【摘要】：目的1)采用可視化技術(shù)分析目前社區(qū)老年衰弱相關(guān)研究的現(xiàn)狀,探索社區(qū)老年衰弱發(fā)病的影響因素;2)系統(tǒng)評(píng)價(jià)運(yùn)動(dòng)對(duì)社區(qū)老年衰弱發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的影響,了解運(yùn)動(dòng)與社區(qū)老年衰弱患病風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性;3)基于日本老年學(xué)評(píng)估研究(JAGES ATTACH 2014)的橫斷面研究數(shù)據(jù),分析不同運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度、運(yùn)動(dòng)量和每日步行時(shí)間對(duì)社區(qū)老年衰弱發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的影響。方法1)檢索Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù),納入與社區(qū)老年人衰弱相關(guān)的研究,初步篩選后導(dǎo)入Cite Space 5.3.R3軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,對(duì)納入文獻(xiàn)的發(fā)表時(shí)間、期刊、國(guó)家和關(guān)鍵詞等進(jìn)行可視化圖譜繪制,總結(jié)該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,探索社區(qū)老年衰弱發(fā)病的影響因素。2)檢索PubMed、Cochrane Library、Embase、中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方和維普數(shù)據(jù)庫(kù),納入運(yùn)動(dòng)預(yù)防社區(qū)老年人衰弱的隊(duì)列研究和橫斷面研究,采用修訂的NOS(Newcastle-Ottawa Scale)偏倚風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具對(duì)納入研究進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)后,采用定性系統(tǒng)評(píng)價(jià)的方法對(duì)結(jié)果進(jìn)行整合分析。3)基于2014年日本JAGES ATTACH 2014的橫斷面數(shù)據(jù),應(yīng)用JMP 13 window版(SAS Institute Inc.,Cary,NC,USA)軟件進(jìn)行多因素Logistic回歸分析,預(yù)測(cè)不同運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度(高強(qiáng)度:參與者報(bào)告劇烈運(yùn)動(dòng);中強(qiáng)度:參與者報(bào)告適度運(yùn)動(dòng);中高強(qiáng)度:參與者報(bào)告劇烈運(yùn)動(dòng)和適度運(yùn)動(dòng);低強(qiáng)度:參與者報(bào)告無(wú)劇烈運(yùn)動(dòng)和適度運(yùn)動(dòng))、不同運(yùn)動(dòng)量(低運(yùn)動(dòng)量:600 MET·分鐘/周;中運(yùn)動(dòng)量:600-3000 MET·分鐘/周;高運(yùn)動(dòng)量:3000 MET分鐘/周)和每天步行時(shí)間(0.5小時(shí),0.5-1小時(shí),1小時(shí))對(duì)社區(qū)老年衰弱患病風(fēng)險(xiǎn)的影響,并計(jì)算比值比(Odds Ratio,OR)及其95%可信區(qū)間(Confidence Interval,CI)。結(jié)果1)可視化研究:共納入1503篇研究進(jìn)行分析,目前與社區(qū)老年衰弱相關(guān)的研究熱點(diǎn)主要集中在3個(gè)方面,包括:衰弱高危人群的篩查評(píng)估,干預(yù)模式和干預(yù)效果評(píng)價(jià),衰弱發(fā)病率、發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)和相關(guān)性分析;而目前研究的前沿則為與減緩或逆轉(zhuǎn)衰弱相關(guān)的運(yùn)動(dòng)和綜合護(hù)理的干預(yù)及其效果研究。2)系統(tǒng)評(píng)價(jià):納入10篇運(yùn)動(dòng)與老年衰弱患病風(fēng)險(xiǎn)的研究。4篇是隊(duì)列研究,6篇橫斷面調(diào)查。納入研究大多(90%)集中在歐美地區(qū),在亞洲地區(qū)僅有日本開(kāi)展了相關(guān)研究;質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果顯示納入研究質(zhì)量較好,納入隊(duì)列研究和橫斷面研究結(jié)果均提示較低的運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度、運(yùn)動(dòng)量或久坐的生活方式均會(huì)增加衰弱的風(fēng)險(xiǎn)。3)橫斷面研究:共納入706個(gè)參與者,結(jié)果顯示日本社區(qū)老年人衰弱患病率為16.4%;與低強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)相比,中等運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度(OR=0.32,95%CI:0.35,0.99)和中高運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度(OR=0.59,95%CI:0.35,0.98)人群的衰弱患病風(fēng)險(xiǎn)更低;與更低運(yùn)動(dòng)量比較,更高運(yùn)動(dòng)量可以降低衰弱的患病風(fēng)險(xiǎn)(中運(yùn)動(dòng)量:OR=0.31,95%CI:0.17,0.57;高運(yùn)動(dòng)量:OR=0.35,95%CI:0.19,0.66);比較每天步行0.5小時(shí),老年人每天步行0.5小時(shí)均可有效降低衰弱患病風(fēng)險(xiǎn)(0.5-1小時(shí):OR=0.35,95%CI:0.18,0.68;1小時(shí):OR=0.41,95%CI:0.22,0.75)。結(jié)論運(yùn)動(dòng)對(duì)社區(qū)老年衰弱發(fā)病影響的研究是目前研究熱點(diǎn)和前沿,較高的運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度和運(yùn)動(dòng)量、每日步行0.5小時(shí)以上均能有效降低社區(qū)老年人衰弱發(fā)病的風(fēng)險(xiǎn)。然而,鑒于該領(lǐng)域研究主要集中于歐美地區(qū),本研究橫斷面調(diào)查的數(shù)據(jù)來(lái)源于日本地區(qū),目前亟需生產(chǎn)本土化、適宜中國(guó)老年人群的高質(zhì)量研究證據(jù)支持決策,為我國(guó)老年人群健康老齡化提供科學(xué)證據(jù)。
【圖文】：

