随着人口老龄化进程加速，老年人健康问题已成为全球公共卫生领域的重大挑战。其中，跌倒是威胁老年人群健康与生命安全的重要风险因素。世界卫生组织统计数据显示，全球每年约68.4万例跌倒致死事件，其中60岁以上老年人占比超过50%^[1]。在1990—2019年间，中国老年人的跌倒负担也呈现出显著的增长趋势^[2]。老年人跌倒事件不仅影响老年人生命健康，同时对老年友好型社会建设带来严峻挑战。

体育锻炼作为预防老年人跌倒的低成本、高效益干预手段，其核心机制已得到国际研究充分验证：规律运动可通过增强肌肉力量^[3]、改善平衡功能^[4]及提升骨密度^[5-6]等多维度生理效应降低跌倒风险^[7]，同时缓解因跌倒恐惧导致的心理性活动受限^[8]，实现身心健康的协同干预。

然而，这一“运动-健康”链条在中国老年人群中的本土化验证与转化尚面临困境。尽管国际学术界已在跌倒风险评估与预防领域形成较完整的循证体系，但我国现有研究却因数据基础薄弱而难以精准锚定问题——多数调查局限于局部地区或医疗机构，缺乏全国性、多中心的标准化体质健康监测网络^[9-10]，致使跌倒发生率、高风险人群检出率等基础指标因统计口径差异而难以形成统一的中国老年人群跌倒现状报告。同时，关于跌倒风险的相关因素研究多聚焦于个体层面（如肌少症^[11-12]、身体活动^[13]）或单一环境因素（如居家适老化改造^[14-15]），而对全面客观测量的体质健康指标、健康行为指标与社会经济地位等多元因素的探究仍较为薄弱。此外，尽管已有研究探讨了老年人跌倒的危险因素^[16]，但中国地域广阔、地区间医疗资源及环境设施等差异显著，传统模型可能因忽视此种层次结构而导致报告结果存在偏倚。

现有研究证据的不足直接制约了公共卫生政策与运动干预政策的精准化制定。国内跌倒预防指南多借鉴了欧美国家的经验，而缺乏基于中国人群特征的循证依据，导致干预措施针对性不足、覆盖面受限。因此，系统厘清中国老年人跌倒风险的流行病学特征，深入解析其多层次相关因素及作用路径，已成为优化健康老龄化战略的迫切需求。

本研究采用多阶段分层抽样，通过构建覆盖城乡的老年人群数据库，整合客观测量的体质健康数据（包括身体形态、身体机能、身体素质）、体育锻炼等行为学数据及社会心理量表，探究中国60～79岁老年人跌倒风险现况与其多维度相关因素，旨在弥补现有证据的不足，推动老年人跌倒风险管理从“被动救治”向“主动预防”转型，助力《“健康中国2030”规划纲要》战略目标的实现。

资料与方法

1.1 数据来源

本研究数据来源于国家体育总局开展的2024年常态化国民体质监测，该项目已通过国家体育总局体育科学研究所伦理委员会审批（审批号：CISSLA-20240209），所有参与者均在测试前签署知情同意书。

参与者纳入标准：（1）60～79岁中国社区公民；（2）身体健康，发育健全，无先天性、遗传性疾病（如先天性心脏病、瘫痪、聋哑、痴呆、精神异常、发育迟缓等)；（3）无运动禁忌证，具有生活自理能力和基本运动能力，语言表达能力、思维能力和接受能力正常。

本研究数据使用已获得国家体育总局体育科学研究所授权。排除标准：（1）数据缺失（跌倒发生率结局缺失、地理位置信息缺失、体质监测客观测量指标缺失达3项及以上）；（2）数据异常（异常值定义：1.5倍四分位数间距以外的数据）。

1.2 抽样方法和样本量估算

第一阶段，2024年全国常态化国民体质监测数据采集阶段。

首先，设定老年人年龄范围为60～79岁，选择60岁为年龄起点是参考世界卫生组织与中国《老年人权益保障法》中对老年人的界定，年龄上限设定为79岁是考虑到在国民体质监测过程中包含一系列身体素质测试，高龄老人（≥80岁）出现运动损伤的风险过大，因此将老年人年龄限定为60～79岁年龄段。

其次，测试过程以社区为单位开展，在分析过程中，将整体老年人依据城乡和性别分为四类，并以每5岁为一个年龄组（60～64岁、65～69岁、70～74岁、75～79岁），最终得到4类样本共计16个年龄组。由于全国不同地区人群的体质水平具有空间异质性，通过分层异质性表面无偏最优估计法（MSN）拟定在全国范围内抽样200个监测站点，按性别、年龄、城乡分为16个组，每组至少测试15人。

