中国老年人群电子衰弱指数(eFI)的开发与验证：一项基于标准化体检数据的前瞻性研究

针对中国缺乏标准化衰弱筛查工具的现状，研究人员基于累积缺陷模型，利用年度体检和电子病历数据开发了包含30个变量的电子衰弱指数(eFI)。该工具与FRAIL量表显著相关(p<0.001)，能有效预测住院(衰弱组风险增加137%)和全因死亡率(风险增加117%)，为110万老年人年度体检提供了自动化衰弱筛查方案。

　　

随着全球老龄化加剧，65岁以上人口已达7.71亿，其中80岁以上老年人70%患有多重慢性病。传统以单一疾病为中心的诊疗模式难以应对老年人群复杂的健康问题，而衰弱(Frailty)作为多维老年综合征，与功能衰退、住院和死亡等不良结局密切相关。尽管国际指南推荐老年衰弱筛查，但现有评估工具如衰弱表型(Frailty Phenotype)和临床衰弱量表(Clinical Frailty Scale)依赖专科评估，难以在临床推广。英国等国家虽已开发基于电子健康记录的衰弱指数(eFI)，但中国特有的年度体检制度和医疗数据结构要求开发本土化工具。

江苏省昆山市第一人民医院的研究人员联合多家机构，利用2019年28,144名老年人的标准化体检数据和电子病历，开发了适合中国医疗体系的电子衰弱指数。研究遵循WS/T 484-2015《老年人健康管理技术规范》，通过三阶段研究设计：首先基于累积缺陷模型筛选覆盖13个功能域的30个变量，包括心血管疾病(ICD-10编码)、异常呼吸音(EHR数据)等；随后在开发队列中验证与FRAIL量表的相关性；最后在重庆验证队列(25,605人)中测试预测效度。

关键技术包括：1) 整合区域医疗信息系统的EHR/EMR数据；2) 采用国际疾病分类ICD-10标准化诊断；3) 基于年龄相关性(r²>0.20)和患病率(0.5-80%)筛选变量；4) 通过Cox比例风险模型评估住院和死亡风险。

结果

eFI特征

开发队列26,020人中，衰弱(prefrail)占47.5%，其eFI评分(0.16±0.04)显著高于稳健组(0.06±0.03)。女性、高龄、低学历人群衰弱比例更高(p<0.05)。

量表验证

eFI与FRAIL量表呈显著正相关(p<0.001)，证实其筛查效度。

不良结局预测

调整年龄、性别等因素后：

• 住院风险：衰弱组HR=2.37(95%CI:2.11-2.67)

• 死亡率：衰弱组HR=2.17(95%CI:1.38-2.41)

  外部验证显示相似关联，证明工具普适性。

讨论

该研究创新性地利用中国年度体检制度开发eFI，相比临床就诊数据，能更早识别血糖异常(eGFR下降等亚临床缺陷。敏感性分析排除五大慢性病后预测效力仍保持，证实其作为综合健康评估工具的价值。局限性包括与FRAIL量表仅中度相关，且缺失数据超过20%时效能待验证。

发表于《BMC Public Health》的这项研究，为实施"健康中国2030"战略提供了重要技术支撑。通过将eFI整合至现有体检体系，可实现110万老年人自动化衰弱筛查，指导早期干预以降低医疗负担。未来可探索与智能穿戴设备数据的融合，进一步提升筛查精度。