老年人群全因死亡预测模型综述

李园园,刘晓红

中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院老年医学科,北京 100730

老年人群因衰老、患多种慢性疾病、功能减退等原因,利用医疗保健资源远高于成年人[1]。但是慢性疾病是不可治愈的,老年医学旨在维护老年人的功能,提高老年人的生活质量,延长健康预期寿命。迄今,我国仍然是“以疾病为中心”的急性病住院专科诊疗模式为主,对于衰弱、生存期有限的老年人获益有限,反而增加医源性问题、失能甚至死亡风险,并且加重医疗负担。中国健康与退休纵向研究数据显示患慢性疾病老年人的家庭医疗支出每年增加37%～45%[2]。制定医疗决策(如手术、化疗、疾病预防与治疗等)应该充分考虑老年人的获益-风险-负担,以及患者意愿。价值医疗是老龄化社会医疗卫生改革的必经之路。

仅根据临床医生的经验判断,常常很难区分那些生存期较长而受益于疾病筛查、特定医疗干预和那些接近生命末期可能受益于安宁缓和医疗服务的老年人[3]。死亡预测模型可以提供不良预后的决定因素,更实际地帮助医生制定诊疗决策。国外学者已经研发了多种老年人死亡预测模型,分别适用于住院患者、社区以及长期照护机构的居民。本文将对老年人死亡预测模型进行综述,目的是为开发适合我国老年人群的死亡预测模型及制定个体化最优临床决策提供依据,减少对老年人的诊疗不足、无效医疗或低价值诊疗、医源性伤害,减少纠纷,降低医护负担。

我国的三级医院老年医学科多数由干部保健科转变而来,仍然分亚专科病房收治患者,关注疾病诊疗。对于老年患者处于健康状态曲线“点”、预测生存期缺乏评估。这是我国老年医学临床实践亟待解决的要点之一。

1 研究方法

为纳入更多的文献,本文检索相对广义的MeSH关键词“老年/Aged”“预后/Prognosis”“死亡/Mortality”搜索2000年至2022年收录在PubMed、Embsae、Web of Science、万方、知网数据库中老年人群(≥60岁)非专科疾病死亡预测模型相关文献共87篇,除外急诊/重症医学病房预测模型10篇,缓和医疗预测模型12篇,2篇10年以上死亡预测模型,剩余63篇,19篇为原始模型的开发及验证,44篇为模型的外验证。19个模型中,包括7个老年住院患者死亡预测模型,9个老年社区居民死亡预测模型以及3个长期照护机构老年患者死亡预测模型。其中1个来自中国,2个来自韩国,其余16个均来自欧美国家。本文归纳整理19个模型的开发背景、预测因子、准确性相关内容,其中准确性主要涵盖区分度C指数(C-statistic)和校准度,C-statistic<0.60为低区分度,0.60～0.75为中区分度,>0.75为高区分度。对于校准度,认为预测和观察死亡率之间的差异≥10%是模型校准不良,<10%是模型校准良好[4]。

2 老年住院患者死亡预测模型

本文综述了7个老年住院患者死亡预测模型,包括6个1年[5-10]和1个2年死亡预测模型[11],研究对象全部来自欧美国家,C-statistic 0.64～0.83。预测模型的风险因素在5～9个。美国学者Walter等[5]开发的预测模型被加州大学旧金山分校预期寿命评估网站eprognosis.ucsf.edu作为预测老年住院患者1年死亡风险的首先推荐模型。意大利学者Pilotto等开发的多维预后指数(MPI)[6]模型完全基于老年综合评估,在意大利多家医院的不同疾病(痴呆、抑郁、肝硬化等)患者中均得到了很好的验证[12]。模型的预测变量包括了人口统计学、功能、共病、化验诊断以及既往住院情况等。7个模型均评估了疾病,意大利学者[6]、西班牙学者[10]、法国学者[11]应用共病评分,3个模型重点关注影响预期寿命的疾病如肿瘤、心力衰竭、终末期肾病、痴呆等[5,7,9]。4个预测模型[5-6,9,11]关注了老年人的功能状态,将日常生活能力(ADL)的Katz指数[13]纳入预测模型中。所有模型汇总见表1,下面将重点介绍Walter等和Pilotto等开发的模型。

