基于EQ-5D-5L 老年人健康相关生命质量及其影响因素研究

●潘秋予 胡 澜 谢建平 王 磊

为应对人口老龄化问题，2017年我国印发了《“十三五”健康老龄化规划》。四川人口老龄化呈现出快速、深度发展趋势，2018年底全省60 岁及以上的老年人口已达1762 万人，占全省常住人口的21.13%，比全国高3.23 个百分点①。老年人生命质量评价是健康老龄化重要研究课题之一，健康相关生命质量反映个体过去或现在健康状况，对其躯体功能、情感、行为和社会功能所造成的影响，能准确反映人们的健康水平②。目前测量健康相关生命质量的量表较多，EQ-5D 量表因其简单易懂、操作简单③④，且具有较好的信效度⑤，得到我国学者的普遍认可⑥。本研究基于EQ-5D-5L 量表，采取问卷调查的形式，分析四川省绵阳市老年人健康相关生命质量及其影响因素，为提高老年人生存质量提出针对性对策建议。

一、对象和方法

（一）调查对象

采用随机抽样的方法抽取四川省绵阳市常住老年人口作为调查对象。调查于2019年7月10日—2019年7月17日开展。本次调查发放问卷600 份，回收548 份，回收率为91%，经整理有效问卷为487 份，有效率为89%。

（二）调查方法

基于文献分析，自行设计《老年人口健康相关生命质量调查问卷》，问卷包括一般人口学情况、EQ-5D-5L 健康描述系统和EQ-VAS 自评健康系统。其中一般人口学情况包括性别、年龄、文化程度、户籍等人口学特征；EQ-5D 共包括5 个维度，分别是行动能力、自我照顾、日常活动、疼痛或不舒服、焦虑或沮丧，每个维度评分为非常困难、严重困难、中度困难、一点困难和没有困难5 个等级，对应分值为1～5 分，分数越高表明该健康能力评价值越好；EQ-VAS 自评健康系统是一个0～100 分的刻度尺，代表调查对象两个极端，其中100 分表示“个体自感处于最好的健康状况”，0 分表示“个体自感处于最差的健康状况”。

（三）统计分析

采用SPSS21.0 输入数据，建立数据库，同时使用SPSS21.0进行统计分析，包括描述性分析、方差分析、Logistics 回归分析等统计分析，检验水准为双侧检验α=0.05。

二、结果

（一）一般人口学特征

本研究共调查487 位老年人，性别：男243 人（49.89%），女244 人（50.21%）；年龄：60～69 岁256 人（52.56%），70～79 岁170 人（34.91%），80 岁及以上61 人（12.53%）；户籍：城镇367 人（75.36%），农村120 人（24.64%）；文化程度：未上过小学217 人（44.56%），小学168 人（34.50%），初中77 人（15.81%），高中（中专）及以上25 人（5.13%）；人均月收入：＜500 元225 人（46.20%），500～1000 元119 人（24.43%），1000～1500 元73 人（14.99%），1500～2000 元37 人（7.60%），＞2000 元33 人（6.78%）；居住情况：独居80 人（16.43%），仅与配偶居住97 人（19.92%），仅与子女居住99 人（20.34%），与配偶及子女居住179 人（36.74%），其他32 人（6.57%），如表1 所示。

表1 老年人一般人口学特征（n=487）

老年人的EQ-5D 各能力得分的均值、标准差以及转换后的百分制得分如表2 所示。总体来看，老年人各行为能力总分为22.57，标准差为2.98，老年人的行动能力、自我照顾、日常活动、疼痛或不舒服、焦虑或沮丧5 项能力得分分别为4.59±0.77、4.74±0.63、4.63±0.74、4.10±0.89 和4.51±0.74，按照公式：转换分=（实际得分-理论最低得分）÷（理论最高得分-理论最低得分）×100将各维度得分转换为百分制标准分。由百分制标准分可知，EQ-5D总分为87.85，得分最高的是自我照顾，疼痛或不舒服得分最低，仅为77.5。上述5 项能力有中度及以上困难的分别占9.85%（48/487）、5.33%（26/487）、9.24%（45/487）、20.53%（100/487）和9.44%（46/487），充分说明了老年人生活自理水平较高，但随着年龄增长，高发慢性患病率对身体健康造成了一定影响。加上EQ-VAS 自评健康得分均值为74.92±15.29，说明本次调查的老年人健康相关生命质量较好，如表2 所示。

（二）人口学特征与健康相关生命质量关系的分析

1.EQ-5D 各维度得分及总分单因素分析。不同性别老年人的行动能力、自我照顾、疼痛或不舒服、焦虑或沮丧得分及EQ-5D 总分比较，差异无统计学意义（P＞0.05），但女性日常活动得分高于男性，差异具有统计学意义（P＜0.05）；不同年龄老年人的EQ-5D 除焦虑或沮丧之外的其他维度得分及其总分比较，差异有显著的统计学意义（P＜0.001）；不同户籍老年人的EQ-5D 各维度得分及其总分比较，差异无统计学意义（P＞0.05）；不同文化程度老年人的焦虑或沮丧得分比较，差异有统计学意义（P＜0.05）；不同人均月收入老年人的行动能力、自我照顾、日常活动得分比较，差异有统计学意义（P＜0.05）；不同居住情况老年人的行动能力、自我照顾、日常活动得分及EQ-5D 总分比较，差异有统计学意义（P＜0.05），见表3。

