冯留群，胡宏鸯

浙江大学医学院附属邵逸夫医院，浙江 310016

皮肤撕裂伤（skin tears,ST）是由于剪切力、摩擦力或钝力引起部分（表皮与真皮）或全层皮肤（表皮、真皮与深部组织）分离的皮肤急性创伤[1]。皮肤撕裂伤在老年人伤口中占比较大，且以四肢最为多见[2]。已有研究显示，皮肤撕裂伤发病率在澳大利亚为41%～59%，在北美洲为14%～22%，在日本为4%～22%[3-5]，而我国最近一项多中心调查结果显示，皮肤撕裂伤现患率为1.06%[6]。老年病人住院期间发生皮肤撕裂伤会导致伤口感染，增加病人痛苦，降低生活质量，延长住院时间以及增加医疗花费[7]。国际皮肤撕裂伤专家咨询组（International Skin Tear Advisory Panel，ISTAP）认为，大部分皮肤撕裂伤是可以预防的[8]，因此早期识别皮肤撕裂伤的危险因素十分必要。风险预测模型可以帮助医护人员预测病人皮肤撕裂伤发病风险，以便指导医护人员早期采取针对性的预防措施，降低皮肤撕裂伤发生率，减轻不良后果。现对近年来国外老年人皮肤撕裂伤风险预测模型相关研究进行综述，以期为我国老年人皮肤撕裂伤的风险预测模型建立及早期预防提供参考。

1 老年人皮肤撕裂伤的病理机制

已有研究表明，皮肤撕裂伤可能发生在任何年龄，但65 岁以上人群风险较高，80 岁以上老年人风险更大[9]，与皮肤生理变化密切相关。皮肤是人体的最大器官，由表皮、真皮和皮下组织3 层结构组成。随着年龄增长，真皮和表皮之间的连接结构逐渐扁平化，各层之间的皮肤结构变弱，整个衰老过程中，真皮厚度大约会减少20%，造成局部血液供应减少，同时出现神经末梢和胶原蛋白减少，这一系列生理变化会导致皮肤对潮湿和摩擦易感性增加，对剪切力的耐受力下降[10]。皮下组织位于真皮之下，由脂肪组织和结缔组织构成。随着皮下组织变薄，血管床变得更加脆弱，会使皮肤瘀斑产生。另外，伴随衰老进程，皮肤细胞的生长和代谢率下降，皮质腺和汗腺分泌减少，使得皮肤出现干燥、瘙痒等症状，皮肤弹性下降，抗张强度减弱，进而在遇到外力作用时很容易发生皮肤撕裂伤[10]。

2 风险预测模型的概述

风险预测模型是结合2 个或2 个以上变量因素，为预测疾病或症状发生风险而进行数据挖掘，以便更准确地指导临床决策和促进预防措施的早期实施[11]。预测模型构建需要经历建立模型和验证模型2 个阶段，常用的模型建立方式是Logistic 回归模型和COX 比例风险模型[12]。但随着人工智能技术的发展，国外开始利用机器学习或深度学习技术构建预测模型[13]。而模型验证一般是先在相似的人群中进行内部验证[14]，再在不同的人群中进行外部验证[15]，以考察其可重复性和外推性。风险预测模型最早被应用于心血管疾病、糖尿病、癌症等领域[16]，作为预测病人临床特征和评价医疗质量是否改善的一种方法。近年来，随着对风险预测模型的认识越来越深入，护理领域关于风险预测模型的护理问题研究也越来越多，如压力性损伤[17]、跌倒[18]、经外周静脉穿刺中心静脉置管（PICC）相关血栓预防[19]等。皮肤撕裂伤作为老年人群高发的安全问题，早期识别其危险因素并制定针对性的干预措施尤其关键，因此建立老年人皮肤撕裂伤的风险预测模型具有重要临床意义。

