个体与群体视角下的北京市随迁老人健康相关生命质量及其影响因素分析 *

李岩静,郝晓宁,2△

(1.南京医科大学医政学院,江苏 南京 211166;2.国家卫生健康委卫生发展研究中心)

随着城市化和老龄化程度的不断加深,流动人口家庭化迁移特征的日益凸显,我国老年流动人口规模持续扩大。《中国流动人口发展报告2018》指出,老年流动人口规模由2000年的503.02万增长到2015年的1304.30万,5年内以年均6.6%的增长率增加了将近1.6倍。其中,为了照顾晚辈随子女迁居异地的比例达43%。对于随迁老人来说,在适应生活环境、生活方式等变化的同时,还要完成自身的再社会化,加之与既往医疗卫生服务支持体系的脱离,短时期内其健康支持水平急剧下降[1]。此外,随迁老人兼具“老年”与“流动”双重弱势属性,在社会适应力、生存质量、健康素养以及社会资源分配等方面均处于劣势地位[2-3],进一步加剧了老龄化的严峻形势。

在倡导“积极老龄观,健康老龄化”的时代背景下,随迁老人健康状况与生活质量已成为全社会亟需关注的公共卫生问题。健康相关生命质量(health related quality of life,HRQOL)包括客观健康状况和主观个人感知两部分内容,是用以衡量人们在生理健康、心理状态、社会关系等方面状况的综合性指标[4],更适应疾病谱和医学模式转变下的非死亡性健康状况评价。EQ-5D量表是测量生命质量的重要工具[5],主要包括量表和效用值体系两方面,不仅可以用来描述基本人群健康状况,而且能够从个体视角和群体视角测量其生命质量。因此,本研究以北京市随迁老人为研究对象,探究其健康相关生命质量及影响因素,为提高随迁老人健康水平提供有效的对策建议,也为有关部门制定和完善随迁老人福利政策提供科学依据。

1 数据与方法

1.1 数据来源

本研究采用多阶段分层抽样方法,依据北京市区位特征、各街道社区随迁老人的分布情况,确定调查社区和对象,并于2021年7月至10月期间,采用自制问卷进行调查,经数据清理后最终获得359份有效样本。本研究调查对象为60周岁及以上在本市居住时间达3个月以上的随迁老人。根据文献综述及本研究聚焦的研究对象特征,试将本研究中的随迁老人定义为:因照顾孙辈、异地养老等家庭原因,跟随子女从农村或乡镇迁居到城市的60岁及以上老年人[6-7]。

1.2 调查工具及变量选取

1.2.1 因变量

本研究采用的EQ-5D量表由量表和效用值体系两部分组成,量表又包括了以下内容:一是健康描述系统,包含活动能力、自理能力、日常活动、疼痛/不舒服、焦虑/抑郁5个维度,各维度有无任何困难/问题、中度困难/问题、重度困难/问题3个水平;二是直观式健康评价(EQ-VAS),是通过一条垂直的标尺(范围:0-100分)来评估受访者的自评健康状态,分值越高,自我健康状态越好。本研究采用中国健康效用值积分体系计算健康效用值[8],该值代表了受访者的健康状况在普通民众看来的好坏程度。具体计算公式为:健康效用值=1-(0.039+0.099*M2+0.246*M3+0.105*S2+0.208*S3+0.074*U2+0.193*U3+0.092*P2+0.236*P3+0.086*A2+0.205*A3+0.022*N3)[9]。其中M2、S2、U2、P2和A2表示行动能力、日常照顾、日常活动、疼痛/不适以及沮丧/焦虑处于水平2时为1,其他为0;M3、S3、U3、P3和A3表示以上各维度处于水平3时为1,其他为0;N3表示5个维度中至少有1个维度处于水平3时为1,其他为0。健康效用值区间为[-0.149,0.96],其中负值代表健康状态低于死亡,0.96表示完全健康。Spearman秩相关分析结果显示,健康效用值与EQ-VAS值有相关性(r=0.578,P=0.000),故本研究分别以健康效用值和自评健康为因变量进行影响因素的分析。

1.2.2 自变量

根据有关理论及文献综述,将自变量分为人口与社会经济学特征、流动行为特征、患病情况、卫生服务利用情况及社会支持情况五类。其中,社会支持情况采用肖水源社会支持量表(SSRS)进行测量。该量表包含12个项目,包括客观支持、主观支持和对支持利用度3各维度,3个维度的总和就是总社会支持得分。分数越高,社会支持越好。各变量的设置及赋值情况见表2。

