中文版Ohkuma问卷调查量表和中文版EAT-10在老年人群吞咽障碍风险筛查中的预测效能比较

Comparison of Predictive Efficacy between the Chinese Version of Ohkuma Questionnaire and EAT-10 in Risk Screening for Dysphagia in the Elderly Population

摘要

目的 比较中文版Ohkuma问卷调查量表和中文版进食评估问卷调查工具-10（EAT-10）在老年人群吞咽障碍风险筛查中的预测效能。 方法 采用便利抽样法，选取2022年9—11月在中山大学附属第三医院、广州医科大学附属第五医院心血管内科与老年科住院的老年患者99例。本研究共发放调查问卷99份，其中6份因条目选项互相矛盾，予以剔除，最终回收有效问卷93份。采用一般人口学资料调查表收集患者一般资料；采用内部一致性信度Cronbach's α系数对2个量表的信度进行分析，采用Spearman相关性分析量表条目与总分的相关性；先采用抽样适合性（KMO）检验和Bartlett球形检验对量表进行检验，并利用探索性因子（EFA）分析评价问卷的结构效度，采用主成分分析法（PCA）确定因子数，再以特征值＞1为依据，提取公因子，计算得出累计方差贡献度，并用特征向量乘以对应特征值的平方根计算因子负荷系数。分别采用中文版Ohkuma问卷调查量表和中文版EAT-10筛查患者是否存在吞咽障碍，再用吞咽造影检查（VFSS）诊断患者是否存在吞咽障碍并进行对比；采用受试者工作特征（ROC）曲线及曲线下面积（AUC）确定最佳预测指标截断点，并采用灵敏度、特异度、约登指数等综合评价比较2个量表在老年人群吞咽障碍风险筛查中的预测能力。 结果 中文版Ohkuma问卷调查量表Cronbach's α＝0.843，显示出较高的内部一致性，认为量表的信度较好；各条目与总分均存在正相关（P＜0.05），Spearman相关系数r为0.289～0.805；中文版Ohkuma问卷调查量表的KMO值为0.741，Bartlett球形检验{\mathrm{\chi }}^{\mathrm{2}}＝823.000（P＜0.05），表明适合做EFA分析。利用PCA提取出3个公因子，方差累计贡献度63.23%，各项目的因子负荷系数为0.34～0.92。中文版EAT-10 Cronbach's α＝0.698，接近0.7，认为量表可用；中文版EAT-10各条目与总分均存在正相关，除条目6外，其余相关性均具有统计学意义（P＜0.05），Spearman相关系数r为0.391～0.730；中文版EAT-10的KMO值为0.663，Bartlett球形检验{\mathrm{\chi }}^{\mathrm{2}}＝324.735（P＜0.05）。利用PCA提取出2个公因子，方差累计贡献度49.75%，各项目的因子负荷系数为0.16～1.06。中文版Ohkuma问卷调查量表筛检出阳性37例，经VFSS诊断发现，其中阳性29例，阴性8例；中文版Ohkuma问卷调查量表筛检出阴性56例，经VFSS诊断发现，其中阳性5例，阴性51例。中文版EAT-10筛检出阳性26例，经VFSS诊断发现，其中阳性16例，阴性10例；中文版EAT-10筛检出阴性67例，经VFSS诊断发现，其中阳性18例，阴性49例。中文版Ohkuma问卷调查量表的AUC为0.867，判断吞咽障碍的灵敏度为86.11%，特异度为87.30%，阳性预测值为78.37%，阴性预测值为91.07%，约登指数为0.73。中文版EAT-10的AUC为0.643，判断吞咽障碍的灵敏度为44.44%，特异度为84.13%，阳性预测值为61.54%，阴性预测值为73.13%，约登指数为0.29。 结论 中文版Ohkuma问卷调查量表识别老年人群吞咽障碍风险的效能优于中文版EAT-10，对老年人群吞咽障碍风险的识别具有较好的敏感性和特异性。

