呂軍城 劉德平 王素珍 陳景武

本文通過對某地區(qū)老年人眼病的調(diào)查，了解該地區(qū)老年人眼病患病現(xiàn)狀、未就診率，并分析未就診影響因素，為進一步降低老年人眼病患病率、提高就診率和生活質(zhì)量提供理論依據(jù)。

對象及方法

1.調(diào)查對象及抽樣方法

以某地區(qū)農(nóng)村≥60歲的老年人為研究對象，采用橫斷面調(diào)查，對農(nóng)村按平原地區(qū)、丘陵地區(qū)、山區(qū)分層，以村為單位，進行整群按1/10比例抽樣調(diào)查。共調(diào)查20個村共3 100人。

2.調(diào)查方法與質(zhì)量控制

應(yīng)用自行編制的調(diào)查表采取現(xiàn)場問卷調(diào)查方式進行調(diào)查。由統(tǒng)計學專業(yè)教師和眼科專業(yè)技術(shù)人員組成調(diào)查技術(shù)指導(dǎo)小組，制定調(diào)查方案，培訓調(diào)查員，落實調(diào)查時間、路線、方法。

調(diào)查人員攜帶儀器、設(shè)備進入調(diào)查點現(xiàn)場檢查;逐一填寫被調(diào)查人員各項指標，每查完一村由專人核對、檢查記錄資料，有漏項者及時填補，錯項者及時核查更正，保證數(shù)據(jù)的準確、完整。

3.統(tǒng)計分析

對原始數(shù)據(jù)用Excel 2003雙人雙份錄入、校對，保證錄入數(shù)據(jù)的正確、完整。農(nóng)村不同地區(qū)眼病患者未就診率比較，進行多個樣本率比較的卡方檢驗。未就診的影響因素用單因素和多因素logistic回歸進行分析，并結(jié)合專業(yè)知識對模型擬合優(yōu)度和科學性進行評價。數(shù)據(jù)分析應(yīng)用SAS 9.1軟件完成。

結(jié)果與分析

1.一般情況及患病率

調(diào)查共發(fā)放調(diào)查量表3 100份，收回3 068份，回收率為98.97%。剔除不完整或填寫不認真的量表34份，量表有效率為98.89%。被調(diào)查者平均年齡為70.68±7.73歲，其中患病老人共2 112人，患病率為69.61%。男女性別患病率分別為67.94%、70.57%，卡方檢驗兩患病率差異無統(tǒng)計學意義(χ2=0.212，P=0.645)。農(nóng)村60歲及以上居民眼病患病率，比較結(jié)果見表1。常見病患病率及構(gòu)成比見表2。

表1 農(nóng)村60歲及以上居民眼病患病率(%)

表2 農(nóng)村60歲及以上居民主要眼病患病率及構(gòu)成比

2.60歲及以上居民眼病患者未就診率

各區(qū)未就診率見表3，差別無統(tǒng)計學意義(χ2=5.465，P=0.065)。

表3 農(nóng)村60歲及以上居民眼病患者未就診率

3.患病未就診影響因素分析

(1)變量的賦值及特異值診斷

從專業(yè)上考慮地區(qū)、性別、年齡、學歷、戶主學歷、子女數(shù)、年均收入(元)、患病時間長短(月)、病種可能為患眼疾老人未就診的主要影響因素。在進行線性分析前，首先進行自變量與logit P的線性趨勢檢驗;除地區(qū)、性別為二分類變量外，將以上其他變量為橫坐標，以logit P為縱坐標，用散點圖進行線性趨勢檢驗。檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)變量與logit P大致呈線性關(guān)系，可以直接引入方程進行分析。按照變量的類型對變量進行合理化賦值，二分類變量按照0、1賦值;多分類變量按照等距自然數(shù)編碼;多分類無序資料設(shè)置啞變量;因白內(nèi)障、翼狀胬肉、結(jié)膜炎發(fā)病率較高，且屬于多分類變量，故將其和其他眼病進行啞變量賦值。變量賦值見表4。

表4 眼病患者未就診影響因素賦值說明

特異值的存在將嚴重影響分析結(jié)果的準確性，故在分析之初應(yīng)對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，剔除特異值。通過SAS命令proc logistic;model…;influence運行SAS程序，同時運行proc logistic;model…;IPLOTS，繪制散點圖進行特殊樣品的診斷，發(fā)現(xiàn)有6個樣品存在特異值，復(fù)查發(fā)現(xiàn)調(diào)查數(shù)據(jù)確實存在邏輯錯誤，決定剔除這6個樣品，以保證分析結(jié)果的準確性。

(2)進行單因素logistic回歸分析

以患病者是否就診為因變量，未就診賦值為1，就診賦值為0;將前述可能影響因素作為自變量，進行單因素兩分類logistic回歸分析，結(jié)果見表5。

按照α=0.25檢驗水準，只有性別、年齡、子女數(shù)、白內(nèi)障、翼狀胬肉、結(jié)膜炎、其他眼病、糖尿病、高血壓有統(tǒng)計學意義。

(3)多元共線性診斷

logistic回歸要求模型的解釋變量之間不能具有線性的函數(shù)關(guān)系，然而，在很多研究中，各變量常常不是獨立存在的，而是存在一定程度的線性依存關(guān)系，這一現(xiàn)象稱作多重共線性〔1〕。專業(yè)上考慮年齡和患病時間、年齡和子女數(shù)可能存在共線性，運行SAS程序結(jié)果顯示兩者的容忍度均大于0.86，條件指數(shù)均小于10，可以認為兩者之間不存在共線性?？紤]分類指標對條件指數(shù)等不敏感，用卡方檢驗診斷兩組指標共線性發(fā)現(xiàn)年齡與子女數(shù)間存在共線性，專業(yè)上考慮年齡更具有現(xiàn)實意義，所以決定剔除子女數(shù)變量。

