基于聚类分析的香港健康老龄化精准干预策略研究

《Discover Public Health》：Cluster-based profiling of healthy ageing to inform precision interventions in Hong Kong

本刊推荐：为应对香港快速人口老龄化带来的公共卫生挑战，研究人员开展了一项基于健康老龄化问卷(HAQ-15)的横断面研究。通过K-modes聚类分析，识别出低、中、高三种健康老龄化特征谱，发现教育水平、吸烟状况和慢性病共病( multimorbidity)是影响健康老龄化的关键因素。该研究为制定针对不同生命阶段的精准公共卫生干预策略提供了重要依据。

　　

在全球人口以惊人速度老龄化的今天，香港这座国际化大都市正面临着尤为严峻的挑战。作为世界上人均预期寿命最长的地区之一，香港65岁及以上人口比例预计将从2016年的17%激增至2066年的37%。长寿并不等同于健康，这场“银色海啸”将对医疗系统、社会服务和长期照护带来前所未有的压力。然而，传统研究往往将老年人视为同质化群体，忽视了老龄化轨迹的异质性，导致“一刀切”的干预措施效果有限。

正是在这样的背景下，由Jed Montayre领导的研究团队在《Discover Public Health》上发表了一项开创性研究。他们意识到，要有效应对老龄化挑战，首先必须深入理解人群中存在的不同健康老龄化模式。这项研究采用了创新的聚类分析方法，对2024名香港成年人进行了健康老龄化特征的精准画像。

研究人员采用了一项经过文化适应和信效度验证的15项健康老龄化问卷(HAQ-15)，该问卷涵盖了行为、功能、心理社会、认知和自评健康等多个维度。通过先进的K-modes聚类算法，结合内部效度指标、模型比较和临床可解释性，研究团队确定了最佳的聚类解决方案。

研究的关键技术方法包括：采用横断面调查设计，通过线上线下结合的方式招募社区成年人样本；使用经过文化适应和验证的HAQ-15评估工具；应用K-modes聚类算法进行亚组识别，并通过自助重采样进行稳定性验证；利用方差分析(ANOVA)和卡方检验比较组间差异，最后通过多元线性回归分析确定健康老龄化的相关因素。

聚类识别与验证

研究成功识别出三个具有显著差异的健康老龄化特征群。聚类1代表低健康老龄化水平(得分18.96±3.77)，聚类2为中等水平(得分27.01±3.00)，聚类3为高水平(得分34.58±3.69)。聚类稳定性通过Jaccard相似度系数得到验证，三个聚类的值分别为0.912、0.894和0.865，均超过0.75的强稳定性标准。

聚类特征分析

不同聚类在人口学和健康相关特征上表现出显著差异。聚类1中低教育程度(23.53%)、吸烟者和多病共存(≥3种慢性病占9.02%)的比例最高。聚类3则呈现相反特征，高等教育程度者占77.71%，且慢性病负担最轻。值得注意的是，年龄分布呈现有趣模式：聚类2最年轻(18-35岁占72.35%)，而聚类3中60岁及以上者比例最高(25.85%)。

关键区分指标

项目水平分析显示，HAQ15(整体自评健康)、HAQ14(与同龄人相比的心理健康)和HAQ10(过去一年的幸福感)是区分不同健康老龄化特征群的最有力指标(p值均<1×10^-200)。这些主观心理和情感健康指标的重要性超过了某些客观健康指标，凸显了心理健康在健康老龄化中的核心地位。

聚类特异性影响因素

多元线性回归分析揭示了不同特征群的影响因素模式。在聚类1(低分组)中，高龄(B=1.62)、不吸烟(B=1.41)和高等教育(B=1.08)是保护性因素，而慢性病数量增加则与较低的健康老龄化评分相关。在聚类3(高分组)中，中年和老年、不吸烟状态和高等教育同样显示出积极影响，但慢性病负担的影响模式有所不同。

研究结论与讨论部分强调，健康老龄化是一个由多种因素共同塑造的复杂过程。聚类分析成功揭示了香港人群中存在的三种 distinct 健康老龄化特征谱，为精准干预提供了科学依据。特别值得关注的是，教育水平作为一个可改变的社会决定因素，即使在低健康老龄化组中仍显示出保护作用，这提示终身学习政策和健康素养提升计划的重要性。

与以往研究不同的是，本研究发现性别和居住安排与健康老龄化评分无显著关联，这可能反映了香港特有的社会文化背景，如强大的家庭和社区支持系统减弱了独居的负面影响。此外，主观心理健康和幸福感指标的重要性超过吸烟行为等传统风险因素，提示健康老龄化干预需要超越单纯的生理健康，整合心理、认知和社会功能等多个维度。

这项研究的现实意义在于其与香港卫生署“治疗-预防-促进”框架的直接对接能力，为制定针对不同特征群的生命全程干预策略提供了实证基础。对于低健康老龄化特征群，需要重点关注慢性病管理和健康行为促进；对于高特征群，则可加强优势因素的维持和强化。这种精准化的公共卫生approach有望在资源有限的情况下实现干预效果的最大化。

尽管本研究存在横断面设计无法推断因果关系、依赖自我报告数据等局限性，但其大规模社区样本、先进的聚类分析方法和聚焦香港特定文化背景的特点，使其成为亚洲地区健康老龄化研究的重要补充。研究团队计划通过后续的十年纵向队列追踪这些健康老龄化轨迹的演变，进一步揭示影响因素与健康结局之间的动态关系。