입원환자에서의 약물 사용과 낙상 위험 증가의 상관성: 단일 기관 매칭 연구

Association of medication use with increased fall risk in inpatients: a single-center matched study

Article information

J Geriatr Neurol. 2023;2(2):64-72
Publication date (electronic) : 2023 December 15
doi : https://doi.org/10.53991/jgn.2023.00094
1Department of Pharmacy, Seoul Metropolitan Government-Seoul National University Boramae Medical Center, Seoul, Korea
2Quality Improvement Team, Seoul Metropolitan Government-Seoul National University Boramae Medical Center, Seoul, Korea
3Seoul National University College of Pharmacy, Seoul, Korea
4Department of Neurology, Seoul National University College of Medicine, Seoul, Korea
5Department of Neurology, Seoul Metropolitan Government-Seoul National University Boramae Medical Center, Seoul, Korea
전해진1orcid_icon, 최은주1orcid_icon, 김민정1orcid_icon, 정애희1orcid_icon, 정선회1orcid_icon, 우효남2orcid_icon, 허규남3orcid_icon, 이주연3orcid_icon, 권형민,4,5orcid_icon
1서울특별시보라매병원 약제부
2서울특별시보라매병원 의료질향상팀
3서울대학교 약학대학
4서울대학교 의과대학 신경과학교실
5서울특별시보라매병원 신경과
Corresponding author: Hyung-Min Kwon, MD, PhD Department of Neurology, Seoul National University College of Medicine and Seoul Metropolitan Government-Seoul National University Boramae Medical Center, 20 Boramae-ro 5-gil, Dongjak-gu, Seoul 07061, Korea Tel.: +82-2-870-2475 Fax: +82-2-831-2826 E-mail: hmkwon@snu.ac.kr
Received 2023 October 17; Revised 2023 November 14; Accepted 2023 November 14.

Trans Abstract

Background

Evaluation of drug-induced fall risk is often neglected in clinical practice. The purpose of this study was to analyze the effects of medication use on falls in hospitalized elderly patients.

Methods

This was a retrospective case-control study. A total of 1,020 patients were evaluated who were 60 years and over and admitted between January 1st and December 31, 2021. Patients aged 60 years and over with reports of fall accidents in 2021 were included in the fall group. Cases were matched 1:4 on sex, age, medical department, and Morse Fall Scale (MFS) score to randomly selected control from patients with no falls. Demographics, MFS score, physical examination, and medication profile were collected from electronic medical records. Data were analyzed by chi-square test and multiple logistic regression analysis.

Results

After adjustment for age, sex, medical department, MFS score and Charlson comorbidity index, hemoglobin level, sodium level, ambulatory aid, gait/transferring (impaired), mental status, polypharmacy (10 and more), use of anxiolytics, antipsychotics, opioids, and anticholinergics were significantly associated with falls. On multiple regression analysis, hemoglobin level, ambulatory aid (furniture), use of anxiolytics, and opioids were significantly associated with falls in every model.

Conclusions

The type of medication, especially anxiolytics and opioids, was more significantly associated with increased risk of falls than polypharmacy. It is suggested to be aware of the effects of medication on falls and evaluate medication use on a regular basis.

서론

낙상은 현 위치보다 낮은 위치나 바닥으로 본인의 의사와는 상관없이 넘어지거나 주저앉는 것을 의미하며[1], 의료의 질과 환자안전 수준을 제고하기 위한 필수요소로서 의료기관 인증의 평가 지표 중 하나이다. 낙상은 장기간 활동에 제한을 줄 수 있으며, 골절, 뇌손상, 사망 등의 신체적 손상뿐만 아니라 불안과 낙상에 대한 두려움으로 인한 활동의 위축 등 정신적 피해에도 영향을 미친다. 또한 입원기간 연장과 의료 소송 등 병원의 측면에서도 부정적인 영향을 끼치기 때문에 병원 내에서 낙상을 예방하는 것은 중요한 과제 중 하나이다. 낙상은 의료진의 인식과 적절한 관리로 충분히 예방 가능함에도 불구하고, 2018년 환자안전보고 데이터에 따르면 낙상사고는 환자안전사고 유형 중 가장 많은 비중(40.5%)을 차지하고 있다[2].

특히, 연령이 증가함에 따라 낙상률과 손상규모 또한 증가하는 양상을 보인다. 2022년 손상유형 및 원인 통계에 따르면 60대 이상 낙상의 비율은 전체 손상기전 중 42.9%로, 노인 인구가 증가함에 따라 10년 전과 비교하여 1.8배 증가하였다[3]. 한국 2020 퇴원손상 통계에 따르면, 노인에서 추락 및 낙상은 어린이(0–12세)보다 12.6배 높은 손상규모를 보였으며, 연령이 증가함에 따라 추락 및 낙상 환자가 큰 폭으로 증가하고, 재원일수 역시 증가하였다[4]. 이는 노인층에서 낙상이 미치는 영향이 증가한다는 것을 시사한다.

