慢性病共病中老年人失能状况的影响因素研究

摘要

背景 随着人口老龄化进程加深，慢性病共病率与失能率上升趋势明显，威胁着中老年群体的生命质量，国内外研究较少测评慢性病共病中老年人失能状况的影响因素且鲜少分析变量交互关系对因变量的影响。目的 探讨慢性病共病中老年人失能状况的影响因素，揭示各变量及其内在联系对失能的贡献程度，为制定针对性预防和控制策略提供实证支持。方法 2023年11月—2024年12月，基于健康生态学模型理论与中国健康与养老追踪调查2020年数据（CHARLS 2020），构建慢性病共病中老年人失能状况影响因素指标体系并运用Kruskal-Wallis检验、多元Logistic回归、决策树模型分析各变量对失能状况的影响。结果 研究共纳入9 124名慢性病共病中老年人，其中身体失能状况未受损5 355名（58.7%）、轻度受损3 442名（37.7%）、中度及以上受损327名（3.6%）。多元Logistic回归结果 显示年龄<80岁、男性、受初等教育、轻度/中度/重度抑郁、自评健康很不好/不好/一般、视力不正常、未有过摔倒、未有过髋部骨折、身体疼痛部位数量较少、吸过烟且仍在吸烟或已戒烟、饮酒、不运动或运动强度较低、夜间睡眠很少、个人年收入很少/中等是慢性病共病中老年人身体失能状况未受损的影响因素（P<0.05）；自评健康很不好、视力不正常、未有过摔倒、未有过髋部骨折、不运动、不参加社会活动是慢性病共病中老年人身体能力中度及以上受损的影响因素（P<0.05）。决策树模型得出自评健康为失能状况的主要影响因素，其次是抑郁、疼痛部位数、运动、年龄、摔倒（P<0.05）；经比较，未受损、轻度受损、中度及以上受损下Logistic回归受试者工作特征曲线下面积（AUC）分别为0.808(95%CI=0.800～0.817)、0.773(95%CI=0.764～0.783)、0.891(95%CI=0.875～0.907)，大于决策树模型对应AUC分别为0.768(95%CI=0.759～0.778)、0.734(95%CI=0.724～0.745)、0.833(95%CI=0.812～0.854)。结论 研究表明年龄、性别、受教育程度、抑郁情况、自评健康、视力、摔倒、髋部骨折、身体疼痛部位数量、吸烟、饮酒、运动、夜间睡眠时数、社会活动参与、个人年收入均对慢性病共病中老年人失能状况有显著影响。因此，有关部门需针对不同影响维度层面采取有效防范措施，降低慢性病共病中老年人失能率。此外，本研究数据显示Logistic回归预测效果略优于决策树模型，但两者各具优势，Logistic回归可清晰展示自变量与因变量间依存关系，决策树能说明变量间交互关系对因变量的影响，后续可利用两个模型进行辅助分析。

关键词

慢性病共病 / 中年人 / 老年人 / 失能 / 回归分析 / 决策树