土耳其老年人自我忽视与抑郁、社交网络及健康素养的关联研究:一项横断面调查

《BMC Public Health》:The relationships between self-neglect and depression, social networks, and health literacy in Turkish older adults: a cross-sectional study

【字体: 时间:2025年04月11日 来源:BMC Public Health 3.5

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  本研究针对老年人自我忽视(SN)这一严峻公共卫生问题,创新性地探索了健康素养(HL)、抑郁症状与社交网络的多重作用机制。伊斯坦布尔Medeniyet大学团队通过370名社区老年人的横断面调查,首次揭示HL和社交网络在抑郁与SN关系中的中介效应(R2=0.508),为制定基于HL提升和社交强化的综合干预策略提供了科学依据。

  随着全球老龄化进程加速,老年人自我忽视(Self-neglect, SN)已成为不容忽视的公共卫生挑战。这种表现为无法完成基本自我照料的行为,不仅威胁个体健康,更可能引发营养不良、脱水等连锁反应,最终导致住院率上升甚至过早死亡。在土耳其社区老年人中,SN发生率高达16.8%-55.8%,而抑郁症状普遍存在(28.4%-35.1%),二者之间存在着复杂的相互作用关系。更值得关注的是,健康素养(Health Literacy, HL)作为个体处理健康信息的能力,在老年群体中普遍偏低,这可能通过影响自我管理能力间接加剧SN风险。伊斯坦布尔Medeniyet大学护理学院的Nesrin ilhan和Cemile Savci团队敏锐捕捉到这一研究空白,首次将HL纳入SN影响因素体系,系统考察了抑郁、社交网络与HL对SN的协同作用机制。

研究团队采用多中心横断面设计,于2024年3-5月期间在伊斯坦布尔üsküdar区的4个家庭健康中心,通过简单随机抽样招募370名≥65岁社区老年人。运用标准化工具组合进行数据采集:使用修订版土耳其迷你精神状态检查量表(rMMSE-T)筛选认知功能正常(≥24分)的受试者;采用伊斯坦布尔医学院老年自我忽视问卷(IM Self-Neglect Questionnaire)评估SN(≤7分判定为SN);通过15项老年抑郁量表简版(GDS-15)筛查抑郁症状(≥5分);应用Lubben社交网络量表(LSNS-6)量化社交支持;采用土耳其健康素养量表-32(TSOY-32)测定HL水平。数据分析整合了描述性统计、Pearson相关分析、层次线性回归和系列多重中介分析等方法。

研究结果呈现三个关键发现。首先,受试者中34.9%存在SN,46.2%呈现抑郁症状,62.7%HL水平不足。其次,层次回归分析显示HL(β=0.290)、抑郁(β=-0.247)、社交网络(β=0.181)是SN的强预测因子,与人口学变量共同解释50.8%的变异量(R2=0.508)。最富启发性的是中介分析结果:社交网络(效应量-0.028)和HL(效应量-0.089)均部分中介了抑郁与SN的关系,证实抑郁既直接导致SN,也通过削弱社交支持和降低HL间接加剧SN风险。

这些发现具有重要的理论和实践价值。在理论层面,研究首次构建了"抑郁-HL/社交网络-SN"的作用通路,拓展了对SN形成机制的认识。在实践层面,结果提示针对抑郁老年人的干预需双管齐下:既要改善情绪症状,也需通过健康教育提升HL水平,并通过社区活动强化社交网络。特别是对低学历、低收入男性老年群体,应作为SN防控的重点人群。研究为开发整合心理支持、健康教育和社交促进的综合干预方案提供了科学依据,对实现健康老龄化目标具有积极意义。

该研究的创新性体现在三方面:首次在SN研究中引入HL维度,采用系列多重中介模型解析作用机制,以及基于土耳其文化背景开发本土化评估工具。当然,横断面设计无法确定因果关系,未来需要纵向研究验证发现。研究团队建议后续可开展HL提升项目的效果评估,并探索数字健康素养在SN预防中的作用,为应对全球老龄化挑战贡献更多循证方案。

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