老年人口健康自评因素分析（我国老年人健康期望寿命测算及其影响因素研究）

引用本文: 英玉波, 佟岩, 张鑫鑫, 等. 我国老年人健康期望寿命测算及其影响因素研究 [J] . 中国全科医学, 2021, 24(31) : 3949-3954. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2021.00.286.

中国已成为当今世界老年人口最多的国家，并且也是人口老龄化发展速度最快的国家之一[1]。我国第七次全国人口普查数据显示，60岁及以上人口为26 402万人，占18.70%（其中，65岁及以上人口为19 064万人，占13.50%）[2]。人口老龄化问题越来越严重，针对老年人群健康状况的研究越来越得到重视。WHO提出健康不仅是没有疾病或虚弱，而是一种身体、心理和社会的完好状态[3]。因此传统的衡量健康的单一指标在反映人群健康状况的敏感性上较低，且存在一定的局限性，不能较好地反映人群的健康状况。随着经济的快速发展和医疗水平的改善，老年人的预期寿命延长，然而寿命的延长并不意味着生命质量也得到提升。健康期望寿命作为评估人群健康生存状况的指标，既考虑了生命的长度同时也反映了生命的质量[4]，能够更好地评价人群的健康状况，找出影响不同人群健康状况的因素。在老龄化快速发展的今天，针对老年人群的健康期望寿命研究显得尤为重要。65~69岁老年人健康状况相对较好，发病率、患病率、死亡率等相对较低[5，6]，所以本研究将70岁及以上老年人作为研究对象。在以往针对健康期望寿命的研究中，学者多采用沙利文法（Sullivan Method）来计算健康期望寿命[7]，沙利文法数据获取比较容易，多应用于横断面调查研究，但该方法限制了对暴露于当前死亡率和发病率条件下的人的预期生命周期或功能状态历史的描述[8]，因此计算出来的健康期望寿命是存在偏差的。多状态生命表法则利用纵向的随访资料，考虑了研究对象在多种功能状态下的转变，能够更好地描述人群健康的动态变化，依此方法计算出的健康期望寿命更加贴合人群的实际健康状况。基于此，本研究采用多状态生命表法，利用纵向的随访资料，对老年人的健康期望寿命进行分析，以期估算我国老年人的健康期望寿命。

1　资料与方法

1.1　资料来源

数据来源于北京大学健康老龄与发展研究中心开展的中国老年健康影响因素跟踪调查（CLHLS），CLHLS覆盖了全国23个省（自治区、直辖市）的老年人群，调查对象为65岁及以上老年人和35~64岁成年子女[9]。本研究基于CLHLS在2014年调查的7 192例调查对象，以"年龄在70岁及以上且2017/2018/2019年调查有被随访"为入选标准，最终纳入5 261例老年人为研究对象。

1.2　相关变量

1.2.1　基本特征

研究对象的基本特征指标包括：（1）一般人口学特征，包括性别、年龄、城乡居住地、居住方式、婚姻状况、受教育年限、退休前职业和罹患慢性病情况；（2）生活方式，包括食用水果情况、食用蔬菜情况、饮用水水源、吸烟、饮酒、锻炼身体和及时就医情况；（3）心理和社会维度，包括抑郁情况、焦虑情况、经济收入和社会支持。

1.2.2　健康期望寿命

1.2.2.1　健康期望寿命指标

本研究采用自理健康期望寿命和自评健康期望寿命作为健康期望寿命的衡量指标。自理健康期望寿命与自评健康期望寿命分别体现的是在老年人的预期寿命中，能够自我料理日常生活或处于自我评价健康良好状态所度过的时间[10]。自理健康期望寿命通过日常生活自理能力进行评价。日常生活自理能力量表包括吃饭、洗澡、穿衣、上厕所、室内活动和控制大小便。回答选项包括"不需要任何帮助""部分需要帮助""完全需要他人帮助"3个选项，本研究界定只要有一项选择"完全需要他人帮助"则被判断为不能自理，否则为自理。自评健康期望寿命通过调查问卷中性格和特征部分"您觉得现在您自己的健康状况怎么样？"这一问题进行评价，该问题的回答选项包括"很好""好""一般""不好""很不好"5个选项。本研究将调查问卷中的5个选项分为两类，将"很好""好""一般"判断为自评健康良好，将"不好""很不好"判断为自评健康较差[10]。

1.2.2.2　多状态生命表法

多状态生命表法利用纵向随访的队列数据，假定个体存在多种不同健康状态并且可以相互转换，通过计算个体在队列时期初和队列时期末两时点不同状态的变化，来计算不同功能状态间的转移概率，进而估算老年人的自理健康期望寿命和自评健康期望寿命。转移概率记为Pij（x）（i，j=1，2……N）为x岁时处于i状态的人将于x n岁时处于j状态的概率，就是年龄区间（x，x n）从状态i转移到状态j的人数，除以该年龄组的人存活于状态i的人年数[11]。