最终，参与测试57458人，有效样本48000人，最终应答率为83.5%（48000/57458），与既往利用国民体质监测数据发表的研究相近^[17]。

第二阶段，基于地理位置、自然环境、气候条件及经济发展等因素，将中国分为：东北、华北、华东、西北、华南、西南及华中7个地域，并在每个地区抽取1个省级行政区作为代表，分别为：辽宁、北京、浙江、宁夏、广东、重庆及湖北。按照每个省份原有不同人群（性别、年龄组、城乡）的人数比例随机抽样1000人，最终将纳入本研究7000人。

1.3 变量定义

本研究因变量为“是否为跌倒高风险人群”。采用老年人跌倒风险自评量表（self-rated fall risk questionnaire）中文版对跌到风险进行识别，其重复测量信度为0.957， Cronbach's α系数为0.724，内容效度指数为0.98^[18]。

该量表共包含12道题，每道题的答案由“是/否”构成。前2道题回答“是”得2分，后10道题回答“是”得1分；所有题回答“否”均得0分，满分14分。评分高于4分或第1、3、5道题中任意一道回答为“是”，则被定义为跌倒高风险人群。跌倒高风险检出率=跌倒高风险人数/总人数。

自变量包括：人口学特征（性别、年龄、受教育程度、居住地分类、伴侣情况），社会经济学指标（家庭月收入水平），心理学指标（生活满意度），健康行为（身体活动情况、体育锻炼情况、睡眠质量）及体质水平（身体形态：体质量指数、腰围、臀围、体脂率、瘦体重百分比；身体机能：肺活量、血压、2 min原地高抬腿次数；身体素质：握力、坐位体前屈、30 s坐站次数、闭眼单脚站立时间、选择反应时间）。其中，体质水平由专业培训后的测试人员进行客观测量，仪器为新东华腾公司提供的健民二代测量设备。腰围、臀围、体脂率等客观指标的测量均符合规范。人口学特征、心理学指标、社会经济学指标及健康行为指标则通过问卷形式获取，其中身体活动情况采用世界卫生组织发布的全球身体活动问卷（GPAQ）-简版测定。

1.4 统计学处理

采用R 4.3.1软件进行统计学分析。腰围、臀围、体脂率等计量资料经Anderson-Darling正态性检验，均不符合正态分布，以中位数（四分位数）表示，组间比较采用Wilcoxon秩和检验；跌倒高风险检出率为计数资料，以百分数表示，组间比较采用卡方检验。由于存在“个体-省份”嵌套结构（个体受省份医疗资源、环境设施等宏观因素的影响），广义线性混合模型（GLMM）可有效分离省份随机效应，避免传统逻辑回归的生态学谬误。故在单因素分析的基础上，将差异具有统计学意义的因素进行Z评分（Z-score）标准化后纳入GLMM随机截距逻辑回归分析，以省份作为随机效应，分析不同因素与老年人跌倒风险的相关性^[19]。以P＜0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 受试者一般临床资料

共入选符合纳入和排除标准的60～79岁老年人7000名，其中男性3095人（44.2%），女性3905人（55.8%）；4090人（58.4%）来自乡村地区，2910人（41.6%）来自城镇地区。

整体人群跌倒高风险检出率为10.5%（733/7000），其中男性跌倒高风险检出率为9.9%（306/3095），女性跌倒高风险检出率为10.9%（427/3905）；乡村、城镇老年人跌倒高风险检出率分别为9.8%（399/4090）、11.5%（334/2910）。

在地域方面，华中地区人群跌倒高风险检出率最低（6.2%，62/1000），东北地区人群跌倒高风险检出率最高（13.9%，139/1000）。不同性别、年龄、居住地、地域之间高风险人群检出率具有统计学差异（P均＜0.05），见表1。

表1 不同人群跌倒高风险检出率情况

按个人特征进行亚组分析后发现，不同亚组之间高风险人群检出率亦具有统计学差异（P均＜0.05），详见表2。

表2 基于个人特征的跌倒高风险检出率分析结果

表3展示了腰围、臀围、体脂率等客观测量指标在跌倒高风险人群与非跌倒高风险人群之间的分布，发现腰围、2 min原地高抬腿次数、握力等具有组间差异（P均＜0.05）。

