基于CHARLS数据的老年人糖尿病影响因素研究

糖尿病常引发心血管疾病、视网膜病变等多种并发症，对个人健康和社会医疗体系造成巨大负担。为助力医疗机构与公众科学防控糖尿病，本文基于CHARLS（2020）数据，采用相关性分析与逻辑回归模型探讨各类因素对糖尿病患病的影响。结果表明，吸烟和年龄增长与糖尿病风险呈正相关；而男性、农村居住、有配偶、有工资收入及南方地区居住则具有保护作用，可降低患病概率；运动得分与饮酒频率影响微弱，基本可忽略。由于类别0（未患病）样本远多于类别1（患病），模型倾向预测多数类，导致准确率仅为54%；优化后类别1的评估指标有所改善；ROC AUC接近0.5，提示模型区分能力有限。据此，预防糖尿病应从戒烟限酒、规律运动、控制体重、合理膳食、调节情绪等方面入手。糖尿病的干预需整合健康教育、营养管理、运动疗法、血糖监测与药物治疗，实施综合管理。