引用本文： 田鵬, 楊寧, 郝秋奎, 彭朝明. 中國老年衰弱患病率的系統評價. 中國循證醫學雜志, 2019, 19(6): 656-664. doi: 10.7507/1672-2531.201901056 復制
隨著全世界預期壽命的延長，預計 2030 年 60 歲及以上人口會增加 55.7%[1]。人口比例的轉變帶來疾病譜的轉變，許多老年人隨著增齡而罹患多種慢性疾病，甚至出現殘疾，生活質量下降。“衰弱”概念正是在這一背景下提出的。2004 年美國老年醫學會/國立衰老研究所將老年衰弱描述為“由于年齡相關神經肌肉、代謝和免疫系統的生理儲備下降，從而更易受應激因素影響的狀態”[2]。中華醫學會老年醫學分會發表的專家共識認為，衰弱是指老年人生理儲備下降導致的機體易損性增加、抗應激能力減退的狀態或綜合征。已有研究[3, 4]發現衰弱與跌倒、行動不便、殘疾、死亡等負面結果相關。
衰弱評估工具很多，但目前尚無統一的評估方法，常用工具包括：Fried 衰弱表型量表、衰弱指數（frailty index，FI）、FRAIL 量表及共享型衰弱篩查工具（survey of healthy，ageing and retirement in Europe frailty instrument，SHARE-FI），主要從軀體功能評定衰弱；衰弱綜合評估量表（comprehensive frailty assessment instrument，CFAI）、Tilburg 衰弱量表（TFI）、Edmonton 衰弱量表（Edmonton frailty scale，EFS）則從生理、心理、社會、疾病等多維度評估衰弱。FI 是基于缺陷累積理論開發出的衰弱評估工具，利用醫療、生理、認知和社會因素等變量，使用簡單的數學模型，將 30～70 個健康缺陷條目擬合成連續性變量，可反應老人的一般健康狀態。FI 越大，說明老人的衰弱程度越重。歐洲一項使用 8 個衰弱評估量表的研究表明，使用不同量表診斷衰弱患病率的差異較大（6%～44%）[5]。Dhammika 等[6]首次對中低收入國家的衰弱患病率進行 Meta 分析，研究結果為總患病率 17.4%，衰弱前期占比為 49.3%，同時該研究表明中國衰弱人群的患病率為 3.9%。但此研究僅納入英文發表文獻，可能漏掉大量中文發表研究，導致我國衰弱患病率被低估。因此，本研究全面搜集關于我國衰弱患病率的文章，揭示衰弱在我國社區、醫院、養老機構的患病率，同時分析不同性別、年齡、區域及調查時段的衰弱患病率，以期為政府及醫療決策提供依據。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
中國老年衰弱流行病學特征相關的橫斷面研究。
1.1.2 研究對象
中國地區≥60 歲的衰弱患者（無論社區、醫院或養老機構）。
1.1.3 結局指標
衰弱患病率。
1.1.4 排除標準
① 非中英文文獻；② 重復發表的文獻；③ 衰弱合并特定疾病的人群。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索 PubMed、EMbase、Web of Science、CNKI、VIP 和 WanFang Data 數據庫，搜集關于中國老年衰弱患病率的研究，檢索時限均從 1978 年 1 月至 2018 年 12 月。英文檢索詞為：frailty、China、Chinese、epidemiology、prevalence、incidence；中文檢索詞為：衰弱、衰弱綜合征、中國、中國人、流行病學、發病率、患病率。以 PubMed 為例，其具體檢索策略見框 1。
1.3 文獻篩選和資料提取
由 2 名研究者獨立篩選文獻、提取資料并交叉核對。如有分歧，則通過討論或與第三方協商解決。文獻篩選時首先閱讀文題，在排除明顯不相關的文獻后，進一步閱讀摘要和全文以確定是否納入。如有需要，通過郵件、電話聯系原始研究作者獲取未確定但對本研究非常重要的信息。資料提取內容包括：姓名、文獻來源時間、地區、性別、年齡、篩查工具、事件發生數、暴露人數。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
本研究納入文獻均為橫斷面研究，故采用 AHRQ（Agency for Healthcare Research and Quality）推薦橫斷面研究評價量表評價納入研究的偏倚風險。該量表包括 11 個條目，分別用“是”、“否”和“不清楚”作答。
