中国老年人社会经济地位与视力障碍的相关性

魏粤晖; 简伟研

doi:10.19723/j.issn.1671-167X.2025.06.018

北京大学学报（医学版） >

2025 , Vol. 57 >Issue 6: 1136 - 1144

DOI: https://doi.org/10.19723/j.issn.1671-167X.2025.06.018

论著

中国老年人社会经济地位与视力障碍的相关性

魏粤晖 ,
简伟研 ^,*

展开

北京大学公共卫生学院卫生政策与管理学系, 北京 100191

收稿日期: 2025-02-09

网络出版日期: 2025-09-24

基金资助

国家社会科学基金重大项目(22&ZD143)

版权

收起

Association between socioeconomic status and vision impairment among Chinese elderly

Yuehui WEI ,
Weiyan JIAN ^,*

Expand

Department of Health Policy and Management, Peking University School of Public Health, Beijing 100191, China

JIAN Weiyan, e-mail, jianweiyan@bjmu.edu.cn

Received date: 2025-02-09

Online published: 2025-09-24

Supported by

the National Social Science Fund of China (Major Project)(22&ZD143)

Copyright

Fold

摘要

目的: 分析中国65岁及以上老年人的社会经济地位与视力障碍的相关性, 并比较2008-2018年的变化情况。方法: 使用2008年和2018年"中国老年人健康长寿影响因素调查"的横断面数据, 分别纳入12970名和9702名受访者。构建Logistic回归模型, 采用逐步进入法依次加入控制变量, 分析2008年和2018年中国老年人家庭收入、受教育程度、退休前职业与视力障碍之间的关联。结果: 2008年中国65岁及以上老年人视力障碍患病率为16.92%(95%CI: 15.91%~17.98%), 2018年该患病率上升至18.45%(95%CI: 17.41%~19.53%)。与低收入群体相比, 2008年高收入和中高收入群体患视力障碍的风险较低, 2018年仅中高收入群体患视力障碍的风险较低(OR=0.761, 95%CI: 0.603~0.961), 且差距缩小。与文盲相比, 2008年小学、初中及以上学历群体患视力障碍的风险较低, 2018年小学组与文盲组的差距增大, 初中及以上组与文盲组、小学组的差距缩小, 控制其他因素后, 初中及以上组的患病风险高于小学组(OR=0.691, 95%CI: 0.533~0.896;OR=0.592, 95%CI: 0.494~0.708)。与退休前从事专业技术或管理类职业群体相比, 2008年从事农业、家务劳动群体患视力障碍的风险较高, 2018年这一现象依旧存在(OR=1.707, 95%CI: 1.319~2.210;OR=1.925, 95%CI: 1.310~2.829), 且两个群体间的差距有所增大。结论: 中国老年人视力障碍的患病率在2008-2018年间有所上升, 家庭收入、受教育程度、退休前职业与视力障碍之间存在关联。2008-2018年, 不同家庭收入群体患视力障碍的风险差距缩小; 不同受教育程度群体的患病风险差距整体缩小, 但小学学历群体与文盲群体的差距增大; 退休前各职业类型群体的患病风险差距增大。

关键词： 视力障碍; 社会经济地位; 老年人; 相关性研究

本文引用格式

魏粤晖 , 简伟研 . 中国老年人社会经济地位与视力障碍的相关性[J]. 北京大学学报（医学版）, 2025 , 57(6) : 1136 -1144 . DOI: 10.19723/j.issn.1671-167X.2025.06.018

