基于思维海绵法，研究印度老年人的健康状况和主观预期寿命之间的关系

在过去的100年里，全球预期寿命(LE)显著增加(Lima et al.，2016)．生活水平和卫生服务的提高是预期寿命大幅增加的主要原因(Lima等人，2016)．在不到25年的时间里，全球出生时预期寿命(LEB)在1990年至2013年间从64岁增加到71岁，并且仍在显著增加(Lima等人，2016；世界卫生组织，2015)．此外，世界60岁及以上人口的比例将在2015年至2050年间从12%增加近一倍至22% (Srivastava和Gill，2020)．

在印度，LEB在1981-2011年期间从54岁增加到67岁(Singh et al.，2017)．这种人口转型伴随着生育率和死亡率的下降，将进一步增加LEB，也将导致该国人口老龄化的加剧(Srivastava和Gill，2020)．目前，老年人约占印度总人口的8%，但这一数字预计将在1950年攀升至19% (Srivastava和Gill，2020)．根据印度人口普查，老年人在总人口中的比例从1961年的5.6%上升到2011年的8.6%，预计到2050年将上升到20%。

预期寿命的显著增加也影响了老年人与晚年生活相关的决策(Delavande et al.，2017)．关于投资、退休、储蓄、医疗保健和移民的决定是至关重要的(Delavande等人，2017)．人们对自己的生存(即剩余的生命)抱有期望，而期望的提高会导致与生活有关的积极决定，从而导致积极和健康的老龄化，并有助于家庭/社区经济和人口的总体福祉(Delavande等人，2017；Siegel等人，2003)．先前的文献表明，主观预期寿命(SLE)可以预测死亡率(Kim和Kim，2017；Siegel等人，2003；史密斯等人，2001)．研究人员试图探索个体如何评估他们的预期寿命，一些研究指出了主观健康状况之间的可能联系(Balia，2014；Jylha,2009)和个人对客观健康结果的看法，如肥胖和慢性疾病(Falba和Busch，2005；齐克等人，2014)．据报道，心理健康状况也会影响老年人的预期寿命。据报道，临床抑郁、亚临床抑郁和焦虑是身体功能下降和死亡率下降的重要危险因素(Gruenewald和Kemeny，2007)．此外，Griffin et al. (2013)提出了一种预测SLE的生物心理社会模型。在他的模型中，Griffin等人(2013)提出了四类预测因子，即(1)生物医学和遗传因素;(2)社会经济因素;(3)卫生行为;(4)心理因素。

SLE的报告存在显著的性别差异，即，研究显示，女性比男性更低估自己的生存机会(Palloni和Novak，2016；菲利波夫和舍尔波夫，2020)．然而，一些研究表明，老年男性更有可能报告预期寿命较低(Kobayashi et al.，2017)．年龄在决定老年人预期寿命方面也起着重要作用(Kobayashi et al.，2017)．较年轻的老年人SLE发病率较高;然而，年龄限制的研究认为，活得更久的老年人会高估SLE(澳大利亚健康与福利研究所，2003)．有人认为，社会经济地位低的人有较低的SLE，因为这些人有更多的健康问题和残疾，或者他们觉得自己将来会出现这些问题(Mirowsky和Ross，2000；罗斯和米罗斯基，2002，2008)．文献表明，健康的生活行为可以延长预期寿命，即保持适当的体重指数，戒酒和戒烟，并吃健康的食物(Sarafino，2004)．吸烟、饮酒和患有非传染性疾病与较低的SLE相关(Kobayashi等，2017)．SLE也因个体的种族而不同(Irby-Shasanmi，2013)．缺乏对SLE差异的认识也被认为是LE被高估或低估的原因之一(llie- blanton等，2000)．