表1 老年住院患者死亡预测模型总结

Walter等[5]在美国一家三级医院内科病房纳入1 495名70岁及以上患者作为开发队列,1 427名社区教学医院内科病房老年患者作为验证队列,随访出院后1年全因死亡。通过logistic回归分析筛选预测变量,最终包含5个预测变量:男性(1分),ADL依赖1～4项(2分)、5项(5分),充血性心力衰竭(CHF)(2分),孤立性肿瘤(3分),转移性肿瘤(8分),肌酐>3 mg/L(2分),白蛋白30～34 g/L(1分)、<30 g/L(2分),总分20分,划分4个风险等级。开发队列中,低风险组(0～1分)1年死亡风险13%,高风险组(>6分)1年死亡风险高达68%。

Pilotto等[6]纳入2004年在意大利一家三级医院老年科出院的患者838例(≥65岁)开发模型,在2005年住院的857例老年患者中验证模型,随访出院后1年全因死亡情况,基于老年综合评估开发MPI,包含Katz-ADL[13],工具性日常生活能力(IADL)[14],认知功能[简易心智状态问卷(SPMSQ)][15],共病[疾病累积评分(CIRS)][16],营养[微型营养评定(MNA)][17],压疮[压疮风险评估(ESS)][18],药物及社会支持情况,总分8分。MPI=总分/8,划分3个风险等级,高风险患者出院后1年死亡风险是低风险患者的6倍。

3 老年社区居民死亡预测模型

本文综述了9个老年社区居民死亡预测模型(表2),结局为1～10年死亡率,C-statistic:0.66～0.80。一篇基于欧美16个国家老年人群开发的10年死亡预测模型[19],纳入35 367人[年龄(70.0±7.5)岁],10年死亡率30.8%,预测因素包括年龄、疾病、躯体功能等13个变量,区分度及校准度良好,相较于基于单一国家人群开发的模型有更好的说服力。除美国学者Gagne等[20]和韩国学者Kim等[21]开发的模型外,其余7个模型预测变量均关注了功能状态:ADL、IADL、行走困难、体重下降等。Mazzaglia等[22]基于意大利老年人群开发的模型还包括内在能力:视力和听力下降。因此,相较于住院人群,对于慢性病稳定的社区居民,老年人的功能状态是影响预期生存期的重要因素,改善功能状态对不良预后有预防作用。

表2 老年社区居民死亡预测模型总结

4 长期照护机构死亡预测模型

最小数据库(Minimum Data Set,MDS)是美国政府用来检测长期照护机构护理质量的一个数据集,规定长期照护机构必须评估每个居民的功能、情绪、认知和疾病状态,并与医疗保险和医疗补助密切相关。Porock等[23]和Flacker等[24]分别基于MDS开发6月死亡预测模型和1年死亡预测模型并进行了二次修正与简化使其更具实用性,预测变量[25-26]包括年龄、性别、共病、临床表现(气促、食欲下降、体重减轻等)及ADL(表3)。此类模型更关注疾病、基本日常生活能力及临床不适症状,侧重预测短期死亡率。我国香港学者基于香港12家长期照护机构开发了一个2年死亡预测模型[27],预测变量包括年龄、日常生活能力、Charlson共病指数(CCI)、前一年住院次数,并且在开发队列和验证队列的区分度和校准度均表现较好。

表3 长照护机构老年人死亡率预测模型总结

5 讨论

一篇纳入100名意大利老年住院患者的前瞻性队列研究中比较了5个死亡预测模型Levine Index[7],Walter Index[5],CARING Criteria[33],Silver Code[34],老年人疾病负担评分(BISEP)[8],结果显示BISEP区分度最佳,C指数0.72,5个模型中的校准度均表现较差[35]。一篇纳入欧洲6个国家1 879名老年住院患者的前瞻性队列研究[36]中,同时比较了6个死亡预测模型:BISEP[8],CARING Criteria[33],Charlson Comorbidity Index[37],Gagné Index[20],Levine Index[7],Walter Index[5],结果显示6个模型的区分度及校准度均呈中等水平,且没有模型在整体表现中显示出绝对优势。除我国香港学者开发的模型外,上述模型均未在我国验证,因为老年人群的复杂性,以及对死亡率评估的准确性是否适用我国老年人尚不明确,因此预测模型只是为临床医生对死亡率的判断提供一定的参考依据,并不能仅仅根据预测模型来判断老人的预期生存期,还需根据具体情况以及临床经验综合判断。本篇文章并非系统综述和荟萃分析,可能会限制本篇研究结果的有效性和可靠性,尚需要更多的研究在我国老年人群中验证上述模型才能更好地指导临床决策。