七大老年公共数据库
七大老年公共数据库共涵盖33个国家的数据,包括:美国健康与退休研究 (Health and Retirement Study, HRS);英国老龄化纵向研究 (English Longitudinal Study of Ageing, ELSA);欧洲健康、老龄化和退休调查(Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe ,SHARE);韩国老龄化纵向研究(Korean Longitudinal Study of Ageing, KLoSA);中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Survey, CHARLS);墨西哥健康与老龄化研究(The Mexican Health and Aging Study,MHAS);印度纵向老龄化研究 (Longitudinal Aging Study in India,LASI)
我们对发文情况分别作简要文献预览,并报道使用联合数据库发表文章列表。
7.18-7.24期间七大老年公共数据库文献预览
美国健康与退休研究 (HRS):共发文8篇,3篇二区文章;
英国老龄化纵向研究 (ELSA):共发文1篇,1篇二区文章;
欧洲健康、老龄化和退休调查(SHARE):共发文1篇,1篇二区文章;
韩国老龄化纵向研究(KLoSA):共发文0篇;
中国健康与养老追踪调查(CHARLS):共发文2篇,2篇二区文章;
墨西哥健康与老龄化研究(MHAS):共发文1篇;
印度纵向老龄化研究 (LASI):共发文1篇,1篇二区文章;
通过PubMed数据库检索发现,7.18-7.24共发表了1篇使用联合数据库的相关主题论文。
HRS公共数据库
Health and Retirement Study(健康与退休研究,HRS)是美国国家老年人口与家庭变化研究所(Institute for Social Research, ISR)主导的一项长期研究项目,始于1992年。
为纵向小组研究,对美国约20,000人的代表性样本进行调查。该项目的主要目标是深入了解美国中老年人口在健康、经济、社会和家庭层面的各种状况和变化。
HRS得到了美国国家老龄研究所(National Institute on Aging, NIA)和社会保障局(Social Security Administration)的支持,被认为是关于老年人口的最全面、最权威的长期研究之一。
通过其独特的深度访谈,HRS 提供了大量宝贵的、不断增长的多学科数据,研究人员可以利用这些数据来解决有关老龄化挑战和机遇的重要问题。
一、PubMed数据库
通过PubMed数据库“Health and Retirement Study”检索发现,7.18-7.24共发表8篇相关主题论文,3篇医学二区文章,部分文章介绍如下。
1.外国学者文章介绍(一)
标题:美国成年子女经济劣势和老年父母的认知轨迹
研究目的:成年子女社会经济地位(SES)已被确定为老年父母认知衰老的预测因子。然而,研究主要依赖教育程度作为成年子女社会经济地位的唯一衡量标准。我们评估了美国成年子女的经济劣势与老年父母认知结果之间的关系。
方法:我们使用来自美国健康与退休研究的数据(2000-2014年,n = 15053名年龄> 50岁且至少有一个成年子女的受访者)。成年子女的经济劣势是通过三个指标来衡量的,即极低的收入、失业和缺乏住房所有权。我们使用线性混合模型来估计成年子女经济劣势与言语记忆分数下降率之间的关系,控制受访者的社会人口统计学特征。
结果:至少有一个成年子女(相对于没有成年子女)的极低收入与较低的言语记忆有关(b = -0.041, 95% CI: -0.043, -0.039)。言语记忆z分数的下降率虽小但显著相关(b = 0.004, 95% CI: 0.000, 0.008),父母性别、婚姻状况和社会经济地位存在一定的异质性。