낙상에 따른 경제적 비용 손실 역시 큰 비중을 차지한다. 65세 이상 노인을 대상으로 한 연구에 따르면, 2015년 낙상으로 인한 의료비는 약 50억 달러이며, 치명적인 낙상으로 인한 전체 의료비 지출은 약 7억 5천4백만 달러로 추정된다[5].

낙상의 위험요인은 외재적 요인과 내재적 요인으로 나누어 볼 수 있다. 외재적 요인은 부적절한 보행 보조기구, 신발, 조명, 미끄러운 바닥, 장애물이 있는 환경적 요인 등이 있으며, 내재적 요인은 연령의 증가, 신경성 질환, 중추신경계(central nervous system, CNS) 억제 약물의 복용, 음주, 인지기능의 저하, 시력의 저하, 보행이상, 균형감 감소, 하지근력 저하, 전신의 쇠약, 실금, 낙상의 과거력, 우울, 만성질환 등으로 알려져 있다[6].

다약제 및 특정 약물사용은 낙상 위험을 높이는 위험 요인 중 하나이며[7], 노인은 기저질환으로 인한 다약제 사용 및 약물 부작용 등의 증가로 인해 약물에 의한 낙상 위험이 증가할 수 있다. 미국질병통제예방센터는 낙상 예방을 위해 낙상 위험을 증가시킬 수 있는 약물 사용을 주기적으로 모니터링하여 대상자와 보호자에게 위험성을 경고하는 약물 검토 및 중재가 낙상 감소에 효과적이라고 밝히고 있다[8]. 그러나 국내 병원에서 가장 많이 사용되고 있는 낙상 위험도 평가도구인 Morse Fall Scale (MFS)은 약물에 대한 평가를 포함하고 있지 않아, 입원환자의 낙상과 관련된 약물학적 요인에 대한 평가 및 예방이 부족한 실정이다[9]. 낙상과 약물 사용과의 상관성에 관련하여 국내외의 다양한 환자군을 대상으로 연구[1014]가 진행되어 왔으나, 낙상 위험 평가도구를 적용하여 국내 입원환자군에서 약물 사용의 추가적 위험성을 분석한 연구는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 병원에서 사용 중인 낙상 위험도 점수를 매칭한 환자를 대상으로 낙상 발생 위험을 증가시키는 추가적인 위험인자, 특히 약물 사용과 관련된 인자를 확인하고자 하였다.

방법

1. 연구 설계 및 연구 대상

본 연구는 환자-대조군 연구로 2021년에 본 병원에서 낙상이 보고된 만 60세 이상의 환자를 낙상군으로 하였으며, 2021년에 본 병원에 입원한 환자 중 성별, 나이, 진료과, 입원 시 낙상 위험도 점수를 공변량으로 1:4 성향점수매칭 방법을 이용하여 대조군을 선정하였다. 입원일 기준 만 60세 미만 환자, 현재 입원 중인 환자, 2일 미만 입원환자, 입원으로 등록되었지만 입원이 취소된 환자, 와상 및 무의식 환자는 대상에서 제외하였다(Figure 1). 본 연구는 서울특별시보라매병원의 임상시험 및 의학연구 윤리심사위원회(Institutional Review Board, IRB 심의 번호: 20-2022-106)의 승인을 받고 진행하였으며, 후향적인 연구 설계이고 데이터 추출 과정에서 환자를 식별할 수 있는 정보는 삭제 후 부호화하여 분석하여 환자 동의는 면제 승인을 받았다.

Figure 1.

Flow chart of study population selection.

2. 결과 변수 및 기타 변수 정의

충분한 낙상 건수 확보와 관련 선행 연구를 참고하여[15,16] 본 연구에서는 60세 이상을 노인으로 정의하였다. 본 연구에서 낙상 발생은 낙상보고서의 정의대로 ‘갑작스럽고 비의도적인 자세변화로 몸의 위치가 본래의 위치보다 낮은 곳에 몸이 닿거나 바닥에 떨어지는 것’으로 하였다. 병원 규정에 따르면, 낙상이 발생한 환자의 담당 간호사는 환자 정보, 발생 일시/장소, 발생 당시의 상황, 환자의 활동 및 기능, 낙상 위험요인, 낙상 전 24시간 내 투약 약물, 정맥 내 주입, line/tube/catheter 유무, 위해 정도, 낙상 발생 후 조치사항 등에 대한 내용을 병원에 보고한다. 본 연구에서는 낙상보고서 내용 중 낙상 발생일 정보를 수집하였으며, 대조군의 경우 입원기간 중 무작위로 선정된 날짜를 기준일자(index date)로 설정하였다.

