某地区农村老年眼病患者未就诊现状及影响因素分析*

吕军城 刘德平 王素珍 陈景武

本文通过对某地区老年人眼病的调查，了解该地区老年人眼病患病现状、未就诊率，并分析未就诊影响因素，为进一步降低老年人眼病患病率、提高就诊率和生活质量提供理论依据。

对象及方法

1.调查对象及抽样方法

以某地区农村≥60岁的老年人为研究对象，采用横断面调查，对农村按平原地区、丘陵地区、山区分层，以村为单位，进行整群按1/10比例抽样调查。共调查20个村共3 100人。

2.调查方法与质量控制

应用自行编制的调查表采取现场问卷调查方式进行调查。由统计学专业教师和眼科专业技术人员组成调查技术指导小组，制定调查方案，培训调查员，落实调查时间、路线、方法。

调查人员携带仪器、设备进入调查点现场检查;逐一填写被调查人员各项指标，每查完一村由专人核对、检查记录资料，有漏项者及时填补，错项者及时核查更正，保证数据的准确、完整。

3.统计分析

对原始数据用Excel 2003双人双份录入、校对，保证录入数据的正确、完整。农村不同地区眼病患者未就诊率比较，进行多个样本率比较的卡方检验。未就诊的影响因素用单因素和多因素logistic回归进行分析，并结合专业知识对模型拟合优度和科学性进行评价。数据分析应用SAS 9.1软件完成。

结果与分析

1.一般情况及患病率

调查共发放调查量表3 100份，收回3 068份，回收率为98.97%。剔除不完整或填写不认真的量表34份，量表有效率为98.89%。被调查者平均年龄为70.68±7.73岁，其中患病老人共2 112人，患病率为69.61%。男女性别患病率分别为67.94%、70.57%，卡方检验两患病率差异无统计学意义(χ2=0.212，P=0.645)。农村60岁及以上居民眼病患病率，比较结果见表1。常见病患病率及构成比见表2。

表1 农村60岁及以上居民眼病患病率(%)

表2 农村60岁及以上居民主要眼病患病率及构成比

2.60岁及以上居民眼病患者未就诊率

各区未就诊率见表3，差别无统计学意义(χ2=5.465，P=0.065)。

表3 农村60岁及以上居民眼病患者未就诊率

3.患病未就诊影响因素分析

(1)变量的赋值及特异值诊断

从专业上考虑地区、性别、年龄、学历、户主学历、子女数、年均收入(元)、患病时间长短(月)、病种可能为患眼疾老人未就诊的主要影响因素。在进行线性分析前，首先进行自变量与logit P的线性趋势检验;除地区、性别为二分类变量外，将以上其他变量为横坐标，以logit P为纵坐标，用散点图进行线性趋势检验。检验结果发现变量与logit P大致呈线性关系，可以直接引入方程进行分析。按照变量的类型对变量进行合理化赋值，二分类变量按照0、1赋值;多分类变量按照等距自然数编码;多分类无序资料设置哑变量;因白内障、翼状胬肉、结膜炎发病率较高，且属于多分类变量，故将其和其他眼病进行哑变量赋值。变量赋值见表4。

表4 眼病患者未就诊影响因素赋值说明

特异值的存在将严重影响分析结果的准确性，故在分析之初应对数据进行预处理，剔除特异值。通过SAS命令proc logistic;model…;influence运行SAS程序，同时运行proc logistic;model…;IPLOTS，绘制散点图进行特殊样品的诊断，发现有6个样品存在特异值，复查发现调查数据确实存在逻辑错误，决定剔除这6个样品，以保证分析结果的准确性。

(2)进行单因素logistic回归分析

以患病者是否就诊为因变量，未就诊赋值为1，就诊赋值为0;将前述可能影响因素作为自变量，进行单因素两分类logistic回归分析，结果见表5。

按照α=0.25检验水准，只有性别、年龄、子女数、白内障、翼状胬肉、结膜炎、其他眼病、糖尿病、高血压有统计学意义。

(3)多元共线性诊断

logistic回归要求模型的解释变量之间不能具有线性的函数关系，然而，在很多研究中，各变量常常不是独立存在的，而是存在一定程度的线性依存关系，这一现象称作多重共线性〔1〕。专业上考虑年龄和患病时间、年龄和子女数可能存在共线性，运行SAS程序结果显示两者的容忍度均大于0.86，条件指数均小于10，可以认为两者之间不存在共线性。考虑分类指标对条件指数等不敏感，用卡方检验诊断两组指标共线性发现年龄与子女数间存在共线性，专业上考虑年龄更具有现实意义，所以决定剔除子女数变量。