结论:后代的经济劣势可能会影响到老年父母的初始记忆功能水平,尽管与记忆衰退的关联证据很弱。旨在改善成年子女经济条件的公共政策干预可能间接有利于弱势父母的后期认知表现。
2.外国学者文章介绍(二)
标题:美国老年人的出生地和认知功能:来自统一认知评估协议的发现
研究目的:越来越多的证据表明,出生地点(PoB)和相关环境可能对各种晚年结果产生长期和倍增的影响。然而,对晚年认知功能不同领域的具体贡献仍然知之甚少。本研究调查了出生状态对晚年认知功能广泛领域的影响程度。
方法:采用来自健康与退休研究(HRS)统一认知评估方案(HCAP)的具有全国代表性的65岁及以上美国人样本(N= 3333)。在HCAP中评估认知功能,并将其与HRS出生状态数据联系起来,以探讨PoB对晚年认知差异的影响。采用基于回归的Shapley分解来量化这一贡献。
结果:PoB对所有被评估的认知领域都有显著影响,包括记忆、执行功能、语言和流畅性、视觉空间功能、定向和一般认知功能。认知功能的地理差异在PoB中很明显,在美国南部各州出生的人和在外国出生的人比在其他州出生的人表现得更差。总体而言,在调整年龄、性别和种族/民族后,出生状态占认知总方差的2.2-9.7%。在进一步调整了整个生命过程中的综合社会经济和健康因素后,这一贡献下降到2.0-7.0%,并且对当前居住状态的控制很稳健。
结论:PoB对晚年认知有持久的贡献,存在显著的地理差异。要解决这些差异,需要更加平等的基于地方的政策、资源和生命早期环境,以促进整个生命过程中的健康公平。
3.外国学者文章介绍(三)
标题:分解社会心理健康与全因死亡率的关系:身体健康和生活方式因素的中介作用
研究目的:本研究利用美国健康与退休研究中7698个人的数据,量化了48种心理社会结构对全因死亡率的影响。
方法:使用潜在类别分析将参与者划分为相互排斥的社会心理健康组(良好,一般或较差),随后将其视为暴露。然后进行中介分析,以确定社会心理健康组的直接影响以及身体健康(功能状态和合并症)和生活方式因素(身体活动、吸烟和饮酒)对总体生存的间接(中介)影响。我们还创建了一个代表中介的综合效应的综合健康指数度量。
结果:我们观察到生存时间与社会心理健康组之间的总效应(TE)有很强的统计学意义(生存时间比(SR) = 1.73, 95%可信区间(CI):1.50,比较好与差时为2.01)。中介分析显示,心理社会健康组的直接影响占TE的一半以上(SR = 1.46, 95% CI:1.27,1.67)。综合健康指数测量介导了36.2%的TE,自然间接效应SR为1.18 (95% CI:1.13,1.22)。
结论:我们的研究结果表明,社会心理健康、身体健康和生活方式因素对生存率的影响是相互联系的。
其他三区、四区文章
CHARLS公共数据库
中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)是一项持续的纵向调查,旨在调查中国45岁及以上中老年人社会、经济和健康状况。基线调查于2011年开展,共17708名参与者,每两年追踪一次,目前已有5期数据2011(wave 1)、2013(wave2)、2015(wave 3)以及2018(wave 4),2020(wave 5)。
本周CHARLS文献预览
对PubMed数据库搜索发现,本周发表2篇charls论文。
对CNKI数据库搜索发现,本周发表1篇charls论文。
对中华医学杂志数据库搜索发现,本周发表0篇charls论文。
一、PubMed数据库
通过PubMed数据库“CHARLS”检索发现,7.18-7.24共发表2篇相关主题论文,其中共2篇医学二区文章,部分文章介绍如下。
1.中国学者文章介绍
标题:中国中老年人相对肌肉力量与心血管疾病的关系
研究目的:肌少症与心血管疾病(CVD)之间的关系是众所周知的。然而,肌少症的临床诊断复杂,不适合临床早期识别和预防心血管疾病。相对肌力(RMS)是一个相对定量和直接的指标,但其与心血管疾病的关系尚不清楚。因此,本研究的目的是探讨RMS与CVD发病率之间的相关性。
