目的探索社会活动参与对我国老年人认知功能的影响及城乡差异。方法利用中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)2018年调查数据,共纳入4669名60岁及以上老年人,收集其人口社会学特征、健康状...目的探索社会活动参与对我国老年人认知功能的影响及城乡差异。方法利用中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)2018年调查数据,共纳入4669名60岁及以上老年人,收集其人口社会学特征、健康状况、社会活动参与情况及认知功能评分。采用多重线性回归模型分析社会活动参与对老年人认知功能的影响。结果4669人中认知功能障碍者880人,检出率为18.0%。多重线性回归分析结果显示,跟朋友交往、棋牌活动、炒股、上网、参与社会活动数量均为老年人认知功能的影响因素。影响城市老年人认知功能的社会活动包括跟朋友交往[β=-0.30,95%CI(-0.59,-0.01),P=0.045]、炒股[β=-0.65,95%CI(-0.99,-0.31),P<0.001];影响农村老年人认知功能的社会活动包括跟朋友交往[β=-0.46,95%CI(-0.72,-0.20),P<0.001]、棋牌活动[β=-0.43,95%CI(-0.72,-0.14),P=0.003]、炒股[β=-1.10,95%CI(-1.65,-0.55),P<0.001]、上网[β=-1.18,95%CI(-2.26,-0.10),P=0.033]。炒股与定向力[β=-0.13,95%CI(-0.25,-0.01),P<0.05]、注意力与计算能力[β=-0.14,95%CI(-0.26,-0.02),P<0.05]、语言能力[β=-0.37,95%CI(-0.53,-0.22),P<0.01]三个认知维度均有统计学关联。结论简单交往型(跟朋友交往)和智力参与型(棋牌活动、炒股、上网)活动是老年人认知功能的重要影响因素,政府应当从政策层面鼓励我国老年人参与社会活动。与城市老年人相比,同一类社会活动对农村老年人认知功能的影响更大,应给予农村老年人更多关注,并针对老年个体不同认知维度的衰退,制定更为精细化、可操作性的干预策略。展开更多
目的 探讨基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)数据库进行数据分析的老年研究的关注热点和发展趋势。方法 检索中国知网和Web of Science(WOS)核心合集数据库,采用CiteSpace软件对纳入...目的 探讨基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)数据库进行数据分析的老年研究的关注热点和发展趋势。方法 检索中国知网和Web of Science(WOS)核心合集数据库,采用CiteSpace软件对纳入研究进行文献计量学分析。结果 最终纳入WOS文献1229篇,中国知网文献2484篇。研究热点有“疾病患病率及危险因素”“保险”“慢性病”“代际支持”,未来研究趋势将围绕“慢性肾脏疾病”“炎症”“性别差异”“健康老龄化”等。结论 基于CHARLS数据库的研究数量逐渐增多,建议学者基于我国的发展和国情现状,进一步挖掘和完善老年相关研究进展。展开更多
目的基于CHARLS数据库的资料,建立糖尿病老年人失能的预测模型,并分析其效用。方法选取2018年发布的2015年中国健康与养老纵向研究(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)调查中的4797例患有糖尿病老年人的相关资料,...目的基于CHARLS数据库的资料,建立糖尿病老年人失能的预测模型,并分析其效用。方法选取2018年发布的2015年中国健康与养老纵向研究(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)调查中的4797例患有糖尿病老年人的相关资料,包括基本特征、体格测量、生活习惯、伴随症状和疾症、血液和血生化指标、功能检测等。根据ADL将其分为失能与无失能2组,在比较2组各指标的差异后,通过Logistic回归分析筛选失能有关因素,建立失能预测模型,并采用受试者工作特征(ROC)评价模型的效用。结果通过Logistic回归,共筛选到腰围、舒张压、饮酒、疼痛、下肢功能评分、上肢功能评分、血脂异常、卒中、情绪障碍、共病数量、居住状况、工作为相关因素,据此建立了失能预测模型,即模型公式为:ln=-4.880+0.012×腰围(cm)-0.010×舒张压(mmHg)-0.250×饮酒+0.854×疼痛+0.235×下肢功能评分+0.431×上肢功能评分-0.278×血脂异常+0.809×卒中+1.169×情绪障碍+0.165×共病数量-0.542×居住状况-0.083×工作(其中P为失能状态)。ROC分析结果显示,AUC为0.89(P<0.005)、敏感度0.82、特异度0.74,截断值0.26。结论依据CHARLS以Logistic回归遴选因素所构建的中国糖尿病老人失能状态预测模型具有较好的预测能力。展开更多
