中国全科医学 ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (03): 316-324.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0231
• 论著 • 上一篇
郑华涛1,2, 王世强1,2,*(
), 李丹1,2, 杨鄂1,2, 罗丹1,2, 赖雨1,2, 马仁涛1,2
收稿日期:2025-07-25
修回日期:2025-08-20
出版日期:2026-01-20
发布日期:2025-12-11
通讯作者:
王世强
作者贡献:
郑华涛负责数据整理、论文撰写及统计分析;王世强负责文章构思与设计、质量控制与审校,对文章整体负责;李丹参与数据整理与初步分析;杨鄂参与数据整理;罗丹参与文献/资料的收集与整理;赖雨参与论文撰写与修订;马仁涛参与论文审校。
基金资助:
ZHENG Huatao1,2, WANG Shiqiang1,2,*(
), LI Dan1,2, YANG E1,2, LUO Dan1,2, LAI Yu1,2, MA Rentao1,2
Received:2025-07-25
Revised:2025-08-20
Published:2026-01-20
Online:2025-12-11
Contact:
WANG Shiqiang
摘要: 背景 随着我国人口老龄化加剧,老年人的衰弱问题日益突出,对其预防和干预研究显得尤为重要。目前,大部分研究缺乏身体活动变化轨迹与衰弱动态关系的探讨。 目的 探究老年人身体活动变化轨迹与衰弱的关联,为老年人衰弱的预防和干预提供科学依据。 方法 本研究基于2011—2020年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)5期数据,采用组轨迹模型(GBTM)识别调查对象随访期间身体活动随时间变化的潜在分组和轨迹特征。通过多因素Logistic回归模型分析不同身体活动轨迹类型与衰弱的关联及亚组分析。 结果 共纳入1 889名老年人,其中男1 014名(53.7%)、女875名(46.3%),平均年龄(68.76±6.31)岁,衰弱者318名(16.8%)。身体活动轨迹分为持续低组262名(13.87%)、先低后上升组993名(52.57%)、先高后下降组122名(6.46%)和持续高组512名(27.10%);4组老年人衰弱状况比较,差异有统计学意义(χ2=20.867,P<0.001)。调整了年龄、性别等混杂因素后,多因素Logistic回归分析结果显示,与持续低组相比,先低后上升组(OR=0.581,95%CI=0.414~0.815,P=0.002)和持续高组(OR=0.546,95%CI=0.373~0.799,P=0.002)的老年人衰弱发生风险显著降低。亚组分析结果显示,与持续低组相比,先低后上升组可降低年龄≥65岁(OR=0.502,95%CI=0.345~0.730)、男性(OR=0.539,95%CI=0.326~0.891)、居住地为城镇(OR=0.441,95%CI=0.211~0.922)、无伴侣(OR=0.312,95%CI=0.160~0.606)老年人的衰弱风险(P<0.05),持续高组可降低年龄≥65岁(OR=0.425,95%CI=0.274~0.658)、女性(OR=0.539,95%CI=0.328~0.886)、居住地为城镇(OR=0.280,95%CI=0.101~0.780)、无伴侣(OR=0.347,95%CI=0.164~0.737)老年人的衰弱风险(P<0.05)。 结论 不同身体活动轨迹组别与衰弱发生风险有关,身体活动轨迹先低后上升组和持续高组可显著降低老年人衰弱发生风险。
中图分类号:
| 组数 | 多项式 | AvePP(%) | OCC | Pj(%) | πj(%) | BIC | Ek |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 100 | 100 | 100 | -11 871.51 | 0 | |
| 2 | 2 2 | 98.60-92.25 | 32.9-25.6 | 66.60-33.40 | 68.26-31.74 | -11 498.73 | 0.860 |
| 3 | 2 2 2 | 91.30-80.80-93.78 | 9.7-21.5-32.5 | 52.78-14.35-32.87 | 51.97-16.35-31.68 | -11 372.40 | 0.781 |
| 4 | 2 2 2 2 | 91.26-75.16-82.91-88.07 | 9.9-39.1-25.7-21.5 | 52.57-6.46-13.87-27.10 | 51.37-7.18-15.89-25.56 | -11 331.33 | 0.786 |
表1 确定身体活动轨迹的客观拟合标准
Table 1 Objective fitting criteria for determining physical activity trajectories
| 组数 | 多项式 | AvePP(%) | OCC | Pj(%) | πj(%) | BIC | Ek |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 100 | 100 | 100 | -11 871.51 | 0 | |
| 2 | 2 2 | 98.60-92.25 | 32.9-25.6 | 66.60-33.40 | 68.26-31.74 | -11 498.73 | 0.860 |
| 3 | 2 2 2 | 91.30-80.80-93.78 | 9.7-21.5-32.5 | 52.78-14.35-32.87 | 51.97-16.35-31.68 | -11 372.40 | 0.781 |
| 4 | 2 2 2 2 | 91.26-75.16-82.91-88.07 | 9.9-39.1-25.7-21.5 | 52.57-6.46-13.87-27.10 | 51.37-7.18-15.89-25.56 | -11 331.33 | 0.786 |