方法:这是一个横断面研究,使用2011年中国健康与退休纵向研究(CHARLS)的数据。CVD事件通过自我报告的医师诊断进行评估。RMS由最大握力除以附肢骨骼肌质量(ASM)确定。本研究采用多变量logistic回归和限制性三次样条(RCS)曲线探讨RMS与心血管疾病发病率的相关性。此外,我们进行了亚组分析,以提供支持这两个变量之间关联的额外证据。
结果:我们的研究共纳入8733人,其中心血管疾病患者1152人(13.19%),非心血管疾病患者7581人(86.81%)。当数据根据RMS的四分位数(Q)分组时,即使在控制了所有潜在的混杂因素后,CVD与RMS之间的负相关仍然具有统计学意义。与RMS第一阶段的受试者相比,第二至第四阶段CVD的or (95% ci)分别为0.99(0.83,1.17)、0.81(0.67,0.98)和0.70(0.57,0.85)。RCS结果显示RMS与CVD发病率呈负线性相关(非线性P = 0.555)。亚组分析显示,除性别组外,各组间无显著相互作用(相互作用P = 0.046)。
结论:我们的研究表明RMS与CVD发病率呈稳定的负相关。RMS有助于心血管疾病的早期识别和预防。
2.中国学者文章介绍
标题:抑郁症状在中老年人血尿素氮与肌酐比值与认知之间的关联中的中介作用:来自一项全国性纵向队列研究的证据
研究目的:血尿素氮与肌酐比值(BUNCr)与认知功能及抑郁症状之间的关系尚不清楚。我们的目的是研究BUNCr与认知以及抑郁症状之间的关系,并确定这些关系的机制。
方法:利用2015 - 2020年中国健康与退休纵向研究(CHARLS)的数据。认知功能采用认知状态电话访谈量表(TICS)评估,抑郁症状采用10项流行病学研究中心抑郁量表(CES-D-10)评估。我们采用多元线性回归模型来检验BUNCr与认知功能以及抑郁症状之间的关系。此外,我们还进行了因果中介分析,以确定抑郁症状在BUNCr与认知之间的潜在中介作用。
结果:我们观察到BUNCr与认知功能呈负相关(系数:-0.192;95%可信区间[CI]: -0.326 ~ -0.059), BUNCr与抑郁症状呈正相关(系数:0.145;95% ci: 0.006 ~ 0.285)。此外,因果中介分析显示,抑郁症状(比例介导:7.0%)显著介导BUNCr与认知之间的关联。
结论:我们的研究揭示了BUNCr与认知功能负相关,与抑郁症状正相关。此外,我们发现抑郁症状显著介导BUNCr与认知之间的关联。这些发现为认知功能和痴呆的预防和管理提供了新的证据和见解。
二、CNKI数据库
通过CNKI数据库“CHARLS”检索发现,7.18-7.24共发表1篇相关主题论文。
1.中国学者文章介绍
标题:城乡居民医保整合对老年人自评健康状况和生活满意度的影响研究
研究目的:关于医保制度改革与老年人健康状况、生活满意度三者之间的关系,尚缺乏一定的实证研究和依据。目的 探讨城乡居民医保制度整合对老年人自评健康状况和生活满意度的影响。
方法:本研究以中国健康与养老追踪调查(CHARLS)研究为基础,选取2015年和2018年随访数据,以≥60岁的老年人群且信息完整者作为研究对象,提取问卷调查中的人口学信息、健康状况与功能、医疗保健与保险等内容。根据是否实施城乡居民医保制度整合分为整合组和未整合组,建立Logistic回归模型,分析城乡居民医保制度整合对老年人群自评健康状况及生活满意度的影响。此外,进一步以城乡居民医保制度整合作为自变量,自评健康状况作为中介变量,生活满意度作为因变量,构建结构方程模型,进行中介效应分析。
