中国空巢老人抑郁患病率的Meta分析

辛 菲刘晓芳杨 光李晓枫李国珍王文斌陈 敏Δ

中国空巢老人抑郁患病率的Meta分析

辛 菲1刘晓芳1杨 光1李晓枫2李国珍3王文斌3陈 敏1Δ

目的综合评价我国空巢老人抑郁患病率，并分析不同分层因素下空巢老人的抑郁患病率。方法检索中国（CNKI）学术文献总库、万方数据库、维普（VIP）数据库、PubMed数据库、Science Direct数据库，收集发表年限为2000年至2012年的有关中国空巢老人抑郁患病率的文献，对纳入的文献提取资料后进行Meta分析。结果共纳入18篇文献，Meta分析结果显示，总合并抑郁患病率为40.4%（95%CI：28.6%～52.2%）；轻度和中重度抑郁患病率分别为43.2%和9.3%；女性和男性抑郁患病率分别为32.1%和27.0%；60岁、70岁、80岁以上空巢老人抑郁患病率分别为28.9%、21.5%和24.5%；独居和偶居空巢老人抑郁患病率分别为47.9%和36.0%。结论我国空巢老人抑郁患病率较高，不同分层间抑郁患病率差别较大。

空巢老人 抑郁 患病率 Meta分析

空巢老人是指子女离家居住，家中也没有其他亲属，独身或者是与配偶、甚至是更年长的上辈居住的老年人［1］。随着我国人口老龄化程度的加快，平均期望寿命的增长及家庭规模的缩小，空巢家庭已逐渐成为我国老年家庭的主要存在形式。第六次全国人口普查数据显示，截止到2010年，我国单身户和只有一对老夫妇户这种空巢家庭已占60岁及以上老年家庭的32.64%［2］。空巢老人由于缺乏子女的照料与慰藉，往往存在很多心理问题，其中最主要的心理问题是焦虑和抑郁，而抑郁发生率要明显高于焦虑［3］。Bhar等［4］的研究表明，抑郁是老年人自杀的重要危险因素，老年人自评抑郁症状的严重程度是老年人自杀的重要预测因子之一。因此，准确评估我国空巢老人抑郁患病情况，对降低老年人自杀率，解决空巢老人心理问题具有重要意义。近年来，国内有关空巢老人抑郁的研究逐渐增多，但各项研究结果存在较大差异，缺乏代表性。因此，本研究采用Meta分析的方法，对我国有关空巢老人抑郁患病率的多项研究进行整合分析，以得出全面、客观、有代表性的结果，为我国开展老龄工作，解决空巢老人心理问题提供理论依据。

资料与方法

1.文献检索 通过计算机检索中国（CNKI）学术文献总库（检索式：“主题＝空巢老人”并且“主题＝抑郁”，年限：2000-2012）、万方数据库（检索式：“全部＝空巢老人”并且“全部＝抑郁”，年限：2000-2012）、维普（VIP）数据库（“任意字段＝空巢老人”并且“任意字段＝抑郁”，年限：2000-2012）；PubMed（检索式：Allfields：“empty nest”and“depression”and“China”，年限：2000-2012）；Science Direct（检索式：All fields：“empty nest”and“depression”and“China”，年限：2000-2012），收集发表年限为2000-2012年的有关中国空巢老人抑郁状况的文献。

2.文献纳入和排除标准

（1）纳入标准：①文献研究类型为现况调查研究；②研究对象为中国空巢老人（空巢老人定义参照文献［1］）③文献中给出空巢老人的抑郁患病率或给出可以间接计算抑郁患病率的数据；④选用的调查量表为老年抑郁量表（geriatric depression scale，GDS）或抑郁自评量表（self-rating depression scale，SDS）。

（2）排除标准：①特殊环境下的空巢老人，如住院患病及敬老院的空巢老人；②数据存在明显异常及数据不完整的文献；③被多篇文章重复发表的同一批数据，排除质量较差，数据不全的重复文献。

3.文献摘录 主要提取内容包括：题目、发表时间、研究时间、作者、抽样方法、地区、样本数，性别分类等。

4.统计分析 采用Stata11.0软件，首先进行异质性检验，根据异质性检验的结果选用随机效应模型（P＜0.05）或固定效应模型（P＞0.05）。后根据选定模型计算合并效应率及95%置信区间，绘制森林图，并进行发表偏倚分析。

5.质量控制 文献检索、筛选及信息摘录过程由两名经过培训的参与作者同时独立进行，出现不同意见则通过讨论达成统一意见。

结 果

1.基本特征 共检索文献331篇。其中万方数据库70篇，中国期刊全文数据库75篇，维普数据库68篇，PubMed 11篇，Science Direct 107篇。根据纳入排除标准共纳入18篇［5-22］（图1），总样本量11806人，存在抑郁症状的4855人。文献基本情况见表1。

图1 文献筛选流程图

2.合并效应值及森林图

图2可见，纳入18篇文献的第一作者、发表时间、各文献空巢老人抑郁患病率及95%CI，异质性检验P＜0.01，I2＝99.6%。选用随机效应模型的总合并抑郁患病率为40.4%（95%CI：28.6%～52.2%）（表2）。

