目的基于2018年中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)数据了解全国45岁及以上中老年人群抑郁情况以及影响因素,为提高中老年人心理健康、缓解其抑郁症状提供实证依据。方法研究数据来源于2018年的中国家庭追踪调查数据。...目的基于2018年中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)数据了解全国45岁及以上中老年人群抑郁情况以及影响因素,为提高中老年人心理健康、缓解其抑郁症状提供实证依据。方法研究数据来源于2018年的中国家庭追踪调查数据。流行病学调查用抑郁量表(CES-D)评定抑郁患病情况,使用两水平二分类非条件logistic回归方法分析抑郁症状患病率的影响因素。结果采用本次调查中抑郁得分的第80个百分位数得分为临界值,结果抑郁症状检出率为23.61%;女性相比男性更容易患抑郁症状;丧偶者患抑郁的风险更高;文化程度越高,患抑郁的可能性越低;农村地区中老年更容易患抑郁;患慢病和自评健康差的中老年人患抑郁风险更高;睡眠时间是患抑郁症状的一个保护因素。在控制了以上个体层面因素后,沿海、经济较发达地区的中老年患抑郁的可能性低于内陆、经济欠发达的地区。结论相关卫生部门应该重点关注女性、丧偶、慢性病中老年的抑郁症状问题;在农村地区和经济欠发达的内陆地区,国家应投入更多的卫生资源,预防和改善中老年的抑郁患病情况。展开更多
目的建立多水平统计模型,定量评价针灸治疗原发性抑郁症的疗效及干预层次,并探讨其与Meta分析结果的异同。方法检索数据库,纳入针灸治疗原发性抑郁症文献,首先构建评价针灸疗效的拟合对数事件发生率线性模型,运用MLwi N 2.26软件拟合结...目的建立多水平统计模型,定量评价针灸治疗原发性抑郁症的疗效及干预层次,并探讨其与Meta分析结果的异同。方法检索数据库,纳入针灸治疗原发性抑郁症文献,首先构建评价针灸疗效的拟合对数事件发生率线性模型,运用MLwi N 2.26软件拟合结果,建立不同干预方式为指示变量的组合模型,以评价不同针灸干预方式对整体疗效影响程度。并对上述数据采用Rev Man 5.3软件进行Meta分析,比较两模型结果。结果最终纳入13项研究,多水平统计模型结果表明,单用针灸及针灸联合药物改善原发性抑郁症患者临床控制率优于药物[RR=1.54,95%CI（1.02,2.32）;RR=2.14,95%CI（1.63,2.81）];Meta分析结果显示,针灸联合药物改善原发性抑郁症患者临床控制率及总有效率优于药物[RR=2.24,95%CI（1.68,2.98）;RR=1.12,95%CI（1.05,1.19）]。干预方式指示变量数据模型分析结果表明,单用针灸与针灸联合药物在临床控制率、显效率及总有效率比较,差异均无统计学意义（P〉0.05）。综合多水平统计模型结果,单用针灸干预临床控制率为27.97%~28.14%,临床显效率为30.36%~35.79%,临床总有效率为90.85%~91.82%;针灸联合药物干预临床控制率为36.42%~36.64%,临床显效率为38.52%~38.84%,临床总有效率为90.91%~93.58%。结论多水平统计模型方法可评价针灸疗效及干预层次,支持针灸疗效的高质量证据充分,较Meta分析结果更为准确。展开更多
When the statistics distribution of interested is complex or vague, Bootstrap method may be used to estimate standard error and confidence interval. However, the results derived from parametric and nonparametric Boots...When the statistics distribution of interested is complex or vague, Bootstrap method may be used to estimate standard error and confidence interval. However, the results derived from parametric and nonparametric Bootstrap methods applied to hierarchically structured data may be different. According to the comparing, we found and concluded that nonparametric Bootstrap method is relating seldom affected by the distribution in models. In terms of the nonparametric Bootstrap sampling, the effectiveness of sampling on the highest level unit is more satisfactory than lower level units. The estimation of confidence intervals and hypothesis testing of intraclass corelation coefficients is discussed based on multilevel generalized linear models.展开更多
文摘目的基于2018年中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)数据了解全国45岁及以上中老年人群抑郁情况以及影响因素,为提高中老年人心理健康、缓解其抑郁症状提供实证依据。方法研究数据来源于2018年的中国家庭追踪调查数据。流行病学调查用抑郁量表(CES-D)评定抑郁患病情况,使用两水平二分类非条件logistic回归方法分析抑郁症状患病率的影响因素。结果采用本次调查中抑郁得分的第80个百分位数得分为临界值,结果抑郁症状检出率为23.61%;女性相比男性更容易患抑郁症状;丧偶者患抑郁的风险更高;文化程度越高,患抑郁的可能性越低;农村地区中老年更容易患抑郁;患慢病和自评健康差的中老年人患抑郁风险更高;睡眠时间是患抑郁症状的一个保护因素。在控制了以上个体层面因素后,沿海、经济较发达地区的中老年患抑郁的可能性低于内陆、经济欠发达的地区。结论相关卫生部门应该重点关注女性、丧偶、慢性病中老年的抑郁症状问题;在农村地区和经济欠发达的内陆地区,国家应投入更多的卫生资源,预防和改善中老年的抑郁患病情况。
文摘目的建立多水平统计模型,定量评价针灸治疗原发性抑郁症的疗效及干预层次,并探讨其与Meta分析结果的异同。方法检索数据库,纳入针灸治疗原发性抑郁症文献,首先构建评价针灸疗效的拟合对数事件发生率线性模型,运用MLwi N 2.26软件拟合结果,建立不同干预方式为指示变量的组合模型,以评价不同针灸干预方式对整体疗效影响程度。并对上述数据采用Rev Man 5.3软件进行Meta分析,比较两模型结果。结果最终纳入13项研究,多水平统计模型结果表明,单用针灸及针灸联合药物改善原发性抑郁症患者临床控制率优于药物[RR=1.54,95%CI（1.02,2.32）;RR=2.14,95%CI（1.63,2.81）];Meta分析结果显示,针灸联合药物改善原发性抑郁症患者临床控制率及总有效率优于药物[RR=2.24,95%CI（1.68,2.98）;RR=1.12,95%CI（1.05,1.19）]。干预方式指示变量数据模型分析结果表明,单用针灸与针灸联合药物在临床控制率、显效率及总有效率比较,差异均无统计学意义（P〉0.05）。综合多水平统计模型结果,单用针灸干预临床控制率为27.97%~28.14%,临床显效率为30.36%~35.79%,临床总有效率为90.85%~91.82%;针灸联合药物干预临床控制率为36.42%~36.64%,临床显效率为38.52%~38.84%,临床总有效率为90.91%~93.58%。结论多水平统计模型方法可评价针灸疗效及干预层次,支持针灸疗效的高质量证据充分,较Meta分析结果更为准确。
文摘When the statistics distribution of interested is complex or vague, Bootstrap method may be used to estimate standard error and confidence interval. However, the results derived from parametric and nonparametric Bootstrap methods applied to hierarchically structured data may be different. According to the comparing, we found and concluded that nonparametric Bootstrap method is relating seldom affected by the distribution in models. In terms of the nonparametric Bootstrap sampling, the effectiveness of sampling on the highest level unit is more satisfactory than lower level units. The estimation of confidence intervals and hypothesis testing of intraclass corelation coefficients is discussed based on multilevel generalized linear models.
