使用12名男女成功措施的卫生国家转型：心血管健康研究结果

摘要

介绍．成功的衰老有很多方面，不同年龄段的男性和女性可能表现得不同。方法．在心血管健康研究中，我们在12项成年人成功衰老的指标中描述了一年的健康状态转变。这些测量包括自评健康、ADLs、IADLs、抑郁、认知、限时步行、卧床天数、步行街区数、肢体力量、近期住院情况、对生活的整体感觉和生活满意度。我们将变量分为“健康”或“生病”状态，并估计健康状态的流行率和从一种状态过渡到另一种状态或死亡的概率。我们比较了男性和女性以及三个年龄组(65-74岁、75-84岁和85-94岁)。发现．成功衰老的衡量指标在性别方面也显示出类似的结果。尽管从各方面衡量，健康状况都在下降，但大多数参与者即使进入老年仍保持健康。恢复，虽然不常见的年龄，但仍然经常发生。无论健康状况如何，男性的死亡率高于女性，而且更有可能保持健康状态。讨论。研究结果表明，男性和女性在成功变老方面有着质的不同体验。男性并不是简单地比女性“衰老更快”。

1.介绍

在衰老过程中健康状况、症状和功能的变化是无法简单描述的。尽管死亡是不可避免的，但在死亡之前，健康状况或疾病类型都没有协调或可预测的下降，个体在如何以及如何成功地变老方面存在很大差异。某些群体对衰老和健康的体验可能与其他群体不同。最明显的例子就是性别:据观察，年龄较大的男性和女性的寿命不同。1，2，功能轨迹[3.]，疾病的危险因素[4]、慢性及急性疾病[5，6]，以及使用医疗手段[7］.了解男性和女性在衰老过程中的健康变化，特别是在保持健康和从疾病中恢复的能力方面的不同，具有实际和理论意义。

成功的老化是一种多维结构，最初以疾病的缺乏为中心，而是目标身体和社会功能[8］.最近的研究不再强调医学疾病，而更多地集中于自我认定的成功衰老，心理健康，幸福，行动能力，以及身体不虚弱[9- - - - - -12］.没有关于成功老化的规范定义，也没有单一的域或变量能够捕获它的所有方面。以前大多数关于年龄和性别对健康状况影响的分析都检查了单一健康指标的健康转变，如残疾、抑郁、自评健康、体重指数、日常生活自理能力(ADL)或IADLs [13- - - - - -21］.由于这些研究通常只关注成功衰老的一个方面，并且不一致地将性别和年龄作为预测因素进行检查，所以它们提供的视角有些有限，通常无法进行比较。

系统地仔细审查了男女推进年龄发生的健康状况的不同方面的变化。首先，研究中的证据可以帮助逆期作用或性别歧视关于衰老过程中健康的陈规定型观念，这可能影响社会期望，临床护理和患者决策[22］.第二，通过了解不同人群中疾病的流行程度、持久性和解决情况，可以更好地针对性地采取干预措施，降低发病率和死亡率。第三，观察结果可以为成功的衰老理论和衰老生物学的研究提供信息。例如，研究表明，男性比女性“衰老得快”[23，但这一观察在观察性研究中并没有得到太多的详细审查。

我们试图描述在一群老年人中成功老龄化的各种措施的特点，特别注意不同年龄的男性和女性之间的差异。为了系统地探索健康的变化，并允许年龄和性别的比较，我们分析了12个不同健康变量的转移概率，这些变量包括心理、身体、认知和功能状态的不同方面。我们假设，对于这12个不同的成功老龄化领域，(1)健康患病率下降，因为随着年龄的增长，保持健康的概率和恢复健康状态的概率都下降，(2)患病率和转变概率对男性和女性是不同的。

2.方法

2．1.数据

数据来自心血管健康研究(CHS)，这是一项基于人群的纵向研究，对5888名65岁及以上的成年人进行了心脏病和中风危险因素的基线研究[24］.参与者来自医疗保险资格的成年人在四个美国社区中随机抽取招募，并在每年的就诊次数和电话收集的大量数据。5201名参与者原来的队列，在1989年和1990年招募的，有多达十周年诊所检查。687名非裔美国人的第二组，就读于1993年和1994年，有多达七个年检。

