“
”
《柳叶刀-公共卫生》（The Lancet Public Health）近日发表了北京大学公共卫生学院李立明和吕筠教授团队关于中老年人群中衰弱指数与全因死亡和死因别死亡风险的最新研究。研究提示了在中老年人群中利用衰弱指数这种简单的代理指标开展风险评估、指导预防的价值。
作者介绍
吕筠
博士、教授
北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系副主任、分子心血管学教育部重点实验室（北京大学）副主任、北京大学环境医学研究所副所长。主要研究领域为慢性病流行病学，特别是慢性病主要危险因素、行为危险因素相关建成环境、慢性病防治策略措施研究等。担任中华预防医学会流行病学分会常务委员。
李立明
硕士、教授
北京大学博雅特聘教授、北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心主任。主要研究领域为中国人口素质、慢性病流行病学、疾病预防策略与措施、老年保健流行病学、大型人群队列研究、医疗健康大数据研究、卫生事业管理和现代医学教育与公共卫生教育研究。担任中华预防医学会副会长，流行病学分会名誉主任委员。
衰老速度加快是指机体的生物学年龄（biological age）超过了实际年龄，导致发病和死亡风险增高及预期寿命降低[1]。有效识别这些加速衰老的个体将有助于预防过早死亡和延长健康期望寿命。常见的生物学年龄代理指标包括端粒长度（telomere length）、表观遗传学时钟（epigenetic clock）和衰弱指数（frailty index）等[2, 3]。在欧美国家的50岁以上人群中，衰弱指数作为生物学衰老加速的一个代理指标，可以用来估计全因死亡和死因别死亡的风险[4-6]。但是，在欧美国家以外的其他人群以及50岁以下的成年人中，衰弱指数的预测价值尚不清楚。来自欧洲国家的几项研究显示，衰弱指数与全因死亡的关联存在年龄差异，在年轻人中的关联强度高于年老者[7-9]。该研究结果是否适用于中国人群仍有待证实。此外，在50岁以下人群中，衰弱指数与全因死亡和死因别死亡的关联研究数量很少。
本研究利用中国慢性病前瞻性研究（China Kadoorie Biobank, CKB）51万余名研究对象的数据，构建衰弱指数，评价其在中老年人群中的分布特征，并探究衰弱指数与全因死亡和死因别（缺血性心脏病、脑血管疾病、恶性肿瘤、呼吸系统疾病、感染和其他病因）死亡的关联。该研究是迄今为止中国最大规模的分析衰弱指数与全因死亡和死因别死亡风险的前瞻性研究，研究提示了在中老年人群中利用衰弱指数这种简单的代理指标开展风险评估、指导预防的价值。
本研究的主要发现有以下三个方面：
1、基于51万中老年人群构建衰弱指数，并评价该指标的人群分布特征
本研究利用CKB队列丰富的问卷调查信息和体格检查指标，纳入28种疾病或缺陷（14种疾病、10种症状或体征和4种身体测量指标），构建衰弱指数（表1）。衰弱指数等于个体符合的疾病或缺陷数除以纳入的疾病或缺陷总数（即28个），取值范围是0-1。衰弱指数的数值越大，表示个体的衰弱程度越严重。我们进一步将人群的衰弱状态分为三组：健康（衰弱指数≤0.10）、衰弱前期（衰弱指数>0.10且
表1. 构建衰弱指数的28个变量
本研究纳入512723名研究对象进行分析，年龄范围为30-79岁，平均年龄为52.0（SD 10.7）岁，女性占比59.0%。全人群的衰弱指数均值是0.099（0.064），女性（0.101）高于男性（0.098）。健康、衰弱前期和衰弱的人数构成比分别为56.9%、 40.0%和3.1%。衰弱指数的均值和衰弱率随年龄增长而增加（图1）。50岁以下、50-64岁和65岁及以上人群的衰弱率分别为0.8%、3.5%和8.9%。在45-79岁人群中，女性的衰弱指数均值和衰弱率均高于男性。
图1. 不同年龄和性别的衰弱指数均值和衰弱率
2、分析衰弱指数与全因死亡和死因别死亡风险的关联
本文的主要结局是全因死亡和死因别死亡。死因别死亡通过ICD-10编码来定义，包括缺血性心脏病（I20-I25）、脑血管疾病（I60-I69）、恶性肿瘤（C00-C97）、呼吸系统疾病（J00-J99）、感染（A00-B99）和其他死因。分析采用Cox比例风险模型，按年龄、性别和10个项目地区进行联合分层，在模型中调整年龄、教育水平、吸烟状况、饮酒状况、水果、蔬菜和红肉的摄入频率。
经过中位数为10.8年（四分位间距：10.2-13.1）的随访，49371名研究对象死亡。与健康人群相比，衰弱前期（HR=1.63, 95% CI: 1.60-1.66）和衰弱组（HR=3.08, 95% CI: 2.98-3.18）的死亡风险均增加（图3）。衰弱指数每增加0.1个单位，全因死亡的风险比（HR）为1.68（95% CI 1.66-1.71），各死因别死亡的HRs（95% CIs）分别为：缺血性心脏病死亡1.89（1.83-1.94），脑血管疾病死亡1.84（1.79-1.89），恶性肿瘤死亡1.19（1.16-1.22），呼吸系统疾病死亡2.54（2.45-2.63），感染死亡1.78（1.59-2.00），其他死因1.78（1.73-1.83）。