매칭 또는 보정변수로는 인구정보학적 특성(성별, 연령, Charlson comorbidity index [CCI]), 진료과, 낙상 관련 특성(낙상 위험도 평가 점수, 과거 낙상 경험, 이차진단, 보행보조, 정맥수액요법/헤파린록, 걸음걸이/이동, 의식상태), 실험실적 검사 수치(헤모글로빈[hemoglobin, Hb], 혈청나트륨농도[Na]), 활력징후(혈압)를 포함하였다.

낙상 위험도 점수는 본 병원에서 환자 입원 24시간 내에 담당 간호사에 의해 시행되는 MFS 도구를 이용한 평가자료와 주 1회마다 환자의 상태에 따라 재평가된 자료를 활용하였다. 입원기간 중 최초에 측정된 낙상 위험도 점수를 매칭 시 활용하였으며, MFS 평가항목에 대한 정보는 기준일자와 가장 근접한 과거 기록을 참고하였다.

약물 관련 변수는 국내외에서 사용하고 있는 Peninsula Health Falls Prevention Service의 낙상 위험 사정도구[17], Johns Hopkins Hospital의 낙상 위험 사정도구[18], Agency for Healthcare Research and Quality의 낙상 위험 사정도구[19], Beers criteria의 낙상 위험 약물[20], Stopping Elderly Accidents, Deaths & Injuries의 낙상 위험 사정도구[21]의 낙상 위험 사정도구에 포함된 낙상 고위험 약물을 참고하여 선정하였으며, World Health Organization에서 제시하고 있는 Anatomical Therapeutic Chemical (ATC) 코드를 사용하여 4단계 분류로 분류하였다. 외용, 수액, 조영제를 제외한 약물을 포함하였으며, 약물 조사 시점은 기준일자의 1일 전에 복용한 약물을 조사하였다.

실험실적 검사 수치(Hb, Na)는 기준일자와 가장 근접한 과거에 측정된 데이터를 수집하였으며, 해당 일자의 측정값 중 최솟값을 분석에 사용하였다. 활력징후(혈압)는 기준일자와 가장 근접한 과거의 측정값 중, 혈압의 일중 변동을 고려하여 오전 8시 이후에 측정된 가장 이른 수축기 혈압을 분석에 사용하였다.

낙상 위험도 평가에 사용되는 MFS의 평가항목은 지난 3개월간 낙상 경험 여부, 2차진단(부진단) 여부, 보행보조, 정맥수액요법/헤파린록, 걸음걸이, 의식상태 항목을 포함하고 있다. 지난 3개월간 낙상 경험이 있는 경우 25점, 2차진단(부진단)이 있는 경우 15점으로 측정된다. 보행보조의 경우 보조기구가 없거나 침상안정, 휠체어를 사용하는 경우 0점, 목발, 지팡이, 보행기를 사용하는 경우 15점, 가구를 잡고 이동하는 경우 30점으로 측정된다. 정맥수액요법/헤파린록이 있는 경우 20점으로 측정된다. 걸음걸이의 경우 정상이거나 침상안정, 부동인 경우 0점, 허약한 경우 10점, 장애가 있는 경우 20점으로 측정된다. 의식상태는 자신의 기능수준에 대해 잘 알고 있는 경우 0점, 기능수준을 과대평가하거나 잊어버리는 경우 15점으로 측정된다. 본 병원의 낙상 위험도는 위 6개 항목의 총점으로 평가되며, 총점이 25점 미만인 경우 저위험, 25점 이상 45점 미만인 경우 중등도 위험, 45점 이상인 경우 고위험으로 분류된다.

3. 자료 분석 방법

대상자의 일반적 특성은 빈도, 백분율, 카이제곱 검정으로 분석하였다. 낙상군과 대조군의 약물인자와 비약물인자의 특성은 카이제곱 검정을 하였으며, 낙상과 관련 있는 위험요인은 다변량 로지스틱 회귀분석을 통해 4개의 모델로 나누어 분석하였다. 4개의 모델 모두 성별, 연령, 진료과, 낙상 위험도 점수, CCI 점수를 보정변수로 포함시켰으며, 모델 A는 Hb, Na 수치, 다약제 여부, 보행보조, 걸음걸이, 의식상태, 항불안제, 항정신병약제, opioids, 항콜린성약물 사용 여부를 각각 독립변수로 하여 단일 낙상 위험요인이 미치는 영향을 분석하였다. 모델 B는 Hb, Na 수치, 보행보조, 걸음걸이, 의식상태, 다약제 여부를, 모델 C는 Hb, Na 수치, 보행보조, 걸음걸이, 의식상태, 항불안제, 항정신병약제, opioids, 항콜린성약물 사용 여부를 독립변수로 포함시켰다. 모델 D는 낙상 위험요인 전체를 독립변수로 포함시켜 분석하였다. 환자 데이터 중 Hb, 혈압, Na에 대한 결측치는 다중대치방법을 이용하여 대체하였다. 데이터 정리와 통계분석은 SAS Enterprise Guide 8.3 (64-bit, SAS Institute Inc.)을 이용하여 분석하였다.

