【摘 要】
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背景 伴随我国人口老龄日益严重,养老问题日渐突出,社区养老可有效解决当前社会养老问题.目的 运用决策树与Logistic回归模型探析老年人社区养老意愿的影响因素.方法 2020年8—12月,依据便利抽样原则选取大庆市某3个社区为研究现场,方便选取符合入组标准的500例社区老年人为研究对象,进行问卷调查.问卷内容涵盖老年人一般资料、身心健康水平、家庭及社会支持等方面.采用决策树与Logistic回归模型分析老年人社区养老意愿的影响因素.结果 共发放500份问卷,回收有效问卷489份,问卷有效回收率为97.8
【机 构】
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150081 黑龙江省哈尔滨市,哈尔滨医科大学护理学院;163319 黑龙江省大庆市,萨尔图区东安街道社区卫生服务中心
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背景 伴随我国人口老龄日益严重,养老问题日渐突出,社区养老可有效解决当前社会养老问题.目的 运用决策树与Logistic回归模型探析老年人社区养老意愿的影响因素.方法 2020年8—12月,依据便利抽样原则选取大庆市某3个社区为研究现场,方便选取符合入组标准的500例社区老年人为研究对象,进行问卷调查.问卷内容涵盖老年人一般资料、身心健康水平、家庭及社会支持等方面.采用决策树与Logistic回归模型分析老年人社区养老意愿的影响因素.结果 共发放500份问卷,回收有效问卷489份,问卷有效回收率为97.8％.其中,159例(32.5％)社区老年人愿意选择社区养老.Logistic回归模型分析结果显示,养老观念、社区养老了解度、孤独感得分、代际关系得分是老年人社区养老意愿的影响因素(P<0.05);决策树模型分析结果显示,社区养老了解度、养老观念、孤独感得分、社会网络、健康自评、教育程度、居住方式为老年人社区养老意愿的影响因素(P<0.05).Logistic回归模型与决策树模型筛出的前3位关键影响因素均为社区养老了解度、养老观念及孤独感得分.Logistic回归模型的灵敏度为94.34％,特异度为95.75％,受试者工作特征曲线(ROC曲线)下面积为0.985(0.974,0.996);决策树模型的灵敏度为88.05％,特异度为97.87％,ROC曲线下面积为0.980(0.968,0.992).两个模型差异无统计学意义(Z=-0.625,P=0.268).结论 决策树与Logistic回归模型相结合,在老年人社区养老意愿影响因素研究中具有较高的运用价值.研究结果显示,老年人社区养老意愿偏低,提示未来可通过改变老年人传统养老观念、关注老年人身心健康、改善老年人家庭关系等方法提高老年人社区养老意愿.
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