本研究利用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据,开发并验证了针对居家生活的中老年人群的抑郁风险预测模型。该模型纳入了五个关键预测因素。列线图显示出可接受的区分度(0.766/0.664),适用于人群水平的风险分层,是一种有效的筛查工具。
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研究文章
* These authors contributed equally
本研究利用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据,开发并验证了针对居家生活的中老年人群的抑郁风险预测模型。该模型纳入了五个关键预测因素。列线图显示出可接受的区分度(0.766/0.664),适用于人群水平的风险分层,是一种有效的筛查工具。
目前,针对中国居家生活的中老年人群抑郁症状的风险预测模型研究较为缺乏。本研究旨在开发一种风险预测模型,并识别中国居家中老年人群抑郁症状的危险因素,以期为循证预防策略和公共卫生政策提供依据。基于最新全国代表性中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2020年数据波(n = 14,466),我们首次构建了一个简洁的列线图,用于预测中国居家生活中老年人群的抑郁症状(CES-D-10 ≥ 10)。在经过卡方检验和多变量逻辑回归筛选后,采用10折交叉验证的LASSO方法确定了五个最具影响力的预测因子。通过训练集与测试集按7:3划分的方式,评估了模型的区分能力(AUC)、校准度(Hosmer-Lemeshow检验、校准图)和临床实用性(决策曲线分析)。在14,466名居家生活的中老年人中,5,488人(37.1%)存在抑郁症状,8,978人(62.9%)未达到抑郁症状标准。最终列线图包含五个变量:女性、农村户籍、小学及以下教育程度、未婚状态以及年龄超过60岁。该工具在训练集中的AUC为0.766(95% CI 0.752–0.780),在测试集中的AUC为0.664(0.637–0.691),校准度良好(P = 0.28),且在30%至50%的风险阈值范围内具有正向净收益。该模型可用于预测中国居家中老年人群的抑郁风险,可作为该人群早期识别和抑郁风险管理的便捷筛查工具。
抑郁症作为一种患病率高1、治疗接受率低且复发率高的精神障碍,已成为中老年人身心健康的主要威胁之一2。全球范围内,估计有5%的成年人患有抑郁症,而在老年群体中,这一比例约为30%3,4。在中国,最近一项研究显示,约有5060万人受到抑郁障碍的影响,占全球疾病负担的17.8%5。朱等人报告指出,中国老年人群中抑郁症的患病率在27.0%至37.3%之间6。此外,在老龄化及其他多种因素的综合影响下,老年人的心理健康状况趋于恶化7。在中国,居家养老模式是中老年人主要的生活与照护方式8。针对该模式下中老年人群抑郁症的患病情况及其危险因素进行研究,具有重要的现实意义和必要性9。
尽管以往关于中老年人群抑郁的研究已涵盖多个方面,如互联网使用10、睡眠时长与质量11、身体疼痛12等,但这些研究大多为横断面研....
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本研究经北京大学生物医学伦理委员会批准(IRB00001052-11015)。所有受试者均签署了知情同意书。
研究人群
本研究的数据来源于2020年中国健康与养老追踪调查(CHARLS),覆盖全国150个县级单位和450个村级单位,包含约10,000户家庭及19,395名年龄在45岁及以上的中老年人21。调查采用多阶段概率抽样方法。纳入标准为:年龄≥45岁;在问卷项目BA007“当前居住地址的住宅类型是什么?”中选择“居家居住”;并对流行病学抑郁量表(CES-D-10)的10个条目提供了明确回答。排除标准为:回答显示非居家居住(包括社区、医院或其他场所,或信息缺失);缺乏抑郁相关信息;缺乏相关协变量信息。最终共有14,466名符合初始标准的成年人纳入本研究。参与者筛选的具体流程见图1。
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样本特征
本研究共纳入14,466名参与者,其特征如下:46.8%的参与者年龄为60-74岁,52.2%为女性,75.2%具有农业户口。在教育水平方面,62.9%的参与者受教育程度为小学或以下。在心理健康状况方面,37.1%的参与者存在抑郁症状,其余62.9%无抑郁症状。详细信息见表1。
表1:抑郁与非抑郁人群人口学特征的差异。统一指居民统一登记。中国自2014年起实施统一的户籍登记制度,不再区分农村和城市属性。数据以n(%)表示。χ2 = 卡方统计量。P值通过Pearson卡方检验比较无抑郁症状组与抑郁症状组得出。所有统计检验均为双侧检验,显著性水平设定为 p < 0.001。请点击此处下载.......
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本研究在中国居家生活的中老年人群中,关于抑郁症状的风险因素及预测方面取得了一系列关键发现。首先,研究发现中国居家生活的中老年人群中有37.1%表现出抑郁症状,表明该人群面临较高的抑郁症状负担。本研究结果与一项关于老年人群抑郁症状患病率的全球荟萃分析结果不一致,该分析报告的患病率为35.15%24。然而,本研究发现中国中老年人群的抑郁症状患病率显著高于其他国家的报告数据,例如韩国老年人群(13.5%)、印度老年人群(15.2%)28以及泰国中老年人群(9.8%)29。这些差异可能源于不同的文化背景,而文化差异显著影响老年人对居家养老模式的看法。因此,本研究结果表明,中国居家生活的中老年人群中抑郁症状的患病率明显偏高,亟需公共卫生部门和临床医务人员立即关注并采取针对性干预措施。
其次,通过模型分析,我们识别出年龄超过60岁、女性性别、婚姻状况、农村户籍以及低教育水平是居家的中老年人群中抑郁的危险因素。该预测模型在训练集中表现出良好的区分能力(A.......
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本研究得到江西省社会科学规划项目(20SH17)和江西省教育厅科学技术项目(GJJ191063 和 GJJ171078)的资助。衷心感谢北京大学国家发展研究院和社会科学调查研究所提供相关数据。作者贡献:概念化,X.X.Z. 和 J.X.X.;方法论,J.X.X. 和 S.G.Z.;软件,X.X.Z.;验证,J.X.X. 和 S.G.Z.;正式分析,S.G.Z. 和 R.J.W.;调查,J.X.X. 和 W.C.,B.B.D. 和 L.B.L.;资源,J.X.X.、S.G.Z.、W.C.、B.B.D. 和 L.B.L.;数据管理,J.X.X. 和 S.G.Z.;撰写——初稿准备,J.X.X. 和 S.G.Z.;撰写——审阅与修改,X.X.Z.、J.X.X.、S.G.Z.、R.J.W.、X.J.L.、Y.T.X.、R.L. 和 W.J.H.;监督,X.X.Z.;经费获取,X.X.Z. 所有作者均已阅读并同意手稿的发表版本。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| (pROC)(shapviz)(patchwork)(xgboost)(ggplot2)(rms)(rmda)(caret)(randomForest)(glmnet)(dplyr)(ggrepel)(readr) | CRAN | N/A | 用于风险预测模型决策曲线分析的 R 软件包 |
| CHARLS 数据集 | CHARLS 团队 | N/A | 中国健康与养老追踪调查数据集,用于模型构建与验证 |
| R | R 统计计算基金会 | 4.3.2 | 用于数据分析与建模的统计软件。 |
| SPSS Statistics | IBM | 21 | 用于补充性统计分析的软件。 |
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