关于中低收入国家老年人健康状况与SLE之间关系的文献很少。此外，SLE的性别和社会经济差异在印度等资源匮乏地区的老年医学文献中也是一个未被探索的领域。心理海绵理论，一个提出个人如何回应信息的结构，表明因素，如社会文化环境，现有的医疗服务，健康相关的信息和意识，积极影响个人对自身健康的评估(Nguyen等人，2022)．当一个人接触到新的和外部的信息，如关于个人健康的主观和客观信息时，个人应用信息过滤过程来衡量新的信息输入的好处和与他们的核心价值观的一致性，当被认为是有益的时，他们将信息纳入他们的心态，决定他们的自我感知寿命。积极的健康评估对系统性红斑狼疮的动态和背景概念化，将为确定和优先制定针对弱势老年人群的政策提供证据。此外，在人口层面，关于可能影响SLE的几种健康结果的信息可以指导有针对性的干预措施，特别是在印度等人口迅速老龄化的国家。

本研究旨在评估SLE与老年人客观和主观健康状况的关系。根据上述文献，我们开发了一个包含思维海绵机制的框架(Q. H. Vuong和Napier，2015)，如图所示。1．以现有文献为前提，这些文献强调了个人对衰老过程的感知对其晚年健康和生存的影响(Westerhof等人，2014)，本研究假设不良的客观和主观健康结果与老年人较低水平的SLE相关。

数据

我们使用了2017年4月至2018年11月期间进行的第一波印度老龄化纵向研究(LASI)的数据。LASI是一项具有全国代表性的基于人口的纵向调查，对印度所有邦和联邦属地(不包括锡金)的72,000多名45岁或以上的人进行了调查。它为印度的老年人提供了一系列的社会、健康、退休和经济福利。此外，在LASI调查的期望模块中，受访者被问及他们在不同时间范围内的生存机会。LASI的数据与美国的健康与退休研究(HRS)一致，并与其他一些调查(如中国健康与退休纵向研究(CHARLS))具有可比性。在LASI中，样本选择采用多阶段分层整群抽样设计，包括农村地区的三阶段抽样设计和城市地区的四阶段抽样设计。在数据收集过程中，在计算机辅助个人访谈(CAPI)的帮助下，在被调查者的家中进行面对面访谈。LASI的调查是由国际人口科学研究所(IIPS)、哈佛大学陈曾熙公共卫生学院(HSPH)和南加州大学(USC)合作进行的。向所有参与者提供了小册子，解释调查的目的、保护隐私的方法以及健康评估的安全性。

最终样本

LASI调查对随机选择的33%的受访者(Delavande et al.，2017)．在所有60岁及以上的受访者中(n= 31,464)，接近24.1% (n= 7583)被随机选择用于生存期望模块。在选择的7583名老年人中，206人(0.03%)拒绝参与期望模块。此外，由于自变量中缺失值，我们排除了1408名(18.6%)老年人。我们最终的样本量包括5969名60岁及以上的老年人。

结果变量

“主观预期寿命”(SLE)是本研究的结果变量。期望模块中的“生存”部分包含了评估受访者在不同时间范围内(即1年、5年和10年)生存的主观概率的问题。期望模块使用了一种互动诱导技术，要求受访者在盘子上分配最多10颗豆子，以确定某些事件发生的可能性。在进入生存部分之前，对受访者进行了适当的概率概念解释，并介绍了以下内容:

我会问你几个关于某些事件发生的概率的问题。杯子里有10颗豆子。我想让你从这10颗豆子中选择一些豆子放在盘子里，帮助我了解你认为特定事件发生的可能性或几率是多少。如果你没有在盘子里放任何豆子，这意味着你确定这件事不会发生。如果您添加bean，这意味着您认为事件发生的可能性将会增加。如果你在盘子里放了10颗豆子，这意味着你确定这件事会发生。一颗豆子代表十分之一的机会。例如，如果您放了一两个豆子，这意味着您认为事件不太可能发生，但它仍然是有可能发生的。如果你选择了5颗豆子，这意味着它发生的可能性和不发生的可能性是一样的(五五开)。如果你选择6颗豆子，这意味着事件发生的可能性略大于不发生的可能性。 There is not a right or wrong answer; I just want to know what you think. Let me give you an example. Imagine that you are playing Ludo. Say I ask you the chance that you will win the game. Suppose that you think that you would win for sure because you always win, you put all 10 beans in the plate. Suppose that if you think you will never win, you put no beans in the plate.

