基于纵向数据线性混合效应模型的老年人抑郁影响因素研究

来源 :第三军医大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wujie365
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目的应用线性混合效应(linear mixed effect,LME)模型对老年抑郁量表得分情况进行拟合分析,探讨老年人抑郁情况及其影响因素。方法数据来源于美国国家阿尔茨海默合作中心(National Alzheimer’s Coordinating Center,NACC),采用简版老年人抑郁量表对老年人抑郁情绪进行调查,从2011年进行首次调查的1 345人中筛选出连续随访4年共计230人;根据赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)、贝叶斯信息准则(Bayesian information criterions,BIC)值最小化原则,选择合适的方差-协方差结构(UN)对该数据进行拟合和模型参数估计,利用SAS软件中的MIXED模块对该纵向数据进行建模与分析。结果 LME模型结果显示,受教育年限越长(β=-0. 103,P=0. 016),简版老年抑郁量表(Geriatric Depression Scale,GDS)得分越低;离婚的老年人相比于在婚状态的老年人GDS得分高(β=0. 742,P=0. 025),独居的老年人比在婚状态的GDS得分高(β=1. 495,P=0. 024);复杂活动需要帮助的老年人相比于完全能自理的老年人GDS得分更高(β=0. 420,P=0. 036);近2年经常感到沮丧的老年人GDS得分更高(β=1. 176,P <0. 0001);痴呆状态的老年人比正常认知老年人GDS得分高(β=1. 068,P=0. 003),MCI状态的老年人也比正常状态的老年人GDS得分高(β=1. 020,P=0. 001)。结论线性混合效应模型能有效地处理纵向数据;低文化水平、低自理能力、低认知状态、离婚是造成老年抑郁的重要因素。
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