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摘要
背景 随着人口老龄化程度的持续加深,认知障碍发病率越来越高,但目前尚缺乏有效治疗方法,构建精准的风险预测模型可以帮助社区医护人员早期识别、预警与干预潜在患者,减轻社会医疗压力。目的 构建社区老年人认知障碍风险的预测模型,分析老年人认知障碍的影响因素,为制定针对性的干预措施提供实证参考。方法 于2024年4月,在中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2020年数据库中选取≥60岁老年人为研究对象(n=7 334),收集其社会人口学特征及健康状况和行为、日常生活活动能力(ADL)、抑郁、认知功能数据。以7∶3的比例随机分为训练集(n=5 133)和验证集(n=2 201),采用LASSO回归十折交叉验证法筛选最佳预测变量,采用Logistic回归分析老年人认知障碍影响因素,并构建列线图,采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积、校准曲线等评估预测模型的性能。结果 老年人的认知障碍检出率为14.48%(1 062/7 334)。LASSO回归筛选出9个潜在预测变量,分别为性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、居住地类型、运动、社交、ADL、抑郁。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄[以60~69岁为参照,70~79岁的OR(95%CI)=1.238(1.109~1.504),≥80岁的OR(95%CI)=2.231(1.546~3.222)],受教育程度[以文盲为参照,小学及以下的OR(95%CI)=0.209(0.173~0.254),初中的OR(95%CI)=0.059(0.038~0.090),高中/职高的OR(95%CI)=0.043(0.021~0.089),大专及以上的OR(95%CI)=0.038(0.005~0.280)],婚姻状况[以有配偶为参照,无配偶的OR(95%CI)=0.691(0.562~0.851)],居住地类型[以城市为参照,农村的OR(95%CI)=2.144(1.617~2.842)],社交[以无社交为参照,有社交的OR(95%CI)=0.746(0.624~0.892)],ADL[以无障碍为参照,有障碍的OR(95%CI)=1.529(1.171~1.997)],抑郁[以无抑郁为参照,抑郁的OR(95%CI)=1.580(1.319~1.891)]是认知障碍的影响因素(P<0.05)。依据多因素Logistic回归分析筛选出的7个预测变量,建立预测模型。预测模型在训练集和验证集的ROC曲线下面积分别为0.821(95%CI=0.805~0.836)和0.839(95%CI=0.817~0.861);HosmerLemeshow检验χ2=5.022(P=0.755)和χ2=3.963(P=0.860);校准曲线显示预测值和实际值之间存在显著一致性。结论 本研究建立了包含年龄、居住地类型等共7个指标的社区老年人认知障碍风险预测模型,预测模型准确度和区分度均较好,可用于预测老年人认知障碍的发生风险。
关键词
认知障碍
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老年人
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预测模型
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列线图
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影响因素分析
Key words
社区老年人认知障碍风险预测模型的构建与验证研究[J].
中国全科医学, 2025, 28(22): 2776-2783+2790 DOI: