目的探索农村老年人身体活动现状,并分析与肌少症和衰弱的关系。方法本研究对690名60岁及以上农村老年人进行横断面调查,收集了人口学信息,测量了四肢骨骼肌质量指数(Appendicular Skeletal muscle Mass Index,ASMI)和握力,使用老年人...
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目的探索农村老年人身体活动现状,并分析与肌少症和衰弱的关系。方法本研究对690名60岁及以上农村老年人进行横断面调查,收集了人口学信息,测量了四肢骨骼肌质量指数(Appendicular Skeletal muscle Mass Index,ASMI)和握力,使用老年人体力活动量表(Physical Activity Scale for the Elderly,PASE)对受访者的身体活动状况进行调查,根据得分情况分为低、中、高三组;根据亚洲肌少症工作组2019年的标准来定义肌少症,Frail量表评价衰弱状态。结果在研究对象中,低水平身体活动占比38.0%,中水平占比46.2%,高水平占比15.8%,随着年龄增长,老年人身体活动水平显著下降;身体活动多来源于家务和职业相关的身体活动,运动相关活动占比低,仅1.3%老年人每周进行肌肉强化锻炼,大部分老年人(53.9%)选择步行锻炼作为每周运动相关身体活动。在校正混杂因素后,中水平身体活动组的肌少症患病风险是低水平组的0.40倍(95%CI:0.26~0.62),高水平身体活动组为低水平组的0.56倍(95%CI:0.31~1.01);中水平身体活动组衰弱患病风险是低水平身体活动组的0.66倍(95%CI:0.51~0.84),高水平身体活动组为低水平组的0.46倍(95%CI:0.30~0.73),当以PASE得分作为连续变量时,身体活动水平与衰弱和肌少症的患病风险存在剂量反应关系。结论农村老年人身体活动水平低,运动相关身体活动少且运动形式单一,较低的身体活动水平与较高的肌少症和衰弱的患病风险显著相关。我们的研究提示在临床实践中需积极实施运动干预,以减少肌少症和衰弱等老年综合征的发生。
目的:观察气电驱动软体康复手套联合低频重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic stimulation,rTMS)对脑卒中患者上肢及手功能的影响。方法:将符合纳入标准的58例脑卒中患者随机分为对照组和观察组。其中对照组采用病灶对侧...
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目的:观察气电驱动软体康复手套联合低频重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic stimulation,rTMS)对脑卒中患者上肢及手功能的影响。方法:将符合纳入标准的58例脑卒中患者随机分为对照组和观察组。其中对照组采用病灶对侧皮质低频rTMS,观察组采用病灶对侧皮质低频rTMS联合气电驱动软体康复手套,两组受试者均接受包括运动疗法、作业疗法、针刺治疗等常规康复治疗。治疗前、治疗4周后,采用FMA-UE(简化Fugl-Meyer评定上肢部分)、WMFT评分评价上肢和手运动功能,采用Barthel指数评价ADL功能,采用WHOQOL-BREF量表评价生存质量。结果:在本次研究中,观察组和对照组均脱落1例(实验组和观察组均28例)。在干预4周后,各组的FMA-UE评分、WMFT评分、Barthel指数评分、WHOQOL-BREF主观感受评分较干预前均提高(P<0.05)。干预后,观察组的FMA-UE评分、WMFT评分的增长幅度大于对照组(P<0.05);与对照组相比,观察组Barthel指数评分、WHOQOLBREF主观感受评分明显增加(P<0.05);在WHOQOL-BREF的4个不同领域评分比较中,差异无显著性意义(P>0.05)。结论:气电驱动软体康复手套联合低频重复经颅磁刺激能有效改善脑卒中患者的上肢和手功能,显著提高ADL和部分生存质量,更优于单纯的低频重复经颅磁刺激治疗。
目的基于美国国家健康与营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)数据库构建新生物年龄模型,并评估模型对死亡结局的预测作用。方法纳入NHANES 2007-2010年,年龄在20~79岁的参与者作为测试集,排除怀孕女性...
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目的基于美国国家健康与营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)数据库构建新生物年龄模型,并评估模型对死亡结局的预测作用。方法纳入NHANES 2007-2010年,年龄在20~79岁的参与者作为测试集,排除怀孕女性及临床资料不完整者,共计8234名。另采用NHANESⅢ中18~79岁非怀孕的17522名参与者作为训练集,用于构建新生物年龄模型。通过多重线性回归构建新生物年龄和新年龄校正生物年龄模型,并计算其他种类生物年龄。Pearson相关分析评估生物年龄与实际年龄相关性。基于新年龄校正生物年龄模型计算生物年龄加速,根据生物年龄加速将参与者分为生物衰老加速组(生物年龄加速≥0,n=3884)和生物衰老延缓组(生物年龄加速<0,n=4350)。使用R软件survey包进行加权数据比较,Cox回归分析生物年龄加速对参与者死亡的影响。受试者特征曲线(ROC)计算新年龄校正生物年龄和生物年龄加速对参与者死亡受试者特征曲线下面积(AUC)的影响。结果由9个变量构成的新年龄校正生物年龄模型对死亡结局具有最大AUC(AUC=0.8892,P<0.001),且与实际年龄及其他生物年龄具有较高相关性。与生物衰老加速组相比,生物衰老延缓组男性、白种人、高中及以上教育程度、中高水平家庭收入、已婚(或有伴侣)、体育运动强度、私人保险及癌症人群比例显著升高(P<0.05);而BMI、生物年龄加速水平以及吸烟者、高血压、糖尿病、心血管疾病和慢性阻塞性肺疾病比例显著降低(P<0.05)。Cox回归提示,与生物衰老延缓组比较,生物衰老加速组在Model3[调整年龄分组、性别、种族、BMI、教育程度、家庭收入、已婚(或有伴侣)、吸烟状态、重度饮酒、保险状况、体育运动、高血压、糖尿病、心血管疾病、慢性阻塞性肺疾病与癌症]中死亡风险显著增加(HR=1.62,95%CI:1.28-2.06,P<0.001)。ROC结果显示,新年龄校正生物年龄模型显著增加中、老年人群AUC值(AUC=0.781,P<0.001;AUC=0.731,P<0.001),而生物年龄加速显著提高中年人群AUC值(AUC=0.756,P<0.001)。结论新年龄校正生物年龄模型与实际年龄及其他生物年龄具有较高相关性,且对死亡结局具有较好的预测作用,尤其适用于中老年人群。
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