基于隨機森林模型的我國老年人抑郁癥狀影響因素分析

許金鵬，康 正，王海鑫，張博鍇，張洪宇，張 婷，石 淇，劉 劍，田國梅

1哈爾濱醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生管理學(xué)院社會醫(yī)學(xué)教研室，黑龍江哈爾濱，150081；2哈爾濱醫(yī)科大學(xué)附屬第四醫(yī)院核醫(yī)學(xué)科，黑龍江哈爾濱，150081

第七次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，與2010年相比，我國60歲及以上人口比重提升了5.44%，65歲及以上人口比重提升了4.63%，人口老齡化程度進(jìn)一步加深。而隨著老年人社會角色的轉(zhuǎn)變、身體機能的衰退、抗疾病能力的減弱，他們開始重新評估自身價值，容易產(chǎn)生孤獨、失落、抑郁等心理問題[1]。這種消極的心理傾向不僅削弱了老年人的社會功能，甚至還會誘發(fā)自殺等行為，影響著社會安定與和諧。因此，改善老年人的心理健康、緩解老年人的精神危機對于實現(xiàn)“健康中國2030”奮斗目標(biāo)具有重要的現(xiàn)實意義。

隨著社會保障機制和醫(yī)療服務(wù)體系的完善，老年人的心理健康受到了越來越多的關(guān)注，諸多文獻(xiàn)指出個體、家庭和社會因素均會對老年人的心理健康產(chǎn)生顯著影響。高齡老年人的心理健康狀況普遍比中低齡老年人要差[2]，無配偶的老年人面臨較高的抑郁風(fēng)險[3]；軀體功能的惡化容易引起老年人抑郁程度的加重[4]；同時，醫(yī)療保障可以有效緩解因就醫(yī)貴、就醫(yī)難引發(fā)的老年人心理健康問題[5]，對老年人心理健康存在顯著影響。但目前絕大部分研究僅僅局限于某一地區(qū)或某一特定群體老年人，缺乏對老年人心理健康狀況的宏觀把控；研究方法多采用二元或多元logit回歸，分析不同變量對因變量的影響，缺乏對各變量重要性的度量。本研究將從宏觀層面對我國老年人口的抑郁癥狀展開研究，采用隨機森林模型度量各種因素的重要性，進(jìn)行多變量之間重要程度的對比，綜合相關(guān)結(jié)果給出建議，為相關(guān)部門制定決策提供參考依據(jù)。

1 資料來源與方法

1.1 資料來源

數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)和國家自然科學(xué)基金資助、北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心實施的中國家庭追蹤調(diào)查(China family panel studies，CFPS)2018年的截面數(shù)據(jù)。CFPS采用多階段、內(nèi)隱分層、成比例的抽樣方法，從全國649個村(居)委會抽取并發(fā)放家庭戶樣本19986戶。本文選取其中60歲以上的群體作為研究對象，經(jīng)過篩選，剔除缺乏相關(guān)變量的樣本，最終得到6960個樣本。

1.2 變量選取

1.2.1 因變量。本文因變量是老年人的抑郁癥狀。采用流調(diào)中心用抑郁量表對老年人的抑郁狀況進(jìn)行評價。該量表由Radloff于1977年編制，按照過去一周內(nèi)各項目發(fā)生的頻率評定[6]。量表包括6個對消極情緒的感受項目與2個對積極情緒的感受項目。研究對消極感受項目的回答賦值為0、1、2和3，對積極感受項目的回答賦值為3、2、1和0?？偡址秶鸀?-24分，得分越高，抑郁癥狀越嚴(yán)重。

在本次研究對象中，6960名老年人抑郁癥狀得分最高分為24分，最低分為0分。研究指出，該量表的分界點大于或等于9，表示受訪對象存在顯著的抑郁癥狀[7]。據(jù)此，如果老年人得分不超過9分，則定義為無抑郁癥狀；反之，則定義為有抑郁癥狀。

