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摘要
目標最近，基於英國一項衍生和驗證研究的醫院虛弱風險評分已被提出作為一種低成本、係統的篩查工具，用於識別出現不良結果的風險更大的老年、虛弱患者，對於這些患者，虛弱協調方法可能是有用的。我們的目標是在瑞士的一個獨立隊列中驗證該評分。
設計前瞻性觀察性研究的二次分析(分診研究)。
設置瑞士阿勞一所設有600個床位的三級保健醫院。
參與者2015年10月至2018年4月期間，連續75歲以上就診於急診科或選擇性住院的患者。
主要和次要結果測量主要終點是全因30天死亡率。次要終點為住院時間、再入院、功能損害和生活質量指標。我們使用多元回歸分析。
結果在納入的4957例患者中，3150例(63.5%)為低危，1663例(33.5%)為中危，144例(2.9%)為高危。與低危組相比，中危組和高危組患者的30天死亡風險(OR (OR)為2.53,95% CI為2.09 ~ 3.06,p<0.001; OR為4.40,95% CI為2.94 ~ 6.57,p<0.001)均有中度差異(ROC曲線下麵積0.66)。在對重要混雜因素進行調整後，結果仍然穩健。同樣，我們發現高危組患者住院時間更長，功能損傷更嚴重，生活質量更低。
結論我們的數據證實了醫院虛弱風險評分在獨立患者人群中識別有死亡和不良結果風險的老年、虛弱人群的預後價值。
試驗注冊號碼NCT01768494;試。
- 老年醫學
- 風險管理
- 預防醫學
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來自Altmetric.com的統計
本研究的優勢和局限性
這是在醫院虛弱風險評分發表和初步驗證後，第一個驗證該評分的研究。
在瑞士三級護理醫院的驗證是評估風險評分在跨國環境中的適用性的第一步。
除了與不良臨床結果的關係外，我們還評估了較高的醫院虛弱風險評分與功能損害、生活質量和急性後護理需求的關係。
由於研究設計的原因，在我們的患者中沒有常規的虛弱評估，我們無法將該評分與其他虛弱評估或篩查評分進行比較。
由於評分取決於《國際疾病和相關健康問題統計分類第10版》的文件和編碼，編碼的變化可能導致分類錯誤。
簡介
隨著老齡化、多病患者人數的增加，體弱患者的比例預計將進一步提高。1虛弱描述的是在暴露於壓力源事件(如因急性疾病住院)後健康下降風險增加的狀態，增加了跌倒、譫妄、殘疾和死亡等不良事件的風險。2 - 4重要的是，在住院過程中早期識別有虛弱風險的患者可能有助於改善治療策略，包括全麵的老年病學評估，以改善患者的護理和結果。5
在過去的20年裏，人們開發出了幾種識別弱點的工具。6然而，沒有一個國家能成為黃金標準。目前的儀器隻能顯示出適度的識別弱點的能力，7有些工具需要耗時的手工評估。8 9此外，在大多數醫院，沒有對老年患者的常規評估，隻有一小部分患者接受虛弱篩查。6由於這些原因，可能從特定的以虛弱為導向的治療方法中受益的患者可能在通常的醫院護理中被遺漏。為了改善對體弱病人的護理，最近公布了醫院體弱風險評分10用於早期識別具有虛弱特征的患者，這些患者存在不良醫療結果的風險，除了常規收集的數據外，無需任何額外的評估即可確定。該評分依賴於《國際疾病和相關健康問題統計分類第十版》(ICD-10)中的診斷代碼，這是一種編碼係統，在全球許多行政醫院數據庫中得到實現。這為以低成本的方式係統地篩查老年患者提供了機會。10在三步方法中，該評分被開發出來，隨後在三個來自英國的患者群體中驗證，顯示預後表現良好。不過，在其他醫療係統更廣泛地使用該評分之前，還需要進行國際驗證。在此，我們旨在驗證瑞士三級護理醫院的醫院虛弱風險評分。我們調查了評分與不良臨床結果(如30天死亡率、住院時間和30天再入院時間)以及功能結果(包括功能損傷、生活質量和出院地點)的相關性。
