魏蘭芝 羅彩鳳 楊正霞 李山山

1.江蘇大學(xué)醫(yī)學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 212000；2.皖南醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院 弋磯山醫(yī)院護理部，安徽蕪湖 241001；3.阜陽師范大學(xué)醫(yī)學(xué)院，安徽阜陽 236037

我國人口老齡化程度的進一步加深與城鎮(zhèn)化建設(shè)的不斷推進導(dǎo)致農(nóng)村大量勞動力外流，空巢老人比例日益升高[1]。我國目前有4000 萬農(nóng)村空巢老人，占農(nóng)村老年人口數(shù)的37%[2]。農(nóng)村的地域性先賦弱勢與空巢的事件弱勢帶來的雙重劣勢累計效應(yīng)[3]導(dǎo)致老人易出現(xiàn)抑郁心理與自殺意向[4]。無望感是二者的核心發(fā)生機制和關(guān)鍵治療靶點，它是一種對未來失望甚至絕望的悲觀預(yù)期[5]。鑒于當(dāng)前社會對老年弱勢群體精神健康補償機制的迫切需要[6]，如何有效降低農(nóng)村空巢老人無望感，改善其抑郁心理與自殺意念至關(guān)重要。以往研究根據(jù)總分高低判斷無望感水平，而潛在類別分析（latent class analysis，LCA）根據(jù)個體在外顯測查條目上的作答模式分析其潛在類別并關(guān)注個體差異[7]。本研究聚焦于農(nóng)村空巢老人無望感，采用LCA方法分析不同類別空巢老人差異，為對其進行個體化干預(yù)提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象

于2021 年1 月至5 月隨機整群抽取安徽省蕪湖市南陵縣籍山鎮(zhèn)和許鎮(zhèn)鎮(zhèn)35 個行政村的空巢老人為調(diào)查對象。納入標(biāo)準(zhǔn)：①符合農(nóng)村空巢老人標(biāo)準(zhǔn)[8]，即無子女或雖有子女但與其分開居住的年滿60 周歲的老人；②意識清楚，有溝通交流能力。排除標(biāo)準(zhǔn)：①有嚴(yán)重軀體疾病；②有嚴(yán)重聽力障礙。調(diào)查對象均簽署知情同意書。

1.2 調(diào)查工具

1.2.1 一般資料調(diào)查表 由研究者自行設(shè)計，包括性別、年齡、婚姻狀況、文化程度、生活自理能力、月收入、慢性病、醫(yī)療保險、養(yǎng)老保險、睡眠質(zhì)量、與子女關(guān)系、子女探望頻率、與鄰里關(guān)系、外出體育鍛煉頻率、空巢情況及空巢年限。

1.2.2 Beck 無望感量表（Beck hopeless scale，BHS）該量表[9-10]測量個體對未來的悲觀預(yù)期或消極態(tài)度，共20 個條目，選項為“是”和“否”，包括對未來的感覺、期望和動機的喪失3 個維度，有11 項是關(guān)于未來的悲觀期待，回答“是”得1 分，有9 項是關(guān)于未來的樂觀期望，回答“否”得1 分。得分0～3 分為正常無望感，4～8 分為輕度無望感，9～14 分為中度無望感，＞14 分為重度無望感。該量表的Cronbach’s α 系數(shù)為0.93。

1.3 調(diào)查方法

采用一對一入戶詢問調(diào)查的方法，由經(jīng)過統(tǒng)一培訓(xùn)的研究員進行調(diào)查，詳細告知調(diào)查目的和問卷填寫方法，無法自主填寫者由研究者協(xié)助完成。本研究共發(fā)放問卷410 份，當(dāng)場有效回收400 份，有效回收率為97.6%

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

運用Mplus 8.3 進行潛在類別分析，Beck 無望感量表所得數(shù)據(jù)為（0，1）計分的二分類數(shù)據(jù)，從初始模型開始逐步增加類別數(shù)目逐步發(fā)現(xiàn)最佳模型。模型適配指標(biāo)有[11]似然比Log likelihood 檢驗和艾凱克信息準(zhǔn)則（Akaike information criterion，AIC）、貝葉斯信息準(zhǔn)則（Bayesian information criterion，BIC）、經(jīng)樣本校正的BIC（aBIC），上述數(shù)值越小，模型擬合越好；Entropy指數(shù)可評價模型分類準(zhǔn)確度，Entropy=0.8 表示分類精準(zhǔn)率＞90%；似然比檢驗（Lo-Mendell-Rubin，LMR）和基于Bootstrap 的似然比檢驗（BLRT）用以比較2 個類別模型的擬合差異，當(dāng)P 值達到顯著水平（P ＜0.05）是，提示K 個模型優(yōu)于K-1 個模型。利用SPSS 22.0軟件對所得數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。計數(shù)資料以例數(shù)表示，采用χ2檢驗。計量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（）表示。采用logistic 回歸分析影響因素。以P ＜0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 農(nóng)村空巢老人無望感現(xiàn)狀