Abstract

Objective To compare the predictive efficacy of the Chinese version of the Ohkuma Questionnaire and the Chinese version of the eating assessment tool-10 (EAT-10) in screening for dysphagia risk in the elderly population. Methods A convenience sampling method was used. Ninety-nine elderly patients admitted to the Cardiovascular and Geriatrics Departments of the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University and the Fifth Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University from September to November 2022 were screened. A total of 99 questionnaires were distributed. Six questionnaires were excluded due to contradictory responses among item options, resulting in 93 valid questionnaires. General demographic information of the participants was collected using a general demographic questionnaire. Reliability was assessed using Cronbach's α to evaluate the internal consistency of the two scales. Item-to-total correlations were analyzed using Spearman's rank correlation coefficient. For construct validity, Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) test and Bartlett's test of sphericity were carried out, followed by exploratory factor analysis (EFA), with the number of factors determined using principal component analysis (PCA). Common factors were then extracted based on the criterion of eigenvalues greater than 1, and the cumulative variance contribution rate was computed. Factor loading coefficients were derived by multiplying eigenvectors by the square root of their corresponding eigenvalues. Dysphagia was screened using the Chinese versions of the Ohkuma questionnaire and the Chinese version of the EAT-10. The presence of dysphagia was determined by videofluoroscopic swallowing study (VFSS), and the screening results were compared against the VFSS diagnosis. Receiver operator characteristic (ROC) curves and the area under the curve (AUC) were employed to determine the optimal cutoff points. Sensitivity, specificity, Youden's index, and other indicators were then applied to compare the predictive performance of the two scales for dysphagia risk screening in the elderly population. Results the Cronbach's α of the Chinese version of the Ohkuma Questionnaire was 0.843, indicating good internal consistency and reliability. All item-total correlations were positive (P0.05), with Spearman correlation coefficients r ranging from 0.289 to 0.805. The Chinese version of the Ohkuma questionnaire demonstrated a Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) value of 0.741 and Bartlett's test of sphericity χ²=823.000 (P0.05), supporting for EFA. Three common factors were extracted by PCA, accounting for 63.23% of the total variance. The factor loadings ranged from 0.34 to 0.92. The Cronbach's α of the Chinese version of the EAT-10 was 0.698, which approximated 0.7, indicating acceptable reliability. All item-total correlations, excluding for item 6 were positive, and the correlations with the total score were statistically significant (P0.05), with Spearman correlation coefficients r ranging from 0.391 to 0.730. The KMO value of the Chinese EAT-10 was 0.663, and Bartlett's test of sphericity showed a χ²=324.735 (P0.05). Two common factors were extracted by PCA, accounting for 49.75% of the total variance. The factor loadings ranged from 0.16 to 1.06. Among the 37 participants screened as positive by the Chinese version of the Ohkuma questionnaire, 29 were diagnosed as positive and 8 as negative by VFSS. Among 56 participants identified as negative by the Chinese version of the Ohkuma questionnaire, VFSS indicated 5 were positive and 51 were negative. Among the 26 participants screened as positive by the Chinese version of the EAT-10, VFSS confirmed 16 as true positive and 10 as negative. Among the 67 participants screened as negative, VFSS identified 18 as positive and 49 as true negative. The Chinese version of the Ohkuma questionnaire had an AUC of 0.867. The sensitivity for detecting dysphagia was 86.11%, and the specificity was 87.30%. The positive predictive value (PPV) was 78.37%, and the negative predictive value (NPV) was 91.07%. The Youden's index was determined to be 0.73. The AUC of the Chinese version of the EAT-10 was 0.643, with a sensitivity of 44.44%, a specificity of 84.13%, a PPV of 61.54%, a NPV of 73.13%, and a Youden's index of 0.29. Conclusion The Chinese version of the Ohkuma questionnaire demonstrated better effectiveness than the Chinese version of the EAT-10 in identifying the risk of dysphagia in the elderly population, with relatively good sensitivity and specificity.

关键词

吞咽障碍 / 中文版Ohkuma问卷调查量表 / 中文版EAT-10 / 预测效能 / 老年

Key words

dysphagia / the Chinese version of the Ohkuma questionnaire / the Chinese version of the eating assessment tool-10 / predictive effectiveness / elderly

