我國老年人抑郁風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建

Construction of risk prediction model of depression in the elderly in China

LIU Shulian¹， ZHANG Yujing¹， ZHAO Peiwen¹， ZHANG Jina^2*， GUO Yaming³

1.Luoyang Polytechnic， Henan 471000 China；2.Henan Medical College；3.Henan Rongkang Hospital

*Corresponding Author" ZHANG Jina， E?mail： 1043648539@qq.com

Abstract" Objective：To construct a risk prediction model of depression in the elderly using the data of China Health and Retirement Longitudinal Study（CHARLS） in 2020.Methods：The study data were collected from the CHARLS 2020 national survey.A total of 901 elderly people were selected according to inclusion and exclusion criteria.The variables included demographic information，health status，function and working status.The risk prediction model was constructed based on Logistic regression.And the prediction performance of the model was evaluated by accuracy，sensitivity，specificity，area under receiver operating characteristic curve and other indicators.Results：The detection rate of depressive symptoms in 901 elderly patients was 36.51%.Logistic regression analysis showed that outpatient service utilization，whether to nap，whether to use the Internet，life satisfaction，children satisfaction，gender，education level，self?rated health status，sleep duration were the key influencing factors of depression in the elderly（Plt;0.05）.Conclusions：The constructed risk prediction model of depression in the elderly had good predictive performance.The Nomogram of depression risk based on the model results can better screen out the high?risk elderly patients with depression risk，which can be used to guide the gerontological nursing practice.

Keywords" the elderly; depression; risk prediction model; Nomogram; secondary prevention; influencing factors

摘要" 目的：應(yīng)用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）2020年全國調(diào)查數(shù)據(jù)，構(gòu)建老年人抑郁風(fēng)險預(yù)測模型。方法：研究數(shù)據(jù)來源于CHARLS 2020年全國調(diào)查數(shù)據(jù)，根據(jù)納入與排除標(biāo)準(zhǔn)選取901名老年人，納入研究變量包括人口統(tǒng)計學(xué)信息、健康狀況與功能及工作狀態(tài)。基于Logistic回歸構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型，采用準(zhǔn)確率、靈敏度、特異度、受試者工作特征曲線（ROC）下面積（AUC）等指標(biāo)評價模型預(yù)測性能。結(jié)果：901名老年人抑郁癥狀檢出率為36.51%。Logistic回歸分析結(jié)果顯示，門診服務(wù)利用情況、是否午睡、是否使用互聯(lián)網(wǎng)、生活滿意度、子女滿意度、性別、文化程度、自評健康狀況、睡眠時長是老年人抑郁發(fā)生的關(guān)鍵影響因素（Plt;0.05）。結(jié)論：構(gòu)建的老年人抑郁癥狀風(fēng)險預(yù)測模型具有良好的預(yù)測性能，基于模型結(jié)果繪制的老年人抑郁風(fēng)險列線圖能較好地篩選出具有抑郁風(fēng)險的高危老年病人，可用于指導(dǎo)老年護理實踐。