1.5 統計分析
采用 EndNote 文獻管理軟件管理文獻，Excel 表匯總各項提取數據。用 OpenMetaAnalyst 軟件進行患病率的合并，對性別、地域、年齡、調查時間等因素進行亞組分析。納入研究結果間的異質性采用 χ2 檢驗進行分析（檢驗水準為 α=0.1），同時結合 I2 定量判斷異質性大小。若各研究結果間無統計學異質性，則采用固定效應模型進行 Meta 分析；若各研究結果間存在統計學異質性，則進一步分析異質性來源，在排除明顯臨床異質性的影響后，采用隨機效應模型進行 Meta 分析。Meta 分析的水準設為 α=0.05。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
初檢共獲得文獻 1 590 篇，經逐層篩選，最終納入 29 個橫斷面研究[7-35]。文獻篩選流程及結果見圖 1。
圖1
文獻篩選流程及結果
*所檢索的數據庫及檢出文獻數具體如下：PubMed（
2.2 納入研究的基本特征及偏倚風險評價結果
納入研究的基本特征見表 1。納入研究共 29 篇[7-35]，其中 27 篇[7-23, 25, 27-35]提及具體研究地點，2 篇[24, 26]僅提“中國”二字。按國家統計局地理區域劃分：東北（黑龍江）占 3.4%、華北（北京、河北）占 20.7%、華東（山東、江蘇、浙江、安徽、上海）占 27.6%，西南（四川、重慶）占 13.8%，華南（廣州、海南）占 6.9%，中國臺灣、中國香港占 20.7%。
表1
納入研究的基本特征
納入研究的偏倚風險評價結果見表 2。
表2
納入研究的偏倚風險評價結果
2.3 患病率的 Meta 分析
納入的 29 個研究中[7-35]，21 個研究納入人群為社區[7, 9, 10, 12-16, 21-26, 28-30, 32-35]，6 個研究為醫院[11, 17-20, 31]，2 個研究為養老機構[8, 27]。18 個研究采用 Fried 衰弱表型量表[8, 11, 14-18, 20-23, 26, 27, 29, 31-34]，2 個采用 Frail 量表[13, 19]，2 個采用衰弱綜合評估工具[7, 10]，4 個采用 FI[24, 25, 28, 30]，1 個采用 Tilburg 衰弱評估量表[9]，1 個采用共享衰弱量表[12]，1 個采用 Edmonton 衰弱量表[35]。因 1 個沒有報道患病率[10]，3 個研究[7, 13, 25]招募者年齡過大（年齡分別為大于 75 歲、90 歲及 100 歲，本研究其余報道多為大于 60 歲或 65 歲），在進行 Meta 分析及亞組分析時排除 4 個研究[7, 10, 13, 25]。
2.3.1 衰弱及衰弱前期患病率
社區：共納入 17 個研究[14-16, 21-23, 26, 29, 32-35]，衰弱及衰弱前期的患病率分別為 12.8%［95%CI（0.105，0.152）］、45.4%［95%CI（0.397，0.511）］（表 3）。在養老機構：納入 2 個研究[8, 27]，衰弱患病率為 44.3%［95%CI（0.222，0.664）］（表 3）。醫院：納入 6 個研究[11, 17-20, 31]，衰弱及衰弱前期患病率分別為 22.6%［95%CI（0.130，0.270）］、41.3%［95%CI（0.346，0.481）］（表 3）。
表3
Meta 分析結果匯總表
2.3.2 不同性別衰弱患病率
16 個研究[11, 12, 15, 17-19, 21, 23, 24, 28, 29, 31-35]報道了男女衰弱患病率，11 個在社區[12, 15, 21, 22, 24, 28, 29, 32-35]：男女衰弱患病率分別為 9.2%［95%CI（0.074，0.110）］、12.9%［95%CI（0.100，0.157）］（表 3）。5 個在醫院[11, 17-19, 31]：男女衰弱患病率分別為 23.3%［95%CI（0.124，0.342）］、17.9%［95%CI（0.122，0.237）］（表 3）。
2.3.3 不同地域患病率
