我国老年人抑郁轨迹及其预测因素

黄立群，陈凌玉，高小芬，阮 丹，陈焕琴

杭州医学院护理学院，浙江 310051

抑郁障碍是常见的心理障碍，是多因素相互作用引起的疾病，是一种以多种行为和情绪症状为特征的情绪障碍，病人主要表现包括情绪低落、兴趣降低、精神亢奋或嗜睡、悲观、失眠、食欲减退、思维迟缓等，甚至可能产生自杀的念头和行为[1‐2]。目前全球约有4.4%的人患有不同程度的抑郁障碍，世界卫生组织（WHO）预测，到2030 年抑郁障碍将成为全世界导致死亡和残疾的第一大致病因素[3]。世界范围内60 岁以上老年人中有13.3%的老年人出现过抑郁障碍，我国高达25.6%，且有上升趋势[2,4‐5]。已有研究提示，抑郁的发展趋势呈现群体异质性，有些人可能会在一段时间内出现临床相关的抑郁症状而后完全缓解，而有些人可能会复发，还有些人可能长期存有抑郁[5‐9]。抑郁轨迹呈现不同发展趋势说明抑郁发生、发展的原因有所差别，如因暂时遭遇不良生活事件而发生应激反应导致的抑郁可能有缓解轨迹，而复发和慢性抑郁症状可能与体内的生物学变化有关[10‐11]。目前，我国很少有研究者会定期评估老年人的抑郁并分析其发展趋势，大多数的抑郁相关研究仅评估1 次抑郁，可能忽视病程从而导致治疗针对性差。识别老年人不同抑郁轨迹有助于制定更精准的干预策略，提高干预效果。因此，本研究基于中国健康与养老追踪调查（China health and retirement longitudinal study, CHARLS）数据，分析我国老年人抑郁的变化趋势，以期探索潜在的抑郁轨迹类别。

1 资料与方法

1.1 数据来源

使用由北京大学国际发展研究院中国经济研究中心主导的CHARLS 数据库作为数据来源。该数据库中的数据于2011 年开始收集，2013 年、2015 年和2018年分别进行随访和招募新的研究对象，其通过严谨的多阶段抽样，基线调查时选取了我国150 个县、450 个村、约1 万户家庭中的1.7 万人进行调查，样本代表性强。数据纳入标准：愿意配合调查；60 岁及以上老年人；意识清楚。排除标准：因身体原因无法自行回答；在随访中失访。最终纳入2 677 名老年人资料。

1.2 观测变量

1.2.1 一般资料

一般资料包括年龄、性别、婚姻状态、受教育程度、户口类型、有无医保、有无养老金、慢性病共患病数、近两年躯体疼痛史、近两年跌倒史、饮食习惯、吸烟史、饮酒史、自评健康状况。其中婚姻状态主要通过调查老年人目前的同住情况确定，分为与老伴同居和不同居，且不同居又分为单身、离异、丧偶、分居等情况；慢性病共患病数中的慢性病指经医生诊断的高血压、血糖异常、血脂异常、脑卒中、慢性肺部疾病、哮喘、肝脏疾病、心脏疾病、肾脏疾病、消化系统疾病、关节炎或风湿病、心理疾病、痴呆等与记忆相关疾病、癌症；饮食习惯主要通过老年人自述的1 d 进食次数确定；自评健康状况通过单条目“您觉得您自己身体健康状况怎样？”评估，该条目分为5 个选项，“极好”“很好”“好”“一般”“不好”依次计1 分、2 分、3 分、4 分、5 分。

1.2.2 抑郁障碍

抑郁障碍通过10 项流调中心抑郁自评表（the Center for Epidemiological Studies Depression Scale‐10，CESD‐10）进行评估。CESD‐10 共10 个条目，每个条目得分为0～3 分，其中8 个条目为积极评价，2 个条目为消极评价，量表得分为10 个条目得分之和，满分30分，得分越高表示抑郁障碍越严重。CESD‐10 在我国社区居住的老年人中有足够的信度和效度，其内部一致性Cronbach's α 系数为0.86[12‐13]。

1.2.3 日常生活活动能力（activity of daily living，ADL）

ADL 通过询问老年人是否因为健康和记忆原因在穿衣、洗澡、吃饭、上下床、如厕、大小便控制方面有困难进行评估，如老年人存在1 项有困难，则认为存在ADL 受 损[14]。

1.2.4 工具性日常生活活动能力（instrumental activities of daily living，IADL）

IADL 通过询问老年人是否因为健康和记忆原因在做家务（指房屋清洁、洗碗盘、整理被褥和房间摆设 ）、做饭（指准备原材料、做饭菜、端上餐桌）、购物、拨打电话、吃药、管理钱财方面有困难进行评估，如老年人存在1 项有困难，则认为存在IADL 受损[15]。

1.3 统计学方法

采用R 软件进行数据分析，符合正态分布的定量资料以均数±标准差（±s）表示，定性资料以频数及百分比（%）表示。采用混合增长模型拟合老年人抑郁障碍的发展趋势，当贝叶斯信息指标（Bayesian information criterion，BIC）最小时说明模型拟合最佳。采用多元Logistic 回归分析老年人抑郁障碍轨迹的预测因素。

