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        基于R語(yǔ)言建立城市老年人養(yǎng)老擔(dān)心度的預(yù)估研究

        2024-12-03 00:00:00高艷
        互聯(lián)網(wǎng)周刊 2024年22期

        摘要:本文探討城市老年人養(yǎng)老擔(dān)心度的影響因素,并建立可視化Nomogram模型預(yù)估城市老年人養(yǎng)老擔(dān)心的程度。選取海南主要城市??诤腿齺喌鹊?,在2022年以問(wèn)卷形式收集506份老年人的相關(guān)數(shù)據(jù),在R語(yǔ)言環(huán)境下對(duì)自變量采用單因素卡方檢驗(yàn)或fisher確切概率法進(jìn)行驗(yàn)證,篩選出相關(guān)顯著性影響因素。采用R語(yǔ)言“forestplot”包和“rms”包分別對(duì)入選變量進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),隨后建立森林圖(Forest Plot)和Nomogram模型,計(jì)算OR等相關(guān)數(shù)值并驗(yàn)證其預(yù)測(cè)效能。研究結(jié)果顯示,子女?dāng)?shù)量與養(yǎng)老擔(dān)心度成反比關(guān)系,子女?dāng)?shù)量較少或者無(wú)子女,老年人的養(yǎng)老擔(dān)心度相應(yīng)增加;子女收入和子女閑暇時(shí)間的影響程度越大,老年人養(yǎng)老擔(dān)心度隨之增加;提供規(guī)范的上門(mén)式養(yǎng)老服務(wù),能夠顯著降低老年人養(yǎng)老擔(dān)心度;在養(yǎng)老過(guò)程中老年人最急需的項(xiàng)目是經(jīng)濟(jì)支持和醫(yī)療服務(wù)。

        關(guān)鍵詞:養(yǎng)老擔(dān)心度;Nomogram模型;老年人

        引言

        養(yǎng)老擔(dān)心歷來(lái)存在,但由于我國(guó)20世紀(jì)80年代實(shí)施獨(dú)生子女計(jì)劃生育政策,城市地區(qū)“4-2-1”家庭數(shù)量急劇增加,同時(shí)空巢老人、獨(dú)居老人數(shù)量也逐年攀升,老年群體的養(yǎng)老風(fēng)險(xiǎn)與不安也隨之增加。2022年我國(guó)已開(kāi)始進(jìn)入深度老齡化社會(huì),預(yù)計(jì)2030年至2035年期間邁入超級(jí)老齡化社會(huì)[1-2]。早在2019年,《國(guó)家積極應(yīng)對(duì)人口老齡化中長(zhǎng)期規(guī)劃》發(fā)布[3],明確了國(guó)家實(shí)施積極應(yīng)對(duì)人口老齡化的戰(zhàn)略目標(biāo)。當(dāng)下城市里家庭少子化、空巢化等各種社會(huì)主客觀因素交錯(cuò)影響,使得城市老年群體擔(dān)憂的未來(lái)養(yǎng)老問(wèn)題較以往有所不同。

        1. 文獻(xiàn)概述

        根據(jù)2023年海南省統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示,2022年海南省60歲以上老年人占比達(dá)到15.83%,65歲以上老年人占比11.32%,表明海南地區(qū)人口老齡化趨勢(shì)加深。在學(xué)界曾提出過(guò)“養(yǎng)老擔(dān)心度”這個(gè)概念,起初定義為“獨(dú)生子女父母對(duì)養(yǎng)老預(yù)期的擔(dān)心程度”,簡(jiǎn)稱“養(yǎng)老擔(dān)心度”[4]。然而,長(zhǎng)期處于養(yǎng)老困境的城市老年群體較容易形成另一種養(yǎng)老焦慮,當(dāng)個(gè)體的焦慮化為群體的養(yǎng)老焦慮時(shí),便成為一種值得社會(huì)警惕的信號(hào)[5]。早期有學(xué)者認(rèn)為導(dǎo)致此困境的主要原因是當(dāng)今現(xiàn)實(shí)社會(huì)在一定程度上已失去傳統(tǒng)中國(guó)家庭養(yǎng)老模式的客觀基礎(chǔ)[6],進(jìn)而產(chǎn)生家庭養(yǎng)老功能弱化的結(jié)果[7]。

