失能对中老年人抑郁水平的影响——睡眠质量的中介作用

Effects of Disability on Depression among Middle-Aged and Elderly Adults—The Mediating Role of Sleep Quality

摘要: 目的：探讨失能程度对中老年人抑郁水平的影响，以及睡眠质量在其中的中介作用。方法：基于中国健康与养老调查2018年和2020年的数据，构建强平衡面板数据，采用双向固定效应模型分析失能程度对抑郁水平的影响，并通过三步法检验睡眠质量的中介效应。结果：2020年45岁及以上中老年人的抑郁症状检出率为37.30%，在控制个体和时间效应后，失能程度能够显著正向预测其抑郁水平(β = 0.461, t = 11.870, p < 0.001)，且该效应在年龄 < 65岁人群(β = 0.593)与≥65岁以上人群(β = 0.361)间差异显著(p = 0.002)。失能程度通过睡眠质量间接影响抑郁水平，中介效应占比26.58%。结论：失能程度的提高可直接导致中老年人抑郁水平的增加，亦可通过睡眠质量的中介作用产生间接影响。我国中老年人抑郁症状检出率较高，低龄失能人群的抑郁状况更应引起重视，建议加强对低龄失能人群睡眠质量问题的预防和综合干预，以提高生活质量。

Abstract: Objective: To explore the relationship between the disability level and depressive symptoms in middle-aged and elderly people, and the mediating role of sleep quality. Methods: Data from the 2018 and 2020 China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) were cleaned to construct a balanced panel dataset, and the association between disability and depression level was analyzed by a two-way fixed-effect model. Finally, the mediating effect of sleep quality was tested by a three-step mediation approach. Results: In 2020, 37.30% of individuals aged 45 and above exhibited depressive symptoms. Controlling for individual effects and time effects, a positive relationship was found between disability level and depressive symptoms in middle-aged and older adults (β = 0.461, t = 11.870, p < 0.001). This relationship showed significant differences between those under 65 years old (β = 0.593) and those over 65 years old (β = 0.361, p = 0.002). Disability level exerted an indirect effect on depressive symptoms through sleep quality, and the mediating effect accounted for 26.58% of the total effect. Conclusion: Higher disability levels are directly associated with increased depressive symptoms in middle-aged and elderly individuals, and they also exert an indirect effect through the mediating role of sleep quality. The prevalence of depressive symptoms is relatively high among China’s middle-aged and elderly population, with a particular concern for the middle-aged disabled groups. It is imperative to focus on improving the sleep quality of the disabled population and implement preventive and comprehensive interventions to enhance their quality of life.

1. 引言

第七次全国人口普查数据显示，我国45~64岁中老年劳动力人口比例逐年攀升。2020年，我国65岁及以上人口达1.9亿人，占总人口的13.50%，凸显人口老龄化快速上升的趋势(童玉芬，2021)。伴随着该趋势，中老年人的精神心理问题也随之日益明显，其中抑郁作为最常见的心理健康问题之一备受关注。一项针对我国45岁及以上中老年人群的调查显示，约有30%的男性和43%的女性报告存在抑郁症状(伍茂林等，2023)。抑郁症不仅严重损害患者生活质量，更会增加其心血管疾病、过早死亡甚至自杀的风险，给家庭和社会带来沉重负担(Qiao et al., 2022; Cui et al., 2022)。

近年来，身体健康状况作为精神障碍发生的一种保护因素越来越受到重视(Tacchi et al., 2019)。研究表明，当中老年人面临身体健康问题，尤其是日常生活自理能力(失能)受损时，其抑郁程度会显著高于健康的同龄人(曹效亲等，2024)。同时，良好的睡眠质量被视为失能老人抑郁的保护因素">(腾佳杉，张勰，2022)，而高失能的老年人常伴随失眠、睡眠质量差、白天嗜睡等问题，进一步加剧抑郁和焦虑情绪。由此可见，失能程度与睡眠质量是影响中老年人抑郁状况的重要因素。

目前，国内关于中老年失能程度与抑郁水平之间的研究多为横断面分析，相关的纵向追踪研究以及二者间的影响机制研究尚需深化。鉴于此，本研究通过整理中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Survey, CHARLS) 2018年以及2020年的数据，构建强平衡面板数据，应用双向固定效应模型排除个体和时间效应，旨在：1) 厘清失能程度与中老年抑郁状况之间的相互影响关系；2) 探究睡眠质量在两者间的中介作用。本研究结果期望为缓解中老年人抑郁状况、优化健康干预措施及相关政策制定提供实证依据。

