【摘 要】
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背景 衰弱老年人的躯体症状群可增加不良结局风险，我国相关研究以横断面为主，忽视了对衰弱老年人躯体症状群变化轨迹的探讨。目的 探讨成都市养老机构衰弱老年人不同时间点躯体症状群的变化轨迹及其影响因素。方法 2019年11月至2020年1月，采用便利抽样法选取成都市6所养老机构的206例衰弱老年人作为研究对象，分别在基线（T0）、6个月（T1）、12个月（T2）时采用一般资料调查表、记忆症状评估量表（M
【基金项目】
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四川省社会科学界联合会规划项目（22RK027）——大数据视域下老年人常见健康问题精准化健康管理服务体系构建;四川省社会科学界联合会规划项目（22RK041）——基于知识图谱的衰弱问答系统的研究与应用；
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背景 衰弱老年人的躯体症状群可增加不良结局风险，我国相关研究以横断面为主，忽视了对衰弱老年人躯体症状群变化轨迹的探讨。目的 探讨成都市养老机构衰弱老年人不同时间点躯体症状群的变化轨迹及其影响因素。方法 2019年11月至2020年1月，采用便利抽样法选取成都市6所养老机构的206例衰弱老年人作为研究对象，分别在基线（T0）、6个月（T1）、12个月（T2）时采用一般资料调查表、记忆症状评估量表（MSAS）对其进行调查。对不同时间点上发生率≥20%的症状进行探索性因子分析，使用潜变量增长混合模型（LGMM）识别养老机构衰弱老年人躯体症状群在3个时间点的变化轨迹，采用Logistic回归分析识别轨迹类别的影响因素。结果 探索性因子分析在3个时间点均分别提取了5个因子，3个时间点均有神经系统症状群、能量不足症状群、呼吸道症状群及消化道症状群，此外，T0和T1还包含衰老相关症状群，T2还包含其他症状群。3个时间点上各症状群MSAS得分比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。LGMM拟合得到“高下降”“低上升”“中维持”“高上升”4条躯体衰弱症状异质性轨迹，4条轨迹占比分别为16.5%、12.5%、66.0%、5.0%。多因素Logistic回归分析结果显示，患慢性病数量多是“高下降”和“高上升”轨迹的独立预测因素，服药种类多是“高上升”轨迹的独立预测因素（P＜0.05）。结论 养老机构衰弱老年人的躯体症状群存在不同变化轨迹，且不同轨迹的独立预测因素不相同，养老机构医务人员可根据其症状群变化轨迹及独立预测因素动态调整护理措施，为其提供更为精准的护理服务。
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