李磊，馬孟園，彭紅葉，閻早芳，王蜜源，胡夢(mèng)超，劉佳，趙振海

截至2018年，我國(guó)年齡在60歲以上的人口比例已達(dá)17.9%，預(yù)測(cè)到2050年中國(guó)老年人將增加到4.54億，占總?cè)丝诘?3%［1］。根據(jù)第六次人口普查數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)村老齡化程度高于城鎮(zhèn)，老年人口占比達(dá)70%。隨著人口老齡化進(jìn)程的加快，老年人的心理健康越來(lái)越受到重視。2017年我國(guó)60歲以上老年人抑郁癥檢出率高達(dá)10%，老年抑郁癥的患病人數(shù)和比例在不斷上升［2］。抑郁會(huì)損害老年人的心理和身體功能，成為我國(guó)老年人常見的慢性心理健康問(wèn)題。研究表明，農(nóng)村老年人心理健康意識(shí)落后，即使抑郁情緒較為嚴(yán)重也意識(shí)不到自己心理出了問(wèn)題，直到發(fā)展到一定程度甚至可能會(huì)以自殺終結(jié)生命［3］。同時(shí)，城鄉(xiāng)差距問(wèn)題使得城鄉(xiāng)老年人的經(jīng)濟(jì)狀況、受教育水平、認(rèn)知狀況等表現(xiàn)出明顯的差異，出現(xiàn)抑郁癥狀的影響因素也不同［4］。因此，關(guān)注農(nóng)村老年人抑郁狀況，探討我國(guó)農(nóng)村老年人抑郁癥狀的相關(guān)因素，對(duì)于抑郁癥的早期預(yù)防、發(fā)現(xiàn)和及時(shí)干預(yù)具有重要意義。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)算法已廣泛應(yīng)用于公共衛(wèi)生領(lǐng)域，在群體性疾病的監(jiān)測(cè)和預(yù)防中有著較強(qiáng)的適用性［5］。本研究基于隨機(jī)森林算法和Logistic回歸兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，旨在采用定性和定量相結(jié)合的方法探討我國(guó)農(nóng)村老年人抑郁癥狀相關(guān)因素，現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 本研究數(shù)據(jù)于2020年11月從北京大學(xué)組織的2018年中國(guó)健康與養(yǎng)老全國(guó)追蹤調(diào)查（CHARLS）項(xiàng)目提取，該項(xiàng)目采用多階段抽樣的方法對(duì)全國(guó)30個(gè)省/自治區(qū)/直轄市45歲及以上中老年人進(jìn)行了入戶調(diào)查，調(diào)查對(duì)象代表性強(qiáng)、覆蓋面廣和信息豐富，是我國(guó)比較權(quán)威的有關(guān)老年人健康狀況方面的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)［6］。選取60歲及以上的農(nóng)村戶籍老年人，剔除調(diào)查項(xiàng)目有缺失值的人群，共得到樣本3 068例。

1.2 被解釋變量 CHARLS項(xiàng)目（http：//charls.pku.edu.cn/）采用RADLOFF［7］編制的流行病學(xué)調(diào)查用抑郁量表（CES-D）簡(jiǎn)化版進(jìn)行評(píng)估，包含8個(gè)描述消極情緒的項(xiàng)目和2個(gè)描述積極情緒的項(xiàng)目，CES-D簡(jiǎn)化版總分為0～30分，本研究采用LIAO等［8］研究中采用的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)：CES-D簡(jiǎn)化版得分≥10分記為有抑郁癥狀，<10分記為無(wú)抑郁癥狀。CES-D簡(jiǎn)化版在以往的研究中被證明具有較高的信效度［9-10］。