關(guān)鍵詞" 老年人；抑郁；風(fēng)險預(yù)測模型；列線圖；二級預(yù)防；影響因素

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2025.04.011

隨著社會經(jīng)濟和科技的發(fā)展，醫(yī)療水平、居民健康素養(yǎng)和期望壽命也逐步提高，老年人中因器官功能衰退、社會心理應(yīng)激等因素導(dǎo)致的精神心理問題日益凸顯^[1]，其中抑郁癥對老年人的生理、心理健康都造成了負(fù)向影響。有研究表明，抑郁與多種疾病的發(fā)生、發(fā)展及預(yù)后顯著相關(guān)，嚴(yán)重危害了我國老年人的身心健康^[2?4]，且隨著人口老齡化程度的不斷加深^[5]，該影響也在日益突顯。抑郁情緒與抑郁癥狀是抑郁癥發(fā)展的前期表現(xiàn)，作為常見但易被忽視的心理問題，出現(xiàn)抑郁癥狀后如不及時識別并干預(yù)，病情將進一步發(fā)展^[6]。而臨床護理工作是最先且始終與病人保持一線接觸的過程，且隨著社會健康問題的日益加劇以及醫(yī)療改革的不斷深化，社會對護理人員的要求已不僅是簡單的護理操作，而是趨向于全方位的健康照護。因此，開展基于臨床護理的抑郁癥狀篩查，更利于早期識別高危人群并對其實施心理干預(yù)，減輕其抑郁情緒及癥狀，從而預(yù)防重度抑郁癥的發(fā)生^[7]，并在一定程度上改善病人預(yù)后。目前，針對抑郁癥狀的篩查大多基于自評式測量工具^[8]，結(jié)果具有強烈的主觀性。隨著社會的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了更多抑郁相關(guān)的危險因素^[9?10]，傳統(tǒng)篩查工具越來越無法滿足當(dāng)前疾病需求?；诖?，本研究應(yīng)用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）2020年全國調(diào)查數(shù)據(jù)，構(gòu)建老年人抑郁癥狀發(fā)生風(fēng)險預(yù)測模型，以實現(xiàn)對老年人抑郁癥狀更為科學(xué)的早期篩查。

1" 對象與方法

1.1 對象

研究數(shù)據(jù)來源于CHARLS 2020年全國調(diào)查數(shù)據(jù)^[11]，該項目由北京大學(xué)國家發(fā)展研究院開展并實施，對中國28個省份150個縣級單位的450個村級單位進行調(diào)查，調(diào)查人群涵蓋了45歲及以上的中老年人。本研究對象納入標(biāo)準(zhǔn)：年齡≥60歲。排除標(biāo)準(zhǔn)：未回答抑郁量表問題的參與者；大量變量缺失的參與者。最終納入901名老年參與者。

1.2 研究指標(biāo)及其資料收集

1.2.1 結(jié)局變量

本研究的結(jié)局變量為是否具有抑郁癥狀。CHARLS項目利用流調(diào)抑郁量表（CES?D?10）判定調(diào)查人群的抑郁情況，共10個條目，量表總分為30分，得分≥10分則判定為具有抑郁癥狀，lt;10分則判定為未檢出抑郁癥狀^[12]。

1.2.2 研究變量

本研究納入的研究變量包括人口統(tǒng)計學(xué)信息（年齡、性別、婚姻狀況、文化程度、養(yǎng)老保險情況、醫(yī)療保險情況、居住類型、居住地類型、戶口類型）、健康狀況與功能（自評健康狀況、慢性病情況、門診服務(wù)利用情況、住院情況、睡眠時長、體育鍛煉、午睡、社交活動、互聯(lián)網(wǎng)使用情況、吸煙、飲酒、失能情況、生活滿意度、子女滿意度）及工作狀態(tài)。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法

采用SPSS 21.0與R 4.2.2軟件對CHARLS 2020年全國調(diào)查數(shù)據(jù)進行清洗、插補和分析。定性資料用百分比（%）表示，采用χ²檢驗或Fisher精確概率法。將數(shù)據(jù)按照7∶3的比例隨機劃分為訓(xùn)練集和驗證集，基于Logistic回歸構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型。基于Bootstrap重復(fù)抽樣法和十折交叉驗證訓(xùn)練模型以獲取模型最優(yōu)參數(shù)。采用準(zhǔn)確率、精確率、靈敏度、特異度、受試者工作特征曲線（ROC）下面積（AUC）、校準(zhǔn)曲線等指標(biāo)評價模型預(yù)測性能?；诹芯€圖將研究結(jié)果可視化，以便于指導(dǎo)臨床實踐?；赗 4.2.2軟件的“rms”包分別構(gòu)建Logistic回歸模型和繪制列線圖。采用雙側(cè)檢驗，檢驗水準(zhǔn)α=0.05。