1.3 数据分析方法

2 结果

2.1 研究对象基本情况

本文共纳入样本359例,其中男性177例(49.30%),女性182例(50.70%);年龄60～69岁261例(72.70%),70～79岁88例(24.51%),80岁及以上10例(2.79%);未上过学者34例(9.47%),小学及初中学历者260例(72.42%),高中及以上学历者65例(18.11%);无配偶者85例(23.68%),有配偶同住者204例(56.82%),有配偶不同住者70例(19.50%);每月可支配收入<2000元136例(37.88%),2001～3000元120例(33.43%),3001～4000元64例(17.83%),>4000元39例(10.86%)。见表3。

2.2 随迁老人健康相关生命质量

随迁老人健康效用值的中位数为0.875(0.114,0.961)。将健康相关五维度按存在困难/问题的比例(包括中度困难和重度困难)由高到低进行排序,依次为疼痛或不舒服(39.6%)、焦虑或抑郁(22.0%)、活动能力(16.7%)、日常活动(8.9%)、自理能力(8.6%)。各维度分布情况见表1。随迁老人的自评健康(EQ-VAS值)均值为79.94±12.037,得分在71～80分的人数最多,占29.8%,其次为81～90分(24.0%),再次为61～70分(22.6%)。见表2。

表1 EQ-5D量表各维度分布情况

表2 随迁老人自评健康得分(EQ-VAS)情况

随迁老人群体视角下的健康效用趋势与自评健康状态总体一致,但在公共卫生服务利用方面存在较大差异。从群体视角看,已建立健康档案、接受过社区健康教育服务、未接受过社区健康管理服务、参加家庭医生签约服务的随迁老人健康状况更好;从个体视角看,除在“是否接受过社区健康管理服务”特征上表现出与健康效用值相同趋势之外,其余均相反。见表3。

表3 随迁老人健康相关生命质量的单因素分析结果

2.3 随迁老人健康相关生命质量的单因素分析

使用秩和检验对健康效用值进行单因素分析,其中两分类变量采用Wilcoxon秩和检验,多分类变量采用Kruskal-Walls H检验;对自评健康进行t检验和方差分析。分析结果显示,年龄、受教育程度、婚姻状况、流动原因、一年内是否患病/负伤或不适、是否患高血压、是否建立健康档案、是否参加家庭医生签约以及社会支持情况的健康效用值差异有统计学意义。除以上9个变量外,性别、经济状况、流动范围、是否患糖尿病以及是否接受过社区健康管理服务的EQ-VAS值差异也有统计学意义(P<0.05)。见表3。

2.4 随迁老人健康相关生命质量的多因素分析

分别以健康效用值和自评健康为因变量,以其单因素分析中差异有统计学意义的变量为自变量,建立Tobit右截断模型和OLS回归模型。Tobit模型分析结果显示:年龄、受教育程度、一年内是否患病/负伤或不适、是否患高血压、是否建立健康档案及社会支持情况对随迁老人健康效用值有着显著性影响。相较于60～69岁的低龄随迁老人,70～79岁的随迁老人健康效应值更低;高中及以上学历随迁老人的健康效用值比从未上过学的随迁老人高;与两周内患病/负伤或不适的随迁老人相比,一年内未患病/负伤或不适的随迁老人健康效用值更高;患有高血压会降低随迁老人健康效用值;未建立健康档案的随迁老人健康效用值低于已建立健康档案的随迁老人;社会支持得分在41分及以上的随迁老人健康效用值比得分在30分及以下的健康效用值高。见表4。

表4 随迁老人健康相关生命质量的回归分析结果

据OLS回归模型分析结果可知,性别、年龄、婚姻状况、经济状况、流动范围、流动原因、一年内是否患病/负伤或不适以及是否患高血压对随迁老人自评健康有着显著性影响。女性、低龄、有配偶同住、经济状况有较多结余、市内随迁、因投靠子女而随迁、2周内未患病/负伤或不适以及未患有高血压的随迁老人自评健康状况更好。见表4。

3 讨论

3.1 随迁老人个体视角和群体视角下的健康相关生命质量在老年人群中处于不同水平

调查结果显示,与张耀光[10]等人基于第五次国家卫生服务调查的研究结果相比,北京市随迁老人健康效用值(0.8599)低于我国65岁及以上老年居民(0.8926),但其VAS值(79.94)反而明显高于65岁及以上老年居民(71.70)。此外,北京市随迁老人健康五维度存在困难/问题的比例也与赵文铎[11]、刘一鑒[12]等人的结果存在差异,主要表现为焦虑或抑郁维度存在问题的比例明显高于一般老年人。

