朱丹，曾平，韩凤，谢红*

我国人口老龄化的形势严峻［1］，而营养是老年人健康生存的物质基础，随着年龄增加和各项功能下降，老年人营养不良的风险增加，严重影响老年人的生活质量，带来沉重的疾病负担［2-6］。为积极应对人口老龄化，《国民营养计划（2017—2030年）》（国办发〔2017〕60号）提出开展老年人群营养状况监测、实施营养改善行动［7］。及早发现营养不良或营养不良风险，适当给予营养支持可能有助于扭转或制止营养不良的发展，减轻营养不良带来的不良后果，而营养筛查与评估是开展规范化营养支持的基础［8-9］。老年人的营养状况受到生理、心理、社会等多种因素的影响［5，10］，缺乏统一的客观衡量标准或金标准，目前国内外开发了许多老年人营养筛查与评估工具，但尚没有就最佳的工具达成共识［11-12］。2017 年8 月，原国家卫生与计划生育委员会公布了WS/T 552-2017《老年人营养不良风险评估》［13-14］，其是通过对微型营养评价（Mini Nutritional Assessment，MNA）进行修订而形成的国内营养界专家意见较为一致的针对老年人进行营养不良风险评价的工具。该标准发布前后尚缺乏关于此标准中评估工具信效度研究的有关报告，本研究旨在检验《老年人营养不良风险评估》在养老机构中应用的信效度，评价其应用可行性，为更好地形成适合我国老年人的营养状况筛查与评估工具提供参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象 2019年5—6月，采用方便抽样对北京、天津的7家养老机构中入住的老年人进行问卷调查，7家养老机构的选择包括公建公营、公建民营、民建民营的养老机构类型，主要收治生活半自理和不能自理的老年人，收费水平为3 000～30 000元/月。纳入标准：（1）年龄≥65岁；（2）知情同意，因认知障碍、视听障碍等无法沟通的老年人相关信息由养老机构照护人员提供。排除标准：调查期间因为生病等原因不在养老机构入住的老年人。根据量表的信效度样本量至少为问卷条目总数的10～20倍［15］的原则，确定本研究样本量至少为400。

1.2 研究方法

1.2.1 调查工具 《老年人营养不良风险评估》于2017年制定，适用于对65岁及以上老年人进行营养不良风险评估［13］。本工具分为基本情况、初筛和评估3个部分，其中基本情况包括性别、年龄、身高和体质量；初筛包括6个条目：BMI、近3个月体质量变化（得分为0～3分）、活动能力、牙齿状况、神经精神疾病、近3个月饮食量变化（得分为0～2分），满分14分；评估包括14个条目：疾病种数、药物种数、是否独居、睡眠时间、户外独立活动时间、文化程度、经济状况、进食能力、进餐次数（得分为0～2分）、蛋白质摄入种数、食油摄入、蔬菜水果摄入、小腿围、腰围（得分为0～1分），满分16分；年龄调整分值：＜70岁为0分，≥70岁为1分。《老年人营养不良风险评估》满分30分，初筛得分≥12分提示无营养不良风险，无须进行下一步评估；若初筛得分＜12分则继续评估，《老年人营养不良风险评估》总分（初筛+评估+年龄调整分值）≥24分表示营养状况良好，18～23分表示有营养不良风险，≤17分表示营养不良。

1.2.2 调查方法 将调查工具编制成评估APP，由研究者对7家养老机构的调查员进行专项培训，考核合格后完成对本机构老年人的评估和问卷调查，研究者随时在线指导和实地线下督导。调查中，调查员采用APP中统一的指导语，向研究对象解释研究的目的及意义，征得同意后以不记名的方式填写问卷，当问卷填写不完整时，系统会提示调查员补全遗漏的项目，信息填写完整后才能提交，以保证回收信息的完整性。共发放问卷474份，回收有效问卷444份，有效回收率为93.7%。

1.3 统计学方法 采用Excel 2019录入数据，SPSS 24.0统计软件进行数据分析。计量资料采用（±s）进行统计描述，计数资料采用频数、百分比进行统计描述。采用临界比、条目-总分相关系数进行项目分析，以P＜0.05为差异有统计学意义。采用探索性因子分析进行结构效度分析，采用Cronbach's α系数和折半信度系数进行信度分析。

2 结果

2.1 一般资料 本研究共调查了7家养老机构的444名老年人，7家养老机构分别调查了149名（33.6%）、107名（24.1%）、14名（3.2%）、39名（8.8%）、48名（10.8%）、39名（8.8%）、48名（10.8%）老年人；平均年龄为（84.2±6.7）岁，其中65～74岁40名（9.0%），75～84岁 169名（38.1%），85～94岁210名（47.3%），≥95岁25名（5.6%）；男176名（39.6%），女268名（60.4%）；文化程度：小学及以下67名（15.1%），中学/中专184名（41.4%），大专及以上193名（43.5%）；婚姻状况：已婚173名（39.%），丧偶264名（59.5%），其他7名（1.6%）；自我感觉经济状况差6名（1.4%），一般238名（53.6%），良好200名（45.0%）。