之后，在“生存”部分，受访者被问及他们在未来1年、5年和10年的生存状况。这些问题是按下列方式提出的。

现在，我想请你考虑一下随着时间的推移，你还活着的可能性。我们希望不会有什么坏事发生在你身上，但是，尽管你采取了所有预防措施，不幸的事情还是可能在未来几年发生。如果你不想，你不需要回答这个问题。

选择能反映出你认为这种可能性的豆子数量

• 你还能活一年。

• 你还能活5年。

• 你还能活10年。

因此，对于每个生存问题，根据受访者选择的豆子数量，总分在0到10之间。此外，我们将反应除以10，使SLE在我们的分析中以0到1的比例表示。

解释变量

该研究的主要重点是评估生存预期与健康相关因素之间的关系，包括自评健康状况、身体质量指数(BMI)、认知障碍、抑郁、日常生活基本活动(ADLs)限制和日常生活工具活动(IADL)。为了评估自我评估的健康状况，受访者被问到:“总的来说，你的健康状况如何?”你说它很好，很好，一般，很差，还是很差?”出于分析的目的，我们进一步将其重新编码为“好”和“差”。身体质量指数(BMI)的计算方法是体重(kg)除以身高(m)的平方²)，体重过轻(<18.5 kg/m²) '， '正常(18.5-24.9 kg/m .²)、“超重/肥胖(≥25 kg/m。²)’(Zhang等，2020)．

LASI采用了健康与退休研究(HRS)的认知模块来评估认知健康。我们的研究基于五个认知领域来定义认知障碍:记忆、算术功能、定向、执行功能和物体命名。在这些领域，评估了不同的认知测量，包括立即(0-10分)和延迟单词回忆(0-10分);与时间相关的方位(0-4点)，与地点相关的方位(0-4点);基于折纸(0-3分)和绘制五边形(0-1分)的执行能力;基于连续7s(0-5分)、计算(0-2分)和20起倒数(0-2分)的算术能力;对象命名(0-2分)。总体认知得分在0到43之间。认知测试的详细评分载于补充资料(S1)．最低的第10百分位被用作认知障碍的代理测量(Pandav等人，2002)．

为了评估受访者的抑郁症状，LASI使用了10项流行病学研究中心-抑郁症(CES-D)量表(Irwin et al.，1999；Radloff,1977)．CES-D包括7种消极症状(感觉抑郁、精力不足、难以集中、感觉孤独、被事情困扰、害怕某事、一切都是一种努力)和3种积极症状(感觉快乐、满足和希望)，可能的反应是:很少或从不(<1天)，有时(1或2天)，经常(3或4天)，以及大部分或所有时间(5-7天)在采访前一周。对于阴性症状，很少或从不(<1天)和有时(1或2天)分为0分，经常(3或4天)和大部分或全部时间(5-7天)分为1分。阳性症状的评分反过来。将10个项目的得分相加后，抑郁症状的综合得分在0到10之间。在我们的研究中，在10项量表中，4分或更高的分数被认为代表临床显著症状(Kumar et al.，2016)．

在基本adl和工具性adl的限制下评估了受访者的功能健康。LASI的调查包括6个基本的ADLs (BADLs)(穿衣、室内活动、洗澡、进食困难、上下床和上厕所)和7个工具性ADLs (IADLs)(做饭和服务等食物准备、购买杂货、吃药、打电话、在房子或花园周围工作、处理财务的能力，以及在不熟悉的地方四处走动或寻找地址)。我们创建了两个变量来评估功能限制:adl的难度(6个badl中至少有一个难度)和iadl的难度(7个iadl中至少有一个难度)。