表3 不同跌倒风险人群客观体质指标分布差异【M(P_25,P₇₅）】

图1展示了随年龄增加，不同年龄组人群之间跌倒高风险检出率变化情况。以总体人群为例，60～64岁组检出率为9.3%，65～69岁组检出率为9.5%，70～74岁组检出率为11.7%，75～79岁组检出率为12.4%，提示随年龄增加，跌倒高风险检出率呈逐渐增加的趋势。结合年龄与城乡分类后，中国乡村老年人的跌倒高风险人群检出率最高，其中75～79岁乡村老年人的跌倒高风险检出率达13.34%。

图1 不同年龄组人群跌倒高风险率变化趋势

2.2 老年人跌倒风险的相关因素分析

基于上述差异性检验，将单因素分析中差异具有统计学意义的指标（如年龄、性别、年龄、居住地、地域等）纳入GLMM随机截距逻辑回归分析，以探究不同因素与中国老年人跌倒风险之间的相关性。结果显示，年龄增高（OR=1.14, 95% CI:1.02～1.26）、居住地为城镇（OR=1.14, 95% CI:1.03～1.27）、无伴侣共同生活（OR=1.97, 95% CI：1.43～2.73）、2 min原地高抬腿次数增加（OR=1.17, 95% CI: 1.06～1.30）与跌倒风险增加相关，睡眠质量改善（OR=0.75，95% CI: 0.67～0.82）、握力增加（OR=0.85, 95% CI: 0.73～0.98）、生活满意度改善（OR=0.69, 95% CI: 0.62～0.76）、锻炼频率增加（OR=0.92，95% CI：0.88～0.96）、规律参加闲暇高强度身体活动（OR=0.62，95% CI：0.45～0.84）与跌倒风险降低相关，具体而言：年龄每增加5岁跌倒高风险增高14%；相较于乡村居民，城镇居民跌倒高风险增高14%；相较于有伴侣共同生活，无伴侣共同生活者跌倒高风险增高97%；2 min原地高抬腿增加25次（一个标准差）跌倒高风险增高17%；睡眠质量改善一个等级跌倒高风险降低25%；握力每增加8.66 kg（一个标标准差）跌倒高风险降低15%；生活满意度改善一个等级跌倒高风险降低31%；每周锻炼频率增加1个等级（例如锻炼频率从1周1次增加到1周2次），跌倒高风险降低8%；相较于未规律参加闲暇高强度身体活动，规律参加闲暇高强度身体活动者跌倒高风险降低38%，见图2。

图2 老年人跌倒高风险相关因素的广义线性混合模型结果

3 讨论

本研究显示，在中国60～79岁老年人群中，跌倒高风险检出率为10.5%，且呈现出女性检出率高于男性，城镇居民高于乡村居民的特点。随年龄增加，不同人群的跌倒高风险检出率均呈上升趋势，其中上升趋势最明显的是乡村人群。在地区差异上，整体呈现出中部（华中、华北）和东部地区（华东）较低，南部（华南）、东北与西南地区相对较高的特点。GLMM分析显示，年龄、居住地、握力、2 min原地高抬腿次数、睡眠质量、伴侣情况、生活满意度、锻炼频率及是否参加闲暇高强度身体活动是老年人跌倒高风险的主要相关因素。

本研究结果为识别中国跌倒高风险老年人提供了直接证据。年龄、性别、居住地、睡眠质量、伴侣情况及生活满意度是影响老年人跌倒高风险检出率的重要指标。首先，社会人口学因素（年龄、性别、居住地）呈现出以下特点。年龄方面，年龄每增加5岁，其成为跌倒高危人群的风险增加14%。在既往针对老年人跌倒现状的研究中，老年人年龄增加被认为与其跌倒风险升高具有相关性^[20-21]，这与本文发现保持一致。

本研究中，70～74岁组至75～79岁组老年人跌倒高风险检出率增加最为明显，该结果表明：在对中国老年人进行防跌倒宣教时，应将此年龄段人群（75岁左右）作为重点关注对象，使防跌倒效果达到最大化。性别方面，老年女性的跌倒高风险检出率高于男性，与既往报道基本相符^[20,22-23]。

分析造成老年女性跌倒风险增高的原因：

1 生物学上的激素变化和免疫特点。既往研究显示，女性在绝经后，雌激素与睾酮分泌量迅速降低，导致老年女性肌肉量快速下降^[24]，肥胖^[25]与骨质疏松高发^[26-27]。