2 结果

2.1 老年人一般资料

2 677 名老年人年龄为（65.55±4.84）岁；慢性病共患病数为（1.58±1.48）种，自评健康状况得分为（3.48±0.99）分。其余资料见表1。

表1 老年人一般资料（n=2 677）

2.2 老年人抑郁轨迹

2011 年、2013 年、2015 年 和2018 年 调 查 获 得 的 老年人抑郁障碍得分分别为（8.50±6.33）分、（7.81±5.70）分、（8.16±6.47）分、（9.81±5.69）分。模型拟合结果显示：当轨迹类别为2 个时，BIC=65 439.57；当轨迹类别为3 个时，BIC=65 190.00；当轨迹类别为4 个时，BIC=65 133.63；当轨迹类别为5个时，BIC=65 136.49。提示抑郁轨迹分为4 个类别的模型最优，其低水平、中水平、高水平、复发人数分别占总人数的50.21%、20.96%、11.95%、16.88%。

2.3 老年人抑郁轨迹预测因素

表2 结果显示：以低水平轨迹为参照，女性老年人更易呈现高水平轨迹；受教育程度为初中及以上的老年人更不易呈现高水平轨迹和复发轨迹；不同居（单身/离异/丧偶/分居）的老年人更易呈现中水平轨迹、高水平轨迹和复发轨迹；城镇户口的老年人更不易呈现中水平轨迹和复发轨迹；有医保和养老金的老年人更不易呈现高水平轨迹和复发轨迹；每日≥3 餐的老年人更不易呈现中水平轨迹和高水平轨迹；近两年有跌倒史的老年人、近两年有躯体疼痛史以及自评健康状况较差的老年人更易呈现中水平轨迹、高水平轨迹和复发轨迹；慢性病共患病数多的老年人更易呈现中水平轨迹、高水平轨迹；ADL 受损的老年人更易呈现复发轨迹；IADL 受损的老年人更易呈现高水平轨迹和复发轨迹。

表2 老年人抑郁异质性轨迹的基线预测因素

3 讨论

目前国内外的社区初级保健对抑郁障碍存在诊断不足、治疗不充分的情况，抑郁障碍易被忽视，同时，由于抑郁障碍相关症状与老年人所患的其他慢性疾病或健康问题常常并存，也使抑郁障碍的有效诊治受到阻碍。当前，WHO 已将加强并促进老年人精神卫生作为积极健康老龄化的工作目标，将抑郁障碍纳入WHO 精神卫生差距行动规划中，旨在增进和提高对精神、神经和物质使用障碍的诊治能力。对老年人抑郁障碍的研究一直是学术界关心的热点。本研究利用大样本数据拟合我国老年人抑郁的异质性轨迹，丰富了关于老年人抑郁领域的相关研究，弥补了以往研究忽视老年人抑郁存在群体异质性的不足。本研究结果有助于促进抑郁发展趋势变差的早期干预和治疗。本研究纳入全国范围内的大样本老年人，从统计学角度保证了抑郁异质性轨迹分析的可靠性和有效性。

3.1 我国老年人抑郁轨迹

本研究结果进一步验证了我国老年人抑郁会随时间的推移发生改变，并呈现群体异质性，表现为高水平轨迹、中水平轨迹、复发轨迹及低水平轨迹。荷兰、美国等的研究也发现，老年人抑郁存在类似的轨迹类型[8‐9,16]。在一定程度上说明老年人抑郁轨迹无明显的跨文化差异。另外，本研究中有近一半的老年人表现出中水平轨迹、高水平轨迹和复发轨迹，提示我国老年人抑郁仍是严重问题，有关机构应尽早评估老年人抑郁可能出现的不良趋势，及时实施干预。

3.2 我国老年人抑郁轨迹的预测因素

本研究提示男性、社会或经济条件较好（包括更高的受教育程度、城镇户口、有医保和养老金）的老年人抑郁轨迹更倾向为低水平轨迹；健康状况较差（包括慢性病共患病数多、近两年有跌倒史、近两年有躯体疼痛史、IADL 受损和自评健康状况较差）的老年人抑郁轨迹更倾向为中水平轨迹、高水平轨迹和复发轨迹，与已有研究结论[6,11]一致。本研究未发现吸烟史和饮酒史对抑郁轨迹的预测作用，与已有研究结果[2,17]不同。原因可能是本研究并未对吸烟和饮酒程度进一步细分，未来研究可就此进一步验证。除此之外，本研究结果表明，每日≥3 餐的老年人不易呈现中水平轨迹、高水平轨迹的抑郁。每日<3 餐可能意味着老年人食欲不佳，导致食物摄入不足或存在营养不良状况[18]。以往研究表明，营养状况与抑郁间存在联系，营养不良会加重老年人抑郁[19‐20]。提示应早期关注老年人的饮食情况，如发现老年人食欲不佳，应警惕其后续可能发生抑郁障碍，可通过给予早期支持缓解症状的发生、发展。

随着人口老龄化程度加深，抑郁障碍对老年人躯体疾病的治疗和康复有不可忽视的影响，保持精神卫生和社会保健的良好状态对于促进老年人躯体健康及精神健康、预防疾病并处理慢性病具有十分重要的作用。本研究结果为社区健康工作者参与精神问题预防工作提供了参考。

3.3 研究局限性

本研究排除了不能自行回答CESD‐10 的老年人，可能造成身体健康状况差、认知功能低下或存在其他缺陷的老年人的数据缺失。身体健康和认知功能与抑郁高度相关，因此本研究有可能低估老年人抑郁呈现中水平、高水平、复发轨迹的比例。另外，本研究是基于CHARLS 数据的二次分析，未纳入家族史、抑郁症易感基因、性格特质等因素作为预测变量。