抑郁症状与多种慢性病（MCDs）是全球中老年人群疾病负担的重要构成因素，然而既往研究多聚焦于某一时间点的抑郁症状，而忽视了其长期动态变化特征。

2025年10月10日，北京大学学者用CHARLS数据库，在期刊（医学二区Top，IF=4.9）发表了一篇题为：“The similarities and differences of multiple chronic diseases risk factors across depressive symptoms trajectories among middle-aged and older Chinese adults: A 10-year longitudinal cohort study”的研究论文，旨在基于中国45岁及以上人群的抑郁症状轨迹，识别其罹患多重慢性疾病（MCDs）的共性及特异性风险因素。

研究结果表明，腰围、自评健康、睡眠时间、抑郁症状评分、年龄是不同轨迹下MCDs的共性危险因素，而 BMI、握力、午睡时长为轨迹特异性危险因素。

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研究基于中国健康与退休纵向研究（CHARLS）数据库2011-2020年的数据，经过筛选，最终纳入2552名基线无慢性病、完成全部随访、年龄≥45岁的参与者。

研究思路如下：

首先，使用潜类别增长模型（LCGM）与增长混合模型（GMM）识别抑郁症状的长期轨迹；

随后，基于不同轨迹分组，采用七种机器学习算法构建MCDs预测模型，并通过递归特征消除与SHAP方法进行特征选择与模型解释；

最后，开发在线预测工具，实现个体化风险评估，并通过敏感性分析验证结果的稳健性。

图1 研究的总体流程图

主要研究结果

研究共识别出四种抑郁症状轨迹：稳定低症状（75.12%）、持续高症状（6.62%）、新发加重症状（12.15%）与缓解症状（6.11%）。

图2 2011年至2020年抑郁症状的异质性长期轨迹

结果显示，在 7 种机器学习模型中，随机森林、XGBoost与GBDT模型分别为 “持续高症状”“新发加重症状”“缓解症状” 轨迹的最优 MCDs 预测模型，其AUC-ROC分别为0.834、0.838与0.805。

图3 七种机器学习模型在不同轨迹的AUC-ROC曲线、准确率和Brier评分对比

SHAP分析进一步明确，所有轨迹的共同重要风险因素包括腰围、自评健康、睡眠时长、抑郁评分与年龄；而轨迹特异性因素包括BMI（持续高症状）、握力（新发加重症状）与午睡时长（缓解症状）。

同时，SHAP图进一步揭示了各因素对预测结果的贡献方向与强度。

图4 SHAP分析结果

持续高症状与稳定低症状(A)；新发加重症状与稳定低症状(B)；缓解症状与稳定低症状(C)；

综上所述，揭示了抑郁症状轨迹的异质性及其与MCDs风险的动态关联，通过机器学习模型识别出共性与轨迹特异性风险因素。研究建议临床实践中结合个体抑郁症状轨迹特征，重点关注腰围、自评健康等共同因素及轨迹特异性指标，以实现更有效的健康管理。