Abstract

Objective: To assess the association between socioeconomic status and vision impairment (Ⅵ) among Chinese elderly aged 65 years and above, and explore its comparison and contrast from 2008 to 2018. Methods: Using the 2008 and 2018 waves of cross-sectional data from the Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS), which included 12970 and 9702 participants, respectively. Logistic regression models with a stepwise forward approach were employed to assess the association between the household income, educated level, job before retirement and Ⅵ. Results: In 2008, the prevalence of Ⅵ among the elderly aged 65 years and above in China was 16.92% (95%CI: 15.91%-17.98%), which increased to 18.45% (95%CI: 17.41%-19.53%) in 2018. In terms of household income, the highest and upper middle income groups had lower odds of Ⅵ compared with the lowest one in 2008. By 2018, only the upper middle had lower odds (OR=0.761, 95%CI: 0.603-0.961), with its disparity narrowing compared with 2008. For educated level, in 2008, individuals with primary school education, and those with junior high school education or above had lower odds of Ⅵ compared with illiterate individuals. By 2018, the disparity in Ⅵ between the illiterate individuals and those with primary school education widened, while the gap between the illiterate ones and those with junior high school education or above decreased. In addition, after controlling for other factors, the odds of Ⅵ for the individuals educated by junior high school and above was higher than for those educated by primary school (OR=0.691, 95%CI: 0.533-0.896; OR=0.592, 95%CI: 0.494-0.708). Regarding job before retirement, in 2008, compared with the professional, technical or managerial personnel, those engaged in agriculture or domestic work had higher odds of Ⅵ. In 2018, this disparity persisted (OR=1.707, 95%CI: 1.319-2.210; OR=1.925, 95%CI: 1.310-2.829), with the gaps widening compared with the reference group. Conclusion: The prevalence of Ⅵ among Chinese elderly increased from 2008 to 2018, with socioeconomic status, specifically household income, educated level, and job before retirement, demonstrating associations with Ⅵ. To be specific, the gap in the odds of Ⅵ across household income strata decreased from 2008 to 2018; disparities among different educated levels generally diminished, while the gap between illiterate individuals and ones educated by primary school widened; and job-before-retirement groups exhibited expanding disparities over time.

Key words： Vision disorders; Socioeconomic status; Aged; Correlational research

随着人口老龄化进程的加快，视力障碍已成为全球突出的公共卫生问题^[1]，严重影响个人生活质量与社会经济发展^[2-5]。世界卫生组织的数据显示，2019年全球至少有22亿人患有视力障碍^[6]。2017年全球疾病负担研究发现，中国由视力障碍造成的伤残调整寿命年从1990年的315.2亿人年上升至2017年的551.2亿人年，疾病负担严重^[7]。

年龄增长是视力障碍的主要危险因素^[8]，《“十四五”全国眼健康规划(2021—2025年)》将老年人作为重点关注人群，强调“提高重点人群眼健康水平”^[9]。由于人口老龄化、年龄相关性疾病负担增加等原因，中国老年人视力障碍的患病率呈现逐年上升趋势^[10]。既往研究发现，教育、职业、财富与自评社会经济地位也是老年人视力障碍的主要影响因素^[11-12]。目前与中国老年人视力障碍相关的研究多为流行病学调查^[13-15]，探索社会经济地位对视力障碍影响的研究较少，主要为单一地区、小范围的横断面调查，且研究对象的平均年龄较低^[16]，缺乏具有全国代表性、关注老年人群的研究。本研究利用全国专项调查数据，分析中国老年人社会经济地位与视力障碍的相关性，并比较2008—2018年的变化情况，为进一步推动实施全国眼健康规划、提高我国老年人眼健康水平提供依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源

本研究使用的数据来自“中国老年人健康长寿影响因素调查”(Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey, CLHLS)。CLHLS调查是由北京大学健康老龄与发展研究中心联合中国疾病预防控制中心共同开展的全国专项调查，关注在社区及机构居住的65岁及以上老年人，覆盖全国23个省、市和自治区，地理覆盖人口约占全国总人口的85%，具有全国代表性^[17]。CLHLS调查已通过北京大学和杜克大学(Duke University)伦理委员会审查，受访者或其法定代理人在接受调查时均签署了书面知情同意书^[17]。

本研究选取CLHLS调查的2008年和2018年的横断面数据进行分析，纳入年龄为65岁及以上的受访者，排除缺失视力障碍患病情况、社会经济地位相关信息、协变量信息或抽样权重的样本^[18-19]，最终2008年和2018年各纳入样本12 970人和9 702人。

1.2 变量选择

本研究关注的因变量为视力障碍患病情况。CLHLS调查通过改良后的Landolt-C图表测量受访者的未矫正视力，这种视力障碍筛查方法更便于对老年人群体进行测量^[20]。具体测量方法为：调查员用手电筒照射调查手册上的视力表圆圈，询问受访者在不戴眼镜的情况下，能否看到距离1米远的圆圈上的开口，并询问开口方向，该测试距离所测得的视力为中间视力，符合老年人的日常活动需求^[21]。若受访者能看到开口且分清方向，归为无视力障碍；若能看到开口但无法分清方向/不能看到开口/失明，归为有视力障碍^[10]。

