居家养老老年人生命质量影响因素的结构方程模型分析

蒋芝月 郭芝艳 王秀红 汪俊华 李芳 李红 王芸芸

(贵州医科大学 1公共卫生学院，贵州 贵阳 550025；2 2013级预防医学专业；3重庆市大足区疾病预防控制中心性病艾滋病防治科；4贵州医科大学护理学院；5贵州医科大学环境污染与疾病监控教育部重点实验室)

《“健康中国2030”规划纲要》明确表示全面健康是建设健康中国的根本目的，其中老年人是全民健康需突出解决的重点人群。习近平总书记在十九大报告中也指出，实施健康中国战略。要完善国民健康政策，为人民群众提供全方位全周期健康服务。积极应对人口老龄化，构建养老、孝老、敬老政策体系和社会环境，推进医养结合，加快老龄事业和产业发展〔1〕。在这种情况下，如何让老年人“老有所养、老有所乐”，是健康中国建设面临的一个重大课题。近年来，贵阳市经过不懈努力，已初步建成养老服务体系基本框架，基本形成“以居家为基础、社区为依托、机构为补充、医养相结合”的养老服务体系。在这三种养老方式中，居家养老仍然是老年人选择的主流养老方式。养老服务体系的建立为贵阳市老年人口“老有所养”提供了保障。然而由于家庭结构小型化或子女工作繁忙无暇照顾老人等原因，致使居家养老老年人如何“老有所乐”成为一个新的社会性问题。

生命质量(QOL)是卫生事业管理中计划和决策制定的重要依据〔2〕。目前研究发现影响老年人QOL的因素较多，且研究结果也存在一定的差异〔3～9〕。以往研究中多采用单因素分析、回归分析或相关分析方法探讨各因素对老年人QOL的影响。然而，各影响因素与QOL之间并非简单的一对一的影响关系，难以全面真实地阐述影响因素对QOL的作用途径及作用大小。结构方程模型(SEM)是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。即可以研究能够直接观测的显变量，又可以研究不能够直接观测的潜变量，而且可以通过路径图显示变量间的关系及大小〔10〕。因此，本研究在前期课题组研究〔11〕的基础上进一步对数据进行挖掘，采用探索性因子分析确定老年人QOL的潜在影响因子，再通过结构方程模型分析各影响因素对贵阳市居家养老老年人QOL的作用路径及大小，全面的诠释QOL的影响因素及其相互关系。

1 资料与方法

1.1资料来源 来源于本课题组前期调查资料〔11〕，资料内容包括调查对象一般情况(年龄、性别、民族、文化程度、婚姻状况、月平均收入)、居住情况、体育锻炼情况、患慢性病情况(需经正规医疗机构确诊的疾病)、日常生活能力(由日常生活能力评定量表评定)、医疗服务情况、年医疗支出、生活环境、生活满意情况、QOL等。剔除年龄、慢性病和QOL评分信息缺失严重的问卷后获有效问卷1 890份。年龄60～99岁，平均(71.4±5.9)岁，男888人，女1 002人；民族以汉族为主1 683人；文化程度文盲434人、小学503人、初中559人、高中及以上394人。

1.2QOL评价 采用中文版健康调查简表(SF-36)〔12〕进行评定，该量表有36个条目，包括躯体健康(PCS)和心理健康(MCS)两方面。各维度原始得分经转换后为最终得分，得分0～100分，得分越高，QOL越好。

1.3统计学方法 采用SPSS22.0和AMOS17.0统计软件进行分析，采用探索性因子分析构建QOL影响因素的潜变量和测量变量之间的测量模型，采用一般化最小平方法(GLS法)建立各个潜变量间的结构方程模型，根据修正指数(MI值)对模型进行修正，确定最佳模型，并根据多种拟合度判断指标综合评价模型的拟合效果。

2 结 果

2.1贵阳市居家养老老年人QOL得分 贵阳市居家养老老年人QOL总分为(563.75±133.91)分，其中PCS得分为(278.24±78.10)分，MCS得分为(27.300±67.13)分。

2.2构建贵阳市居家养老老年人QOL影响因素的潜变量 不同性别、年龄、文化程度、宗教信仰、婚姻状况、家庭经济状况、年医疗支出、月收入、居住情况、生活环境满意度、体育锻炼、是否患慢性病、患慢性病种类、日常生活能力及自身健康满意情况等15个因素的QOL差异有统计学意义(P<0.05)。见表1。