東北地區：1 個使用 Tilburg 衰弱評估量表的研究指出社區空巢高齡老人衰弱患病率 49%[9]。華北地區：納入 2 個研究結果顯示社區人群衰弱患病率 13.4%［95%CI（0.093，0.175）］[16, 34]，2 個研究顯示醫院人群衰弱、衰弱前期患病率分別為 15.3%［95%CI（?0.007，0.314）］、44.1%［95%CI（0.368，0.514）］[11, 17]。華東地區：共 8 個研究[14, 15, 18-20, 28, 30, 35]，6 個在社區[14, 15, 19, 28, 30, 35]，衰弱、衰弱前期患病率分別為 13.6%［95%CI（0.083，0.189）］、39.3%［95%CI（0.365，0.421）］；2 個在醫院[18, 20]，衰弱、衰弱前期患病率分別為 27.3%［95%CI（0.064，0.482）］、43.2%［95%CI（0.278，0.585）］；西南地區：共 4 個研究[8, 25, 31, 33]，其中 Chen 等[33]報告社區人群衰弱患病率為 12.7%；Fan 等[31]調查三甲醫院衰弱患病率為 18%；侯曉琳等[8]研究表明養老機構衰弱患病率為 55.69%；Hao 等[25]納入都江堰長壽老人（≥90 歲），患病率高達 63.7%。華南地區：任青卓等[12]使用共享型衰弱篩查工具 SHARE-FI 發現社區人群衰弱及衰弱前期患病率分別為 10.3%、30.7%。張治香等[13]使用 Frail 量表，表明社區百歲老人衰弱及衰弱前期患病率分別為 20.63%、65.02%。中國臺灣、香港地區：5 個研究在社區[21-23, 29, 32]，衰弱、衰弱前期患病率分別為 9.8%［95%CI（0.078，0.199）］、47%［95%CI（0.385，0.555）］，1 個中國臺灣養老機構研究顯示衰弱患病率 33.2%（表 3）[27]。
2.3.4 不同年齡患病率
共 8 個研究進行年齡分層[9, 11, 12, 17, 21-23, 35]，其中 5 個研究按國際老年標準納入 65 歲及以上人群[9, 17, 21-23]，65 歲～74 歲衰弱患病率 12.2%［95%CI（0.037，0.206）］，75 歲～84 歲為 33.2%［95%CI（0.136，0.527）］，85 歲及以上 46.8%［95%CI（0.117，0.820）］；3 個研究從 60 歲分層[11, 12, 35]，其中 2 個在社區[12, 35]，60 歲～69 歲衰弱患病率為 2.7%［95%CI（0.016，0.039）］，70 歲～79 歲為 11.9%［95%CI（0.045，0.194）］，80 歲及以上為 34.8%［95%CI（0.223，0.474）］。1 個在醫院[11]，60 歲～69 歲衰弱患病率為 14.8%，70 歲～79 歲為 30.3%，80 歲及以上為 69.2%（表 3）。
2.3.5 不同調查時段患病率
本研究將納入的所有研究按調查時間以 2010 年為節點分成兩段：2003～2010 年共 5 個研究[21, 22, 26, 29, 32]，社區衰弱及衰弱前期患病率分別為 9.1%［95%CI（0.078，0.104）］、46.2%［95%CI（0.385，0.539）］。2011～2018 年共 12 個研究[9, 12, 14-16, 23, 24, 28, 30, 33-35]，社區衰弱及衰弱前期患病率分別為 14.4%［95%CI（0.111，0.177）］、44.7%［95%CI（0.364，0.530）］；6 個研究在醫院[11, 17-20, 31]，衰弱及衰弱前期患病率分別為 22.6%［95%CI（0.151，0.301）］、41.3%［95%CI（0.346，0.481）］（表 3）。
3 討論
衰弱是近幾年關注的老年公共健康問題，隨著人口老齡化的到來，在老年人群中識別衰弱變得尤為重要。2018 年，Dhammika 等[6]的 Meta 分析報道了包括中國人群在內的衰弱患病率，但此研究僅納入英文發表文獻，可能導致中國老年人群衰弱患病率被低估（3.9%）。2017 年廖春霞等[36]對中國老人衰弱的患病率進行了 Meta 分析，但限于社區老人。本研究檢索國內外主要數據庫，納入包括社區、醫院、養老機構在內的所有衰弱老人，盡可能從多個層面反映我國老年人群衰弱患病情況。