方法
研究設計和研究人群
本研究是TRIAGE研究的二次分析，TRIAGE是一項前瞻性、觀察性隊列研究，最初設計的目的是了解入院生物標誌物對預測後期不良結果的價值。11日12我們納入了在瑞士阿羅(Aarau)的Kantonsspital連續就診的急診患者，這是一家擁有600張床位的三級護理醫院，大多數入院患者都是通過急診科進入醫院的。作為一項觀察性質量控製研究，該醫院的機構審查委員會(IRB)批準了該研究，並放棄了個人知情同意的需要(主要瑞士IRB: Ethikkommission Kanton Aargau (EK 2012/059))。該研究在“ClinicalTrials.gov”注冊網站(http://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01768494)，該研究方案此前已發表。13
根據最初的研究，我們選擇了2015年10月至2018年4月期間住院的75歲以上的醫療患者。該隊列包括選修課和急診住院。在同一患者多次入院的情況下，隻使用第一次入院的患者進行分析。
患者和公眾的參與
患者不參與研究問題的製定或研究的設計。
跟蹤和初始數據收集
我們使用專業醫院編碼員根據病案信息，在出院後分配給患者的事件入院ICD-10診斷碼。電子記錄包含多達38個根據ICD-10編碼的診斷字段。關於隨訪，在入院後30天，通過電話聯係患者進行結構化訪談，以獲取有關生命狀態、臨床結果、生活位置和功能測量的信息。使用EQ-5D-3L標準健康測量法獲得患者的功能狀態，並按照推薦的方法進行治療。14我們評估了行動能力、自我護理、日常活動、疼痛或不適、焦慮和抑鬱，使用二分類數據，2級和3級表示“損傷”，1級表示“無損傷”。此外，我們使用EQ-VAS，用視覺模擬量表記錄自評健康狀況，數值在0到100之間，分數越高表示健康狀況越好。
我們用Barthel指數來衡量日常生活活動(ADL)，15臨界值<95分表示有功能損傷。我們評估了出院後在任何設施、地點的再入院情況，並確定入院前住在家裏的患者和出院到家以外的地點的患者。
所有信息都存儲在一個集中的、有密碼保護的數據庫(SecuTrial;交互式係統公司，柏林，德國)。
醫院虛弱風險評分的計算
對每個患者，回顧性計算醫院虛弱風險評分，使用所有可用的ICD-10診斷代碼，為特定的住院記錄，建議。10該評分是109個與虛弱風險相關的ICD-10診斷代碼的總和。這些ICD-10診斷代碼中的每一個都被授予特定的值，與它們預測脆弱的強度成正比。根據綜合評分將患者按推薦分為低危(<5分)、中危(5 - 15分)和高危(>15分)3個虛弱風險類別。10
研究目的和統計方法
我們調查了醫院虛弱風險與不良臨床結果的相關性。我們的主要終點是全因30天死亡率。次要終點包括住院時間、長住院時間(>10天)和30天內再入院。此外，我們使用Barthel指數(<95分表示損傷)、使用EQ-5D標準化測量的生活質量測量以及入院前住在家裏的患者的出院地點與功能損傷的關係。
統計分析
我們使用描述性統計數據(包括SD平均值、IQR中位數和頻率)恰當地表達患者特征。頻率比較采用χ2測試。
為了調查醫院虛弱風險評分與預後之間的關係，我們使用了單變量和多變量回歸分析。對模型進行了年齡(模型1)、年齡和性別(模型2)以及計算衰弱風險評分時未包括的年齡、性別和共病(模型3)的調整。我們進行了另一項分析，調整結構化預警評分NEWS(國家預警評分)，以包含可能是結果的重要調整因素的生理參數。按照建議回顧性計算NEWS16根據錄取數據。我們根據需要提供具有95% ci的or或回歸係數(RCs)。我們使用接受者操作統計報告曲線下麵積(AUC)作為區分的度量。我們認為aus 0.6-0.7為中等，0.7-0.8為中等，0.8-0.9為良好，>0.9為極好。此外，為了圖解，我們生成了按脆弱風險組分層的Kaplan-Meier生存估計。