        本文認(rèn)為,養(yǎng)老擔(dān)心是一種心理感知,即老年人個(gè)體對(duì)自身在當(dāng)下或未來(lái)感知到養(yǎng)老保障的缺失,從而形成心理上的不安與焦慮。筆者通過(guò)查閱眾多文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),單獨(dú)研究城市老年人養(yǎng)老心理現(xiàn)象,尤其是養(yǎng)老擔(dān)心度(擔(dān)憂)的文獻(xiàn)有但不多,并且關(guān)于養(yǎng)老保障或養(yǎng)老擔(dān)心度方面的文獻(xiàn)在研究方法上絕大多數(shù)是采用SPSS或SAS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。因此,本文嘗試在R語(yǔ)言環(huán)境下,通過(guò)R語(yǔ)言對(duì)城市老年人的相關(guān)養(yǎng)老數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、計(jì)算和制圖等,以更加簡(jiǎn)潔明了和可視化的方式展現(xiàn)城市老年人養(yǎng)老擔(dān)心度的數(shù)據(jù)模型和相關(guān)內(nèi)容。

        2. 數(shù)據(jù)與研究方法

        2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與變量設(shè)置

        2.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

        本文數(shù)據(jù)選取于2022年期間,課題組成員在海南省海口市和三亞市主城區(qū)等地,針對(duì)60歲以上的老年人進(jìn)行隨機(jī)問(wèn)卷調(diào)查。本次調(diào)查共發(fā)放問(wèn)卷600份,其中有效問(wèn)卷506份,有效回收率為84.3%。同時(shí),課題組成員對(duì)部分城市老年人進(jìn)行深入訪談,因此,數(shù)據(jù)信息是可靠和有效的。

        2.1.2 變量設(shè)置

        在研究海南省??谑谐菂^(qū)老年人養(yǎng)老擔(dān)心度及其影響因素的過(guò)程中,本文確定的因變量是調(diào)查問(wèn)卷中提到的“您是否對(duì)今后個(gè)人的養(yǎng)老生活感到擔(dān)心?”的內(nèi)容,為便于分析,將其分別賦值為:不擔(dān)心=0;擔(dān)心=1。同時(shí),選取四大類自變量分別是:(1)個(gè)體因素,包括性別、年齡、健康狀況、收入、婚姻狀況;(2)子女因素,包括子女?dāng)?shù)量、子女的孝順程度、子女的收入對(duì)其養(yǎng)老的影響、子女閑暇時(shí)間對(duì)其養(yǎng)老的影響;(3)社會(huì)化養(yǎng)老因素,包括是否有提供規(guī)范的上門(mén)式養(yǎng)老服務(wù)、有無(wú)良好的老年人服務(wù)設(shè)施或場(chǎng)所、希望得到哪種形式的醫(yī)療服務(wù);(4)養(yǎng)老需求因素,包括每月養(yǎng)老費(fèi)用開(kāi)支、在養(yǎng)老過(guò)程中最急需的項(xiàng)目、是否有過(guò)入住養(yǎng)老院的想法。具體如表1所示。

        2.2 研究方法

        本文的統(tǒng)計(jì)分析操作均運(yùn)用R語(yǔ)言3.5.1版本進(jìn)行,采用R語(yǔ)言中“gmodels”包,對(duì)自變量采用單因素卡方檢驗(yàn)或fisher確切概率法進(jìn)行驗(yàn)證,篩選出相關(guān)顯著性影響因素[8]。然后,采用R語(yǔ)言“forestplot”包和“rms”包分別對(duì)入選變量進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),隨后建立森林圖(Forest Plot)(圖1)和Nomogram模型(圖2),計(jì)算OR等相關(guān)數(shù)值[9]。最后,得出模型的C-index指數(shù)為0.797(P<0.01),表明該模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高,后期采用隨機(jī)方式抽取300個(gè)樣本對(duì)模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證,矯正后的C-index指數(shù)為0.778,表明該模型的一致性良好[10]。

        圖1 預(yù)估老年人養(yǎng)老擔(dān)心度的

        森林圖(Forest Plot)