1.3 解釋變量 國(guó)內(nèi)外研究顯示老年抑郁癥狀的可能影響因素大致分為個(gè)人層面、家庭層面和社會(huì)層面［11］。本 研 究 基 于 以 上 3個(gè) 維 度 和 既 往 研 究［6，12-19］，初步選取27個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)作為解釋變量（賦值見表1），其中午睡時(shí)長(zhǎng)分為不午睡（0 min）、短時(shí)間午睡（1～30 min）、中等時(shí)間午睡（31～90 min）以及長(zhǎng)時(shí)間午睡（>90 min）［20］。代際情感支持采用問(wèn)卷中“與子女有郵件、電話等交流的頻率”來(lái)評(píng)價(jià)，其中經(jīng)常為1個(gè)月多于2次，較多為1個(gè)月1～2次，其余為很少［19］。工具性日常生活活動(dòng)量表（IADL）任一項(xiàng)評(píng)分>1分，即認(rèn)為該功能有損失［21］。

1.4 樣本量確定 根據(jù)EPV（Event Per Variable）［22］原則，每個(gè)變量至少要有10個(gè)結(jié)局事件才能具有足夠的檢驗(yàn)效能。本研究結(jié)局變量為有無(wú)抑郁癥狀，計(jì)劃選取15個(gè)重要變量，所以至少需有150個(gè)發(fā)生抑郁癥狀的老年人納入研究才有意義。本研究中CES-D簡(jiǎn)化版得分≥10分者1 389例，滿足樣本量要求。

2 結(jié)果

2.1 重要變量選擇 采用隨機(jī)森林算法對(duì)初步納入的27個(gè)指標(biāo)進(jìn)行重要性評(píng)分，并選取前15個(gè)最重要的指標(biāo)。設(shè)置種子數(shù)為20201124，通過(guò)importance（）和varImpPlot（）函數(shù)輸出結(jié)果。由type=2參數(shù)得到的變量相對(duì)重要性就是分割該變量時(shí)節(jié)點(diǎn)不純度（異質(zhì)性）的下降總量對(duì)所有樹取平均（MeanDecreaseGini），節(jié)點(diǎn)不純度由Gini系數(shù)定義，重要性降序排序結(jié)果見表2。

表2 重要性降序排序結(jié)果Table 2 Factors possibly associated with depressive symptoms ranked in terms of importance

2.2 農(nóng)村地區(qū)老年人抑郁癥狀發(fā)生情況的單因素分析3 068例農(nóng)村地區(qū)老年人中，CES-D簡(jiǎn)化版得分為（9.9±6.9）分；無(wú)抑郁癥狀1 679例（54.7%），有抑郁癥狀1 389例（45.3%）；男1 685例（54.9%），女1 385例（45.1%）；小學(xué)及以下學(xué)歷2 453例（79.6%）；平均年齡68（64，73）歲；平均夜間睡眠時(shí)長(zhǎng)為6.0（4.5，8.0）h；平均午睡時(shí)長(zhǎng)為30（0，60）min。

有無(wú)抑郁癥狀的農(nóng)村地區(qū)老年人性別、受教育程度、飲酒情況、夜間睡眠時(shí)長(zhǎng)、午睡時(shí)長(zhǎng)、代際情感支持、生活滿意度、婚姻滿意度、自評(píng)總體健康、慢性病、童年健康狀況、體力活動(dòng)比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）；有無(wú)抑郁癥狀的農(nóng)村地區(qū)老年人年齡、照看孫子女、社會(huì)交往情況比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），見表3。

表3 有無(wú)抑郁癥狀的農(nóng)村地區(qū)老年人一般資料比較〔n（%）〕Table 3 Comparison of general information of China's rural elderly with and without depression symptoms

2.3 農(nóng)村地區(qū)老年人抑郁癥狀發(fā)生情況的二元Logistic回歸分析 以農(nóng)村地區(qū)老年人抑郁癥狀發(fā)生情況為因變量，以單因素分析結(jié)果中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量為自變量（賦值見表1）進(jìn)行二元Logistic回歸分析，結(jié)果顯示，性別、受教育程度、夜間睡眠時(shí)長(zhǎng)、代際情感支持、生活滿意度、婚姻滿意度、自評(píng)總體健康、慢性病、童年健康狀況是農(nóng)村地區(qū)老年人發(fā)生抑郁癥狀的影響因素（P<0.05），見表4。

