超越个人因素：外部因素如何与老年驾驶员的出行转型准备度相关

《Journal of Transport & Health》：Beyond personal factors: How external factors are associated with readiness for mobility transition in older drivers

　　

引言
许多老年人为驾驶中止（driving cessation）准备不足，但出行转型咨询（mobility transition counseling）可能有助于缓解这一问题。然而，为了获得最大益处，这一过程应根据个体情况进行定制。出行转型准备度评估工具（Assessment of Readiness for Mobility Transition, ARMT）具有指导这一过程的潜力。尽管先前的研究表明个人因素（personal factors）对ARMT评分有贡献，但外部因素（external factors）尚未被探索。
方法
研究人员进行了一系列分层回归（hierarchical regressions），以探讨外部因素（如替代交通的可用性或与医生讨论驾驶问题）对ARMT-16评分的影响。首先纳入人口统计学、身体、认知、人格和态度变量（模型1），然后添加外部变量（模型2）。
结果
模型1解释了ARMT-16总评分47.6%的方差。模型2中解释方差上升至51.1%，标志着统计显著变化（ΔR² = 0.045, ΔF (6, 257) = 4.16, p = .001）。在模型2中，那些朋友和家人提供乘车服务可用性有限的人，其平均ARMT评分比始终有此选项的人高0.22分（反映较低的准备度）（95% CI = 0.046, 0.400），而生活在多人家庭中的人平均评分比独居者低0.20分（95% CI = ?0.349, ?0.042）。在领域层面，外部因素的添加与预期焦虑（anticipatory anxiety）和感知负担（perceived burden）相关。
结论
驾驶中止的准备度与个体独特的内部和外部因素相关。认识到这一点对于制定成功的转型计划非常重要。

**论文解读：外部因素与老年驾驶员出行转型准备度的关联**

**研究背景**
驾驶中止（driving cessation）是老年人几乎不可避免的结局，但多数老年驾驶员对其准备不足，缺乏主动规划，导致突然中止后出现社交减少、健康下降和情绪挑战。出行转型咨询（mobility transition counseling）可通过渐进式讨论帮助缓解这一过程，但其效果取决于个体化定制。出行转型准备度评估工具（Assessment of Readiness for Mobility Transition, ARMT）基于跨理论模型（transtheoretical model, TTM）开发，旨在衡量态度和情感层面的准备度。既往研究已证实个人因素（如认知、人格、态度）与ARMT评分相关，但外部因素（如替代交通可用性、社会支持、医疗沟通）的作用尚未在多变量框架中系统探讨。基于此，本研究旨在明确外部因素能否在个人因素之外，进一步解释老年驾驶员出行转型准备度的差异。论文发表在《Journal of Transport 》。

**研究方法**
研究数据来源于加拿大Candrive队列项目（Canadian multi-site prospective study，旨在开发驾驶适宜性风险分层工具），选取其中完成ARMT基线评估的305名参与者（年龄≥70岁、社区居住、活跃驾驶、无驾驶医学禁忌）。关键技术方法包括：① 使用ARMT-16（主结局指标，总分1-5，含预期焦虑、感知负担、回避、适应不良应对、情绪反应五个领域）；② 评估内部因素：蒙特利尔认知评估（Montreal Cognitive Assessment, MoCA）、老年抑郁量表（Geriatric Depression Scale, GDS）、大五人格量表宜人性维度（Big Factor Inventory Agreeableness, BFI-A）、世界卫生组织生活质量简表身体领域（WHO Quality of Life Brief Physical, WHOQOL-BREF Physical）、决策平衡量表亲自我维度（Decisional Balance Plus pro-self, DBP pro-self）；③ 评估外部因素：朋友/家人乘车可用性（5级）、是否多人家庭、非驾驶替代交通方式可用性（10种，包括步行、骑行、地铁、公交、拼车、出租车、志愿者司机等）、是否农村居住、是否曾与医生讨论驾驶安全；④ 统计分析：采用分层回归（hierarchical regression），模型1纳入人口统计学、身体、认知、人格、态度变量，模型2加入外部因素，并针对整体ARMT-16评分及五个领域评分分别建模，使用方差膨胀因子（VIF）和容差检验多重共线性。

