随着中国经济和医疗水平的发展，老龄人口数量增加，社会医疗负担加重，使得老年人的健康越来越受到社会的关注。2017年统计结果显示，我国 ≥ 60岁的老年人口数占总人口数的17.3 %^[1]。随着老龄化程度的加深加快，老年人的健康状况不容乐观^{[2 – 3]}，逐年增多的老年慢性病患者使我国的卫生事业面临着巨大的挑战。有研究表明，健康老龄化是缓解人口老龄化压力的关键^[4]，只有充分了解老年人的健康状况，找到影响其健康的因素，才能有针对性地解决老龄化带来的各种问题。而对老年人的健康状况进行快速有效地评估，并对其及时进行营养支持，是降低老年人慢性病发病率及死亡率的有效手段。1996年，瑞士研究学者Guigoz等^[5]为完善老年人营养评价而创立了微型营养评估量表（Mini-Nutritional Assessment，MNA），现为国际上常用的、有效的老年人营养不良评估方法，得到大多数医护人员的认可，并在世界上广泛使用，在该量表中，选取了体质指数（body mass index，BMI）、上臂围（mid-arm circumference，MAC）和小腿围（calf circumference，CC）作为人体评价指标。为探讨老年人MAC和CC诊断营养不良的最佳截断值，为老年人营养状况评估提供参考依据，本研究于2015年9 —12月采用分层随机整群抽样方法在山东省济南市和上海市抽取868名 ≥ 60岁老年人进行身高、体重、MAC、CC、血压、空腹血糖（fasting blood glucose，FBG）、总胆固醇（total cholesterol，TC）和甘油三酯（triglyceride，TG）等指标的测量和检测，分析男性和女性老年人营养学指标的差异及MAC和CC截断值的有效性，并采用ROC曲线和约登指数法获得MAC和CC判定营养不良的最佳截断值。结果报告如下。

采用分层随机整群抽样方法，在山东省济南市历下区、长清区、市中区、平阴县4个抽样点和上海市黄浦区2个抽样点抽取470和398名 ≥ 60岁老年人。所有老年人均签署了知情同意书，且排除近1个月内输过全血、血浆及血制品者，有认知障碍、严重心理或精神疾病者，有严重慢性病如心力衰竭者以及体力活动极大受限者。其中，男性383人（44.12 %），女性485人（55.88 %）；年龄60～103岁，平均年龄（68.62 ± 6.18）岁。

（1）体格检查：由专业的社区医生进行身高、体重、MAC、CC和血压的测量，并计算BMI = 体重（kg）/身高²（m²），BMI < 18.5 kg/m ²为营养不良^[6]。身高和体重测量时要求被测者脱去鞋帽和外套站到体重秤上，脚跟并拢，双臂自然下垂，肩胛、臀部和脚后跟贴近标尺，读出身高和体重；MAC和CC测量时要求被测者上臂自然下垂，两腿开立同肩宽，用卷尺测量其肱二头肌的最突出部位和小腿最粗壮处的围度；血压的测量采用水银血压计，测量3次取平均值。（2）实验室检测：采集调查对象的空腹静脉血液，进行FBG、TC和TG的检测。

采用Epi Data 3.1建立数据库双人双录入数据，并进行一致性检验；应用SPSS 21.0 软件进行统计分析，结果以 $\bar x \pm s$ 表示。采用两独立样本t检验比较不同性别老年人人体测量指标间的差异；根据受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，ROC）确定不同性别MAC和CC的最佳截断值，并通过ROC曲线下面积（area under the curve，AUC）、灵敏度、特异度和约登指数评价截断值的预测效果；采用两独立样本t检验进行有效性分析，检测MAC和CC最佳截断值对不同组别各营养学指标的区分程度，并对截断值分组与BMI分组划分营养学指标进行比较。检验水准为双侧检验α = 0.05。

济南市和上海市调查的868名老年人中，营养不良者60例，营养不良率为6.91 %；其中，男性和女性老年人营养不良率分别为5.22 %（20/383）和8.25 %（40/485）。男性老年人的MAC和CC值分别为（29.79 ± 4.50）和（35.98 ± 4.51）cm，均大于女性老年人的（28.90 ± 4.20）和（34.41 ± 3.60） cm，差异均有统计学意义（均P < 0.01）；男性和女性老年人BMI值分别为（23.43 ± 3.35）和（23.52 ± 3.85）kg/m ²，差异无统计学意义（P > 0. 05）。