目前研究使用的衰弱評估工具很多，本研究 62.1% 的文獻使用 Fried 衰弱表型量表，此量表簡便易操作，但僅從軀體功能評估衰弱。FI 是基于健康缺陷理論提出的量化衰弱的方法。在本研究納入文獻中，僅 4 篇文獻采用 FI 量化衰弱。其余涉及的量表多從軀體、心理、社會等多維度評估衰弱。一個系統評價[37]發現如果僅根據軀體功能界定衰弱，15 個研究（44 894 例受試者）中衰弱的總體患病率為 9.9%；如果定義中納入了心理、社會方面的因素，8 個研究（24 072 例受試者）的患病率為 13.6%。雖然選擇不同評估工具衰弱的患病率差異較大，但既往的研究比較了常用的衰弱篩查工具，發現這些工具在預測死亡等不良健康結局時作用相當[4, 38]。故本研究對報道患病率的所有研究（無論使用哪種衰弱篩查工具）進行合并。值得注意的是納入研究間具有明顯的統計學異質性，我們使用隨機效應模型進行數據合并。
美國一個納入約 6 000 例≥65 歲男性社區居民的研究發現[39]，衰弱及衰弱前期患病率分別為 4% 和 40%。我國社區衰弱及衰弱前期分別為 12.8% 和 45.4%，遠高于美國。其原因可能與我國是發展中國家有關，醫療服務及醫療資源相對不足有關。本研究納入人群來源于社區、醫院和養老機構，旨在分析衰弱篩查在住院患者中及在養老機構的必要性。與社區衰弱患病率相比，醫院高于社區，養老機構高于醫院。其中養老機構衰弱患病率約 44.3%，可能與我國入住養老機構的老人多為失能失智、孤寡老人和高齡老人有關。既往研究[40]發現失智人群較正常人群衰弱患病率高，該類人群 50 歲～64 歲的衰弱患病率與普通人群 65 歲及以上的患病率相當。通過國內外研究我們不難發現，無論是發達國家還是發展中國家衰弱前期患病率占比很高。有研究表明[41]，經過 1 年半時間由衰弱前期發展為衰弱的風險是無衰弱老人的 5 倍。因此我們應盡早識別衰弱前期，加大對衰弱前期危險因素的關注，盡可能抑制其發展為衰弱。
在我國，女性社區衰弱患病率 12.9%，高于男性，這與 Wong 等[42]的研究結果類似，并且既往的研究表明隨著年齡的增加[22, 42]，女性衰弱程度明顯高于男性。內分泌系統的變化可能在導致肌肉減少和肌力衰退中發揮了重要作用[43]，女性絕經后激素水平的急劇下降，可能導致社區調查中女性衰弱患病率高于男性。同時本研究發現在醫院男性衰弱患病率高于女性，其原因尚需進一步探究。
在亞組分析時，華東及中國臺灣香港地區關于衰弱的相關報道最多，西北地區則無相關文獻。本研究表明中國臺灣香港地區社區衰弱患病率較華東、華北、東北地區低，這可能與中國臺灣香港地區的經濟發達，防治疾病的工作投入更多，對衰弱危險因素的早期識別更到位有關。西南、華南地區的幾篇文獻因研究機構不同（分別在社區、醫院、養老機構）或是研究人群特殊（長壽老人或是百歲老人）可能對結果有一定的誤導性而未進行 Meta 分析，需要更多更大樣本的研究反應該區域的衰弱患病率。
按照年齡分組時，分別按國內、國際老年標準分組，發現 60 歲～69 歲組衰弱患病率僅為 2.7%，而 65 歲～74 歲組則升為 12.2%，85 歲以上衰弱患病率增加至 46.8%。而既往 Ahmed 等[44]發現截至 90 歲時衰弱患病率高達 30%，Hao 等[25]更是指出在四川都江堰地區≥90 歲人群衰弱患病率高達 63.7%。衰弱隨著年齡的增加而升高，本研究與既往的研究吻合。衰弱的發生與激素水平相關，有研究[45]發現，與非衰弱個體相比，衰弱個體的腎上腺雄激素水平顯著降低。一個荷蘭研究表明，衰弱與 25-羥維生素 D 水平低呈強相關[46]。故年齡越大，激素水平下降越多，越易發生衰弱。
值得注意的是，疾病的患病率會隨著醫療條件及年份的不同而波動，本研究對衰弱研究進行調查時段的分層，2003～2010 年衰弱患病率為 9.1%，2011～2018 年衰弱患病率 14.4%。衰弱患病率的增高可能與我國老年人口逐年增多有關。
本研究的局限性：① 納入文獻對衰弱沒有統一的篩查工具，盡管對性別、地域、年齡及調查時段進行亞組分析，仍未能發現異質性來源，可能影響因素包括經濟、文化水平等；② 沒有檢索灰色文獻、會議等，可能漏掉極少部分文獻；③ 納入研究進行亞組分析時，有些亞組僅納入少量文獻，需大樣本高質量的原始研究進一步驗證。