2. 资料与方法

2.1. 数据来源

本研究采用2018年和2020年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据。CHARLS是一个全国性的开源数据库，涉及45岁及以上中国人的基本信息、心理和身体健康信息，自2011年发起调查，2013年、2015年、2018年和2020年已完成4次随访。本研究针对最新的2018年和2020年调查数据进行分析，将45岁及以上的中老年人作为研究对象，使用多重插补法对数据进行清洗和整理，对象的纳入标准为2018和2020年均接受了采访且统计了抑郁水平测试的中老年人，最终获得n = 12,949、T = 2的强平衡短面板数据。样本筛选流程见图1。

Figure 1. Flow chart of sample screening

图1. 样本筛选流程图

2.2. 研究变量及定义

2.2.1. 失能程度

在CHARLS问卷中，“身体功能障碍以及辅助者”部分涉及对失能程度的衡量。本研究采用Katz等人的ADL量表作为评估工具(Gracia-García et al., 2021)，该量表由基础性日常生活活动能力量表(BADL)和工具性日常生活活动能力量表(IADL)组成。BADL包括穿衣、洗澡、吃饭、上下床、如厕以及控制大小便6项；IADL包括做家务、做饭、买东西、打电话、吃药以及管钱6项。量表评分标准为：能够独立完成计0分，独立完成有困难、需他人辅助或无法完成计1分，总分取值范围0~12分，分数越高，失能程度越高。

2.2.2. 睡眠质量

CHARLS问卷通过“我的睡眠不好”条目来判断患者的睡眠质量，答案选项“很少或者根本没有(<1天)”、“不太多(1~2天)”、“有时或者有一半的时间(3~4天)”、“大多数的时间(5~7天)”，分别赋值1、2、3、4分，分数越高，睡眠质量越差。

2.2.3. 抑郁水平

CHARLS问卷采用简版流调中心抑郁量表(Center for Epidemiologic Studies Depression Scale-10, CESD-10)，通过评估调查对象在过去一周的感觉和行为，衡量中老年人的情绪低落、无望、沮丧等抑郁症状的水平(Xie et al., 2021)。该量表共10个条目，4点计分，总分范围为0~30分，得分越高表示抑郁越严重。CESD得分 ≥ 10分为有抑郁症状，<10分表示没有明显的抑郁症状。

2.2.4. 控制变量

本文把一般人口学变量和健康相关变量两方面纳入控制变量。一般人口学变量包括性别、年龄，婚姻情况(已婚、单身)，居住地区(城市、乡村)；健康相关变量包括身体疼痛程度、是否饮酒、是否吸烟、社交活跃度(何昱铮等，2023)、共病状态(张露文等，2023)。

2.3. 模型设计

本研究选择的样本为经过数据清洗和整理的强平衡面板数据，其中被解释变量为连续变量，经过Hausman检验，结果显示χ² (10)统计量为1114.13，p值小于0.001，且存在个体效应(p < 0.001)和时间效应(p < 0.001)，因此采用双向固定效应模型进行回归。具体模型如下：

${\text{dep}}_{it}={\text{β}}_0+{\text{β}}_1{\text{adl}}_{it}+{\text{γcontrols}}_{it}+{\text{α}}_i+{\text{λ}}_t+{ϵ}_{it}$ (1)

上式中，β₀为截距项，dep_it表示个体i在时间t的抑郁水平，adl_it表示个体i在时间t的失能程度，controls为控制变量集。α_i为个体固定效应，λ_t为时间固定效应，ϵ_it是误差项。

采用三步法进行中介效应检验，借鉴温忠麟等()的研究，将睡眠质量作为中介变量，本研究采用显著性水平p = 0.05作为统计推断的阈值，构建的中介效应模型如下：

${\text{dep}}_{it}=b_0+b_1{\text{adl}}_{it}+b_2{\text{controls}}_{it}+{\text{α}}_i+{\text{λ}}_t+{ϵ}_{it}$ (2)

${\text{sleep}}_{it}=c_0+c_1{\text{adl}}_{it}+c_2{\text{controls}}_{it}+{\text{α}}_i+{\text{λ}}_t+{ϵ}_{it}$ (3)

${\text{dep}}_{it}=d_0+d_1{\text{adl}}_{it}+d_2{\text{sleep}}_{it}+d_3{\text{controls}}_{it}+{\text{α}}_i+{\text{λ}}_t+{ϵ}_{it}$ (4)

