呂軍城 劉德平 王素珍 陳景武
本文通過對某地區(qū)老年人眼病的調(diào)查,了解該地區(qū)老年人眼病患病現(xiàn)狀、未就診率,并分析未就診影響因素,為進一步降低老年人眼病患病率、提高就診率和生活質(zhì)量提供理論依據(jù)。
1.調(diào)查對象及抽樣方法
以某地區(qū)農(nóng)村≥60歲的老年人為研究對象,采用橫斷面調(diào)查,對農(nóng)村按平原地區(qū)、丘陵地區(qū)、山區(qū)分層,以村為單位,進行整群按1/10比例抽樣調(diào)查。共調(diào)查20個村共3 100人。
2.調(diào)查方法與質(zhì)量控制
應用自行編制的調(diào)查表采取現(xiàn)場問卷調(diào)查方式進行調(diào)查。由統(tǒng)計學專業(yè)教師和眼科專業(yè)技術人員組成調(diào)查技術指導小組,制定調(diào)查方案,培訓調(diào)查員,落實調(diào)查時間、路線、方法。
調(diào)查人員攜帶儀器、設備進入調(diào)查點現(xiàn)場檢查;逐一填寫被調(diào)查人員各項指標,每查完一村由專人核對、檢查記錄資料,有漏項者及時填補,錯項者及時核查更正,保證數(shù)據(jù)的準確、完整。
3.統(tǒng)計分析
對原始數(shù)據(jù)用Excel 2003雙人雙份錄入、校對,保證錄入數(shù)據(jù)的正確、完整。農(nóng)村不同地區(qū)眼病患者未就診率比較,進行多個樣本率比較的卡方檢驗。未就診的影響因素用單因素和多因素logistic回歸進行分析,并結合專業(yè)知識對模型擬合優(yōu)度和科學性進行評價。數(shù)據(jù)分析應用SAS 9.1軟件完成。
1.一般情況及患病率
調(diào)查共發(fā)放調(diào)查量表3 100份,收回3 068份,回收率為98.97%。剔除不完整或填寫不認真的量表34份,量表有效率為98.89%。被調(diào)查者平均年齡為70.68±7.73歲,其中患病老人共2 112人,患病率為69.61%。男女性別患病率分別為67.94%、70.57%,卡方檢驗兩患病率差異無統(tǒng)計學意義(χ2=0.212,P=0.645)。農(nóng)村60歲及以上居民眼病患病率,比較結果見表1。常見病患病率及構成比見表2。
表1 農(nóng)村60歲及以上居民眼病患病率(%)
表2 農(nóng)村60歲及以上居民主要眼病患病率及構成比
2.60歲及以上居民眼病患者未就診率
各區(qū)未就診率見表3,差別無統(tǒng)計學意義(χ2=5.465,P=0.065)。
表3 農(nóng)村60歲及以上居民眼病患者未就診率
3.患病未就診影響因素分析
(1)變量的賦值及特異值診斷
從專業(yè)上考慮地區(qū)、性別、年齡、學歷、戶主學歷、子女數(shù)、年均收入(元)、患病時間長短(月)、病種可能為患眼疾老人未就診的主要影響因素。在進行線性分析前,首先進行自變量與logit P的線性趨勢檢驗;除地區(qū)、性別為二分類變量外,將以上其他變量為橫坐標,以logit P為縱坐標,用散點圖進行線性趨勢檢驗。檢驗結果發(fā)現(xiàn)變量與logit P大致呈線性關系,可以直接引入方程進行分析。按照變量的類型對變量進行合理化賦值,二分類變量按照0、1賦值;多分類變量按照等距自然數(shù)編碼;多分類無序資料設置啞變量;因白內(nèi)障、翼狀胬肉、結膜炎發(fā)病率較高,且屬于多分類變量,故將其和其他眼病進行啞變量賦值。變量賦值見表4。
表4 眼病患者未就診影響因素賦值說明
特異值的存在將嚴重影響分析結果的準確性,故在分析之初應對數(shù)據(jù)進行預處理,剔除特異值。通過SAS命令proc logistic;model…;influence運行SAS程序,同時運行proc logistic;model…;IPLOTS,繪制散點圖進行特殊樣品的診斷,發(fā)現(xiàn)有6個樣品存在特異值,復查發(fā)現(xiàn)調(diào)查數(shù)據(jù)確實存在邏輯錯誤,決定剔除這6個樣品,以保證分析結果的準確性。
(2)進行單因素logistic回歸分析
以患病者是否就診為因變量,未就診賦值為1,就診賦值為0;將前述可能影響因素作為自變量,進行單因素兩分類logistic回歸分析,結果見表5。
按照α=0.25檢驗水準,只有性別、年齡、子女數(shù)、白內(nèi)障、翼狀胬肉、結膜炎、其他眼病、糖尿病、高血壓有統(tǒng)計學意義。
(3)多元共線性診斷