綜上所述，我國老年衰弱患病率較高，不同地區患病率差異較大。總體來說，經濟欠發達地區患病率較發達地區高；社區女性患病率較男性高；年齡越大患病率越高，隨老齡化進展衰弱患病率有增高的趨勢。
隨著全世界預期壽命的延長，預計 2030 年 60 歲及以上人口會增加 55.7%[1]。人口比例的轉變帶來疾病譜的轉變，許多老年人隨著增齡而罹患多種慢性疾病，甚至出現殘疾，生活質量下降。“衰弱”概念正是在這一背景下提出的。2004 年美國老年醫學會/國立衰老研究所將老年衰弱描述為“由于年齡相關神經肌肉、代謝和免疫系統的生理儲備下降，從而更易受應激因素影響的狀態”[2]。中華醫學會老年醫學分會發表的專家共識認為，衰弱是指老年人生理儲備下降導致的機體易損性增加、抗應激能力減退的狀態或綜合征。已有研究[3, 4]發現衰弱與跌倒、行動不便、殘疾、死亡等負面結果相關。
衰弱評估工具很多，但目前尚無統一的評估方法，常用工具包括：Fried 衰弱表型量表、衰弱指數（frailty index，FI）、FRAIL 量表及共享型衰弱篩查工具（survey of healthy，ageing and retirement in Europe frailty instrument，SHARE-FI），主要從軀體功能評定衰弱；衰弱綜合評估量表（comprehensive frailty assessment instrument，CFAI）、Tilburg 衰弱量表（TFI）、Edmonton 衰弱量表（Edmonton frailty scale，EFS）則從生理、心理、社會、疾病等多維度評估衰弱。FI 是基于缺陷累積理論開發出的衰弱評估工具，利用醫療、生理、認知和社會因素等變量，使用簡單的數學模型，將 30～70 個健康缺陷條目擬合成連續性變量，可反應老人的一般健康狀態。FI 越大，說明老人的衰弱程度越重。歐洲一項使用 8 個衰弱評估量表的研究表明，使用不同量表診斷衰弱患病率的差異較大（6%～44%）[5]。Dhammika 等[6]首次對中低收入國家的衰弱患病率進行 Meta 分析，研究結果為總患病率 17.4%，衰弱前期占比為 49.3%，同時該研究表明中國衰弱人群的患病率為 3.9%。但此研究僅納入英文發表文獻，可能漏掉大量中文發表研究，導致我國衰弱患病率被低估。因此，本研究全面搜集關于我國衰弱患病率的文章，揭示衰弱在我國社區、醫院、養老機構的患病率，同時分析不同性別、年齡、區域及調查時段的衰弱患病率，以期為政府及醫療決策提供依據。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
中國老年衰弱流行病學特征相關的橫斷面研究。
1.1.2 研究對象
中國地區≥60 歲的衰弱患者（無論社區、醫院或養老機構）。
1.1.3 結局指標
衰弱患病率。
1.1.4 排除標準
① 非中英文文獻；② 重復發表的文獻；③ 衰弱合并特定疾病的人群。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索 PubMed、EMbase、Web of Science、CNKI、VIP 和 WanFang Data 數據庫，搜集關于中國老年衰弱患病率的研究，檢索時限均從 1978 年 1 月至 2018 年 12 月。英文檢索詞為：frailty、China、Chinese、epidemiology、prevalence、incidence；中文檢索詞為：衰弱、衰弱綜合征、中國、中國人、流行病學、發病率、患病率。以 PubMed 為例，其具體檢索策略見框 1。
1.3 文獻篩選和資料提取
由 2 名研究者獨立篩選文獻、提取資料并交叉核對。如有分歧，則通過討論或與第三方協商解決。文獻篩選時首先閱讀文題，在排除明顯不相關的文獻后，進一步閱讀摘要和全文以確定是否納入。如有需要，通過郵件、電話聯系原始研究作者獲取未確定但對本研究非常重要的信息。資料提取內容包括：姓名、文獻來源時間、地區、性別、年齡、篩查工具、事件發生數、暴露人數。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
本研究納入文獻均為橫斷面研究，故采用 AHRQ（Agency for Healthcare Research and Quality）推薦橫斷面研究評價量表評價納入研究的偏倚風險。該量表包括 11 個條目，分別用“是”、“否”和“不清楚”作答。