以上情况表明:随迁老人个体视角和群体视角下的健康相关生命质量在我国老年人群中处于不同水平,与我国老年居民相比,北京市随迁老人自评健康状况较好,但实际客观状况更为糟糕,在心理健康层面尤为突出。究其原因,一方面,随迁老人随子女从农村迁居城市,其生活环境、生活方式、人际关系等多方面发生重大变化,面临社会再适应的巨大压力,难免容易产生焦虑、抑郁等心理问题,客观健康状况容易受到多种社会因素的影响;另一方面,在“家本位”价值观影响下,因随迁而得以与子女共同生活的理想状态会促使老人做出更高的主观健康评分。因此,即使现有研究表明随迁老人自评健康状况较好,但随年龄增长带来的身体机能衰退问题依旧突出,且随迁带来的心理问题也需引起重视。这提示我们应给予随迁老人更多的关注,加强家庭代际支持,提高社区服务质量,完善社会保障制度,促进实现随迁老人群体的健康老龄化目标。

3.2 随迁老人个体视角和群体视角下的健康相关生命质量存在相关性

调查发现,从不同特征分类来看,随迁老人个体视角和群体视角下的健康相关生命质量指数趋于一致,存在一定相关性,但在不同公共卫生服务利用情况下两者存在较大偏差,未利用相关公共卫生服务的随迁老人健康效用值较低,而其自评健康状态反而好,这与闵淑慧[13]等人的研究结果相一致。一方面,公共卫生服务的利用可以有效预防和控制疾病的发生和恶化,维持和改善随迁老人客观健康状况,健康效用值更高;另一方面,由于自评健康存在较强的主观性,而未利用相关公共卫生服务的随迁老人自身健康素养较低,故对自我健康状态存在较高的预估[14]。因此,有关部门应及时掌握随迁老人相关信息,加大卫生健康政策的宣传力度,时常开展针对随迁老人的健康教育活动;同时,要加快建立随迁老人的健康档案,广泛开展针对该人群的公共卫生服务,使其充分且公平地享有国家基本公共服务均等化成果,改善随迁老人健康状况。

3.3 随迁老人个体视角和群体视角下的健康相关生命质量影响因素存在差异性

调查结果显示,高龄、一年内曾患病/负伤或不适、患有高血压的随迁老人个体和群体视角下的健康状况更差,这与机体功能的下降有关,与诸多学者的研究结果相一致[15-16]。

在群体视角下,除上述影响因素外,受教育程度、是否建立健康档案、社会支持情况也会对随迁老人健康状况产生显著性影响。受教育程度较高、已建立健康档案的随迁老人健康效用值更高。可能是受教育程度较高的随迁老人健康素养较好,有较高的自我健康管理意识,善于通过建立健康档案等多种途径积极获取相关公共卫生服务[17],从而预防疾病的发生发展,提高自身健康状况。此外,社会支持水平高的随迁老人健康效用值也更高,这与诸多学者的研究结果一致[18-1920]。作为流动老人健康的一个重要保障因素,获得较高的社会支持水平可以有效促进随迁老人社会融合,从而有助于维持良好的健康状况。因此,有关政府部门应鼓励社会组织与相关机构组织养老服务支持系统,鼓励随迁老人积极参与各类社会活动,提升社区邻里间的互动支持,加强和拓展随迁老人社会支持网络,提升其在迁居地的再社会化水平。

在个体视角下,婚姻状况、经济状况、流动范围、流动原因也会对随迁老人自评健康状态有着显著性影响。无配偶、经济状况不良的随迁老人VAS值较低,这与陈诚[23]、戴蓉慧等人[24]的结果相符。配偶作为老年生活中最主要的情感寄托,有助于老人增加生活动力和面对疾病的勇气,维持身心健康;而良好的经济状况可以尽量满足老人物质和娱乐的各种需求,也有能力负担医疗及保健费用,从而获得良好的生存质量。从流动范围来看,北京市内流动的随迁老人自评健康状态比跨省流动老人好。究其原因,首先,流动范围越小,对于流入地的环境更为熟悉,社会融入也更容易[25];此外,有研究表明,省/直辖市内流动的老人基本卫生服务利用水平高于跨省流动老年[18],而卫生服务利用率会对健康状况产生正向促进作用。从流动原因来看,因异地养老而随迁的老人自评健康最差,这与武玉[26]等人的结果基本一致。这可能是因为被子女接去异地养老的老年人本身年龄偏大,身体状况较差,从而降低了其对健康的主观感受。

综上所述,随迁老人个体视角和群体视角下的健康相关生命质量在老年群体中处于不同水平,其影响因素也存在一定差异。相较于客观的身体健康评价,自评健康状态背后有着更为复杂的机理,健康理念、健康素养、社会支持、心理因素等均会影响主观健康自评[27],因此有关自评健康的影响机制还有待更多的分析视角加以解释。