logistic回歸要求模型的解釋變量之間不能具有線性的函數(shù)關系,然而,在很多研究中,各變量常常不是獨立存在的,而是存在一定程度的線性依存關系,這一現(xiàn)象稱作多重共線性〔1〕。專業(yè)上考慮年齡和患病時間、年齡和子女數(shù)可能存在共線性,運行SAS程序結果顯示兩者的容忍度均大于0.86,條件指數(shù)均小于10,可以認為兩者之間不存在共線性??紤]分類指標對條件指數(shù)等不敏感,用卡方檢驗診斷兩組指標共線性發(fā)現(xiàn)年齡與子女數(shù)間存在共線性,專業(yè)上考慮年齡更具有現(xiàn)實意義,所以決定剔除子女數(shù)變量。
表5 未就診單因素logistic回歸分析
(4)交互效應項分析
專業(yè)上考慮,年齡×學歷、年齡×年收入、年齡×患病時間、學歷×年收入、年收入×患病時間、可能存在交互效應。逐一進行單因素分析,按照α=0.25檢驗水準,發(fā)現(xiàn)年齡×學歷(P=0.153),年齡×患病時間(P=0.096),有統(tǒng)計學意義。
(5)多因素logistic回歸分析
將眼科常見相關疾病進行啞變量賦值,同時將性別、年齡、年齡×學歷、年齡×患病時間一起納入方程,依次選擇不同水平引入、剔除標準進行多元logistic逐步回歸分析。結果顯示,所有模型總體方程假設檢驗P值均 <0.0001,當 sle=0.35,sls=0.40時 Deviance和Pearson值最小,表明方程擬合優(yōu)度最好;并且類R2最大,方程解釋數(shù)據(jù)變異度能力最好;同時符合專業(yè)解釋。各模型比較及擬合優(yōu)度見表6。具體分析結果如表7。
表6 不同引入、剔除標準方程擬合優(yōu)度
表7 未就診多因素logistic回歸分析
結果顯示,按照α=0.05檢驗水準,年齡、糖尿病、高血壓、翼狀胬肉、年齡×學歷、年齡×患病時間為患眼疾老年人未就診的抑制因素,即就診的促進因素。其OR值見表8。
表8 各影響因素OR值
隨著我國社會老齡化的加速,我國老年人口正以每年3%的速度在增加〔2〕。殘障流行病學調(diào)查證實,隨年齡增長殘疾的患病率增高,而在各種殘疾中,視力殘疾居第二位〔3〕。老年人眼病嚴重影響其視力和生活質(zhì)量,咎其原因主要是沒有及時發(fā)現(xiàn)、就診和治療。但查閱相關文獻發(fā)現(xiàn),尚未見針對老年人眼疾患者未就診原因的文獻。
本次調(diào)查結果顯示老年人眼病患病率69.61%,其中患病率最高的眼病為老年性白內(nèi)障為31.67%,和以往文獻報道2003年陜西農(nóng)村60歲以上人群白內(nèi)障患病率42.53%〔4〕,上海、成都、沈陽農(nóng)村60歲以上人群白內(nèi)障患病率17.3%、52.1%、34.5%〔5〕的結果相差不大,分析其差異主要因為地區(qū)差異,醫(yī)療宣傳力度,眼病認知,經(jīng)濟差別和眼科醫(yī)院的技術水平等有關。同時發(fā)現(xiàn)老年性白內(nèi)障占老年人眼病構成的45.5%,與國內(nèi)相關報道一致〔6〕,也與當前白內(nèi)障是致盲的首位眼病相吻合。
該地區(qū)60歲及以上居民眼病患者總的未就診率為71.73%,不同地區(qū)未就診率差別無統(tǒng)計學意義。眼病患者未就診率相當高,已嚴重影響了農(nóng)村60歲及以上居民的視覺質(zhì)量和生活質(zhì)量。通過多元分析發(fā)現(xiàn)年齡、年齡×學歷、年齡×患病時間是患眼疾老人未就診的抑制因素。其原因主要是因為隨著學歷提高,對眼病認知提高;隨著患病時間及年齡的增加,給患者造成生活的不便亦增加,兩者交互效應促使患者就診。翼狀胬肉、糖尿病、高血壓、為患眼疾老人未就診的抑制因素;其原因可能主要是翼狀胬肉起病較急、可引起眼睛明顯不適;而糖尿病和高血壓可以引起眼底病變、青光眼、白內(nèi)障等眼部疾病,而且糖尿病和高血壓是老年人高發(fā)的全身疾病,可以從思想上引起患者的重視,有利于促進眼病患者及時就診。
鑒于以上研究,建議在眼疾預防控制工作中,加大愛眼護眼教育和宣傳,提高群眾對眼病危害性的認知,進一步加強和完善農(nóng)村三級眼病的預防保健體系,定期對老年人開展眼病的調(diào)查工作,力爭做到早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療;從而降低眼病的患病率,減少未就診率,提高老年人的視覺質(zhì)量和生活質(zhì)量。
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