1.5 統計分析
采用 EndNote 文獻管理軟件管理文獻，Excel 表匯總各項提取數據。用 OpenMetaAnalyst 軟件進行患病率的合并，對性別、地域、年齡、調查時間等因素進行亞組分析。納入研究結果間的異質性采用 χ2 檢驗進行分析（檢驗水準為 α=0.1），同時結合 I2 定量判斷異質性大小。若各研究結果間無統計學異質性，則采用固定效應模型進行 Meta 分析；若各研究結果間存在統計學異質性，則進一步分析異質性來源，在排除明顯臨床異質性的影響后，采用隨機效應模型進行 Meta 分析。Meta 分析的水準設為 α=0.05。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
初檢共獲得文獻 1 590 篇，經逐層篩選，最終納入 29 個橫斷面研究[7-35]。文獻篩選流程及結果見圖 1。
圖1
文獻篩選流程及結果
*所檢索的數據庫及檢出文獻數具體如下：PubMed（
2.2 納入研究的基本特征及偏倚風險評價結果
納入研究的基本特征見表 1。納入研究共 29 篇[7-35]，其中 27 篇[7-23, 25, 27-35]提及具體研究地點，2 篇[24, 26]僅提“中國”二字。按國家統計局地理區域劃分：東北（黑龍江）占 3.4%、華北（北京、河北）占 20.7%、華東（山東、江蘇、浙江、安徽、上海）占 27.6%，西南（四川、重慶）占 13.8%，華南（廣州、海南）占 6.9%，中國臺灣、中國香港占 20.7%。
表1
納入研究的基本特征
納入研究的偏倚風險評價結果見表 2。
表2
納入研究的偏倚風險評價結果
2.3 患病率的 Meta 分析
納入的 29 個研究中[7-35]，21 個研究納入人群為社區[7, 9, 10, 12-16, 21-26, 28-30, 32-35]，6 個研究為醫院[11, 17-20, 31]，2 個研究為養老機構[8, 27]。18 個研究采用 Fried 衰弱表型量表[8, 11, 14-18, 20-23, 26, 27, 29, 31-34]，2 個采用 Frail 量表[13, 19]，2 個采用衰弱綜合評估工具[7, 10]，4 個采用 FI[24, 25, 28, 30]，1 個采用 Tilburg 衰弱評估量表[9]，1 個采用共享衰弱量表[12]，1 個采用 Edmonton 衰弱量表[35]。因 1 個沒有報道患病率[10]，3 個研究[7, 13, 25]招募者年齡過大（年齡分別為大于 75 歲、90 歲及 100 歲，本研究其余報道多為大于 60 歲或 65 歲），在進行 Meta 分析及亞組分析時排除 4 個研究[7, 10, 13, 25]。
2.3.1 衰弱及衰弱前期患病率
社區：共納入 17 個研究[14-16, 21-23, 26, 29, 32-35]，衰弱及衰弱前期的患病率分別為 12.8%［95%CI（0.105，0.152）］、45.4%［95%CI（0.397，0.511）］（表 3）。在養老機構：納入 2 個研究[8, 27]，衰弱患病率為 44.3%［95%CI（0.222，0.664）］（表 3）。醫院：納入 6 個研究[11, 17-20, 31]，衰弱及衰弱前期患病率分別為 22.6%［95%CI（0.130，0.270）］、41.3%［95%CI（0.346，0.481）］（表 3）。
表3
Meta 分析結果匯總表
2.3.2 不同性別衰弱患病率
16 個研究[11, 12, 15, 17-19, 21, 23, 24, 28, 29, 31-35]報道了男女衰弱患病率，11 個在社區[12, 15, 21, 22, 24, 28, 29, 32-35]：男女衰弱患病率分別為 9.2%［95%CI（0.074，0.110）］、12.9%［95%CI（0.100，0.157）］（表 3）。5 個在醫院[11, 17-19, 31]：男女衰弱患病率分別為 23.3%［95%CI（0.124，0.342）］、17.9%［95%CI（0.122，0.237）］（表 3）。
2.3.3 不同地域患病率