        圖2 預(yù)估老年人養(yǎng)老擔(dān)心度的

        Nomogram模型

        3. 結(jié)果

        在大多數(shù)的統(tǒng)計(jì)過(guò)程中,單因素分析主要是對(duì)原始數(shù)據(jù)中的自變量進(jìn)行初步篩選,而多因素分析則能夠研究多個(gè)顯著性因素對(duì)結(jié)果的共同影響。這不僅考慮到各個(gè)因素的單獨(dú)影響作用,又能顧及多個(gè)因素間的交叉影響,因此,本文重心在于關(guān)注多因素分析的結(jié)果。

        3.1 單因素分析

        以是否出現(xiàn)養(yǎng)老擔(dān)心為因變量,通過(guò)對(duì)選取的四大類共15個(gè)自變量(如表1所示)進(jìn)行單因素卡方檢驗(yàn)或fisher確切概率法驗(yàn)證,納入標(biāo)準(zhǔn)為0.05(P<0.05)。發(fā)現(xiàn)其中子女?dāng)?shù)量、子女收入的影響程度、子女閑暇時(shí)間的影響程度、是否提供規(guī)范的上門(mén)式養(yǎng)老服務(wù)、養(yǎng)老過(guò)程中急需的項(xiàng)目,對(duì)引起老年人養(yǎng)老擔(dān)心起到顯著性的影響作用,其他因素暫無(wú)顯著性影響。

        3.2 多因素分析

        將5個(gè)顯著性影響因素作為自變量進(jìn)行多因素Logistic回歸分析,在R語(yǔ)言環(huán)境下生成森林圖模型,結(jié)果顯示子女?dāng)?shù)量(OR=0.55,95%CI 0.39~0.78)和養(yǎng)老過(guò)程中最急需的項(xiàng)目(OR=0.83,95%CI 0.7~0.98)為負(fù)相關(guān)影響因素(P<0.05),子女收入的影響程度(OR=1.57,95%CI 1.24~2)、子女閑暇時(shí)間的影響程度(OR=1.54,95%CI 1.16~2.07)、是否提供規(guī)范的上門(mén)式養(yǎng)老服務(wù)(OR=3.51,95%CI 1.18~11.6)為正相關(guān)影響因素(P<0.05)。如圖1所示。

        3.3 Nomogram模型的建立

        將上述多因素分析中5個(gè)顯著性影響因素進(jìn)行整合,納入風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估體系中進(jìn)行Nomogram模型構(gòu)建,具體可見(jiàn)圖2。各因素的總評(píng)分范圍為22~371分,對(duì)應(yīng)養(yǎng)老擔(dān)心度的風(fēng)險(xiǎn)率為0.05~0.95,總分越高則老年人出現(xiàn)養(yǎng)老擔(dān)心的可能性就越大[11]。當(dāng)閾值>0.05時(shí),該模型可以提供城市個(gè)體老年人在養(yǎng)老擔(dān)心度的風(fēng)險(xiǎn)性預(yù)估,其中安全閾值為0.65(162分)。比如,子女?dāng)?shù)量的得分點(diǎn)越少,表明子女?dāng)?shù)量越多,老年人對(duì)養(yǎng)老的擔(dān)心程度越低。與此相反,子女收入和子女閑暇時(shí)間的影響程度得分點(diǎn)數(shù)越高,影響越大,則意味著對(duì)老年人養(yǎng)老擔(dān)心度的增加有顯著性影響。結(jié)果還顯示,所在地區(qū)若提供規(guī)范的上門(mén)式養(yǎng)老服務(wù),則能夠顯著降低老年人的養(yǎng)老擔(dān)心度;在養(yǎng)老過(guò)程中急需的項(xiàng)目中,經(jīng)濟(jì)支持和醫(yī)療服務(wù)的得分點(diǎn)數(shù)較高,表明這兩項(xiàng)內(nèi)容是老年人在養(yǎng)老生活中最為關(guān)注的需求。