其中sleepit表示个体i在时间t的睡眠质量，其他变量定义参照上文所述。

3. 结果

3.1. 调查对象基本信息

在纳入分析的12949名中老年人群中，男女占比基本持平。2018年和2020年两年中的55~65岁人群占比最多且比例相近，分别为36%和37%；从纵向的时间维度来看，45~55岁人群由2018年的4050人下降到2020年的2934人，同比减少8%；2020年65~75岁人群则同比增长5%，75岁及以上老人人数最少，2020年为1262人(9%)；2020年的报告中显示，大多数调查对象居住在农村地区(77%)，绝大多数调查对象为已婚状态(87%)。

健康状况方面，参照2020年的数据，约有9508人吸烟，占比73%；饮酒人数7998人(62%)，有4951人不饮酒(38%)；身体疼痛方面，约42%的人完全不疼痛，约30%的人有一点疼痛，表明大多数人身体疼痛情况较轻；共病状态有所恶化，由2018年的54%上升到2020年的58%；社交活跃度方面，近一半的人为轻度活跃(49%)，中度活跃和高度活跃的人数相近(26%和25%)。

抑郁水平方面，女性抑郁水平高于男性，65岁以上人群抑郁平均得分在9分以上，农村地区人群抑郁水平高于城市，单身人群的抑郁水平平均分已经高达10.77分，吸烟者平均得分比不吸烟者高1分，饮酒者的抑郁得分高于平均分，为9.31分；身体疼痛程度比较多和非常多的个体，抑郁水平更高，分别为12.33和14.62分；处于共病状态的个体相较于健康个体，抑郁得分比平均高3分；社交活跃度越高的个体，抑郁水平得分越低。具体情况见表1。

Table 1. Basic status of the middle-aged and elderly people in 2018 and 2020 (n = 12,949)

表1. 2018年和2020年中老年人的基本状况(n = 12,949)

		2018年		2020年
变量	分类	频数(%)	CESD-10 ($\overline{x}\pm s$ )	频数(%)	CESD-10 ($\overline{x}\pm s$ )
性别
	男	6318 (49%)	7.14 ± 5.77	6318 (49%)	7.29 ± 5.91
	女	6631 (51%)	9.42 ± 6.82	6631 (51%)	9.75 ± 6.67
年龄
	45~55岁	4050 (31%)	7.92 ± 6.21	2934 (23%)	7.55 ± 6.00
	55~65岁	4635 (36%)		4730 (37%)	8.43 ± 6.48
	65~75岁	3355 (26%)	8.52 ± 6.59	4023 (31%)	9.20 ± 6.55
	75岁及以上	909 (7%)	8.44 ± 6.57	1262 (9%)	9.22 ± 6.48
居住地
	城市	2542 (20%)	6.63 ± 5.62	3035 (23%)	7.11 ± 8.89
	农村^a	10,407 (80%)	8.71 ± 6.55	9914 (77%)	8.99 ± 8.56
婚姻情况
	已婚	11,500 (89%)	8.06 ± 6.29	11,283 (87%)	8.22 ± 6.27
	单身^b	1449 (11%)	10.26 ± 7.22	1666 (13%)	10.77 ± 7.03
吸烟状态
	吸烟	9360 (72%)	8.50 ± 6.58	9508 (73%)	8.88 ± 6.54
	不吸烟	3589 (28%)	7.68 ± 6.01	3441 (27%)	7.64 ± 6.02
饮酒状态
	饮酒	8242 (64%)	8.98 ± 6.70	7998 (62%)	9.31 ± 6.63
	不饮酒	4707 (36%)	7.14 ± 5.77	4951 (38%)	7.32 ± 5.88
疼痛情况
	完全没有	5141 (40%)	6.00 ± 5.29	5473 (42%)	6.29 ± 5.26
	有一点	4168 (32%)	8.20 ± 5.81	3936 (30%)	8.44 ± 5.84
	有一些	1501 (12%)	9.81 ± 6.45	1311 (10%)	9.96 ± 6.37
	比较多	1227 (9%)	12.25 ± 7.00	1127 (8%)	12.33 ± 6.75
	非常多	912 (7%)	13.98 ± 7.43	1102 (8%)	14.62 ± 7.23
共病状态
	是	7031 (54%)	9.55 ± 6.74	7565 (58%)	9.74 ± 6.74
	否	5918 (46%)	6.83 ± 5.72	5384 (42%)	6.88 ± 5.55