表5 未就诊单因素logistic回归分析

(4)交互效应项分析

专业上考虑，年龄×学历、年龄×年收入、年龄×患病时间、学历×年收入、年收入×患病时间、可能存在交互效应。逐一进行单因素分析，按照α=0.25检验水准，发现年龄×学历(P=0.153)，年龄×患病时间(P=0.096)，有统计学意义。

(5)多因素logistic回归分析

将眼科常见相关疾病进行哑变量赋值，同时将性别、年龄、年龄×学历、年龄×患病时间一起纳入方程，依次选择不同水平引入、剔除标准进行多元logistic逐步回归分析。结果显示，所有模型总体方程假设检验P值均 ＜0.0001，当 sle=0.35，sls=0.40时 Deviance和Pearson值最小，表明方程拟合优度最好;并且类R2最大，方程解释数据变异度能力最好;同时符合专业解释。各模型比较及拟合优度见表6。具体分析结果如表7。

表6 不同引入、剔除标准方程拟合优度

表7 未就诊多因素logistic回归分析

结果显示，按照α=0.05检验水准，年龄、糖尿病、高血压、翼状胬肉、年龄×学历、年龄×患病时间为患眼疾老年人未就诊的抑制因素，即就诊的促进因素。其OR值见表8。

表8 各影响因素OR值

讨 论

随着我国社会老龄化的加速，我国老年人口正以每年3%的速度在增加〔2〕。残障流行病学调查证实，随年龄增长残疾的患病率增高，而在各种残疾中，视力残疾居第二位〔3〕。老年人眼病严重影响其视力和生活质量，咎其原因主要是没有及时发现、就诊和治疗。但查阅相关文献发现，尚未见针对老年人眼疾患者未就诊原因的文献。

本次调查结果显示老年人眼病患病率69.61%，其中患病率最高的眼病为老年性白内障为31.67%，和以往文献报道2003年陕西农村60岁以上人群白内障患病率42.53%〔4〕，上海、成都、沈阳农村60岁以上人群白内障患病率17.3%、52.1%、34.5%〔5〕的结果相差不大，分析其差异主要因为地区差异，医疗宣传力度，眼病认知，经济差别和眼科医院的技术水平等有关。同时发现老年性白内障占老年人眼病构成的45.5%，与国内相关报道一致〔6〕，也与当前白内障是致盲的首位眼病相吻合。

该地区60岁及以上居民眼病患者总的未就诊率为71.73%，不同地区未就诊率差别无统计学意义。眼病患者未就诊率相当高，已严重影响了农村60岁及以上居民的视觉质量和生活质量。通过多元分析发现年龄、年龄×学历、年龄×患病时间是患眼疾老人未就诊的抑制因素。其原因主要是因为随着学历提高，对眼病认知提高;随着患病时间及年龄的增加，给患者造成生活的不便亦增加，两者交互效应促使患者就诊。翼状胬肉、糖尿病、高血压、为患眼疾老人未就诊的抑制因素;其原因可能主要是翼状胬肉起病较急、可引起眼睛明显不适;而糖尿病和高血压可以引起眼底病变、青光眼、白内障等眼部疾病，而且糖尿病和高血压是老年人高发的全身疾病，可以从思想上引起患者的重视，有利于促进眼病患者及时就诊。

鉴于以上研究，建议在眼疾预防控制工作中，加大爱眼护眼教育和宣传，提高群众对眼病危害性的认知，进一步加强和完善农村三级眼病的预防保健体系，定期对老年人开展眼病的调查工作，力争做到早发现、早诊断、早治疗;从而降低眼病的患病率，减少未就诊率，提高老年人的视觉质量和生活质量。

1．苏齐鉴，臧宁，肖信，等．主成分 logistic回归模型在消除数据多重共线性中的应用．中国卫生统计，2009，26(2):206-208．

2．于晓欧，耿秀华，李军，等．1991～2000年某院16809例老年住院病人统计分析．中国卫生统计，2002，19(2):109-110．

3．胡秀川，张凤荣，宋兹洋，等．60岁以上老年人门诊眼病构成分析．泰山医学院学报，2008，29(8):604-606．

4．彭秧生，周爱意，陈莉，等．陕西省农村60岁以上人群白内障和盲的患病率调查．国际眼科杂志，2007，7(1):220-223．

5．李志清，张秀娟，孙慧敏．天津蓟县桑梓村40岁及以上人群白内障患病率调查．中国实用眼科杂志，2004，22(9):749-750．

6．黄伟清．眼科住院病人疾病构成统计分析．中国医院统计，2002，9(4):252-253．