本文引用：郭凱林, 王世強, 李丹, 王一傑, 王少堃, 胥祉涵. 大陸老年人衰弱的發展軌迹：基于潛變量增長模型的分析. 中國全科醫學[J], 2022, 25(06): 742-749,755 doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.119
GUOKailin, WANGShiqiang, LIDan, WANGYijie, WANGShaokun, XUZhihan. Developmental Trajectory of Frailty in Chinese Elderly People: an Analysis Based on the Latent Growth Model. Chinese General Practice[J], 2022, 25(06): 742-749,755 doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.119
聯合國釋出的《世界人口展望——2019》指出，全球65歲以上的老年人到2050年将超過15億，每6個人中将有1個老年人，全球老齡化态勢進一步加劇[1]。衰弱正是在老齡化背景下所提出的，是健康老齡化的重要挑戰[2]。衰弱所引發的不良事件[3]，給患者本身、家庭和社會帶來了巨大負擔[4]。關于衰弱的研究首先在國外興起，從衰弱概念的探讨[5]，再到衰弱評估工具的開發[6]，目前國外已有多項研究采用縱向追蹤資料對老年人衰弱進行了考察，指出衰弱有不同的發展軌迹[7,8]。而大陸在衰弱領域的研究起步較晚，目前主要以衰弱評估、影響因素以及綜述類研究為主。研究顯示大陸老年人的衰弱發生率有逐年升高的趨勢[9]，農村老年人的衰弱發生率高于城市[10,11]，醫院及養老院等特定機構老年人的衰弱發生率則更高[12]。老年人衰弱影響因素研究主要圍繞人口學因素[13,14]及生活方式[15,16]開展，且多為橫斷面研究。通過文獻梳理，發現還存在以下不足：（1）大陸關于衰弱的研究多采用小範圍的橫斷面資料，盡管這類研究提供了大量有價值的資訊，但所得結論不适合外推且無法反映衰弱的發展軌迹以及個體之間的差異。（2）既往研究多基于橫斷面資料考察人口學特征及生活方式對衰弱的影響，忽略了這些因素在衰弱發展過程中的作用。（3）體力活動（PA）作為預防和延緩衰弱最有效的首選方式，在大陸還鮮有關于PA與衰弱關系的研究，尤其缺乏基于縱向追蹤資料觀察PA對衰弱影響方面的研究。
随着老齡化态勢的進一步加劇，衰弱已成為影響老年人健康的重要社會問題。近年來國内對衰弱的研究逐漸增多，但面對這一議題的探讨還不夠完善，相關研究仍以小範圍的橫斷面調查為主，這類研究雖提供了大量有價值的資訊，但忽略了衰弱的發展軌迹以及個體差異。
本研究運用中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）資料識别衰弱并分析衰弱的發展軌迹以及個體差異如何影響衰弱的變化，進而掌握大陸老年人衰弱的發展規律，為大陸積極應對老齡化和推動形成老年人群體的非醫療健康幹預模式提供理論依據。
鑒于上述發現，本研究基于中國健康與養老追蹤調查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）的全國性抽樣資料，采用衰弱指數（frailty index，FI）評估大陸老年人的衰弱水準，通過建構潛變量增長模型（latent growth model，LGM）考察老年人衰弱的發展軌迹，并在了解衰弱發展軌迹的基礎上，進一步納入性别、教育程度作為時間恒定因素，PA、吸煙、飲酒、睡眠作為時間變化因素，建構條件LGM，進而對衰弱過程中表現出的個體差異進行解釋。一方面豐富大陸在老年人衰弱領域的研究，另一方面也通過全國範圍内的縱向追蹤資料識别影響衰弱的因素，為大陸老年人的衰弱幹預實踐提供較橫斷面研究更具說服力的證據。
1 資料與方法
1.1 資料來源