결과

1. 연구 대상자의 일반적 특성

연구기간 중 입원한 환자 10,526명 중 제외기준에 따라 1,292명을 제외하여 총 9,234명을 모집단으로 하였다. 이 중 낙상이 보고된 207명 중 제외기준에 따라 4명을 제외하여 총 204명을 낙상군으로 하였으며, 성향점수 매칭에 의해서 총 816명이 대조군으로 포함되었다. 매칭 전후 낙상군과 대조군의 일반적 특성은 Table 1과 같다. 낙상군과 대조군의 평균 연령은 각각 75.3세, 76.2세이며, 이 중 남성은 각각 109명(53.4%), 395명(48.4%)이었다. MFS 점수의 평균은 각각 29.6, 29.0이었다. 진료과별로 연구 대상자를 분류하였을 때, 정형외과, 호흡기내과, 소화기내과에서 낙상을 경험한 환자가 각각 52명(25.5%), 22명(10.8%), 21명(10.3%) 순으로 높은 비율을 보였다.

Baseline clinical characteristics of study subjects

2. 낙상군과 대조군의 특성 비교

연구 대상자의 낙상에 영향을 미치는 요인을 단변량 분석으로 파악한 결과는 Table 2와 같다. 임상 및 혈액학적 특성을 살펴보았을 때 Hb 평균 수치는 낙상군과 대조군에서 각각 10.7, 11.1 g/dl로 유의한 차이를 보였다(p=0.024). Na 평균 수치 또한 낙상군과 대조군에서 각각 136.8, 137.6 mEq/L로 유의한 차이를 보였다(p=0.018). MFS 위험인자에 따른 낙상 발생을 살펴보았을 때, 보행보조가 15점에 해당하는 경우(목발, 지팡이, 워커를 잡고 이동)는 낙상군에서 56명(27.4%), 대조군에서 208명(25.5%)이었으며, 30점(가구를 잡고 이동)인 경우는 각각 10명(4.9%), 13명(1.6%)으로, 낙상 경험 여부에 따라 유의한 차이를 보였다(p=0.012). 걸음걸이가 10점(약간 불안정)인 경우는 낙상군에서 81명(39.7%), 대조군에서 275명(33.7명)이었으며, 20점(장애나 큰 손상이 있는 경우)인 경우는 각각 8명(3.9%), 13명(1.6%)으로 유의한 차이를 보였다(p=0.020). 의식상태에 이상이 있는 경우는 낙상군에서 43명(21.1%), 대조군에서 120명(14.7%)으로 유의한 차이를 보였다(p=0.026). 약물 복용에 따른 낙상 발생을 비교한 결과, 약물을 5–9개 복용하는 경우는 낙상군에서 53명(26.0%), 대조군에서 236명(28.9%)이었으며, 10개 이상인 경우는 각각 110명(53.9%), 340명(41.7%)으로 유의한 차이를 보였다(p=0.004). 세부적인 약물 분류를 보았을 때, 항불안제를 복용하는 환자는 낙상군에서 32명(15.7%), 대조군에서 45명(5.5%)으로 큰 차이를 보였으며(p<0.001), 항정신병약물은 각각 24명(11.8%), 48명(5.9%) (p=0.003), opioids은 81명(39.7%), 244명(29.9%) (p=0.007)), 항콜린성약물은 21명(10.3%), 40명(4.9%) (p=0.004)으로 낙상 경험 여부에 따라 유의한 차이를 보였다.

