综述：基于常规收集数据的衰弱指数：范围综述

这篇综述系统评价了基于常规数据（如电子健康记录EHR）构建衰弱指数（FI）的研究进展，涵盖2013-2023年218项研究，揭示了FI作为风险分层工具的可行性，但指出其应用仍局限于高收入国家，且数据源多依赖医院记录，强调了疾病（34.4%）和症状/体征（32.1%）类缺陷的主导地位。

　　

背景

衰弱（Frailty）是一种与年龄相关的临床综合征，表现为多器官系统生理储备和功能下降，导致对轻微应激事件的抵抗能力减弱。全球65岁以上人口比例预计将从2022年的9.7%增至2050年的16.4%，使得衰弱及其相关不良结局（如跌倒、住院）的早期识别和管理成为迫切需求。目前衰弱评估主要基于两种模型：表型模型（Fried模型）和缺陷累积模型（Rockwood模型）。后者通过衰弱指数（FI）量化健康缺陷比例，其优势在于可整合临床、功能和心理社会等多维度指标，且能利用常规数据（如EHR）自动计算。

方法

本研究采用范围综述方法，系统检索7个数据库中2013-2023年的文献。纳入标准包括：基于常规数据构建的FI、包含至少两类缺陷（如症状/体征、实验室异常、疾病、残疾等）。最终纳入218项研究，提取数据包括地理分布、研究设置、数据来源、缺陷类别等，并对61项原创FI的缺陷组成进行统计分析。

结果

1. 研究特征：47.7%研究来自北美，35.3%在社区开展，51.4%用于风险分层。医院记录（28.9%）和初级保健数据（19.3%）是主要数据源。
2. 缺陷组成：共识别611种独特缺陷，以疾病（如糖尿病、高血压）和症状/体征（如抑郁、体重下降）为主，分别占34.4%和32.1%。仅5种疾病（如糖尿病）出现在超半数FI中。
3. 地理差异：欧洲研究多基于初级保健数据，反映其“社区优先”的医疗体系；美国则依赖医保数据库（如Medicare），凸显其保险导向的医疗模式。
4. 临床应用：FI在手术（如髋关节置换）、慢性病（如HIV、癌症）管理中展现预测价值，但实际应用仍受限，部分因数据不完整或缺乏社会心理指标。

讨论

1. 局限性：FI缺陷过度依赖临床指标，可能忽视社会隔离、认知障碍等非医学因素，导致“反应性评估”倾向。
2. 创新方向：
   • 数据整合：通过链接临床与社会护理数据（如加拿大RAI-HC评估），实现更全面的衰弱监测。
   • 技术应用：机器学习可提升大数据处理效率，但需解决模型可解释性问题。
   • 全球扩展：中低收入国家需政策支持以建立标准化数据系统。

结论

基于常规数据的FI是高效的风险分层工具，但其发展需突破地理局限，并纳入多维度缺陷。未来应探索数据链接和跨学科协作，推动从“疾病中心”到“全人健康”的衰弱管理模式转型。