2.2 项目分析

2.2.1 临界比 将《老年人营养不良风险评估》得分按从大到小排序，取前27%为高分组，后27%为低分组［16］，采用独立样本t检验比较两组间各条目得分的差异，计算临界比，一般认为临界比＞3.000且有显著性差异表明该条目的鉴别度好［17］。结果显示“9.是否独居”“15.进餐次数”高分组与低分组得分相同，无鉴别度，其他条目临界比为-1.992～13.272，其中“6.近3个月饮食量变化”“10.睡眠时间”“12.文化程度”“13.经济状况”“16.蛋白质摄入种数”“17.食油摄入”“18.蔬菜水果摄入”“21.年龄”的临界比＜3.000，未达标准；其余11个条目临界比为3.170～13.272且P＜0.05，鉴别度良好（见表1）。

2.2.2 条目-总分相关系数 条目与总分的相关性越高，表示条目与总量表的同质性越高［16］。采用Pearson相关分析计算各条目与老年人营养不良风险评估总分的相关系数，相关系数＞0.400且P＜0.05提示该条目与总分具有较好的相关性［16-17］。结果显示“9.是否独居”条目得分相同，无法计算相关系数，其余20个条目与总分的相关系数为-0.051～0.566，其中“1.BMI”“3.活动能力”“4.牙齿状况”“11.户外独立活动时间”“14.进食能力”条目-总分相关系数＞0.400，与总分相关性高；“2.近3个月体质量变化”“5.神经精神疾病”“7.疾病种数”“8.药物种数”“19.小腿围”条目-总分相关系数为0.200～0.400；“6.近3个月饮食量变化”“10.睡眠时间”“12.文化程度”“13.经济状况”“15.进餐次数”“16.蛋白质摄入种数”“17.食油摄入”“18.蔬菜水果摄入”“20.腰围”“21.年龄”条目-总分相关系数＜0.200，与总分相关性差［16］（见表 1）。

2.3 结构效度 采用探索性因子分析进行结构效度分析，由于“9.是否独居”得分方差为0，因此只对其余20个条目进行分析。采用KMO检验和Bartlett's球形检验，使用主成分分析法提取公因子，结果显示《老年人营养不良风险评估》的KMO值为0.661，Bartlett's 球形检验值为1 458.522，P＜0.001，变量间的相关性较强，可以进行因子分析［16］。采用最大方差法进行旋转，得到8个特征值＞1的公因子，累积解释变异量为62.069%，其中“17.食油摄入”“11.户外独立活动时间”存在双重载荷，结合专业特点和概念内涵分析，将“17.食油摄入”归属于公因子1，“11.户外独立活动时间”归属于公因子2。公因子1命名为“进食情况与腰围”，包含5个条目；公因子2命名为“进食活动能力与神经精神疾病”，包含5个条目；公因子3命名为“疾病用药与经济状况”，包含3个条目；公因子4命名为“近3个月体质量变化”，包含1个条目；公因子5命名为“睡眠与文化程度”，包含2个条目；公因子6命名为“BMI与进餐次数”，包含2个条目；公因子7命名为“年龄”，包含1个条目；公因子8命名为“蔬菜水果摄入”，包含1个条目。各公因子载荷见表2。将条目因子载荷 ＜0.40作为排除标准［16，18］，第 2、6、13、17条目因子载荷＜0.40而未达标准，其余16个条目达到标准（见表2）。

2.4 信度分析 《老年人营养不良风险评估》的Cronbach's α系数为0.323，折半信度为0.531。8个公因子的Cronbach's α系数和折半信度：“进食情况与腰围”分别为-0.542、-0.149；“进食活动能力与神经精神疾病”分别为0.649、0.637；“疾病用药与经济状况”分别为0.285、-0.424；“睡眠与文化程度”分别为0.152、0.180；“BMI与进餐次数”分别为0.111、0.111；“近3个月体质量变化”“年龄”和“蔬菜水果摄入”3个公因子都只包括1个条目，无信度系数。

