老年人群共病風(fēng)險因素與預(yù)測模型研究:以廣州市為例

張瑜,潘華峰,陳楚杰

廣州中醫(yī)藥大學(xué)體育健康學(xué)院,廣東 廣州 510006

患有兩種及兩種以上的慢性病稱為共病。隨著我國人口老齡化程度的不斷加深,老年人群共病患病率呈上升趨勢。截止2022年,我國居民慢性病死亡人數(shù)占總死亡人數(shù)71%,其中兩種及兩種以上慢性病共存的情況較為普遍,共病已成為我國衛(wèi)生系統(tǒng)主要的挑戰(zhàn)。與患單種慢性病相比,多種慢性病產(chǎn)生的交互作用增加了死亡率、住院率和再入院率的發(fā)生[1]。老年人患有2種以上慢性病不僅對老年人的認(rèn)知能力、日常生活能力以及生活質(zhì)量都產(chǎn)生較大的負(fù)面影響,而且給社會醫(yī)療衛(wèi)生體系也帶來沉重負(fù)擔(dān)。目前,國內(nèi)外學(xué)者對老年人群患多種疾病的影響因素展開了大量研究,研究顯示共病患病與諸多因素有關(guān):如BMI超重、腰臀比超標(biāo)、體力活動時間、久坐時間[2]、睡眠時間等。本研究將針對不同影響因素進(jìn)行關(guān)鍵性排序,運用CHAID模型對老年人群共病進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測。將Logistic回歸與決策樹結(jié)合,探討引起老年人群共病發(fā)生的風(fēng)險因素,構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型,為老年人群慢性病的防治工作提供依據(jù)。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

本研究采用分層隨機(jī)抽樣方法,根據(jù)廣州市地域分布、社區(qū)規(guī)模和年齡階段分層后,選取在廣州天河區(qū)、海珠區(qū)、黃埔區(qū)、番禺區(qū)、白云區(qū)居住時間大于6個月且年齡大于60歲居民為調(diào)查對象。

1.2 研究方法

通過查閱中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫等文獻(xiàn)形成了問卷的基本指標(biāo),然后邀請3名專家對問卷基本指標(biāo)進(jìn)行篩查后形成了問卷初稿,再將問卷初稿郵件發(fā)送給老年病領(lǐng)域?qū)＜?名,進(jìn)行3輪完善和修改后,進(jìn)行小范圍預(yù)調(diào)查驗證了該問卷的信度和效度符合要求。調(diào)查問卷內(nèi)容主要包括社會人口學(xué)特征、婚姻狀況、教育程度、健康相關(guān)行為等方面14個指標(biāo)。

1.3 指標(biāo)定義

慢性病共病納入標(biāo)準(zhǔn):經(jīng)二級及以上醫(yī)院確診患有2種及以上慢性病(包括冠心病、高血壓、糖尿病、腦卒中、慢性阻塞性肺疾病、哮喘、關(guān)節(jié)炎、白內(nèi)障、高血脂癥、慢性腎臟病、慢性胃炎等)且服藥時間大于三個月;超重/肥胖和中心型肥胖標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)《中國成人超重和肥胖癥預(yù)防控制指南》,腰臀比(WHR)=腰圍(cm)/臀圍(cm);吸煙:調(diào)查時及調(diào)查前有吸煙習(xí)慣,即吸煙≥1支/天,且持續(xù)時間≥6個月。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

本文運用統(tǒng)計軟件SPSS 23.0進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,先用卡方檢驗對老年人群共病的相關(guān)風(fēng)險因素進(jìn)行單因素分析,將單因素分析中有顯著性影響(P<0.05)的影響因素納入Logistic回歸分析進(jìn)行多因素分析。使用CHAID模型建立決策樹模型,將上述影響因素作為自變量納入決策樹模型。參數(shù)模型:將患有共病的老年人群分為80%的訓(xùn)練樣本和20%檢驗樣本,進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測評估,探究影響老年人群共病的主要風(fēng)險因素。采用Logistic回歸、決策樹模型產(chǎn)生的預(yù)測值,患有共病作為狀態(tài)變量繪制ROC曲線。

2 結(jié)果

2.1 一般情況

本次調(diào)查共收發(fā)放問卷1 100份,收回問卷1 038份,剔除結(jié)局變量、慢性病數(shù)量及協(xié)變量存在缺失的樣本后,最終得到有效的總樣本量939份。其中男性為444名,占比47% ,女性人數(shù)為495名,占比53%,男女比例約為9 ∶10。