我們在按年齡和性別分層的預定義分組中重複分析。
所有檢驗均為雙尾檢驗，且在5%顯著性水平下進行。采用STATA V.12.1進行分析。
結果
患者人群
共納入4957例中位年齡82歲的患者。入院時，大部分患者(63.4%)居住在家中。低危組有63.5%(3150例)，中危組有33.5%(1663例)，高危組有2.9%(144例)。最低分0分，最高分30.3分，四分位分別為1.4分、3.4分和6.7分，平均4.5分(SD 4.3)。一般人群的基線特征和按醫院虛弱風險類別分層列於表1．
虛弱風險評分與死亡率的相關性
入院後30天內死亡524例(10.7%)，其中低危組221例(7.1%)，中危組267例(16.2%)，高危組36例(25.2%)。回歸分析顯示，與低危組相比，中危組對應的ORs分別為2.53 (95% CI 2.09 ~ 3.06, p<0.001)和4.40 (95% CI 2.94 ~ 6.57, p<0.001)。在對混雜因素(年齡、性別和不包括在評分中的共病)進行調整後，結果仍然穩健(表2，圖1）.
Kaplan-Meier生存率估計按三個醫院虛弱風險評分組分層。
我們還研究了評分的鑒別性能，發現死亡率隻有中等結果(AUC 0.66) (表3）.
虛弱風險評分與其他不良臨床結果的相關性
我們還發現了住院時間和長住院時間(>10天)方麵的顯著結果。與低危組相比，中危組長期住院的ORs為3.47 (95% CI 2.99 ~ 4.02, p<0.001)，高危組為9.21 (95% CI 6.51 ~ 13.01, p<0.001)。在對上述混雜因素進行調整後，結果再次保持穩健。
關於30天內再入院，在完全調整模型中，我們隻發現高風險組與低風險組之間存在顯著相關性(完全調整OR 1.67, 95% CI 1.08至2.59,p=0.022) (表2）.
與功能損害、生活質量和出院後位置的關係
在功能狀態方麵，我們發現在較高的衰弱風險組中，受損比例(Barthel指數<95分)明顯更高，相應的ORs分別為2.98 (95% CI 2.48 ~ 3.58, p<0.001)和22.37 (95% CI 8.04 ~ 62.23, p<0.001)。入院後30天的生活質量指標也有類似的結果，其對應的ORs分別為:活動障礙8.61 (95% CI 4.97 ~ 14.91, p<0.001)，自我照顧障礙9.40 (95% CI 4.7 ~ 18.79, p<0.001)，日常活動障礙4.16 (95% CI 2.08 ~ 8.31, p<0.001)，焦慮或抑鬱3.29 (95% CI 1.73 ~ 6.26, p<0.001)。
與低危組患者相比，入院時在家的高危組患者無法出院的風險增加3.5倍(OR 3.54 (95% CI 2.5 ~ 5.01, p<0.001) (表2）.
對混雜因素進行逐步調整後，所有模型回歸分析的附加結果在網上顯示補充資料表A1和A2．
亞組分析和截斷
亞組分析顯示，在不同年齡組和按性別分層中，醫院虛弱風險評分與30天死亡率、長住院時間和住院再入院率之間存在類似的關聯，沒有證據表明影響修正(圖2）.
在按年齡和性別分層的亞組中，醫院虛弱風險升高與不良臨床結果的相關性
風險評分修正截點的ROC分析顯示，與初始截點相比，結果30天死亡率的auc沒有顯著差異(在線補充資料表A3）.
