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目的:测量并比较Morse跌倒评估量表(MFS)及Berg平衡量表(BBS)应用于老年患者的跌倒风险预测效果.方法:两名测试护士使用MFS及BBS分别对161例老年患者进行跌倒风险评估,3个月后电话随访患者是否在此期间跌倒.分析量表不同诊断界值的敏感度、特异度及接受者操作特性(ROC)曲线.结果:MFS的ROC曲线下面积(AUC)为0.893 (P< 0.01),其敏感度和特异度在诊断界值为25分时分别为100%和11%,在45分时分别为96%和36%,在50分时分别为96%和52%,在55分时相对平衡,分别为92%和64%.BBS的AUC为0.654(P<0.05),其敏感度和特异度在诊断界值为45分时分别为72%和40%,在40分时相对平衡,分别为68%和57%.结论:两种量表应用于我国老年患者的预测效果均较好,推荐MFS的诊断界值为55分,BBS诊断界值为40分.MFS较BBS的预测效果好,临床需结合患者的特点选择合适的量表并由临床护士使用.

作者:周君桂;范建中

来源:中国康复医学杂志 2012 年 27卷 2期

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作者:
周君桂;范建中
来源:
中国康复医学杂志 2012 年 27卷 2期
标签:
跌倒风险预测工具 老年患者 预测效果
目的:测量并比较Morse跌倒评估量表(MFS)及Berg平衡量表(BBS)应用于老年患者的跌倒风险预测效果.方法:两名测试护士使用MFS及BBS分别对161例老年患者进行跌倒风险评估,3个月后电话随访患者是否在此期间跌倒.分析量表不同诊断界值的敏感度、特异度及接受者操作特性(ROC)曲线.结果:MFS的ROC曲线下面积(AUC)为0.893 (P< 0.01),其敏感度和特异度在诊断界值为25分时分别为100%和11%,在45分时分别为96%和36%,在50分时分别为96%和52%,在55分时相对平衡,分别为92%和64%.BBS的AUC为0.654(P<0.05),其敏感度和特异度在诊断界值为45分时分别为72%和40%,在40分时相对平衡,分别为68%和57%.结论:两种量表应用于我国老年患者的预测效果均较好,推荐MFS的诊断界值为55分,BBS诊断界值为40分.MFS较BBS的预测效果好,临床需结合患者的特点选择合适的量表并由临床护士使用.