CHARLS最新一波数据发文了,用了潜类别分析和Cox回归发了二区!

B站影视 电影资讯 2025-08-29 14:27 2

摘要:抑郁症状(DS)和腰痛(LBP)构成了重大且日益严重的公共卫生挑战,中国也不例外。调查显示,中国成年人(45岁以上)抑郁症患病率达26%。此外,腰痛是中国因残疾(YLD)负担疾病而损失年数的第二大原因。

抑郁症状(DS)和腰痛(LBP)构成了重大且日益严重的公共卫生挑战,中国也不例外。调查显示,中国成年人(45岁以上)抑郁症患病率达26%。此外,腰痛是中国因残疾(YLD)负担疾病而损失年数的第二大原因。

兰州大学公卫学者用CHARLS公共数据库2013年,2015年,2018年和2020年四波数据,开展了一项队列研究。2024年3月,在《Journal of Affective Disorders(医学二区,IF=6.6)发表了一篇题为:“Association of depressive symptoms with risk of incidence low back pain in middle-aged and older Chinese adults”的研究论文,创新性地探讨了特定DS与不同DS模式和LBP事件之间的关系。

本文作者为兰州大学公共卫生学院学者,仅一个作者和一个通讯作者,是比较少见的。

主要研究结果

1.研究设计

本次研究数据来源于CHARLS,用了CHARLS最新一波数据。经过纳排,本研究共包括4713名45岁以上的中老年人。基线时,787名(16.70%)受访者的DS呈阳性。

2.KM生存曲线及log-rank检验表明存在显著差异

在2011年6月至2020年9月的随访期间,2234名受访者经历了事件性LBP事件。

Kaplan-Meier生存曲线的DS状态、DS评分的五分位数、特定DS(10种)和DS模式(5种)表明,两组在LBP事件上存在显著差异(所有log-rank检验:P

3.DS阳性者较阴性者与新发LBP新发事件风险增加73%

在DS阳性受访者中,LBP发病率为110.53 / 1000人/年。

调整后的Cox比例风险回归模型的结果总结了DS与事件LBP之间的关系。

与DS阴性的受访者相比,DS阳性的受访者与LBP事件风险增加73 %独立相关。

按五分位数划分的DS评分也观察到类似的结果。与五分位组1(0~2)相比,五分位组5(12~30)与新发LBP风险增加124%独立相关

此外,按五分位数划分的DS评分与LBP事件呈强正线性相关(趋势P值

4.5种特定DS事件与LBP事件独立相关

在特定DS的受访者中,常见的LBP事件包括“感到绝望”(32.91%)、“睡眠不安”(25.93%)和“感到不快乐”(24.61%)。

在 10 个特定 DS 中,注意力不集中、费力、绝望、睡眠不安和孤独感,每个都与事件 LBP 独立相关。

5.DS五类模式与LBP事件风险增加独立相关

研究者进行潜类别分析,发现5类模型在AIC、BIC、sabic的绝对值较低、VLMR-LRT、BLRT 优于其他类模型。因此,选择5类模型以研究DS模式与LBP事件之间的关联。

模式1可以定义为DS的“被小事困扰-抑郁感”模式。

模式2可以定义为DS的“抑郁-不快乐”模式。

模式3可以定义为DS的“绝望-不快乐”模式。

模式4可以定义为DS的“被小事困扰-抑郁感”模式。

模式5可以定义为DS的“健康”模式。

与模式5(DS的“健康”模式)相比:

模式1的受访者风险最高。

模式2的受访者与LBP事件风险增加77%独立相关;

模式3的受访者与LBP事件风险增加22%独立相关;

模式4的受访者与LBP事件风险增加41%独立相关。

设计与统计学方法

一、研究设计

P(Population)参与者:CHARLS数据库45岁以上中老年人

E(exposure)暴露:抑郁症状,包括DS状态、DS评分的五分位数、特定DS(10种)和DS模式(5种)

O(outcome)结局:新发腰痛

S(Study design)研究类型队列研究

二、主要统计方法

1.Cox比例风险回归模型三件套

利用Cox比例风险回归模型计算95% CIs的风险比(HRs),以检验DS和LBP事件之间的关联。

使用Kaplan-Meier分析和log-rank检验来评估2011年6月至2020年9月期间DS状态、五分位数DS评分、DS模式和特定DS的无LBP生存率。

2.潜类别分析(LCA)

使用潜在类别分析(LCA)来解释人群的异质性,并确定DS的潜在亚群

我们确定了五种DS模式。模型选择方法如下:

对于每个指定给定类别数量的模型(从1类到6类),AIC、BIC、ssaBIC(较低的绝对值表示一个优秀的模型)。

VLMR-LBT和BLRT (P 0.6被认为是合理值。

然而,最终的选择是基于研究结果可解释。

后 记

这项研究是暂时为数不多用到CHARLS数据库最新一波数据(去年十一月份正式发布的第五波数据)的研究。

研究内容很丰富,并且创新性的探讨了特定DS与不同DS模式和LBP事件之间的关系。做了DS状态的,DS五分类数据的,10种特定DS,以及用潜类别分析方法确定的5种DS模式与LBP的关联。

用到的方法不是很难,主要就是COX和潜类别分析,诸位不妨好好学学潜类别,是个好帮手!

来源:郑老师讲统计

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