老年抑郁症状危险因素的1∶2配比病例对照研究

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1、老年抑郁症状危险因素的1∶2配比病例对照研究  【Abstract】AIM:Toexplorethepossibleriskfactorsofelderlydepressioninurbanmunities.METHODS:Onthebasisofinvestigationoncurrentsituationinelderlydepression,acasecontrolstudyincluding90eldersunitiesatchedinage,sexandinhabitancy.Dataode,interests,physicalexercises,negati

2、velifeeventsanddiseaseshadsignificantdifferencesbetedthatthenegativelifeevents,socialsupport,physicalfunctioning,earningandphysicalexercisesportantriskfactorsofelderlydepression.  【Keywords】depression;aged;riskfactors;casecontrolstudies  【摘要】目的:探讨社区老年人抑郁症状发生的可能危险因素.方法:在现况调查的基础上,对西安城市社区90

3、例有中重度老年抑郁症状和180例无抑郁症状者进行1∶2配比的病例对照研究,采用检验、条件Logistic回归等方法进行数据分析.结果:单因素分析显示,社会保障、居住模式、兴趣爱好、体育锻炼、负性生活事件、躯体疾病等因素在病例组和对照组之间有显著性差异(P<0.05);多因素分析证实去除了年龄、性别、居住地的影响后,负性生活事件、社会支持、生理功能、经济收入、体育锻炼仍与老年抑郁症状的发生显著相关,OR值(95%CI)分别为18.855(5.578~63.731),5.005(1.924~13.021),4.362(1.723~11.044),4.195(1.137~

4、15.477),3.322(1.317~8.378).结论:有负性生活事件、社会支持不良、生理功能差、经济收入低及不参加体育锻炼为老年抑郁症状发生的重要危险因素.  【关键词】抑郁;老年人;危险因素;病例对照研究  0引言  随着人口老龄化的不断进展,老年人群的心理健康状况对整个社会的重要性日渐突出.抑郁是老年期常见的心理健康问题,也是影响老年人生活质量和身心健康的重要因素.目前国内外对其发病率及影响因素已有较多研究,但因研究方法、地区、人群的不同,得到的研究结论多不一致.为了进一步探讨老年抑郁症状发生的主要危险因素,我们在西安城市社区对老年人群进行了1∶2配比的病例对照

5、研究.  1对象和方法  1.1对象200606/200611采用分层随机整群抽样的方法,以老年抑郁量表(theGeriatricDepressionScale,GDS)等为测量工具,在西安市城市社区现场调查1950例样本.根据GDS评分标准,将筛查出的中重度抑郁者做为病例组,所有病例均符合以下条件:①年龄≥60岁;②无智力障碍;③在样本社区居住≥5a;④GDS得分≥21分.入组病例共90(男30,女60)例,年龄60~90(平均72.4±7.4)岁.对照根据配比要求在同期调查的无抑郁者中随机选取,入组标准除病例组前三项外,GDS得分≤10分.对照组180(男60,女

6、120)例,年龄60~92(平均72.5±7.4)岁.  1.2方法采用1∶2配比病例对照研究方法,配比要求性别、民族相同,年龄相差不超过±2岁、居住在同一社区.使用自行设计的危险因素调查表,了解一般人口学资料、社会经济状况、个人及家族史、慢性疾病、负性生活事件发生情况等;使用社会支持评定量表评估社会支持总体情况;使用SF36量表中生理功能维度评估生活自理能力.由经过培训的调查员入户面访,向调查对象作统一说明后,请其自行填写.如因躯体原因、文化水平等限制无法自行填写,由调查员逐项询问完成.  统计学处理:对研究变量进行量化编码,其中社会支持及生理功能两项指标以同期现况调

7、查中整体人群相应均值为界分为好、差两个等级,进行重新赋值.建立Epidata3.0数据库,使用SPSS12.0统计软件,首先进行描述性分析,观察匹配因素在病例组和对照组之间的均衡性;然后采用单因素条件Logistic回归分析方法,分别计算各研究因素的OR值和95%可信区间;对有统计学差异的因素进行多因素条件Logistic回归分析,用后退法得出最终拟合模型.  2结果  2.1组间均衡性检验对病例组与对照组年龄、性别、职业、文化程度、婚姻状况分别作均衡性检验,结果显示两组间差异无统计学意义(P>0.05),表明病例组与对照组有

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