多状态生命表法计算健康期望寿命（以自理健康期望寿命为例）的主要计算公式如下所示[12，13]，

其中h=自理，u=不自理，d=死亡。hpx-nd为x~n岁的尚存自理人数到x岁死亡的概率，hpx-nu为x~n岁的尚存自理人数到x岁不自理的概率，upx-nh为x~n岁的尚存不自理人数到x岁自理的概率，upx-nd为x~n岁的尚存不自理人数到x岁死亡的概率。

多状态生命表所指的"存活"状态不止一个，并且多个"存活"状态可以相互转换，即存在从某一"存活"状态变为"死亡"状态或其他"存活"状态的"递减"活动，也存在从其他"存活"状态转变而来的"递增"活动[14]。本研究将队列时期初（2014年）分为"可以自理"和"不能自理"2种状态，队列时期末（2017/2018/2019年）分为"可以自理""不能自理""死亡"3种状态，即2个可逆状态（自理/自评健康良好→自理/自评健康良好，自理/自评健康良好→失能/自评健康较差，失能/自评健康较差→自理/自评健康良好，失能/自评健康较差→失能/自评健康较差）和1个不可逆状态（自理/自评健康良好→死亡，失能/自评健康较差→死亡），见图1。本研究的数据从2014年到2018年跨越3年，并且该系列数据集以往均为每隔3年开始新的随访调查，因此按每3岁为一个年龄组，从70岁到117岁，共分为12个年龄组（本研究以103岁及以上作为最高年龄组而没有按照组距为3岁进行分组，是由于105岁及以上的样本数据比较少，比较小的样本计算出来的转换概率很不稳定，可能会带来无法解释的波动[13]）。

图1 多状态转移示意

Figure 1 Schematic diagram of multistate transition

1.3　统计学方法

本研究所涉及的数据处理和统计分析工作基于SPSS 25.0统计软件和Excel 2003软件完成。非正态分布计量资料以中位数（四分位数间距）〔M（QR）〕表示，计数资料以相对数表示，采用逐步回归法构建多元线性回归模型（α入=0.05，α出=0.10）分析健康期望寿命的影响因素，以P<0.05表示差异有统计学意义。

2　结果

2.1　基本特征

本研究共筛选5 261例老年人作为观察对象，其中男2 403例（45.68%），女2 858例（54.32%）；城镇居民2 278例（43.30%），农村居民2 983例（56.70%）；中位受教育年限为0（4）年，中位年收入为20 000（34 000）元 ；其他基本特征见表1。

表1 5 261例≥70岁老年人基本特征〔n（%）〕

Table 1 Basic demographics of 5 261 elderly people aged≥70 in China

2.2　老年人健康期望寿命

表2显示通过日常生活自理能力和自评健康状况计算所得出的预期寿命结果大致上是一致的，并且随着年龄段的增加，预期寿命呈现递减状态，70~72岁年龄组预期寿命最高（为20.56年）。随着年龄的增加，自理健康期望寿命和自评健康期望寿命与期望寿命一样，均呈现递减的趋势，70~72岁年龄组最高，自理健康期望寿命与自评健康期望寿命分别为17.85年和16.62年。88~90岁年龄组之前的年龄组自理健康期望寿命高于自评健康期望寿命，88~90岁年龄组及其之后年龄组自理健康期望寿命均稍低于自评健康期望寿命。自理健康期望寿命在其预期寿命中所占的比例从70~72岁的87%下降到103岁的56%，自评健康期望寿命在其预期寿命中所占的比例从70~72岁的81%下降到103岁的61%，下降趋势较缓。随着年龄段的增加，自理健康期望寿命和自评健康期望寿命总体上呈递减状态，两者总体趋势大致相同。自理健康期望寿命和自评健康期望寿命均低于基于这二者计算出来的预期寿命。

表2 我国≥70岁老年人自理健康寿命和自评健康寿命

Table 2 Healthy health life expectancy and self-rated healthy life expectancy of the elderly aged≥70 in China

2.3　老年人健康期望寿命的影响因素分析

本研究以自理健康期望寿命和自评健康期望寿命作为因变量，以性别、年龄、居住地、居住方式、婚姻状况、受教育年限、退休前职业、罹患慢性病情况、食用水果情况、食用蔬菜情况、饮用水水源、吸烟、饮酒、锻炼身体、及时就医、抑郁情况、焦虑情况、经济收入和社会支持作为自变量，构建多元线性回归模型，自变量赋值见表3。多元线性回归模型（R2=0.894、0.886）结果显示，性别、年龄、婚姻状况、受教育年限和焦虑情况是健康期望寿命的影响因素（P<0.05）。其中，低龄、已婚和不焦虑是自理健康期望寿命和自评健康期望寿命的保护因素，而男性和受教育年限低是自理健康期望寿命和自评健康期望寿命的危险因素（t=3.639、3.460，P<0.05），见表4。