本研究的資料來源于CHARLS 2011年、2013年、2015年、2018年資料，該調查于2011年開展，随後每2~3年追蹤1次，調查結束1年後資料對外公開（http://charls.pku.edu.cn/）。CHARLS由北京大學國家發展研究院主持，首創了電子繪圖軟體（CHARLS-GIS）技術，用地圖法制作村級抽樣框，采用多階段PPS抽樣，對大陸28個省級行政區的中老年人群進行家戶調查，範圍覆寫150個縣級機關、450個村級機關。其中2011年為全國基線調查，2013年、2015年和2018年為全國追蹤調查。調查問卷的設計參考了國際标準，通路應答率和資料品質在世界同類項目中位居前列，資料在學術界得到了廣泛的應用和認可[17]。
1.2 研究方法
1.2.1 變量建構
性别（指派：0=女，1=男）、教育程度（指派：1=未受過教育，2=國小，3=國中及以上）作為時間恒定因素納入。PA、吸煙（指派：0=不吸煙，1=吸煙）、飲酒（指派：0=不飲酒，1=飲酒）及睡眠（指派：0=<6 h/d，1=≥6 h/d）作為時間變化因素納入，其中PA評估則根據每天從事每種水準PA的時間、1周的天數及每種PA方式的代謝當量（MET）（低PA MET指派為3.3，中PA MET指派為4.0，高PA MET指派為8.0）[18]計算得出1周總的消耗能量，公式為：1周PA能量消耗=MET×每天活動時間×1周活動天數（其中MET=∑METn×hn/∑h）[19]，并依據國際體力活動量表（IPAQ）評判标準[20]，将老年人PA水準分為低（指派：0=<600 METs/周）、中高（指派：1=≥600 METs/周）。
采用FI對老年人的衰弱狀況進行評估。FI對評估和預測老年人健康狀況具有較高的有效性和穩定性，近年來被廣泛用于老年學、人口學和社會學等研究，也常用于流行病學等大規模人群調查，已有多項研究證明其具有良好的效度和信度[21,22]。根據建構FI的标準[23]，即變量必須與健康相關；變量不能過早使人口飽和；變量必須涵蓋體内的一系列系統。其中FI的名額可以在遵循健康缺陷選取原則的基礎上根據需求進行程式性自由建構，數量可以存在差異（一般為30~92個），但至少應該包含30條健康缺陷條目[24]。參考既往研究[9，25,26]，從資料中選擇39個變量建構了本研究的FI評估量表。包括：（1）疾病：13種慢性疾病、2種殘疾、2類視聽情況以及與上次調查相比的健康變化（指派：0=健康，1=變差）。（2）失能：包括6個軀體生活自理量表（BADL）項目、5個工具性日常生活活動能力量表（IADL）項目、3個移動能力名額和5個肌肉能力名額。（3）抑郁：采用流調用自評抑郁量表（CESD-10）評定，該量表分為積極和消極兩因子結構，相關系數為0.56，可以有效地測量CHARLS資料中老年人的抑郁水準[27]，該量表得分範圍為0~30分，得分>10分，健康缺陷指派為1，否則為0。（4）認知能力：通過認知功能電話評定問卷修訂版（TICS-m）評估，得分範圍為0~21分，将認知指派為實際分/21。除認知能力外，以上各次元的評價根據變量類型對健康變量指派為0、1（0=不存在健康缺陷，1=存在健康缺陷），以此類推。FI的計算方法為存在健康缺陷的數目除以納入總數（本研究為39個），其範圍為0~1，數值越大表明越衰弱。因考慮FI的數值較小，參照KULMINSKI等[28]研究，将FI進行1%機關的轉換。FI及健康缺陷分布見表1。
Table 1 Frailty index and the distribution of health defects in participants by the wave of CHARLS
1.2.2 缺失值處理
