唐 蓓,李彥章,張玉平,2
1.成都醫(yī)學院 心理學院(成都 610500);2.成都醫(yī)學院四川應用心理學研究中心(成都 610500)
老年人日常生活活動能力(activities of daily living,ADL)良好,可延緩老年失能,而ADL受限或障礙則可能導致失能[1]。因此維持老年人ADL,對降低其失能率,提高其生活質量有著重要作用。影響ADL的因素復雜多樣,主要有年齡增長、慢性病共病、抑郁、認知功能下降、社會參與減少等生理、心理和社會因素[2-6]。以上研究結果主要來自橫向研究,其因果關系難以明確,甚至還出現(xiàn)結果不一致的問題[7-8]。近年來,有研究[7]追蹤探討老年人ADL的影響因素,發(fā)現(xiàn)歐洲老年人ADL的影響因素主要有接受家庭幫助、早年入院次數(shù)、認知損傷等。而印度有研究[8]發(fā)現(xiàn),女性、過去一年內有住院治療經歷、存在兩種及以上慢性病共病、有記憶減退和孤獨感等的老年人,其ADL受限甚至失能的風險更高。國內研究[6]發(fā)現(xiàn),基礎性日常生活活動能力(basic activities of daily living,BADL)受損的影響因素有年齡、兩種及以上慢性病共病等。工具性日常生活活動能力(instrumental activities of daily living,IADL)受損的影響因素為年齡、性別和文化程度。老年人的年齡、婚姻狀況、居住地、教育水平、抽煙和喝酒等行為對ADL有顯著影響[9]。以上追蹤研究的時間跨度通常在1~2 年內,而ADL在短時間內的變化可能不明顯;且研究對象是非嚴格意義上的固定樣本,以此調查老年人ADL的發(fā)展趨勢或影響因素,可能會因群體差異導致結果偏差。因此本研究以中國健康與養(yǎng)老追蹤調查(China health and retirement longitudinal study,CHARLS)的固定老年人樣本為研究對象,考察2013、2015 和2018 年3 次測量期間老年人ADL的發(fā)展軌跡,并基于生理-心理-社會模型,探討2013 年老年人的生理、心理行為和社會因素對老年人ADL起始水平和發(fā)展速度的影響。本研究擬揭示老年人ADL發(fā)展規(guī)律,探索其早期預測因素,為維持老年人ADL,減少失能發(fā)生風險,并對ADL下降和存在失能高危風險老年人開展早期干預,提供理論支持和實踐依據(jù)。
本研究對象來源于CHARLS[10],納入標準:1)2013 年時年齡≥60 歲;2)2013、2015、2018 年3 次均參加了調查的老年人。排除標準:1)ADL在2013、2015、2018 年3 次測量中有缺失的老年人;2)性別、婚姻狀況、城鄉(xiāng)來源和教育程度在2013、2015、2018 年3次測量中全部缺失的老年人;3)2013 年自評健康、慢性病、殘疾、抑郁、認知、生活滿意度、睡眠、喝酒、吸煙、社會參與等測量數(shù)據(jù)全部缺失的老年人。最后不含有缺失值的有效樣本為3116份,其中男1638名(52.47%),女1478名(47.43%)。2013年老年人年齡(65.88 ± 5.00)(60~88)歲,其中60~64歲1526名(49.00%),65~69歲903名(29.00 %),70~74歲452名(14.50 %),≥75歲235名(7.50%)。文化程度為小學未畢業(yè)1585名(50.87%),小學畢業(yè)868名(27.90%),中學及以上學歷663名(21.27%)。已婚并同配偶一同居住者2478名(79.53%)。農村戶口2407名(77.25%)。
1.2.1 控制變量 控制變量為性別、婚姻狀況、城鄉(xiāng)來源、教育程度。
1.2.2 自變量 1)生理因素:包括自評健康、殘疾狀況、慢性病共病狀況。2)心理行為因素:主要測量抑郁、認知功能、生活滿意度、睡眠狀況、喝酒和吸煙等情況。3)社會人口因素:主要檢測老年人的社會參與狀況。
1.2.3 因變量 CHARLS中的ADL與Katz等研究[11-12]中的概念界定相同,包括洗澡、穿衣、上廁所、床椅轉移、大小便控制、進食共6 個方面的獨立自理能力,反映了最基本的自我照顧能力[13]。回答分為4 類:1=沒有困難;2=有困難但仍可完成;3=有困難,需要幫助;4=無法完成。6 個題項均回答沒有困難,則屬于完全自理,基本ADL良好。只要有一項回答3=有困難,需要幫助,和4=無法完成,則視為不能自理,其中不能自理又被劃分為3 個維度:1)輕度失能:1~2 項不能自理;2)中度失能:3~4 項不能自理;3)重度失能:≥5 項不能自理。為方便理解,本研究將各項評分進行反向賦值后匯總,總分為6~24 分,分數(shù)越高,表明ADL越好(表1)。
