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目的:探讨不同相关因素组合与老年人抑郁症状的相关程度,并探索相关程度最高的相关因素组合.方法:本研究为横断面研究.选取1457名年龄≥60岁的城市老年人,采用自评抑郁量表(SDS)评估抑郁症状.采用广义线性回归了解抑郁症状的相关因素,用回归树分析探讨不同相关因素组合与抑郁症状的相关程度.结果:年龄、疾病数量、医疗保障形式和受教育程度被纳入广义线性回归模型(P<0.05).回归树分析最终纳入年龄、受教育程度、医疗保障形式、人均月收入和疾病数量5个变量.其中,同时具有受教育程度文盲与小学、患有躯体疾病、年龄>75.5岁和自费医疗四个变量组合的老年人SDS得分均值最高[(50.4±7.3)分],同时初中及以上、年龄≤78.5岁和人均月收入> 3150.0元三个变量组合的老年人SDS得分最低,两者得分差异有统计学意义(P<0.01).结论:相关因素组合不同,与老年人抑郁症状的相关程度不同.其中,同时具备受教育程度低、患躯体疾病、年龄较大和自费医疗这种抑郁症状相关因素组合的老年人抑郁程度最高.

作者:郭丽花;马伟;伊向仁;张丙银;王春萍;王束玫

来源:中国心理卫生杂志 2014 年 28卷 3期

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作者:
郭丽花;马伟;伊向仁;张丙银;王春萍;王束玫
来源:
中国心理卫生杂志 2014 年 28卷 3期
标签:
老年人 抑郁症状 相关因素组合 回归树 广义线性回归 横断面研究 elderly population depressive symptom combination of related factors regression trees generalized linear models cross-sectional studies
目的:探讨不同相关因素组合与老年人抑郁症状的相关程度,并探索相关程度最高的相关因素组合.方法:本研究为横断面研究.选取1457名年龄≥60岁的城市老年人,采用自评抑郁量表(SDS)评估抑郁症状.采用广义线性回归了解抑郁症状的相关因素,用回归树分析探讨不同相关因素组合与抑郁症状的相关程度.结果:年龄、疾病数量、医疗保障形式和受教育程度被纳入广义线性回归模型(P<0.05).回归树分析最终纳入年龄、受教育程度、医疗保障形式、人均月收入和疾病数量5个变量.其中,同时具有受教育程度文盲与小学、患有躯体疾病、年龄>75.5岁和自费医疗四个变量组合的老年人SDS得分均值最高[(50.4±7.3)分],同时初中及以上、年龄≤78.5岁和人均月收入> 3150.0元三个变量组合的老年人SDS得分最低,两者得分差异有统计学意义(P<0.01).结论:相关因素组合不同,与老年人抑郁症状的相关程度不同.其中,同时具备受教育程度低、患躯体疾病、年龄较大和自费医疗这种抑郁症状相关因素组合的老年人抑郁程度最高.