社交活跃度
	轻度活跃	6124 (47%)	8.86 ± 6.69	6357 (49%)	9.03 ± 6.60
	中度活跃	3084 (24%)	8.15 ± 6.21	3313 (26%)	8.35 ± 6.37
	高度活跃	3741 (29%)	7.54 ± 6.11	3279 (25%)	7.81 ± 6.07

注：a为农村，包括城乡或镇乡结合区；b为单身，包括离婚、丧偶及未婚。

3.2. 中老年人抑郁水平的双向固定效应回归分析

表2显示了双向固定效应模型下失能程度对中老年人抑郁水平的影响。模型1为中老年人失能程度对其抑郁水平的回归结果，模型2中加入一般人口学变量作为控制变量，模型3在模型2的基础上加入健康相关变量作为控制变量，来进一步检验两者间的影响关系。在排除个体和时间效应后，失能程度对抑郁水平的影响在3个模型中均显著为正(p < 0.001)，且系数均在0.5左右，存在正向预测关系。此外，年龄、疼痛程度(p < 0.001)、婚姻情况(p < 0.01)、饮酒情况、共病状态和社交活跃度(p < 0.05)也对抑郁水平有显著影响，而居住地和吸烟状态对抑郁水平的影响不显著，见表2。

Table 2. The fixed-effect regression results of disability level on depression level in middle-aged and elderly people

表2. 中老年人失能程度对抑郁水平的固定效应回归结果

	(1) 抑郁水平	(2) 抑郁水平	(3) 抑郁水平
失能程度	0.501^***	0.499^***	0.461^***
	(12.949)	(12.892)	(11.870)
年龄^a		0.096^***	0.090^***
		(3.658)	(3.401)
居住地(城市)		0.004	−0.021
		(0.026)	(−0.148)
婚姻情况(已婚)		1.298^**	1.301^**
		(3.221)	(3.228)
吸烟状态(不吸烟)			−0.227
			(−1.097)
饮酒状态(不饮酒)			−0.330^*
			(−2.504)
疼痛程度^b			0.322^***
			(7.094)
共病状态(非共病)			0.328^*
			(2.264)
社交活跃度^c			−0.118^*
			(−2.128)
常数项	7.947^***	0.736	0.683
	(208.780)	(0.437)	(0.402)
时间效应	是	是	是
个体效应	是	是	是
n	25,898	25,898	25,898
R^2	0.019	0.020	0.026

注：a、b、c表示作为连续变量加入回归模型；^***p < 0.05，^**p < 0.01，^*p < 0.001，下同。

3.3. 稳健性检验

本研究的核心解释变量是失能程度，在参考已有的文献基础上(张月云，李建新，2018)，本文采用连续变量和次序变量两种操作化方式对其进行测量：一是作为连续变量，使用ADL指数和IADL指数进行测量，指数越高，则表示失能程度越高；二是作为分类变量，若个体无法独立完成IADL量表和BADL量表共计12个项目中的任一项，则划分为生活自理能力受损，若以上项目均可独立完成，则划分为生活自理能力完好。

如表3所示，相较于生活自理能力完好的人，生活自理能力受损人群有着更高的抑郁水平。同时，当ADL指数和IADL指数越高，抑郁水平随之升高，反之，2个指数的降低均会导致抑郁水平的下降。在替换核心解释变量进行回归后，所得系数分别为0.813、0.486以及0.301，且均显著为正值(p < 0.01)，进一步证实了失能程度与抑郁水平间的正向影响关系，结果具有一定稳健性。

Table 3. Robustness test: Regression results based on two methods of measuring disability

表3. 稳健性检验：基于两种失能测量方式的回归结果

	(1)	(2)	(3)
	抑郁水平	抑郁水平	抑郁水平
失能程度
生活自理能力受损(完好)	0.813^***
	(6.980)
ADL指数		0.486^***
		(9.827)
IADL指数			0.301^***
			(9.807)
_cons	0.136	1.661	−0.508
	(0.080)	(0.974)	(−0.299)
控制变量	是	是	是
时间效应	是	是	是
个体效应	是	是	是
n	25,898	25,898	25,898
R^2	0.016	0.022	0.022

