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要有性别、年龄、民族；第二层是行为特征层，选取的 表 1 基于健康生态学模型选取的自变量及赋值情况
Table 1 Names and assignments of independent variables based on health
变量主要有吸烟、饮酒、体育锻炼、夜晚睡眠时间、午
ecology model
睡时间、对生活满意度、对健康满意度；第三层是人际
自变量 赋值
网络层，选取的变量主要有婚姻状况、对子女满意度、 个人特质层
户口类型、地理分布；第四层是生活和工作条件层， 性别 男 =0，女 =1
选取的变量主要有受教育情况、工作情况、人均年收 年龄（岁） 60~70=1，>70=2
入、宗教信仰；最后一层是政策环境层，包括社区、政 民族 汉族 =1，少数民族 =2
府、国家乃至全球水平的经济、社会、文化及有关政 行为特征层
策等，选取的变量主要有是否有医疗保险和是否有养老 吸烟 否 =0，是 =1
保险 ［12-13］ 。健康生态学模型框架见图 1。 饮酒 否 =0，是 =1
体育锻炼 非轻体力活动 =0，轻体力活动 =1
对部分自变量的定义为：（1）以过去 1 年有吸烟
夜晚睡眠时间（h） <6=1，6~8=2，>8=3
行为为吸烟；（2）以过去 1 年有饮酒行为为饮酒；（3）
午睡时间（h） <0.5=1，0.5~1.0=2，>1.0=3
体育锻炼以是否进行轻体力活动进行划分，以走路（包
对生活满意度 非常满意 =1，一般 =2，不太满意 =3
括工作或者在家的时候从一个地方走到另一个地方，以 对健康满意度 非常满意 =1，一般 =2，不太满意 =3
及为了休闲、运动、锻炼或娱乐而散步）为轻体力活动； 人际网络层
（4）在工作情况中，以之前有过工作经历但目前已退休、 婚姻状况 在婚 =1，未婚 / 离异 / 丧偶 =2
内退或因各种原因无法从事工作为曾经工作过；（5） 对子女满意度 非常满意 =1，一般 =2，不太满意 =3
在地理分布上，根据我国区域经济发展理论，将省份划 户口类型 农村 =1，城市 =2
分为东部、中部、西部 ［14］ 。另外，本研究选取的慢性 地理分布 东部 =1，中部 =2，西部 =3
病共病影响因素主要以可能导致慢性病共病发生的风险 生活和工作条件层
未受过正规教育 =1，小学 =2，
因素（性别、年龄、生活行为方式和环境）为主，并未 受教育情况
初中 =3，高中及以上 =4
涉及针对单种慢性病特定的影响因素，如可能影响肝癌 曾经工作过 =1，从未工作过 =2，
工作情况
发生的肝硬化、可能影响消化性溃疡发生的幽门螺杆菌 正在工作 =3
感染等。自变量的赋值情况见表 1。 人均年收入（万元） <2=1，2~5=2，>5=3
宗教信仰 无 =0，有 =1
1.3 统计学方法 采用 Stata 16.0 统计软件对数据进行整
政策环境层
理与分析。计量资料以（ ±s）表示；计数资料以相对
是否有医疗保险 否 =0，是 =1
2
数表示，组间比较采用 χ 检验。采用二元 Logistic 回归
是否有养老保险 否 =0，是 =1
进行多因素分析，根据健康生态学模型的 5 个维度，分
别建立 5 个模型：模型 1 包含第 1 个维度的指标，模型 2 结果
2 包含第 1、2 个维度的指标，模型 3 包含第 1、2、3 维 2.1 纳入老年人的基本情况 7 354 例老年人中，男
度的指标，模型 4 包含第 1、2、3、4 维度的指标，模型 3 727 例（50.68%）、女 3 627 例（49.32%），年龄为
5 包含 5 个维度所有的指标。以 P<0.05 为差异有统计学 60~70 岁 4 965 例（67.51%）、>70 岁 2 389 例（32.49%），
意义。 6 374 例（86.67%）患有慢性病，慢性病共病患者 4 792
例（65.16%）、非慢性病共病者 2 562 例（34.84%）。
慢性病共病和非慢性病共病者的性别、年龄分布见表 2。

表 2 慢性病共病老年人和非慢性病共病老年人的性别、年龄分布
Table 2 Gender and age distribution of elderly people with and without
comorbidities of chronic diseases
个人特质 行为特征 人际网络 生活和工作 政策环境 慢性病共病 非慢性病共病
条件 变量 例数
例数〔n（%）〕 年龄（ ±s，岁） 例数〔n（%）〕年龄（ ±s，岁）
性别
男 3 727 2 283（61.26） 69.1±6.3 1 444（38.74） 68.3±6.3
女 3 627 2 509（69.18） 68.6±6.1 1 118（30.82） 68.0±6.4
年龄（岁）
图 1 健康生态学模型框架 60~70 4 965 3 155（63.54） 65.0±2.9 1 810（36.46） 64.8±2.9
Figure 1 Health ecology model frame
>70 2 389 1 637（68.52） 76.1±4.7 752（31.48） 76.4±4.8