本研究中使用的12个变量是基于自我报告或观察的健康措施。他们被选中，以捕捉心理，身体，认知和功能状况的各个方面。所有这些都是每年测量的。每个值与“健康”和“生病”分成二分法，如表所示1，使用先前公布的临界值或逻辑阈值[27］.涉及的一些反应域的固有提示疾病的。对于住院（HOSP），床日（大床），ADL限制（ADL），IADL限制（IADL）和下肢力量较差（EXSTR），谁批准任何困难或一个或多个损伤的情况下参与者被认为是病态在该领域。对于感情生活是值得的（FLW）中，回答“高兴”，“高兴”和“主要是满足”被认为是健康的;那些“大多是不满”，“不高兴”和“可怕”被认为是病态。为满意地生活（SPL）的目的，使用之间的“非常满意”（1）和“完全不满意”（10），回答不是“既不满足也不不满意”更好的10点标度（<4）分别用于表征健康。抑郁症（DEP），小于10上的CES-d抑郁量表的得分被用于表征健康[20.，28］.对于自我评估健康(SRH)，自我报告的“极好”、“非常好”或“良好”的总体健康被定义为健康，而“一般”或“差”被定义为生病[29］.健康认知状态(COG)定义为100分制89分以上，对应MMSE 26分以上，提示认知完整[30.］.步行病状态(TWLK)定义为行走15英尺时的速度小于0.66英尺/秒(10秒)，这是低速的标志[31］.最后一周步行街区(BLK)被分为28个或更多街区，以表示健康状态[32］.由于分析比较的是每个领域内的年龄和性别群体，而不是各个领域之间的年龄和性别群体，健康和疾病状况流行率的差异由于不同的界限而不太可能对主要结果产生重大影响。

为了便于比较，根据“年轻的老人”、“老的老人”和“最老的老人”的常见定义，将年龄分为65 - 74岁、75-84岁和85 - 94岁三类。根据每次转变开始时的年龄，人们可以向一个以上的年龄类别提供数据。

在将死亡重新编码为零健康值的转换之后，通过在每个人的现有数据点之间随时间的推移进行插值，来推断缺失的数据。任何在序列末尾缺失的数据都被外推为最后观测值和转化后的自我评估健康(每6个月测量一次，因此特征很好)的平均值[33，34］.没有对参与者进行归罪。使用了所有可用的观察结果，包括那些推测出来的结果。

2.2。统计方法

为了表示和在各领域比较流行，健康和患病状态的发生率，并占死亡，我们使用了转移概率的方法。该技术已用于研究在健康老年人中的其他变化，包括自评健康状况[13,肥胖14]， 沮丧 [20.，以及痛苦[35］.转移概率模型做了一个简单的假设，即健康状况测量可以被分类为离散状态，个体可以在这些状态中移动。图中的椭圆1表示离散的运行状况状态，箭头显示在单个时间间隔(一年)内从一种状态转换到另一种状态的可能性。每个州的人数(用椭圆形表示)是总体人口中健康或疾病的相对流行率。

当在两个时间点进行评估时，这些状态之间有六种可能的转变:保持健康(P(HtoH))、生病(P(HtoS))、生病(P(StoS))、变得健康(P(StoH))、死于健康状态(P(HtoD))和死于疾病状态(P(StoD))。人们以一定的概率在这些状态中移动，这可能因年龄、性别或其他特征而不同。系统的平衡或稳态流行率可以直接从转移概率计算[36］.