全国第７次人口普查资料数据显示，2020年我国60岁及以上人口有2.64亿人，占总人口的18.70％^［1］。预计到2050年前后，我国60岁及以上人口将达到峰值4.87亿人。吞咽障碍是老年人的常见疾病，其患病率随年龄增长而增加，50岁以上人群的吞咽障碍患病率为5.5%～8％^［2-3］。吞咽障碍是指食物从口腔至食管、胃运送过程受阻而产生的梗阻停滞感觉，是由于下颌、双唇、舌、软腭、咽喉、食管等器官结构和/或功能受损，不能安全有效地把食物输送到胃内的过程^［4］。其发病与老年综合征（如功能依赖和认知依赖）、神经源性疾病、神经退行性疾病（如帕金森病）、头颈部疾病密切相关^{［2，5-7］}。由于吞咽反射延迟、咽部清除能力下降以及气道保护机制减弱，个体易出现误吸、吸入性肺炎以及窒息等不良结局^［8］。同时，吞咽困难导致的进食与饮水量减少与脱水、营养不良、肌少症、抑郁、认知衰退等并发症的风险增加相关，严重影响患者的生活质量与预后^［6］。因此，对老年患者尤其是高风险人群的吞咽障碍进行早期识别，实施针对性的干预措施，对于改善疾病结局具有十分重要的临床意义^［9］。吞咽造影检查（videofluoroscopic swallowing study，VFSS）能够动态观察食团通过口腔-咽部-食管阶段的运动学表现，是诊断吞咽障碍的“金标准”^［10］。然而，VFSS对检查设备与专业人员要求较高，部分基层医疗机构或社区卫生服务中心尚不具备常规开展条件，这使得其难以在所有患者中普及实施。基于上述现实需求，寻找简单、易操作、成本低，同时具有较高预测效能的吞咽功能障碍筛查方法具有迫切性与必要性。

中文版Ohkuma问卷调查量表在筛查中国老年人群吞咽困难方面已显示出良好的信效度与区分度，能够较好地反映受试者吞咽相关症状的发生情况^［11］。中文版进食评估问卷调查工具-10（eating assessment tool-10，EAT-10）亦是一项具有症状特异性、被广泛应用的吞咽功能障碍筛查量表，具有一定的临床可用性^［12-15］。尽管现有证据提示这2种量表均具备筛查潜力，但是有研究指出中文版EAT-10对不同原因造成的吞咽障碍，其筛检效能可能不同，同时，对于疾病的不同时期，使用不同分界值进行筛查，其筛检价值也可能会有所差异，影响后续决策的准确性^{［12，14，16］}。因此，这2种问卷在我国老年人群吞咽障碍风险预测中的综合表现与稳定性仍需更系统的对比研究。截至目前，关于中文版Ohkuma问卷调查量表与中文版EAT-10在我国老年人群中对吞咽障碍风险的筛查效能差异，尚缺乏系统、可复核的研究证据。为弥补上述不足，本研究拟以我国老年人群为研究对象，比较中文版Ohkuma问卷调查量表与中文版EAT-10在吞咽障碍风险筛查中的预测效能，并通过统计学方法评估其区分能力、预测准确性及综合表现。研究结果旨在为我国老年人群吞咽功能筛查提供更具适配性的量表选择依据，从而促进吞咽障碍的早期发现与风险分层管理，为后续规范化干预提供循证支持。

1 临床资料

1.1　病例选择标准

1.1.1　纳入标准

① 年龄≥60岁；② 生命体征平稳。

1.1.2　排除标准

① 病情危重或存在重要脏器功能衰竭者；② 气管切开或行气管插管者；③ 因疾病或治疗原因不能经口进食者；④ 有明显的认知障碍或感觉性失语，影响患者的理解能力，不能配合相关检查及治疗者；⑤ 存在恶性疾病、代谢性疾病、胃肠道疾病、肺部感染者；⑥ 合并其他可导致吞咽障碍疾病如运动性神经元病、重症肌无力、头颈部肿瘤放化疗后的患者。

1.2　一般资料

采用便利抽样法，选取2022年9—11月在中山大学附属第三医院、广州医科大学附属第五医院心血管内科与老年科住院的老年患者99例。根据诊断试验，依据灵敏度和特异度估算样本量公式n=(\frac{{\mathrm{Z}}_{\mathrm{1}-\alpha /\mathrm{2}}\times \sqrt[]{\mathrm{p}\times \left(\mathrm{1}-p\right)}}{\delta })^2［17］。根据既往研究，老年人群吞咽障碍的患病率为38.7%^［5］，取α＝0.05，Z_1-α/2＝1.96，容许误差δ为0.10，估算最小样本量为90例，考虑10%的失访率，最后确定样本量为99例。本研究共发放调查问卷99份，其中6份因条目选项互相矛盾，予以剔除，最终回收有效问卷93份（2个量表均完成93份），有效回收率93.94%。一般资料见表1。本研究经中山大学附属第三医院医学伦理委员会审批通过（审批号：中大附三医伦［2020］02-129-01）。

