郑州大学护理团队发表高分SCI! 社区老年人社会脆弱性与孤独感之间的关系!
- 2026-02-11 00:46:44
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2024年1月在SCI杂志《BMC Geriatrics》上发表了题为《The relationship between social frailty and loneliness in community‑dwelling older adults: a cross‑sectional study》的文章。本研究探讨了社区老年人中社会脆弱和孤独的普遍性及其关联，采用了车队模型作为框架。对来自河南省郑州10个社区的295名老年人进行的横断面研究显示，老年人的社会脆弱得分为2.09±1.53，孤独得分为43.19±8.91，二者之间存在中等正相关（r = 0.621，P < 0.01）。主要影响因素包括年龄、生活方式、收入平衡和孤独。结果表明，社区老年人的社会脆弱性普遍较高，孤独感处于中等水平，强调需要对老年人的社会脆弱和孤独进行干预，以改善其生活质量并促进健康老龄化。
吴老师解读
一、背景
社会脆弱的重要性
社会脆弱（Social Frailty, SF）与多种不良健康结果相关，但目前对这一问题的关注不足。社会脆弱可能导致孤独感和社会支持不足等问题，影响老年人的整体健康。
研究框架
车队模型（Convoy Model）：该模型从生命历程的角度描绘社会网络，为理解社会脆弱的形成和影响提供了理论框架。
研究目的
本研究旨在：
确定社区老年人中社会脆弱性和孤独感的普遍性。
探讨这两者之间的相关性，应用车队模型进行分析。
二、方法
研究设计
本研究为横断面研究，选取参与者为295名来自河南省郑州10个社区的老年人。
评估工具
社会脆弱性使用社会脆弱性量表，孤独感使用加州大学洛杉矶分校孤独量表进行评估。
数据分析方法
使用独立样本 t 检验和单因素方差分析比较不同特征社区中老年人的社会脆弱性评分。
通过多重逐步线性回归和结构方程模型分析社会脆弱性的影响因素。
采用皮尔逊相关分析探讨社会脆弱与孤独之间的相关性。
三、结果
总体评分
社会脆弱性和孤独感的总分分别为 (2.09 ± 1.53) 和 (43.19 ± 8.91)，表明在社区老年人中存在一定程度的社会脆弱和孤独感。
相关性分析
结果显示，社会脆弱与孤独感之间存在中等正相关（r = 0.621, P < 0.01），表明这两者之间的关系显著。
影响因素分析
多重逐步线性回归结果表明，关键影响因素包括：
年龄
生活方式
国际收支平衡
孤独感（F = 27.180, P < 0.001）
结构方程模型
社会脆弱性的结构方程模型拟合良好：
χ² = 47.292, df = 26, χ²/df = 1.819, P = 0.007；
RMSEA = 0.053，95% CI (0.028, 0.076)，符合统计要求，表明模型有效。
四、结论
模型适用性
车队模型对于解释社区老年人孤独与社会脆弱之间的关系具有一定的适用性。
社会脆弱与孤独的流行程度
社区中老年人的社会脆弱率较高，而孤独感处于中等水平。
干预与提升措施
研究强调了加强对社区老年人社会脆弱感和孤独感的干预的重要性，以提高他们的生活质量，促进健康老龄化的发展。
小结
本研究通过对社区老年人社会脆弱和孤独的分析，揭示了这两者之间的显著相关性，为今后的干预措施提供了理论支持。研究采用了科学的评估工具和统计分析方法，以确保结果的可靠性和有效性。最终，研究结果为促进老年人健康和社会支持系统的改善提供了有价值的见解。理解社会脆弱和孤独感的关系，能够更好地为政策制定和实践提供依据，促进老年人群的健康与福祉。
如何快速学会开展这类研究
第一步：明确研究主题与目的
研究主题
确定研究关注社会脆弱（Social Frailty, SF）及其与孤独感的关系，探讨这些因素如何影响社区老年人健康。
研究目的
确定社区老年人中社会脆弱与孤独的普遍性，并根据车队模型分析两者的相关性。
第二步：文献回顾
查阅相关文献
了解社会脆弱和孤独感的定义、测量方法及其对健康的影响，研究已有文献中对这两者的关注程度。
识别研究空白
找出当前研究中有关社会脆弱性研究的不足之处，为自己的研究设定明确的创新点。
第三步：研究设计
选择研究模式
本研究采用横断面研究设计，通过一次性数据收集来评估社会脆弱和孤独感的水平。
确定样本
选择295名年龄≥60岁的老年人，来自河南省郑州的10个社区。
第四步：数据收集
评估工具
使用社会脆弱性量表和加州大学洛杉矶分校孤独量表对参与者进行评估，以量化他们的社会脆弱性和孤独感。
执行调查
与社区合作，实施调查，确保数据的有效性和完整性，收集相关信息。
第五步：数据分析
比较评分
使用独立样本 t 检验和单因素方差分析比较不同特征社区的老年人社会脆弱性评分。
