究。此外，需要評估中風患者特有的其他危險因素(如步態速度和步態相關因素)，以確定有FoF風險的中風患者。最後，研究人員應該探索一些變量(即焦慮和抑鬱)如何與FoF相互作用，以及如何更好地保護中風患者。這種幹預將減輕患者的個人和經濟負擔，促進患者早日康複。
數據可用性聲明
所有與研究相關的數據都包含在文章中或作為補充信息上傳。
倫理語句
患者發表同意書
倫理批準
不適用。
參考文獻
腳注
貢獻者QX和J-HP對這項工作做出了同樣的貢獻。研究設計:QX, J-HP, X-MD。數據分析與解釋:QX, J-HP, Y-BZ, LG。稿件起草:QX, J-PZ, X-MD。手稿關鍵性修訂:Y-JS, X-MD, LG, X-LW, LM。X-MD承擔了研究工作的全部責任，可以訪問數據，並作為擔保人控製了發表的決定。所有作者都已閱讀並批準了最終版本的手稿。
資金本工作部分得到了中國甘肅省蘭州市2020年崔穎科技計劃項目-總項目(CY2020-MS19)、甘肅省健康產業科研項目(GSWSHL2021-011)的支持。
相互競爭的利益沒有宣布。
患者和公眾參與患者和/或公眾沒有參與本研究的設計、實施、報告或傳播計劃。
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