【摘 要】
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目的 探讨我国中老年人跌倒的相关因素及构建跌倒的列线图预测模型，为中老年跌倒的防控工作提供指导。方法 抽样方法为全样本分析，研究数据来源于中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）2015年随访数据，以自2013年以来是否曾跌倒为因变量，纳入年龄、BMI（身体质量指数）、左手肌力、右手肌力、站立时间、步行速
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目的 探讨我国中老年人跌倒的相关因素及构建跌倒的列线图预测模型，为中老年跌倒的防控工作提供指导。方法 抽样方法为全样本分析，研究数据来源于中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）2015年随访数据，以自2013年以来是否曾跌倒为因变量，纳入年龄、BMI（身体质量指数）、左手肌力、右手肌力、站立时间、步行速度、从椅子上起立时间、性别、吸烟、饮酒、腰围、亚洲人骨质疏松自我筛查工具（OSTA指数）共12个变量探讨中老年人跌倒的相关因素，采用SPSS进行1∶1倾向性评分、描述性分析，Rstudio将数据集分为训练集与验证集，训练集进行单因素、多因素回归分析、列线图模型构建及内部验证，验证集进行外部验证。结果 共纳入中老年人15 584人，其中检出有跌倒史2 339人（15.0%）,无跌倒史13 185人（85.0%）。倾向性评分以1∶1从无跌倒史的13 185人中选出2 339人作为对照组，有跌倒史患者作为患病组，构建数据集，以7∶3将数据集随机分为训练集（3 276人）与验证集（1 402人）。根据单、多因素回归分析结果从训练集选取出年龄、身体质量指数（BMI）、右手肌力、从椅子上起立时间、腰围、骨质疏松OSTA指数等6个变量纳入列线图预测模型，模型ROC曲线下面积为0.704,表明模型具有较好的区分度，校准曲线说明模型具有较高的校准度。内部验证曲线下面积0.708,校准曲线拟合良好。由验证集对跌倒列线图预测模型进行外部验证，外部验证的ROC曲线下面积为0.729,表明模型具有较高的区分度，校准曲线说明模型具有较高的校准度。结论 列线图模型可根据年龄、身体质量指数（BMI）、右手肌力、从椅子上起立时间、腰围、骨质疏松OSTA指数等因素预计老年人跌倒的概率，有利于跌倒的预防，可在临床与实际生活中上推广及应用。
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