结果:本研究共纳入研究对象4 364人,其中城乡居民医保整合组694人(15.90%),未整合组3 670人(84.10%)。城乡居民医保整合组自评健康状况显著优于未整合组(20.74%vs17.41%,P=0.038),且上升幅度更大(5.74%vs 3.12%),自评健康状况更好(OR=1.281,95%CI=1.038~1.581)。城乡居民医保整合组的人群生活满意度显著优于未整合组(94.80%vs 91.87%,P=0.009),生活满意度更高(OR=1.378,95%CI=1.037~1.831)。自评健康状况在城乡居民医保制度整合对生活满意度影响的作用中存在部分中介效应,效应值为0.050(P=0.043),中介效应在总效应中所占的比例为46.66%。
结论:城乡居民医保制度整合有利于老年人群健康状况得到一定的改善,提高老年人群的生活满意度,具有积极的现实意义。未来应继续加强对城乡居民医保制度的普及,提高医保待遇水平,建立健全更加合理的筹资机制,促进农村医疗服务质量提升,进一步改善老年人群健康水平。
CLHLS公共数据库
中国老年健康影响因素跟踪调查(简称“中国老年健康调查”,英文缩写CLHLS),是由北京大学健康老龄与发展研究中心/国家发展研究院组织的老年人追踪调查,调查范围覆盖全国23个省市自治区,调查对象为65岁及以上老年人和35-64岁成年子女,调查问卷分为存活被访者问卷和死亡老人家属问卷两种。该调查项目在1998年进行基线调查后分别于2000 年、2002年、2005年、2008-2009年、2011-2012年、2014年和2017-2018年进行了跟踪调查,最近的一次跟踪调查(2017-2018年)共访问15,874 名65+岁老年人,收集了2014-2018年期间死亡的2,226位老年人的信息。
“中国老龄健康影响因素跟踪调查”(1998-2018)是国内全国范围最早、坚持时间最长的社会科学调查。
本周CLHLS文献预览
对PubMed数据库搜索发现,本周发表1篇CLHLS论文。
对CNKI数据库搜索发现,本周发表0篇CLHLS论文。
对中华医学杂志数据库搜索发现,本周发表0篇CLHLS论文。
一、PubMed数据库
通过PubMed数据库“CLHLS”检索发现,7.18-7.24共发表1篇相关主题论文,其中共1篇医学2区文章,部分文章介绍如下。
1.中国学者文章介绍(一)
标题:阻止中国老年人长寿的因素:一项机器学习研究
研究目的:大多数老年人寿命不长意味着他们没有更多的时间去追求自我实现和为社会贡献价值。虽然对老年人寿命的研究很多,但传统统计的局限性使其缺乏将重要的影响因素综合研究,构建简单有效的预测模型的能力。
方法:基于中国纵向健康寿命调查(CLHLS)数据,选取2008-2018年和2014-2018年队列,对16个特征进行筛选和整合。采用弹性网络回归(ENR)、决策树(DT)、随机森林(RF)、k近邻(KNN)和极限梯度增强(XGBoost)五种机器学习算法建立模型,并通过CLHLS 2008-2018队列的内部验证和CLHLS 2014-2018队列的时间验证进行评估。此外,还解释了表现最好的模型,并根据变量重要性结果开发更简单的模型。
结果:采用XGBoost算法建立的模型性能最佳,内部验证AUC为0.788,时间验证AUC为0.806。日常生活工具活动(Instrumental activity of daily living, IADL)、休闲活动、婚姻状况、性别、日常生活活动(activity of daily living, ADL)、认知功能、总体植物性饮食指数(overall plant- diet index, PDI)和心理弹性8个特征在模型中较为重要。最后,利用这8个特征开发了更简单的模型,发现模型的性能在内部和时间验证中都没有下降。
结论:研究表明这8个因素对预测中国老年人死亡的重要性,并建立了一个预测性能良好的简单机器学习模型。它可以启发未来的重点研究方向,促进老年人长寿,以及在实际生活中使老年人健康长寿,或及时对老年人进行临终关怀,并可以使用预测模型辅助决策。
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