2 在社会角色的长期压力下，女性参加规律体育锻炼的机会更少。

在传统观念的影响下，女性通常比男性承担更多的家务劳动和后代抚养的义务。研究显示，2004—2011年间，女性休闲体力活动能量消耗下降量比男性更多（男性36%，女性44%）^[28]，导致女性参加体育锻炼的机会更少。

此外，随着家电下乡政策的推广，中国女性的一些家务性身体活动被机器所代替，使其体力劳动进一步减少^[29]。因此，在生物因素与社会环境因素的双重影响下，女性身体素质下降明显且参加体力活动的机会减少，可能是造成女性步入老年后跌倒风险高于男性的原因。未来需加强性别特异性跌倒风险研究，优化针对女性的健康管理策略，以改善老年女性的健康结局。需要说明的是，本研究GLMM结果未显示女性与老年人跌倒风险相关，分析可能的原因：中国不同地区老年人跌倒高风险检出率与体质水平存在明显的地理空间异质性，GLMM分析中将省份设定为随机效应，可能导致不同地区性别与老年人跌倒风险的相关性未被检出。

在城乡差异方面，既往研究关于城乡人群跌倒风险的结果并不一致：比如一项关于中国广东省老年人跌倒风险的研究显示，相较于城镇地区，居住在乡村地区老年人的跌倒发生率更高（12.4%比9.8%）^[23]；然而2010年一项针对16 393名中国城乡居民老年人跌倒现状的调查中，居住在城镇地区的老年人发生一次跌倒的风险（过去1年内）高于乡村老年人^[21]。

此外，既往研究强调了城镇老年群体在医疗资源配置、健康养老服务可及性等方面的优势^[30]，并认为上述差异可间接降低其跌倒风险。

本研究认为，造成城镇老年人跌倒风险高于乡村的可能原因包括以下两点：

其一，城市老年人日常活动场景中硬质铺装地面覆盖率显著高于农村，其防滑性能远低于乡村自然土壤，且生活在城镇的老年人上下楼的频率高于乡村，这导致城镇老年人的跌倒高危环境暴露增加^[31-33]。

其二，随着我国小康社会建设从全面达标转向高质量发展阶段，特别是“乡村振兴”战略的系统性推进，乡村地区通过基层卫生机构标准化建设、家庭医生签约服务覆盖及适老化公共空间改造等举措，持续缩小了城乡健康资源差距^[34]。

本研究发现乡村老年人跌倒高风险人群检出率更低的现象，不仅揭示了政策干预对健康公平性的促进作用，更可视为乡村生活水平多维提升（如人居环境改善、健康素养普及、社会保障强化）的综合性实证表征。

本研究结果提示，应针对年龄较大、睡眠质量较差、独居或主观生活满意度较低的老年人进行反跌倒宣教与干预，以期减少跌倒事件发生的风险，可行的措施包括提高锻炼频率、增加闲暇高强度身体活动。本研究GLMM结果显示，在本文数据范围内，中国健康老年人每周锻炼次数增加1次，其成为跌倒高危人群的风险降低8%（OR=0.92,95% CI:0.88～0.96）。

在既往研究中，运动频率和单次运动时长对老年人健康收益影响的结论尚未达成一致。世界卫生组织指出：老年人每周应至少保持150 min中等强度身体活动（或75 min高强度）及2次抗阻训练，强调身体活动总量对老年人健康的收益^[35]。由于世界卫生组织给出的身体活动建议缺乏针对性，本研究建议老年人在身体活动总量达标的前提下，应结合个体情况适量增加运动频率。既往有文献佐证了本研究结论的科学性。研究显示，每周至少2次抗阻训练刺激同一肌群方可有效维持或增加肌肉量，而单次运动时间过长将显著增加运动疲劳和损伤的风险，其强调了高频运动的优势^[36]。美国一项针对运动计划与心理健康的研究显示，每周进行5次、每次20 min的有氧运动比每周2次、每次50 min的运动对改善认知功能和情绪状态的作用更显著^[37]，不管是肌肉力量的增长还是心理健康的保持，增加运动频率均可得到更大的收益。

在身体活动总时间达标且运动频率增加后，应尽量增加闲暇高强度身体活动，其亦有利于降低老年人跌倒的风险。本研究结果显示，规律参加闲暇高强度身体活动可将跌倒高风险降低38%，而其他身体活动形式（如高强度与中等强度家务劳动、中强度与低强度身体活动）与老年人跌倒风险之间的相关性不具有统计学意义。既往研究亦显示，闲暇时间身体活动最有利于改善身体健康，这可能是由于参与闲暇的身体活动时，不仅生理功能得到了锻炼，心理状态亦得到了放松^[17,38]。因此，对于大多数健康的老年人，建议每周身体活动时间在符合世界卫生组织要求（150 min中等强度或75 min高强度身体活动）的基础上，还应积极增加闲暇高强度身体活动并增加锻炼频率，此举将更有利于降低其跌倒风险，提高生活质量。

