农村留守老人健康风险评估模型及测评工具构建研究

The rural left-behind elderly’s severe health problems and high potential health risks, have become an important issue of the current elderly health management in health policy-making process. Current researches on rural left-behind elderly health risks lacked from individual, micro environment and macro environment three levels to comprehensively analyze the physical, psychological and social health factors of rural left-behind elderly, and not yet established a comprehensive scientific rural left-behind elderly health risk assessment model and effective health risk assessment instrument. This study will select rural left-behind elderly as the research object, use meta-analysis to summarize health factors; Apply decision tree to classifying each branch point influencing factors from the individual, micro environment and macro environment three levels; Use GRI association rule to excavate physical, psychological, social three-dimension health risk factors of rural left-behind elderly; Utilize BP artificial neural network to build rural left-behind elderly health risk assessment model, and verify the model with ROC curves; Combine with ASP platform to develop interactive, dynamic and efficient rural left-behind elderly health risk assessment instrument, providing a basis for health problems detecting and health policy making of rural left-behind elderly, in order to improve the health level and quality of life of rural left-behind elderly.

农村留守老人健康问题严峻，潜在健康风险较高，已成为当前老年健康管理领域及卫生政策制定过程中亟待解决的重要问题。目前有关农村留守老人健康风险的研究，缺乏从个体、微观环境、宏观环境三层面综合分析农村留守老人生理、心理、社会三维健康影响因素，尚未建立全面科学的农村留守老人健康风险评估模型和健康风险测评工具。本研究以农村留守老人为研究对象，采用荟萃分析法等总结农村留守老人健康影响因素；运用决策树从个 体、微观环境和宏观环境三层面分析各分支点影响因素的分类及所属；采用关联规则GRI算法挖掘农村留守老人生理、心理、社会三维健康风险因子；运用BP人工神经网络构建农村留守老人健康风险评估模型，并采用ROC曲线等对模型进行验证；结合ASP开发平台研发实用有效的农村留守老人健康风险测评工具，为早期发现农村留守老人健康问题及制定相关健康策略提供依据，从而提高农村留守老人的健康水平和生命质量。

农村留守老人健康问题严峻，潜在健康风险较高，已成为当前老年健康管理领域及卫生政策制定过程中亟待解决的重要问题。目前有关农村留守老人健康风险的研究，尚未建立全面科学的农村留守老人健康风险评估模型和健康风险测评工具。本研究采用荟萃分析法总结分析了农村留守老人健康测评工具及其影响因素，并结合质性访谈方法，基于健康生态学模型构建农村留守老人健康风险评价指标体系，将农村留守老人健康风险指标划分为个人特质、行为特点、人际网络、生活和工作条件和社会、经济、文化及有关政策五大方面，并基于此构建形成农村留守老人健康状况调研问卷。通过实证调研结果显示，农村留守老人生理、心理、社会健康及总体健康平均分分别为112.25分、98.99分、71.96分和283.20分，结合农村留守老人生理、心理、社会健康和整体健康分类自评结果，通过概率密度曲线界定农村留守老人生理、心理、社会健康和整体健康阈值分别为110.5分、96.5分、69.8分、281分。以农村留守老人生理、心理、社会健康及整体健康为因变量，以农村留守老人健康风险评价指标为自变量，采用Lasso回归方法挖掘农村留守老人生理、心理、社会健康和整体健康风险因子，基于Lasso回归结果，运用XGBoost建模方法构建农村留守老人生理、心理、社会健康和整体健康风险评估模型，收缩压、舒张压、BMI、年龄四项指标在四个模型中均具有较高的预测价值。各模型整体预测与真实值的MAE偏差在4.5%-9.0%左右，RMSE偏差在6.0%-11.0%左右，显示模型预测能力优秀；各模型学习曲线在训练集和验证集上的预测效果均趋于平稳，且色带较窄，各模型在交叉验证中均表现稳定；XGBoost预测模型真实值与预测值进行校准对比曲线显示各模型的整体拟合度良好。基于XGBoost模型搭建形成实用有效的农村留守老人健康风险计算机测评工具平台。本项目系列研究结果可为今后农村留守老人相关研究奠定基础，调研结果可为相关卫生政策制定提供参考依据，健康风险预测模型及测评工具平台可为早期发现农村留守老人健康问题提供工具学参考，从而最终提高农村留守老人的健康水平和生命质量。