目的旨在识别并划分中国中老年人群抑郁症状的发展轨迹,并探索我国中老年人群抑郁症状轨迹的风险因素。方法基于北京大学发布的中国健康与养老追踪调查(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)的数据,根据纳入、排除...目的旨在识别并划分中国中老年人群抑郁症状的发展轨迹,并探索我国中老年人群抑郁症状轨迹的风险因素。方法基于北京大学发布的中国健康与养老追踪调查(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)的数据,根据纳入、排除标准筛选出7600名被试,对其2011年至2023年期间5波调查数据进行分析,采用潜在增长曲线模型(latent growth curve models,LGCM)、潜在增长类别模型(latent class growth models,LCGM)识别被试抑郁症状的发展轨迹。通过多分类Logistic回归分析分析性别、婚姻状况、教育水平、城乡居住情况、年经济收入、自评健康状况、童年被霸凌经历是否为不同抑郁症状轨迹的风险因素。结果共识别并划分出低水平稳定型(5545,72.96%)和高水平上升型(2055,27.04%)两种抑郁症状发展轨迹。以低水平稳定组为参照,多分类logistic回归分析发现,女性(OR=1.373,95CI%=1.191~1.584,P<0.001)、居住在乡村(OR:1.634,95CI%:1.410~1.895,P<0.001)、自评健康状况不好(OR:2.059,95%CI:1.890~2.243,P<0.001)、童年期被霸凌经历(OR:1.76,95%CI:1.489~2.080,P<0.001)与高水平上升型抑郁轨迹风险增加有关。结论我国中老年人群抑郁情绪存在两种不同的发展轨迹,自评健康状况不好、童年期被霸凌、女性、居住在乡村是抑郁症状高水平上升型轨迹的风险因素。展开更多
文摘目的旨在识别并划分中国中老年人群抑郁症状的发展轨迹,并探索我国中老年人群抑郁症状轨迹的风险因素。方法基于北京大学发布的中国健康与养老追踪调查(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)的数据,根据纳入、排除标准筛选出7600名被试,对其2011年至2023年期间5波调查数据进行分析,采用潜在增长曲线模型(latent growth curve models,LGCM)、潜在增长类别模型(latent class growth models,LCGM)识别被试抑郁症状的发展轨迹。通过多分类Logistic回归分析分析性别、婚姻状况、教育水平、城乡居住情况、年经济收入、自评健康状况、童年被霸凌经历是否为不同抑郁症状轨迹的风险因素。结果共识别并划分出低水平稳定型(5545,72.96%)和高水平上升型(2055,27.04%)两种抑郁症状发展轨迹。以低水平稳定组为参照,多分类logistic回归分析发现,女性(OR=1.373,95CI%=1.191~1.584,P<0.001)、居住在乡村(OR:1.634,95CI%:1.410~1.895,P<0.001)、自评健康状况不好(OR:2.059,95%CI:1.890~2.243,P<0.001)、童年期被霸凌经历(OR:1.76,95%CI:1.489~2.080,P<0.001)与高水平上升型抑郁轨迹风险增加有关。结论我国中老年人群抑郁情绪存在两种不同的发展轨迹,自评健康状况不好、童年期被霸凌、女性、居住在乡村是抑郁症状高水平上升型轨迹的风险因素。