CHARLS資料中疾病次元的變量與認知次元的變量存在較多缺失。鑒于CHARLS在追蹤調查時對回訪者不再詢問疾病，隻詢問前一期調查中所回答的疾病是否正确，是以這部分的缺失資料可由前一期的資料進行填補。認知次元的評估變量均存在不同程度的缺失，是以要選擇合适的填補方式，多重填補法在應對缺失率高達25%的資料時參數估計仍具有準确性[29]，其前提是假設資料屬于随機缺失，本研究的缺失資料經little檢驗後結果顯著（P<0.05），表明資料不是完全随機缺失，可能為随機缺失或非随機缺失。繼續為每個變量生成一個額外的二分類變量表示缺失與否，并作為χ2檢驗的分組，與其他目标變量進行χ2檢驗，結果顯示與年齡、性别、教育程度等存在差異，表明缺失資料依賴于其他變量，屬于随機缺失類型，适合運用多重填補法進行填補。參考既往研究[30]，将性别、年齡、教育程度作為認知次元的解釋變量，用以預測認知能力，并經以下3個步驟：首先用一系列可能的值對每個缺失值進行替換，然後用标準的統計分析程式分别對多次替換後産生的多個資料集進行分析，最後将來自各資料集的統計結果進行合并。通過以上缺失值的處理，并排除死亡、失訪者的資料，最後将4期資料通過個人編碼比對合并，最終形成4期調查均參與的2 267例60歲及以上老年人作為研究樣本。
1.3 統計學方法
采用Mplus 8.0建構LGM觀察老年人衰弱的發展軌迹。LGM是結構方程模型的一種變式，可以對發展過程中的群組和個體變異同時進行估計[31]。LGM首先定義兩個潛變量結構，即截距和斜率，然後用某一變量在不同時間點上的實際測量值估計模型中的兩個潛變量結構，這種對變化軌迹進行簡單描述的模型稱為無條件LGM。在無條件LGM之後，如果截距或斜率的變異顯著，則可以繼續考察影響截距或斜率的因素，即建構條件LGM。如果某一變量與截距或斜率存在顯著的共變關系，則可以确定該變量是影響截距或斜率的因素。變量相關性分析采用Spearman秩相關分析。以P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 相關性分析
相關分析結果顯示，FI與PA、吸煙、飲酒、睡眠、性别、教育程度有關（P<0.05），見表2。
Table 2 Correlation coefficient matrix of frailty index with PA，smoking，alcohol consumption，sleep，gender，and education level in Chinese older people
2.2 大陸老年人衰弱的發展軌迹：無條件LGM
分别建構3類無條件LGM:（1）線性無條件LGM；（2）二次函數無條件LGM；（3）不定義曲線無條件LGM，見表3。從拟合名額可以看出，不定義曲線無條件LGM對資料的拟合優于線性無條件LGM和二次函數無條件LGM，為此，确定大陸老年人的衰弱軌迹符合不定義曲線無條件LGM，表明大陸老年人衰弱的發展軌迹呈曲線增長的趨勢。從不定義曲線無條件LGM結果來看，老年人衰弱的初始水準顯著>0（截距=11.83，P<0.01），衰弱在4次調查期間呈上升趨勢（斜率=0.92，P<0.01），此外，截距的變異（σ2=53.16，P<0.01）、斜率的變異（σ2=1.13，P<0.01）均顯著>0，表明老年人衰弱的起始水準存在顯著的個體差異，并且随後的發展速度也存在顯著的個體差異。截距和斜率之間顯著相關（r=0.41，P<0.01），表明大陸老年人衰弱的發展速度和起始水準存在顯著的相關性，見圖1。
Figure 1
Figure 1 Unconditional latent growth model with undefined curve for analyzing the developmental trajectory and associated factors of frailty in Chinese older people
Table 3 Fitting indices of the unconditional latent growth model for analyzing the developmental trajectory of frailty in Chinese older people
2.3 大陸老年人衰弱的變化軌迹：條件LGM
