基于线性混合效应模型双惩罚变量选择研究老年人抑郁影响因素

摘要

目的 应用线性混合效应模型双惩罚变量选择对老年人抑郁量表得分（GDS）进行分析，旨在研究老年人抑郁的主要影响因素。方法 数据来源于美国国家阿尔茨海默协作中心，筛选2018—2023年期间连续随访5次以上的165人的830次随访结果。首先构建线性混合效应模型，然后采用双惩罚变量选择方法同时对固定效应和随机效应进行变量选择，利用坐标下降算法寻找最小的BIC、AIC、EBIC、BICC值，从而找到惩罚参数的最佳组合。结果 惩罚参数的最佳组合为λ_1n=0.07,λ_2n=0.03。模型选择出固定效应：自理能力、静息心率、记忆力损伤，估计值分别为0.0574、0.0121、1.6232;性别、生活状况、烟龄、嗜酒等具有随机效应。结论 研究结果表明受试者自理能力、静息心率、记忆力损伤与老年抑郁呈正相关，其中记忆力损伤对老年抑郁的影响最大。此外，老年抑郁影响因素存在个体差异性，个体差异性最大的因素是身高和视力损伤。最后针对变量选择结果本文给出了应对和预防老年抑郁的相关建议。

关键词

线性混合效应模型 / 双惩罚 / 纵向数据 / 老年抑郁