分析影响因素
应用多重逐步线性回归分析评估社会脆弱的影响因素，例如年龄、生活方式和孤独感。
相关性分析
采用皮尔逊相关分析探讨社会脆弱与孤独感之间的相关性，明确其强度及方向。
结构方程模型（SEM）
使用结构方程模型进行复杂关系的分析，验证社会脆弱性的模型适配度。
第六步：结果解读
数据结果
解读得出的统计结果，如社会脆弱性和孤独感的平均值、相关系数（如r=0.621，P < 0.01），等。
分析影响因素
讨论各影响因素在社会脆弱性中的重要性，结合统计学指标（如F值和P值）进行解读。
第七步：撰写研究论文
论文结构
按照IMRaD格式（引言、方法、结果、讨论）撰写，确保各部分逻辑清晰。
讨论研究发现
强调研究结果与社会脆弱、孤独感之间的关系，探讨其对提高老年人生活质量的实际意义。
第八步：选择期刊与发布
选择合适的期刊
根据研究主题与目标受众选择合适的学术期刊，可能包括公共卫生、老龄化研究等领域。
论文提交与修改
根据期刊要求调整论文格式，进行最后的校对，确保符合投稿标准后提交。
第九步：后续研究与应用
确定未来研究方向
根据研究结果提出下一步的研究建议，如扩展对社会脆弱与健康结果之间关系的研究。
推广实践应用
制定针对社区老年人社会脆弱和孤独感的干预措施，推动政策制定以改善老年人的生活质量。
统计学知识点解读
1. 研究设计
横断面研究（Cross-sectional Study）
这种研究设计通过在某一特定时间点收集数据来评估样本特征。这使得研究者能够同时观察多个变量，了解它们之间的关系，但无法确定因果关系。
2. 样本选择与评估工具
样本（Sample）
参加研究的对象，本文中为295名年龄≥60岁的社区老年人。代表性样本能够提高研究结果的外部效度。
评估工具
社会脆弱性量表和加州大学洛杉矶分校孤独量表，用于定量测量参与者的社会脆弱性和孤独感。这些量表通过标准化的问题设定使得结果可比。
3. 数据分析方法
独立样本 t 检验（Independent Samples t-test）
用于比较两个独立组之间的均值差异。适用于检测不同特征的社区中老年人社会脆弱性评分的差异。
单因素方差分析（One-way ANOVA）
用于比较三个或更多独立组的均值，验证各组之间是否存在显著差异。适用于检验不同社区特征对社会脆弱性评分的影响。
多重逐步线性回归（Multiple Stepwise Linear Regression）
一种多变量分析方法，用于识别一个因变量（社会脆弱性）与多个自变量（如年龄、生活方式等）之间的关系，用以确定影响因素的显著性。
皮尔逊相关分析（Pearson Correlation Analysis）
用于测量两个变量之间的线性相关程度，结果为相关系数r，范围从-1（负相关）到1（正相关），0则表示无相关性。在本研究中，r=0.621表明社会脆弱与孤独感之间存在中等正相关。
结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）
一种用于分析复杂变量关系的多变量统计方法，可以同时处理多个因果关系，适合进行路径分析。通过模型的拟合指标（如χ²、RMSEA等）评估模型的有效性。
4. 统计结果解读
均值（Mean）
反映样本中每个测量指标的平均水平。例如，社会脆弱性和孤独感的均值分别为(2.09±1.53)和(43.19±8.91)，显示出总体水平。
相关系数（Correlation Coefficient, r）
表示两个变量之间关系的强度与方向。在本研究中，r=0.621且P < 0.01表明社会脆弱感和孤独感之间存在强烈显著的正相关关系。
F值和P值
F值用于在方差分析中比较组间差异的大小，F值越大表示组间差异越显著。
P值用于检验假设的显著性。通常P < 0.05被认为是统计显著的，表明结果不是由于随机变化引起的。在本研究中，所有分析结果的P值均小于0.05，显示研究发现具有统计学意义。
5. 模型拟合指标
χ² (Chi-square)
用于检验模型的拟合度。小于某一临界值（通常是自由度df对应的值）表明模型与实际数据拟合良好。
RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)
反映模型与样本数据之间偏差的程度，值越小（通常小于0.05）表示模型拟合越好。
GFI (Goodness of Fit Index) 和 CFI (Comparative Fit Index)
用于评估模型拟合的良好程度，值越接近1则表示拟合越好。
SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)
衡量模型预测值与实际值的残差，值越小（通常小于0.08或0.05）表示拟合效果更佳。
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