图 1

图 1 男性MAC的ROC曲线

图 4

图 4 女性CC的ROC曲线

表 1

表 1 营养正常老年人MAC和CC截断值 项目 性别 人数 AUC 截断值 灵敏度 特异度 MAC 男性 363 0.876 25.40 0.865 0.683 女性 445 0.816 25.10 0.858 0.725 CC 男性 363 0.933 32.60 0.843 0.950 女性 445 0.780 31.10 0.881 0.725

表 1 营养正常老年人MAC和CC截断值

通过选取不同MAC和CC的截断值预测BMI分组，绘制出ROC曲线，根据灵敏度、特异度和约登指数，得到MAC和CC的最佳截断值，具体见图1～4。男性老年人MAC和CC的最佳截断值分别为28.10和32.60 cm，女性老年人MAC和CC的最佳截断值分别为25.10和31.10 cm，详见表1。

图 2

图 2 女性MAC的ROC曲线

图 3

图 3 男性CC的ROC曲线

表 2

表 2 MAC截断值的有效性分析 参数 男性 女性 组别 $\bar x \pm s$ t值 P值 组别 $\bar x \pm s$ t值 P值 BMI ≥28.10 cm 24.57 ± 3.30 8.794 0.000 ≥25.10 cm 24.22 ± 3.63 8.976 0.000 < 28.10 cm 21.77 ± 2.66 < 25.10 cm 20.51 ± 3.27 CC ≥28.10 cm 37.70 ± 4.48 10.788 0.000 ≥25.10 cm 35.10 ± 3.36 9.515 0.000 < 28.10 cm 33.48 ± 3.19 < 25.10 cm 31.45 ± 3.06 TC ≥28.10 cm 4.87 ± 1.09 – 0.281 0.779 ≥25.10 cm 5.26 ± 1.18 0.955 0.340 < 28.10 cm 4.90 ± 1.03 < 25.10 cm 5.13 ± 1.12 TG ≥28.10 cm 1.54 ± 0.77 – 1.293 0.197 ≥25.10 cm 1.66 ± 0.95 1.561 0.119 < 28.10 cm 1.72 ± 1.81 < 25.10 cm 1.49 ± 0.82 FBG ≥28.10 cm 5.92 ± 1.72 0.052 0.958 ≥25.10 cm 5.94 ± 1.45 0.118 0.906 < 28.10 cm 5.91 ± 1.24 < 25.10 cm 5.92 ± 2.11 脉压差 ≥28.10 cm 56.05 ± 14.34 2.773 0.006 ≥25.10 cm 55.11 ± 15.19 4.090 0.000 < 28.10 cm 51.97 ± 13.87 < 25.10 cm 48.22 ± 11.34