2 方 法

2.1　观察指标

2.1.1　一般人口学资料

调查内容包括性别、年龄、患病类型。

2.1.2　量表筛查吞咽障碍

分别采用中文版Ohkuma问卷调查量表和中文版EAT-10筛查是否存在吞咽障碍。

2.1.2.1　中文版Ohkuma问卷调查量表

中文版Ohkuma问卷调查量表由中山大学附属第三医院安德连等^［11］汉化和调适，该量表共15个条目，每个条目包括重度症状、轻度症状、无症状3个选项，分别赋分1、2、3分，总分45分。若患者在15个条目中勾选了≥1次“重度症状”，则该患者被评定为吞咽障碍，属于“阳性”；若患者所有条目均未勾选“重度症状”，则被评定为无吞咽障碍，属于“阴性”。

2.1.2.2　中文版EAT-10

EAT-10是由BELAFSKY等^［12］于2008年研发的吞咽障碍筛查工具。2013年在“中国第三届吞咽障碍高峰论坛”上将EAT-10翻译为中文版并推荐使用^［15］。中文版EAT-10由10个问题组成，包括各种吞咽障碍症状、临床特点、心理感受、社交影响，每个问题分为5个等级：没有（0分）、轻度（1分）、中度（2分）、重度（3分）、严重（4分）。然而有研究表明，尽管中文版EAT-10分界值为2分或3分时总体筛检效能较强，适用于吞咽障碍患者的筛查，但对于敏感度和特异度的侧重不同时，应选择的分界值也不同^［16］。目前使用较广泛的分界值是3分，中文版EAT-10评分≥3分为筛查结果“阳性”，可被评定为吞咽障碍，否则为“阴性”^［16］。

2.1.3　VFSS诊断吞咽障碍

VFSS被公认为吞咽功能评估的“金标准”，采用VFSS可诊断患者是否存在吞咽障碍^［4］。具体方法如下：① 配制造影用食团，稀流质（1号食团）、浓流质（2号食团）、糊状（3号食团）；② 患者均取坐位，头部自然直立位，依次吞咽稀、浓、糊状食物调制的钡剂，从3 mL开始，逐渐增加至5、10 mL。每一剂量均进行正位及侧位的透视；一旦出现误吸，立即停止检查。由经过吞咽困难诊治训练的1名康复科及1名放射科医师共同分析透视录像，达成一致结论，记录异常特征。其中出现吞咽启动延迟或不能启动，食团转运、推进异常，会厌谷、梨状窦滞留/残留，喉前庭渗漏或气道误吸，鼻咽反流，吞咽各期通过时间显著延长，喉上抬不足、会厌翻转不全、环咽肌开放异常特征中的任何一项即可诊断为吞咽障碍^［4］。存在吞咽障碍即为“阳性”，反之则为“阴性”。

2.2　资料收集方法

采用现场调查法，由经过统一培训的吞咽障碍专科护士对患者进行筛查。调查前向调查对象讲解调查的目的和意义，取得调查对象同意后发放问卷，讲解问卷填写的注意事项，对调查对象提出的疑问给予一一解答。问卷当场发放当场收回，回收过程中逐项检查问卷条目填写完整性，发现漏项请调查对象及时补充。

2.3　统计学方法

采用SPSS 25.0统计软件对数据进行录入及统计分析。计数资料用频数表示。采用内部一致性信度Cronbach's α系数对2个量表的信度进行分析，采用Spearman相关性分析量表条目与总分的相关性；先采用抽样适合性（Kaiser-Meyer-Olkin，KMO）检验和Bartlett球形检验对量表进行检验，并采用探索性因子（exploratory factor analysis，EFA）分析评价问卷的结构效度，采用主成分分析法（principal component analysis，PCA）确定因子数，再以特征值＞1为依据，提取公因子，计算得出累计方差贡献度，并用特征向量乘以对应特征值的平方根计算因子负荷系数。分别采用中文版Ohkuma问卷调查量表和中文版EAT-10筛查是否存在吞咽障碍，再用VFSS诊断是否存在吞咽障碍并进行对比；采用受试者工作特征（receiver operator characteristic，ROC）曲线及曲线下面积（area under the curve，AUC）确定最佳预测指标截断点，并采用灵敏度、特异度、约登指数等综合评价比较2个量表在老年人群吞咽障碍风险筛查中的预测能力。检验水准为α＝0.05，P＜0.05表示差异具有统计学意义。

