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为探究行为和社会因素与衰弱 transitions 及 mortality 的关联，研究人员基于中国纵向健康长寿调查（CLHLS），用 Markov 状态转移模型分析 31,168 名参与者数据，发现社会隔离与衰弱发生、进展及死亡风险相关，为干预提供依据。
随着全球老龄化加剧，高龄人群（≥80 岁）的健康问题日益凸显。衰弱（Frailty）作为一种与不良健康结局风险增加密切相关的状态，正成为重要的公共卫生挑战。然而，目前关于行为和社会因素与衰弱转变及死亡率之间关联的证据仍不充分，尤其是社会隔离在衰弱轨迹中的作用尚不明确。多数现有研究聚焦西方人群，中国老年人群中衰弱转变的动态机制及社会隔离的影响仍需深入探索。在此背景下，探究社会隔离与衰弱发生、发展及死亡的关系，对制定针对性干预策略具有重要现实意义。
为填补这一研究空白，武汉科技大学附属老年病医院联合该校脑科学与先进技术研究院的研究人员，基于中国纵向健康长寿调查（CLHLS）这一全国性大型队列数据，开展了一项关于社会隔离与衰弱动态关联的研究。该研究成果发表在《BMC Public Health》，为理解社会因素在衰弱进程中的作用提供了重要依据。
研究主要采用了以下关键技术方法：首先，以 CLHLS 中 1998-2018 年的多波次数据为基础，纳入 31,168 名社区居住老年人（58.3% 为女性，平均年龄 88.1±11.1 岁），排除年龄不符、数据缺失及失访者。其次，构建衰弱指数（FI），基于 38 项指标（包括自我健康状况、共病、认知功能等）评估衰弱状态，分为非衰弱（≤0.08）、前驱衰弱（>0.08 至 <0.25）和衰弱（≥0.25）。社会隔离评估涵盖社会参与、居住情况等 4 个领域 7 个项目，得分 0-7 分，>3 分定义为社会隔离。最后，运用 Markov 状态转移模型分析社会隔离与 7 种衰弱轨迹转移的关联，并通过敏感性分析验证结果稳健性。
研究结果
社会隔离与衰弱进展风险的关联
经多因素调整后，Markov 模型显示：非衰弱人群中，社会隔离得分每增加 1 分，发展为前驱衰弱的风险升高 4.2%（HR=1.042，95% CI：1.007-1.079）；前驱衰弱人群中，社会隔离得分增加 1 分，发展为衰弱和死亡的风险分别升高 3.9%（HR=1.039，95% CI：1.007-1.073）和 16.1%（HR=1.161，95% CI：1.099-1.226）；衰弱人群中，社会隔离得分增加 1 分，死亡风险升高 2.9%（HR=1.029，95% CI：1.004-1.054）。社会隔离者向前驱衰弱和衰弱的累积转移概率更高。
性别差异
社会隔离女性更易发生前驱衰弱和衰弱，而社会隔离男性从前驱衰弱和衰弱进展至死亡的风险更高。例如，女性社会隔离者从非衰弱到前驱衰弱的累积概率比男性高 1.2-5.3%，男性社会隔离者从前驱衰弱到死亡的累积概率比女性高 1.4-8.0%。
敏感性分析
排除数据缺失者、调整衰弱分类阈值、将教育作为连续变量纳入模型等敏感性分析显示，主要结果稳健，进一步支持社会隔离与衰弱进展的关联。
研究结论与讨论
本研究首次利用大规模、长时程（20 年）全国性队列数据，系统揭示了社会隔离与衰弱发生、进展及死亡的动态关联。结果表明，社会隔离不仅增加非衰弱和前驱衰弱人群的衰弱恶化风险，还显著加剧前驱衰弱和衰弱人群的死亡风险，且存在性别差异。这提示社会隔离是衰弱的重要预测因子，干预社会隔离可能成为预防衰弱的关键策略。
研究还发现，社会隔离对男女衰弱进程的影响存在差异，可能与性别相关的生理机制（如激素水平、炎症反应）和社会行为（如男性求助行为较少、女性照护角色）有关。尽管机制尚不明确，但为性别特异性干预提供了方向。
该研究的优势在于大样本、多波次数据及 Markov 模型的应用，能够区分社会隔离对不同衰弱转移阶段的影响。然而，研究也存在一定局限性，如自我报告数据可能存在测量误差、未考虑社会隔离的时变性等。未来需进一步开展包含详细健康评估的研究，探索社会隔离与衰弱动态关系的深层机制。
总之，这项研究为社区老年人群衰弱的防控提供了重要证据，强调了社会因素在衰弱管理中的重要性，呼吁关注老年人社会隔离问题，制定针对性干预措施以降低衰弱风险，改善老年人群健康结局。