表 2 MAC截断值的有效性分析

表 4

表 4 MAC、CC截断值与BMI划分营养状况比较 男性 女性 项目 参数 组别 MAC/CC分组 （ $\bar x \pm s$ ）a BMI分组 （ $\bar x \pm s$ ）b t值 P值 MAC/CC分组 （ $\bar x \pm s$ ）a BMI分组 （ $\bar x \pm s$ ）b t值 P值 MAC TC 营养不良 4.90 ± 1.03 4.70 ± 1.07 – 0.836 0.405 5.16 ± 1.13 5.04 ± 1.18 – 0.533 0.595 营养良好 4.87 ± 1.09 4.89 ± 1.06 0.251 0.802 5.26 ± 1.18 5.26 ± 1.17 – 0.082 0.935 TG 营养不良 1.72 ± 1.81 1.32 ± 0.52 – 0.961 0.338 1.49 ± 0.71 1.39 ± 0.71 – 0.622 0.535 营养良好 1.54 ± 0.77 1.63 ± 1.33 0.896 0.371 1.66 ± 0.95 1.65 ± 0.94 – 0.156 0.876 脉压差 营养不良 51.97 ± 13.87 49.00 ± 12.92 – 0.908 0.365 49.62 ± 11.36 48.55 ± 9.54 – 0.504 0.615 营养良好 56.05 ± 14.34 54.68 ± 14.30 – 1.126 0.261 55.11 ± 15.19 54.27 ± 15.08 – 0.797 0.426 FBG 营养不良 5.91 ± 1.24 5.59 ± 1.11 – 1.203 0.240 5.92 ± 2.23 5.72 ± 2.57 – 0.431 0.668 营养良好 5.92 ± 1.72 5.94 ± 1.56 0.107 0.915 5.94 ± 1.45 5.96 ± 1.48 0.153 0.878 CC TC 营养不良 4.88 ± 0.91 4.69 ± 1.07 – 0.704 0.488 5.19 ± 1.13 5.04 ± 1.18 0.707 0.482 营养良好 4.88 ± 1.10 4.89 ± 1.06 0.115 0.909 5.25 ± 1.17 5.26 ± 1.17 0.148 0.883 TG 营养不良 1.52 ± 1.04 1.32 ± 0.52 – 0.811 0.419 1.49 ± 0.56 1.39 ± 0.71 – 0.877 0.382 营养良好 1.63 ± 1.35 1.63 ± 1.33 – 0.067 0.947 1.66 ± 0.98 1.65 ± 0.94 – 0.960 0.924 脉压差 营养不良 51.74 ± 11.34 49.00 ± 12.92 – 0.933 0.353 49.34 ± 10.24 48.55 ± 9.54 – 0.420 0.675 营养良好 55.04 ± 14.86 54.68 ± 14.30 – 0.318 0.750 54.43 ± 15.53 54.27 ± 15.08 – 0.150 0.881 FBG 营养不良 5.60 ± 0.98 5.59 ± 1.11 – 0.045 0.965 5.98 ± 2.17 5.72 ± 2.57 – 0.567 0.573 营养良好 6.00 ± 1.64 5.94 ± 1.56 – 0.483 0.629 5.93 ± 1.42 5.96 ± 1.48 0.311 0.756 　　注：a MAC/CC分组情况根据ROC曲线选择的最佳截断值划分营养不良组和营养良好组；b BMI分组将BMI < 18.5 kg/m 2定义为营养不良组，将BMI ≥ 18.5 kg/m2定义为营养良好组。

表 4 MAC、CC截断值与BMI划分营养状况比较

分别以男性和女性老年人MAC和CC的截断值进行分组，对MAC和CC截断值的有效性分析，结果显示，对于MAC来说，男性和女性老年人BMI、CC和脉压差2组差异均有统计学意义（均P < 0.001）；对于CC来说，男性和女性老年人BMI、MAC和脉压差2组差异均有统计学意义（均 P < 0.01），男性老年人FBG和女性老年人TG 2组差异均有统计学意义（均 P < 0.05）。将基于BMI的营养分组与基于MAC/CC截断值的营养分组进行比较，结果显示，2种方式的同一营养分组所有指标差异均无统计学意义（均 P > 0.05），基于MAC/CC截断值对营养状况的诊断结果与金标准BMI结果无显著差异。

表 3

表 3 CC截断值的有效性分析 参数 男性 女性 组别 $\bar x \pm s$ t值 P值 组别 $\bar x \pm s$ t值 P值 BMI ≥32.60 cm 24.10 ± 3.10 8.531 0.000 ≥31.10 cm 24.15 ± 3.62 8.491 0.000 < 32.60 cm 20.74 ± 2.93 < 31.10 cm 20.45 ± 3.48 MAC ≥32.60 cm 30.63 ± 4.39 9.436 0.000 ≥31.10 cm 29.70 ± 3.95 10.122 0.000 < 32.60 cm 26.42 ± 3.22 < 31.10 cm 25.01 ± 3.12 TC ≥32.60 cm 4.88 ± 1.10 0.692 0.490 ≥31.10 cm 5.25 ± 1.17 0.250 0.803 < 32.60 cm 4.88 ± 0.98 < 31.10 cm 5.21 ± 1.16 TG ≥32.60 cm 1.63 ± 1.35 0.025 0.980 ≥31.10 cm 1.66 ± 0.98 2.075 0.039 < 32.60 cm 1.52 ± 1.04 < 31.10 cm 1.49 ± 0.57 FBG ≥32.60 cm 6.00 ± 1.64 2.688 0.008 ≥31.10 cm 5.93 ± 1.42 – 0.256 0.798 < 32.60 cm 5.60 ± 0.98 < 31.10 cm 5.99 ± 2.28 脉压差 ≥32.60 cm 55.04 ± 14.86 2.129 0.035 ≥31.10 cm 54.43 ± 15.53 2.792 0.006 < 32.60 cm 51.74 ± 11.34 < 31.10 cm 50.71 ± 9.83

