编辑推荐：
为解决老年人身体虚弱综合征（PFS）筛查问题，研究人员开展了评估基于表现的身体功能适应性（PFF）测试预测 PFS 价值的研究。结果显示，PFF 测试能有效识别 PFS 风险，PAL、MGS 等变量预测性强。这为 PFS 筛查提供依据，对改善老年人健康意义重大。
随着全球人口老龄化的加剧，老年人的健康问题日益凸显，身体虚弱综合征（PFS）成为老年健康研究的重点关注领域。PFS 是一种因多个生理系统储备和功能随年龄下降，导致身体易受日常或急性压力影响的临床状态。目前，PFS 的评估方法众多，但对于其具体的身体功能下降与发病的关系，以及相关测试的最佳截断点等问题仍不明确。同时，传统的虚弱评估方法存在时间和资源消耗大的缺点，因此，寻找一种实用、高效的 PFS 筛查工具迫在眉睫。
为了解决这些问题，来自伊朗阿尔扎赫拉大学体育科学学院运动生理学系等研究机构的研究人员开展了一项针对社区老年人的跨 - sectional 研究。研究旨在评估特定的老年人身体功能适应性（PFF）测试对 PFS 的筛查价值，以及两者之间的关联。
研究人员通过一系列的实验和分析，得出了重要结论。在不同的 PFF 测试中，虚弱的参与者得分明显低于非虚弱和前虚弱的参与者，这表明 PFS 与 PFF 之间存在显著关联。例如，Tinetti 平衡、步行和总分、身体活动水平（PAL）、平均握力（MGS）等测试结果都与 PFS 密切相关。通过逻辑回归分析发现，所有 PFF 测试都是 PFS 的重要保护因素。而 ROC 曲线分析确定了预测 PFS 的最佳截断点，其中 PAL 和 MGS 表现出最高的敏感性和特异性。这些结论为 PFS 的筛查和早期干预提供了有力的依据，有助于提高老年人的健康水平和生活质量，对老年健康领域的研究和临床实践具有重要意义。该研究成果发表在《BMC Geriatrics》杂志上。
研究人员在研究过程中主要运用了以下技术方法：
- 样本选取：选取了 161 名居住在德黑兰市区的社区老年人作为研究对象，根据年龄、性别、是否愿意参与、能否行走以及是否有重大疾病等标准进行筛选。
- 评估指标：对参与者的社会人口学信息、人体测量数据、病史进行收集，并采用 PFS 协议评估老年人的虚弱状态，同时使用 Tinetti 性能导向移动评估（POMA）、站立鹳平衡测试（SSB）、平均握力测试（MGS）等多种测试方法评估 PFF。
- 数据分析：运用 Shapiro-Wilk 检验评估数据的正态分布，使用 Student's t-test 进行组间比较，通过 Spearman 相关性分析评估 PFS 总得分与 PFF 指标之间的关系，利用逻辑回归模型确定 PFF 变量作为 PFS 风险因素的显著性，通过 ROC 曲线评估 PFF 测试分数对 PFS 的预测性能。
研究结果主要包括以下几个方面：
- 参与者特征：虚弱个体在社会人口学、人体测量、病史和 PFF 变量方面与非虚弱 / 前虚弱个体存在显著差异。虚弱个体年龄更大、教育水平更低、身高更矮、BMI 更高，且跌倒发生率更高。
- 相关性分析：PFS 与 HGS、PAL、Tinetti POMA 平衡、Tinetti POMA 步行等指标呈显著负相关，与 BST 呈小的正相关。
- 回归分析：调整后的逻辑回归分析表明，Tinetti-POMA 平衡、步行、MGS、30 s-AC、30 s-CS 等 PFF 变量与 PFS 风险显著相关，同时 BMI 与 PFS 风险正相关，BST 对 PFS 有保护作用。
- ROC 曲线分析：确定了不同 PFF 测试的最佳截断点，如 Tinetti POMA 平衡截断点≤12.5，Tinetti POMA 步行截断点≤8.5，PAL 截断点≤440.50 kcal / 周等，这些截断点具有较高的预测准确性。
研究结论和讨论部分表明，PFF 评估在识别老年人 PFS 风险方面具有关键作用。Tinetti-POMA 因其操作简便、成本低，且能有效评估平衡和步态，成为有前景的虚弱检测工具。研究还发现身高和 BMI 等因素与 PFS 相关，为 PFS 评估提供了新的视角。然而，研究存在一定局限性，如横断面设计无法确定因果关系，研究对象局限于德黑兰老年人，限制了结果的普遍性。尽管如此，该研究为老年健康领域提供了重要参考，有助于推动临床和社区中 PFS 的早期检测和干预，未来研究可进一步改进这些不足，以更好地服务于老年人的健康管理。
