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2023年3月23日，山东大学体育学院团队在《Jmir Public Health and Surveillance》（IF：14.557）上一项研究题为“ The Effect of Activity Participation in Middle-Aged and Older People on the Trajectory of Depression in Later Life: National Cohort Study”的研究 。 这项研究 纳入了使用2011~2018年中国健康与养老追踪调查数据库 。 结果表明， 中国中老年人的活动参与与抑郁症和未来抑郁症的变化显著相关。

摘要与主要结果

一、摘要背景： 更多的活动参与是应对抑郁症、促进正老龄化的重要手段，但活动参与变化对抑郁症发展轨迹的影响尚未得到充分研究。 目的： 本研究旨在研究我国中老年人（≥45岁）当前活动参与与抑郁的关系，以及活动参与与中老年人晚年抑郁发展轨迹的关系。 方法： 这项研究使用了中国健康与退休纵向研究（CHARLS）7年的数据，共纳入了4818名中老年人（≥45岁）。控制相关控制变量，采用潜伏生长曲线模型和交叉滞后模型评估活动参与变化对晚年抑郁轨迹的影响以及活动参与与抑郁的主要滞后关系。使用基于CHARLS问卷的自我报告活动和健康状况来测量活动参与度和抑郁程度。 结果： 在4818名受访者中，参与体育活动、社交休闲活动参与和抑郁的平均值分别为76.98（SD 15.16）至83.95（SD 5.72）、7.43（SD 8.67）至9.25（SD 10.16）和7.61（SD 5.72）至8.82（SD 6.51）。我们的研究结果表明，参与活动可能与抑郁症有关。身体活动参与预测了初始抑郁（β=-0.631，P<.001）及其轨迹（β=0.461，P<.001）。然而，社交休闲活动参与预测了最初的抑郁（β=-0.223，P<.001），但没有预测其轨迹（β=0.067，P=.159）。最后，交叉滞后回归分析进一步证明了活动参与对抑郁的预测作用。 结论： 本研究证明了中国中老年人群未来抑郁症活动参与的预测。数据显示，中国中老年人的活动参与与抑郁症和未来抑郁症的变化显著相关。中国政府应鼓励中老年人参加各种活动，可以有效预防抑郁症的加重，对积极老龄化也有积极意义。 二、研究结果1. 基线特征2011—2018年，体育活动参与、社交休闲活动参与、抑郁的平均值分别为76.98（SD 15.16）至83.95（SD 5.72）、7.43（SD 8.67）至9.25（SD 10.16）、7.61（SD 5.72）至8.82（SD 6.51）。（表1）。 2.老年人抑郁水平的发展轨迹关于抑郁程度，凹陷度的线性增长模型（模型1）和二次增长模型（模型2）均适用（模型1：CFI=0.981，TCL=0.977，RMSEA=0.057，SRMR=0.031;模型2：CFI=1.000，TCL=1.001，RMSEA=1.001，SRMR=0.013）。虽然适应度是可以接受的，但抑郁症二次增长模型中抑郁症的二次斜率方差没有统计学意义（B=0.011，P=.045），如表2.因此，该研究选择分析模型1中的数据。结果表明，凹陷度截距因子和斜率因子的方差估计值分别为18.705（P<.001）和0.163 P<.001），表明初始水平和增长率存在显著的个体间差异。此外，低气压水平的年平均斜率为0.110（SD 0.013，P<.001），这意味着在4个调查期间，低气压水平呈线性增加。 3.老年人身体活动参与和休闲活动参与的发展轨迹关于体育活动参与的二次增长模型，身体活动参与的二次斜率方差为0.046（P=.048）;看表2.结果使用了模型4数据。具体而言，体育活动参与的初始水平（截距）为83.817（P<.001）。在4个测试期间，身体活动参与率下降（斜率=–2.594，P<.001），下降速度逐年增加（曲线斜率=0.234，P<.001），表明4个测试期间身体活动参与率呈非线性下降。此外，体力活动参与的截距因子和斜率因子的估计方差分别为1.673和9.874，斜率因子的方差在0.001水平显著，表明个体间增长率存在差异。社交休闲活动参与的二次斜率方差为0.049（P<.001）;看表2.因此，本研究使用了模型6数据。具体而言，社会休闲活动参与的初始水平（截距）为7.265（P<.001）。4个调查期社交休闲活动参与斜率为1.028（P<.001），表明4个测试期社交休闲活动参与度呈线性上升趋势（斜率=1.028，P<.001），但增长率逐年下降（曲线斜率=–0.128，P<.001）。此外，社交休闲活动参与截距因子和斜率因子的估计方差分别为34.239（P<.001）和3.655（P<.001），表明初始水平和增长率存在显著的个体间差异。 4.身体活动参与与社交休闲活动能力与抑郁的关系为了探索抑郁水平与参与体育和社交休闲活动之间的潜在关系，建立了一个具有时不变和时变变量的模型。该模型研究了将体育活动参与和社交休闲活动参与作为时变变量是否对抑郁水平有影响，以及当同时考虑这些内源性变量时，抑郁水平是否对身体活动参与有时间变化。模型的结果如表3. 结果显示，在任何时间点，体育活动参与和社交休闲活动参与程度越低，抑郁程度越高，这意味着体育活动参与和社交休闲活动参与确实会影响相应时间点中老年人的抑郁水平，并且基于结果，体育活动参与对抑郁的影响大于社交休闲活动参与。 此外，还考虑了抑郁水平对体育活动参与和社交休闲活动参与的影响。结果显示，在任何时间点，抑郁程度越高，参与身体和社交休闲活动的能力越低，这意味着抑郁程度确实会影响中老年人在相应时间点的身体活动参与和社交休闲活动参与。 5.平行LGCM为了避免测量误差并更准确地检查抑郁症是否与身体活动参与有关以及轨迹是否随时间变化，开发了平行LGCM，如图1.平行LGCM研究了身体活动参与和社会休闲活动参与的截距和斜率与抑郁截距和斜率之间的关系，并通过设置生长因子之间的回归方程进一步研究了两者之间的影响过程。然而，这项研究只关注两者之间的相互作用。 参与抑郁症的身体活动平行LGCM拟合良好（CFI=0.908，TLI=0.873，RMSEA=0.056）。在图1，有效路径和非显著路径分别绘制为实线和虚线。详细结果如表4.在初始水平上，身体活动参与与抑郁症呈负相关（r=-0.631，P<.001），也就是说，个体最初的身体活动参与越差，抑郁症就越高。初始身体活动参与正预测抑郁症的变化率（β=0.461，P<.001），表明初始身体活动参与得分较高的个体抑郁增长率较高。同样，中老年人群身体活动参与的斜率不仅影响初始抑郁水平（β=-0.261，P<.001），还影响抑郁的变化率（β=-0.69，P<.001），表明身体活动参与的增长率抑制了抑郁初始水平的增加及其增长率。 此外，还建立了另一个平行的LGCM用于社交休闲活动参与和抑郁（见表4).平行LGCM拟合良好（CFI=0.951，TLI=0.933，RMSEA=0.033，RSMR=0.036）。在图1，有效路径和非显著路径分别绘制为实线和虚线。在初始水平上，抑郁程度与社交休闲活动参与呈负相关（r=-0.223，P<.001），表明个体初始社交休闲活动参与度越高，抑郁程度越低。初始社交休闲活动参与度未预测抑郁的变化率（β=0.067，P=.159），表明初始社交休闲活动参与与抑郁发生率无关。同样，虽然中老年人群社交休闲活动参与的斜率不影响抑郁的初始水平（β=0.08，P=.087），但确实影响了抑郁的变化率（β=-0.303，P<.001），表明社交休闲活动参与的增长抑制了抑郁的增长率。 6.交叉滞后模型使用LGCM研究了变量的动态特征。为了进一步研究中老年人群活动参与与抑郁之间的主要滞后关系，对4个指标进行了交叉滞后回归分析。交叉滞后回归分析可以揭示 2 个变量之间的复杂关系。每个变量的自回归效应通过设置稳定系数来控制，这是测试变量之间的“纯”效应并了解一个变量预测另一个变量的程度的最佳方法。此外，为了实现更紧凑的模型，限制了跨波浪的交叉路径以实现相等，如图2.此过程将自回归效应设置为固定效应，从而避免收敛问题。变量之间的关系在一段时间内并不稳定，因为只有滞后效应被设置为随机效应。 结果显示在表5.在4项测量中，活动参与和抑郁均保持高度稳定性。第一波老年人的身体活动参与显著和负预测第二波的抑郁（β=–0.125，P<.001）。第二波中年和老年人群的身体活动参与显著和负面预测第三波的抑郁（β=–0.216，P<.001）。第三波老年人的身体活动参与显著，第四波抑郁症预测显著（β=-0.233，P<.001）。同样，先前的抑郁症也对后来的体育活动参与产生了显着的负面影响。