3 结 果

3.1　2个量表信效度分析比较

3.1.1　中文版Ohkuma问卷调查量表

3.1.1.1　信度分析

① 中文版Ohkuma问卷调查量表的Cronbach's α＝0.843（＞0.8），显示出较高的内部一致性，认为量表的信度较好。② 各条目与总分均存在正相关（P＜0.05），Spearman相关系数r为0.289～0.805，其中条目12的Spearman相关系数r＜0.3，综合考虑其专业意义决定保留。见表2。

3.1.1.2　效度分析

量表的KMO值为0.741，Bartlett球形检验{\mathrm{\chi }}^{\mathrm{2}}＝823.000（P＜0.05），表明适合做EFA分析。利用PCA提取出3个公因子，方差累计贡献度63.23%。各项目的因子负荷系数为0.34～0.92。见表2。

3.1.2　中文版EAT-10量表

3.1.2.1　信度分析

① 中文版EAT-10 Cronbach's α＝0.698，接近0.7，认为量表可用。② 中文版EAT-10各条目与总分均存在正相关，除条目6外，其余相关性均具有统计学意义（P＜0.05），Spearman相关系数r为0.391～0.730。见表3。

3.1.2.2　效度分析

中文版EAT-10的KMO值为0.663，Bartlett球形检验{\mathrm{\chi }}^{\mathrm{2}}＝324.735（P＜0.05）。利用PCA提取出2个公因子，方差累计贡献度49.75%，各项目的因子负荷系数为0.16～1.06。见表3。

3.2　2个量表筛检效果分析比较

中文版Ohkuma问卷调查量表筛检出阳性37例，经VFSS诊断发现，其中阳性29例，阴性8例；中文版Ohkuma问卷调查量表筛检出阴性56例，经VFSS诊断发现，其中阳性5例，阴性51例。

中文版EAT-10筛检出阳性26例，经VFSS诊断发现，其中阳性16例，阴性10例；中文版EAT-10筛检出阴性67例，经VFSS诊断发现，其中阳性18例，阴性49例。见表4。

3.3　2个量表受试者操作特征曲线下面积及检验效能比较

中文版Ohkuma问卷调查量表的AUC为0.867，判断吞咽障碍的灵敏度为86.11%，特异度为87.30%，阳性预测值为78.37%，阴性预测值为91.07%，约登指数为0.73。

中文版EAT-10的AUC为0.643，判断吞咽障碍的灵敏度为44.44%，特异度为84.13%，阳性预测值为61.54%，阴性预测值为73.13%，约登指数0.29。见表5。

4 讨 论

4.1　老年吞咽障碍早期筛查的重要性

吞咽障碍是老年人的常见疾病，已被世界卫生组织列入国际疾病分类第九版（International Classification of Diseases，9th revision，ICD-9）和国际疾病分类第十版（International Classification of Diseases，10th revision，ICD-10）^［18］。国外报道显示社区老年人吞咽障碍患病率为5%～72%^［19］。李超等^［5］研究显示，中国特定人群的吞咽障碍患病率为38.7％，该研究的调查样本与本研究的样本在文化背景上具有一定的相似性。吞咽困难往往伴随进食不适与反复呛咳症状，不仅导致焦虑、抑郁以及进食回避等问题，还严重影响患者正常社交活动与心理状态，进一步削弱其生活质量并增加家庭的照护负担。老年吞咽障碍患者多伴有功能状况不佳，营养不良合并肺炎，合并肺炎者随访1年后病死率高达50%^［20］。总体而言，吞咽障碍是常见的老年综合征之一，危害较大，需引起广泛关注^［21］。若能开展老年人群吞咽障碍的早期风险筛查与规范化评估，便可更早采取吞咽康复训练、饮食调整及必要的医学处理，从而降低吸入性肺炎、营养不良及相关并发症的发生概率，改善患者近期健康结局与长期预后与生活质量。