表4 農(nóng)村地區(qū)老年人抑郁癥狀發(fā)生情況的二元Logistic回歸分析Table 4 Multivariate Logistic regression analysis of the factors associated with depressive symptoms in China's rural elderly

3 討論

3.1 抑郁癥狀檢出率 盧怡帆［24］基于2011—2012年CHARLS數(shù)據(jù)的研究結(jié)果顯示，農(nóng)村老年人抑郁癥狀檢出率為46.85%；李甲森等［25］利用2013年CHARLS數(shù)據(jù)計(jì)算出的抑郁癥狀發(fā)生率為34.25%；邢荔函等［26］利用2015年CHARLS數(shù)據(jù)計(jì)算出的抑郁癥狀發(fā)生率為43.38%；榮健等［27］對(duì)近10年我國(guó)農(nóng)村老年人抑郁癥患病率進(jìn)行薈萃分析，結(jié)果顯示抑郁癥發(fā)生率為31.02%。本研究提取的2018年CHARLS項(xiàng)目的調(diào)查結(jié)果，分析顯示3 068例有效樣本中抑郁癥狀檢出率為45.3%（1 389/3 068），可以看出近年來(lái)我國(guó)農(nóng)村地區(qū)老年人群抑郁癥狀檢出率一直居高不下，應(yīng)成為農(nóng)村健康治理的公共衛(wèi)生問(wèn)題。

3.2 影響因素分析 相較于男性，女性是農(nóng)村老年人發(fā)生抑郁癥狀的危險(xiǎn)因素。一方面，在以體力勞動(dòng)為主的農(nóng)村地區(qū)，老齡女性失能風(fēng)險(xiǎn)暴露水平顯著高于男性，而失能分別通過(guò)社會(huì)支持和心理資源這兩個(gè)方面對(duì)抑郁癥狀產(chǎn)生顯著的間接影響［28］，因此女性更容易出現(xiàn)抑郁癥狀；另一方面，在女性地位明顯提高的今天，農(nóng)村地區(qū)“男尊女卑”思想依舊根深蒂固，且女性在身體力量、話語(yǔ)權(quán)上處于弱地位，傳統(tǒng)文化也對(duì)女性有一定的約束，因此女性常更容易出現(xiàn)抑郁癥狀。

相較于夜間睡眠時(shí)長(zhǎng)<6 h，睡眠時(shí)長(zhǎng)6～8 h、>8 h是農(nóng)村老年人發(fā)生抑郁癥狀的保護(hù)因素，與冀好強(qiáng)等［29］研究結(jié)果一致，說(shuō)明保持充足的睡眠的重要性。睡眠可以保護(hù)大腦、改善情緒、穩(wěn)定精神狀態(tài)。睡眠時(shí)長(zhǎng)較短人群常伴隨失眠，失眠患者常心理健康狀況較差［30］，而心理健康狀況差又會(huì)再次導(dǎo)致失眠和睡眠不足的發(fā)生，形成惡性循環(huán)。

本研究結(jié)果顯示，代際情感支持是農(nóng)村老年人發(fā)生抑郁癥狀的影響因素，且代際情感支持高的農(nóng)村老年人更不容易出現(xiàn)抑郁癥狀。在“空巢老人”越來(lái)越多的今天，大多數(shù)農(nóng)村地區(qū)的老年人缺少子代的陪伴與交流，同時(shí)許多農(nóng)村地區(qū)老年人對(duì)于傳統(tǒng)孝道的想法與當(dāng)下子代的行為不契合，使得我國(guó)農(nóng)村居民進(jìn)入老年后逐漸感覺失去了對(duì)子女的依靠，孤獨(dú)感日增，情感需求無(wú)法得到滿足。子女的關(guān)愛和聯(lián)絡(luò)可以幫助減少、甚至消除農(nóng)村老年人的孤獨(dú)感，并且能夠建立老年人的自尊心、滿足老年人的心理需求。因此子女應(yīng)該提供更多的情感支持以減少農(nóng)村地區(qū)老年人抑郁癥狀的發(fā)生。

