Page 85 - 《南京医科大学学报（社会科学版）》2026年第1期
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南
               第1期 总第132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）                             ·
                 2026年2月                      Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  · 79
                                              Journal
                                                                 1961 年（50~54 岁）形成两组］、居住地、教育水平、婚
                              一、对象与方法
                                                                 姻状况、绝经状态、医疗保险、工作状态等；二是行
                  （一）研究对象                                        为生活方式，包括吸烟（吸烟记为“是”；从未吸烟或
                   本 研 究 所 用 数 据 来 源 于 CHARLS 数 据 库 。            戒烟记为“否”）、饮酒、夜间睡眠时长（过去 1 个月内
               CHARLS是一个具有全国代表性的长期队列研究，旨                         平均每天晚上真正睡着的时间在 6~8 小时记为“睡
               在深入探讨中国人口老龄化带来的健康挑战。该研                            眠正常”，否则记为“睡眠异常”）、社交活动（过去 1
               究自2011年6月起至2012年3月，采用多阶段抽样的                       个月进行了问卷中社交活动记为“有”，否则记为
               方法，在全国 28 个省份、150 个县级单位和 450 个村                  “无”）、体育锻炼（过去 1 个月参加了跳舞、健身和练
               级单位对 45 岁及以上的居民及其配偶（无论年龄大                         气功等活动记为“有”，否则记为“无”）。
               小）进行了基线调查。随后的调查每两年进行一                                 （三）统计学分析
               次，采用面对面问卷调查的形式，已于 2013 年、2015                         采用 R 4.4.0 和 Stata 17.0 软件对数据进行分
               年 、2018 年 和 2020 年 完 成 了 四 次 随 访 调 查 。            析。首先使用 R 软件完成描述性统计，对样本基线
               CHARLS 数据库涵盖了受访者的健康状况、医疗需                         特征进行描述，计数资料采用频数与百分比表示，
               求、社会经济状况及社会参与等多个领域，为中国                            并用卡方检验进行组间比较。随后，基于 GBTM                     ［14］
               中老年群体的健康研究提供了珍贵的数据资源。                             方法，利用 Stata 软件拟合慢性病发展轨迹并绘制相
               本研究将 40~54 岁女性界定为更年期（围绝经期及                        应图表。参考既往相关轨迹研究               ［15］ ，初步设定2至5
               绝经）研究对象。世界卫生组织（WHO）指出，女性                          条轨迹进行建模。模型拟合从较少亚组数及高阶
               围绝经期通常始于 40~45 岁，并持续至绝经后一段                        项开始，若高阶项无统计学意义，则逐次降低阶数，
               时期。参考贾钰 、张瑞           ［10］ 和金志春  ［11］ 等学者在更       直至所有轨迹参数均具有统计学显著性。最终依
                              ［9］
               年期女性健康状况的研究，均将 40~54 岁这一年龄                        据贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，
               段作为核心研究人群，这为本研究对象的界定提供                            BIC；值越小越好）、平均后验概率（average posterior
               了直接的流行病学证据支持。因此，本文将基线                             probability，AvePP > 0.7）及各亚组样本量占比（≥
               40~54 岁的女性作为研究对象，这能够有效地覆盖                         5%）综合判定最优模型           ［16］ 。在确定最优轨迹模型
               更年期发生与发展的关键阶段。                                    后，进一步纳入人口学特征及行为生活方式等因素作
                   基于上述界定，本研究的样本筛选流程如下：                          为自变量，采用R软件进行多分类Logistic回归分析，
               选取在 2011 年基线调查时年龄为 40~54 岁、女性个                    探讨上述因素与不同慢性病轨迹类型归属的关联。
               体作为初始队列，符合标准者共 3 508 例，并通过样                       检验水准设为α=0.05，结果以优势比（odds ratio，OR）
               本身份信息（ID）匹配获得了这些个体在后续4次随访                         及其95%置信区间（CI）表示。
              （2013 年、2015 年、2018 年、2020 年）的数据。随后，
                                                                                   二、结     果
               剔除各期随访中慢性病数据缺失的样本，最终得到各
               年份有效样本量为：2011年3 320例；2013年2 871例；                     （一）样本基本情况
               2015 年 2 794 例；2018 年 2 908 例；2020 年 2 922 例。         最终纳入分析的样本为 2 987 例，表1显示了在
               组基轨迹建模要求个体具备 3 次及以上的有效观测                          基线调查时全样本以及分出生队列的基本情况。在
               数据。据此，本研究最终对其中至少参加过3次调查                           全样本中，农村居住者 1 832 例（61.33%），城镇
               的2 987例样本进行轨迹建模及影响因素分析。                           1 155 例（38.67%）；1962—1971 年出生队列 1 853例
                  （二）研究方法                                       （62.04%），1957—1961 年1 134 例（37.96%）；已婚者
                   本研究基于 CHARLS 数据，深入剖析更年期女                      所占比例最高［2 573 例（86.14%）］；小学及以下文
               性慢性病发展情况。在变量选取方面，将慢性病患                            化程度占比最高［1 815 例（60.76%）］；未绝经者
               病数量作为因变量，以 CHARLS 问卷中自我报告的                        1 806 例（60.46%）；有社交活动者 1 600 例（53.57%）；
               慢性病数量（涵盖高血压、糖尿病等 14 种）来衡量，                        无锻炼习惯者占比极高［ 2 815 例（94.24%）］；在职者
               数值越大，代表患慢性病的数量越多。自变量选取                            2 388 例（79.95%）；睡眠异常者 1 692 例（56.65%）；不
               主要参考了健康生态学模型             ［12］ 的理论框架，该模型           饮 酒 者 2 602 例（87.11% ）；不 吸 烟 者 2 855 例
               强调健康是个体特征、行为方式以及多层次环境因                           （95.58%）。不同出生队列的被调查者在受教育程度、
               素复杂交互的结果。基于此，并结合更年期女性健                            是否绝经、工作状况以及平均慢性病数量等方面有显
               康相关的文献       ［13］ ，将自变量划分为两大类，一是人                 著差异，出生队列为1957—1961年的女性受教育程度
               口学因素，包括出生队列［鉴于 1967—1971 年（40~                    低、绝经、无业的比例以及平均慢性病数量高于出生队
               44 岁）样本量较少，故将其与 1962—1966 年（45~49                 列为1962—1971年的女性。基于以上区别，有必要区
               岁）合并为 1962—1971 年（40~49 岁）组，与 1957—               分出生队列探索慢性病发展轨迹及其影响因素。
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