討論
在這項獨立驗證研究中，包括瑞士三級護理環境中年齡≥75歲的住院患者，我們發現了醫院虛弱風險評分與幾種不良臨床結果之間的顯著相關性，特別是全因30天死亡率、住院時間和長住院時間(>10天)。此外，我們發現中危組和高危組與Barthel指數(Barthel Index)測量的功能損害和EQ-5D評估的生活質量降低存在顯著相關性。最後，我們發現從家中入院的高危組患者在出院時返回家中的可能性明顯較低。
與Gilbert的原始出版物的三個隊列(一個開發隊列和兩個驗證隊列)相比等,10中危組患者比例相近(33.5% vs 20.3% ~ 37.6%)，但高危組患者比例較小(2.9% vs 9.0% ~ 20.0%)。這可能是由於ICD-10編碼的差異和不同的醫療係統和研究的患者群體。關於設置的三級性質，可以預期的是，一些嚴重虛弱的老年人可能已經在其他二級保健設置或老年診所管理。然而，與吉爾伯特的結果相比等我們發現，與低風險組相比，高虛弱風險組在30天死亡率(調整後OR 4.83, 95% CI 3.17 ~ 7.37, p<0.001 vs調整後OR 1.71, 95% CI 1.68 ~ 1.75)和長住院時間(調整後OR 9.75, 95% CI 6.83 ~ 13.92, p<0.001 vs調整後OR 6.03, 95% CI 5.92 ~ 6.10)方麵的相關性更強。此外，當對NEWS進行調整時，結果仍然穩健。NEWS是一種結構化的早期預警評分，包括可能是結果的重要修正因素的生理參數。
關於醫院脆弱性風險評分的歧視性表現，我們發現了與Gilbert相似的結果等與30天死亡率(AUC 0.66 vs 0.60)、長住院時間(AUC 0.72 vs 0.68)和30天內再入院(AUC 0.54 vs 0.56)有關。總的來說，這些結果顯示醫院虛弱風險評分與不良預後顯著相關，但具有中等的鑒別能力。因此，未來的研究應進一步細化評分，以增加其敏感性和特異性。
雖然我們發現評分有助於較強的預後能力，但在我們的隊列中，隻有少數患者屬於最高風險類別，因此敏感性有限。因此，有可能通過改變特定患者群體的風險類別來進一步提高評分。
據我們所知，這是第一個驗證醫院虛弱風險評分發布和初步驗證後的研究。此外，在瑞士三級護理醫院的非選擇醫療隊列(包括急診住院和選擇性住院)中進行的驗證是評估風險評分是否適用於跨國環境的第一步。
除了吉爾伯特等我們能夠顯示較高的醫院虛弱風險評分不僅與不良臨床結果相關，而且與功能損害、生活質量和急性後護理需求相關。因此，我們的數據擴展了之前的研究，並提供了新的證據，證明該評分在基於ICD-10編碼的患者風險分層中是有價值的。
該評分的一般優點是使用常規醫院數據容易計算，它提供了一種係統的方法來篩選有虛弱風險的患者，而不需要應用人工評分，帶來資源密集的評估和潛在的互操作可靠性問題。8 9日17此外，該評分並不隻關注已知與虛弱相關的症狀和診斷，而是包含更廣泛的ICD-10代碼集，主要關注實際在日常使用的代碼。
然而，來自管理數據庫的ICD-10代碼的依賴性也是評分的一個弱點，因為它們隻有在出院後才被編碼，評分隻能在入院過程的早期應用於那些有ICD-10代碼記錄的人。此外，根據以前的錄取情況計算分數可能會漏掉或錯誤地將脆弱分類。此外，虛弱的重要組成部分，如多藥治療、普遍虛弱和對日常生活活動的依賴，可能沒有在ICD-10代碼中得到充分反映。他們的缺席可能在一定程度上解釋了評分與既定的脆弱評估工具Fried相對較差的重疊18和羅克伍德尺度9在吉爾伯特最初的研究中等．10這就提出了一個問題，即“醫院虛弱風險評分”實際上是在衡量虛弱，還是主要衡量共病和不良結果。