控制变量

我们在研究中纳入了各种个人、生活方式和家庭因素。各种个人因素包括年龄(以年计)(60-69岁、70-79岁和80岁以上)、教育水平(没有教育、小学、中学和更高)、婚姻状况(目前已婚、丧偶和其他)、工作状况(从未工作、目前工作、目前没有工作)。生活方式因素包括目前吸烟或嚼烟(没有，有)和饮酒(从不，不经常不重度，经常不重度，重度偶发性饮酒者)。各种家庭层面的因素包括MPCE五分位数(最穷、较穷、中等、较富和最富)、居住地(农村、城市)、宗教(印度教、穆斯林、基督教、其他)、种姓(在编种姓、在编部落、其他落后阶层(OBC)、其他)和地区(北部、中部、东部、东北部、西部、南部)。

统计方法

描述性统计(均值和百分比)用于评估最终样本中老年人的特征。所有的分析都使用了LASI构造的加权和聚类变量，以解释LASI复杂的调查设计。独立的t-测试用于评估根据各种健康相关因素对自身生存的主观预期的性别差异。考虑到我们的因变量“生存预期”是一个值从0到1的比例，我们使用了具有logit链接和二项族(Buis，2010)．这类模型用于克服非线性效应和非正态误差分布，采用最大似然估计器，当结果变量在0和1之间(Buis，2010)．分析了受访者对男性和女性1年、5年和10年的生存预期。在所有模型中调整了各种个人、生活方式和家庭水平的因素。采用Stata 15.0软件进行分析。一个p0.10的-value被认为是显著的。

表格1介绍了样本中老年人(2865名男性和3104名女性)的样本特征。男性和女性的年龄分布相似。老年女性未受教育的比例高于老年男性(68.6% vs. 35.5%)。大约81.5%的老年男性和46.1%的老年女性目前已婚，一半的老年女性(51.2%)丧偶。调查时，约有45.3%的男性和20.1%的女性有工作。近一半的老年男性(45.8%)和五分之一的老年女性(21.6%)目前使用烟雾或无烟烟草。重度间歇性饮酒在老年男性中相对高于女性(6.7% vs. 0.8%)。自评健康状况较差的女性比例高于男性(21.9% vs. 19.8%)。老年女性认知障碍(20.7% vs. 6.7%)和抑郁症(28.2% vs. 24.0%)的患病率高于男性。约20.0%的老年男性和28.4%的老年女性超重或肥胖。 Regarding activities of daily living (ADL), women had greater difficulty with both basic ADL (20.3% vs. 15.9%) and instrumental ADL (50.1% vs. 32.9%) compared to men. According to religion, around three-fourths of both older men and women participants were Hindus. Most of the participants were rural residents (65.7% men vs. 65.6% women).

数字2显示了老年人在1岁、5岁和10岁时的平均生存概率的性别差异。这一数字表明，在老年男性和女性中，报告的平均生存机会随着时间的增加而降低。所有三个生存期(1年、5年和10年)自身生存主观概率的加权分布如图所示。3.．它描述了大多数受访者报告自己在较短的时间内(即1年)生存的更大概率;然而，这种可能性随着时间范围(即5年、10年)的增加而降低。例如，报告1年存活率为100%的老年人比例接近38%，而报告5年和10年存活率为100%的受访者比例分别为12%和6%。

表格2根据各种健康相关因素，在1年、5年和10年期间呈现自身生存的性别差异。总体而言，在所有时间段内，老年男性的平均生存概率都高于老年女性。自评健康状况良好、超重或肥胖、没有抑郁、没有认知障碍、日常生活基本活动和工具活动没有限制的老年男性，在所有时间段内报告的自身生存的主观平均概率明显高于老年女性。

