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为探究中国老年人日常生活活动能力（ADL）受损趋势及影响因素，研究人员开展相关研究，发现多因素影响 ADL，为干预提供依据。
随着全球人口老龄化加剧，中国也正式步入中度老龄化社会。在这个 “银发浪潮” 中，老年人的健康问题愈发凸显，而日常生活活动能力（Activities of Daily Living，ADL）受损情况成为衡量老年人健康和独立生活能力的关键指标。国际研究显示，老年人 ADL 受损率接近 40%，这不仅严重影响了他们的生活质量，还对社会的医疗和养老体系造成了巨大压力。在中国，截至 2023 年底，60 岁以上人口占比 21.1%，2020 年 60 岁及以上残疾老年人超 4200 万，占该年龄段人口约 16.6% 。然而，现有的关于中国老年人 ADL 受损的研究存在局限性，多数依赖横断面数据，且缺乏系统整合健康生态学理论，难以全面揭示中国独特社会文化环境下 ADL 的变化轨迹。
为了填补这些研究空白，石河子大学医学院公共卫生系的研究人员展开了一项深入的研究。该研究成果发表在《BMC Geriatrics》上，为中国老年人健康问题的解决提供了重要的科学依据。
研究人员采用中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）2010 - 2020 年的数据，这些数据涵盖个体、家庭和社区三个层面，能全面反映中国的经济、人口、教育和健康等方面，且样本具有全国代表性。研究共纳入 40748 名 60 岁及以上的老年人，通过对他们的长期跟踪调查，深入分析 ADL 受损的趋势和影响因素。
在研究方法上，主要运用了分层年龄 - 时期 - 队列混合效应模型（Hierarchical age - period - cohort cross - classified random effects model，HAPC - CCREM）。该模型通过分层处理年龄、时期和队列对因变量的影响，有效解决了年龄和出生队列之间的共线性问题，从而更准确地评估各因素对 ADL 受损的影响。
研究结果显示：
- 年龄、时期和队列对 ADL 受损率的影响：ADL 受损率随年龄增长而显著上升，60 - 64 岁老年人受损率为 11.88%，85 岁及以上则高达 62.34%。从时期来看，2010 - 2020 年中国老年人 ADL 受损率在 17.12% - 30.64% 之间，整体呈上升趋势，不过在 2010 - 2014 年有所下降，之后又波动上升。出生队列方面，出生越早的老年人 ADL 受损率越高，从 1925 年前出生人群的 66.41% 降至 1950 年后出生人群的 13.91%，但 1955 年后出生人群受损率又略有上升至 14.23%。
- 单因素分析：除年龄、时期和队列外，研究还发现许多因素与 ADL 受损显著相关。女性、患慢性疾病、吸烟、饮酒、锻炼、生活满意度、居住地区、城乡差异、婚姻状况、教育水平、工作状态、收入水平、医疗服务可及性、养老保险和医疗保险类型等因素，在不同程度上影响着老年人的 ADL。
- 混合效应模型分析：通过构建混合效应模型，研究确定了 ADL 受损的风险因素和保护因素。女性、患慢性疾病、生活满意度低、居住在西部地区或农村、家庭收入较低以及在专科医院或综合医院就医的老年人，ADL 受损风险较高。而吸烟、饮酒、定期锻炼、生活满意度高、已婚、教育水平较高以及拥有城镇 / 城乡居民医疗保险或职工医疗保险的老年人，ADL 受损风险较低。
在讨论部分，研究人员结合生命历程理论对结果进行深入分析。随着年龄增长，老年人 ADL 受损率上升，虽然在衰老初期医疗技术能控制 ADL 损伤，但随着年龄进一步增长，身体机能衰退、慢性疾病增多等因素导致残疾风险增加 。2010 - 2014 年 ADL 受损率下降可能得益于经济和医疗水平的提升，而 2014 - 2020 年的上升则符合疾病扩张理论，即经济和医疗发展使不健康的老年人寿命延长，从而增加了 ADL 受损率 。对于出生队列，早期生活条件差异影响了老年人的 ADL 受损率，而后期出生人群生活方式的改变，如吸烟、饮酒增加和久坐时间延长，导致慢性疾病和健康风险上升，使得 ADL 受损率出现变化 。
该研究具有重要意义。它揭示了中国老年人 ADL 受损的复杂动态变化，为制定针对性的干预策略提供了科学依据。例如，政府和社会应关注女性和慢性疾病患者的残疾问题，加强社区健康教育，鼓励老年人进行体育锻炼；制定区域和城乡差异化的干预措施，缩小健康差距；完善医疗保险制度，提高老年人的医疗服务可及性等。这一系列措施将有助于改善老年人的健康状况，促进健康老龄化，减轻社会养老负担。
不过，研究也存在一些局限性。例如，ADL 测量中 “困难” 的标准化理解可能存在个体差异，无法用二元变量准确捕捉损伤严重程度梯度，且调查数据缺乏临床生物标志物，无法研究基因 - 环境相互作用 。未来，期待更多综合的纵向数据研究，以进一步深入探究 ADL 受损的严重程度和复杂机制。