1.2.2 自變量。根據(jù)現(xiàn)有研究[8-9]，將自變量分為人口學(xué)因素、家庭因素、社會因素、生理健康因素。依據(jù)國家統(tǒng)計局劃分方式將老年人所在經(jīng)濟地區(qū)分為東北、東部、中部、西部地區(qū)。其中，家庭因素包括子女經(jīng)濟支持、子女勞動支持和子女精神支持，分別用子女平均經(jīng)濟支持金額、子女勞動支持頻率、子女探望頻率、子女聯(lián)系頻率衡量，經(jīng)樣本K-S檢驗得出子女平均經(jīng)濟支持金額為非正態(tài)分布，百分位數(shù)P25為0元/月，P50為33.33元/月，P75為200元/月，本文以百分位數(shù)P50和P75為分割點，將子女平均經(jīng)濟支持金額劃分為3個維度。社會因素中，是否享有醫(yī)療保險包括公費醫(yī)療、城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險、城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險、補充醫(yī)療保險，凡具備其中任意一項則認(rèn)定為享受醫(yī)療保險。變量賦值情況見表1。

1.3 研究方法

1.3.1 二元logit回歸模型。為了探究導(dǎo)致我國老年人抑郁癥狀的影響因素，本文選用二元logit回歸方法分析對老年人抑郁癥狀有顯著影響的變量與抑郁癥狀之間的量化關(guān)系。

1.3.2 隨機森林模型。運用隨機森林模型對我國老年人抑郁癥狀各影響因素的重要性進(jìn)行度量。隨機森林算法由多個決策樹構(gòu)成，借助bagging算法對樣本信息隨機抽樣產(chǎn)生多個訓(xùn)練集，然后對每個訓(xùn)練集采用決策樹作為基分類器，根據(jù)多棵樹多數(shù)投票的結(jié)果作為最終的預(yù)測值，不僅可以用來做分類，也可用來做回歸和預(yù)測。相比于單個決策樹算法，其分類、預(yù)測效果更好，不容易出現(xiàn)過度擬合的情況。重要性分析則是以決策樹中選擇的最佳變量作為分類節(jié)點，從而對變量進(jìn)行重要性排序[10]。具體步驟如下。①對每一顆決策樹，選擇相應(yīng)的袋外數(shù)據(jù)(out of bag，OOB)計算袋外數(shù)據(jù)誤差，記為errOOB1；

表1 變量賦值情況

②隨機對OOB所有樣本的特征X加入噪聲干擾(可以隨機改變樣本在特征X處的值)，再次計算袋外數(shù)據(jù)誤差，記為errOOB2；③假設(shè)森林中有N棵樹，則特征X的重要性可由下式計算。

這個數(shù)值之所以能夠說明特征的重要性，是因為如果加入隨機噪聲后，袋外數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率大幅度下降(即errOOB2上升)，說明這個特征對于樣本的預(yù)測結(jié)果有很大影響，進(jìn)而說明重要程度比較高。

1.3.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計及分析。采用Stata 16.0進(jìn)行數(shù)據(jù)描述及分析。單因素分析采用χ2檢驗，多因素分析采用logit回歸分析，檢驗水準(zhǔn)α=0.05；使用隨機森林方法進(jìn)行影響因素重要性度量。

2 結(jié)果

2.1 調(diào)查對象基本情況

由表2可知，調(diào)查對象中，男性為3536人(50.80%)，女性為3424人(49.20%)。其中，有19.17%的老年人無配偶，東部地區(qū)的老年人最多(35.60%)，92.79%的老年人享受醫(yī)療保險，69.73%的老年人領(lǐng)取養(yǎng)老保險，自認(rèn)為人緣關(guān)系好的老年人占73.26%，自認(rèn)為不健康的老年人占29.93%。25.00%的老年人存在抑郁癥狀，30.64%的女性老年人和29.43%的農(nóng)村老年人存在抑郁問題。