本研究关注的社会经济地位指标包含家庭收入、教育和职业三个层面^[22]。家庭收入变量：计算各样本家庭人均年收入与其所在省份中位数的比值，取其自然对数，并按升序排列，通过五分位数法划分收入水平，分为低收入、中低收入、中等收入、中高收入和高收入组。教育变量：根据受访者的受教育年限划分受教育程度的组别，合并人数较少的初中、高中/中专、本科/大专、研究生组，最终分为文盲、小学、初中及以上三组^[23-25]。职业变量：根据受访者退休前从事的职业类型，分为专业技术或管理类、职员或工人、自由职业、农民、家务劳动、军人、无业、其他，共8组。

参考既往研究结果^{[10, 20]}，本研究选取受访者个体特征、居住地和生活方式作为控制变量，其中，个体特征包括年龄(65~74岁、75~84岁、85岁及以上)、性别(女性、男性)和婚姻状况(其他、已婚且与伴侣居住)；居住地包括城乡(农村、城镇)和地区(东部、中部、西部、东北部)；生活方式包括是否吸烟、是否饮酒、是否规律锻炼、是否经常摄入水果。由于CLHLS调查的慢性病自报患病率与既往流行病学的调查结果差异较大，本研究未将相关慢性病的自报患病情况作为控制变量纳入模型。

1.3 统计学分析

使用Stata 17.0软件进行统计分析。由于CLHLS调查在抽样设计中对高龄和男性老年人实施了过抽样策略，因此本研究的所有统计推断均对样本权重进行了处理。采用频数和百分比描述研究对象的基本特征，采用卡方检验评估不同家庭收入、受教育程度、退休前职业、城乡和地区群体的视力障碍患病率是否存在差异，并报告基于抽样设计调整的F统计量。通过构建6个二分类Logistic回归模型，进一步分析家庭收入、受教育程度、退休前职业与视力障碍之间的关联，并比较2008—2018年的变化情况。采用逐步进入法依次加入控制变量：所有模型均控制了年龄、性别和婚姻状况等个体特征；模型1~3分别评估控制上述个体特征后，家庭收入、受教育程度、退休前职业与视力障碍的相关性；模型4评估进一步控制受教育程度、退休前职业的影响后，家庭收入与视力障碍的相关性(受教育程度、退休前职业同理)；模型5在模型4的基础上，控制了城乡和地区因素；模型6在模型5的基础上，进一步控制生活方式因素。P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 研究对象基本特征

年龄为85岁及以上的受访者居多，女性占比更高。已婚且与伴侣居住的受访者在2018年的占比(46.74%)较2008年(36.35%)有所上升。2008年受访者家庭收入五分位的各组占比为17.53%~22.56%，2018年各组占比为19.18%~20.61%，分布较为均匀。在受教育程度方面，2018年文盲群体占比(48.22%)较2008年(61.87%)有所下降，初中及以上学历群体占比(19.42%)较2008年(9.97%)有所上升。在所有受访者中，退休前职业占比前三位的分别为农业(2008年：66.25%；2018年：61.64%)、职员或工人(2008年：13.37%；2018年：14.46%)、专业技术或管理类(2008年：7.37%；2018年：11.17%)。2008年居住在农村的受访者居多(59.92%)，而2018年居住在城镇的居多(56.99%)。居住在东部地区的受访者占比最大，其次为西部地区和中部地区，东北地区占比最小。研究对象的基本特征见表 1。