表3 自变量赋值

Table 3 Assignment of potential variables associated with healthy life expectancy and self-rated healthy life expectancy in older people

表4 我国≥70岁老年人自理健康期望寿命和自评健康期望寿命影响因素的多元线性回归分析

Table 4 Multiple linear regression analysis of associated factors of healthy life expectancy and self-rated healthy life expectancy in older people aged≥70 in China

3　讨论

健康期望寿命作为评价人群健康状况的重要指标，既考虑了生命的长度，又考虑了生命的质量，在近年来得到了很高的重视。既往研究中多通过估算自理健康期望寿命来反映人群的健康期望寿命，对自评健康期望寿命的分析较少。而自评健康状况也是衡量健康状况的重要指标，在控制风险因素、诊断条件和目前的健康状况之后，对自评健康进行测量可以预测个体的患病和死亡情况[15]。本研究基于CLHLS最新的调查数据（2014—2018年的追踪调查数据），研究70岁及以上老年人的自理健康期望寿命和自评健康期望寿命。

郝世超等[10]基于2005—2011年的CLHLS数据得出71~76岁老年人的自理健康期望寿命为8.58年，自评健康期望寿命为8.48年；候丽红等[16]基于2008—2011年的CLHLS数据得出71~73岁空巢老年人和非空巢老年人的自理健康期望寿命分别为10.03年和9.11年；何甜田[17]针对流动老年人的分析结果显示，70~74岁流动老年人的自理健康期望寿命为12.97年。本研究的数据来自2014—2018年的CLHLS数据，跟以往研究相比数据较新，所计算的自理健康期望寿命和自评健康期望寿命较其他研究稍高，这可能是由于随着经济和社会的发展，人群的健康状况得到了极大的改善，所以健康期望寿命也得到了很大提高。88~90岁年龄组之前的年龄组自理健康期望寿命高于自评健康期望寿命，88~90岁年龄组及其之后年龄组自理健康期望寿命均稍低于自评健康期望寿命，说明老年人对于自身的健康状况的自我评价较低，对于卫生服务的需求较大，需要加强对老年人的健康教育，加强心理建设，采取健康的行为生活方式，改善老年人的健康状况，进而改善老年人的心理健康状况。随着年龄组增高，老年人自理健康期望寿命和自评健康期望寿命不断降低，而且两者占期望寿命的比例也在不断降低，这是由于随着寿命的增加，相应的自理能力和自评健康在不断恶化，不能自理的人数不断增加，生命质量持续下降。本研究中97~99岁年龄组的老年人健康期望寿命出现波动，高于之前年龄组的健康期望寿命，这是由于研究样本中97~99岁年龄组的研究对象较少，存在偏差。

多元线性回归分析结果显示，低龄、已婚和不焦虑是自理健康期望寿命和自评健康期望寿命的保护因素，而男性和受教育年限低是自理健康期望寿命和自评健康期望寿命的危险因素。李成福等[18]认为有配偶的老年人可通过配偶为其提供社会支持、整合婚姻资源、鼓励健康的行为和生活方式等途径，提高其健康水平。对于独居的老年人，应当给予其一定的社会支持，使其能够获得各种物质上的帮助和情感支持或评价支持，获得陪伴、归属感和安全感[19]。焦虑是老年人群中常见的心理疾病之一，严重影响老年人的生活质量[20]。因此，在加强对老年人的身体照顾的同时，也要重视老年人的心理健康，提前预防焦虑、抑郁等不良情绪，对于存在焦虑等消极情绪的老年人应当及时发现并给予适当的心理指导[21]。男性是自理健康期望寿命的危险因素，这与以往学者[10，16]的研究结果相似，男性相对于女性而言往往承担了更多的社会压力和重体力、高度危险的工作，并且更倾向于采取吸烟、饮酒等不健康的生活行为方式，因此男性的健康状况相对来说普遍低于女性。因此需要加强对于男性高龄老年人群健康的重视，开展健康教育，增加社区活动，倡导积极健康的行为生活方式。受教育年限较低的人群往往拥有较低的健康素养，对于卫生服务的利用较低，社会财富和支付能力也相对较差[3]，其对于健康相关知识的了解不足，并且获取健康相关知识的途径存在障碍，因此，积极开展社区健康教育，加强健康相关知识的宣传教育，提高其健康素养，促使其选择有益于健康的行为生活方式，更好地获得健康信息和服务，争取更高的健康公平，对于受教育年限较低的老年人尤为重要。

本研究采用纵向随访数据进行研究分析，样本量相对较少，研究结果与实际情况之间可能存在稍许偏差，但纵向随访数据研究相对于横断面的数据研究还是存在一定优势。人口老龄化日趋严重，关注老年人的健康状况刻不容缓，应该加强对高龄、独身、焦虑和受教育年限较低人群健康状况的重视，积极开展社区健康教育，重视高龄老年人的心理健康需求，提高高龄人群的健康水平。

利益冲突

本文无利益冲突。

参考文献 略

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