3 讨论

3.1 项目分析 项目分析主要用于检验量表各个条目的可靠程度［19］。本研究采用临界比和条目-总分相关系数进行评价，结果显示，《老年人营养不良风险评估》各条目的临界比为-1.992～13.272，条目-总分相关系数为-0.051～0.566，其中“1.BMI”“3.活动能力”“4.牙齿状况”“11.户外独立活动时间”“14.进食能力”的临界比＞3.000且条目-总分相关系数＞0.400，具有良好的鉴别度和同质性；“2.近3个月体质量变化”“5.神经精神疾病”“7.疾病种数”“8.药物种数”“19.小腿围”“20.腰围”的临界比＞3.000但条目-总分相关系数＜0.400，鉴别度良好但与总量表的同质性一般，可保留并进一步进行分析；“6.近3个月饮食量变化”“10.睡眠时间”“12.文化程度”“13.经济状况”“16.蛋白质摄入种数”“17.食油摄入”“18.蔬菜水果摄入”“21.年龄”的临界比＜3.000且条目-总分相关系数＜0.200，鉴别度和同质性较差，“9.是否独居”“15.进餐次数”在养老机构老年人中无鉴别度。部分条目鉴别度和同质性较差的原因可能是：一方面本研究对象均为养老机构入住的老年人，其每天的膳食由养老机构提供，进餐的次数和食物种类相对稳定，不存在独居状况，而文化程度、经济状况等因素主要影响老年人的食物获取［5］，对养老机构的老年人影响较社区和居家的老年人少，导致以上条目在养老机构老年人中应用的鉴别度不高，但可能是影响社区和居家老年人营养状况的重要因素之一，所以需要进一步在社区老年人中验证其价值；另一方面的原因可能是部分条目在评价老年人营养状况时的作用有限，不适于评价老年人的营养状况，可以酌情删除以简化《老年人营养不良风险评估》，提高评估的效率。

表2 《老年人营养不良风险评估》各条目因子载荷（n=444）Table 2 The factor loading of each item of Malnutrition Risk Assessment of the Aged

3.2 结构效度评价 一般认为量表的公因子能解释40%以上的变异且每个条目在相应的因子上有足够的载荷（≥0.40）则该量表有较好的结构效度［18］。本研究采用主成分分析和等量最大法旋转进行《老年人营养不良风险评估》的结构效度分析，共提取了8个特征值＞1的公因子，累积解释变异量为62.069%，有4个条目因子载荷＜0.40而未达标准。结构效度分析时提取的公因子数目较多且部分条目分布混乱，分析原因：一方面部分条目的鉴别度和同质性较低，形成了干扰因素，另一方面由于老年人的营养状况缺乏统一的客观衡量标准，且受到生理、心理、社会等多种因素的影响，所以《老年人营养不良风险评估》的结构较为复杂。

3.3 信度评价 信度代表量表的一致性或稳定性［16］。本研究通过Cronbach'sα系数和折半信度来评价《老年人营养不良风险评估》的内部一致性，一般认为信度系数达到0.7即可接受，达到0.8提示量表的内部一致性较好［18］。《老年人营养不良风险评估》工具的Cronbach'sα系数为0.323，折半信度为0.531，说明其内部一致性不佳。结合项目分析结果，在养老机构老年人中应用《老年人营养不良风险评估》时，部分条目与总分的同质性较差，可能成为干扰因素，从而导致总量表与各维度的内部一致性不佳。

4 结论

本研究针对《老年人营养不良风险评估》在京津地区养老机构中的应用效果进行评价，结果发现部分条目的鉴别度和同质性不高，工具的结构效度和内部一致性不是非常理想，在进行养老机构老年人营养状况筛查与评价时，需要进一步斟酌条目，以确保工具使用时有良好的信效度。本研究的局限性在于研究对象仅限于养老机构的老年人，未在社区居家老年人中验证《老年人营养不良风险评估》的信效度，而养老机构老年人与社区居家老年人营养状况的影响因素存在差异，下一步应扩大研究范围，进一步验证《老年人营养不良风险评估》在社区居家老年人中应用的信效度，探讨独居、进餐次数、文化、经济等项目在社区及居家老年人营养不良风险评估中的作用，探索适用于我国广大老年人群的统一的营养筛查与评估工具或针对社区和居家老年人制定不同的评估工具。

志谢:感谢中国疾病预防控制中心营养与健康所张坚老师课题组在《老年人营养不良风险评估》标准编制中的辛勤工作，感谢参与本课题研究的天津退休职工养老院、北京爱暮家养老院（香山）、北京爱暮家养老院（门头沟）、首开寸草亚运村养老院、寸草春晖望京养老院、寸草春晖和平里养老院及北京国投健康长者公寓的大力支持与配合。

作者贡献:朱丹、谢红进行研究构思与设计；朱丹、曾平、韩凤、谢红进行研究的实施和可行性分析；朱丹进行数据收集、整理、统计学处理，撰写论文，对文章整体负责，监督管理；曾平、谢红进行结果的分析与解释；曾平、韩凤、谢红进行文章的质量控制及审校。

本文无利益冲突。