表1 研究对象的基本特征

Table 1 Characteristics of participants

Variables	Year 2008 (n=12 970), n (%)	Year 2018 (n=9 702), n (%)
Age/years
65-74	2 485 (19.16)	2 392 (24.65)
75-84	2 576 (19.86)	2 401 (24.75)
85 and above	7 909 (60.98)	4 909 (50.60)
Gender
Female	7 340 (56.59)	5 350 (55.14)
Male	5 630 (43.41)	4 352 (44.86)
Marital status
Others	8 255 (63.65)	5 167 (53.26)
Currently married	4 715 (36.35)	4 535 (46.74)
Household income quintile
Lowest	2 857 (22.03)	1 970 (20.31)
Lower middle	2 926 (22.56)	1 973 (20.34)
Middle	2 442 (18.83)	1 861 (19.18)
Upper middle	2 472 (19.06)	2 000 (20.61)
Highest	2 273 (17.53)	1 898 (19.56)
Educated level
Illiterate	8 024 (61.87)	4 678 (48.22)
Primary school	3 653 (28.16)	3 140 (32.36)
Junior high school and above	1 293 (9.97)	1 884 (19.42)
Job before retirement
Professional, technical or managerial personnel	956 (7.37)	1 084 (11.17)
Commercial, service or industrial worker	1 734 (13.37)	1 403 (14.46)
Self-employed	249 (1.92)	181 (1.87)
Agriculture	8 592 (66.25)	5 980 (61.64)
Houseworker	1 075 (8.29)	655 (6.75)
Military personnel	85 (0.66)	90 (0.93)
Never worked	86 (0.66)	143 (1.47)
Others	193 (1.49)	166 (1.71)
Residence
Rural	7 771 (59.92)	4 173 (43.01)
Urban	5 199 (40.08)	5 529 (56.99)
Location
East	5 202 (40.11)	4 554 (46.94)
Middle	3 200 (24.67)	2 166 (22.33)
West	3 510 (27.06)	2 514 (25.91)
North-east	1 058 (8.16)	468 (4.82)
Smoking
Never	8 610 (66.38)	6 688 (68.93)
Past or current	4 360 (33.62)	3 014 (31.07)
Drinking
Never	8 953 (69.03)	7 080 (72.97)
Past or current	4 017 (30.97)	2 622 (27.03)
Regular exercising
Never	7 812 (60.23)	5 919 (61.01)
Past or current	5 158 (39.77)	3 783 (38.99)
Fruit
Not often	7 704 (59.40)	5 222 (53.82)
Often	5 266 (40.60)	4 480 (46.18)

2.2 中国老年人视力障碍的患病情况

2008年中国65岁及以上老年人的视力障碍患病率为16.92%(95%CI: 15.91%~17.98%)，2018年患病率上升至18.45%(95%CI: 17.41%~19.53%)。按社会经济地位、城乡和地区分组的视力障碍患病率见表 2。对各年份不同家庭收入水平、受教育程度和退休前职业群体的视力障碍患病率进行比较，差异均有统计学意义(P < 0.05)。2008年城乡之间的差异无统计学意义(P=0.456)，2018年城乡之间的差异有统计学意义(P=0.029)；各年份地区之间的差异均无统计学意义(P>0.05)。

表2 2008—2018年中国老年人按社会经济地位、城乡和地区分组的视力障碍患病率

Table 2 Prevalence of vision impairment among Chinese elderly grouped by socioeconomic status, residence, and location from 2008 to 2018

Variables	Year 2008, n (%)^a	Year 2018, n (%)^a
Household income quintile
Lowest	1 237 (19.87)	774 (20.59)
Lower middle	1 218 (17.87)	807 (20.73)
Middle	981 (16.37)	654 (17.45)
Upper middle	881 (14.73)	728 (15.73)
Highest	802 (15.70)	611 (17.75)
	F=2.924^b, P=0.020	F=3.218^b, P=0.012
Educated level
Illiterate	3 855 (22.99)	2 388 (28.49)
Primary school	1 029 (14.24)	816 (14.82)
Junior high school and above	235 (9.53)	370 (13.47)
	F=46.582^b, P < 0.001	F=69.762^b, P < 0.001
Job before retirement
Professional, technical or managerial personnel	215 (11.69)	245 (12.37)
Commercial, service or industrial worker	499 (13.70)	414 (15.33)
Self-employed	88 (12.46)	60 (17.14)
Agriculture	3 574 (18.61)	2 380 (19.94)
Houseworker	606 (26.24)	321 (23.44)
Military personnel	23 (13.62)	25 (17.51)
Never worked	45 (21.32)	78 (22.85)
Others	69 (13.84)	51 (18.23)
	F=5.804^b, P < 0.001	F=4.356^b, P < 0.001
Residence
Rural	3 142 (17.30)	1 631 (19.63)
Urban	1 977 (16.50)	1 943 (17.29)
	F=0.556^b, P=0.456	F=4.789^b, P=0.029
Location
East	2 048 (17.02)	1 639 (17.24)
Middle	1 291 (17.83)	830 (18.77)
West	1 394 (16.97)	972 (20.76)
North-east	386 (14.10)	133 (16.61)
	F=1.086^b, P=0.353	F=2.531^b, P=0.055

a, adjusted prevalence by sample weights; b, design-based F value, instead of uncorrected Chi-square value.