表格3.根据性别的各种健康结果，根据个人、生活方式和家庭水平因素进行调整，呈现GLMs回归不同时间段自身生存主观概率的结果。自评健康状况较差的老年男性在1年内的主观生存概率明显较低(β=−0.232,SD = 0.107)和5年周期(β=−0.226,SD = 0.077)高于自评健康状况良好的人群。另一方面，自我健康评估较差的老年妇女在10年时间范围内的主观生存概率明显低于自我健康评估良好的妇女。体重过轻的男性在1年内的主观预期寿命明显低于BMI正常的男性(β=−0.213,sd = 0.097)。在女性中，BMI和自身的生存预期之间没有显著的联系。在老年男性中，我们没有发现认知障碍和自身生存预期之间的显著关联。相比之下，认知受损的女性报告自己在一年内存活的主观概率显著降低(β=−0.399,SD = 0.108)和5年周期(β=−0.160,sd = 0.077)。抑郁的老年男性对自己一年的生存预期明显较低(β=−0.309,SD = 0.101)， 5年周期(β=−0.194,SD = 0.084)， 10年周期(β=−0.129,sd = 0.071)。相比之下，患有抑郁症的老年女性报告自己仅在1年内存活的主观概率较低(β=−0.196,sd = 0.103);然而，这种关联在5年和10年期间不显著。对于男性和女性，在所有时间段内，主观生存概率与ADLs的限制无关。另一方面，在男性和女性中，iadl的限制与自身10年生存的主观概率较低显著相关。

主观预期寿命影响重大的人生决定，如退休，并可影响个人从事健康老龄活动的决定(Ho，2021)．关于印度老年人SLE的研究一直很缺乏，特别是关于他们的健康结果。这是第一个基于人群的研究，使用全国具有代表性的样本阐明了印度老年人中与SLE相关的主观和客观健康结果。尽管男女之间存在差异，但IADL与自评健康、BMI、认知障碍、抑郁和功能限制存在显著相关性。这与之前报道的研究是一致的(Balia，2014；Falba和Busch，2005；Jylha,2009；齐克等人，2014)．

在考虑到个人、生活方式和家庭水平的变量后，老年男性和女性的SLE存在明显差异。这与之前的研究一致，这些研究报告了预期生存期的性别差异，女性倾向于低估自己的预期生存期(Palloni和Novak，2016；菲利波夫和舍尔波夫，2020)．样本的人口统计学特征为这一发现提供了一些见解。与男性相比，更大比例的女性没有受过教育(68.6对35.5)，丧偶(51.2对16.0)，从未工作过(47.7对3.8)。这凸显了老年妇女所处的不利地位，这也可以解释为什么她们(与男性相比)对1岁、5岁和10岁的寿命估计总体较低。家庭和社会性别歧视对妇女健康的影响，特别是对印度老年妇女的影响(Agewell基金会，2015)．许多家庭中的老年妇女承担着家务和照顾孙子孙女的负担，她们的健康问题和观点很少得到家庭和整个社会的考虑，导致健康差距。这与妇女未受教育、社会地位脆弱、结构性社会支持有限的家庭尤其相关，这些家庭最终导致妇女丧偶、社会经济地位低下和居住在农村(Borooah、2016；詹森,2005；珀金斯等人，2016；Subramanian等人，2005)．该研究样本中的女性还报告了自我评估健康状况不佳(21.9对19.8)、抑郁(28.2对24.0)、认知障碍(20.7对6.7)和IADL功能限制(50.1对32.9)。在调整个人、生活方式和家庭因素后，这些观察结果仍然与SLE存在显著相关性。这一发现表明，尽管与男性相比，女性的寿命更长，但她们更有可能拥有更少的机会来更好地变老。这与最近报道的韩国研究结果一致，该研究引起了人们对女性低估预期寿命的担忧(Ho，2021)．