自評(píng)健康狀況、慢性病可以歸為身體狀況，生理不適、生活不便在影響老年人心情的同時(shí)還會(huì)增加一系列直接、間接疾病負(fù)擔(dān)。王麗等［31］研究結(jié)果顯示自評(píng)健康狀況與老年人抑郁癥狀的發(fā)生呈正相關(guān)。自評(píng)健康狀況多是從主觀角度出發(fā)，因此自評(píng)健康狀況不佳的農(nóng)村老年人常更悲觀，更容易出現(xiàn)抑郁癥狀。而慢性病則會(huì)干擾老年人的日常生活，并帶來(lái)一定的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，農(nóng)村老年人常經(jīng)濟(jì)收入低甚至無(wú)收入，更多的是依靠子女贍養(yǎng)，這可能會(huì)使老年人陷入苦悶，讓老年人產(chǎn)生無(wú)用感，甚至產(chǎn)生自責(zé)、自卑、輕生的念頭，因此產(chǎn)生抑郁癥狀的概率也極大增加。

童年健康狀況差與受教育程度較低可以歸納為童年生活不利環(huán)境，是農(nóng)村地區(qū)老年人發(fā)生抑郁癥狀的影響因素。焦開山等［32］研究表明即使到了老年階段甚至高齡階段，童年生活不利環(huán)境的影響仍然顯著存在，且農(nóng)村地區(qū)居民在成年時(shí)相較于城市居民仍然處于較低的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位，不僅沒有更多的資源和機(jī)會(huì)去彌補(bǔ)早期不利環(huán)境帶來(lái)的影響，而且還處于新的不利環(huán)境中。這些不利環(huán)境的不斷累積最終導(dǎo)致了農(nóng)村地區(qū)老年人抑郁癥狀的發(fā)生。同時(shí)有研究證實(shí)相較于受教育程度較低時(shí)，接受更多教育確實(shí)有助于降低抑郁水平［33］，這可能是接受更多教育的人可以找到疏解自己內(nèi)心苦悶的方式，因此即使已經(jīng)到了老年，針對(duì)低學(xué)歷的老年人給予適當(dāng)?shù)男睦斫】到逃?，也可以防止抑郁癥狀的發(fā)生。

相較于對(duì)生活滿意的農(nóng)村老年人，對(duì)生活不滿意的老年人抑郁癥狀發(fā)生率上升5倍多（OR=5.179）；相較于對(duì)婚姻滿意的農(nóng)村老年人，對(duì)婚姻不滿意的老年人抑郁癥狀發(fā)生率上升3倍多（OR=3.181）。研究顯示，對(duì)生活不滿意會(huì)加重老年人的焦慮和抑郁情緒［34］?；橐鰸M意度高常意味著高質(zhì)量的婚姻，高質(zhì)量的婚姻關(guān)系可以幫助雙方緩解生活中負(fù)性事件的影響和消極體驗(yàn)，反之則會(huì)加重婚姻雙方的消極體驗(yàn)［35］，因而也提高了抑郁的風(fēng)險(xiǎn)。

3.3 重要變量分析 相對(duì)于城市而言，農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)可及性較低、醫(yī)療人才缺乏且總體素質(zhì)不高，精神衛(wèi)生服務(wù)缺乏，老年人群整體受教育程度較低、收入較低、晚年生活單調(diào)、自我保健意識(shí)較差、負(fù)面情緒自我調(diào)節(jié)能力較差。采用隨機(jī)森林算法得出的變量重要性排序可以看出對(duì)農(nóng)村地區(qū)老年人抑郁癥狀產(chǎn)生影響最大的6個(gè)因素為自評(píng)總體健康、午睡時(shí)長(zhǎng)、生活滿意度、夜間睡眠時(shí)長(zhǎng)、受教育程度、婚姻滿意度。我國(guó)人口老齡化程度越來(lái)越高，采取必要的針對(duì)性措施對(duì)于改善農(nóng)村地區(qū)老年人精神健康狀況、促進(jìn)健康老齡化具有重要意義。