東北地區：1 個使用 Tilburg 衰弱評估量表的研究指出社區空巢高齡老人衰弱患病率 49%[9]。華北地區：納入 2 個研究結果顯示社區人群衰弱患病率 13.4%［95%CI（0.093，0.175）］[16, 34]，2 個研究顯示醫院人群衰弱、衰弱前期患病率分別為 15.3%［95%CI（?0.007，0.314）］、44.1%［95%CI（0.368，0.514）］[11, 17]。華東地區：共 8 個研究[14, 15, 18-20, 28, 30, 35]，6 個在社區[14, 15, 19, 28, 30, 35]，衰弱、衰弱前期患病率分別為 13.6%［95%CI（0.083，0.189）］、39.3%［95%CI（0.365，0.421）］；2 個在醫院[18, 20]，衰弱、衰弱前期患病率分別為 27.3%［95%CI（0.064，0.482）］、43.2%［95%CI（0.278，0.585）］；西南地區：共 4 個研究[8, 25, 31, 33]，其中 Chen 等[33]報告社區人群衰弱患病率為 12.7%；Fan 等[31]調查三甲醫院衰弱患病率為 18%；侯曉琳等[8]研究表明養老機構衰弱患病率為 55.69%；Hao 等[25]納入都江堰長壽老人（≥90 歲），患病率高達 63.7%。華南地區：任青卓等[12]使用共享型衰弱篩查工具 SHARE-FI 發現社區人群衰弱及衰弱前期患病率分別為 10.3%、30.7%。張治香等[13]使用 Frail 量表，表明社區百歲老人衰弱及衰弱前期患病率分別為 20.63%、65.02%。中國臺灣、香港地區：5 個研究在社區[21-23, 29, 32]，衰弱、衰弱前期患病率分別為 9.8%［95%CI（0.078，0.199）］、47%［95%CI（0.385，0.555）］，1 個中國臺灣養老機構研究顯示衰弱患病率 33.2%（表 3）[27]。
2.3.4 不同年齡患病率
共 8 個研究進行年齡分層[9, 11, 12, 17, 21-23, 35]，其中 5 個研究按國際老年標準納入 65 歲及以上人群[9, 17, 21-23]，65 歲～74 歲衰弱患病率 12.2%［95%CI（0.037，0.206）］，75 歲～84 歲為 33.2%［95%CI（0.136，0.527）］，85 歲及以上 46.8%［95%CI（0.117，0.820）］；3 個研究從 60 歲分層[11, 12, 35]，其中 2 個在社區[12, 35]，60 歲～69 歲衰弱患病率為 2.7%［95%CI（0.016，0.039）］，70 歲～79 歲為 11.9%［95%CI（0.045，0.194）］，80 歲及以上為 34.8%［95%CI（0.223，0.474）］。1 個在醫院[11]，60 歲～69 歲衰弱患病率為 14.8%，70 歲～79 歲為 30.3%，80 歲及以上為 69.2%（表 3）。
2.3.5 不同調查時段患病率
本研究將納入的所有研究按調查時間以 2010 年為節點分成兩段：2003～2010 年共 5 個研究[21, 22, 26, 29, 32]，社區衰弱及衰弱前期患病率分別為 9.1%［95%CI（0.078，0.104）］、46.2%［95%CI（0.385，0.539）］。2011～2018 年共 12 個研究[9, 12, 14-16, 23, 24, 28, 30, 33-35]，社區衰弱及衰弱前期患病率分別為 14.4%［95%CI（0.111，0.177）］、44.7%［95%CI（0.364，0.530）］；6 個研究在醫院[11, 17-20, 31]，衰弱及衰弱前期患病率分別為 22.6%［95%CI（0.151，0.301）］、41.3%［95%CI（0.346，0.481）］（表 3）。
3 討論
衰弱是近幾年關注的老年公共健康問題，隨著人口老齡化的到來，在老年人群中識別衰弱變得尤為重要。2018 年，Dhammika 等[6]的 Meta 分析報道了包括中國人群在內的衰弱患病率，但此研究僅納入英文發表文獻，可能導致中國老年人群衰弱患病率被低估（3.9%）。2017 年廖春霞等[36]對中國老人衰弱的患病率進行了 Meta 分析，但限于社區老人。本研究檢索國內外主要數據庫，納入包括社區、醫院、養老機構在內的所有衰弱老人，盡可能從多個層面反映我國老年人群衰弱患病情況。