為考察老年人衰弱發展軌迹是否存在性别及教育程度差異，以及PA、吸煙、飲酒及睡眠因素的影響，建構如圖2所示的不定義曲線條件LGM。該條件模型較好地拟合了資料：χ2（19）=300.79，比較拟合指數（CFI）=0.947，非規範拟合指數（TLI）=0.925，近似均方根誤差（RMSEA）=0.044，标準化均方根殘差（SRMR）=0.058。老年人衰弱存在顯著的個體差異（σ2=0.942，P<0.01），其發展速度也存在顯著的個體差異（σ2=0.923，P<0.01）。此外，在對模型截距的預測中，男性和女性老年人在衰弱的初始水準上存在顯著差異（β=-0.113，P<0.01），男性老年人衰弱水準更低；老年人衰弱的初始水準也存在顯著的教育程度差異（β=-0.173，P<0.01），教育程度越高的老年人，其衰弱的初始水準越低。在對模型斜率的預測中，性别和教育程度均具有顯著的負向預測作用（性别：β=-0.181，P<0.01；教育程度：β=-0.151，P<0.01），相比于男性和教育程度高的老年人，女性和教育程度低的老年人衰弱的發展速度更快。
Figure 2
Figure 2 Conditional latent growth model with undefined curve for analyzing the developmental trajectory and associated factors of frailty in Chinese older people
PA、吸煙、飲酒、睡眠作為時間變化因素納入，結果顯示，PA與睡眠對老年人衰弱具有顯著的負向影響，這一影響在4期調查中表現一緻，即老年人的PA水準越高，睡眠越充足，其衰弱水準越低，以2011年為例，相比低PA老年人，從事中高PA的老年人衰弱水準下降0.026個機關（2011年：β=-0.026，P<0.05）；相比睡眠不足的老年人，睡眠充足的老年人衰弱水準下降0.077個機關（2011年：β=-0.077，P<0.01），表明中高PA和保證睡眠時間有助于降低老年人衰弱水準。此外，盡管吸煙與飲酒對老年人的衰弱存在正向影響，即長期吸煙、飲酒過多将增加老年人的衰弱水準，但僅分别在2011年、2015年、2018年和2013年、2015年調查中存在顯著的作用。
3 讨論
人口結構的改變使得衰弱人口的比例逐漸增加，預計在未來的幾十年内衰弱的數量會成倍增長[32]。本研究基于CHARLS 2011年、2013年、2015年和2018年4期調查資料，對大陸老年人的衰弱發展軌迹及影響因素進行了LGM的建立。結果顯示，在4期的追蹤調查階段，大陸老年人的衰弱呈曲線增長的發展軌迹，且衰弱的初始水準與随後的增長速度均有顯著的個體差異，提示大陸老年人的衰弱水準并非是随着年齡而直線上升，這給預防和延緩衰弱提供了可能[33,34]。本研究結論與STOLZ等[35]使用歐洲健康老齡化與退休調查（SHARE）資料的研究一緻，該調查顯示，老年人個體間的衰弱水準具有很大的異質性且以非線性增長的模式發展，但也與其他研究結論相左，STOW等[36]、AGUAYO等[37]的研究顯示老年人的衰弱軌迹呈線性增長的趨勢，可能與研究樣本不一緻有關，此外縱向資料含有較多的缺失資料，對缺失資料的處理方式不同可能也是造成結論存在差異的原因之一。
時間恒定因素中，本研究表明無論是衰弱的初始水準還是衰弱的發展速度，女性、教育程度低的老年人快于男性、教育程度高的老年人，提示臨床要重點關注女性、教育程度偏低的老年人。一項應用老年綜合評估建構的衰弱指數（FI-CGA）評估北京城鄉居民FI的研究顯示女性FI高于男性，既往國外研究結論也多為女性衰弱得分高于男性[38,39]，其原因可能是與雌激素水準有關，雌激素在女性絕經後迅速下降[40]，引起維生素D缺乏，進而使神經-肌肉平衡和肌肉力量及其他生理功能快速退化[41]，繼而發生衰弱。而既往研究多采用橫斷面研究證明女性老年人更為嚴重，本研究從縱向的視角出發，不僅表明女性的衰弱初始水準高于男性，其随後的發展速度也快于男性，進一步證明了女性老年人衰弱的嚴重性。YANG等[42]的研究同樣也指出衰弱方面的性别不平衡正在加劇，可見，女性作為弱勢群體在衰弱方面也表現出了不容樂觀的情況。