董海穎, 梁笑笑, 何燕

(1.鄭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院社會醫(yī)學(xué)與衛(wèi)生事業(yè)管理學(xué)系,河南 鄭州 450001;2.海南醫(yī)學(xué)院)

隨著老齡化程度的不斷加劇,平均壽命的不斷延長,老年人失能和共病成為全球醫(yī)療保健關(guān)注的重要問題,老年多重慢病現(xiàn)象日趨普遍[1]。世界衛(wèi)生組織(WHO)將共病定義為同時具有多種長期且需要持續(xù)性、多樣化治療的健康問題[2]。多重慢病不僅使老年人的功能狀態(tài)和生活質(zhì)量下降,還會使其失能、衰弱及死亡的風(fēng)險明顯增加,給家庭、社會帶來沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[3]。由于老年多重慢病的影響因素較多,Logistic回歸分析模型和決策樹模型共同運用可以優(yōu)勢互補,提高分析效能[4]。雖然決策樹現(xiàn)被廣泛應(yīng)用于衛(wèi)生醫(yī)療領(lǐng)域[5-7],但尚缺乏在老年多重慢病影響因素的研究。本研究通過描述老年多重慢病的一般情況,通過Logistic回歸及決策樹模型探討老年多重慢病的影響因素,以期為我國多重慢病的管理和防控提供依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象

本研究于2021年9月至11月,在青島,廣州,蘇州三個地區(qū)采用多階段分層隨機(jī)抽樣方法選取社區(qū)老年人為研究對象。首先,在每個城市轄區(qū)內(nèi)隨機(jī)抽取一個縣/區(qū)。青島市選擇即墨區(qū),蘇州選擇昆山市,廣州選擇越秀區(qū)。其次從每個縣/區(qū)中隨機(jī)選擇兩個街道,每個街道隨機(jī)抽取4個社區(qū)。納入標(biāo)準(zhǔn):(1)年齡≥60歲;(2)意識清晰、能正常溝通交流;(3)自愿參與本次調(diào)查,并簽署知情同意書。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)嚴(yán)重認(rèn)知障礙者;(2)嚴(yán)重記憶障礙者;(3)刪除關(guān)鍵變量缺失問卷。本研究通過鄭州大學(xué)生命科學(xué)倫理委員會的審查(審查批準(zhǔn)號:ZZUIRB2022-07)并獲得研究對象的知情同意。

1.2 方法

本研究采用自制的一般資料調(diào)查表,內(nèi)容主要包括性別、年齡、婚姻狀況、文化程度、醫(yī)療保險、子女?dāng)?shù)量、月均收入、吸煙、飲酒、睡眠時間,慢病情況(是否患有慢性病兩種及兩種以上)等。根據(jù)既往研究結(jié)果[8-9]選取在老年人中常見的且老年人對其認(rèn)知度較高的慢性病,將高血壓、糖尿病、冠心病、腦卒中、哮喘、慢性支氣管炎等27種慢性病納入調(diào)查。通過調(diào)查對象對“您是否患有以下疾病或有以下疾病史(經(jīng)醫(yī)生診斷或有過發(fā)病的情況)”這一問題的回答,判斷老年人的慢性病及慢性共病的患病情況。采用一對一詢問的方法收集數(shù)據(jù),調(diào)查前統(tǒng)一對調(diào)查員進(jìn)行培訓(xùn)。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法

采用EpiData 3.1 進(jìn)行數(shù)據(jù)的雙錄入,使用SPSS 21.0進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。計數(shù)資料以頻數(shù)(百分比)表示,用χ2檢驗,將單因素分析中具有統(tǒng)計學(xué)意義的變量納入Logistic回歸和決策樹模型中,構(gòu)建老年慢病影響因素的預(yù)測模型。Logistic回歸及決策樹模型預(yù)測效果通過構(gòu)建受試者工作特征曲線(ROC曲線)進(jìn)行比較,計算兩種模型的ROC曲線下面積(AUC),判斷兩種統(tǒng)計模型分析預(yù)測效果。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 基本情況

本次共調(diào)查1273名老年人,男性為565人,占比44.4%,多重慢病患病率為21.7%;女性為708人,占比55.6%,多重慢病患病率為31.2%。以老年人是否患多重慢病作為因變量,將性別、年齡、婚姻狀況、文化程度、醫(yī)療保險、子女?dāng)?shù)量、月均收入、吸煙、飲酒、睡眠時間為自變量進(jìn)行χ2檢驗,結(jié)果顯示性別、年齡、婚姻狀況、醫(yī)療保險、子女?dāng)?shù)量、吸煙具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。見表1。

表1 多重慢病老年人的單因素分析

2.2 二分類Logistic回歸分析

以是否患有多重慢病作為因變量,將性別、年齡、婚姻狀況、醫(yī)療保險、子女?dāng)?shù)量、吸煙作為自變量進(jìn)行Logistic回歸分析。共線性診斷顯示各變量方差膨脹因子在1.013～1.246,容忍度在0.803～0.987,表明各變量間不存在多重共線性。結(jié)果顯示年齡、婚姻狀況、醫(yī)療保險、吸煙為多重慢病的影響因素。見表2。

表2 多重慢病老年人的二分類Logistic回歸

2.3 基于CHAID算法的決策樹分析

以是否患有多重慢病作為因變量,將性別、年齡、婚姻狀況、醫(yī)療保險、子女?dāng)?shù)量、吸煙作為自變量納入決策樹模型,決策樹生長層數(shù)為3層,父節(jié)點最小樣本量為100,子節(jié)點最小樣本量為50。結(jié)果顯示對老年多重慢病有影響的變量主要是醫(yī)療保險、吸煙、年齡、婚姻狀況。位于樹第一層為是否有醫(yī)療保險,說明多重慢病老年人與是否有醫(yī)療保險的關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)。有醫(yī)療保險的老年人中,與多重慢病關(guān)系最密切的是年齡,年齡越大患病風(fēng)險越高,60～70歲老年人的婚姻狀況也影響其多重慢病情況。沒有醫(yī)療保險的老年人中,吸煙可能會導(dǎo)致老年人多重慢病患病率的增加。見圖1。