图3. 衰弱状态与全因死亡和死因别死亡的关联
3、分析不同年龄组衰弱指数与全因死亡和死因别死亡风险的关联
不同年龄组间衰弱指数与死亡风险的关联存在差异，低年龄组成年人中的关联强度高于高年龄组（交互作用P值这个结果提示，尽管中年人群的衰弱率较低，但衰弱前期率相对较高，相比健康人仍然有增加的死亡风险。因此，有效识别这些加速衰老的中年人，对于预防过早死亡和延长健康期望寿命具有重要意义。
图4. 不同年龄组衰弱状态与全因死亡和死因别死亡的关联
本研究利用CKB队列的大样本前瞻性研究数据，纳入不同年龄、地区和社会经济水平的51万余名研究对象。丰富的变量信息和长达10余年的随访，使我们得以全面地探索衰弱指数与全因死亡和死因别死亡的关联。研究发现，在中国中年和老年人群中，衰弱指数独立于个体的实足年龄，与全因死亡和死因别死亡风险存在关联。在中年人中应用衰弱指数预测死亡风险的价值与在老年人中同样重要。利用衰弱指数这类简单的代理指标识别加速衰老的中年人，有助于预防过早死亡及延长健康期望寿命。END
*中文翻译仅供参考，所有内容以英文原文为准。
参考文献
[1] Belsky DW, Caspi A, Houts R, et al. Quantification of biological aging in young adults [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2015, 112(30): E4104-10.
[2] Jylhava J, Pedersen NL, Hagg S. Biological Age Predictors [J]. EBioMedicine, 2017, 21(29-36.
[3] Hoogendijk EO, Afilalo J, Ensrud KE, et al. Frailty: implications for clinical practice and public health [J]. Lancet (London, England), 2019, 394(10206): 1365-75.
[4] Grabovac I, Haider S, Mogg C, et al. Frailty Status Predicts All-Cause and Cause-Specific Mortality in Community Dwelling Older Adults [J]. Journal of the American Medical Directors Association, 2019,
[5] Kojima G, Iliffe S, Walters K. Frailty index as a predictor of mortality: a systematic review and meta-analysis [J]. Age Ageing, 2018, 47(2): 193-200.
[6] Vermeiren S, Vella-Azzopardi R, Beckwee D, et al. Frailty and the Prediction of Negative Health Outcomes: A Meta-Analysis [J]. Journal of the American Medical Directors Association, 2016, 17(12): 1163.e1-.e17.
[7] Williams DM, Jylhava J, Pedersen NL, et al. A Frailty Index for UK Biobank Participants [J]. The journals of gerontology Series A, Biological sciences and medical sciences, 2019, 74(4): 582-7.
[8] Li X, Ploner A, Karlsson IK, et al. The frailty index is a predictor of cause-specific mortality independent of familial effects from midlife onwards: a large cohort study [J]. BMC medicine, 2019, 17(1): 94.
[9] Jiang M, Foebel AD, Kuja-Halkola R, et al. Frailty index as a predictor of all-cause and cause-specific mortality in a Swedish population-based cohort [J]. Aging, 2017, 9(12): 2629-46.