2" 結(jié)果

2.1 老年人基本情況（見表1）

2.2 老年人抑郁癥狀發(fā)生情況

901名老年人中329人表現(xiàn)出抑郁癥狀，發(fā)生率為36.51%。將其按照是否抑郁進行分組，單因素分析結(jié)果見表2。

2.3 老年人抑郁風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建

將數(shù)據(jù)按7∶3比例隨機劃分為訓(xùn)練集和驗證集。納入單因素分析中Plt;0.05的變量，構(gòu)建基于Logistic回歸的老年人抑郁風(fēng)險預(yù)測模型。根據(jù)Logistic向前逐步回歸結(jié)果可知，在進行9步變量篩選過程后模型性能達(dá)到最佳。此時，門診服務(wù)利用情況、午睡情況、互聯(lián)網(wǎng)使用情況、生活滿意度、子女滿意度、性別、文化程度、自評健康狀況、睡眠時長是老年人抑郁發(fā)生的關(guān)鍵影響因素，變量賦值情況見表3，結(jié)果見表4。根據(jù)模型內(nèi)部驗證結(jié)果，分別計算模型的準(zhǔn)確率、精確率、靈敏度、特異度、AUC等指標(biāo)，見表5；模型的ROC曲線見圖1、圖2，模型的校準(zhǔn)曲線見圖3、圖4。結(jié)果顯示，構(gòu)建的風(fēng)險預(yù)測模型具有優(yōu)秀的預(yù)測性能；根據(jù)模型結(jié)果繪制老年人抑郁風(fēng)險列線圖，見圖5。

3" 討論

本研究結(jié)果顯示，我國老年人抑郁癥狀檢出率為36.51%，與相關(guān)研究結(jié)果^[13?16]一致，表明本研究納入的樣本數(shù)據(jù)符合當(dāng)前真實世界的分布規(guī)律，基于該數(shù)據(jù)進行的風(fēng)險預(yù)測模型研究亦具備可靠性。本研究發(fā)現(xiàn)，近1個月內(nèi)門診服務(wù)利用情況與老年人抑郁風(fēng)險具有相關(guān)性。受大多數(shù)老年人經(jīng)濟觀念的影響^[17]，就醫(yī)導(dǎo)致的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)很容易讓其產(chǎn)生不安、焦慮等負(fù)面情緒，加之疾病本身造成的病人自我感受負(fù)擔(dān)^[18]及就診過程中未能與醫(yī)生進行有效溝通^[19]等因素的影響，近期接受過門診服務(wù)的老年人應(yīng)得到重點關(guān)注。本研究結(jié)果還顯示，無午睡習(xí)慣與睡眠時長較短是老年人發(fā)生抑郁的獨立危險因素，這與多項研究結(jié)果^[20?22]一致。隨著年齡的增長，老年人普遍存在睡眠時間減少、睡眠效率下降等睡眠問題^[23]，嚴(yán)重影響到老年人的生理功能。而進行午睡或增加睡眠時長可以消除身體疲勞與精神緊張，愉悅身心以減少負(fù)面情緒的產(chǎn)生。本研究結(jié)果表明，使用互聯(lián)網(wǎng)的老年人具有更低的抑郁風(fēng)險?；ヂ?lián)網(wǎng)的普及影響了當(dāng)代人的生活方式，種類繁多的線上娛樂、隨時隨地進行的網(wǎng)絡(luò)通信都在一定程度上滿足了老年人的精神需求^[24]，降低了其心理疾病負(fù)擔(dān)。本研究發(fā)現(xiàn)，生活滿意度與老年抑郁風(fēng)險存在相關(guān)性。既往研究表明，生活滿意度與抑郁間更多的是相互映射的關(guān)系，而非因果關(guān)聯(lián)，即具有抑郁癥狀的人群更可能表現(xiàn)出消極的生活態(tài)度，對生活不滿意的人群更可能存在心理健康風(fēng)險^[25?26]，子女滿意度與老年人抑郁癥狀有關(guān)^[27]，這與本研究結(jié)果一致。代際關(guān)系研究中的利他主義模型認(rèn)為，老年人對子女的滿意可能代表其子女在交往、照護等方面給予了更多的支持，這將顯著降低老年人的抑郁風(fēng)險^[28]。本研究結(jié)果還顯示，老年女性人群更可能發(fā)生抑郁癥狀，與相關(guān)研究結(jié)果^[29?30]一致。本研究還發(fā)現(xiàn)，文化程度與老年人抑郁風(fēng)險具有相關(guān)性，且文化程度越高，抑郁發(fā)生風(fēng)險越低。文化程度越高，知識儲備可能越多，其思想也更加豁達(dá)開放，能更好地排解自身的負(fù)面情緒和壓力^[31]。本研究結(jié)果還顯示，更差的自評健康狀況與更高的老年人抑郁風(fēng)險相關(guān)。自評健康狀況并不等同于真正的健康情況，它體現(xiàn)了個體對自身健康的主客觀綜合評價。既往研究顯示，擁有樂觀生活態(tài)度的老年人，更可能具有較好的自我評價，其抑郁風(fēng)險也普遍較低^[31]；而自評健康較差的人群往往過度關(guān)注自身疾病，更容易產(chǎn)生負(fù)面情緒，顯著增加抑郁風(fēng)險^[32]。