目前研究使用的衰弱評估工具很多，本研究 62.1% 的文獻使用 Fried 衰弱表型量表，此量表簡便易操作，但僅從軀體功能評估衰弱。FI 是基于健康缺陷理論提出的量化衰弱的方法。在本研究納入文獻中，僅 4 篇文獻采用 FI 量化衰弱。其余涉及的量表多從軀體、心理、社會等多維度評估衰弱。一個系統評價[37]發現如果僅根據軀體功能界定衰弱，15 個研究（44 894 例受試者）中衰弱的總體患病率為 9.9%；如果定義中納入了心理、社會方面的因素，8 個研究（24 072 例受試者）的患病率為 13.6%。雖然選擇不同評估工具衰弱的患病率差異較大，但既往的研究比較了常用的衰弱篩查工具，發現這些工具在預測死亡等不良健康結局時作用相當[4, 38]。故本研究對報道患病率的所有研究（無論使用哪種衰弱篩查工具）進行合并。值得注意的是納入研究間具有明顯的統計學異質性，我們使用隨機效應模型進行數據合并。
美國一個納入約 6 000 例≥65 歲男性社區居民的研究發現[39]，衰弱及衰弱前期患病率分別為 4% 和 40%。我國社區衰弱及衰弱前期分別為 12.8% 和 45.4%，遠高于美國。其原因可能與我國是發展中國家有關，醫療服務及醫療資源相對不足有關。本研究納入人群來源于社區、醫院和養老機構，旨在分析衰弱篩查在住院患者中及在養老機構的必要性。與社區衰弱患病率相比，醫院高于社區，養老機構高于醫院。其中養老機構衰弱患病率約 44.3%，可能與我國入住養老機構的老人多為失能失智、孤寡老人和高齡老人有關。既往研究[40]發現失智人群較正常人群衰弱患病率高，該類人群 50 歲～64 歲的衰弱患病率與普通人群 65 歲及以上的患病率相當。通過國內外研究我們不難發現，無論是發達國家還是發展中國家衰弱前期患病率占比很高。有研究表明[41]，經過 1 年半時間由衰弱前期發展為衰弱的風險是無衰弱老人的 5 倍。因此我們應盡早識別衰弱前期，加大對衰弱前期危險因素的關注，盡可能抑制其發展為衰弱。
在我國，女性社區衰弱患病率 12.9%，高于男性，這與 Wong 等[42]的研究結果類似，并且既往的研究表明隨著年齡的增加[22, 42]，女性衰弱程度明顯高于男性。內分泌系統的變化可能在導致肌肉減少和肌力衰退中發揮了重要作用[43]，女性絕經后激素水平的急劇下降，可能導致社區調查中女性衰弱患病率高于男性。同時本研究發現在醫院男性衰弱患病率高于女性，其原因尚需進一步探究。
在亞組分析時，華東及中國臺灣香港地區關于衰弱的相關報道最多，西北地區則無相關文獻。本研究表明中國臺灣香港地區社區衰弱患病率較華東、華北、東北地區低，這可能與中國臺灣香港地區的經濟發達，防治疾病的工作投入更多，對衰弱危險因素的早期識別更到位有關。西南、華南地區的幾篇文獻因研究機構不同（分別在社區、醫院、養老機構）或是研究人群特殊（長壽老人或是百歲老人）可能對結果有一定的誤導性而未進行 Meta 分析，需要更多更大樣本的研究反應該區域的衰弱患病率。
按照年齡分組時，分別按國內、國際老年標準分組，發現 60 歲～69 歲組衰弱患病率僅為 2.7%，而 65 歲～74 歲組則升為 12.2%，85 歲以上衰弱患病率增加至 46.8%。而既往 Ahmed 等[44]發現截至 90 歲時衰弱患病率高達 30%，Hao 等[25]更是指出在四川都江堰地區≥90 歲人群衰弱患病率高達 63.7%。衰弱隨著年齡的增加而升高，本研究與既往的研究吻合。衰弱的發生與激素水平相關，有研究[45]發現，與非衰弱個體相比，衰弱個體的腎上腺雄激素水平顯著降低。一個荷蘭研究表明，衰弱與 25-羥維生素 D 水平低呈強相關[46]。故年齡越大，激素水平下降越多，越易發生衰弱。
值得注意的是，疾病的患病率會隨著醫療條件及年份的不同而波動，本研究對衰弱研究進行調查時段的分層，2003～2010 年衰弱患病率為 9.1%，2011～2018 年衰弱患病率 14.4%。衰弱患病率的增高可能與我國老年人口逐年增多有關。
本研究的局限性：① 納入文獻對衰弱沒有統一的篩查工具，盡管對性別、地域、年齡及調查時段進行亞組分析，仍未能發現異質性來源，可能影響因素包括經濟、文化水平等；② 沒有檢索灰色文獻、會議等，可能漏掉極少部分文獻；③ 納入研究進行亞組分析時，有些亞組僅納入少量文獻，需大樣本高質量的原始研究進一步驗證。
綜上所述，我國老年衰弱患病率較高，不同地區患病率差異較大。總體來說，經濟欠發達地區患病率較發達地區高；社區女性患病率較男性高；年齡越大患病率越高，隨老齡化進展衰弱患病率有增高的趨勢。
