中国城乡老年人衰弱结构的网络对比研究：基于CHARLS数据的机制探索

针对城乡老年人衰弱(pre-frailty)差异的机制不明问题，来自中国的研究团队基于CHARLS 2018年数据，采用倾向评分匹配(PSM)和网络分析法，对比分析了4,862名城乡老年人衰弱网络结构。研究发现城乡组虽存在患病率差异(22.2% vs 32.0%, p<0.0001)，但网络结构无显著差异(M=0.315, p=0.176)，为理解衰弱发生机制提供了新视角。

　　

全球老龄化浪潮下，中国城乡老年人的衰弱(frailty)表现呈现显著差异——农村地区患病率高达32.0%，远超城市组22.2%(p<0.0001)。这项基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)的创新研究，通过倾向评分匹配(PSM)平衡1,974名老年人(城乡各987人)的基线特征后，首次采用网络分析(network analysis)解码衰弱症状间的复杂关联。

令人惊讶的是，尽管城乡组在衰弱(pre-frailty)和严重衰弱发生率存在统计学差异(p<0.0001)，但网络比较测试显示两组在整体结构(M=0.315, p=0.176)和连接强度(S=0.209, p=0.61)上无显著区别。该发现暗示：虽然环境因素影响衰弱发生率，但不同健康缺陷(health deficit)间的相互作用机制可能在城乡老年人中高度保守。

这项研究为理解衰弱发展的生物-社会-环境交互作用提供了新范式，提示未来干预策略可能需要超越简单的城乡二分法，聚焦于衰弱网络中的核心靶点(core nodes)。不过研究者也强调，需要更深入的纵向研究来揭示这些网络特征如何随时间演化。