目前世界人口正快速老齡化，人口的年齡分布也逐漸從青年向老年轉(zhuǎn)變[1]。20 世紀(jì) 50 年代，60 歲及以上的老年人口僅占世界總?cè)丝诘?8%；到 2009 年，該比例已增至 11%（7.43 億）；預(yù)計(jì)到 2050 年，該比例將達(dá)到 22%（20 億）（圖1-1）[1]。老齡化在一定程度上與一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)，發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)的老齡化程度相對(duì)更高[1]。2009 年，，發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)老年人口約占總?cè)丝诘?1%，其數(shù)量已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò) 15 歲以下兒童；預(yù)計(jì)到 2050 年，該比例將達(dá)到 33%，是 15 歲以下兒童占比（15%）的兩倍[1]。其中，日本是發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)中老齡化發(fā)展速度最快的國(guó)家。2015 年，日本 60 歲及以上人口就占到了總?cè)丝诘?33.00%，65 歲及以上人口占比達(dá)到 26%；其老齡化程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)英國(guó)（17%）、美國(guó)（14%）、德國(guó)（21%）、法國(guó)（19%）、意大利（22%）和加拿大（16%）等其他發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)（圖 1-2）[2]。盡管發(fā)展中國(guó)家和地區(qū)老齡化的進(jìn)程相對(duì)緩慢，但全世界 64%的老年人都生活在發(fā)展中國(guó)家和地區(qū)。到 2050 年，預(yù)計(jì)老年人口的占比將增加到 80%，發(fā)展中國(guó)家和地區(qū)的老年人口將從 2009 年的 4.81 億增加到 2050年的 16 億（圖 1-3）。

2圖 1-3 1950 年、2009 年和 2050 年發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家 60 歲或以上人口分布情況（數(shù)據(jù)來(lái)源于聯(lián)合國(guó)人口議題）自上個(gè)世紀(jì)末，中國(guó)就已經(jīng)進(jìn)入了老齡化社會(huì)。根據(jù) 2017 年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展公報(bào) 的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，2017 年中國(guó) 60 歲及以上人口占總?cè)丝诘?17.3%（24090 萬(wàn)人）；65 歲及以上人口占總?cè)丝诘?11.4%（15831 萬(wàn)人）。預(yù)計(jì)到 2020年，60 歲及以上人口數(shù)量將達(dá)到 2.48 億，占總?cè)丝跀?shù)量的 17.2%，并且 80 歲以
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R161.7

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本文編號(hào)：2647953