2.2 老年人患共病影響因素的單因素分析

單因素分析結(jié)果顯示:性別、城鄉(xiāng)、受教育程度、腰臀比、婚姻情況、慢走時間、累計小強(qiáng)度家務(wù)勞動、健身場地便利性、抽煙、睡眠時間、睡眠質(zhì)量與老年人群患共病顯著性相關(guān)(P<0.05);未發(fā)現(xiàn)年齡、是否喝酒、每日靜坐時間與老年人群患共病有關(guān)(P>0.05)。

2.3 老年人群患共病的影響因素的Logistic回歸分析

以老年人群是否患共病為因變量,將單因素分析中具有顯著性的因素性別、城鄉(xiāng)、腰臀比、受教育程度、婚姻狀況、居住地有健身場地、是否抽煙、睡眠時長、睡眠質(zhì)量、每天慢走時間、每天小強(qiáng)度家務(wù)勞動時間等共11個納入模型,分析結(jié)果顯示城區(qū)、中心型肥胖、睡眠時長<7h是老年人群共病的風(fēng)險因素,而男性、睡眠時長≥8h、平均每天慢走時間≥30min、小強(qiáng)度家務(wù)勞動時間≥30min是老年人群共病的保護(hù)性因素。

2.4 老年人群共病影響因素的決策樹分析

決策樹是一種預(yù)測模型,數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù),本文隨機(jī)提取大約80%共755條訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于建立模型分析,分析其患共病的危險因素,將患共病賦值為1,將不患共病賦值為0。將單因素分析中P<0.05的危險因素作為自變量納入模型。基于根節(jié)點和子節(jié)點的最小樣本大小的線墜后的增長和修剪后,得出分類樹模型包括3層,8個節(jié)點以及4個終末節(jié)點如圖1所示。該模型顯示中心型肥胖、有吸煙習(xí)慣、每日睡眠時間過短這些變量是老年人群患共病的重要危險因素。

圖1 老年人患共病影響因素的決策樹分析

表1 老年人群患共病影響因素的單因素分析

表2 老年人群共病風(fēng)險因素Logistic回歸分析

2.5 Logistic回歸模型與決策樹模型效果比較

以Logistic回歸模型與決策樹模型的預(yù)測值作為狀態(tài)變量,繪制兩預(yù)測模型的 ROC 曲線(圖2)。結(jié)果顯示:決策樹的 AUC 是0.804;Logistic回歸模型的 AUC 是0.642。決策樹與回歸模型的AUC均大于0.5,具有一定的準(zhǔn)確性,預(yù)測效果較好,其中決策樹模型的AUC值高于Logistic回歸模型。

圖2 Logistic回歸分析模型和決策樹模型ROC曲線

3 討論與分析

我國城鄉(xiāng)中老年人群共病患病率為 46.5%,這不僅增加患者醫(yī)療費用與醫(yī)保基金支出,而且影響患者生活質(zhì)量[3],因此研究老年人共病的影響因素具有重要意義。邏輯回歸模型作為一種被廣泛應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析方法,反映了自變量和因變量之間的依存關(guān)系。決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù),通過從變量特征中提取規(guī)則來進(jìn)行預(yù)測。模型的敏感程度起著至關(guān)重要的作用,決策樹模型的敏感性優(yōu)于回歸模型[4]。當(dāng)面對樣本量比較龐大的情況下,決策樹不受線性影響,將分類信息能更加直觀化的展示;但同時決策樹的分類效果也會隨節(jié)點數(shù)變化,主要表現(xiàn)在穩(wěn)定性不足[5],因此將兩者結(jié)合,通過回歸模型展現(xiàn)自變量與因變量的依存關(guān)系,與決策樹模型互作補(bǔ)充[6],優(yōu)化結(jié)果。本研究通過單因素分析后進(jìn)行邏輯回歸模型篩查出患共病的危險因素主要有居住在城區(qū)、中心型肥胖、睡眠時長低于7小時;而男性、平均每天慢走時間超過30分鐘、小強(qiáng)度家務(wù)勞動時間超過30分鐘,睡眠時長超過8小時是共病的保護(hù)因素。