表1 贵阳市居家养老老年人QOL影响因素单因素分析分)

将上述观测变量采用探索性因子分析构建结构方程模型潜变量，KMO值为0.635，Bartlett球形检验近似χ2值为6 014.445，差异有统计学意义(P<0.05)，说明可进行因子分析。采用正交旋转中的方差最大化旋转，共提取6个公因子，累计方差贡献率为63.16%。公因子1命名为疾病相关因子，公因子2命名为社会地位因子，公因子3命名为婚姻家庭因子，公因子4命名为生活条件因子，公因子5命名为身体功能因子，公因子6为宗教信仰。相关变量赋值见表2。

2.3贵阳市居家养老老年人QOL影响因素的结构方程模型 根据因子分析结果及相关理论研究〔3～8〕，将公因子1～5作为外生潜在变量，各因子组成变量及因子6作为观察变量；PCS得分和MCS得分分别作为QOL的观测变量，QOL为内生潜变量，构建结构方程初始模型，见图1。

表2 相关变量及赋值

图1 贵阳市居家养老老年人QOL影响因素初始模型

采用一般化最小平方法(GLS)进行参数估计。根据结构方程模型修正指数(MI)的提示，经过初始模型的设定、识别、除去无效的路径及变量，不断地修正确定最佳模型(见图2)，经过修正的模型拟合度良好，均达到相应的参考指标，模型可以接受(见表3)。

图2 贵阳市居家养老老年人QOL影响因素结构方程模型(标准化路径图)

表3 贵阳市居家老年人QOL影响因素结构方程模型修正拟合结果

是否患慢性病、患慢性病数量、年医疗支出和自身健康满意度构成的疾病相关因子对QOL有负向的直接作用(-0.426)和间接作用(-0.117)，总效应最大(-0.542)；日常生活能力和是否体育锻炼构成的身体功能因子对QOL的直接作用最大(-0.466)；而年龄通过影响身体功能因子和疾病相关因子对老年人QOL产生负向间接作用(-0.249)；文化程度和月收入构成的社会地位因子对老年人QOL仅有间接正向作用(0.086)，即文化程度和月收入会通过影响疾病相关因子(0.171)和身体功能因子(-0.341)对QOL产生较弱的间接效应。各个潜变量和观测变量的标准化效应均有统计学意义(P<0.05)。

AGFI：调整后适配度指数，GFI：适配度指数，CFI：比较适配指数，TLI：非规准适配指数，NFI：规准适配指数，RFI：相对适配指数，RMSEA：渐进残差均方和平方根，NC：规范卡方

3 讨 论

本次调查资料课题组前期采用多元线性回归分析发现贵阳市居家养老老年人QOL的影响因素有年龄、是否患慢性病、体育锻炼，文化程度、性别以及日常生活能力〔11〕。这些影响因素间可能存在相互影响。本研究结果表明通过对慢性病的干预和降低医疗费用及提高自身健康满意度对提高居家养老老年人的QOL最具成效。与其他研究结论相符〔13，14〕。年医疗支出越低和自身健康满意度越高的老年人其QOL越高，年医疗支出和自身健康满意度在一定程度上体现了慢性病的严重程度，该结果可帮助政府部门在制定慢性病管理政策提供精准干预方向。此外，与其他研究〔13，14〕不同的是疾病相关因子还通过身体功能因子(日常生活能力和体育锻炼)对QOL产生间接效应。慢性病的发生发展会逐渐导致机体日常活动能力降低〔15〕，其中脑卒中是导致老年人失能的主要慢性疾病〔16〕，最严重的危害会使患者出现偏瘫，若不尽早进行科学的康复训练，将会加重老年人的身心负担。有研究显示年龄、文化程度及经济水平对老年人QOL有影响〔5，8，14，17〕。这些研究多是采用多元回归或相关分析，其结果不能够准确的解释上述因素是如何作用于老年人的QOL的。本研究发现年龄越大、文化程度和月收入越低的老年人QOL越差。但上述因素并不是直接作用于QOL，而是通过疾病相关因子和身体功能因子对QOL产生间接影响。研究结果不但能帮助QOL干预时找出重点人群，而且还指出了干预措施的重点内容。综合上述分析结果，提高当地居家养老老年人QOL最有效的措施是对高龄、文化程度和经济水平较低者进行慢性病的综合干预，防止和延缓慢性病的发生和发展，并加强对健康生活方式(加强体育锻炼)的宣传教育。