3 老年人皮肤撕裂伤风险预测模型

3.1 基于病例对照研究构建的老年人皮肤撕裂伤风险预测模型 Lewin 等[20]于澳大利亚进行了一项为期6 个月的非匹配病例对照研究，旨在确定老年人皮肤撕裂伤的危险因素并构建老年人皮肤撕裂伤的风险预测模型。该研究以151 例发生皮肤撕裂伤的病人为病例组，302 例入院1 d 以上的非皮肤撕裂伤病人为对照组，采用多因素Logistic 回归模型筛选出6 个可显著预测皮肤撕裂伤的危险因素，主要分为两大类，即个体特征因素（无法独立复位）和皮肤特征因素（老年性紫癜、瘀伤、血肿、水肿、皮肤撕裂伤史）。2017 年，Newall等[21]开展一项包括1 466 例病人的研究对Lewin 等[20]构建的模型的预测变量进行外部验证，结果显示，该模型的受试者工作特征（ROC）曲线下面积为0.616，灵敏度为87%，特异度为36.1%。验证结果说明，该模型具有较高灵敏度但特异性较低，因此预测效度不足。鉴于此情况，Newall 等[21]结合病例对照和前瞻性队列研究的2 项研究数据进行二次分析，采用Logistic 回归分析构建新的风险预测模型，新模型确定了老年性紫癜、血肿、皮肤撕裂伤史、高龄和无法独立复位5 个危险因素，其ROC 曲线下面积为0.694，灵敏度为65.4%，特异度为73.5%。新的预测模型更加简约、方便，显现更佳的皮肤撕裂伤风险预测效果。但其尚未经过外部验证，之后仍然需要开展大样本研究对其预测能力进行测试。

3.2 基于横断面研究构建的老年人皮肤撕裂伤风险预测模型 2018 年，Bermark 等[22]在丹麦一所医院开展针对皮肤撕裂伤的患病率调查，共调查了202 例病人，平均年龄为70.7 岁。多因素Logistic 回归分析显示，皮肤撕裂伤病史、瘀斑以及跌倒风险与老年人皮肤撕裂伤的发生相关，可用来识别需要预防皮肤撕裂伤的 高 危 病 人。2019 年，Van Tiggelen 等[23]和Soh 等[24]基于横断面研究探索了比利时和新加坡老年人皮肤撕裂伤危险因素。其中，Van Tiggelen 等[23]在比利时10 所养老院调查了795 名老人，平均年龄85 岁，利用多因素Logistic 回归分析对纳入变量进行研究，发现高龄、皮肤撕裂伤史、长期使用皮质类固醇、无法独立复位、黏合剂或敷料使用是皮肤撕裂伤的危险因素。Soh 等[24]在新加坡1 所医院对140 例老年病人调查，结果显示，依赖照顾者、低体质指数、痴呆（认知功能受损）、高龄与皮肤撕裂伤的发生有关。Bermark 等[22-24]研究分析了老年人皮肤撕裂伤的危险因素，但未对模型进行内部与外部验证，因此无法得知模型预测效果。

3.3 基于前瞻性队列研究构建的老年人皮肤撕裂伤风险预测模型 Sanada 等[5]在日本1 所长期照护机构对368 例老年病人（＞65 岁）进行为期3 个月的前瞻性队列研究，研究收集的基线因素包括皮肤撕裂伤病史、年龄、性别、住院时间、Braden 量表评分、体质指数、瘫痪、关节挛缩、药物及合并症，多因素Logistic 回归分析结果显示，仅有皮肤撕裂伤病史和Braden 量表评分下降6 分可以显著预测皮肤撕裂伤的发生。该研究模型的ROC 曲线下面积为0.715，但尚无研究对该模型进行验证，未来仍需扩大样本量进一步探索其有效性。Koyano 等[25]前瞻性地对日本1 所长期医疗机构149 例老年病人（＞65 岁）进行为期8 个月的队列研究。为确定老年人皮肤撕裂伤的预测因素，研究人员使用20 MHz 超声扫描仪测量老年人前臂真皮厚度，并用皮肤印迹法测量Ⅳ型胶原、基质金属蛋白酶和肿瘤坏死因子α 水平，使用Cox 比例风险模型获得主要混杂因素（年龄、性别、类固醇使用情况、皮肤撕裂史和Braden 量表评分）的调整风险比。研究结果显示，真皮厚底是皮肤撕裂伤唯一有意义的高危因素，真皮厚底的临界点为0.8 mm 时，ROC 曲线下面积为0.77，因此可以简单、准确地预测皮肤撕裂伤发生风险，但该研究样本量较小且真皮厚度0.8 mm 的分界点尚不能推广到其他群体，还需在其他医疗中心继续开展大样本研究，以确定该模型能否准确识别皮肤撕裂伤的发生。

