高龄老人虚弱指数的个体和区域影响因素分析

潘国英,陈鹤,张拓红

·社会因素与健康·

高龄老人虚弱指数的个体和区域影响因素分析

潘国英,陈鹤,张拓红

目的分析高龄老人虚弱指数的个体和区域影响因素。方法利用中国老年健康影响因素跟踪调查(CLHLS)2011年横断面数据,对其中80岁及以上的高龄老人计算虚弱指数,通过统计描述和分层线性模型,分析其个体和区域影响因素。结果高龄、女性、非独居、城镇居住、经济自评差、社会参与度低、健康食品摄入不足的高龄老人虚弱指数高。低气温、高工业废气与个体因素有交互作用,总体上工业废气排放越高,平均气温越低,则虚弱指数越高,并且这两项因素在最终模型中可以解释虚弱指数区域差别的54.8%(残差方差比例),模型可靠性为0.832。结论高龄老人虚弱指数可能受到个体和区域等多因素影响。

高龄老人;虚弱指数;分层线性模型

80岁及以上的老年人被称为高龄老人(oldest old)[1],其健康状况的突出特征是“虚弱”,在面对外界不良因素时,疾病、死亡风险大大增加,需要长期的医疗和照护服务[2-3]。由于高龄老人健康问题的复杂性,在对该群体的健康研究上,需要从总体上把握和认识其特征。而传统健康评价指标如残障、疾病等,不能全面量化地反映老年人健康总体状况。为综合评价老年人虚弱程度和健康风险,由虚弱概念引申出的虚弱指数(frailty index,FI)是较好的指标之一。虚弱指数最早由Mitnitski和Rockwood提出,反映个体潜在的所有健康测量指标中不健康指标所占的比例,其内容涵盖生活自理能力、疾病和心理等基础维度,通过健康损失的积累得到虚弱的量化表达。虚弱指数在调查和临床研究中,用于表征老年人的生物年龄[4]、预测死亡风险[5-6]和作为老年健康干预的评价指标[6-7],表现出良好的效度和信度[8-9]。本文将通过分层线性模型方法,分析高龄老人虚弱指数的个体和区域影响因素。

1 资料与方法

1.1 资料来源与研究对象

本研究数据来自中国老年健康影响因素跟踪调查(Chinese Longitudinal and Health Longevity Study,CLHLS)2011年横断面数据集,研究对象为其中80岁及以上的6 530位高龄老人(总样本数10 191)。本调查对选取的23个省份老年人口进行超比例抽样,样本区域内老年人口约占全国总数的85%。CLHLS数据由入户问卷调查(访问高龄老人及其亲属)的方法获得,技术报告显示其数据质量较高。

选取的典型自然环境数据包括平均气温、降水量,而环境污染指标则以工业废气排放代表,数据来自《中国地面国际交换站气候资料年值数据集》和国家统计局《环境统计数据》。

1.2 虚弱指数计算

参考国内相关研究[5,10]和Searle等[11]提出的指南,基于CLHLS 2011年调查中涉及的49项健康损失变量计算虚弱指数,涵盖日常生活自理能力、疾病、感官肢体功能、心理情绪、健康评价、认知功能等基础维度。

构成变量中发生不良结局(健康损失)则记录为1,否则记录为0。与以往研究相同,将患2次或以上重病编为2[5,10]。计算方式如下:

Nj为第J个健康损失变量的得分。如果该指标代表损失,则为1,否则为0。虚弱指数越高,老年人健康状况越差。

1.3 统计分析方法

按照年龄、性别和城乡分布进行数据加权[12],缺失数据采用均值填补。使用SAS对数据进行描述和单因素、分层线性模型(hierarchical linear model,HLM)分析,以P＜0.05作为有统计学意义的标准。

2 结果

2.1 基本情况

调查中涉及的80岁及以上高龄老人共6 530 人,其中男性占40.12%,女性占59.88%;80～89岁、90～99岁、100及岁以上的高龄老人各占40.43%、37.26%、22.31%;城镇高龄老人占47.09%,农村占52.91%;汉族占94.09%,少数民族占5.91%;有配偶者占21.84%,丧偶者占76.13%,离婚、未婚等占2.03%;就学年数为0年的占68.47%,就学年数1年及以上的占31.53%。

2.2 虚弱指数年龄、性别分布

本研究中,高龄老人虚弱指数加权均值为0.23,标准差为0.17。虚弱指数与年龄、性别的分布模式如图1所示。

图1 高龄老人虚弱指数的年龄、性别分布曲线

2.3 单因素分析

对虚弱指数进行单因素分析。对其中二分类的自变量进行U检验,对多分类的自变量进行单因素方差分析。可能导致虚弱指数高的因素有:女性、高龄、城镇居民、离异或丧偶、文化程度低、非独居、经济自评低、社会参与程度低、过去不吸烟、不饮酒,主食为面食,较少吃肉、蛋、茶、鱼、蔬菜等。而民族、过去锻炼因素影响差异无统计学意义。

2.4 分层线性模型分析

个体因素经过单因素分析后,综合单因素分析的结果和变量意义,通过HLM模型中的随机系数模型进行筛检。

2.4.1 零模型考察因变量的省级层间差异,结果显示,零模型估计的固定效应G00的系数为0.236,而随机效应U0的方差成分为0.000 735,固定效应系数和随机效应的方差成分P＜0.01。表明高龄老人虚弱指数在省级层面的差异具有统计学意义,有必要进行分层线性模型分析。