采用SPSS 22.0 軟件對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,采用HLM 6.0 軟件構建多層線性模型(multilevel linear model)[14],模型1 以各測量時間點老年人ADL的得分為因變量,3 次測量的時間為自變量,建立不包括任何預測變量的無條件增長模型,探討老年人ADL的發(fā)展軌跡,以及其是否存在個體差異。模型2 在模型1 的基礎上納入了控制變量、2013 年的自變量、2013 年的自變量與時間的交互作用項等,構建了全模型,考察早期生理、心理和社會因素對老年人ADL發(fā)展的起始水平和發(fā)展速度的預測作用[15]。采用極大似然估計法對參數(shù)進行估計,檢驗水準α除特別說明外均設定為0.05。
輕度失能老年人比例從2013年的3.95%上升到2018年的7.12%。中度失能老年人比例從2013年的0.48%上升到2018年的0.77%。重度失能老年人比例從2013年的0.13%上升到2015年的0.32%,2015—2018年重度失能老年人比例基本保持不變。老年人失能的比例逐年上升,輕度失能的比例增加最明顯(表2)。

表2 老年人失能的變化[n(%)]
2013—2018 年老年人ADL總體平均值為23.442,個體差異有統(tǒng)計學意義(β=1.058,P<0.05),其中個體差異解釋了總體差異的47.78%,信度為0.733>0.700,滿足使用多層線性模型的條件。模型1 無條件增長模型研究了老年人ADL隨時間變化的發(fā)展趨勢。從固定部分可知,2013 年老年人ADL平均得分為23.575 分,2013—2018 年,其ADL得分呈下降趨勢(β=-0.133,P<0.05),平均下降速度為每年0.133 分。從隨機部分可知,老年人ADL得分在起始水平的個體差異有統(tǒng)計學意義(β=0.717,P<0.05),說明2013 年老年人ADL得分的起始水平不同。此外,ADL得分個體差異隨時間增長逐漸擴大(β=0.092,P<0.05)。ADL的截距和斜率協(xié)方差為0.143,說明在基線水平時ADL得分高的老年人其后ADL下降速度相對較慢,個體間差異在2013—2018 年隨年齡增長呈擴大趨勢(表3)。

表3 老年人ADL的發(fā)展趨勢
在模型1 無條件增長模型基礎上,構建多層線性模型的全模型,研究在控制性別、婚姻狀況、城鄉(xiāng)來源和教育程度等變量下,2013 年老年人的生理、心理行為和社會人口因素對ADL的影響(表4)。從固定部分的截距可知,在加入控制變量、自變量和交互作用項的基礎上,2013 年老年人的ADL平均得分為23.585 分(P<0.05),自評健康(β=0.133,P<0.05)對ADL的起始水平有正向預測意義,而殘疾狀況(β=-0.258,P<0.05)、慢性病共病狀況(β=-0.068,P<0.05)和抑郁(β=-0.045,P<0.05)對ADL的起始水平均有負向預測意義。

表4 生理-心理-社會變量對老年人ADL發(fā)展的預測
從固定部分的斜率可知,在控制了性別、婚姻狀況、城鄉(xiāng)來源和教育程度等人口學變量后,2013—2018年ADL得分呈下降趨勢(β=-0.133,P<0.05),平均下降速度為每年0.133 分。此外,慢性病共病狀況和社會參與能預測ADL的發(fā)展速度,其中慢性病共病狀況在時間對ADL中起負向調節(jié)作用(β=-0.035,P=0.003),即慢性病每增加1 個單位,時間對ADL的發(fā)展速度影響就會下降0.035 分。社會參與在時間對ADL中起正向調節(jié)作用(β=0.032,P=0.006),即社會參與活動每增加一個單位,時間對ADL的發(fā)展速度影響就會上升0.032分。
從隨機部分的參數(shù)估計結果可以看出,在考慮了生理、心理行為、社會等相關預測變量對個體發(fā)展差異的影響后,老年人ADL的截距和斜率個體差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05),但較以前有明顯下降,ADL截距的隨機變異從以前的0.717下降到了0.522,下降了27.27%,說明2013年老年人的抑郁、自評健康、殘疾狀況和慢性病共病狀況等預測變量解釋了ADL個體間截距隨機變異的27.27%;斜率的隨機變異從0.092下降到0.088,下降了4.49%,說明2013年的慢性病共病狀況和社會參與的調節(jié)作用解釋了個體之間斜率變異的4.49%。