2.2 影響老年人抑郁癥狀的單因素分析

單因素分析結(jié)果顯示，人口學(xué)因素中，年齡因素的卡方顯著性值P=0.329，說明年齡對老年人的抑郁癥狀沒有顯著性影響。社會因素中，養(yǎng)老保險沒有通過檢驗，即老人是否領(lǐng)取養(yǎng)老保險對老年人抑郁癥狀沒有顯著影響。其他因素對老年人抑郁癥狀均有影響，差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。

2.3 影響老年人抑郁癥狀的多因素分析

研究以老年人抑郁癥狀為因變量，采用逐步遞進(jìn)方式分別構(gòu)建二元logit回歸模型。表3中，模型1考察了人口學(xué)因素對老年人抑郁癥狀的影響，模型2在模型1的基礎(chǔ)上納入了家庭因素，模型3、模型4則分別納入了社會因素與生理健康因素，4個模型的P值均<0.05，模型整體顯著性良好。從模型4來看，人口學(xué)因素、家庭因素、社會因素、生理健康因素的統(tǒng)計顯著性與前3個模型相比，并無太大變化，因此主要報告模型4的結(jié)果。

模型4顯示，性別、城鄉(xiāng)分布、婚姻狀況、受教育程度、所在經(jīng)濟地區(qū)對老年人抑郁癥狀的影響均顯著。男性老年人抑郁的概率是女性的0.678倍，有配偶的老年人抑郁的概率是無配偶老年人的0.522倍。城鎮(zhèn)和經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)的老年人心理抑郁的概率較低，城鎮(zhèn)地區(qū)的老年人抑郁的概率是農(nóng)村老人的0.728倍，中部地區(qū)的老年人抑郁的概率是西部地區(qū)的0.794倍。

家庭因素中，除子女經(jīng)濟支持金額大小與子女個數(shù)外，其余變量影響均顯著。子女每周勞動支持頻率≥1次的老年人抑郁的概率更高；子女每周探望頻率≥1次的老年人抑郁的概率是<1次的0.741倍，子女每周聯(lián)系頻率≥1次的老年人抑郁的概率是<1次的0.794倍。

表2(續(xù))

表3 我國老年人抑郁癥狀的影響因素分析

社會因素中，看病點醫(yī)療條件為老年人抑郁癥狀的保護(hù)因素，認(rèn)為看病點醫(yī)療條件很好的老年人抑郁的概率是認(rèn)為醫(yī)療條件不好的0.904倍；對醫(yī)療點是否滿意對老年人抑郁癥狀沒有顯著影響；人緣關(guān)系好的老年人抑郁的概率更低。

結(jié)果還顯示，生理健康是老年人抑郁癥狀的保護(hù)因素，過去兩周身體不適、患有慢性病、一個月內(nèi)有抽煙行為的老年人抑郁的概率較高。一個月內(nèi)每周飲酒超過3次的老年人抑郁的概率是不超過3次老年人的0.738倍。

值得注意的是，隨著自變量的逐步納入，所在經(jīng)濟地區(qū)、子女探望頻率、子女聯(lián)系頻率的OR值逐漸增大，當(dāng)納入家庭因素、社會因素、生理健康因素之后，相比西部地區(qū)，東部地區(qū)的老年人抑郁的概率從原來的0.626倍提高到0.719倍；模型4與模型2相比，子女探望頻率的OR值由原先的0.697提升到了0.748，子女聯(lián)系頻率的OR值由原先的0.739提升到了0.794，說明所在經(jīng)濟地區(qū)和子女精神支持對老年人抑郁癥狀的影響在不同社會支持和生理健康因素的老年人之中的影響程度存在差異，所選變量與方法是有價值的。

2.4 各因素對老年人抑郁癥狀的影響重要性度量

針對分類型自變量，二元logit模型只能展示自變量對因變量的影響方向和程度，各個因素之間的重要程度無法度量，為了度量影響我國老年人抑郁癥狀的各個因素的重要程度，本文將抑郁癥狀作為因變量，對老年人抑郁癥狀有影響的20個因素作為自變量建立了我國老年人抑郁癥狀的隨機森林模型。見圖1、圖2。

