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南                                             第2期 总第127期
                                                    南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）
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                                             Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  2025年4月
                                             Journal
                   基于扎根理论分析，研究已初步揭示了家庭照                                        表4 样本家庭基本特征            （n=331）
               护者在不同阶段的支持需求与核心困境，但由于质                                  变量                        例数（%）
               性研究受限于小样本的深度刻画，其结论的普适性                             性别
               及分类依据仍需通过大样本数据进行验证。为此，                               男                           159（48.04）
                                                                    女                           172（51.96）
               本研究进一步采用离散选择实验方法，构建基于大
                                                                  年龄（岁，x±s）
               样本量化数据的潜类别模型，旨在实现双重目标：
                                                                    平均值                         76.41±9.71
               其一，量化检验质性研究中提出的医疗支持、工具
                                                                  失能程度
               支持及经济支持等需求的优先级；其二，系统揭示                               轻度失能                        103（31.12）
               失能老人家庭照护类型的异质性特征及其关键影                                中度失能                         91（27.49）
               响因素，为制定精准干预策略提供可操作路径。下                               重度失能                        137（41.39）
               文将系统报告量化研究的结果及其与质性发现的                              失能时长
               互证关系。                                                <2年                          80（24.17）
                  （二）离散选择实验研究结果                                     2~5年                         95（28.70）
                                                                    5~10年                        69（20.85）
                   1. 样本的基本情况
                                                                    ≥10年                         87（26.28）
                   共调查了331个失能老人家庭，平均家庭规模为
                                                                  居住方式
              （3.26±1.62）人。居住地为城镇163个，占比49.24%，
                                                                    独居                           9（2.72）
               农村168个，占比50.76%。有1个子女的家庭57个，占                        仅与老伴同住                      117（35.35）
               比17.22%，2~3个子女的183个，占比55.29%，4个及以                    与老伴和子女同住                     86（25.98）
               上子女的91个，占比27.49%（表4）。                                仅与子女同住                       90（27.19）
                   2. 潜类别模型筛选结果及命名                                  其他居住方式                       29（8.76）
                   模型的简约性和可解释性是两个非常重要的                            家庭规模（人，x±s）                    3.26±1.62
                                                                  居住地
               原则。根据该原则，选择最佳拟合模型时，常用的
                                                                    城镇                          163（49.24）
               方法是使用信息准则，如赤池信息量准则（AIC）、贝
                                                                    农村                          168（50.76）
               叶斯信息准则（BIC）、调整BIC（aBIC）和熵（Entropy）。
                                                                  经济水平
               Lo⁃Mendell⁃Rubin 似然比检验（LMR LR）、Bootstrap             好                            98（29.61）
               似然比检验（BLRT）用于显著性检验。一般而言，                             一般                          176（53.17）
               AIC，BIC 和 aBIC 的值越小表示模型拟合越好               ［14］ 。     差                            57（17.22）
               熵表示分类精确性，取值范围为 0~1，越接近 1 表明                        子女个数
               分类越精确     ［15］ 。一般而言，熵≥0.6 表示分类的精确                   1                            57（17.22）
               度较高   ［16］ 。                                         2~3                         183（55.29）
                                                                    ≥4                           91（27.49）
                   本研究从潜类别数为 1 的初始模型开始，一共
                                                                  照顾者与老人关系
               拟合了 5 个潜类别模型，见表 5。既往研究指出，在
                                                                    配偶                          167（50.45）
               每个类别至少 50 个被试的前提下，aBIC 是分类准确                         子女                          120（36.25）
               度最高的信息指数         ［17］ ，本研究分类最小的类型 1 也                保姆或其他                        44（13.29）
               有 75 例被试，因此，适用这一准则。与此同时，熵显
               示，3 分类模型具有较好的分类精确度（Entropy=                       家庭居多，占比 45.6%，将这一类型命名为“轻失能
               0.702），且 LMR LR，BLRT 测试结果显著（P<0.05）。              中照护型”。这一结果与本课题组前期用中国老年
               综上所述，本研究最终选定3分类模型为最佳模型。                           健康调查（CLHLS）数据库第八轮数据得到的模型结
                   确定最佳模型后，再根据各外显变量的条件概                          果高度一致     ［18］ ，互为模型的外部验证。
               率进行类别的命名。表 6 显示，类型 1 中 90.7% 的                        3. 潜类别划分的影响因素
               老人重度失能，且照顾能力好的家庭在这一类型中                                为确定潜分类的预测变量，以获得的潜分类作
               占比 56.0%，因此，将这一类型命名为“重失能强照                        为因变量，主要人口学特征和家庭特征如年龄、教
               护型”；类型 2，中、重度失能老人占比分别为 38.3%                      育程度、婚姻、居住地等作为自变量，进行单因素交
               和 57.5%，且照顾能力差的家庭在这一类型中占比                         叉表卡方检验。再将单因素水平具有统计学意义
               64.2%，将类型 2 命名为“照护无力型”，类型 2 家庭                   （P<0.05）的变量全部纳入无序多分类回归模型，最
               居住形态以“偶居”为主，照顾者压力较重；类型 3 以                        终得出失能老人认知功能、慢性病数量、照护者文
               轻度失能老人为主，占比 70.0%，在这一类型中，家                        化程度、家庭经济水平和居住安排等变量对家庭照
               庭照顾能力好、中、差各占一定比例，以能力一般的                           护类型划分具有预测作用。
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