🍺中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）是由北京大学国家发展研究院主持的内容全面、公开免费的国家级队列，用以分析我国人口老龄化问题，推动老龄化问题的跨学科研究。

数据覆盖全国28个省份、1.7万余名老年人，连续追踪10余年，现已成为国内医学研究者发表高质量论文的首选数据源。

今天，结合目前已经发表的高分文献，整理出CHARLS数据库的高分选题，希望对你有帮助！

我们延续先前的选题：

后悔没早看！CHARLS十大高分选题思路（上）

6. 中老年认知功能衰退的多因素风险模型构建及行为因素与认知轨迹的关联分析

研究目的：
基于认知测试数据，筛选认知下降的关键预测因素，并利用纵向数据评估不同早期干预措施对认知轨迹的保护效应。

主要变量：

• 自变量：年龄、教育、慢性病、生活方式

• 因变量：认知评分（如记忆、定向力、执行功能）

• 预测变量：认知训练、社交活动、体育锻炼

适用方法：
线性混合模型（LMM）、潜变量增长曲线模型（LGCM）、倾向评分匹配

7. 城乡中老年健康差异的成因解构与卫生政策干预效应评估

研究目的：
比较城乡中老年在健康水平与医疗利用上的差距，量化现行卫生政策对缩小健康差异的实际贡献及政策优化空间。

主要变量：

• 核心变量：城乡分类、自评健康、慢性病患病率、医疗利用

• 政策变量：医保类型、基层医疗服务可及性

适用方法：
Oaxaca‑Blinder 分解法、双重差分（DID）、政策效应评估

8. 残疾状态对中老年人社会参与的限制效应及其多层次影响因素分析

研究目的：
以残疾程度为核心暴露变量，分析其对社交、劳动等社会参与行为的制约作用，并引入个人、家庭与社区层面的调节因素。

主要变量：

• 自变量：残疾类型与程度

• 因变量：社会参与度（社交、劳动、志愿活动）

• 调节变量：家庭支持、社区资源

适用方法：
多层次回归模型、结构方程模型、交互效应分析

9. 婚姻状况对中老年身心健康的深层作用机制：社会支持与经济状况的中介角色

研究目的：
超越婚姻状态本身，探讨社会支持与经济状况如何在婚姻类型与健康之间发挥中介作用，揭示婚姻关系特征通过资源路径影响健康的机制。

主要变量：

• 自变量：婚姻状况（已婚/离婚/丧偶/未婚）

• 中介变量：社会支持（子女经济支持、照护时间、社交频率）、经济状况（家庭人均年收入、资产水平）
  

• 因变量：身体、心理健康

适用方法：
中介效应模型（Bootstrap）、调节中介分析

10. 基于多源特征的中老年健康风险预警模型：数据驱动与机器学习方法

研究目的：
融合 CHARLS 中的生理、行为、社会及环境变量，采用机器学习算法构建个体化健康风险预测模型，提升对不良健康结局的早期识别能力。

主要变量：

• 特征变量：年龄、慢性病、认知功能、生活行为、社会支持、经济状况

• 结局变量：死亡、功能丧失、重大疾病发生

适用方法：
随机森林、XGBoost、支持向量机（SVM）、神经网络、SHAP 可解释性分析

上述分享纯为纯纯纯干货！我们后续将分享更多基础内容，小白同学快点个小小的关注吧！

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