老郑看到一篇仅有一位作者的独著SCI论文，不禁想和诸位分享一下！
中国医科大学公共卫生学院学者在期刊《Globalization And Health》（医学二区，IF=5.9）上发表了一篇题为：“Internet use and frailty in middle-aged and older adults: findings from developed and developing countries”的研究论文。
研究者旨在使用五个队列，进行跨文化和多队列纵向分析，从全球视角探索互联网使用与中老年成年人虚弱状态的关联，以及社会孤立的中介作用。
数据来自五个针对中老年人群的国际纵向队列，使用了大致时间范围的数据：
健康与退休研究（HRS）：11-14波（2012-2018）
中国健康与退休纵向研究（CHARLS）：1-4波（2011-2018）
欧洲健康、老龄化和退休调查（SHARE）：5-8波（2013-2019）
英国老龄化纵向研究（ELSA）：6-9波（2012-2018）
墨西哥健康与老龄化研究（MHAS）：3-5波（2012-2018）
研究只纳入了50岁及以上的参与者，共有 155,695 名参与者被纳入主要分析。
为处理重复测量数据间的相关性，我们采用广义估计方程（GEE）模型，计算了比值比（OR）及95%置信区间（CI），以研究中老年人群互联网使用与虚弱状态之间的关联。
研究结果表明，在所有模型中，互联网使用与较低的虚弱风险相关。在完全调整模型（模型 3）中，这些关联在 HRS 、CHARLS 、SHARE 、ELSA 、MHAS 中保持统计学显著性。
分析中共使用了三种模型：
模型1为未调整的粗略模型；
模型2在此基础上进一步调整了年龄和性别；
模型3为完全调整模型，额外控制了教育水平、是否有报酬性工作、婚姻或伴侣状态、家庭财富、吸烟、饮酒及与子女同住等因素。
研究采用随机效应元分析汇总五个队列的OR及对应95%CI，获得总体效应估计，并应用Cochran Q检验评估各队列效应估计的异质性。结果表明，五个队列的总体效应显著（OR = 0.72，95% CI：0.67–0.79）。
当将虚弱指数作为因变量应用于 GEE 模型时，互联网使用者的虚弱指数更低，表明健康缺陷更少。
为确保研究结果的稳健性，研究者进行了六项敏感性分析。
首先，将连续虚弱指数作为因变量重复进行了GEE模型分析；
其次，分别排除严重认知障碍和记忆疾病的参与者，以减少回忆偏差；
第三，采用逆概率加权GEE模型以应对因失访带来的偏倚；
第四，基于风险比尺度计算了暴露–结局关联的E值，以量化未测量混杂因素的影响；
第五，进一步探讨了互联网使用与虚弱各具体领域（包括总体健康、身体功能、抑郁和认知）的关联；
第六，为避免可能的逆向因果关系，使用Cox回归模型，在排除基线已虚弱的参与者后，进一步考察互联网使用与虚弱状态的关联。
另外，中介分析指出，社会孤立部分介导了互联网使用与衰弱状态之间的关联：
HRS （17.68%，p < 0.001）
CHARLS （5.08%，p = 0.035）
SHARE （10.04%，p < 0.001）
ELSA （5.13%，p = 0.030）
MHAS （18.33%，p = 0.034）
经过荟萃分析，社交孤立仍然介导了互联网使用与衰弱状态的关联。
通过分层分析和多重交互作用分析，结果表明，对 65 岁及以上的参与者、男性、不工作、未婚或无伴侣、不吸烟、不饮酒、不与儿童同居的参与者，互联网使用的影响略强。
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