| 轨迹组别 | OCC | AvePP(%) | Pj(%) | πj(%) |
|---|---|---|---|---|
| 持续低组 | 25.7 | 82.91 | 13.87 | 15.89 |
| 先低后上升组 | 9.9 | 91.26 | 52.57 | 51.37 |
| 先高后下降组 | 39.1 | 75.16 | 6.46 | 7.18 |
| 持续高组 | 21.5 | 88.07 | 27.10 | 25.56 |
表2 4组身体活动轨迹的拟合效果评价指标
Table 2 Objective fitting criteria for determining physical activity trajectories
| 轨迹组别 | OCC | AvePP(%) | Pj(%) | πj(%) |
|---|---|---|---|---|
| 持续低组 | 25.7 | 82.91 | 13.87 | 15.89 |
| 先低后上升组 | 9.9 | 91.26 | 52.57 | 51.37 |
| 先高后下降组 | 39.1 | 75.16 | 6.46 | 7.18 |
| 持续高组 | 21.5 | 88.07 | 27.10 | 25.56 |
| 变量 | 持续低组(n=262) | 先低后上升组(n=993) | 先高后下降组(n=122) | 持续高组(n=512) | χ2值 | P值 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 性别 | 17.270 | 0.500 | ||||
| 男 | 133(50.8) | 544(54.8) | 70(57.4) | 267(52.1) | ||
| 女 | 129(49.2) | 449(45.2) | 52(42.6) | 245(47.9) | ||
| 年龄 | 1.684 | 0.300 | ||||
| <65岁 | 66(25.2) | 285(28.7) | 40(32.8) | 159(31.1) | ||
| ≥65岁 | 196(74.8) | 708(71.3) | 82(67.2) | 353(68.9) | ||
| 居住区域 | 12.876 | 0.022 | ||||
| 农村 | 195(74.4) | 743(74.8) | 90(73.8) | 417(81.4) | ||
| 城镇 | 67(25.6) | 250(25.2) | 32(26.2) | 95(18.6) | ||
| 伴侣状况 | 1.112 | 0.024 | ||||
| 无 | 64(24.4) | 168(16.9) | 17(13.9) | 92(18.0) | ||
| 有 | 198(75.6) | 825(83.1) | 105(86.1) | 420(82.0) | ||
| 受教育程度 | 16.934 | 0.084 | ||||
| 未接受教育 | 100(38.2) | 327(32.9) | 33(27.0) | 189(36.9) | ||
| 小学及以下 | 107(40.8) | 396(39.9) | 50(41.0) | 183(35.7) | ||
| 初中及以上 | 55(21.0) | 270(27.2) | 39(32.0) | 140(27.4) | ||
| 饮酒状况 | 24.737 | 0.090 | ||||
| 否 | 178(67.9) | 590(59.4) | 75(61.5) | 318(62.1) | ||
| 是 | 84(32.1) | 403(40.6) | 47(38.5) | 194(37.9) | ||
| 吸烟状况 | 6.370 | 0.400 | ||||
| 否 | 134(51.1) | 522(52.6) | 66(54.1) | 291(56.8) | ||
| 是 | 128(48.9) | 471(47.4) | 56(45.9) | 221(43.2) | ||
| 衰弱状况 | 20.867 | <0.001 | ||||
| 否 | 198(75.6) | 844(85.0) | 93(76.2) | 436(85.2) | ||
| 是 | 64(24.4) | 149(15.0) | 29(23.8) | 76(14.8) |
表3 不同身体活动轨迹分组的基线特征[名(%)]
Table 3 Baseline characteristics by different physical activity trajectory groups
| 变量 | 持续低组(n=262) | 先低后上升组(n=993) | 先高后下降组(n=122) | 持续高组(n=512) | χ2值 | P值 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 性别 | 17.270 | 0.500 | ||||
| 男 | 133(50.8) | 544(54.8) | 70(57.4) | 267(52.1) | ||
| 女 | 129(49.2) | 449(45.2) | 52(42.6) | 245(47.9) | ||
| 年龄 | 1.684 | 0.300 | ||||
| <65岁 | 66(25.2) | 285(28.7) | 40(32.8) | 159(31.1) | ||
| ≥65岁 | 196(74.8) | 708(71.3) | 82(67.2) | 353(68.9) | ||
| 居住区域 | 12.876 | 0.022 | ||||
| 农村 | 195(74.4) | 743(74.8) | 90(73.8) | 417(81.4) | ||
| 城镇 | 67(25.6) | 250(25.2) | 32(26.2) | 95(18.6) | ||
| 伴侣状况 | 1.112 | 0.024 | ||||