2.3 中国老年人视力障碍的Logistic回归分析

2008年和2018年中国老年人视力障碍的Logistic回归分析结果分别见表 3和表 4。2008年，控制年龄、性别、婚姻等个体特征后，与低收入群体相比，高收入和中高收入群体患视力障碍的风险较低(模型1：分别为OR=0.785，95%CI：0.620~0.994；OR=0.713，95%CI：0.562~0.905)，控制受教育程度和退休前职业后，组间差异均无统计学意义(模型4：P>0.05)。在教育方面，与文盲相比，小学学历、初中及以上学历群体患视力障碍的风险较低(模型2：分别为OR=0.688，95%CI：0.575~0.824；OR=0.487，95%CI：0.368~0.644)，这一现象在逐步控制了家庭收入和退休前职业、城乡和地区、生活方式等因素后仍有统计学意义，但后两组与文盲组的差距逐步缩小(模型6：分别为OR=0.718，95%CI：0.594~0.868；OR=0.510，95%CI：0.366~0.712)。在职业方面，与退休前从事专业技术或管理类职业的群体相比，从事农业和家务劳动的群体患视力障碍的风险较高(模型3：分别为OR=1.418，95%CI：1.061~1.895；OR=1.729，95%CI：1.110~2.691)，控制家庭收入和受教育程度后，组间差异均无统计学意义(模型4：P>0.05)。

表3 2008年中国老年人视力障碍的Logistic回归分析(n=12 970)

Table 3 Logistic regression analyses on vision impairment among Chinese elderly in 2018 (n=12 970)

表4 2018年中国老年人视力障碍的Logistic回归分析(n=9 702)

Table 4 Logistic regression analyses on vision impairment among Chinese elderly in 2018 (n =9 702)

2018年，与低收入群体相比，中高收入群体患视力障碍的风险较低(模型1：OR=0.761，95%CI：0.603~0.961)，且与2008年相比，与低收入群体的差距缩小。然而，控制受教育程度和退休前职业后，组间差异均无统计学意义(模型4：P>0.05)。在教育方面，与文盲组相比，小学学历、初中及以上学历群体患视力障碍的风险较低(模型2：分别为OR=0.546，95%CI：0.458~0.650；OR=0.518，95%CI：0.419~0.640)，其中，与2008年相比，小学组与文盲组的差距增大，初中及以上组与文盲组、小学组的差距缩小。逐步控制家庭收入和退休前职业、城乡和地区、生活方式等因素后，差异仍有统计学意义，但两组与文盲组的差距逐步缩小(模型6：分别为OR=0.592，95%CI：0.494~0.708；OR=0.691，95%CI：0.533~0.896)，且初中及以上组的患病风险高于小学组。在职业方面，与退休前从事专业技术或管理类职业的群体相比，从事农业和家务劳动的群体患视力障碍的风险较高(模型3：分别为OR= 1.707，95%CI：1.319~2.210；OR=1.925，95%CI：1.310~2.829)，且与2008年相比，两个群体间的差距有所增大。

3 讨论

3.1 中国老年人视力障碍状况

本研究结果显示，2008—2018年中国老年人视力障碍的患病率呈现上升趋势，与既往研究结论一致^{[10, 26]}。本研究结果表明，中国老年人家庭收入、受教育程度、退休前职业与视力障碍之间存在关联，主要体现在：与低收入群体相比，中高收入群体患视力障碍的风险较低；与文盲群体相比，接受过教育的群体患病风险较低；与退休前从事专业技术或管理类职业的群体相比，退休前从事农业、家务劳动的群体患病风险较高，与既往研究结论一致^{[8, 11, 27-32]}。此外，2008—2018年，不同家庭收入群体患视力障碍风险的差距缩小；不同受教育程度群体患病风险的差距整体缩小，但小学学历群体与文盲群体的差距增大；退休前各职业类型群体患病风险的差距增大。