3.4. 分层分析

以性别分组进行回归分析，结果如表4所示，失能程度对抑郁状况的影响在男性和女性人群中均显著(p < 0.001)且系数相近，分别为0.478和0.448。

以65岁为标准进行分组回归，结果表明，65岁以下人群失能程度提高所带来抑郁水平的提升，远比65岁以上人群抑郁水平提升得多，两者差异显著(p = 0.002)。

Table 4. The effect of disability on depressive status in different populations

表4. 不同人群的失能程度对抑郁状况的影响

	(1) 男性 抑郁水平	(2) 女性 抑郁水平	(3) 年龄 < 65岁 抑郁水平	(4) 年龄 ≥ 65岁 抑郁水平
失能程度	0.478^***	0.448^***	0.593^***	0.361^***
	(7.529)	(9.112)	(10.542)	(6.245)
常数项	2.079	−0.771	9.295^***	−18.063^***
	(0.879)	(−0.316)	(4.704)	(−5.200)
控制变量	是	是	是	是
时间效应	是	是	是	是
个体效应	是	是	是	是
n	12,636	13,262	16,349	9549
R^2	0.022	0.032	0.030	0.036
系数差异p值	0.966		0.002

注：系数差异p值根据交互项模型的Chow检验的估计结果计算得到。

3.5. 中介效应检验

采用双向固定效应模型回归进行中介效应检验，在控制了个体和时间效应后，把一般人口学变量和健康相关变量作为控制变量，失能程度为自变量，睡眠质量为中介变量，中老年人抑郁水平作为因变量，来构建中介模型，见图2。

Figure 2. Mediation model diagram

图2. 中介模型图

结果表明，失能程度对抑郁水平有显著正向影响(β = 0.461, p < 0.001)，失能程度对睡眠质量的影响显著(β = 0.057, p < 0.001)，睡眠质量对抑郁的预测作用显著(β = 2.150, p < 0.001)。放入中介变量睡眠质量后，失能程度对于抑郁的影响作用仍显著(β = 0.339, p < 0.001)，且系数有所下降，表明失能程度通过睡眠质量对中老年人抑郁状况产生影响，中介效应占比为0.057 × 2.150/0.461 = 26.58%，即部分中介效应。见表5。

Table 5. The mediating model test for sleep quality

表5. 睡眠质量的中介模型检验

	(1) 抑郁水平	(2) 睡眠质量	(3) 抑郁水平
失能程度	0.461^***	0.057^***	0.339^***
	(11.870)	(7.494)	(9.972)
睡眠质量			2.150^***
			(51.925)
常数项	0.683	2.564^***	−4.829^**
	(0.402)	(7.102)	(−3.196)
控制变量	是	是	是
时间效应	是	是	是
个体效应	是	是	是
n	25,898	25,898	25,898
R^2	0.026	0.008	0.233

4. 讨论

本文基于2018年和2020年的中国健康与养老调查数据，整理形成强平衡面板数据，分析失能程度与中老年人抑郁水平之间的影响关系，以及睡眠质量在其中的中介作用。研究共纳入12,949名中老年人样本，结果显示2020年45岁及以上中老年人的抑郁症状检出率为37.30%。该结果与胡依和李贝(2021)基于2011年、2013年和2015年CHARLS项目数据的研究发现相近(分别为41.6%、32.6%和35.5%)，表明中国中老年人抑郁症状检出率较高，提示需加强对该人群的抑郁筛查以及采取相应干预措施。

4.1. 中老年人失能程度显著正向预测其抑郁水平

通过对2018年和2020年的数据进行清洗，形成一对一匹配的强平衡面板数据。在控制个体效应和时间效应下，逐步加入控制变量和替换核心变量。结果表明失能程度与中老年人抑郁水平之间存在正向影响关系，且这一结果具有一定稳健性。失能程度能够有效预测中老年人的抑郁水平，失能程度越高的中老年人抑郁水平越高(β = 0.461, p < 0.001)，与以往的研究结果一致(阮韵晨，陆杰华，2024)。既往一些对失能中老年人的研究也表明，失能程度高的个体，往往伴随着多种慢性病，如关节炎或风湿病">(李娟等，2024)，这些慢性炎症反应不仅与疼痛、不适等症状相关，而且与抑郁症状之间存在密切关系(Hu et al., 2023)。这些慢性病也可使中老年人的生活自理能力受损，导致躯体不适，以及诱发不安、焦虑、烦闷等负面情绪(王利娜，贺芳芳，2025)，而且被人照顾也会带来一定的心理负担，从而增加抑郁的患病风险。此外，失能的中老年人由于行动不便等原因，参加文化、娱乐、志愿等活动频率较低，社会参与率下降(孙秋洁，戴力辉，2024)，这就可能导致中老年人无法有效消除孤独感以及苦闷等不良情绪，从而导致抑郁(秦慧等，2024)。启示我们需在医疗上构建失能评估与干预及心理融入体系，帮助中老年人提高生活自理能力，从而有效改善其抑郁状况，全方位提升生活质量与身心健康。