圖1 慢性共病老年人的CHAID決策樹分析

2.4 兩種模型分析結(jié)果比較

兩種模型的分析結(jié)果顯示,年齡、婚姻狀況、醫(yī)療保險、吸煙均為老年多重慢病的影響因素,Logistic回歸模型的靈敏度為74.3%,特異度為55.3%,約登指數(shù)為29.6%,ROC曲線下面積為0.700(95%CI 0.728-0.671)。決策樹模型的靈敏度為57.2%,特異度為73.3%,約登指數(shù)為30.5%,ROC曲線下面積為0.653(95%CI 0.683-0.623)。兩模型曲線下面積均接近0.7,表明兩個模型的分類預(yù)測效果有實際意義,并且模型分類均具有一定的準(zhǔn)確性。綜合來看,兩種模型分類效果雖然接近,但決策樹模型的特異度較Logistic回歸模型高,但靈敏度相對較低,將二者結(jié)合,更有利于分析老年多重慢病的影響因素。具體見表3、圖2。

圖2 Logistic回歸模型和決策樹模型的ROC曲線

表3 Logistic回歸模型和決策樹模型的分類效果比較

3 討論

3.1 社會人口學(xué)因素對老年多重慢病的影響

多項研究表明,老年人群是慢性疾病的主要患病群體,老年多重慢病與高死亡率、機(jī)體功能下降、生活質(zhì)量下降有密切的相關(guān)性[10]。多重慢病不僅損害個人的整體健康,對家庭、衛(wèi)生系統(tǒng)和社會也造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[11]。

不同年齡段的老年人發(fā)病情況存在差異,年齡越大器官老化程度越深,免疫能力和機(jī)體的抵抗力則逐漸下降,所以多重慢病的患病風(fēng)險隨著年齡的增長而增加,這與馬建、劉帥帥的研究一致[12-13]?；橐鰻顩r[14]也是影響慢性病的重要因素,60～70歲的已婚老年人可能身心壓力較大,容易加重或引發(fā)慢性病。有研究發(fā)現(xiàn),煙草會導(dǎo)致多種疾病的發(fā)生,在當(dāng)今社會經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的多重壓力下,人們常常通過吸煙等方式緩解壓力,但容易引發(fā)慢性病,患共病后吸煙也是造成期望壽命減少的最重要的原因[15]。王維華等[16]的研究也顯示吸煙者比非吸煙者總體慢性病患病率高,患病風(fēng)險也大幅度增加。建議開展慢性病健康教育,鼓勵老年人樹立科學(xué)就醫(yī)的觀念,增強(qiáng)自我保健意識,做好老年人健康管理工作;加大基層衛(wèi)生資源投入,根據(jù)慢性共病的特點進(jìn)行重點防控,做好慢性病檢測和規(guī)范化管理。

3.2 醫(yī)療保險對于老年多重慢病的影響

本研究顯示,不論采用決策樹模型還是Logistic回歸模型,醫(yī)療保險都是老年多重慢病的主要影響因素[17],慢性病病程較長,醫(yī)療費用高,對于沒有醫(yī)療保險的自費的老年慢病患者來說,日常用藥及治療會加重其經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[18],降低生活水平和幸福感,增加慢性病的發(fā)病風(fēng)險。政府應(yīng)繼續(xù)推進(jìn)醫(yī)保改革,加大醫(yī)保報銷力度;醫(yī)務(wù)人員應(yīng)綜合考慮患者病情及家庭經(jīng)濟(jì)承受能力,盡可能處方經(jīng)濟(jì)、有效的藥物;提升對老年多重慢病患者的醫(yī)療支持力度,減輕經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

3.3 老年多重慢病的Logistic回歸模型和CHAID決策樹模型比較

目前,對于老年多重慢病影響因素的研究多采用Logistic回歸分析,該方法旨在表現(xiàn)某變量的主效應(yīng),Logistic回歸模型反映了年齡是老年多重慢病的保護(hù)因素,婚姻狀況、醫(yī)療保險、吸煙是老年多重慢病的危險因素。但該方法在處理變量共線性及潛在交互作用方面存在一定局限性[19]。而基于CHAID算法的分類決策樹模型不受變量間共線性的影響,在提取自變量時變量間相互獨立,影響因素潛在的交互作用能被很好的體驗出來[20]。本研究中的決策樹模型分析顯示,醫(yī)療保險在第一層,表明有無醫(yī)療保險與老年多重慢病的相關(guān)性最高,第二層則顯示變量間交互關(guān)系,吸煙和年齡是老年多重慢病的主要因素。兩種模型的ROC曲線比較可以看出二者分類預(yù)測效果相差不大,但兩種模型各有優(yōu)劣,將兩者結(jié)合,構(gòu)建的分類預(yù)測模型將具有較高的靈敏度和特異度。

本研究顯示醫(yī)療保險、婚姻狀況、年齡、吸煙是老年多重慢病的影響因素,兩種模型在不同領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,各有優(yōu)缺點,可以通過聯(lián)合建模的方法彌補缺陷。因此,在今后的研究中,可以將兩種模型結(jié)合使用分析老年多重慢病的影響因素,加大資源和政策投入,提供科學(xué)且針對性管理方案,滿足患者健康需求,提高老年人生活質(zhì)量。