2.3。分析

每一波中各变量健康状态的流行率计算为健康活人的百分比。一年内从状态到状态的转变概率由一年收集的数据的交叉统计来估计。对于所有5888参与者，使用了起始状态和可用的起始状态的所有情况。描述了按年龄和性别分组的一般模式。我们估计了参与者在每一种健康状态(生病或健康)开始时的一年转移概率。这些转移概率如图所示1，被构造为一个简单的分数:移动到其他状态或保持状态的次数/开始时间点处于状态的次数。对每个年龄和性别分组分别进行计算。使用横断面时间序列逻辑回归(Stata中的xtlogit命令)检验估计的转移概率与年龄和性别的关联。这种形式的广义估计方程考虑了参与者对多个观测的贡献。我们对同一年龄组的男性和女性分别进行了分析，并使用广义估计方程估计了差异的统计显著性。

个体比较的显著性水平设为表中粗体部分显示了同一年龄段男女在这一程度上的差异。课文中描述了年龄上的差异。我们总结了跨变量的重要发现，并提醒大家，所有显著差异的5%可能是由于偶然性。多重比较没有明确的调整，因为所有的结果都显示出来了(也就是说，我们不是只选择运行多个模型后的显著结果，而且因为有大量潜在的组合假设)。

分析在Stata (StataCorp, College Station, Texas, version 11.2)中进行。

3.结果

从5888名参与者中分析了45297对过渡状态(起始和结束状态，间隔1年)。在这项研究中，1684名参与者死亡。在整个样本中，13.5%的观察结果是缺失和推断的，在健康的12个领域中存在一些可变性。在死亡前一年，7%的观测数据缺失，这是估计部分的一部分。每个参与者的估算观察的中位数是1。

作为分析方法的说明，ADL的流行率和选择的转移概率如图所示2．“健康”被定义为与日常生活活动没有困难，并具有一个或多个困难的“生病”。顶部的第三和第四行代表了健康的患病率（没有ADL困难的生活比例），具有实线的男性和女性的虚线。最年轻的群体（约90％）和随着时间的推移下降，流行相当高。男性的健康流行率高于女性，而且随着年龄的增长，差异变大。最下面的两条线代表通过转变为一年后的健康状态（没有ADL困难）来从病态（具有ADL困难）回收的概率，标记为P（STOH）。概率最初是近0.4的，女性比男性更高。图中的两个最顶线代表了保持健康状态的概率P（HTOH）。这种概率最初是约0.9，男性比女性更高。该图显示了如何随着时间的推移和患病率以及男性和女性之间的差异，以及过渡的差异的差异累积变为更明显的普遍性差异。

3．1.健康状况的流行率

前两行表2显示每组的观察数（转变对），以及按年龄和性别的平均年龄。男性和女性的每个类别的平均年龄没有显着差异。接下来的12行显示每个变量的健康状态的普遍存在。例如，对于医院，91.3％的女性65-74岁的女性“健康”被定义为“没有医院日”。对于同一年龄范围的男性，健康状态的患病率为88.0％。在三个年龄组中，妇女的普遍存在的医院从91.3％下降到87.8％至84.9％。

按年龄和性别分列的患病率。表中所有流行率值2随着年龄的增长而下降;与较年轻的年龄组相比，随后各年龄组的患病率显著降低。表中加粗的项2展示妇女或男性对健康状态普遍性显着更高的情况。女性比医院和齿轮的男性更健康。除了没有显着差异的三个域名和年龄组外，男性比女性更高的健康状态普遍存在的健康状态。

３．２．健康人的转变概率

表格3.显示最初处于健康状态的人的转移概率。例如，对于65-74岁的医疗服务计划，健康的妇女(第一年没有住院)保持健康的概率为0.92(第二年没有住院)，生病的概率为0.08(住院)，死亡的概率为0.01。上表和下表中的粗体条目表示妇女或男子变得或保持显著健康的概率。超过一半的比较被发现具有统计学意义。

在所有三种比较中(保持健康、生病和死于健康状态)，几乎所有健康领域都随着年龄的增长而显著下降。在大多数比较中，男性比女性更有可能保持健康，生病的可能性更小，而男性更有可能死亡。

３．３．病人的转移概率

表格4显示了最初处于患病状态的人的转移概率。加粗的条目表明妇女(表上端)或男子(表下端)健康得多的患病或康复概率或死亡概率。为了方便起见，我们认为P(StoS)，即继续患病，是一个不利的过渡，因为患者没有康复，但也可以认为是有利的，因为患者没有死亡。