表5 未就診單因素logistic回歸分析

(4)交互效應(yīng)項分析

專業(yè)上考慮，年齡×學歷、年齡×年收入、年齡×患病時間、學歷×年收入、年收入×患病時間、可能存在交互效應(yīng)。逐一進行單因素分析，按照α=0.25檢驗水準，發(fā)現(xiàn)年齡×學歷(P=0.153)，年齡×患病時間(P=0.096)，有統(tǒng)計學意義。

(5)多因素logistic回歸分析

將眼科常見相關(guān)疾病進行啞變量賦值，同時將性別、年齡、年齡×學歷、年齡×患病時間一起納入方程，依次選擇不同水平引入、剔除標準進行多元logistic逐步回歸分析。結(jié)果顯示，所有模型總體方程假設(shè)檢驗P值均 ＜0.0001，當 sle=0.35，sls=0.40時 Deviance和Pearson值最小，表明方程擬合優(yōu)度最好;并且類R2最大，方程解釋數(shù)據(jù)變異度能力最好;同時符合專業(yè)解釋。各模型比較及擬合優(yōu)度見表6。具體分析結(jié)果如表7。

表6 不同引入、剔除標準方程擬合優(yōu)度

表7 未就診多因素logistic回歸分析

結(jié)果顯示，按照α=0.05檢驗水準，年齡、糖尿病、高血壓、翼狀胬肉、年齡×學歷、年齡×患病時間為患眼疾老年人未就診的抑制因素，即就診的促進因素。其OR值見表8。

表8 各影響因素OR值

討 論

隨著我國社會老齡化的加速，我國老年人口正以每年3%的速度在增加〔2〕。殘障流行病學調(diào)查證實，隨年齡增長殘疾的患病率增高，而在各種殘疾中，視力殘疾居第二位〔3〕。老年人眼病嚴重影響其視力和生活質(zhì)量，咎其原因主要是沒有及時發(fā)現(xiàn)、就診和治療。但查閱相關(guān)文獻發(fā)現(xiàn)，尚未見針對老年人眼疾患者未就診原因的文獻。

本次調(diào)查結(jié)果顯示老年人眼病患病率69.61%，其中患病率最高的眼病為老年性白內(nèi)障為31.67%，和以往文獻報道2003年陜西農(nóng)村60歲以上人群白內(nèi)障患病率42.53%〔4〕，上海、成都、沈陽農(nóng)村60歲以上人群白內(nèi)障患病率17.3%、52.1%、34.5%〔5〕的結(jié)果相差不大，分析其差異主要因為地區(qū)差異，醫(yī)療宣傳力度，眼病認知，經(jīng)濟差別和眼科醫(yī)院的技術(shù)水平等有關(guān)。同時發(fā)現(xiàn)老年性白內(nèi)障占老年人眼病構(gòu)成的45.5%，與國內(nèi)相關(guān)報道一致〔6〕，也與當前白內(nèi)障是致盲的首位眼病相吻合。

該地區(qū)60歲及以上居民眼病患者總的未就診率為71.73%，不同地區(qū)未就診率差別無統(tǒng)計學意義。眼病患者未就診率相當高，已嚴重影響了農(nóng)村60歲及以上居民的視覺質(zhì)量和生活質(zhì)量。通過多元分析發(fā)現(xiàn)年齡、年齡×學歷、年齡×患病時間是患眼疾老人未就診的抑制因素。其原因主要是因為隨著學歷提高，對眼病認知提高;隨著患病時間及年齡的增加，給患者造成生活的不便亦增加，兩者交互效應(yīng)促使患者就診。翼狀胬肉、糖尿病、高血壓、為患眼疾老人未就診的抑制因素;其原因可能主要是翼狀胬肉起病較急、可引起眼睛明顯不適;而糖尿病和高血壓可以引起眼底病變、青光眼、白內(nèi)障等眼部疾病，而且糖尿病和高血壓是老年人高發(fā)的全身疾病，可以從思想上引起患者的重視，有利于促進眼病患者及時就診。

鑒于以上研究，建議在眼疾預(yù)防控制工作中，加大愛眼護眼教育和宣傳，提高群眾對眼病危害性的認知，進一步加強和完善農(nóng)村三級眼病的預(yù)防保健體系，定期對老年人開展眼病的調(diào)查工作，力爭做到早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療;從而降低眼病的患病率，減少未就診率，提高老年人的視覺質(zhì)量和生活質(zhì)量。

1．蘇齊鑒，臧寧，肖信，等．主成分 logistic回歸模型在消除數(shù)據(jù)多重共線性中的應(yīng)用．中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2009，26(2):206-208．

2．于曉歐，耿秀華，李軍，等．1991～2000年某院16809例老年住院病人統(tǒng)計分析．中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2002，19(2):109-110．

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4．彭秧生，周愛意，陳莉，等．陜西省農(nóng)村60歲以上人群白內(nèi)障和盲的患病率調(diào)查．國際眼科雜志，2007，7(1):220-223．

5．李志清，張秀娟，孫慧敏．天津薊縣桑梓村40歲及以上人群白內(nèi)障患病率調(diào)查．中國實用眼科雜志，2004，22(9):749-750．

6．黃偉清．眼科住院病人疾病構(gòu)成統(tǒng)計分析．中國醫(yī)院統(tǒng)計，2002，9(4):252-253．