農(nóng)村空巢老人無望感得分為（8.60±3.86）分，對未來的感覺、對未來的期望與動機的喪失3 個維度得分（2.71±1.75）、（2.13±1.27）、（3.76±1.78）分。0～3 分53 名（13.3%），為正常；4～8 分140 名（35.0%），為輕度無望感；9～14 分175 名（43.7%），為中度無望感；＞14 分32 名（8.0%），為重度無望感。51.7%農(nóng)村空巢老人有中高程度無望感。

2.2 農(nóng)村空巢老人無望感潛在類別

本研究共擬合5 個潛類別模型（表1），隨著類別數(shù)目增加，Log（L）、AIC、BIC、aBIC 減小，3 個類別時BIC 值達到最小，Entropy 值最理想，BLRT 值＜0.05，但LMR 值＞0.05。Nylund 等[12]指出BLRT 是基于似然比表現(xiàn)最好的指標(biāo)，且實際劃分時應(yīng)考慮研究可解釋性[13]進行模型確定，故本研究中3 個類別為最優(yōu)模型。各類老人歸屬于特定潛類別的平均概率為0.910、0.943、0.925。3 個類別在20 個條目上的條件概率見圖1。C1包含49 例，該類別多數(shù)條目得分概率＞0.7，且在動機喪失維度中的條目2（我不能把事情做好只好放棄）及條目12（我不敢奢求真正想要的東西）得分概率接近0.9，故命名為“高無望感-高動機喪失組”；C2 包含242 例，該類別得分概率均在0.4 左右，僅在對未來期望維度中的條目4（不能想象在今后的十年中我的生命會是什么樣子）、條目14（很多事情的結(jié)果不像我期望的那樣）得分概率接近0.6，故命名為“中度無望感-高消極預(yù)期組”；C3 包含109 例，該類別大部分條目得分概率＜0.3，命名為“低無望感組”。

圖1 3 個潛在類別的條件概率分布

表1 農(nóng)村空巢老人無望感的潛在類別模型適配指標(biāo)

2.3 農(nóng)村空巢老人無望感類別的單因素分析

結(jié)果顯示，不同性別、年齡、空巢類型等農(nóng)村空巢老人無望感類別比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P ＞0.05）。不同婚姻狀況、月收入、子女探望頻率、外出體育鍛煉頻率、醫(yī)療保險、睡眠質(zhì)量的農(nóng)村空巢老人無望感類別比較，差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P ＜0.05）。見表2。

表2 農(nóng)村空巢老人無望感類別的單因素分析[例（%）]

2.4 農(nóng)村空巢老人無望感類別的多項logistic 回歸分析

以農(nóng)村空巢老人無望感潛在類別為因變量，C3為參考組，將單因素分析中差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P ＜0.05）的指標(biāo)納入自變量進行l(wèi)ogistic 回歸分析。對無序多分類自變量未婚、無子女、無醫(yī)療保險的被試設(shè)置為0。

結(jié)果顯示，已婚喪偶（OR=3.796）、月收入≤1000 元（OR=4.276）、從不外出體育鍛煉（OR=3.390）是農(nóng)村空巢老人無望感高發(fā)的危險因素（P ＜0.05）；睡眠質(zhì)量較好及有新型農(nóng)村合作醫(yī)療是其無望感高發(fā)的保護因素（OR=0.038、0.116，P ＜0.05）。見表3。

表3 農(nóng)村空巢老人無望感類別的多項logistic 回歸分析

3 討論

3.1 農(nóng)村空巢老人無望感現(xiàn)狀

農(nóng)村空巢老人無望感得分（8.60±3.86）分，51.7%老人有中高程度無望感，高于西安市社區(qū)老人比例16.1%[14]，可能是研究對象有空巢帶來的子女情感慰藉缺失等共性問題和較為落后的生活條件使其缺少可及時利用的社會資源等個性問題,提示應(yīng)重視對其無望感的評估，提高自身健康管理認(rèn)知[15]。

3.2 農(nóng)村空巢老人無望感類別特征

農(nóng)村空巢老人無望感分為高無望感-高動機喪失組、中度無望感-高消極預(yù)期組和低無望感組。

高無望感-高動機喪失組占12%，該組3 個維度得分概率均較高，且動機喪失尤為強烈，提示其在空巢中有嚴(yán)重心理困境，易因其自身脆弱性降低心理自助[16]和尋求外界幫助的動力。該組老人以中高齡、2 種及以上慢性病、與子女關(guān)系較差者居多。年齡增長使老人生理功能衰退、軀體慢性疾病增加，無望感突出；較差的親子關(guān)系在不易滿足空巢老人情感需求的同時也使其無法感知到潛在實際支持。提示可通過同儕幫助增強該組老人對空巢生活的內(nèi)在正念認(rèn)知；同時改善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施，提高老人自助與尋求他助的動力，降低無望感。

