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中年及老年人群体中累积的社会劣势与完全牙齿脱落现象:CHARLS和HRS研究提供的证据
《BMC Oral Health》:Cumulative social disadvantage and incident complete tooth loss among middle-aged and older adults: evidence from CHARLS and HRS
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月04日 来源:BMC Oral Health 3.8
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摘要 背景 完全丧失牙齿(无牙)与多种不良健康结果相关,然而多维度社会劣势在其发生中的作用仍不甚明了。现有的证据主要集中在单一的社会经济指标上。 方法 我们使用了两个具有全国代表性的队列的数据:CHARLS(第三波至第四波,N = 3,906)和HRS(第八波至第十一波,N
完全丧失牙齿(无牙)与多种不良健康结果相关,然而多维度社会劣势在其发生中的作用仍不甚明了。现有的证据主要集中在单一的社会经济指标上。
我们使用了两个具有全国代表性的队列的数据:CHARLS(第三波至第四波,N = 3,906)和HRS(第八波至第十一波,N = 6,135),这些队列包括基线时年龄≥50岁且有牙齿的参与者。我们根据六个指标构建了一个累积社会劣势评分(范围0–6):教育水平低、财富水平低、失业、居住在农村、缺乏社交活动以及数字排斥。完全丧失牙齿的情况定义为从基线时至少拥有一颗自然牙齿到随访时没有牙齿的转变。通过逻辑回归进行回归分析,并进行了顺序协变量调整。同时使用限制性三次样条函数和亚组分析来研究剂量-反应模式和效应修饰。
在经过完全调整的模型中,每个评分增加1分,CHARLS组中的风险比增加了15%(OR = 1.15,95% CI:1.00–1.32),HRS组中的风险比增加了36%(OR = 1.36,95% CI:1.23–1.51)。两个队列中的剂量-反应关系都是线性的(CHARLS组的P值非线性检验结果为0.510;HRS组的P值非线性检验结果为0.702)。在CHARLS组中,50–64岁年龄段的参与者风险比最高(OR = 1.29),尽管年龄与效应的交互作用不显著(P = 0.317);HRS组在所有年龄层中都显示出一致的效果。
累积社会劣势可以独立预测中国和美国老年人的完全丧失牙齿的情况,尽管在不同国家之间的效应大小存在差异,但线性的剂量-反应模式相似。减少多维度社会劣势的结构性政策可能有助于预防无牙症,并缩小老龄化人群中的口腔健康差异。
完全丧失牙齿(无牙)与多种不良健康结果相关,然而多维度社会劣势在其发生中的作用仍不甚明了。现有的证据主要集中在单一的社会经济指标上。
我们使用了两个具有全国代表性的队列的数据:CHARLS(第三波至第四波,N = 3,906)和HRS(第八波至第十一波,N = 6,135),这些队列包括基线时年龄≥50岁且有牙齿的参与者。我们根据六个指标构建了一个累积社会劣势评分(范围0–6):教育水平低、财富水平低、失业、居住在农村、缺乏社交活动以及数字排斥。完全丧失牙齿的情况定义为从基线时至少拥有一颗自然牙齿到随访时没有牙齿的转变。通过逻辑回归进行回归分析,并进行了顺序协变量调整。同时使用限制性三次样条函数和亚组分析来研究剂量-反应模式和效应修饰。
在经过完全调整的模型中,每个评分增加1分,CHARLS组中的风险比增加了15%(OR = 1.15,95% CI:1.00–1.32),HRS组中的风险比增加了36%(OR = 1.36,95% CI:1.23–1.51)。两个队列中的剂量-反应关系都是线性的(CHARLS组的P值非线性检验结果为0.510;HRS组的P值非线性检验结果为0.702)。在CHARLS组中,50–64岁年龄段的参与者风险比最高(OR = 1.29),尽管年龄与效应的交互作用不显著(P = 0.317);HRS组在所有年龄层中都显示出一致的效果。
累积社会劣势可以独立预测中国和美国老年人的完全丧失牙齿的情况,尽管在不同国家之间的效应大小存在差异,但线性的剂量-反应模式相似。减少多维度社会劣势的结构性政策可能有助于预防无牙症,并缩小老龄化人群中的口腔健康差异。