Comparison of fall risk factors between fall and control groups

3. 낙상 발생의 위험요인 분석

단변량 분석을 통해 확인된 낙상 위험요인의 영향을 비교분석하기 위해 4개의 모델로 나누어 다변량 분석하였으며, 결과는 Table 3과 같다. 성별, 연령, 진료과, MFS 점수, CCI 점수를 보정한 각 변수의 승산비는 Hb 1 g/dl 감소에 따라 낙상 위험이 1.11배 증가하였으며(95% confidence interval [CI], 1.03–1.19), Na 1 mEq/L 감소에 따라 1.04배 증가하는 것으로 나타났다(95% CI, 1.01–1.08). 낙상 관련 요인으로는 보행보조가 “가구를 잡고 이동”에 해당하는 경우 3.67배 낙상 위험이 증가하였으며(95% CI, 1.41–9.53), 걸음걸이가 “장애나 큰 손상이 있는 경우” 3.03배(95% CI, 1.19–7.70), 의식상태에 이상이 있는 경우 1.55배 낙상 위험이 증가하였다(95% CI, 1.00–2.41). 약물 사용에 있어서 다약제(10개 이상 복용)의 경우 1.99배(95% CI, 1.32–3.00), 항불안제 사용 시 3.06배(95% CI, 2.01–4.68), 항정신병약제 사용 시 2.12배(95% CI, 1.22–3.69), opioids 사용 시 1.89배(95% CI, 1.33–2.71), 항콜린성약물 사용 시 2.35배 낙상 위험을 증가시키는 것으로 나타났다(95% CI, 1.30–4.22). 기본 변수와 단변량 분석에서 유의미한 모든 변수를 보정한 다변량 분석에서는 Hb 1 감소에 따라 낙상 위험이 1.13배 증가하였으며(95% CI, 1.03–1.23), 보행보조가 “가구를 잡고 이동”에 해당하는 경우 낙상 위험이 3.26배 증가하였으며(95% CI, 1.11–9.55), 약물 중 항불안제의 경우 2.94배(95% CI, 1.88–4.60), opioids의 경우 1.88배 낙상 위험이 증가하는 것으로 나타났다(95% CI, 1.25–2.82).

Multivariate analysis of association between risk factor variables and falls in four models

고찰

본 연구에서는 단일 병원에서 입원한 노인환자들의 낙상 발생 여부에 따라 일반적 특성과 낙상 위험요소 및 약물적 특성의 차이를 비교하였고, 낙상에 영향을 미치는 위험요인에 대해 분석하였다. 다변량 분석 결과, 모델마다 어느 정도 차이를 보였으며, 그 중 Hb 수치, 보행보조, 항불안제, opioids의 사용은 공통적으로 낙상 위험을 높이는 요인으로 나타났다.

다약제는 여러 연구에서 낙상과 높은 상관성을 보이는 것으로 보고되고 있는 위험요인이다. 60세 이상 노인을 대상으로 한 연구에 따르면 약물을 5개 이상 복용한 환자에서는 그렇지 않은 환자보다 낙상 위험이 21% 증가하였다[18,22]. 50세 이상 재가노인을 대상으로 한 연구[23]에서는 약물을 복용하지 않는 군과 비교하였을 때, 1–4개 복용 시 1.79배, 5–9개 복용 시 1.75배, 10개 이상 복용 시 3.19배 높은 낙상 위험을 보였다. 국내 연구에서는 약물을 복용하는 노인 중 58.6%가 낙상을 경험한 반면, 약물을 복용하지 않은 노인에서는 18.9%만이 낙상을 경험한 것으로 나타났으며, 5개 이상의 약물을 복용한 경우는 72%, 3–4개 인 경우는 54%, 1–2개인 경우는 49.4%가 낙상을 경험하였다고 보고하였다[11]. 본 연구의 다변량 분석 결과, 모델 A, C에서 각각 1.99배, 2.02배 낙상 위험을 유의하게 증가시키는 요인으로 나타났다. 반면에, 모델 D에서는 다약제 복용이 낙상에 유의미한 영향을 주지 않는 것으로 나타났는데, 이는 다약제의 영향보다 특정 약물 사용이 낙상에 더 주요한 요인으로 작용한 것으로 추측할 수 있다.

CNS에 작용하는 약물은 여러 연구에서 낙상에 영향을 미친다고 보고되고 있으며[24], Beers criteria에서 benzodiazepine계 약물, opioids, 항정신병약물, 삼환계항우울제 등을 실신 혹은 낙상의 위험이 있는 약물로 지정하여 노인에서 사용을 주의하도록 권고하고 있다[20]. 입원 노인환자를 대상으로 한 연구[25]에서는 long-acting benzodiazepine계의 약물을 사용하는 경우 3.49배 높은 낙상 위험을 보였으며, 다른 관련 연구에서는 antipsychotic drugs 사용 시 3.27배, anxiolytic/hypnotic drugs 사용 시 1.8배 높은 낙상 위험도를 보였으며[26], benzodiazepine 계열 약물 사용 시 1.38배 낙상 위험을 높이는 것으로 드러났다[27]. 이와 유사하게 본 연구에서는 CNS 작용 약물이 낙상 위험을 증가시키는 것으로 나타났다. 그 중, 항불안제는 약물군 중 낙상 발생에 큰 영향을 미친 약물로, 다변량 분석 결과 모델 A, C, D에서 각각 3.06배, 3.04배, 2.94배 낙상 위험을 증가시켰다. Opioids 사용 또한 다변량 분석 결과 모델 A, C, D에서 각각 1.89배, 2.01배 1.88배 낙상을 증가시켰으며, 항정신병약물은 다변량 분석 결과 모델 A에서 2.12배 낙상 위험을 증가시키는 것으로 나타났다. 반면에, 본 연구에서는 sedatives/hypnotics 및 antidepressants와 낙상 사이의 유의미한 결과는 관찰되지 않았다. 여러 연구 간에 나타나는 CNS 작용 약물들의 낙상 발생의 차이는 연구 환경의 차이에서 기인할 수 있음을 유추할 수 있으며, 이에 대해서는 연구 간의 개별적 차이에 대한 추가적인 비교분석이 필요할 것으로 보인다.