此外，教育程度能夠預測老年人的衰弱水準及發展速度，教育程度高的老年人衰弱初始水準和發展速度低于教育程度低的老年人，是以教育程度高是衰弱的保護因素[43]，BAKKER等[44]認為教育程度高的人群健康素養也較高，其在願意的同時也有能力運用相關的健康知識來維持自身健康，進而降低衰弱發生率。另一方面，教育程度會影響老年人的認知功能[45]，解瑞甯等[46]認為大腦的中樞神經系統不會因為發育成熟而停滞發展，個體成熟之後，其接受的教育以及經曆等内外因素會導緻腦部結構以及功能的進一步發展，是以受教育水準越高的個體，其大腦的認知能力就越高。王會會等[47]研究發現教育能夠通過認知水準來間接影響衰弱的發生，認知狀況不僅影響老年人的記憶力，同時也是自理能力和社交活動的基礎。可見教育所帶來的認知、階層、收入等短期效應外，從更長遠的生命曆程看，對老年期的健康保障也有着顯著影響，這些由于教育帶來的優勢影響了衰弱的初始水準，更通過累積優勢影響了衰弱的發展速度。
時間變化因素中，PA與睡眠均在4期調查資料中對老年人的衰弱有顯著的負向影響，表明PA水準越高，睡眠越充足，有助于老年人衰弱水準的降低。在國際衰弱和肌肉減少症研究協會（International Conference of Frailty and Sarcopenia Research，ICFSR）制訂的2019版國際衰弱臨床實踐指南中，PA被認為是目前預防衰弱發生和延緩衰弱狀态最有效的首選方式，處于"強推薦"層級[48]。PA能促進身體和心理健康的改善，逆轉慢性病的有害影響，并保持老年人的功能自主性[49,50]，延緩老年人虛弱的發作，并抑制其進展[51]。PA以劑量依賴的方式更好地控制血壓、膽固醇和腰圍，降低了心血管和代謝疾病的風險[52]，有助于維持認知功能[53]，也有助于維持腿部肌肉的外周運動神經元的數量[54]，改善平衡和協調，以降低跌倒風險[55]。如果發生跌倒，經常鍛煉的人不太可能骨折，因為其骨骼更強壯，骨密度更高[56]。睡眠不足是老年人衰弱的危險因素，有研究推測睡眠不足将導緻體内分解代謝激素和合成代謝激素的不平衡，導緻炎性因子增加，一定程度解釋了睡眠與衰弱的關系[57]。此外，吸煙和飲酒分别在第1、3、4期和2、3期調查中對老年人的衰弱有顯著的正向作用，長期吸煙不僅會加重動脈粥樣硬化，而且會導緻機體炎性因子增加，進而促使衰弱的發生[41]。而飲酒過多對衰弱的影響可能是乙醇的作用，導緻骨量丢失、骨生成減少，進而引起骨質疏松，促使衰弱的發生[58]。
基于上述發現，提出以下建議：一是重視大陸老年人衰弱問題。随着大陸即将邁入中度老齡化時代，這種人口結構的改變使得老年人衰弱問題愈發嚴峻，衰弱所引發的一系列負面事件将嚴重影響老年人的生活品質。是以要借鑒國外的跨學科研究模式，通過老年醫學、運動科學、人口學、護理學等多學科協作，共同開展衰弱的幹預研究，形成社群、醫院和養老院等不同場景下的衰弱幹預處方。
二是要針對性地實施幹預。大陸老年人的衰弱存在顯著的性别不平等與教育不平等問題，女性以及教育程度低的老年人衰弱水準與發展速度不容樂觀。是以除重點針對女性及教育程度低的老年人進行衰弱篩查外，還要對老年人進行再教育，在社群、醫院、養老院、家庭中對老年人進行健康素養普及，提高其認知能力，進而預防與延緩衰弱。
三是引導老年人養成健康的生活方式，減少吸煙與飲酒，并進行中高PA，提高睡眠品質。是以要廣泛開展健康生活方式對防治衰弱的知識宣傳，并提供适宜運動的建成環境和健身環境，積極引導廣大老年人增加PA。
本研究雖然探讨了大陸老年人衰弱的發展軌迹，豐富了大陸衰弱領域的研究，但仍有諸多有待改進的地方。一方面，探讨影響老年人衰弱的因素不夠全面，僅考察了4個時間變化因素（PA、吸煙、飲酒、睡眠）以及2個時間恒定因素（教育程度、性别）。另一方面在于未能更大程度地排除死亡老年人樣本所造成的影響。是以未來的研究可以通過進一步納入其他變量，綜合考察這些因素對老年人衰弱的影響及機制；采用更為全面的模型以及統計方法，排除死亡老年人樣本的影響，更深層次地挖掘資料背後的意義。
本文無利益沖突。
本文表格略。
參考文獻略。
大陸老年人衰弱的發展軌迹：基于潛變量增長模型的分析