结构方程模型及其在老年衰弱研究中的应用进展

李 扬 综述， 江 华 审校

(同济大学附属东方医院老年医学科，上海 200120)

1968年，O’Brien等首次提出衰弱[1](frailty)的概念，指多个生理系统的衰退，导致体内稳态维持不良、生理储备下降和抗应激能力减退的多因素临床状态或综合征。近年来研究显示，与无衰弱的老年人相比，老年衰弱患者有更高的住院率、失能及死亡风险，其平均死亡率增加15%～50%[2-3]。衰弱现已成为老龄化社会的重大医学问题之一。目前报道的老年衰弱患病率差异较大，这与老年衰弱的评估工具选择相关，也提示不同地区、不同人群中引起老年衰弱的危险因素存在明显差异性[4]。因此，选择合适的评估工具，深入探索老年衰弱与危险因素的因果关系以及危险因素间的相互作用，是当前研究的重点与难点。结构方程模型(structural equation modeling, SEM)是包含多种统计方法的分析工具，本文拟对其应用于老年衰弱研究的可行性展开分析。

1 结构方程模型在医学研究中的应用

随着医学模式的转变，医学领域研究过程中常涉及许多难以测量的指标，往往无法直接测量或是测量结果存在误差[5]。结构方程模型[6]弥补了传统统计方法的不足，能同时处理多个变量，且在分析多因多果的关系及不可直接观测的变量(即潜变量)时具有明显优势。因此，结构方程模型在医疗卫生领域逐渐使用。

1.1 结构方程模型在疾病影响因素分析中的应用

影响因素分析是疾病研究的重要内容，也是结构方程模型在医学领域应用的主要范畴。孔丹……