圖1 確定模型決策樹數(shù)目

隨機森林模型在建立的過程中有兩個比較重要的參數(shù)，一個是隨機森林中建立的決策樹數(shù)量ntree，另一個是每棵決策樹生成過程中，每個節(jié)點通過隨機選擇特征確定用于分裂的變量數(shù)mtry[11]。根據(jù)圖1可見，當(dāng)建立的決策樹數(shù)量為500時，模型趨于穩(wěn)定，出于謹(jǐn)慎考慮，本文設(shè)置迭代次數(shù)為1000。經(jīng)過模型調(diào)優(yōu)，根據(jù)圖2所示，隨機選擇的特征數(shù)數(shù)目為2時模型的均方誤差最小(0.2523)。

圖2 確定模型特征樹數(shù)目

從圖3重要性度量的排名情況來看，在本次研究納入的20個自變量中，排在前1位的是老年人子女個數(shù)，后面依次是所在經(jīng)濟地區(qū)、自評健康狀況，排在后3位的是老年人的飲酒情況、是否享受醫(yī)療保險以及受教育程度。

圖3 重要性度量結(jié)果

3 討論

3.1 老年人抑郁癥狀存在地區(qū)差異，西部地區(qū)老年人抑郁癥狀相對嚴(yán)重

研究發(fā)現(xiàn)，我國四分之一的老年人存在抑郁癥狀，人口學(xué)因素、家庭代際支持、社會因素、生理健康狀況均會不同程度地導(dǎo)致老年人的心理抑郁問題。女性、無配偶、低學(xué)歷、農(nóng)村地區(qū)的老年人抑郁的可能性更高，與于慧慧等人的研究結(jié)果一致[12]。年齡對老年人的抑郁癥狀沒有顯著性影響，符合傅素芬等人的研究結(jié)果[13]。與此同時，老人所在地區(qū)經(jīng)濟越落后，抑郁的概率越高[14]。相較于其他地區(qū)，西部地區(qū)的老年人抑郁癥狀更為嚴(yán)重。重要性分析結(jié)果顯示，老人所在經(jīng)濟地區(qū)的重要性排名第2，這可能是不同地區(qū)之間社會保障、經(jīng)濟收入的差異性導(dǎo)致的。一方面，經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)的老年人生活水平較高，子女在當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)的可能性較大，老人獲得來自子女的代際支持更多，不容易產(chǎn)生心理問題[15]；另一方面經(jīng)濟地區(qū)較好的老年人接受過良好健康教育的可能性較高，社會保障機制較為完善，進(jìn)而間接導(dǎo)致了其良好的心理健康狀況。因此，針對老年人抑郁癥狀的差異性，政府及相關(guān)部門應(yīng)重點關(guān)注弱勢老年人的心理抑郁問題，尤其是對經(jīng)濟不發(fā)達(dá)地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)、無配偶、受教育程度低、女性老年人給予必要的關(guān)心和支持，及時關(guān)注該類弱勢老年群體的身心狀況，對于心理健康狀況較差的老年人，結(jié)合其個性化需求在心理慰藉、生活照料、康復(fù)護(hù)理等方面給予適當(dāng)?shù)膸头雠c支持，幫助其消除不良情緒。