低無望感組占27%，該組3 個維度得分概率均較低，提示其在自我服務(wù)偏向[17]中將空巢歸因為積極事件。該組老人有較強自理能力、子女探望頻次較多。良好的生活自理能力是維護個體身心健康的基礎(chǔ)條件[18]；子女多次探望帶來的精神慰藉意味著能滿足未來需求的實際支持資源[19]。提示應(yīng)鼓勵該組老人在空巢老人中發(fā)揮關(guān)鍵作用，在奉獻其他組老人過程中增加其親社會行為[20]，鞏固樂觀心態(tài)。

中度無望感-高消極預(yù)期組占61%，該組3 個維度得分呈中度水平，橫向比較其對未來消極期望得分概率高于對未來的感覺與動機喪失，提示老人對空巢認(rèn)知較合理，但子女不在身邊仍使其對生活有悲觀預(yù)期。該組老人的社會支持度與家庭網(wǎng)絡(luò)規(guī)模均不及“低無望感組”空巢老人。提示應(yīng)提高對該組老人關(guān)注度，通過榜樣引領(lǐng)示范等幫助其向“低無望感組”緩慢過渡。

3.3 農(nóng)村空巢老人無望感類別的影響因素分析

3.3.1 婚姻狀況 與C3（低無望感組）比較，已婚喪偶是其進入高無望感-高動機喪失組的危險因素（OR=3.796），與張晏芳[21]研究結(jié)果類似。社會護航模型指出老人最親密的社會伙伴是家庭成員（配偶及子女）[22]，喪偶使其失去日常生活最重要的支持系統(tǒng)，變得脆弱易感，無望感加重。提示應(yīng)加強對空巢喪偶老人的幫扶度，并及時提供心理支持。

3.3.2 月收入 月收入≤1000 元的老人進入高無望感-高動機喪失組的風(fēng)險較高（OR=4.276），與Dang等[14]研究結(jié)果類似?？赡苁堑褪杖肜先嗽跒槿粘Ｉ顡?dān)憂的同時還使其社會價值下降。提示應(yīng)關(guān)注月收入較低老人的無望心理，為該群體提供支持舉措，保障基本生活。

3.3.3 外出體育鍛煉頻率 從不進行體育鍛煉的農(nóng)村空巢老人進入高無望感-高動機喪失組的風(fēng)險較高（OR=3.390），與張冬兒等[23]研究結(jié)果類似?？赡苁侨狈w育鍛煉的老人因久坐使其活動力降低[24]，最終不能外出，從而產(chǎn)生失能性的累計心理效應(yīng)[15]，無望感較高。提示應(yīng)盡早識別高危人群，定期開展科普活動，并為其提供適宜活動場所。

3.3.4 睡眠質(zhì)量 睡眠質(zhì)量較好是其進入高無望感-高動機喪失組的保護因素（OR=0.038），與Fekih-Romdhane等[25]研究結(jié)果類似?？赡苁歉哔|(zhì)量睡眠降低了因失眠等問題而使以負性情緒為主的闖入性思維增多[22]的可能性。提示應(yīng)加強幫助有睡眠問題的人群提升空巢良性體驗，降低無望感。

3.3.5 醫(yī)療保險 有新型農(nóng)村合作醫(yī)療是其進入中度無望感-高消極預(yù)期組的保護因素（OR=0.116），與貫雨菲等[26]研究結(jié)果類似，可能是以新型農(nóng)村合作醫(yī)療為主的醫(yī)療保險能在最大范圍內(nèi)降低老人的就醫(yī)負擔(dān)和經(jīng)濟負擔(dān)[27]，緩解其心理壓力，降低無望感。提示應(yīng)擴大農(nóng)村地區(qū)醫(yī)保覆蓋率，積極完善醫(yī)保制度和大病救助體系[28]，以期降低無望感。

農(nóng)村空巢老人無望感有高無望感-高動機喪失組、中度無望感-高消極預(yù)期組和低無望感組3 個潛在類別，提示應(yīng)根據(jù)其不同特征給予支持，緩解無望感，以期促進積極老齡化實現(xiàn)。本研究不足之處在于一些分類中農(nóng)村空巢老人的樣本量較少，結(jié)果的說服力和推廣性不足，需擴大樣本量進一步驗證研究結(jié)果；一次性取樣難以確定因果關(guān)系，提示應(yīng)通過追蹤測試方式探討不同群體的無望感發(fā)展趨勢。