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为解决独居农村老人抑郁风险预测问题，研究人员开展了 “独居农村老人抑郁风险预测模型的开发与验证” 研究。利用 CHARLS 数据构建模型，发现多个独立预测因子。该模型有良好判别力、校准度和临床实用性，为早期干预提供科学依据。
在人口老龄化加速的当下，农村地区老龄化问题愈发突出。大量年轻劳动力涌入城市，使得农村独居老人数量剧增，他们的心理健康状况令人担忧。抑郁，作为一种常见的心理疾病，在农村独居老人群体中高发。它不仅严重影响老人的身心健康，还可能引发跌倒、虚弱甚至痴呆等不良后果。然而，目前针对这一群体的抑郁风险预测模型却极为匮乏，无法及时有效地对他们进行心理干预。
为了填补这一空白，锦州医科大学的研究人员开展了一项关于 “独居农村老人抑郁风险预测模型的开发与验证” 的研究，相关成果发表在《BMC Psychiatry》上。该研究成果意义重大，有望为农村独居老人抑郁的早期识别和干预提供科学依据，进而提升他们的心理健康水平和生活质量。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：数据来源于 2011 年中国健康与养老追踪调查（CHARLS），通过筛选有效样本，获取研究数据。运用 R Studio 4.4.1 软件进行统计分析，先经单因素分析筛选变量，再用多因素 logistic 回归构建列线图模型，采用十折交叉验证评估模型稳定性，利用受试者工作特征曲线（ROC）、校准图、Hosmer-Lemeshow 检验和决策曲线分析（DCA）评价模型性能。
研究结果
- 参与者特征：研究共纳入 1221 名农村独居老人，其中男性 404 名，女性 817 名。抑郁患病率为 51.8%，且不同特征老人的抑郁患病率存在差异1。
- 单因素分析：发现 BMI、夜间睡眠时间、认知、握力等 17 个变量在农村独居老人抑郁发生率上存在显著差异2。
- 预测模型构建：多因素 logistic 回归分析表明，自评健康、疼痛、虚弱、夜间睡眠时间、睡眠质量差、生活满意度和探访频率是农村独居老人抑郁的独立危险因素。基于这些因素构建了列线图模型3。
- 预测模型验证
- 判别力：训练集 AUC 为 0.852（95% CI：0.826 - 0.877），验证集 AUC 为 0.825（95% CI：0.783 - 0.868），十折交叉验证 AUC 均值为 0.839，表明模型有良好判别力45。
- 校准度：校准图和 Hosmer-Lemeshow 检验显示，模型在训练集和验证集拟合良好（训练集x2=7.6573，df=8，p=0.4676；验证集x2=4.0776，df=8，p=0.8501）6。
- 临床有效性：DCA 显示模型在内部验证组的净效益较高，风险 - 收益曲线表明风险阈值升高时，高风险个体和观察到的事件数量减少78。
研究结论与讨论
该研究成功开发并验证了首个基于健康生态模型的农村独居老人抑郁风险预测列线图模型。模型整合了自评健康、疼痛、虚弱等七个关键预测因子，能量化个体抑郁风险概率。其卓越的判别力、良好的校准度和较高的临床实用性，有助于基层医疗工作者快速识别高风险个体，并依据关键风险因素，如睡眠质量差、子女探访频率低等，实施针对性干预措施，像开展睡眠健康教育、提供家访支持等，进而降低农村地区抑郁患病率，提高独居老人生活质量。
然而，研究也存在一定局限性。抑郁诊断仅基于量化量表，缺乏临床诊断；数据为自我报告，可能存在偏差；缺少外部验证；作为横断面研究，无法确定因果关系。尽管如此，该研究仍为农村独居老人抑郁风险评估提供了有效工具，对早期识别和干预具有重要意义，为后续研究奠定了基础，有望推动农村老年心理健康服务的发展。