3.分层分析

表2可见，以抑郁程度、性别、年龄、居住方式作为分层因素的分层分析结果。各层均存在较高的异质性，故采用随机效应模型。空巢老人轻度抑郁的患病率（43.2%）要远高于中重度抑郁患病率（9.3%）；女性（32.1%）抑郁患病率略高于男性（27.0%）；各年龄段患病率无明显规律，60岁～70岁年龄组患病率较高；独居（47.9%）的空巢老人抑郁患病率要高于偶居（36.0%）的空巢老人。

表1 纳入文献基本情况

4.亚组分析

表3可见，以地区、量表及是否采用随机抽样作为分组因素进行亚组分析，各亚组均存在较高的异质性，故均采用随机效应模型合并效应量。中西部地区的抑郁患病率为48.1%（95%CI：33.4%～62.8%），高于东部地区31.9%（95%CI：15.3～48.6）；农村地区抑郁患病率为61.2%（95%CI：38.8～83.5），高于城市地区35.6%（95%CI：21.9%～49.3）；采用不同抑郁量表测定抑郁患病率，GDS量表（43.7%），高于SDS量表（28.7%）；采用随机抽样所得合并抑郁患病率（39.3%）要低于采用非随机抽样方法的合并抑郁患病率（42.1%）。

图2 空巢老人抑郁患病率Meta分析森林图

表2 空巢老人抑郁患病率分层分析结果

表3 空巢老人抑郁患病率亚组分析结果

5.发表偏倚分析

表2可见，采用Begg法和Egger法对所有研究及各层研究进行发表偏倚分析，分析结果显示总研究及各分层间P值均大于0.05，提示均不存在明显发表偏倚。

讨 论

现如今，我国空巢问题日趋严峻，如何提高空巢老人的生活质量和心理健康水平成为一个亟待解决的社会问题。本文纳入的18篇文献的总合并抑郁患病率为40.4%（95%CI：28.6%～52.2%），轻度和中重度抑郁患病率分别为43.2%和9.3%，总抑郁患病率要高于张玲等［23］所得的我国普通老人合并抑郁患病率（22.6%），也要高于国外多项研究［23-24］对美国（13%～27%）、英国（10.0%）、日本（22.3%）老年人抑郁患病率的调查，表明空巢老人要更易出现抑郁症状，应引起高度重视。

分层分析结果显示，以抑郁程度分层，轻度及中重度合并抑郁患病率分别为42.2%和9.3%，轻度抑郁患病率要明显高于中重度抑郁患病率；以性别分层，女性患病率要略高于男性。推测主要是由于女性的生理、心理特点及身处的社会角色和社会地位所致［23，25］；以年龄分层，三个年龄段空巢老人抑郁患病率并无规律性变化，60～70岁的空巢老人的患病率（28.9%）相对较高，可能是因为此年龄段的老人大多刚刚离开工作岗位，尚未适应退休生活所致；以居住方式分层，独居老人抑郁患病率（47.9%）要高于偶居老人（36.0%），空巢独居老人是空巢老人中最孤独的一部分老人，由于他们对子女的情感依赖无法实现，配偶成了他们的主要精神支柱，因此丧偶会引起他们的社会孤独感，造成严重心理功能和社会功能下降［26］，这无疑会很大程度上增加其出现抑郁症状的概率。

亚组分析结果显示东部地区患病率要明显低于中西部地区，城市地区患病率亦明显低于农村地区。这是因为不同地区的经济、生活、医疗水平差异所致，经济状况一直是老年抑郁的主要影响因素之一［13，19］。东部及城市经济发达地区的老人更易获得各种资源，娱乐、生活和就医条件都要更好，相应的抑郁患病率要低，中西部及农村地区的老人，经济状况一般较差，周边缺乏日常娱乐设施，生活中身心不适时往往选择忍受，以避免给子女增加负担，因此其抑郁患病率要明显高于东部及城市经济发达地区。从量表的选择来看，GDS量表所得的合并患病率（43.7%）高于SDS量表（28.7%），相对而言GDS量表是专门针对老年人的抑郁自评量表，其代表性更好，所得结果也更为可靠，而SDS量表的应用范围为成年人群体，其特异性往往较差，可见SDS量表在反映老年人的抑郁症状上与GDS量表仍存在明显的差别。选用随机抽样与非随机抽样所得的合并抑郁患病率差别较小，本研究中抽样方法对抑郁患病率的影响较小。

本研究严格按照文献的纳入排除标准，进行文献的筛选，同时进行了分层分析和亚组分析，可以较好的控制选择偏倚和混杂因素，发表偏倚分析亦表明不存在明显的发表偏倚，结论较为可靠。然而，本文亦存在一定的局限性，首先，受限于单个率Meta分析的特点，其异质性较高；其次，纳入的多篇文献并未提供足够详细的资料，以至多个分层间文献数较少，使得分层分析的结果缺乏代表性；此外，文化程度亦是老年抑郁的重要影响因素，由于文献中提供的文化程度的信息不足，故本文未能对文化程度进行分层分析。

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（责任编辑：刘 壮）

1.大连医科大学公共卫生学院营养与食品卫生学教研室（116044）

2.大连医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室

3.山东大学公共卫生学院

Δ通讯作者：陈敏，E-mail：chenm in_sh＠163.com