Page 96 - 2022-01-中国全科医学
P. 96

http://www.chinagp.net   E-mail:zgqkyx@chinagp.net.cn  ·89·


           写，主要测量老年父母与其子女间的代际关系，包括结                            断两种统计模型差异有无统计学意义。检验水准设定为
           构 - 联想团结（1~3 题）、情感亲密（4~5 题）、共识 - 规                  α=0.05。
           范团结（6~8 题）、功能交流（9~10 题）及代际冲突（11~13                  2 结果
           题）5 个维度，共 13 个项目。每个项目得分 1~5 分，                      2.1 社区老年人基本信息 489 例老年人中，女 269 例
           总分为 13~65 分，分数越高说明其代际关系质量越好。                       （55.0%），男 220 例（45.0%）；平均年龄（71.4±6.7）岁；
           该量表在本研究中的 Cronbach's α 系数为 0.698。                   未婚 146 例（29.9%），已婚 343 例（70.1%）；受教育
           1.2.5 Lubben 社会网络量表简表（LSNS-6） 该量表                   程度为初中及以下 372 例（76.1%），初中以上 117 例
           由 GIRONDA  ［13］ 编制，用于平衡被调查者的社会网络                    （23.9%）；农村户籍 170 例（34.8%），城镇户籍 319
           水平。包括家庭和朋友网络两部分，共 6 个项目，总分                          例（65.2%）；159 例（32.5%）愿意选择社区养老；其
           0~30 分，分数越高表示社会网络水平越好               ［11］ 。跨文化       他基本情况见表 1。
           验证研究表明，LSNS-6 比较适合测量老年人的社会网                         2.2 不同特征老年人社区养老意愿比较 不同性别、
           络水平  ［14］ 。本研究中该量表 Cronbach's α 系数为 0.716。          婚姻状况、受教育程度、户籍、主要经济来源、月收入
           1.2.6 社会支持评定量表（SSRS） 该量表由汪向东                        情况、居住方式、慢性病数量、健康自评、养老观念、
           等 ［15］ 于 1999 年编制，用于评定个体的社会支持状况。                    子女个数、子女孝顺程度、社区养老了解度、BI 得分、
           包括 3 个维度，共 10 个项目。第 1~4、8~10 题为单选                   孤独感得分、代际关系得分、社会网络得分、社会支持
           题，项目得分为 1~4 分；第 5 题为多选题，包括 5 个项                     得分、生活满意度得分的老年人社区养老意愿比较，差
           目，每项计分为 1~4 分；第 6、7 题如选择“无任何来源”                     异有统计学意义（P<0.05），见表 1。
           不计分，反之，选择几个来源计几分。评分方法为各项                            2.3 老年人社区养老意愿影响因素的多因素 Logistic 回
           目得分之和，满分为 66 分，分值越高其社会支持水平                          归分析 以老年人是否愿意选择社区养老为因变量，以
           越高。该量表在本研究中的 Cronbach's α 系数为 0.787。                单因素分析中差异有统计学意义的因素为自变量（变
           1.2.7 生活满意度量表（SWLS） 该量表由苗元江                 ［16］    量赋值情况见表 2），进行多因素 Logistic 回归分析。
           于 2003 年编制，用于评估个人对其生活的主观评价，                         结果显示，养老观念（OR=29.940）、社区养老了解度
           共计 5 个项目，包括“我的生活状况非常圆满”“我                           （OR=48.453）、孤独感得分（OR=0.166）、代际关系
           的生活大致符合我的理想”等问题。每个项目均采用                             得分（OR=3.867）是老年人社区养老意愿的影响因素
           Likert 7 级评分法（1 分 = 非常不同意，7 分 = 非常同意），              （P<0.05），养老依靠自己、社区养老了解度较高、孤
           总分区间为 5~35 分，得分越高代表其生活满意度越高。                        独感水平较低、代际关系较好的老年人更有可能选择社
           该量表在本研究中的 Cronbach's α 系数为 0.845。                   区养老（P<0.05），见表 3。
           1.3 质量控制 本研究采用面对面交谈的方式收集资                           2.4 老年人社区养老意愿影响因素的决策树模型分析
           料。严格根据纳入及排除标准选择符合入组标准的研究                             决策树模型见图 1，决策树平均准确值为 94.7%。社
           对象，并取得其知情同意。由研究者详细解释填写方                             区养老了解度为根节点，了解社区养老模式的老年人选
           法，并针对研究对象提出的疑问进行详细解答。对于可                            择社区养老的概率为 83.4%（151 例）；在了解社区养
           自行完成问卷填写的老年人让其独立完成，不能独立完                            老模式的老年人中，靠自己养老的老年人选择社区养老
           成者由研究者协助其填写问卷。每份问卷填写时间约为                            的概率为 94.6%（140 例）；在了解社区养老模式、靠
           30 min。                                             自己养老的老年群体中，孤独感水平较低的老年人选择
           1.4 统计学方法 采用 SPSS 23.0 软件进行数据的统                     社区养老的概率为 97.7%（127 例）；了解社区养老模
           计与分析。计量资料采用（ ±s）进行统计学描述，                            式、靠自己养老、孤独感水平较低且社会网络状况较好
           计数资料采用相对数进行统计学描述。单因素分析采                             的老年人选择社区养老概率为 98.4%（127 例）；了解
               2
           用χ 检验，将单因素分析中具有统计学意义的变量纳                            社区养老模式、靠自己养老、孤独感水平较低、社会网
           入 Logistic 回归和决策树模型中，构建老年人社区养老                      络状况较好及健康自评较好的老年人更易选择社区养老
           意愿影响因素的预测模型。决策树模型采用分类回归决                            99.1%（114 例）。相反，不了解社区养老模式、靠子
           策树（CART）算法，其优势在于可处理离散型及连续                           女养老、教育程度较低且非独居的老年人选择社区养老
           型数据，因受决策树模型为二叉树的限制，故需将连续                            的可能性较低（0 例）。
           型变量预处理为二分类变量，本研究以均值为界进行划                            2.5 模型预测结果比较 Logistic 回归模型与决策树
           分。Logistic 回归及决策树模型预测效果通过构建受试                       模型筛出的前 3 位关键影响因素均为社区养老了解
           者工作特征曲线（ROC 曲线）进行比较，依据曲线下                           度、养老观念及孤独感。Logistic 回归模型的灵敏度为
           面积及标准差计算得出 Z 值，匹配相应的 P 值，以判                         94.34%，特异度为 95.75%，ROC 曲线下面积为 0.985
   91   92   93   94   95   96   97   98   99   100   101