        4. 結(jié)果分析

        本文在R語(yǔ)言環(huán)境下,對(duì)自變量采用單因素卡方檢驗(yàn)或fisher確切概率法進(jìn)行驗(yàn)證,將篩選出來(lái)的顯著性影響因素進(jìn)行多因素Logistic回歸分析,分別建立森林圖(Forest Plot)和Nomogram模型,在此基礎(chǔ)上預(yù)估城市老年人養(yǎng)老擔(dān)心度。在早期文獻(xiàn)研究中顯示,獨(dú)生子女父母普遍擔(dān)心子女日后的工作、生活是否順利,自己是否會(huì)患有需要長(zhǎng)期照顧的疾病,而不能得到子女很好的照顧等[12]。在此次的模型預(yù)估中發(fā)現(xiàn),非獨(dú)生子女家庭的老年父母同樣有此顧慮。同時(shí),子女的收入狀況和閑暇時(shí)間對(duì)城市老年人在養(yǎng)老擔(dān)心這一心理現(xiàn)象上也產(chǎn)生著顯著影響,包括子女給予家務(wù)和經(jīng)濟(jì)上的支持,將會(huì)顯著性地降低老人對(duì)各類社會(huì)化養(yǎng)老服務(wù)的需求[13]。除子女因素外,老年人在養(yǎng)老過(guò)程中最需要也更為關(guān)注的是經(jīng)濟(jì)支持和醫(yī)療服務(wù)。因此,建議加大家庭支持系統(tǒng)的建設(shè)力度,加大稅收優(yōu)惠和補(bǔ)貼力度,鼓勵(lì)子女在力所能及的前提下為父母提供適當(dāng)經(jīng)濟(jì)支持或時(shí)間陪伴。同時(shí)在醫(yī)養(yǎng)結(jié)合的基礎(chǔ)上,優(yōu)化老年人的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。

        在調(diào)研走訪的過(guò)程中發(fā)現(xiàn),也有部分老年人不愿在自己晚年生活中給子女添麻煩,造成子女負(fù)累。在經(jīng)濟(jì)允許的情況下,這部分老人更傾向于向社會(huì)尋求相應(yīng)的上門(mén)式養(yǎng)老服務(wù)。對(duì)于子女?dāng)?shù)量較少或無(wú)法提供足夠養(yǎng)老支持的老年人,政府和社會(huì)各界可提供更多高質(zhì)量的養(yǎng)老服務(wù)資源,同時(shí)提供多元化、便捷性的居家養(yǎng)老服務(wù),如上門(mén)護(hù)理、家政清潔、日間照料中心等,以便減輕其養(yǎng)老擔(dān)心度。

        雖然本研究做了大量的數(shù)據(jù)收集和研究工作,但仍然存在不足。第一,樣本量有限,研究結(jié)果可能代表不了全體海南省城區(qū)老年人的整體情況。未來(lái)研究應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量,以提高研究結(jié)果的普遍性和可靠性。第二,本研究?jī)H關(guān)注了老年人的個(gè)體因素、子女因素、社會(huì)化養(yǎng)老因素和養(yǎng)老需求因素,但未涉及更廣泛的其他因素,如數(shù)字鴻溝、文化背景等[14]。未來(lái)研究應(yīng)考慮將這些影響因素納入老年人養(yǎng)老擔(dān)心的風(fēng)險(xiǎn)性預(yù)估中,以便更多元、更全面地理解老年人的養(yǎng)老需求。

        結(jié)語(yǔ)

        正確認(rèn)識(shí)和對(duì)待養(yǎng)老過(guò)程中的各類風(fēng)險(xiǎn)因素,有助于降低老年群體的養(yǎng)老擔(dān)心度。本文主要圍繞個(gè)體因素、子女因素、社會(huì)化養(yǎng)老因素和養(yǎng)老需求四個(gè)方面,建立Nomogram模型,預(yù)估城市地區(qū)老年人養(yǎng)老擔(dān)心度。發(fā)現(xiàn)老年群體在養(yǎng)老過(guò)程中最為關(guān)注的是經(jīng)濟(jì)支持和醫(yī)療服務(wù),同時(shí),子女適度陪伴和支持有助于緩解老年人養(yǎng)老擔(dān)心的心理現(xiàn)象。在政策建議方面,一是鼓勵(lì)生育,加大稅收優(yōu)惠和補(bǔ)貼;二是鼓勵(lì)社會(huì)各界提供多元化的養(yǎng)老資源,以更好地滿足老年群體養(yǎng)老需求。

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        作者簡(jiǎn)介:高艷,碩士研究生,副教授,gaoyan___84@163.com,研究方向:養(yǎng)老服務(wù)與養(yǎng)老保障。

        基金項(xiàng)目:2022年海南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目——基于R語(yǔ)言建立的老年人養(yǎng)老擔(dān)心Nomogram預(yù)估系統(tǒng)研究(編號(hào):722QN334)。

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