本研究以臨床護理實踐為基礎(chǔ)，結(jié)合預(yù)防醫(yī)學(xué)、計算機信息科學(xué)等學(xué)科知識，構(gòu)建了老年人抑郁風(fēng)險預(yù)測模型，并基于預(yù)測結(jié)果繪制了抑郁風(fēng)險列線圖。列線圖可將各預(yù)測因子對老年抑郁的貢獻(xiàn)度以分值形式呈現(xiàn)，實現(xiàn)對老年人抑郁風(fēng)險的精準(zhǔn)評估，為護理實踐中早期發(fā)現(xiàn)高危人群，進而開展針對性心理護理干預(yù)提供了科學(xué)依據(jù)。

本研究具有以下優(yōu)勢：1）傳統(tǒng)抑郁評分大多基于主觀性的自我報告，而本研究構(gòu)建的風(fēng)險預(yù)測模型納入了更多客觀指標(biāo)，對抑郁癥狀的預(yù)測更加科學(xué)；2）臨床中大多數(shù)是根據(jù)抑郁評分量表對現(xiàn)有抑郁病人進行診斷，具有一定滯后性，本研究將預(yù)防理念融入護理實踐，早期識別并干預(yù)高危人群，以減少抑郁的發(fā)生；3）本研究嚴(yán)格遵循中國學(xué)位與研究生教育學(xué)會公布的《研究生教育學(xué)科專業(yè)簡介及其學(xué)位基本要求（試行版）》^[33]，積極促進護理學(xué)科與基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)、計算機信息科學(xué)等學(xué)科融合，利用交叉學(xué)科的知識與理念構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型。本研究也具有一些局限性：1）數(shù)據(jù)來源于CHARLS 2020年隨訪數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)收集時間相對較早；2）本研究的靈敏度指標(biāo)結(jié)果顯示，模型的查全性能一般，雖然模型在區(qū)分陽性與陰性樣本的性能與準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)優(yōu)秀，但仍有改進空間，后續(xù)將從數(shù)據(jù)納入與模型優(yōu)化方面對列線圖性能進行提升。

4" 小結(jié)

本研究基于Logistic回歸構(gòu)建了老年人抑郁風(fēng)險預(yù)測模型，模型具有優(yōu)秀的預(yù)測性能?；谀Ｐ徒Y(jié)果繪制的老年人抑郁風(fēng)險列線圖能較好地篩選出具有抑郁風(fēng)險的高危老年病人，可應(yīng)用于護理實踐，開展針對老年人抑郁癥狀的早期篩查。

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（收稿日期：2024-05-13；修回日期：2025-02-05）

（本文編輯 蘇琳）

基金項目 2023年洛陽市社會科學(xué)規(guī)劃項目，編號：2023B222

作者簡介 劉書蓮，副教授，碩士研究生

通訊作者 張繼娜，E?mail：1043648539@qq.com

引用信息 劉書蓮，張玉晶，趙培文，等.我國老年人抑郁風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建[J].護理研究，2025，39（4）：591?597.