表 3 CC截断值的有效性分析

本研究通过对868名济南市和上海市老年人的营养学指标和生化指标的分析，获得了适合于评价目标人群营养状况的MAC和CC截断值，为改良适合于评价本地区老年人营养状况的MNA提供参考依据。对截断值的有效性分析结果显示，截断值能较好地将营养良好者和营养不良者的BMI、MAC和CC值进行区分，且MAC和CC的最佳截断值对营养学指标的分组结果与BMI的分组结果比较无显著差异，提示得到的MAC和CC截断值在人体测量法中具有较好的有效性，因此应该重视MAC和CC在老年人营养状况评价中的重要作用。

台湾学者Tsai等^[7]研究发现，由于人种的不同，欧洲版的MNA中某些条目的界值并不适用于亚洲人群，因此专门针对亚洲人群制定了台湾修订版MNA。用2种量表对同一人群进行评价，发现由修订版MNA得到的数据与MNA获得的数据差异有统计学意义^[8]。有研究证实，原版的MNA量表并不适用于该目标人群，其信度效度较差，所以需要确定新的诊断界值对MNA量表进行改良，使其更适用于评价目标人群的营养状况^[9]。MAC和CC作为MNA量表中人体测量部分的2个条目，在评价营养状况方面有着重要作用。尤其是在无法测量被调查者身高和体重的情况下，MAC和CC的作用就更加凸显。Belbraouet等^[10]对老年住院女性进行的一项调查中，发现患者的MAC显著低于健康人；Portero-McLellan等^[11]和Abd-El-Gawad等^[12]研究证实了CC与营养状况之间存在正相关关系，并提出CC在评估营养状况方面的潜在用途；Lin等^[13]一项针对长期护理机构老年人的研究中，发现CC与身体各项机能均显著相关，CC降低是营养不良的最重要标志。Weng等^[14]研究表明CC和MAC与血清白蛋白水平呈显著正相关。而血清白蛋白水平通常用于确定当前的营养状况，由此可见，MAC和CC均与营养状况呈正相关，是评估营养状况的有力指标。

ROC曲线是评价筛检试验的一种全面、有效的方法，其AUC反映了诊断试验价值的大小，取值范围为0.5～1.0，面积越接近于1.0，诊断的真实度越高，> 0.7则诊断价值较高 ^[15]。在本研究的各项人体测量指标中，AUC为0.780～0.933，提示MAC和CC在检测老年人营养不良中具有较高的效用，这与国内其他地区的研究结果相近^{[16 – 17]}。MAC和CC的最佳截断值在不同国家和地区均存在差异。瑞士研究者Guigoz等^[5]测得的MAC和CC截断值分别为22.0和31.0 cm。我国幅员辽阔，南北方人群体质互不相同。何夏阳等^[16]测得广东地区老年人群MAC的截断值为23.55 cm，CC的截断值男性为29.60 cm、女性为27.15 cm；王艳等^[17]测得湖北地区老年消化系统患者的MAC和CC截断值分别为23.00和28.50 cm。本研究济南市和上海市男性和女性老年人MAC的最佳截断值分别为28.10和25.10 cm，CC的截断值分别为32.60和31.10 cm，与上述研究有较大差异。因此，不同种族、不同地域的人群MAC和CC的截断值具有差异性，提示本研究得到的截断值也仅为评价此2个地区老年人营养状况提供参考。

综上所述，MAC和CC是评价营养状况的有效指标，在评价老年人营养状况时可采用适合本地区人群的MAC和CC最佳截断值作为重要的参考指标。