通過決策樹分析本研究發(fā)現(xiàn)中心型肥胖、抽煙習(xí)慣和每日睡眠過短是患共病的重要風(fēng)險因素,且中心型肥胖是患共病的首要風(fēng)險因素。腰臀比男性≥0.9、女性≥0.8的中心型肥胖與患共病呈顯著性相關(guān),在追蹤調(diào)查中腰臀比值增加與慢性病共病患病率密切相關(guān),且隨著 BMI指數(shù)的增加慢性病共病的患病風(fēng)險增加[7],BMI≥24Kg/m2的嚴(yán)重肥胖人群更易患共病[8];基線BMI指數(shù)對共病的患病風(fēng)險也有很好的預(yù)示作用[9]。亞洲人在同等體質(zhì)指數(shù)的情況下具有更高的體脂率,且體脂分布更傾向于中心型肥胖[10]。在對老年人群肥胖流行特征及其常見慢性病關(guān)系的研究中發(fā)現(xiàn),60歲及以上的老年人中心型肥胖的發(fā)生率是肥胖的發(fā)生率的4倍[11]。腰臀比是作為評價向心型肥胖的可靠指標(biāo),可以更好的反映內(nèi)臟脂肪和腹部脂肪蓄積狀況[12]。在研究老年人群患共病的影響因素時,腰臀比相較體重指數(shù)更有價值。并且腰臀比測量方法簡單便捷,成本低,適合進(jìn)行推廣。腰臀比作為患共病的風(fēng)險因素,通過生活方式、飲食習(xí)慣進(jìn)行干預(yù),從而推進(jìn)慢性病的防治工作。

生活習(xí)慣對患共病具有深遠(yuǎn)影響,抽煙在單因素分析中有顯著性差異,但是在Logistic回歸模型中無顯著性意義,可能與AUC值稍微偏低有一定關(guān)系,在CHAID模型中,本研究發(fā)現(xiàn)抽煙作為患共病的風(fēng)險因素,有抽煙習(xí)慣的人群患共病的風(fēng)險因子顯著高于沒有抽煙習(xí)慣的人群。這與朱岑靜[13]的研究一致。抽煙是慢性病的重要危險因素[14],可能引起惡性腫瘤[15]、冠狀動脈粥樣硬化性心臟病(簡稱冠心病)和呼吸系統(tǒng)疾病等多種慢性非傳染性疾病[16]。中國作為世界上煙草量生產(chǎn)和消費最大的國家[17],由抽煙與被動抽煙引起的惡性腫瘤、代謝系統(tǒng)、循環(huán)系統(tǒng)疾病與呼吸系統(tǒng)疾病的風(fēng)險十分嚴(yán)峻[18]。因此,建議相關(guān)部門加強(qiáng)吸煙危害知識的宣傳力度,完善戒煙教育內(nèi)容,針對目標(biāo)人群進(jìn)行區(qū)別化宣講,形成全民控?zé)煹纳鐣諊?/p>

回歸研究顯示,睡眠時間低于7小時是患共病存的重要危險因素,CHAID模型也顯示睡眠超過8小時的共病率明顯偏低,說明睡眠時長與共病有密切關(guān)系。睡眠時間不足是患心臟病、呼吸系統(tǒng)疾病的高風(fēng)險因素。研究指出[19]睡眠障礙與多種慢性病相關(guān)聯(lián),心臟病、慢性非傳染性呼吸系統(tǒng)疾病均屬于較強(qiáng)共病相關(guān)的慢性病,被稱為高共病風(fēng)險疾病。睡眠時間過短對心肺疾病有重要的影響,對心肺共病風(fēng)險高于單一疾病風(fēng)險[20],鄔錫波等研究指出睡眠障礙與老年人 認(rèn)知障礙的患病風(fēng)險相關(guān),且存在睡眠障礙的老年人表現(xiàn)為認(rèn)知功能水平更低[21],應(yīng)當(dāng)重視老年人群睡眠時間管理。因此在慢性病防治工作中,必須考慮到睡眠時間的影響。

本研究通過建立邏輯回歸模型篩選出6個與老年人群患共病的相關(guān)因素,包括性別、城鄉(xiāng)、腰臀比、睡眠情況、平均每天慢走時間、平均每天小強(qiáng)度家務(wù)勞動時間。再通過決策樹模型分析出中心型肥胖、睡眠時間較短、有吸煙習(xí)慣是重要風(fēng)險因素。建議通過加強(qiáng)社區(qū)健康宣教,提高老年人對共病的認(rèn)識和對慢性病的防治工作社會多途徑進(jìn)行監(jiān)督與支持,改善不良作息習(xí)慣,提高老年人健康相關(guān)生命質(zhì)量指數(shù)。

利益沖突無