成都社区中老年衰弱轨迹的回顾性研究：四类异质性轨迹与性别、饮酒及睡眠的关联分析

《BMC Public Health》：A survey on the trajectory of frailty in the middle-aged and elderly population in the Chengdu community: a retrospective observational study

本研究针对全球老龄化背景下衰弱这一常见临床综合征的动态演变规律尚不明确的问题，由赵航等研究人员开展了一项回顾性观察研究，探讨成都社区50-89岁中老年居民的衰弱轨迹及其影响因素。通过构建潜在类别轨迹模型(LCTM)，识别出四种显著不同的衰弱指数(FI)进展模式，并发现女性、70岁前饮酒史与衰弱快速进展显著相关，而60岁前每晚睡眠≥7小时可降低45%的快速进展风险。该研究为制定针对性衰弱干预策略提供了重要流行病学证据。

　　

随着全球人口预期寿命的持续增长，60岁及以上老年人口数量预计到2050年将翻倍，达到21亿。这一深刻的人口结构转变给许多国家的医疗卫生系统带来了前所未有的压力。在此背景下，衰弱(Frailty)作为一种与年龄相关的临床综合征，表现为多生理系统功能储备下降，显著增加个体发生失能、跌倒和死亡等不良健康结局的风险，已成为老年健康领域的重要议题。尽管衰弱在老年人群中较为普遍，但它并非衰老的必然结果，而是可防可控的。理解其动态发展规律，即衰弱轨迹，对于制定有效的预防和干预策略至关重要。然而，目前针对衰弱轨迹的纵向研究仍然有限，尤其是在中国中西部社区人群中的相关证据更为缺乏。

为了填补这一研究空白，由赵航、魏璐洁等组成的研究团队在《BMC Public Health》上发表了一项题为“成都社区中老年人群衰弱轨迹的调查：一项回顾性观察研究”的论文。该研究旨在描绘成都社区中老年居民的衰弱轨迹图谱，并深入探索影响这些轨迹进展速度的关键因素。

研究人员于2022年5月至2023年4月期间，在成都市6个社区中，对1007名年龄在50-89岁、认知功能正常的居民进行了面对面的问卷调查。研究采用了一种创新的回顾性数据获取方法，请参与者回忆其从30岁起至当前年龄各个年龄段（31-40岁、41-70岁每5年一个区间、71-82岁每4年一个区间）的健康状况、生活方式等信息。基于这些信息，研究团队计算了每个年龄段包含45个健康缺陷条目的衰弱指数(Frailty Index, FI)，其值域为0（无缺陷）至1（全部缺陷）。为了捕捉衰弱进展的异质性，研究采用了潜在类别轨迹模型(Latent Class Trajectory Modeling, LCTM)来识别具有相似FI变化模式的亚组。最后，通过多项Logistic回归分析，确定了不同衰弱轨迹的独立影响因素。

本研究的关键技术方法主要包括：基于社区的面访问卷调查，用于收集回顾性健康数据；包含45个条目的衰弱指数(FI)计算，用于量化衰弱状态；潜在类别轨迹模型(LCTM)，用于识别异质性的衰弱进展轨迹；以及多项Logistic回归分析，用于探讨影响轨迹类别的因素。研究队列为成都市6个社区的1007名50-89岁居民。

研究结果

人群衰弱现状

对1007名有效受访者的当前FI分析显示，近半数（48.46%）参与者处于无衰弱状态（FI ≤ 0.1），36.94%为轻度衰弱（0.1 < FI ≤ 0.2），14.60%为中度衰弱（FI > 0.2）。这表明成都社区50岁及以上居民中，超过一半的人存在不同程度的衰弱。

衰弱轨迹的异质性

针对536名65岁及以上参与者的FI数据，研究人员构建了从30岁到70岁的衰弱轨迹模型。通过比较不同类别模型的拟合优度指标（如贝叶斯信息准则BIC），最终确定四分类模型为最优模型。这四类轨迹被命名为：

• •
  Class 1（高起点快速增长型）：占比2.80%（n=15），起始FI水平高且随年龄增长最快。
• •
  Class 2（中度增长型）：占比40.11%（n=215），FI随年龄呈中度速度增长。
• •
  Class 3（缓慢增长型）：占比34.89%（n=187），FI随年龄增长缓慢。
• •
  Class 4（快速增长型）：占比22.20%（n=119），起始FI水平不高但增长速度较快。

不同轨迹组的人群特征比较

组间比较发现，不同衰弱轨迹组在多个基线特征上存在显著差异。女性在快速增长型（Class 4）和高起点快速增长型（Class 1）中比例更高。总工作年限较长者更可能属于缓慢或中度增长组。在缓慢和中度增长组中，50-70岁期间有夜间睡眠障碍者比例较低，夜间睡眠时间更长，罹患的疾病总数也显著少于快速增长组。特别值得注意的是，Class 1组女性比例最高（86.67%），50-70岁期间夜间睡眠障碍比例高（33.33%），睡眠时间不足6小时的比例高（53.33%），且患有的全身性疾病数量中位数达到6种，远高于其他组。

衰弱轨迹的影响因素

多项Logistic回归分析（以缓慢增长型Class 3为参照）显示：

• •
  女性性别是快速增长型FI轨迹的独立危险因素（OR = 2.25, 95% CI: 1.02-4.95）。
• •
  70岁前有饮酒史与快速增长型FI轨迹风险增加相关（OR = 2.11, 95% CI: 1.06-4.20）。
• •
  60岁前每晚睡眠时间达到7小时及以上是保护因素，可降低45%的快速增长型FI轨迹风险（OR = 0.55, 95% CI: 0.33-0.93）。
• •
  慢性疾病负担与FI轨迹密切相关，疾病数量的快速增加与FI的快速上升显著关联。

研究结论与意义

本研究发现，成都社区50岁及以上中老年居民中超过半数存在衰弱，且衰弱程度随年龄增长而加重。更重要的是，衰弱的发展并非单一模式，而是存在明显的异质性，可分为高起点快速增长、中度增长、缓慢增长和快速增长四种典型轨迹。女性、饮酒是衰弱快速进展的危险因素，而保证充足的睡眠则有助于延缓衰弱的进程。慢性疾病负担在衰弱进展中扮演着重要角色。

这项研究首次描绘了中国西部地区社区中老年人群的衰弱轨迹图谱，揭示了衰弱发展的动态规律和群体差异。其意义在于：

1. 1.
   提供了重要的流行病学证据：弥补了中国中西部社区人群衰弱纵向研究数据的不足。
2. 2.
   揭示了可干预的关键靶点：明确了性别、饮酒、睡眠等可改变的生活方式因素对衰弱轨迹的显著影响，为公共卫生干预提供了精准的切入点。倡导戒酒和保证充足睡眠可能成为减缓衰弱进展的有效策略。
3. 3.
   强调了早期干预和个体化管理的必要性：识别出具有快速进展风险的高危人群（如女性、有多种慢性病者），有助于实现衰弱的早期识别和针对性管理。
4. 4.
   为政策制定提供参考：研究结果可为应对人口老龄化的健康策略和经济规划提供科学依据。

研究的局限性包括缺乏高龄老人数据、样本主要为相对健康的社区人群可能限制外推性、以及回顾性设计可能存在的回忆偏倚。未来需要前瞻性研究进一步验证这些发现，并探索更多影响衰弱轨迹的因素。