| 无 | 64(24.4) | 168(16.9) | 17(13.9) | 92(18.0) | ||
| 有 | 198(75.6) | 825(83.1) | 105(86.1) | 420(82.0) | ||
| 受教育程度 | 16.934 | 0.084 | ||||
| 未接受教育 | 100(38.2) | 327(32.9) | 33(27.0) | 189(36.9) | ||
| 小学及以下 | 107(40.8) | 396(39.9) | 50(41.0) | 183(35.7) | ||
| 初中及以上 | 55(21.0) | 270(27.2) | 39(32.0) | 140(27.4) | ||
| 饮酒状况 | 24.737 | 0.090 | ||||
| 否 | 178(67.9) | 590(59.4) | 75(61.5) | 318(62.1) | ||
| 是 | 84(32.1) | 403(40.6) | 47(38.5) | 194(37.9) | ||
| 吸烟状况 | 6.370 | 0.400 | ||||
| 否 | 134(51.1) | 522(52.6) | 66(54.1) | 291(56.8) | ||
| 是 | 128(48.9) | 471(47.4) | 56(45.9) | 221(43.2) | ||
| 衰弱状况 | 20.867 | <0.001 | ||||
| 否 | 198(75.6) | 844(85.0) | 93(76.2) | 436(85.2) | ||
| 是 | 64(24.4) | 149(15.0) | 29(23.8) | 76(14.8) |
| 变量 | 赋值 |
|---|---|
| 衰弱状况 | 否=0,是=1 |
| 性别 | 男性=0,女性=1 |
| 年龄 | <65岁=0,≥65岁=1 |
| 伴侣状况 | 有=0,无=1 |
| 居住区域 | 城镇=0,农村=1 |
| 受教育程度 | 未接受教育=0,小学及以下=1,初中及以上=2 |
| 吸烟状况 | 是=0,否=1 |
| 饮酒状况 | 是=0,否=1 |
| 身体活动轨迹 | 持续低组=0,先低后上升组=1,先高后下降组=2,持续高组=3 |
表4 研究变量及赋值
Table 4 Research variables and assignments
| 变量 | 赋值 |
|---|---|
| 衰弱状况 | 否=0,是=1 |
| 性别 | 男性=0,女性=1 |
| 年龄 | <65岁=0,≥65岁=1 |
| 伴侣状况 | 有=0,无=1 |
| 居住区域 | 城镇=0,农村=1 |
| 受教育程度 | 未接受教育=0,小学及以下=1,初中及以上=2 |
| 吸烟状况 | 是=0,否=1 |
| 饮酒状况 | 是=0,否=1 |
| 身体活动轨迹 | 持续低组=0,先低后上升组=1,先高后下降组=2,持续高组=3 |
| 身体活动轨迹分组 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| OR(95%CI) | P值 | OR(95%CI) | P值 | OR(95%CI) | P值 | |
| 持续低组 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | |||
| 先低后上升组 | 0.546(0.392~0.761) | <0.001 | 0.561(0.401~0.785) | <0.001 | 0.581(0.414~0.815) | 0.002 |
| 先高后下降组 | 0.965(0.583~1.596) | 0.889 | 1.037(0.621~1.732) | 0.889 | 1.067(0.638~1.786) | 0.805 |
| 持续高组 | 0.539(0.372~0.783) | 0.001 | 0.530(0.363~0.774) | 0.001 | 0.546(0.373~0.799) | 0.002 |
表5 身体活动轨迹对老年人衰弱影响的多因素Logistic回归分析
Table 5 Multivariate Logistic regression analysis of physical activity trajectory and frailty
| 身体活动轨迹分组 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| OR(95%CI) | P值 | OR(95%CI) | P值 | OR(95%CI) | P值 | |
| 持续低组 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | |||
| 先低后上升组 | 0.546(0.392~0.761) | <0.001 | 0.561(0.401~0.785) | <0.001 | 0.581(0.414~0.815) | 0.002 |
| 先高后下降组 | 0.965(0.583~1.596) | 0.889 | 1.037(0.621~1.732) | 0.889 | 1.067(0.638~1.786) | 0.805 |
| 持续高组 | 0.539(0.372~0.783) | 0.001 | 0.530(0.363~0.774) | 0.001 | 0.546(0.373~0.799) | 0.002 |
图3 身体活动轨迹对不同特征老年人衰弱影响的多因素Logistic回归分层分析
Figure 3 Multivariate Logistic regression stratified analysis of the impact of physical activity trajectory on frailty among older adults with different characteristics
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