在几乎所有健康领域中，随着年龄的增长，病愈的可能性显著下降，而死于病愈的可能性随着年龄的增长而增加。在总共36组中，有6组女性明显比男性更有可能从疾病状态中恢复;而男性则更有可能在12年内康复。在36组研究中，有23组男性保持生病状态的可能性低于女性;在任何情况下，女性保持患病的可能性都不明显低于男性。在每个健康变量中，男性死于疾病的可能性明显高于女性。

4.讨论

4．1.概述

这种分析，不同于以往的是集中在一个或健康的几个域的方法，检查的患病率和转换成功老龄化的12项措施老年人的队列中。12健康相关的变量，而相关的，是身心健康的多样化，包括采取措施，生活质量和健康行为。有些人自报，有些是通过客观测试测量。有些是主观的单项问题，而另一些则基于结构化的反应。尽管存在这些差异，最成功的措施老化非常相似的方式对于他们的协会与年龄和性别进行。

4．2．时代的趋势

总的来说，流行趋势表明，随着年龄的增长，健康的初始比率高，健康的持续增量下降。第一，情绪和功能健康的流行情况见表2仍然很高，即使是在老年。例如，85%的85 - 94岁的人表达了生命是有价值的信念。第二，所有领域的健康都随着年龄的增长而下降:没有任何领域能幸免于老龄化的影响。有些方面的下降更为显著，特别是认知功能测量、定时步行和步行街区。在这些领域中，最年长组中健康的参与者比例不到最年轻组中健康的参与者比例的一半。然而，在这个社区队列中，年龄在85-94岁的大多数男性和女性没有住院日，没有卧床日，没有ADL困难，没有抑郁，有较高的自我健康评价，并认为生活是有价值的。这些发现证明了老年人和最老的老年人总体上是成功衰老的，并挑战了关于这些群体中疾病和残疾高患病率的刻板印象。

4．3．按性别和年龄分列的患病率和发病率

除住院治疗和认知状态外，男性健康状况的患病率较高。在表4，仅在这些健康领域，男性的P(hto)始终高于女性;表格3.P(StoH)差异较小且不一致。因此，大多数性别差异是由发病率的差异造成的，而不是从疾病中恢复的差异。换句话说，男性似乎更健康，因为他们不太可能转变成生病的状态，而男性和女性表现出大致相同的恢复健康。这意味着，男性在最病者始终得到恢复或死亡删除，而妇女的病得最重的人是不太可能被删除的老化过程。不同的趋势，看到了年龄的影响：随着年龄的增加，保持健康的概率变得比住生病的概率，从而降低健康的患病率较低。老年人因此较年轻的成年人主要是从疾病死亡的概率较高合并不太可能恢复的结果不太健康。这些发现可能对疾病的预防和治疗方案的一些启示[37］.

4.4。男性和女性的衰老模式

我们发现了几个基于性别的关键差异。男性死于疾病或健康的情况比女性更多，在活着的时候比女性更健康，而且更有可能从疾病中康复。如果男性的健康轨迹仅仅是女性轨迹的过早或加速版，那么可能会发生类似的转变，而这些差异的特征并没有被几年的周期所抵消。比较男性和女性的相邻年龄类别(例如，65岁的男性与75 - 84岁的女性)显示，在96个可能的比较中，有58个(60%)显示，年轻男性的转变与年长女性的转变更为相似，而年轻女性与年长男性的转变则更为相似。ADL状态如图所示2，其中，男性的转移概率在P(HtoH)时始终较高，但在P(StoH)时则较低，而女性的转移(如将女性的曲线向左移动，或压缩曲线)并没有发生变化，使其与男性的转移相匹配。

