中國醫院來源老年人群抑郁檢出率的Meta分析

韓進美 王子云 楊蘭 駱超

(1貴州醫科大學公共衛生學院，貴州 貴安 550025；2貴州航天醫院)

隨著我國老齡化趨勢日益嚴重〔1〕，老年疾病防治問題已經引起社會各界的高度重視。抑郁情緒是老年慢性病患者常見的不良心理狀態，嚴重影響老年人精神健康與生活質量〔2〕，但在臨床上往往被忽視從而得不到診治〔2〕。國內外一系列基于醫院的調查表明，老年住院患者抑郁的檢出率明顯高于健康老年人，且發生抑郁的危險性越來越高〔3，4〕。但我國有關醫院來源老年人抑郁檢出率的研究較分散，缺乏對整體情況的描述和分析。因此，本研究擬通過對醫院來源老年人群抑郁情況的調查結果進行系統梳理，為醫務工作者和研究者提供一個相對全面的參考。

1 材料和方法

1.1研究對象 將“老年人”、“抑郁”、“患病率”等作為主題詞和關鍵詞組合成專業檢索詞，通過計算機檢索中國知網(CNKI)、重慶維普VIP文庫、萬方數據庫及PubMed等數據庫，輔助采用文獻追溯法盡可能查找到詳細的資料。

1.2資料選擇標準 納入標準：①2016年9月30日前在國內外公開發表，文種為中、英文的文獻；②研究對象來源于醫院，且居住在中國、年齡≥60歲的老年人；③研究設計為現況研究；④文章的主要內容涉及老年人抑郁癥的檢出率，且有清楚準確的統計數據；⑤研究質量為中、高質量的研究。排除標準：①重復發表的文獻；②綜述、評論、個案及講座；③動物實驗或體外實驗等基礎醫學研究；④聯系作者仍不能獲得老年人抑郁檢出率原始數據的研究。

1.3文獻質量評價 根據美國衛生保健質量和研究機構Agency for Healthcare Research and Quality(AHRQ)對觀察性研究質量評價標準的推薦〔5〕，對橫斷面研究的評價標準包括11個條目，分別用“是”、“否”及“不清楚”作答，并按得分進行評價，8～11分為高質量，4～7分為中質量，0～3分為低質量〔6〕。

1.4數據分析 根據要求對數據進行收集、整理，計算老年人群抑郁合并檢出率，再根據性別、合并的軀體疾病及病種數等人口學特征及不同的抑郁檢測量表等進行分層或亞組分析，運用Rgui3.3.2軟件進行Meta分析，研究間異質性分析使用Q檢驗，并評估異質性的大小。異質性的檢驗水準為0.1，根據Cochrane 系統評價手冊，I2>50%表示存在異質性〔7〕。為綜合探究異質性的來源，本研究運用Meta回歸模型，納入回歸分析的變量包括量表類型、女性所占比例、高血壓、糖尿病、腦卒中、冠心病等疾病所占的比例及合并1種軀體疾病所占的比例。

1.5質量控制 文獻篩選、數據提取、數據分析等整個過程都由兩位研究者獨立完成，遇到有不一致的地方通過討論決定；如仍無法確定，則由第三位研究者定奪；無詳細數據的文獻發郵件聯系作者。

2 結 果

2.1文獻檢索結果 本次研究初檢共檢索到文獻3 129篇，重復文獻1 052篇，初篩排除文獻1 278篇，復篩排除文獻752篇，最終納入47篇研究(見表1)。總樣本量為17 077人，共檢出抑郁患者5 118人；文獻質量：總分4～10分，平均(5.60±1.21)分。

2.2老年人群抑郁檢出率的Meta分析 研究合并Meta分析結果發現，異質性檢驗較大，故選用隨機效應模型合并，醫院來源的老年人抑郁狀況的合并檢出率為36.91%(95%CI：31.07%～43.16%)，Meta分析合并情況見圖1。

續表1 納入文獻的一般資料

圖1 醫院來源老年人群抑郁癥狀檢出情況Meta分析森林圖

女性合并抑郁檢出率高于男性，在高血壓、腦卒中、糖尿病、冠心病等常見軀體疾病患者中，腦卒中患者抑郁合并檢出率最高，高血壓患者抑郁檢出率次之，糖尿病患者抑郁檢出率最低；同時，老年人群抑郁檢出率隨合并軀體疾病的病種數增多而增高；在醫院來源的老年人群中，輕度抑郁人群所占的比重最大，中度抑郁次之，見表2。