항콜린성약물 역시 혼동, 기억력 저하, 인지기능 저하 등 CNS에 작용하여 부작용을 일으키는 약물로, Beers criteria에서 노인에서 주의가 필요한 약물로 보고되고 있다[20]. 항콜린성약물로는 1세대 항히스타민 약물뿐만 아니라 항우울제, 항파킨슨제 등 여러 약물군이 포함되어 있으며, 본 연구에서는 Beers criteria에서 제시하고 있는 항콜린성약물을 분석에 포함시켰다. 다변량 분석 결과, 항콜린성약물은 모델 A, C에서 낙상 위험을 2.35, 1.90배 증가시키는 약물로 통계적으로 유의한 결과를 보인 반면, 모델 D에서는 유의한 결과를 보이지 않았다. 이는 항콜린성약물이 다른 위험요인에 비해 낙상에 미치는 영향이 상대적으로 적은 것으로 추측할 수 있으며, 이외에도 항콜린성약물의 선정 기준 또한 연구 결과에 영향을 미쳤을 것으로 사료된다. 관련 연구[28]에서는 항콜린성약물과 낙상의 상관성을 3개의 항콜린성약물 평가도구를 사용하여 비교분석하였으며, anticholinergic risk scale (ARS), anticholinergic cognitive burden scale, Chew list 중 ARS에서 지정하는 항콜린성약물의 개수가 낙상과 상관성이 있다고 보고하였다. 이는 항콜린성약물의 선정 기준에 따라 낙상 발생에 대한 결과가 달라질 수 있음을 시사하므로, 향후 항콜린성약물의 기준에 따른 낙상 발생의 차이에 대한 추가연구가 필요할 것으로 생각된다.

약물 외적인 원인으로 Hb 수치는 낙상의 위험도를 높이는 결과를 보였다. 본 연구에서는 Hb이 1 g/dl 감소할수록 다변량 분석 결과 모델 A, B, C, D에서 각각 1.11배, 1.12배, 1.13배, 1.13배 낙상 위험이 증가하였다. 이와 유사하게 입원 노인환자를 대상으로 한 연구[29]에서 Hb 수치가 1 g/dl 증가할 때 마다 낙상 위험이 22% 감소한다고 보고하였다. 빈혈은 영양부족, 신기능 저하, 염증성 질환, 골수 이형 증후군 등으로 발생할 수 있으며, 이로 인한 부정적 영향은 노인층에서 가장 높은 것으로 보고되고 있다[30]. 노인에서의 빈혈은 허약감의 증가, 운동 능력의 저하, 이동 감소, 낙상 재발 위험의 증가, 골밀도 감소 등을 일으킬 수 있으므로[31], Hb에 대한 주기적인 평가 및 교정을 통해 낙상을 예방할 수 있을 것이다.

본 연구는 단일 병원에서 1년간 입원한 환자 중 낙상군와 대조군을 비교한 것으로, 적은 표본 수로 인해 약물 사용과 낙상의 위험성을 검증하는 데 한계가 있으며, 단일 병원 데이터로 본 연구 결과를 일반화하는 것은 어려울 수 있다. 또한 질환군 및 외상 병력 등 연구 대상자의 기저 요인에 대한 보정이 미흡한 점을 들 수 있다. 기저 질환이나 외상 병력은 낙상 위험을 높일 수 있는 요인이나 관련 정보 파악이 쉽지 않았기에 이러한 점을 보완한 연구가 필요하다 본다. 하지만 현재 병원에서 사용하는 낙상 위험도 평가도구를 적용한 입원환자의 약물 사용과 낙상의 연관성을 분석했다는 점에서 의미가 있다. 국내의 종합병원 대부분은 환자안전사고와 관련된 통계를 공개하는 것을 주저하기 때문에 병원 내의 낙상과 그 위험요인의 파악이 쉽지 않은 실정이다[32]. 입원환자의 경우 새로운 약물치료 및 혈액학적 불안정성으로 인한 약물 추가 등으로 기존에 사용하던 약물에 변화가 발생하기 때문에, 입원환자의 약물 사용의 변화에 따른 낙상의 위험성에 대해 더욱 관심을 가져야 할 것이다.