表2 老年人EQ-5D 各维度得分情况 （人，分）

表3 老年人EQ-5D 各维度得分及总分比较 (α＜0.05)

不同年龄、文化程度、人均月收入和居住情况老年人的EQ-VAS 得分比较，差异具有显著统计学意义（p＜0.05），见表4。

表4 老年人EQ-VAS 得分比较 (α＜0.05)

2.EQ-5D 各维度得分及总分多因素logistics 回归分析。对单因素分析具有统计学意义的进一步进行多因素logistics 回归分析，因变量为行动能力、自我照顾、日常活动、疼痛或不舒服、焦虑或沮丧5 个维度的健康相关生命质量以及EQ-5D 总分和EQ-VAS 得分，自变量为性别、年龄、户籍、文化程度、人均月收入和居住情况等6 个变量。分析结果显示，年龄是老年人行动能力、日常活动、疼痛或不舒服以EQ-5D 总分和EQ-VAS 得分的影响因素，年龄越高得分越低，且具有统计学意义（p＜0.05），性别也是影响老年人日常活动的影响因素，女性日常活动得分高于男性，且具有统计学意义（p＜0.05），此外除了年龄之外，居住情况也是EQ-5D 总分和EQ-VAS 得分影响因素，与子女及配偶居住的老年人EQ-5D 总分最高，独居的老年人EQ-VAS 得分最高，具有统计学意义（p＜0.05），见表5。

表5 多因素logistics 回归分析结果

三、讨论

本研究显示，四川省绵阳市老年人的EQ-5D 总分为22.57±2.98，百分制转换分为87.85，疼痛或不舒服具有中度及以上困难的占比最高，为20.53%（100/487），自我照顾具有中度及以上困难的占比最低，仅5.33%（26/487），EQ-VAS 自评健康得分均值为74.92±15.29，一定程度上说明本次调查的老年人健康相关生命质量较好。对于EQ-5D 各维度及其总分和EQ-VAS 得分而言，影响因素各有不同。

（一）年龄是影响老年人生命质量评价的主要影响因素

年龄是影响老年人生命质量评价的主要影响因素，这与其他学者研究结论一致⑥⑦。本研究进一步将老年人口分为低龄老年人口（60～69 岁）、中龄老年人口（70～79 岁）和高龄老年人口（80 岁以上），发现这三个年龄段的老年人口在EQ-5D 各维度及其总分和EQ-VAS 得分均存在显著差异，并且随着年龄增加，得分逐渐降低。这意味着随着年龄增长，老年人行动、日常和自理能力等日常生活能力逐渐衰退，随着慢性病患病率升高，进一步引起身体疼痛与不适，影响了养老生活质量。

（二）居住情况影响老年人生命质量评价

居住情况是老年人EQ-5D 总分和EQ-VAS 得分的重要影响因素。数据显示，与子女及配偶居住的老年人健康相关生命质量要高于其他居住情况，但是自评健康得分独居老年人的反而最高，这种差异是否是由于样本或别的原因造成的需要进一步验证。

（三）性别是老年人日常活动能力的影响因素

性别是老年人日常活动能力的影响因素。分析原因有可能是由于不同性别的社会分工造成的，对于本次调查对象，他们大多出生于上世纪50年代，大部分女性扮演家庭主妇的角色，退休后又多选择广场舞等社会休闲活动，所以女性的日常活动能力普遍要高于男性。

综上所述，四川省绵阳市老年人健康相关生命质量相对较好，影响因素按严重程度依次为年龄、居住情况和性别。本研究结果进一步验证了年龄是影响老年人口健康相关生命质量的重要因素，本研究还发现对于低龄、中龄和高龄的老年人口，其健康相关生命质量也存在差异，在当前健康老龄化的背景下，我国政府部门对老年人的健康养老十分关注，针对老年人的医疗和社会保障也不断提高，但针对不同阶段老年人健康养老需求差异，政府部门下一步应该考虑提供多样化、多层次、有针对的养老服务，满足不同的健康养老需求。例如高龄人群，他们的生活自理能力、健康水平都大大下降，处于失能或半失能状态，应优先考虑为他们提供长期照护等。家庭养老是我国主要的养老方式，本研究表明选择在家庭养老的（无论是独居、和老伴或子女居住）健康相关生命质量以及自评健康都要高于其他居住方式，这与我国传统的养老观念是一致的，这提示我们对于选择机构养老的老年人，如何让他们感受到家庭的氛围，对于提高他们的健康水平和老年生活质量具有重要意义。

注释：

①贺远龙, 刘斌. 健康相关生命质量[J]. 现代诊断与治疗,2004,15(6):362- 363

②李明晖,罗南.欧洲五维健康量表(EQ- 5D)中文版应用介绍[J].中国药物经济学,2009(1):49- 57

③Szende A,Oppe M,Devlin N.EQ- 5D Value Sets[J].Value in Health,2006,13(3):A3- A4

④杨宇迪,徐郁,赵金利等.基于欧洲五维健康评价量表对居民健康相关生命质量的研究[J].中国全科医学,2018,21(6):724- 728

⑤张升超,吴江,陈辉清等.基于EQ- 5D 量表的深圳市居民健康相关生命质量研究[J].中国社会医学杂志,2017(2):135- 137

⑥陈德喜,高月霞,陆青云等.南通市老年人生活质量的影响因素[J].中国老年学杂志,2012,23:5226- 5228

⑦田诗音,陈琪,王睿等.上海市老年人健康相关生命质量及其影响因素[J].中国公共卫生,2018,04:505- 509