这些结果表明，在衰老过程中，男性和女性在健康转变方面存在质的差异，而不仅仅是男性“衰老更快”，正如人们所认为的那样[23］.如果是这样的话，男性就会比女性更早发病，生病的程度也会和女性一样，死于疾病的可能性也会和女性一样。不仅没有看到这种效果，而且在许多情况下还观察到相反的效果。研究结果表明，男性的死亡率可能比女性高[38］.换句话说，无论如何定义，疾病的发生似乎并不是导致男性比女性早死的关键中介，也没有其他与性别相关的因素能很好地解释这种影响。

观察到的男性和女性在发病率和健康流行率方面的差异鼓励了人们对其在人类性别二型性中的病因的猜测，并论证了男性和女性衰老方式之间的根本差异。历史分析表明，传染病带来的环境压力和可利用的资源导致妇女寿命延长[39］.一些研究表明，女性死亡率较低可能与低风险、健康的生活方式有关[40，41，或缺乏雄性激素，如睾酮[42］.其他因素包括不平等的慢性病条件分布，吸烟等卫生行为，以及对死亡率的疾病的差异影响[40］.妇女可以不同地评估他们的健康状况，例如通过应用不同的锚点来定义病人和健康的国家，或者更愿意承担生病的角色。[43，44］.住院治疗和认知状况是妇女比男子健康的唯一变量，这一事实支持了后一种可能性，这是相对客观的衡量标准。尽管如此，另一项衡量健康的客观指标——定时步行对男性更有利。为了更好地理解这些性别差异背后的潜在因素，使用其他变量、数据集和年龄组重复这些分析可能是有用的，同时注意自我报告和绩效衡量的差异。

4.5。限制

首先，大约十分之一的数据丢失了，必须进行估算。不过，对死亡的确定基本上是完全的。我们使用插值和外推的方法，假设缺失的健康状况主要与缺失测量前后的数据一致，并在接近死亡时下降，这可能使变化最小化。男性和女性在缺失方面没有差异，而且这种归罪方法不太可能加剧群体差异。其次，这里报告的个体显著性检验应该被认为是描述性的，而不是决定性的，因为在这个分析中进行了大量的比较。第三，各种结果测量中的“健康”类别不应按字面意思解释，因为健康和疾病状态的界限是通过单独对每个变量进行分类而确定的，而不是通过将它们与主观或客观健康的其他指标交叉验证。大多数的临界值都将面部效度作为健康的标志。第四，为了产生直接的描述性结果，我们没有对其他可能混淆年龄、性别和健康之间关系的患者健康水平或社会人口学特征进行调整。研究这些可以帮助理解男性和女性在衰老过程中的差异。

5.摘要和结论

在老龄化过程中各种健康状态之间的转移概率，以及分别对男性和女性的转移概率，很少以可以比较的方式报告。我们计算了不同健康领域12个健康相关变量的性别转移概率，并相信这些对组织未来的研究和描述衰老过程中发生的变化具有实用价值。一般来说，这12个变量的行为都类似。随着年龄的增长，疾病的恢复能力下降，但仍然经常发生。随着时间的推移，男性和女性在健康方面经历了不同类型的变化，男性表现出更健康、疾病更少，但死亡的可能性更大。男性并非简单地比女性衰老得快。随着时间的推移，他们的健康状况呈现出更“方”的模式，比女性在年龄更小的时候就会下降。对于观察到的男女之间的差异，没有简单的解释;它们可能部分与妇女与健康有关的行为或健康观念有关，或与更基本的生物学上的性别二态性有关。未来的研究可以帮助澄清健康是如何构建的，以及在衰老过程中不同群体的变化。

致谢

本研究得到了N01- hc -85239、N01- hc -85079、N01- hc -85086、N01- hc -35129、N01- HC-15103、N01- HC-55222、N01- hc -75150、N01- hc -45133合同和美国国家心肺血液研究所(NHLBI) HL080295基金的支持。美国国家神经疾病和中风研究所(nds)也做出了额外贡献。国家老龄研究所(NIA)的AG-023629、AG-15928、AG-20098和AG-027058提供了额外的支持。CHS主要研究人员和机构的完整名单可在以下网址找到http://www.chs-nhlbi.org/pi.htm．K23 MH093591职业发展奖(Thielke)提供了额外的支持。

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