我國老年人抑郁軌跡及其預測因素

黃立群，陳凌玉，高小芬，阮 丹，陳煥琴

杭州醫學院護理學院，浙江 310051

抑郁障礙是常見的心理障礙，是多因素相互作用引起的疾病，是一種以多種行為和情緒癥狀為特征的情緒障礙，病人主要表現包括情緒低落、興趣降低、精神亢奮或嗜睡、悲觀、失眠、食欲減退、思維遲緩等，甚至可能產生自殺的念頭和行為[1‐2]。目前全球約有4.4%的人患有不同程度的抑郁障礙，世界衛生組織（WHO）預測，到2030 年抑郁障礙將成為全世界導致死亡和殘疾的第一大致病因素[3]。世界范圍內60 歲以上老年人中有13.3%的老年人出現過抑郁障礙，我國高達25.6%，且有上升趨勢[2,4‐5]。已有研究提示，抑郁的發展趨勢呈現群體異質性，有些人可能會在一段時間內出現臨床相關的抑郁癥狀而后完全緩解，而有些人可能會復發，還有些人可能長期存有抑郁[5‐9]。抑郁軌跡呈現不同發展趨勢說明抑郁發生、發展的原因有所差別，如因暫時遭遇不良生活事件而發生應激反應導致的抑郁可能有緩解軌跡，而復發和慢性抑郁癥狀可能與體內的生物學變化有關[10‐11]。目前，我國很少有研究者會定期評估老年人的抑郁并分析其發展趨勢，大多數的抑郁相關研究僅評估1 次抑郁，可能忽視病程從而導致治療針對性差。識別老年人不同抑郁軌跡有助于制定更精準的干預策略，提高干預效果。因此，本研究基于中國健康與養老追蹤調查（China health and retirement longitudinal study, CHARLS）數據，分析我國老年人抑郁的變化趨勢，以期探索潛在的抑郁軌跡類別。

1 資料與方法

1.1 數據來源

使用由北京大學國際發展研究院中國經濟研究中心主導的CHARLS 數據庫作為數據來源。該數據庫中的數據于2011 年開始收集，2013 年、2015 年和2018年分別進行隨訪和招募新的研究對象，其通過嚴謹的多階段抽樣，基線調查時選取了我國150 個縣、450 個村、約1 萬戶家庭中的1.7 萬人進行調查，樣本代表性強。數據納入標準：愿意配合調查；60 歲及以上老年人；意識清楚。排除標準：因身體原因無法自行回答；在隨訪中失訪。最終納入2 677 名老年人資料。

1.2 觀測變量

1.2.1 一般資料

一般資料包括年齡、性別、婚姻狀態、受教育程度、戶口類型、有無醫保、有無養老金、慢性病共患病數、近兩年軀體疼痛史、近兩年跌倒史、飲食習慣、吸煙史、飲酒史、自評健康狀況。其中婚姻狀態主要通過調查老年人目前的同住情況確定，分為與老伴同居和不同居，且不同居又分為單身、離異、喪偶、分居等情況；慢性病共患病數中的慢性病指經醫生診斷的高血壓、血糖異常、血脂異常、腦卒中、慢性肺部疾病、哮喘、肝臟疾病、心臟疾病、腎臟疾病、消化系統疾病、關節炎或風濕病、心理疾病、癡呆等與記憶相關疾病、癌癥；飲食習慣主要通過老年人自述的1 d 進食次數確定；自評健康狀況通過單條目“您覺得您自己身體健康狀況怎樣？”評估，該條目分為5 個選項，“極好”“很好”“好”“一般”“不好”依次計1 分、2 分、3 分、4 分、5 分。

1.2.2 抑郁障礙

抑郁障礙通過10 項流調中心抑郁自評表（the Center for Epidemiological Studies Depression Scale‐10，CESD‐10）進行評估。CESD‐10 共10 個條目，每個條目得分為0～3 分，其中8 個條目為積極評價，2 個條目為消極評價，量表得分為10 個條目得分之和，滿分30分，得分越高表示抑郁障礙越嚴重。CESD‐10 在我國社區居住的老年人中有足夠的信度和效度，其內部一致性Cronbach's α 系數為0.86[12‐13]。

1.2.3 日常生活活動能力（activity of daily living，ADL）

ADL 通過詢問老年人是否因為健康和記憶原因在穿衣、洗澡、吃飯、上下床、如廁、大小便控制方面有困難進行評估，如老年人存在1 項有困難，則認為存在ADL 受 損[14]。

1.2.4 工具性日常生活活動能力（instrumental activities of daily living，IADL）

IADL 通過詢問老年人是否因為健康和記憶原因在做家務（指房屋清潔、洗碗盤、整理被褥和房間擺設 ）、做飯（指準備原材料、做飯菜、端上餐桌）、購物、撥打電話、吃藥、管理錢財方面有困難進行評估，如老年人存在1 項有困難，則認為存在IADL 受損[15]。

1.3 統計學方法

采用R 軟件進行數據分析，符合正態分布的定量資料以均數±標準差（±s）表示，定性資料以頻數及百分比（%）表示。采用混合增長模型擬合老年人抑郁障礙的發展趨勢，當貝葉斯信息指標（Bayesian information criterion，BIC）最小時說明模型擬合最佳。采用多元Logistic 回歸分析老年人抑郁障礙軌跡的預測因素。

