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护理学报 ›› 2020, Vol. 27 ›› Issue (8): 11-15.doi: 10.16460/j.issn1008-9969.2020.08.011

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社区老年人居家不出危险因素分析及风险预测模型构建

武玉洁1, 邢乃姣2, 韩丽1, 刘盼盼1, 赵迪1, 赵梦璐1, 王爱敏1   

  1. 1.青岛大学 护理学院,山东 青岛 266071;
    2.青岛大学第二临床医学院,山东 青岛 266000
  • 收稿日期:2019-08-06 出版日期:2020-04-25 发布日期:2020-07-14
  • 通讯作者: 王爱敏（1967-）,女,辽宁铁岭人,硕士,教授,硕士研究生导师。E-mail:mdr613@163.com
  • 作者简介:武玉洁（1995-）,女,山东济宁人,本科学历,硕士研究生在读。

Risk Factors of Housebound Elderly in Community and Development of Risk Prediction Model

WU Yu-jie1, XING Nai-jiao2, HAN Li1, LIU Pan-pan1, ZHAO Di1, ZHAO Meng-lu1, WANG Ai-min1   

  1. 1. School of Nursing, Qingdao University, Qingdao 266071, China;
    2. The Second Clinical Medical College of Qingdao University, Qingdao 266000, China
  • Received:2019-08-06 Online:2020-04-25 Published:2020-07-14

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摘要： 目的 了解社区老年人居家不出的现状和风险因素,并构建其风险预测模型。方法 采用便利抽样方法对青岛市3个社区中符合条件的587名社区老年人采用统一调查问卷（一般资料、居家不出状态、日常生活活动能力量表、老年抑郁量表和社会支持评定量表等）入户访谈式调查,采用单因素分析和Logistic回归分析居家不出风险因素,建立风险预测模型,采用ROC曲线下面积对预测模型进行评价。结果 587名调查对象中居家不出者107名（18.2%）,本研究共纳入高龄（81~96岁,OR=3.062）、经济来源为政府低保（OR=33.199）、缺乏兴趣爱好（OR=4.285）、缺乏身体锻炼（有时,OR=9.457;不锻炼,OR=32.432）、严重功能障碍（OR=7.609）、抑郁（OR=16.050）6个危险因素。基于以上危险因素构建的风险预测模型ROC曲线下面积为0.937,灵敏度为0.944,特异度为0.765,Youden指数为0.709。结论 社区老年人居家不出发生率较高,影响居家不出发生的高危因素较多,在社区工作中应进行及时有效评估。构建的居家不出风险预测模型具有较高的预测能力和判断能力,可作为社区老年人居家不出的风险筛查工具。

关键词: 社区, 老年人, 居家不出, 风险预测模型

Abstract: Objective To understand the status and risk factors of housebound elderly people in community and to construct a risk prediction model for them. Methods A total of 587 housebound elderly people in 3 communities in Qingdao were investigated by using general information questionnaire,stay at home,Barthel Index, Geriatric Depression Scale (GDS), and Social Support Rating Scale (SSRS). Univariate analysis and logistic regression were used to establish a risk prediction model. The area under the ROC curve was used to test the model. Results Of the 587 objects, 107 of them were housebound elderly people, accounting for 18.2%.The study finally included elder age (age 81~96,OR=3.062),low income（OR=33.199）,lack of activity hobbies（OR=4.285）,lack of physical exercise(sometimes,OR=9.457;no exercise,OR=32.432）,severe dysfunction（OR=7.609）, and depression（OR=16.050）to construct the risk prediction model. The area under the ROC curve of this model was 0.937,with the sensitivity of 0.944,the specificity of 0.765 and the Youden of 0.709. Conclusion The prevalence of housebound is relatively high, and there are many risk factors. The risk prediction model established has a satisfactory prediction effect, which can be used as a risk screening tool for housebound elderly people in community.

Key words: community, elderly people, housebound, risk prediction model

中图分类号: 

  • R473.2
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