3.2 子女勞動支持和精神支持對老年人的抑郁癥狀有顯著影響

回歸分析結(jié)果顯示，子女勞動支持頻率高的老年人出現(xiàn)抑郁癥狀的可能性反而更高，符合王萍等的研究結(jié)果[16]。日常生活中，子女的勞動支持主要體現(xiàn)在直接支持老人的日常生活起居、家務(wù)勞動、生病護(hù)理照料等生活照料方面，這雖然能夠滿足老人各方面的生活需要，保證其良好的生活質(zhì)量，但也會使老人在生活中過度依賴子女[17]，減弱或喪失代際間雙向的互利互惠能力，長久以后會使老人喪失對其自身生活的控制，一旦老人意識到自己對生活失去掌控度，往往會對自己、對生活產(chǎn)生失落情緒，不利于心理健康的良好發(fā)展。同時，由于生活照料是一種勞動和時間密集型活動，子女照料老人的機會成本高，自身容易產(chǎn)生壓力大、焦慮等負(fù)面情緒，從而導(dǎo)致子女和父母的關(guān)系趨于緊張，并間接影響到老人的心理狀態(tài)[18]。相較于經(jīng)濟支持和勞動支持，子女的精神支持顯得更為重要。雖然情感支持的載體不如經(jīng)濟支持和勞動支持那么實體化、物質(zhì)化，但其在人們的生活中扮演著不可或缺的作用。對于情感支持，國內(nèi)外的研究均得出了其對老人心理健康存在積極作用的一致結(jié)論[19-20]，印證了本文的結(jié)果。重要性分析結(jié)果顯示，子女個數(shù)在老年人抑郁癥狀中發(fā)揮著重要作用，子女個數(shù)越多，所能提供的情感支持也相對更多，老年人出現(xiàn)抑郁癥狀的可能性較低。因此，從子女的層面，應(yīng)在給予老年人經(jīng)濟與勞動支持時更多地考慮父母的感受，在父母尚有行為能力之時讓其繼續(xù)做一些力所能及的工作，如此可能更容易維持老年人的價值感。更重要的是不能忽視或冷落老年人，加強對父母的看望和問候，給予老年人更多的精神支持，減少抑郁情況的發(fā)生。從社會的層面，政府在制定政策時，應(yīng)將子女代際精神支持納入健康老齡化政策的內(nèi)涵之中，鼓勵成年子女加強與老年人的溝通交流，給予老年人更多的代際支持，充分發(fā)揮家庭養(yǎng)老功能的作用。

3.3 生理健康的老年人產(chǎn)生抑郁癥狀的可能性較低，醫(yī)療保障因素對其抑郁癥狀存在影響

研究結(jié)果顯示，社會因素與生理健康因素對老年人的抑郁癥狀有顯著影響，提升老年人看病點的醫(yī)療水平與其對看病點的滿意度均會改善其抑郁癥狀；自評健康的老年人抑郁的可能性更低，與常韻琪等人的結(jié)果相符[21]。同時，根據(jù)隨機森林模型的結(jié)果，老年人的自評健康狀況、看病點醫(yī)療水平、對看病點的滿意度均對其心理健康狀況有著十分重要的意義。人們越到老年，越容易擔(dān)心自己的身體狀況，有些老年人健康狀況較好，但因過分擔(dān)心身體健康，容易產(chǎn)生焦慮心理，消極對待生活，產(chǎn)生抑郁情緒[22]。同時，生活自理能力是衡量老年人健康水平的一個重要因素，一旦老年人最基本的自理能力出現(xiàn)問題，其健康自評狀況必然較差，由此帶來的抑郁癥狀就會越明顯。與身體健康狀況相關(guān)的另一個問題就是看病就醫(yī)，在本次調(diào)研中，對看病點條件滿意度綜合考察了醫(yī)療條件和交通因素，老年人所感知到的醫(yī)療保障與衛(wèi)生服務(wù)越完善，其內(nèi)心的安全感就會越強，從而促進(jìn)其心理健康。因此，一方面，應(yīng)更加注重老年人的生理健康，為老年人提供更豐富全面的健康保健知識和體檢服務(wù)，引導(dǎo)老年人的健康生活方式；另一方面，應(yīng)促進(jìn)醫(yī)療資源合理配置，完善經(jīng)濟不發(fā)達(dá)地區(qū)的醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升看病點醫(yī)療水平和醫(yī)療可及性，從根本上解決老年人看病難、看病貴的問題，使老年人真正做到“病有所醫(yī)、老有所養(yǎng)”。