我們的報告有幾個局限性。首先，這是對之前一項前瞻性研究的二次分析。我們確實通過調整混雜因素來解決這一限製。此外，由於我們能夠從外部準確地驗證之前的發現，我們相信沒有額外的偏見。其次，由於研究設計的原因，在我們的患者中沒有常規的虛弱評估。因此，我們無法將醫院脆弱性風險評分與其他脆弱性評估或篩查評分進行比較。然而，在衰弱篩查中沒有唯一公認的黃金標準來進行比較，因為有兩種主要的衰弱範式(衰弱表型vs衰弱指數)。2 17 19 20使用多種臨床和功能結果以及生活質量測量，我們試圖解決與虛弱相關的各種潛在不良結果。
第三，雖然我們的樣本量很大，但隻有少數患者屬於高脆弱風險組，這可能會影響ci。最後，分數取決於ICD-10的文檔和編碼。因此，編碼的變異可能導致分類錯誤。
虛弱風險評估的黃金標準的發展已被證明是一項具有挑戰性的任務。17日19這一嚐試為我們提供了多種篩查工具，適用於各種患者群體和應用方法的巨大變異性。6最近的研究表明，單一的通用脆弱度量方法可能不是最好的方法。由於一些方法適用於廣泛人群篩查，而另一些方法則基於臨床評估，因此兩級係統可能是前進的方向。20.醫院虛弱風險評分可作為篩選工具，使用所有以前和目前記錄的ICD-10代碼來評估所有住院的老年患者。這可以很容易地識別出需要進行全麵深入臨床評估的高危患者。作為一種低成本、快速、連續廣泛使用的工具，醫院虛弱風險評分可以確保更少的虛弱患者被遺漏。確定體弱患者是至關重要的，因為當他們接受老年病學評估並接受特殊的體弱調整治療方法時，他們可能會受益於改善的結果。21
虛弱風險評分需要在廣泛的患者環境中進一步驗證。它在老年患者篩查中的地位，可能與其他虛弱評估方法結合，以及在臨床實踐中的實用性，還有待研究。此外，尚不清楚其理論上的好處是否能轉化為改善患者護理和患者預後。
結論
醫院虛弱風險評分是一種易於使用和低成本的工具，使用醫院管理數據來識別有不良結果風險的虛弱人群，這些人可能受益於標準化的老年病學評估和特定的虛弱調整治療方法。我們的數據在獨立患者人群中進一步驗證了這一評分。
致謝
這項多學科和跨專業的試驗隻有與阿勞康托斯醫院多個部門的人員密切合作才能實現，包括社會服務(Anja Keller, Regina Schmid)、護理(Susanne Schirlo, Petra Tobias)、中央實驗室(Martha Kaeslin, Renate Hunziker)、醫療控製(Juergen Froehlich, Thomas Holler, Christoph Reemts)和信息技術(Roger Wohler, Kurt Amstad, Ralph Dahnke, Sabine Storost)。巴塞爾大學醫院的臨床試驗單元(CTU) (Stefan Felder, Timo Tondelli)，以及所有參與的患者、護士和醫生。
參考文獻
腳注
AE和SIH貢獻相同。
貢獻者PS完全可以獲得所有研究數據，並對數據的完整性和分析的準確性負全部責任。BM和PS參與了研究的概念化和設計。SH、AK、DK、BM和PS負責數據的采集、分析或解釋。AE, SIH和PS進行了統計分析並起草了手稿。TS、MAM和ON對初稿進行了審核，並對重要的知識內容進行了修改。所有作者都同意最終版本的手稿和決定提交手稿出版。AE和SIH對這項工作作出了同樣的貢獻。
資金ThermoFisher公司為這項研究提供了無限製的研究經費。PS由瑞士國家科學基金會(SNSF教授職位，PP00P3_150531/1)和阿勞Kantonsspital研究委員會(1410.000.044)支持。
相互競爭的利益沒有宣布。
倫理批準Ethikkommission坎頓阿爾高。
來源和同行評審不是委托;外部同行評議。
數據共享聲明額外的數據可以通過Dryad數據存儲庫訪問http://datadryad.org/withthedoi:10.5061/dryad.71638rk．