**研究结果**
**整体ARMT-16评分**
模型1（仅内部因素）显著，F (7, 263) = 36.07, p < .001，解释47.6%的方差。与该团队先前多变量结果一致，较高MoCA、BFI宜人性、DBP亲自我评分与较低ARMT-16评分（即更高准备度）相关；年龄、性别、GDS、WHOQOL-BREF身体领域未达统计显著。模型2加入外部因素后，解释方差升至51.1%，ΔR² = 0.045，ΔF (6, 257) = 4.16, p = .001，变化显著。具体而言，报告朋友/家人“从不”或“有时”可提供乘车服务的参与者，平均ARMT-16评分比“总是”有者高0.223分（95% CI = 0.046, 0.400, β = 0.176），反映更低准备度；生活在多人家庭者平均评分比独居者低0.20分（95% CI = ?0.349, ?0.042, β = 0.129），反映更高准备度。替代交通可用性和与医生讨论驾驶安全接近但未达统计显著，农村居住无显著贡献。多重共线性诊断无异常。

**领域层面结果**
模型1（内部因素）在各领域结果与整体评分基本一致，但存在例外：① MoCA评分与回避（avoidance）和感知负担（perceived burden）无关；② 宜人性与回避无关；③ 男性在适应不良应对（maladaptive coping）领域平均得分比女性高0.25分（95% CI = 0.061, 0.429），反映更低准备度。模型2中，性别与适应不良应对的关联不再显著。外部因素的加入仅显著改善预期焦虑（anticipatory anxiety）和感知负担两个领域的模型拟合。具体发现：① 朋友/家人乘车可用性有限与更高预期焦虑（平均高0.26分，95% CI = 0.010, 0.512）和更高感知负担（平均高0.58分，95% CI = 0.296, 0.857）相关；即使“大多数时候”有乘车选项，其感知负担仍比“总是”有者高0.28分（95% CI = 0.035, 0.515）。② 生活在多人家庭者预期焦虑平均低0.25分（95% CI = ?0.472, ?0.036）。③ 曾与医生讨论驾驶安全者预期焦虑（平均低0.27分，95% CI = ?0.529, ?0.019）和感知负担（平均低0.35分，95% CI = ?0.635, ?0.065）均更低，反映更高准备度。

**讨论与结论**
讨论部分指出，外部因素与整体准备度的关联主要体现在预期焦虑和感知负担领域，提示这些领域更具状态依赖性，可能更易受干预影响。内部因素（如人格、认知）解释了大部分变异，但外部因素更易被修改。例如，与医生讨论驾驶安全及朋友/家人提供乘车服务，均与较低焦虑和感知负担相关，暗示人际层面的干预（如将ARMT整合到老年常规护理中）可能降低出行转型的焦虑感。当前样本中仅15%曾与医生讨论驾驶安全，凸显了开展此类沟通的潜在缺口。非驾驶替代交通方式与农村居住在多变量模型中不再显著，可能因为其效应被乘车可用性所吸收，这与既往研究（乘车为美国老年人最偏好的替代方式）一致。此外，抑郁与ARMT评分的双变量相关在多变量分析中消失，提示该关系被其他变量协方差所解释，体现了准备度概念的复杂性。研究局限性包括：二手数据限制了外部因素种类（如无法考虑主要驾驶员责任）、与医生对话内容未知、数据始于2012年（未涵盖拼车等新变化）、样本为健康活跃驾驶员，推广需谨慎。未来方向需纵向追踪ARMT评分变化，以区分其测量的是稳定特质、情境状态或两者兼具。

**结论（翻译）**
驾驶中止的准备度与个体独特的内部和外部因素相关。认识到这一点对于制定成功的转型计划至关重要。