中国独居慢病老年人抑郁风险预测模型的构建

中国独居慢病老年人抑郁风险预测模型的构建

随着人口老龄化的加剧，独居慢病老年人的抑郁问题日益突出。本文基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）项目数据，构建了一个预测独居慢病老年人抑郁风险的模型，为早期预防和干预提供了科学依据。

研究背景

我国独居老年人口已达到2486.1万人，其中90%以上的老年人存在不同程度的心理障碍。2021年中国仅有0.5%的抑郁症患者得到了充分的治疗。我国约有1.9亿老年人患有慢性疾病，其中75%的老年人患有至少1种慢病。这些因素使得独居慢病老年人面临更高的抑郁风险。

研究方法

本研究数据来源于第五轮中国健康与养老追踪调查（CHARLS）项目，该项目由北京大学国家发展研究院主导，对我国45岁及以上中老年人基本情况、健康状况、家庭和经济水平等数据进行动态持续的纵向调查。

研究采用Lasso回归筛选变量，筛选出的变量使用多因素Logistic回归构建抑郁发生风险预测模型。数据集采用简单随机拆分法按7：3比例分为训练集和验证集。采用“rms”、“nomogram”包绘制列线图；使用“pROC”包绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线和曲线下面积（area under the curve，AUC），计算AUC值、灵敏度、特异度、准确性，评价预测结果的真实性和预测模型的区分度；采用“glmnet”包绘制Calibration校正曲线，评估模型的校准能力；使用Hosmer-Lemeshow检验（H-L检验）评价模型的拟合优度；采用“rmda”包绘制临床决策曲线（decision curve analysis，DCA）和临床影响曲线（clinical impact curve，CIC）评估模型临床适用性。

研究结果

本研究纳入522名独居慢病老年人，平均年龄为（69.54±6.56）岁，其中，男性240例（45.98%）、女性282例（54.02%），抑郁患病率为50.38%。

研究发现，自评健康、生活满意度、疼痛难受、上网是独居慢病老年人抑郁的主要影响因素。

研究构建的列线图模型能够直观地预测独居慢病老年人的抑郁风险。训练集AUC为0.799，验证集AUC为0.805，表明模型具有良好的预测性能。

研究结论

研究发现，我国独居慢病老年人抑郁患病率为50.38%，远高于既往研究结果。自评健康下降、生活满意度下降、疼痛、不会上网明显增加独居慢病老年人发生抑郁的风险。社区工作人员应当重点关注独居慢病老年人的心理健康，对抑郁风险高危的老人进行早期干预，减少并延缓独居慢病老年人抑郁症状发生。

未来展望

本研究存在一定的局限性。首先，本研究采用横断面调查，无法证实独居与抑郁的因果关系，不能判断抑郁严重程度。其次，数据清洗后样本量较小，独居慢病老年人发生抑郁除独居、慢病、生活习惯外，还可能受到遗传因素、人格、经济水平、家庭关系、生活环境等混杂因素的影响。最后，研究采用具有中国独居慢病老年人代表性的数据分析，预测模型采用内部验证，没有进行外部验证。未来仍需多中心、大样本研究对预测模型进行外部验证和完善，可使用机器学习新型技术并运用到临床评估中，为临床医务人员提供可靠、便捷的早期识别独居老年人抑郁发生风险的评估工具。