약물 사용은 노인환자의 낙상과 밀접한 관계를 가지고 있으며, 그 중 낙상 고위험 약물의 사용은 낙상 발생을 증가시키는 주요한 위험요인이다. 그럼에도 불구하고, 대다수의 국내 병원에서 낙상 위험 요인 중 약물에 대한 평가는 미흡한 실정이다. 낙상 고위험 약물에 대한 주기적인 약물 평가 및 관리를 통해 병원에서 발생하는 낙상 예방에 기여할 수 있을 것이라고 생각된다.

Notes

Conflicts of Interest

The authors have no potential conflicts of interest to disclose.

Funding

This work was supported by a public clinical research grant-in-aid from the Seoul Metropolitan Government-Seoul National University Boramae Medical Center (04-2022-0046).

Author Contributions

Conceptualization: HJJ, SHJ, HMK; Data curation: HJJ, EJC, AHJ, HNW, HMK; Formal analysis: KNH, JYL, HMK; Funding acquisition: HMK; Methodology: HJJ, MJK, JYL, HMK; Project administration: SHJ, HMK; Visualization: HMK; Investigation: HMK; Resources: HMK; Software: HJJ, KNH; Supervision: SHJ, JYL, HMK; Writing–original draft: HJJ; Writing–review & editing: EJC, MJK, AHJ, SHJ, HNW, KNH, JYL, HMK.

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Article information Continued

Figure 1.

Flow chart of study population selection.

Table 1

Baseline clinical characteristics of study subjects

Variable Before propensity score matching After propensity score matching
Fall (n=204) Control (n=9,234) p- value SMD Fall (n=204) Control (n=816) p- value SMD
Male sex 109 (53.4) 4,745 (51.4) 0.563 0.041 109 (53.4) 395 (48.4) 0.199 0.101
Age (y) 75.3±8.2 72.3±8.1 <0.001 0.369 75.3±8.2 76.2±8.3 0.763 0.102
MFS risk level 29.6±22.6 16.3±18.4 <0.001 0.646 29.6±22.6 29.0±21.7 0.715 0.031
Medical department <0.001 0.798
Orthopedic surgery 52 (25.5) 1,397 (15.1) 0.259 52 (25.5) 252 (30.1) 0.135
Pulmonology 22 (10.8) 1,079 (11.7) 0.028 22 (10.8) 102 (12.5) 0.054
Gastroenterology 21 (10.3) 950 (10.3) 0 21 (10.3) 50 (6.1) 0.137
General surgery 16 (7.8) 1,020 (11.0) 0.11 16 (7.8) 78 (9.6) 0.059
Neurosurgery 16 (7.8) 356 (3.9) 0.17 16 (7.8) 56 (6.9) 0.042
Neurology 12 (5.9) 621 (6.7) 0.035 12 (5.9) 44 (5.4) 0.020
Cardiology 11 (5.4) 456 (4.9) 0.02 11 (5.4) 43 (5.3) 0.005
Infectious diseases 10 (4.9) 537 (5.8) 0.04 10 (4.9) 24 (2.9) 0.087
Hemato-oncology 9 (4.4) 378 (4.1) 0.016 9 (4.4) 39 (4.8) 0.018
Nephrology 8 (3.9) 275 (3.0) 0.052 8 (3.9) 41 (5.0) 0.06
Internal medicine 7 (3.4) 382 (4.1) 0.037 7 (3.4) 22 (2.7) 0.038
Neuropsychiatry 7 (3.4) 61 (0.7) 0.196 7 (3.4) 16 (2.0) 0.104
Urology 4 (2.0) 680 (7.4) 0.258 4 (2.0) 18 (2.2) 0.012
Thoracic surgery 4 (2.0) 182 (2.0) 0.001 4 (2.0) 18 (2.2) 0.018
Endocrinology 2 (1.0) 38 (0.4) 0.068 2 (1.0) 6 (0.7) 0.029
OBGY 1 (0.5) 158 (1.7) 0.117 1 (0.5) 2 (0.2) 0.023
Rheumatology 1 (0.5) 20 (0.2) 0.046 1 (0.5) 2 (0.2) 0.041
Intensive care unit 1 (0.5) 7 (0.1) 0.078 1 (0.5) 3 (0.4) 0.023

Values are presented as number (%) or mean±standard deviation.

SMD, absolute standardized mean differences; MFS, Morse Fall Scale; OBGY, obstetrics and gynecology.