设计与统计学方法

一、研究设计P：2011年至2018年的中国养老与追踪调查中年龄在45岁以上的参与者 E：活动参与度包括以下几类：锻炼活动、社交活动、与朋友互动 O：CES-D 10量表评定的抑郁症 S：队列研究 二、统计方法1.使用 IBM SPSS（版本 24.0）执行描述性分析，以确定所有受访者的基本特征。 使用M plus（ 8.0版）探索活动参与与抑郁的关联。 2.为研究中老年人群活动参与和抑郁的各自趋势，构建了 无条件线性增长模型和 无条件二次增长模型3.构 建 具有时不变变量和时变变量的增长模型，研究抑郁症与体休闲活动之间的相互关系 4.为了避免测量误差并更准确地检查抑郁症与身体和社会活动之间的关系，开发了一个 平行的潜在生长模型5.使用 交叉滞后模型进一步研究了老年人群抑郁与身体和社会活动之间的主要滞后关系 6.假设模型拟合使用多个拟合指数进行测试，包括标准化均方根残差 （SRMR）、近似均方根误差 （RMSEA）、比较拟合指数 （CFI） 和塔克-刘易斯指数 （TLI）。具体而言，如果 SRMR≤0.08，则模型是可接受的;如果 RMSEA≤0.08，则模型是可接受的。对于 CFI 和 TLI，值 >0.90 被认为是可接受的

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