影响老年男性高危性行为的基础性特征研究

• Published in: 现代医药卫生 Vol. 36; no. 17; pp. 2697 - 2703
• Main Authors: 赵凤兰, 龚宇, 彭斌, 肖贵元, 胡莹, 钟晓妮, 贾瑜, 周维康, 雷山川, 易红
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 重庆市第十三人民医院皮肤科,重庆400053%重庆医科大学公共卫生与管理学院统计学教研室,重庆400016%重庆市第四人民医院皮肤科,重庆400014%重庆市人民医院皮肤科,重庆400014%重庆医科大学附属永川医院皮肤科,重庆402160 2020
• Subjects: 基础性特征; 老年人; 男性行为; 睾酮; 高危性行为次数
• ISSN: 1009-5519
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-5519.2020.17.013

R183.9%R759; 目的 探讨影响老年男性高危性行为的基础性特征.方法 2015年9月1日至12月31日由重庆市第十三人民医院、重庆市第四人民医院、重庆市人民医院和重庆医科大学附属永川医院选取性行为频率为1～6次/月的愿意配合问卷调查的健康老年男性1 433例,测定血清睾酮,然后每半年随访1次,随访2年,最终完成随访研究的老年男性1 128例.采用回访问卷表调查老年男性年龄、教育程度、经济收入、居住地域、婚姻状况、婚姻次数、固定性伴类别、与固定性伴的年龄差距、是否合并老年基础性疾病、是否接受性传播疾病宣教及生活自理能力等11个社会性特征及高危性行为情况(高危性行为次数及高危性伴数).以老年男性有无高危性行为作为因变量,以血清睾酮及社会性特征作为自变量进行多元logistic回归模型分析,筛选出有意义的自变量,然后将有意义的自变量作为输入、老年人高危性行为次数作为输出进行误差反向(BP)神经网络训练和测试.同时,将上述筛选出有意义的自变量各取不同级别的值组合形成新的数据集,再用训练好的BP神经网络预测高危性行为次数,最后以预测结果的高危性行为次数进行聚类分析.结果 4个有意义的变量为血清总睾酮、年龄、婚姻次数、与固定性伴的年龄差距等.根据BP神经网络预测结果进行聚类分析分为第1类(高危性行为次数较低类)、第2类(高危性行为次数中等类)和第3类(高危性行为次数较高类).3类老年男性婚姻次数比较,差异无统计学意义(P=0.729 6).第1类老年男性血清睾酮主要集中在14.0nmol/L以下[58.06％ (216/372)],年龄主要集中在60～＜65岁[37.90％ (141/372)],与固定性伴的年龄差距主要为大于或等于5岁[73.66％ (274/372)];第2类老年男性血清睾酮主要集中在16.0～18.5 nmol/L[87.76％ (86/98)],年龄集中在大于或等于70岁[45.92％ (45/98)],与固定性伴的年龄差距主要为小于5岁[50.00％ (49/98)];第3类老年男性血清睾酮均为16.0～18.5nmol/L,年龄主要集中在大于或等于70岁[68.75％ (11/16)],与固定性伴的年龄差距主要为小于5岁[93.75％ (15/16)].结论 睾酮、与固定性伴的年龄差距及年龄是影响老年男性高危性行为次数的3个基础性特征,为更有效地预防与干预老年男性的高危性行为提供了理论依据