Table 2

Comparison of fall risk factors between fall and control groups

Variable Fall (n=204) Control (n=816) p-value
Laboratory/physical findings
Hb (g/dl) 10.7±2.1 11.1±2.3 0.024
Na (mEq/L) 136.8±4.9 137.6±4.3 0.018
SBP (mmHg) 129.8±20.2 131.1±20.2 0.378
MFS risk factor
History of fallings 27 (13.2) 151 (18.5) 0.076
Secondary diagnosis 112 (54.9) 436 (53.4) 0.706
Ambulatory aid 0.012
  Bed rest/nurse assistance 138 (67.7) 595 (72.9)
  Crutches/cane/walker 56 (27.4) 208 (25.5)
  Furniture 10 (4.9) 13 (1.6)
IV/heparin lock 91 (44.6) 337 (41.3) 0.392
Gait/transferring 0.020
Normal/bedrest/immobile 115 (56.4) 528 (64.7)
Weak 81 (39.7) 275 (33.7)
Impaired 8 (3.9) 13 (1.6)
Mental status 43 (21.1) 120 (14.7) 0.026
Medication use
No. of medications 0.004
  0–4 41 (20.1) 240 (29.4)
  5–9 53 (26.0) 236 (28.9)
  ≥10 110 (53.9) 340 (41.7)
Antihypertensives 106 (52.0) 416 (51.0) 0.802
Anti-anginal agents 20 (9.8) 56 (6.9) 0.153
Diuretics 33 (16.2) 139 (17.0) 0.770
Alpha-blockers 29 (14.2) 95 (11.6) 0.314
Antiarrhythmics 4 (2.0) 14 (1.7) 0.812
Digoxin 3 (1.5) 8 (1.0) 0.544
Laxatives 49 (24.0) 172 (21.1) 0.362
Hypoglycemics 51 (25.0) 178 (21.8) 0.329
Sedatives, hypnotics 21 (10.3) 56 (6.9) 0.097
Anxiolytics 32 (15.7) 45 (5.5) <0.001
Antipsychotics 24 (11.8) 48 (5.9) 0.003
Anti-Parkinson’s 5 (2.5) 28 (3.4) 0.479
Antidepressants 27 (13.2) 77 (9.4) 0.109
Anticonvulsants 52 (25.5) 164 (20.1) 0.092
Opioids 81 (39.7) 244 (29.9) 0.007
Muscle relaxants 3 (1.5) 10 (1.2) 0.780
Anticholinergic drugs 21 (10.3) 40 (4.9) 0.004

Values are presented as mean±standard deviation or number (%).

Hb, hemoglobin; SBP, systolic blood pressure; MFS, Morse Fall Scale; IV, intravenous.

Table 3

Multivariate analysis of association between risk factor variables and falls in four models

Variable Model A Model B Model C Model D
Hb (per g/dl decrease) 1.11 (1.03–1.19) 1.12 (1.03–1.22) 1.13 (1.04–1.23) 1.13 (1.03–1.23)
Na (per mEq/L decrease) 1.04 (1.01–1.08) 1.03 (0.99–1.07) 1.04 (1.00–1.08) 1.04 (1.00–1.08)
Ambulatory aid score
0 1.00 1.00 1.00 1.00
15 1.25 (0.85–1.83) 1.14 (0.75–1.72) 1.18 (0.77–1.81) 1.17 (0.76–1.80)
30 3.67 (1.41–9.53) 3.00 (1.07–8.41) 3.26 (1.12–9.48) 3.26 (1.11–9.55)
Gait/transferring score
0 1.00 1.00 1.00 1.00
10 1.37 (0.96–1.95) 1.18 (0.80–1.75) 1.16 (0.78–1.73) 1.15 (0.77–1.72)
20 3.03 (1.19–7.70) 2.74 (1.01–7.45) 2.30 (0.81–6.57) 2.30 (0.80–6.62)
Mental status 1.55 (1.00–2.41) 1.48 (0.94–2.34) 1.53 (0.95–2.46) 1.51 (0.94–2.43)
Polypharmacy
<5 1.00 1.00 1.00
5–9 1.41 (0.89–2.22) 1.42 (0.88–2.27) 1.10 (0.67–1.80)
≥0 1.99 (1.32–3.00) 2.02 (1.31–3.12) 1.30 (0.81–2.11)
Anxiolytics 3.06 (2.01–4.68) 3.04 (1.95–4.74) 2.94 (1.88–4.60)
Antipsychotics 2.12 (1.22–3.69) 1.71 (0.93–3.14) 1.65 (0.89–3.03)
Opioids 1.89 (1.33–2.71) 2.01 (1.36–2.96) 1.88 (1.25–2.82)
Anticholinergic drugs 2.35 (1.30–4.22) 1.90 (1.00–3.59) 1.80 (0.94–3.43)

Values are presented as adjusted odds ratio (confidence interval).

Hb, hemoglobin; model A, adjusted for sex, age, medical department, Morse Fall Scale score, Charlson comorbidity index; model B, multivariate analysis of association between falls and risk factor variables including Hb, Na, ambulatory aid, gait/transferring, mental status, polypharmacy; model C, multivariate analysis of association between risk factor variables including Hb, Na, Ambulatory aid, gait/transferring, mental status, use of anxiolytics, antipsychotics, opioids, anticholinergic drugs; model D, multivariate analysis of association between falls and all risk factor variables.