目的对我国中老年群体的多重慢性病发病率和身心健康状况进行分析,并探索相关影响因素。方法采用中国健康与养老追踪调查(china health and retirement longitudinal study,CHARLS)2018年第四次全国追访数据。调查覆盖了全国28个省的45...目的对我国中老年群体的多重慢性病发病率和身心健康状况进行分析,并探索相关影响因素。方法采用中国健康与养老追踪调查(china health and retirement longitudinal study,CHARLS)2018年第四次全国追访数据。调查覆盖了全国28个省的45岁以上受访者。研究纳入14种慢性病类型,若受访者被医生确诊2种或2种以上,则被定义为多重慢性病。采用基本日常生活活动能力(activity daily living,ADL)、工具性日常生活活动能力(instrumental activity daily living,IADL)和抑郁程度定义健康损失。结果多重慢性病患者(两种及两种以上患者)占比53.8%;其中,共患两种、三种、四种以上慢性病的占比分别为19.7%、14.2%和20.0%,存在ADL损失、IADL损失、抑郁的分别占比26.7%,26.6%,38.5%。年龄、女性性别、不良婚姻状况、农村和中西部居住环境是共病发病和健康状况的危险因素。结论多重慢病已成为我国最严重公共卫生问题之一。政府应重视这一重大健康问题,调整卫生体系服务重心,加大资源投入,提高应对与管理能力。展开更多
文摘目的探索社会活动参与对我国老年人认知功能的影响及城乡差异。方法利用中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)2018年调查数据,共纳入4669名60岁及以上老年人,收集其人口社会学特征、健康状况、社会活动参与情况及认知功能评分。采用多重线性回归模型分析社会活动参与对老年人认知功能的影响。结果4669人中认知功能障碍者880人,检出率为18.0%。多重线性回归分析结果显示,跟朋友交往、棋牌活动、炒股、上网、参与社会活动数量均为老年人认知功能的影响因素。影响城市老年人认知功能的社会活动包括跟朋友交往[β=-0.30,95%CI(-0.59,-0.01),P=0.045]、炒股[β=-0.65,95%CI(-0.99,-0.31),P<0.001];影响农村老年人认知功能的社会活动包括跟朋友交往[β=-0.46,95%CI(-0.72,-0.20),P<0.001]、棋牌活动[β=-0.43,95%CI(-0.72,-0.14),P=0.003]、炒股[β=-1.10,95%CI(-1.65,-0.55),P<0.001]、上网[β=-1.18,95%CI(-2.26,-0.10),P=0.033]。炒股与定向力[β=-0.13,95%CI(-0.25,-0.01),P<0.05]、注意力与计算能力[β=-0.14,95%CI(-0.26,-0.02),P<0.05]、语言能力[β=-0.37,95%CI(-0.53,-0.22),P<0.01]三个认知维度均有统计学关联。结论简单交往型(跟朋友交往)和智力参与型(棋牌活动、炒股、上网)活动是老年人认知功能的重要影响因素,政府应当从政策层面鼓励我国老年人参与社会活动。与城市老年人相比,同一类社会活动对农村老年人认知功能的影响更大,应给予农村老年人更多关注,并针对老年个体不同认知维度的衰退,制定更为精细化、可操作性的干预策略。
文摘目的 探讨基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)数据库进行数据分析的老年研究的关注热点和发展趋势。方法 检索中国知网和Web of Science(WOS)核心合集数据库,采用CiteSpace软件对纳入研究进行文献计量学分析。结果 最终纳入WOS文献1229篇,中国知网文献2484篇。研究热点有“疾病患病率及危险因素”“保险”“慢性病”“代际支持”,未来研究趋势将围绕“慢性肾脏疾病”“炎症”“性别差异”“健康老龄化”等。结论 基于CHARLS数据库的研究数量逐渐增多,建议学者基于我国的发展和国情现状,进一步挖掘和完善老年相关研究进展。
文摘目的基于CHARLS数据库的资料,建立糖尿病老年人失能的预测模型,并分析其效用。方法选取2018年发布的2015年中国健康与养老纵向研究(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)调查中的4797例患有糖尿病老年人的相关资料,包括基本特征、体格测量、生活习惯、伴随症状和疾症、血液和血生化指标、功能检测等。根据ADL将其分为失能与无失能2组,在比较2组各指标的差异后,通过Logistic回归分析筛选失能有关因素,建立失能预测模型,并采用受试者工作特征(ROC)评价模型的效用。结果通过Logistic回归,共筛选到腰围、舒张压、饮酒、疼痛、下肢功能评分、上肢功能评分、血脂异常、卒中、情绪障碍、共病数量、居住状况、工作为相关因素,据此建立了失能预测模型,即模型公式为:ln=-4.880+0.012×腰围(cm)-0.010×舒张压(mmHg)-0.250×饮酒+0.854×疼痛+0.235×下肢功能评分+0.431×上肢功能评分-0.278×血脂异常+0.809×卒中+1.169×情绪障碍+0.165×共病数量-0.542×居住状况-0.083×工作(其中P为失能状态)。ROC分析结果显示,AUC为0.89(P<0.005)、敏感度0.82、特异度0.74,截断值0.26。结论依据CHARLS以Logistic回归遴选因素所构建的中国糖尿病老人失能状态预测模型具有较好的预测能力。