基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）4期追踪数据，考察我国老年人衰弱的发展轨迹及影响因素。

本研究资料来源于CHARLS 2011年、2013年、2015年、2018年数据，该调查于2011年开展，随后每2~3年追踪1次，采用多阶段PPS抽样，对我国28个省级行政区的中老年人群进行家户调查，范围覆盖150个县级单位、450个村级单位。其中2011年为全国基线调查，2013年、2015年和2018年为全国追踪调查。将4期数据通过个人编码匹配合并，最终形成4期调查均参与的2 267例60岁及以上老年人作为研究样本。采用衰弱指数（FI）对老年人的衰弱状况进行评估。利用Mplus工具构建3类无条件潜变量增长模型，选取最优的拟合模型确定我国老年人衰弱的发展轨迹，并在最优模型的基础上构建条件潜变量增长模型，考察随时间恒定因素（性别、教育程度）和随时间变化因素（体力活动、吸烟、饮酒、睡眠）对老年人衰弱的影响。

不定义曲线潜变量增长模型能更好地拟合数据，为我国老年人衰弱发展轨迹的最优模型，其中χ²（3）=36.16，比较拟合指数（CFI）=0.992，非规范拟合指数（TLI）=0.984，近似均方根误差（RMSEA）=0.070，标准化均方根残差（SRMR）=0.022，表明我国老年人衰弱水平呈曲线增长的趋势；模型截距、斜率以及截距的变异和斜率的变异均显著>0（P<0.01），表明老年人衰弱的初始水平和增长速度均存在显著的个体差异。恒定因素性别、教育程度对模型截距（性别：β=-0.113，P<0.01；教育程度：β=-0.173，P<0.01）和斜率（性别：β=-0.181，P<0.01；教育程度：β=-0.151，P<0.01）均有显著的负向预测作用，相比于男性和教育程度高的老年人，女性、低教育程度老年人衰弱的初始水平更高，增长速度更快。时间变化因素中体力活动、睡眠在4期调查中均对老年人衰弱具有显著的负向影响（P<0.05）；吸烟和饮酒分别在2011年、2015年、2018年和2013年、2015年调查中对老年人的衰弱有显著的正向影响（P<0.05）。

我国老年人的衰弱呈曲线增长的发展轨迹，初始水平和增长速度均存在显著的个体差异，女性、低教育程度能预测衰弱的发展，中高体力活动、睡眠充足有助于衰弱水平的降低，长期吸烟、饮酒过多则会使衰弱恶化。

了解老年糖尿病患病风险与PA的关联程度和趋势，为制定老年人糖尿病防控策略提供科学依据。

采用分层整群随机抽样，于2017年10月至2018年6月抽取江苏省南通市港闸区、通州区、启东市、海门市、如皋市和海安市有户籍且实际连续居住1年以上的13 022例60岁及以上老年居民，其中糖尿病患者2 698例，依据倾向性评分法按照年龄1∶1匹配无糖尿病者2 698例。收集调查对象一般人口学、体格检查、实验室检查指标等信息，并参照国际体力活动量表调查PA和静坐时间等行为生活方式。采用多因素条件Logistic回归分析与样条回归分析探究PA各指标与老年糖尿病的关联。

多因素条件Logistic回归分析结果显示，休闲体力活动（LPA）、职业体力活动（OPA）每增加1个强度等级，老年糖尿病患病风险分别平均下降18%和24%（P<0.000 1）；且LPA、OPA、交通体力活动（CPA）和总PA能量消耗越高，老年糖尿病患病风险越低（P<0.000 1）。每日步数≥6 000步可降低66%的糖尿病患病风险（P<0.05）。每周静坐时间越长，老年糖尿病患病风险越高（P<0.000 1）。样条回归分析结果显示，随着OPA能量消耗的增加，老年糖尿病患病风险随之单调降低；随着CPA、LPA和总PA能量消耗的增加，老年糖尿病患病风险均为先降低后趋于平缓，不同性别与总人群的结果一致。

中度、重度的LPA和OPA可降低老年糖尿病的患病风险，且随着不同种类运动能量消耗的增加，降低老年糖尿病患病风险作用增强，增强幅度先明显上升后趋于平缓，建议LPA能量消耗、CPA能量消耗和总PA能量消耗分别到达28 MET-h/w、18 MET-h/w和45 MET-h/w，最为适宜。