对于本研究样本中的老年男性来说，糟糕的自我评估健康状况显著降低了他们对1年和5年生存率的预测。同样，自我评估健康状况不佳的女性预测自己10年的生存概率也明显低于自我评估健康状况良好的女性。目前的健康状况和合并症的存在会影响老年人的自评健康状况，进而影响他们对寿命的预测(Griffin等人，2013)．这也意味着，患有合并症的人可能对自己的健康有消极的期望，这反过来可能影响他们参与改善健康的行为。在IADL有限制的男性和女性的SLE明显低于在该领域没有任何限制的同行。在一种IADL中受到功能限制可能意味着个体认为这是独立性的丧失，并可能对他们的社会参与产生限制性影响(Lahav和Katz，2020)．这一发现对于早期识别高危人群至关重要，他们可以从识别新的或替代的支持系统中受益，从而实现社会参与和福祉。在这个样本中，患有抑郁症的男性和女性都认为自己的预期寿命明显较低。抑郁症的患病率随着年龄的增长而增加(Pilania等人，2019)，并可能导致对未来的负面预期和寿命缩短的看法。先前对印度老年人群队列的研究表明，晚年抑郁症的患病率很高(Pilania等人，2019)以及自测健康状况不佳、ADL和IADL困难与晚年抑郁症的可能关联(Muhammad和Meher，2021)．这些研究也在抑郁症和认知障碍之间建立了类似的联系。然而，在这项研究中，我们发现仅在女性中认知障碍与1年主观预期寿命之间存在显著相关性。在这项研究中，大部分男性和女性都是农村地区的居民，来自南部、东部和北部地区。此前有报道称，农村和城市居住的老年人之间存在社会经济差异，这严重影响了他们获得卫生服务的机会和负担能力(Srivastava和Muhammad，2022)．在老年人可利用的社会文化支持网络影响其健康结果的不同地区，也观察到类似的差异(Borooah，2016)．

专注于主观长寿的研究主要分析了西方人口的数据，然而，这些研究可能与印度老年人群体无关，因为印度老年人具有广泛的社会经济和文化多样性，这影响了他们的潜力和获得健康老龄化资源的机会。本研究通过特别提供影响SLE的健康相关因素的信息来解决这一差距。这对卫生和社会政策制定者规划满足高危老年群体需求的服务具有重要影响。估计主观预期寿命将使决策者能够深入了解老年人对老龄化的看法，这可用于确定对保健和社会服务、教育和长期护理需求的需求。它还强调需要制定卫生和社会政策指示，处理主观预期寿命的决定因素，如促进健康的生活方式、提高认识和改善健康和生活条件。目前的发现也与最近概念化的心智海绵机制相一致，该机制表明，医疗保健服务和相关信息可以积极影响个人的决策(Q.-H.)。Vuong,2022)．该机制还强调，公众信任和透明度是医疗保健系统中最关键的因素，仅改善基础设施和技术，而不关注社会方面，将导致对患者的负面看法和评价(Q.-H。Vuong等人，2022)，这最终会对他们的决策产生负面影响。思维海绵框架也有助于解释与性别差异相关的发现，这种差异可以归因于个人的心态，由生活事件、文化价值观和信仰影响主观判断和信任所构成。思维海绵框架的更新特性也可以帮助解释客观健康状况(例如IADL的限制)和较低的主观预期寿命之间的联系，特别是在老年妇女中。在这个方向上需要进行更多的定性研究，通过性别镜头探索医疗保健和个人主观判断的各个方面。

这项研究有一些局限性。首先，由于横断面设计的限制，我们只能建立主要变量和解释变量之间的关联，而不能建立因果关系的方向。我们也无法确定反向因果关系，特别是考虑到患有晚期疾病的人，他们的反应可能在很大程度上受到已知生存期的影响。主观预期寿命会随着年龄和环境的变化而变化。在目前的研究中，我们受到一次性获得的信息的限制，因此无法探索激发主观寿命变化的因素。未来的研究需要检查纵向数据，以确定SLE的变化和相关的激励因素。此外，除了作为理论框架外，心智海绵机制还可以直接支持使用相同方法的统计分析(Nguyen et al.，2022)．在评估SLE时，这可能是未来研究的一个合理方向。

目前支持大脑海绵机制的研究结果表明，老年人对寿命的估计是基于他们知道或不知道的健康因素。这一发现增加了关于印度老年人口主观寿命的知识，并对卫生专业人员和公共政策在规划有针对性的干预措施方面具有重要意义，这些干预措施可以使高危人群群体受益。未来的研究有必要对医疗保健服务和意识以及与主观健康相关判断和LE相关的其他定性因素进行研究。