4.2. 中年人群的失能加重抑郁状况现象更为突出

研究结果显示，不同性别人群失能程度对于抑郁水平的影响相差不大(p = 0.966)。失能常被视为一种长期的心理社会性压力源，它会引发HPA轴功能紊乱，例如糖皮质激素受体抵抗和慢性低度炎症等生理改变，从而增加抑郁等精神疾病的风险(Cohen et al., 2012)。而这种客观生理变化并不因性别不同而有所差异。同时，生活自理能力丧失会带来无力感以及被人照顾的心理压力(陈丽娜等，2024)，虽然失能会受到因性别导致的不同承受力以及不同社会角色的影响，但失能对中老年人的影响更多体现在个体差异性上，而非简单地在性别这个变量上，因此失能在不同性别人群上对抑郁状况变化的影响并不显著。

以65岁为标准进行划分，不同年龄人群失能程度对于抑郁水平的影响存在显著差异(p = 0.002)，中年群体相较于年长的群体，失能程度提高更能引起抑郁水平的显著增加，这一结果与前人研究一致(张月云，李建新，2018)。一方面，前者还属于事业上升期，失能程度的提高不仅会带来身体机能上的衰退，更会引起心理上的颓废和挫败感，有力无处使带来的绝望和心理落差都会增加抑郁的发生(王晓娟等，2017；Xu et al., 2023)；另一方面，年长群体随着年龄的增加，其身体素质日益下降，自身心理层面以及周围人都已接受这一事实，因此失能程度的增加并不会引起抑郁水平的剧烈波动(张丽等，2021)。此外，随着未来医疗水平的提升以及法定退休年龄的延长，65岁以下失能人群的问题亟待关注，需要我们制定有针对性的干预治疗方案，改善其抑郁状况，促进人口高质量发展。

4.3. 睡眠质量在失能程度和中老年人抑郁水平之间的中介效应

本研究发现，失能程度不仅直接影响抑郁水平，还能通过睡眠质量产生间接影响，中介效应占比26.58%。失能程度较高的个体往往睡眠质量较差，这可能是受到负性情绪的影响，例如受他人照顾所带来的自身负担过重而产生忧虑，更容易导致睡眠浅、易惊醒、失眠等现象(宋少英等，2023)。同时，失能程度高的个体往往处于共病状态，所患多种慢性病带来的不适感严重影响个人身体和生活，导致睡眠时间更短、睡眠质量更差(于晴等，2024；Wang et al., 2024)。而睡眠质量问题往往与抑郁紧密相关，有研究表明失眠可扰乱正常睡眠节律，使人体处于应激状态，导致炎症标志物增加，促使患者产生消极抑郁情绪(Besedovsky et al., 2019)。此外有研究表明，较低的心率变异性(HRV)与睡眠质量差和抑郁症状的增加有关，在慢性应激的情况下，HRV较低的个体更容易出现睡眠障碍，进而增加抑郁的风险(da Estrela et al., 2021)。因此个体的失能程度越高，其睡眠质量就越差，从而导致其抑郁状况恶化。针对这一问题，我们不仅需要重视中老年人生活自理能力的培养和恢复，还要通过心理干预、药物治疗等手段来改善睡眠质量，这对缓解抑郁症状具有重要意义。

5. 结论

综上所述，本研究利用2018年和2020年CHARLS问卷形成面板数据，探索了我国中老年人失能程度对抑郁水平的影响，发现随着失能程度的提高，中老年人的抑郁水平也随之升高，并查明睡眠质量在其中起到中介作用。启示我们应该重视中老年人失能问题，加强对老年人睡眠状况的关注，提升其健康睡眠意识，改善睡眠习惯，及早在健康筛检中对其做出有效识别，对失能程度较高、睡眠状况较差的高危人群的生活方式进行干预，从而降低其慢性病和抑郁症的患病风险，以提升中老年人的生命质量。本研究仍存在一定的局限性，比如关于睡眠质量的数据是由调查对象自行回忆获取，而非客观观察测量得来，因此存在一定的主观性和误差；此外，本文为了尽可能多地保留随访样本，只使用了两年的微观面板数据进行分析，而没有使用更多年份的数据，未来仍需结合多年数据进行研究以进一步提高研究精度。

NOTES

^*第一作者。

^#通讯作者。