除身体活动外，提高老年人综合力量水平亦是预防其跌倒的重要措施。本研究结果显示，增加握力可降低老年人跌倒风险，而30 s坐站次数（力量耐力）、闭眼单脚站立时间（平衡能力）、选择反应时间（反应时间）与跌倒风险的相关性不具有统计学意义，该结果符合既往文献中握力水平的提高与老年人跌倒风险降低具有相关性的结论^[11,39]。握力不仅可反映受试者的手指抓握力量，同时是肌肉功能与衰老的“风向标”，握力下降是肌肉质量和力量流失的早期信号^[24]。在既往研究中，握力作为一个简单高效的客观测量指标，与包括肌少症^[24,40]、心血管疾病^[41]、骨质疏松^[42]、全因死亡率^[43]、焦虑与抑郁^[44]在内的众多健康结局高度相关。

值得注意的是，作为反映心肺耐力素质的指标—2 min原地高抬腿次数，在本研究中发现其与老年人跌倒风险增加存在正向关联，是老年人跌倒的危险因素，可能原因是：心肺耐力较好的老年人暴露在跌倒危险环境的机会更多。结合握力指标、2 min原地高抬腿次数及其他指标，提示在预防老年人跌倒或者制定老年人防跌倒计划时，相关部门应首先关注肌肉力量的提高，如增加自重、弹力带与器械抗阻力量训练比例^[45-46]，以达到最佳的中国老年人跌倒预防效果。

最后，在地区差异方面，本研究发现中国老年人跌倒高风险检出率呈现出中部（华中、华北）和东部地区（华东）较低，南部（华南）、东北与西南地区相对较高的特点。造成不同地区老年人跌倒风险差异的原因众多，如生理因素、心理因素、行为因素、社会经济与环境因素等均可对老年人跌倒风险产生一定影响^[47-48]。本研究证实体质水平是影响老年人跌倒风险的重要因素，而既往研究表明中国不同地区人群的体质水平存在显著的空间异质性^[49]。此种空间异质性很可能是导致不同地区老年人跌倒高风险检出率存在差异的原因。因此，需考虑不同地区老年人体质水平及相关影响因素的差异，从而制订更加有针对性和有效性的老年人跌倒预防政策与措施。

本研究创新性：（1）数据源于全国最新社区老年人健康数据，有助于全面了解中国社区老年人跌倒风险现状；（2）全面分析了不同人群的跌倒风险，为识别高风险人群提供了新的依据；（3）为首个纳入全面且综合体质健康指标的老年人跌倒风险相关因素研究，并在研究中发现针对中国老年人，运动频率的提高、闲暇高强度身体活动的增加以及综合力量的提升均与老年人跌倒风险降低相关，为预防老年人跌倒提供了可行性方法。

本研究局限性：（1）为横断面研究，无法进行老年人跌倒风险相关因素的因果关系推断。（2）所纳入的社会经济学指标和行为学指标来自调查对象自报，可能存在一定程度的信息偏倚，但本研究数据收集人员均经过严格且统一培训，从而最大限度地保证客观测量和主观问卷数据的准确性。（3）虽然已尽可能纳入与跌倒相关的指标，但仍可能存在一些影响因素未采集，如视力、室内环境等。（4）研究中使用的跌倒自评量表尽管经过严格的信效度检验，但仍可能受到回忆偏倚与社会期望偏倚的影响。未来需整合多维度评估方法（如电子健康档案追踪、可穿戴设备动态监测），以增强跌倒风险识别的准确性，并为自评量表的预测效度提供更稳健的证据支持。（5）研究对象为60～79岁老年人，≥80岁的老人未被纳入，该人群因身体机能下降严重而面临更高的跌倒风险。

综上，中国60～79岁老年人跌倒高风险检出率为10.5%，跌倒风险呈现出女性高于男性、城镇高于乡村、随年龄递增的特点，而提升整体力量水平、增加锻炼频率与积极参与闲暇高强度身体活动和跌倒风险降低相关。该结果为中国老年人跌倒高风险人群的识别及科学管理提供了理论依据与数据支持。

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