政府層面，定期進(jìn)行農(nóng)村地區(qū)老年人心理健康現(xiàn)狀調(diào)查；加強(qiáng)心理健康教育宣傳時(shí)應(yīng)考慮農(nóng)村老年人理解和接受能力差的特點(diǎn)，制定通俗易懂的宣傳手冊(cè)，呼吁子女與老年人建立良好親密的代際關(guān)系；推動(dòng)家庭醫(yī)生簽約服務(wù)落到實(shí)處，關(guān)注老年人生理健康的同時(shí)也要關(guān)注其心理健康；推動(dòng)精神醫(yī)學(xué)人才下沉到基層；在建立養(yǎng)老院等養(yǎng)老機(jī)構(gòu)時(shí)也需要考慮不同性別、不同婚姻狀況老年人的需求。

社會(huì)層面，基層社區(qū)衛(wèi)生工作人員定期走訪，了解老年人身心健康狀況的同時(shí)積極對(duì)老年人家庭和婚姻糾紛進(jìn)行調(diào)解；在社區(qū)開展多種形式的老年人娛樂活動(dòng)，讓老年人走出家門，走向社區(qū)，豐富其晚年生活。

個(gè)人層面，保持良好的睡眠習(xí)慣和適度的睡眠時(shí)長(zhǎng)；積極參加文娛活動(dòng)，提高生活質(zhì)量；提高自我保健意識(shí)，積極通過(guò)多種渠道學(xué)習(xí)提升身體健康和心理健康知識(shí)。

綜上所述，隨機(jī)森林算法可以克服自變量間高度相關(guān)和非線性的問(wèn)題，在自變量眾多的情況下通過(guò)重要性評(píng)分進(jìn)行排序，可以確定對(duì)因變量貢獻(xiàn)大的因素，Logistic回歸可以通過(guò)OR值對(duì)重要變量進(jìn)行量化，彌補(bǔ)了隨機(jī)森林解釋困難的缺陷。本研究將兩種方法進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了定性和定量評(píng)價(jià)的統(tǒng)一。因此，本研究建議重點(diǎn)從政府和社會(huì)層面關(guān)注農(nóng)村地區(qū)抑郁癥狀高危人群，構(gòu)建一個(gè)良好的農(nóng)村老年人心理健康預(yù)防、治療、康復(fù)的體系，為農(nóng)村老年人的精神-心理健康奠定基礎(chǔ)。

本研究不足之處：

（1）本研究通過(guò)回顧文獻(xiàn)只納入了較為常見的變量來(lái)進(jìn)行模型擬合，因此整體擬合效果有限。后續(xù)研究可納入更多對(duì)農(nóng)村老年人抑郁癥狀影響較大的指標(biāo)。

（2）本研究處理缺失值時(shí)采用的是刪除方法，為充分發(fā)揮2018年中國(guó)健康與養(yǎng)老全國(guó)追蹤調(diào)查（CHARLS）項(xiàng)目大樣本的優(yōu)勢(shì)，對(duì)其進(jìn)行充分地?cái)?shù)據(jù)挖掘，后續(xù)研究可進(jìn)行多種方式的填補(bǔ)并進(jìn)行敏感性分析，驗(yàn)證本研究的結(jié)論是否穩(wěn)健。

作者貢獻(xiàn)：李磊進(jìn)行文章的構(gòu)思、設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析和部分討論的撰寫；馬孟園進(jìn)行文獻(xiàn)的收集和討論的完善；彭紅葉、閻早芳、王蜜源、胡夢(mèng)超、劉佳進(jìn)行CHARLS數(shù)據(jù)的提取和重新編碼；趙振海負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制，對(duì)文章整體負(fù)責(zé)，監(jiān)督管理。

本文無(wú)利益沖突。