Rayner 等[26]采用前瞻性队列研究方法收集173 名老年人个体特征、临床特征及皮肤特征数据，采用多因素Logistic 回归分析预测6 个月后发生皮肤撕裂伤的危险因素，建立了1 个老年人皮肤撕裂伤风险预测模型，该模型包括3 个个体特征（男性、皮肤撕裂伤病史、跌倒史）和2 个皮肤特征（紫癜、皮肤弹性增生症）。经检验，该模型的ROC 曲线下面积为0.854，灵敏度为81.7%，特异度为81.4%，提示其拥有较好的预测澳大利亚老年人皮肤撕裂伤风险的能力。

4 老年人皮肤撕裂伤风险预测模型的比较

从研究设计分析，不同研究者分别基于前瞻性队列研究[5,21,25-26]、病例对照研究[20]和横断面研究[22-24]构建了老年人皮肤撕裂伤风险预测模型。病例对照研究属于回顾性分析，能从既往医疗病例记录中获得老年皮肤撕裂伤病人的临床资料，研究方便，耗时较少，但收集的临床资料可能不全或者缺少重要内容，可能会对预测模型的预测能力有一定影响。基于横断面研究设计的预测模型不易确定暴露因素与皮肤撕裂伤发生之间的时间关系，如Bermark 等[22-24]基于横断面研究的老年人皮肤撕裂伤风险预测因素研究仅分析了老年人皮肤撕裂伤的危险因素，并未进一步对模型进行内部和外部验证。而前瞻性研究可以让研究者探索其感兴趣的研究因素与老年人皮肤撕裂伤发生的关系，可以获得较全面的临床资料，但研究耗时，存在病人失访及病例发生数过少的问题。

从纳入危险因素分析，有研究者使用COX 比例风险模型分析危险因素[25]，也有研究者使用Logistic 回归分析探讨危险因素[5,20-22,24,26-27]，其研究对象主要来自长期照护机构、医院和养老院老年人，各项研究确定了一系列个体特征因素和皮肤特征因素，其中，预测老年人皮肤撕裂伤的个体特征因素包括皮肤撕裂伤病史、独立复位能力、高龄、性别、认知功能受损、体质指数、长期使用皮质类固醇类药物及医用粘胶或黏性敷料等，皮肤特征因素主要涉及老年性紫癜、真皮厚度、瘀伤、血肿、水肿等。皮肤撕裂伤病史是绝大多数风险预测模型都包含的预测因子，表明皮肤撕裂伤病史是老年人皮肤撕裂伤发生的重要影响因素，因此在进行皮肤撕裂伤高危病人筛查时应重点评估病人有无皮肤撕裂伤病史。

从预测模型的验证与预测能力分析，有研究对模型进行了外部验证[20]，没有模型被常规运用于临床。外部验证主要是通过临床应用评价模型预测性能，并基于临床资料对模型重新建模，保持模型的动态更新，为模型的优化定型和大范围使用提供基础。由于大部分老年人皮肤撕裂伤风险预测模型缺少外部验证，且其模型建立方法及样本存在差异，因此无法评价模型的预测性能孰优孰劣。

5 小结

皮肤撕裂伤已成为老年人的重要皮肤问题之一，针对其风险因素进行早期识别并给予预防措施，可有效降低皮肤撕裂伤发生率。风险预测模型逐渐成为老年人皮肤撕裂伤预防的重要工具和研究热点，但目前仍缺乏经过广泛验证的临床应用性和适用性较好的预测模型。不同模型的研究设计、纳入危险因素、人群样本量差异较大，且大部分预测模型缺乏严格的内部验证与外部验证，各自有其局限性。尽管已知的风险预测模型尚不能被广泛应用于临床予以验证，但大部分模型显示皮肤撕裂伤病史是老年人皮肤撕裂伤的影响因素，提示要重视对病人皮肤撕裂伤病史的评估，在对病人进行皮肤撕裂伤健康宣教时要突出发生皮肤撕裂伤的负面影响，从而提高病人预防意识。另外，老年人皮肤撕裂伤风险预测模型的研究主要来自国外，我国此方面的研究报道较少，今后应该进一步构建本土化的老年人皮肤撕裂伤风险预测模型。