2.4.2 随机系数模型对个体变量进行单因素检验,筛除标准为P＞0.10。民族、婚姻状态、就学年限、过去吸烟、过去锻炼、肉类、豆类和主食因素被筛除。

2.4.3 省级区域特征对宏观变量进行单因素检验。数据加权后统一了各省高龄老人年龄、性别构成,使得省间具有可比性。结果显示,平均气温、工业废气与高龄老人虚弱指数的相关性有统计学意义(P＜ 0.01),可以分别独立解释虚弱指数地域差异的33.0%和34.8%。降水量因素被筛除。

2.4.4 HLM最终模型结果建立以截距和斜率为结果的最终混合模型。结果显示,与高虚弱指数相关的因素有:高龄、女性、城镇居民、既往从事非农业手工业劳动者、经济自评差、非独居、社会参与度低、过去不饮酒、健康饮食(茶、鱼、蔬菜)摄入少。

工业废气高的省份与工业废气低的省份相比,城镇居住和较少做家务、种花养鸟、麻将打牌的高龄老人虚弱指数较高,而经济自评较差、非独居、过去不饮酒的高龄老人虚弱指数较低;平均气温低的省份与平均气温高的省份相比,非独居和较少参与室外活动、较少打牌麻将的高龄老人虚弱指数较高。总体而言,工业废气排放越高,平均气温越低,则虚弱指数越高,并且这两项因素在最终模型中可解释虚弱指数区域差别的54.8%(残差方差比例),模型可靠性为0.832。

表2 HLM模型汇总

3 讨论

本文的研究结果基于横断面数据,发现高龄老人虚弱指数与个体和区域环境等多因素存在相关关系。区域环境因素包括省区平均温度、降水量和单位面积工业废气排放量,其中温度和降水量是自然环境特征的典型因素[13-14],废气排放则体现了地区的工业经济水平和空气污染水平[15-16]。高工业废气、低气温与高虚弱指数相关,这两个区域因素与个体因素又存在交互作用。

3.1 个体属性与社会经济因素

男性、独居、农村、从事农业手工业劳动、经济自评好的高龄老人虚弱指数较低。既往研究者从疾病、生活自理能力的影响因素进行了分析,认为男性发生较严重的致命性疾病而导致在低龄老年期的死亡,使得能存活到高龄阶段的男性老人相对健康[17];独居需要有一定的生活自理能力,若老人有听力问题或慢性病需要照料,则往往选择与家人一起或住养老院[14];农村医疗服务相对落后,患病老人较少存活到高龄阶段;从事农业手工业劳动的老人获得医疗服务有限,许多疾病未被发现而虚弱指数偏低。同时,男性、独居、农村、从事农业手工业劳动的高龄老人承担较多的体力劳动和家庭决策,对保持健康存在促进作用[17]。经济自评差与高虚弱指数相关。既往研究认为,经济自评差的老年人,对健康医疗服务的购买力较低,在疾病、残疾方面更易迁延进展[18]。工业废气水平高的省份,不同经济自评下的高龄老人虚弱指数差距缩小,这可能是由于工业废气排放量高的地区经济水平高,较好的医疗卫生条件削弱了个体经济经济自评差导致的负面影响。

3.2 社会参与

社会参与活动的频度和虚弱指数呈负相关。经常性的社会参与需要一定的健康条件,而伴随的各种活动对于保持生活自理能力、减少疾病可能有促进作用[19]。从HLM模型交互作用结果可以发现,在工业废气较高的省份,经常做家务、种花养鸟、打麻将牌等室内活动作用更大;对于气温较低的省份,经常进行室外活动可能更好。

3.3 膳食因素

常吃鱼、蔬菜、经常饮茶被视为健康的饮食方式,本文结果也提示,健康饮食的高龄老人虚弱指数较低。既往饮酒的高龄老人虚弱指数较低,但这并不代表饮酒有益。部分研究认为,既往饮酒而存活的高龄老人,可能本身就对饮酒的负面健康影响更耐受[17]。高工业废气省区内既往饮酒的高龄老人虚弱指数较高,提示空气污染可能会强化饮酒的负面作用。

3.4 小结

虚弱指数量化了高龄老人虚弱程度和健康风险。研究高龄老人虚弱指数影响因素,有助于制定老年人虚弱的健康干预方案,例如本文所提示的营养膳食、社会参与等。通过严格的HLM模型估计,量化预防高龄老人虚弱所需要的成本(区域污染治理、资源投入等),可为卫生政策的制定提供相应依据。

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Analysis on the Individual and Environmental Determinants of Frailty Index among Chinese Old People Aged Over 80

PAN Guoying,CHE He,ZHANG Tuohong.Peking University School of Public Health,Beijing,100191,China

ObjectivesTo analyze the individual and environmental factors of frailty index of the old people aged 80 years and over.MethodsCalculating frailty index of the old people aged 80 years and over and participated Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey 2011.Statistical description and Hierarchical Linear Model were used to analyze the individual and regional factors.ResultsFrailty index will be higher for those who are in advanced age,female,not living alone,urban residents,low economic self-assessment,low social participation level,low health food intake,low temperature and high industrial waste gas emission.The two environmental factors explained 54.8%of regional residual variance and the reliability of the model is 0.832.ConclusionsFrailty index of Chinese oldest old shows significant relationship with individual factors and the environmental factors.

Oldest old;Frailty index;Hierarchical linear model

R161.7;TS976.34

ADOI:10.3969/j.issn.1673-5625.2015.05.008

2015-03-09)(本文编辑 王红)

国家自然科学基金-青年科学基金项目(71403005)

北京大学公共卫生学院,北京,100191

张拓红