Daily living activities as predictors of heart disease in elderly people: A population based case control study

技术摘要：日常生活活动作为老年人心脏病的预测因子

问题陈述
心脏病仍然是导致老年人发病率和死亡率的主要原因，且常因共病和功能障碍而加剧。尽管大量文献已证实心血管疾病（CVD）与随后日常生活活动（ADL）能力下降之间的联系，但反向关系——即日常生活活动的困难是否可以作为心脏病发展的独立预测因子——仍不明确。以往的大多数研究将 ADL 下降视为慢性疾病的结果，而非潜在的早期预警信号。本研究通过调查在伊朗马什哈德常规老年护理背景下，ADL 表现与心脏病风险之间的关联，旨在填补这一空白。

研究方法
本研究采用了基于人群的病例对照设计，利用了来自 Sina 健康信息系统（SINAEHR）的数据，涵盖时间段为 2017 年 3 月 1 日至 2025 年 5 月 11 日。

• 参与者： 最终样本由 7,572 名老年人（年龄 ≥60 岁）组成，分为病例组（3,786 名被诊断为心脏病，ICD-10 代码为 I20–I25）和对照组（3,786 名无心脏病者）。对照组是随机选择并根据年龄、性别和居住地与病例组进行匹配的。
• 数据来源： 所有变量（包括 ADL 分数、人口统计学特征和共病情况）均直接从电子健康记录中提取。缺失 ADL 数据或人口统计学字段不完整的个体被排除在外。
• 测量指标： ADL 使用 Katz 指数进行评估，该指数评估六项核心技能：洗澡、穿衣、转移、如厕、进食和大小便控制。评分范围从 0（完全依赖）到 6（完全独立）。评估是在进入健康系统的首次登记时进行的，即在记录心脏病诊断之前。
• 统计分析： 使用 Stata 16 版本进行数据分析。使用卡方检验进行双变量关系分析。采用单变量和多变量逻辑回归模型来计算调整后的优势比（aOR）和 95% 置信区间（CI），并控制了潜在的混杂因素，如年龄、BMI、受教育程度、职业、居住地以及各种共病（如高血压、糖尿病、癌症）。

主要结果
研究发现，即使在调整其他因素后，功能障碍与心脏病风险之间仍存在显著关联：

• ADL 损伤： ADL 损伤与心脏病之间存在剂量反应关系。与具有功能独立性的参与者相比，中度损伤者的心脏病发生风险较高（aOR 1.49; 95% CI 1.18–1.88），而重度损伤者的风险则大幅升高（aOR 2.78; 95% CI 2.22–3.49）。
• 人口统计学与共病：
  • 年龄： 年龄 ≥80 岁的参与者心脏病发生风险较高（aOR 1.43）。
  • BMI： 肥胖（BMI ≥30 kg/m²）与风险增加相关（aOR 1.35）。
  • 共病： 在所研究的共病中，高血压（aOR 2.64）和癌症（aOR 2.08）与心脏病的关系最为密切。糖尿病、高脂血症、甲状腺疾病和抑郁发作也是显著的独立预测因子。
  • 教育与居住地： 与现有文献中认为低教育程度与更高 CVD 风险相关的观点相反，本研究发现较高的受教育程度（特别是高中及大专学位）在多变量模型中与心脏病发生风险增加相关。同样，居住在大型城市、城市边缘和村庄也与较高的风险相关，相比之下，小城市风险较低。
  • 性别与婚姻状况： 虽然在单变量分析中具有显著性，但在多变量模型中，性别和婚姻状况并非显著的预测因子。

主要贡献

• 因果关系关注点的转向： 本工作的核心贡献在于将 ADL 作为心脏病的“预测因子”而非仅仅是“结果”进行研究。作者认为，功能下降可能先于并预示着心血管风险。
• 基于人群的证据： 这是首批在伊朗开展的、探讨老年人 ADL 与心脏病之间特定联系的基于人群的病例对照研究之一，利用了来自综合健康信息系统的庞大数据集（N=7,572）。
• 多变量验证： 研究表明，即使在控制了年龄、BMI 和特定共病等主要混杂因素后，ADL 损伤与心脏病之间的关联依然存在，这表明 ADL 是一个独立的风险因素。

意义与主张
作者得出结论，老年人的 ADL 受限与心脏病显著相关，且独立于其他已知风险因素。他们认为，在未来的研究和临床实践中，应将 ADL 视为一种潜在的预测因子。具体而言，ADL 的评估可以作为指导老年人群医疗和治疗决策的重要标准，从而有可能更早地识别出心血管事件的高风险个体。

作者承认的局限性
论文明确指出了以下几点局限性：

1. 因果关系： 病例对照设计限制了确定因果关系的能力；需要纵向研究来证实因果关系。
2. 反向因果关系： 存在早期未被察觉的心血管疾病在心脏病诊断前就影响了功能能力和 ADL 表现的可能性。
3. 对数据的依赖： 研究依赖于从电子记录中提取的数据，这些数据可能包含关于功能能力的自我报告成分或报告偏差。
4. ADL 的范围： Katz 指数仅涵盖六项核心活动，可能无法涵盖日常生活活动的完整谱系。
5. 未测量的混杂因素： 详细的社会经济地位和特定的生活方式行为（例如，由于数据不完整而被排除在外的吸烟情况）未得到充分控制。