3.2 中国老年人受教育程度与视力障碍的相关性较为明显

本研究结果显示，2008—2018年，在所有Logistic回归模型中，不同受教育程度群体患视力障碍风险的差异始终显著，且与家庭收入和退休前职业因素相比，结果更为稳健，提示中国老年人受教育水平与视力障碍的相关性较为明显。2008年，受教育程度越高，视力障碍的风险越低。分析其可能的原因是，教育通过改善认知能力、健康行为等因素持续影响健康水平^[33-36]。2018年，仅控制个体特征时，初中及以上学历群体患视力障碍的风险略低于小学学历群体，但进一步控制家庭收入和退休前职业、城乡和地区、生活方式等因素后，初中及以上学历群体的风险则高于小学组，与既往研究发现的教育和健康水平间可能存在的倒“U”型关系有相似之处^[37]。分析其可能的原因是，2008—2018年，智能手机的普及催生了移动互联网的爆发，我国互联网的发展处于移动互联与生态扩张时期，并开始向老年人群体渗透^[38]，2018年初中及以上学历群体占全部网民群体的81.8%^[39]，更易遭受数字化时代的新型视力损伤暴露。因此，在推动实施眼健康规划的过程中，除了需要特别关注文盲老年人，为其提供免文字指引的视力筛查，或利用短视频、广播剧代替文字宣传进行健康教育，还应关注受教育程度较高的老年人，对其进行数字健康干预，如开发能够自动调节屏幕色温或亮度的适老化“银发”数字健康产品。

本研究进一步的分析结果显示，无论是2008年还是2018年，控制家庭收入和退休前职业、城乡和地区、生活方式因素等变量后，小学组、初中及以上组与文盲组患视力障碍风险的差距均逐步缩小，提示可以通过间接干预降低与教育相关的视力障碍患病风险。因此，如果通过识别个体的受教育程度进行直接干预存在实施层面的困难，而间接的政策干预或许能够降低特定受教育程度群体的患病风险，如面向农村低收入人群的“光明工程白内障复明项目”^[40]，通过改善特定人群获得眼健康医疗卫生服务的机会，切断由教育至视力障碍的因果链中的关键环节。

3.3 中国老年人家庭收入、退休前职业与视力障碍的关联变化

本研究发现，2008—2018年，中高收入和高收入老年人患视力障碍的风险与低收入群体的差距有所缩小。一方面，得益于面向贫困群体的眼健康服务项目的开展，以及医保报销范围的逐步扩大，中国低收入老年人获得眼健康医疗卫生服务的机会有所增加；另一方面，本研究的单因素分析结果显示，中高收入和高收入群体的视力障碍患病率在10年间的增长率高于低收入群体，因此中高收入群体视力障碍风险的增加，可能是由于这些人群嵌入数字生活的时间点较早、程度较深，电子屏幕暴露时间较长。未来的研究需要进一步探究不同家庭收入群体间患病差距缩小的具体原因。此外，2008—2018年，从事农业、家务劳动群体患视力障碍的风险与专业技术或管理类群体的差距有所增大，这可能与不同职业特征人群的健康素养差异有关^[41]，因此，在进一步推动实施眼健康规划的过程中，应更加关注务农和从事家务劳动的群体，有针对性地开展眼健康素养的干预和监测。

综上所述，本研究发现中国老年人视力障碍患病率在2008—2018年间有所上升，且家庭收入、受教育程度、退休前职业等社会经济地位因素与老年人视力障碍存在相关性。进一步分析显示，2008—2018年不同社会经济地位的老年人群体患视力障碍风险的差距呈现出复杂变化，例如不同受教育程度群体之间的差距整体缩小，但小学学历群体与文盲群体的差距有所增大。本研究的局限性主要有以下几方面：首先，由于CLHLS调查在测量视力时要求受访者摘下眼镜，因此仅能依据未矫正视力判断受访者是否存在视力障碍，未来研究若能获得日常视力或最佳矫正视力数据，可进一步探究社会经济地位与因为未矫正的屈光不正或其他眼病引起的视力障碍之间的关联；其次，由于CLHLS调查中与视力障碍相关的慢性病自报患病率与既往流行病学调查结果存在较大差异，本研究未将受访者自报的慢性病患病情况作为控制变量纳入Logistic回归模型。

利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突。

作者贡献声明 魏粤晖：研究设计，数据分析，论文撰写；简伟研：总体把关，研究设计，论文审定。所有作者均参与论文修改，并对最终文稿进行审读和确认。

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