4.2　中文版Ohkuma问卷调查量表与中文版EAT-10比较

Ohkuma问卷调查量表最早用于日本养老院住院患者的吞咽困难的检测，具备识别老年人群吞咽障碍风险的能力。中文版Ohkuma问卷调查量表具有简单、测量准确、便于理解的特点，易于被老年人群接受^［11］。此外，量表中的15个子问题包含所有吞咽困难患者的基本指征，适用于吞咽的所有阶段。在问卷完成后，调查者可以确定老年人吞咽困难的频率、持续时间及吞咽障碍的类别。因此，在临床工作中，该量表能帮助医务人员在吞咽综合评估的完成和治疗干预方法提出之前实施预见性干预，预防吸入性肺炎的发生^［11］。本研究中该量表的Cronbach's α系数为0.843，显示出较高的内部一致性，可以认为量表的信度较好；利用PCA提取出3个公因子，方差累计贡献度63.23%，提示该量表具有较好的结构效度。此外，中文版Ohkuma问卷调查量表判断吞咽障碍的ROC曲线下面积为0.867，约登指数0.73，灵敏度为86.11%，特异度为87.30%，阳性预测值为78.37%，阴性预测值为91.07%，提示其对老年人群吞咽障碍风险的识别具有较好的敏感性和特异性。

中文版EAT-10是常用于评估吞咽障碍患者症状严重程度的自我报告工具，是目前应用最为广泛的一种吞咽功能障碍筛查工具^［22］。该量表仅10个条目，可简单快速完成筛查，常被用于吞咽障碍严重程度评估、对患者生活质量的影响以及治疗效果的评价。然而，有研究报道其假阳性值较高，易造成误诊^{［14，23］}。在实际应用中，该量表常与其他评估方法联用，以提高判别准确性。如王旭霞等^［23］将中文版EAT-10联合容积黏度吞咽测试（volumeviscosity swallowing test，V-VST）筛查老年急性缺血性脑卒中后吞咽障碍，结果显示联合应用可有效提高检测的灵敏度和特异性。还有研究显示，中文版EAT-10能有效筛检出吞咽障碍患者，但分界值为2分和3分时其筛检效能有所差异^［16］。本研究以3分为分界值，中文版EAT-10判断吞咽障碍的灵敏度为44.44%，特异度为84.13%，阳性预测值为61.54%，阴性预测值为73.13%，量表的ROC曲线下面积为0.643，约登指数为0.29。综合上述证据可见，中文版EAT-10具备一定筛查效能，但其识别表现与阈值设置密切相关，且在测量稳健性上可能存在局限。

总体而言，中文版Ohkuma问卷调查量表和中文版EAT-10均能识别老年人群吞咽障碍风险。两者比较，中文版EAT-10累计方差贡献度低于中文版Ohkuma问卷调查量表，提示其在整体解释能力方面表现欠佳。中文版Ohkuma问卷调查量表条目更全面，识别吞咽障碍的表现与测量稳定性更高。因此，相较于中文版EAT-10，中文版Ohkuma问卷调查量表可以作为中国老年人群吞咽困难筛查的有效工具。如果条件许可，建议对筛查阳性的患者进一步完善吞咽障碍综合评估、吞咽相关肌群和结构的功能检查，如VFSS、电子喉镜吞咽功能评估等。

4.3　中文版Ohkuma问卷调查量表适用于老年人群吞咽障碍的筛查

本研究的主要目的是使用量表区分吞咽障碍患者和正常人。本研究结果提示，两种问卷均能在一定程度上识别老年人吞咽障碍风险，但中文版Ohkuma问卷调查量表对老年人吞咽障碍风险的识别效能优于中文版EAT-10，具有较好的敏感性和特异性。因此，中文版Ohkuma问卷调查量表可作为中国老年人群吞咽障碍筛查的有效工具，为临床早期识别高风险人群、进一步开展干预决策提供依据，也有助于改善吞咽障碍相关并发症的管理策略。

5 结 论

本研究通过比较中文版Ohkuma问卷调查量表和中文版EAT-10在老年人群吞咽障碍风险筛查中的预测效能，结果表明中文版Ohkuma问卷调查量表是一种简单、方便、安全的评估工具，可用于中国老年人群吞咽障碍的筛查。本研究也存在一定局限性：如样本可能存在选择偏倚、取样仅局限于2个三级甲等综合医院、取样的广度和数量有待增加。未来研究可进一步增加样本量，选择更多层级和数量医院的老年患者进行研究。

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基金资助

广东省卫生经济学会基金项目(2024-WJMZ-55)