表2 不同人口學特征住院老年人抑郁情況Meta分析

1)不排除合并其他疾病；2)各研究的疾病種類無統一定義

2.3不同量表檢測醫院老年人群抑郁患病情況 本次納入研究涉及的量表主要有4種：老年抑郁量表(GDS)、漢密爾頓抑郁量表(HAMD)、抑郁自評量表(SDS)、病人健康問卷抑郁量表(PHQ)-9。將不同量表進行亞組分析結果顯示，SDS檢出率最高，HAMD 次之，PHQ-9檢出率最低，見表3。

表3 不同量表老年人群抑郁檢出情況Meta分析

2.4敏感性分析 采用排除單個研究對總效應值的影響的方法進行敏感性分析，發現所有研究均勻分布在總合并效應量的兩側，單篇研究對合并結果影響不大，從而判斷本次研究合并結果較為穩定。剔除6篇樣本量小于100的研究后，合并分析結果為34.37%(95%CI：28.46%～40.81%)，與原合并結果相差不大。

2.5探討異質性Meta回歸分析結果 腦卒中患者所占比例是影響本次Meta分析異質性來源的因素之一。見表4。

表4 探討異質性Meta回歸分析結果

1)量表的參照為GDS

3 討 論

本次Meta分析研究顯示，我國醫院來源的老年人群抑郁合并檢出率遠遠高于社區來源的老年人群(22.6%～23.9%)〔8～10〕，這提示臨床工作中抑郁篩查和防治的重要性。其原因可能包括：首先，來源于醫院的老年人大多因為軀體疾病原因而入院，軀體健康狀況比社區普通老年人差。研究表明，經年齡、性別匹配后，老年軀體疾病患者患抑郁癥風險是無軀體疾病患者的2～3倍〔11～13〕。其次，入院老年患者從一個熟悉的環境來到醫院這個陌生的環境，對周圍事物及疾病缺乏認識都易使他們產生抑郁〔14〕。老年人經濟來源少，擔心疾病造成家人的負擔，更容易造成抑郁癥狀〔15〕。

亞組和分層分析發現，性別、不同的軀體疾病老年群體抑郁檢出狀況不同，其中，腦卒中患者的抑郁檢出率最高，多因素分析結果也提示腦卒中可能是老年抑郁獨立的危險因素之一，提示在臨床工作者應注意抑郁癥狀的識別和干預，尤其是對腦卒中患者；另外，合并不同軀體疾病數量的老年人抑郁檢出率不同，可能的原因為：對于合并軀體疾病總數的定義，目前并無統一的規定，從而導致了合并抑郁檢出率結果的置信區間較寬并出現重疊現象。本研究中，筆者嘗試采用Meta回歸模型進行多因素分析，但其結果與亞組分析和分層分析存在一定差異，這可能由于Meta回歸分析是將單個研究變量匯總為協變量(如女性所占比例)進行分析，這些協變量并不能直接代表個體的參數分布；另外，總體文獻數量為47篇，某些協變量納入研究數較少。

本次研究嚴格遵循觀察性Meta分析的報告規范，但是仍然有一些局限性需要說明：(1)納入研究質量多處于中等，高質量研究較少，大多研究并未提及患者診斷時間、如何處理丟失數據及后期隨訪情況；(2)由于單樣本率的Meta分析原始研究為單個組別的率，其大小影響因素較多，包括研究時間、地區、樣本量及某些研究特有的影響因素(例如研究對象為單一性別)等〔16〕，因此在合并時統計學異質性比較大，這與國內外研究發表的關于單個率的Meta分析的情況一致〔17～19〕。本次研究制定了嚴格的納入和排除標準，但納入研究的檢出率差異仍較大，從5.06%〔20〕到86.96%〔21〕不等，故本研究采用了分層、亞組分析，并嘗試采用Meta回歸分析對檢出率的異質性進行探討。筆者分析，其他可能的原因還包括：①納入研究的對象所患疾病不同；②被研究者罹患的軀體疾病嚴重程度不一。但這些因素對抑郁患病的影響在系統評價中無法進行探討，方法學仍需完善；當然，也可進一步開展以醫院為基礎的多中心、大樣本調查或匯總每個獨立研究個體調查資料進行Meta分析加以探討。