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心血管疾病成人虚弱指数轨迹与健康行为转变的纵向关联研究
《BMC Cardiovascular Disorders》:Frailty index trajectories and health behaviour transitions among middle-aged and older adults with cardiovascular disease: a longitudinal CHARLS study
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月16日 来源:BMC Cardiovascular Disorders 3.1
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摘要背景虚弱在心血管疾病(CVD)成人中很常见,且与较差的健康结局相关。目前关于心血管疾病人群中虚弱指数(FI)轨迹的研究较少,这些轨迹与健康行为变化之间的关系尚不明确。本研究确定了心血管疾病中年及老年人群中的FI轨迹亚组,并探讨了健康行为转变是否与不良的FI轨迹及FI累积相
虚弱在心血管疾病(CVD)成人中很常见,且与较差的健康结局相关。目前关于心血管疾病人群中虚弱指数(FI)轨迹的研究较少,这些轨迹与健康行为变化之间的关系尚不明确。本研究确定了心血管疾病中年及老年人群中的FI轨迹亚组,并探讨了健康行为转变是否与不良的FI轨迹及FI累积相关。
我们使用了中国健康与退休纵向调查(CHARLS)的四轮数据(2011–2018)。研究对象为基线时年龄≥45岁且患有CVD的成年人。CVD的定义为自我报告由医生诊断的心脏病或卒中。采用缺陷累积方法构建了一个包含26个条目的FI。排除了行为暴露变量和CVD定义性症状。采用潜在类别混合模型(LCMM)识别FI轨迹亚组。将第1轮至第4轮的健康行为转变分为持续良好、改善、恶化或持续不良四类。采用逻辑回归和线性混合效应模型检验相关性。敏感性分析考察了时间顺序、行为评分、轨迹结局、后验概率、逆概率加权(IPW)和多重插补。
基线CVD队列包含2,427名参与者。共有2,077名参与者贡献了7,257次重复FI观测。识别出三个轨迹亚组:低水平缓慢增长组(n = 685,33.0%)、中水平增长组(n = 1,180,56.8%)和高水平快速增长组(n = 212,10.2%)。在全调整模型中,行为恶化与不良FI轨迹归属相关,OR为1.92(95% CI:1.22–3.04;P = 0.005)。持续不良行为也显示出相似的相关性,OR为1.78(95% CI:1.16–2.73;P = 0.008)。FI随时间增加(β = 0.0154/年;P < 0.001)。持续良好组FI的累积速度比行为恶化组更慢,交互项β = ?0.0025(P = 0.004)。在滞后模型中,每增加一项当前轮次的有利行为可预测下一轮次更低的FI,估计值β = ?0.0047(95% CI:?0.0074至?0.0020;P < 0.001)。IPW和多重插补分析给出了相似的方向。
在患有CVD的中国中年及老年人中,FI进展遵循三条探索性轨迹。行为恶化和持续不良的行为模式与不良FI轨迹归属相关。与行为恶化相比,持续良好的行为与更慢的FI累积相关。更严格的时间顺序和基于概率的分析提示需谨慎解读。纵向行为模式可能有助于识别同时存在的虚弱风险。这些观察性数据无法证明行为变化对FI轨迹的因果效应。
虚弱在心血管疾病(CVD)成人中很常见,且与较差的健康结局相关。目前关于心血管疾病人群中虚弱指数(FI)轨迹的研究较少,这些轨迹与健康行为变化之间的关系尚不明确。本研究确定了心血管疾病中年及老年人群中的FI轨迹亚组,并探讨了健康行为转变是否与不良的FI轨迹及FI累积相关。
我们使用了中国健康与退休纵向调查(CHARLS)的四轮数据(2011–2018)。研究对象为基线时年龄≥45岁且患有CVD的成年人。CVD的定义为自我报告由医生诊断的心脏病或卒中。采用缺陷累积方法构建了一个包含26个条目的FI。排除了行为暴露变量和CVD定义性症状。采用潜在类别混合模型(LCMM)识别FI轨迹亚组。将第1轮至第4轮的健康行为转变分为持续良好、改善、恶化或持续不良四类。采用逻辑回归和线性混合效应模型检验相关性。敏感性分析考察了时间顺序、行为评分、轨迹结局、后验概率、逆概率加权(IPW)和多重插补。
基线CVD队列包含2,427名参与者。共有2,077名参与者贡献了7,257次重复FI观测。识别出三个轨迹亚组:低水平缓慢增长组(n = 685,33.0%)、中水平增长组(n = 1,180,56.8%)和高水平快速增长组(n = 212,10.2%)。在全调整模型中,行为恶化与不良FI轨迹归属相关,OR为1.92(95% CI:1.22–3.04;P = 0.005)。持续不良行为也显示出相似的相关性,OR为1.78(95% CI:1.16–2.73;P = 0.008)。FI随时间增加(β = 0.0154/年;P < 0.001)。持续良好组FI的累积速度比行为恶化组更慢,交互项β = ?0.0025(P = 0.004)。在滞后模型中,每增加一项当前轮次的有利行为可预测下一轮次更低的FI,估计值β = ?0.0047(95% CI:?0.0074至?0.0020;P < 0.001)。IPW和多重插补分析给出了相似的方向。
在患有CVD的中国中年及老年人中,FI进展遵循三条探索性轨迹。行为恶化和持续不良的行为模式与不良FI轨迹归属相关。与行为恶化相比,持续良好的行为与更慢的FI累积相关。更严格的时间顺序和基于概率的分析提示需谨慎解读。纵向行为模式可能有助于识别同时存在的虚弱风险。这些观察性数据无法证明行为变化对FI轨迹的因果效应。