2 結果

2.1 老年人一般資料

2 677 名老年人年齡為（65.55±4.84）歲；慢性病共患病數為（1.58±1.48）種，自評健康狀況得分為（3.48±0.99）分。其余資料見表1。

表1 老年人一般資料（n=2 677）

2.2 老年人抑郁軌跡

2011 年、2013 年、2015 年 和2018 年 調 查 獲 得 的 老年人抑郁障礙得分分別為（8.50±6.33）分、（7.81±5.70）分、（8.16±6.47）分、（9.81±5.69）分。模型擬合結果顯示：當軌跡類別為2 個時，BIC=65 439.57；當軌跡類別為3 個時，BIC=65 190.00；當軌跡類別為4 個時，BIC=65 133.63；當軌跡類別為5個時，BIC=65 136.49。提示抑郁軌跡分為4 個類別的模型最優，其低水平、中水平、高水平、復發人數分別占總人數的50.21%、20.96%、11.95%、16.88%。

2.3 老年人抑郁軌跡預測因素

表2 結果顯示：以低水平軌跡為參照，女性老年人更易呈現高水平軌跡；受教育程度為初中及以上的老年人更不易呈現高水平軌跡和復發軌跡；不同居（單身/離異/喪偶/分居）的老年人更易呈現中水平軌跡、高水平軌跡和復發軌跡；城鎮戶口的老年人更不易呈現中水平軌跡和復發軌跡；有醫保和養老金的老年人更不易呈現高水平軌跡和復發軌跡；每日≥3 餐的老年人更不易呈現中水平軌跡和高水平軌跡；近兩年有跌倒史的老年人、近兩年有軀體疼痛史以及自評健康狀況較差的老年人更易呈現中水平軌跡、高水平軌跡和復發軌跡；慢性病共患病數多的老年人更易呈現中水平軌跡、高水平軌跡；ADL 受損的老年人更易呈現復發軌跡；IADL 受損的老年人更易呈現高水平軌跡和復發軌跡。

表2 老年人抑郁異質性軌跡的基線預測因素

3 討論

目前國內外的社區初級保健對抑郁障礙存在診斷不足、治療不充分的情況，抑郁障礙易被忽視，同時，由于抑郁障礙相關癥狀與老年人所患的其他慢性疾病或健康問題常常并存，也使抑郁障礙的有效診治受到阻礙。當前，WHO 已將加強并促進老年人精神衛生作為積極健康老齡化的工作目標，將抑郁障礙納入WHO 精神衛生差距行動規劃中，旨在增進和提高對精神、神經和物質使用障礙的診治能力。對老年人抑郁障礙的研究一直是學術界關心的熱點。本研究利用大樣本數據擬合我國老年人抑郁的異質性軌跡，豐富了關于老年人抑郁領域的相關研究，彌補了以往研究忽視老年人抑郁存在群體異質性的不足。本研究結果有助于促進抑郁發展趨勢變差的早期干預和治療。本研究納入全國范圍內的大樣本老年人，從統計學角度保證了抑郁異質性軌跡分析的可靠性和有效性。

3.1 我國老年人抑郁軌跡

本研究結果進一步驗證了我國老年人抑郁會隨時間的推移發生改變，并呈現群體異質性，表現為高水平軌跡、中水平軌跡、復發軌跡及低水平軌跡。荷蘭、美國等的研究也發現，老年人抑郁存在類似的軌跡類型[8‐9,16]。在一定程度上說明老年人抑郁軌跡無明顯的跨文化差異。另外，本研究中有近一半的老年人表現出中水平軌跡、高水平軌跡和復發軌跡，提示我國老年人抑郁仍是嚴重問題，有關機構應盡早評估老年人抑郁可能出現的不良趨勢，及時實施干預。

3.2 我國老年人抑郁軌跡的預測因素

本研究提示男性、社會或經濟條件較好（包括更高的受教育程度、城鎮戶口、有醫保和養老金）的老年人抑郁軌跡更傾向為低水平軌跡；健康狀況較差（包括慢性病共患病數多、近兩年有跌倒史、近兩年有軀體疼痛史、IADL 受損和自評健康狀況較差）的老年人抑郁軌跡更傾向為中水平軌跡、高水平軌跡和復發軌跡，與已有研究結論[6,11]一致。本研究未發現吸煙史和飲酒史對抑郁軌跡的預測作用，與已有研究結果[2,17]不同。原因可能是本研究并未對吸煙和飲酒程度進一步細分，未來研究可就此進一步驗證。除此之外，本研究結果表明，每日≥3 餐的老年人不易呈現中水平軌跡、高水平軌跡的抑郁。每日<3 餐可能意味著老年人食欲不佳，導致食物攝入不足或存在營養不良狀況[18]。以往研究表明，營養狀況與抑郁間存在聯系，營養不良會加重老年人抑郁[19‐20]。提示應早期關注老年人的飲食情況，如發現老年人食欲不佳，應警惕其后續可能發生抑郁障礙，可通過給予早期支持緩解癥狀的發生、發展。

隨著人口老齡化程度加深，抑郁障礙對老年人軀體疾病的治療和康復有不可忽視的影響，保持精神衛生和社會保健的良好狀態對于促進老年人軀體健康及精神健康、預防疾病并處理慢性病具有十分重要的作用。本研究結果為社區健康工作者參與精神問題預防工作提供了參考。

3.3 研究局限性

本研究排除了不能自行回答CESD‐10 的老年人，可能造成身體健康狀況差、認知功能低下或存在其他缺陷的老年人的數據缺失。身體健康和認知功能與抑郁高度相關，因此本研究有可能低估老年人抑郁呈現中水平、高水平、復發軌跡的比例。另外，本研究是基于CHARLS 數據的二次分析，未納入家族史、抑郁癥易感基因、性格特質等因素作為預測變量。