本研究基于CHARLS追蹤數(shù)據(jù),考察了老年人ADL的發(fā)展軌跡,以及早期生理-心理-社會因素對ADL發(fā)展趨勢的預測作用。本研究發(fā)現(xiàn),老年人ADL在3 個時間點上呈線性下降趨勢,這與既往研究[1]結果一致。本研究認為,此結果可能與老年人年齡增長有關。年齡增長是最基本的隨時間變化的變量,而時間變化對ADL的影響有預測意義[13]。本研究還發(fā)現(xiàn),老年人ADL起始水平的個體差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05),ADL起始水平得分高的老年人,在2013—2018年ADL下降速度相對較慢,且個體差異隨年齡增長呈擴大趨勢,印證了相關研究結果[1,16]。尹德挺[1]研究發(fā)現(xiàn),與≥90 歲老年人相比,80 歲老年人基線時期的ADL較好,且觀測期內ADL下降速度較慢。丁華等[16]研究發(fā)現(xiàn),老年人ADL不同年齡間存在較大差異。追蹤期間,<69 歲老年人ADL變化幅度不大,而當70~79 歲老年人邁入74~83 歲時,ADL下降速度明顯加快,并呈翻倍趨勢。以上研究證明了年齡對老年人ADL發(fā)展的重要性。本研究對象覆蓋了60~88 歲的老年人,但60~69歲的老年人占78%,因此較年輕老年人起始水平的ADL相對較好,但隨著年齡增長,這一群體開始分化,部分群體可能迎來年齡拐點,個體差異逐漸擴大。
本研究采用多層線性模型,發(fā)現(xiàn)老年人的自評健康、殘疾狀況、慢性病共病狀況、抑郁,均對ADL有預測意義,其中自評健康起正向預測作用,殘疾狀況、慢性病共病狀況、抑郁起負向預測作用。自評健康是老年人對個人身心狀況評價的全面體現(xiàn)。感知自身健康狀況良好的老年人,可能自我照顧理念和能力較好,通過主動照顧自己促進了身心健康,這種良性循環(huán)使得其ADL也較好[17]。殘疾狀況會受到老化的影響,如視力、聽力和軀體殘疾等。而多種殘疾勢必導致身體衰退,降低老年人生活自理能力[18]。而慢性病共病狀況越多,老年人ADL越差,發(fā)生失能的風險越大[4,6]。抑郁與ADL有密切關系[5]。抑郁得分較低的老年人,其ADL得分可能較高,ADL就越好。
本研究還發(fā)現(xiàn),老年人慢性病共病狀況不僅影響其起始水平的ADL,還能加快ADL的下降速度,這可能與老年人的年齡增長有關[3-4]。因為慢性疾病隨時間發(fā)展或老年人年齡增長會產生變化,并可能影響其ADL的變化。而社會參與則會延緩老年人ADL下降的速度。作為積極老齡化的重要組成部分,社會參與對老年人健康有正向預測意義。因為維持較高社會參與水平的老年人不僅自評健康狀況較好[1],身體活動能力較強,死亡率較低[19],且認知功能較好[20],孤獨感和抑郁水平更低[21-22],生活質量水平更高[23-24]。
本研究未發(fā)現(xiàn)性別、城鄉(xiāng)、婚姻狀況和教育水平等控制變量在追蹤過程中對ADL所起的顯著作用。但在既往研究[8-9]中,能看到老年人ADL存在性別、城鄉(xiāng)、婚姻狀況等方面的差異。本研究認為,老年人起始水平時的ADL差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05),而這種差異可能決定了之后5 年老年人ADL的發(fā)展走向,同時也反映了個人因素在其中所起的作用。本研究也未發(fā)現(xiàn)認知功能對老年人ADL的重要預測作用,這可能與ADL反映老年人的不同活動能力有關。本研究采用基礎ADL,反映了老年人最基本的自我照顧能力?;AADL不同于IADL,需要有較好的能力和技巧才能執(zhí)行。一般情況下,IADL比基礎ADL更先受損,且影響二者受損的因素也不同[6,13]。研究[25]發(fā)現(xiàn),認知功能主要影響IADL,對基礎ADL的影響較少。此外,本研究依據(jù)CHARLS數(shù)據(jù),多以時間定向和記憶力界定認知功能,本身可能存在一定偏差。未來可能需要采用更全面的認知量表以探討其對ADL的預測作用。
綜上所述,老年人ADL隨時間發(fā)展或年齡增長呈下降趨勢,且主要受身心因素,如自評健康、殘疾狀況、慢性病共病狀況和抑郁的影響。因此,干預老年人抑郁情緒,減少殘疾,加強慢性病防控,提高老年人對自身健康狀況的積極評價,是增強老年人ADL,減緩老年失能的重要方式;增加老年人的社會參與活動,是減緩老年人ADL下降速度的重要途徑。