盲法管理中的受试者依从性提升策略

盲法管理中的受试者依从性提升策略演讲人01引言：盲法管理与受试者依从性的内在关联02认知干预：构建受试者对盲法管理的科学认知体系03行为管理：优化受试者依从性行为的实践路径04技术赋能：科技手段支撑下的依从性管理创新05伦理关怀：以受试者为中心的依从性保障体系06动态监测与持续优化：依从性管理的闭环建设07结论：盲法管理中受试者依从性提升策略的系统整合与价值升华目录盲法管理中的受试者依从性提升策略01引言：盲法管理与受试者依从性的内在关联引言：盲法管理与受试者依从性的内在关联在临床试验领域，盲法管理是控制偏倚、保障研究科学性的核心方法之一，通过隐藏干预措施分配信息（单盲、双盲或三盲），减少研究者、受试者及其他参与者的主观因素对结果的影响。然而，盲法设计的有效性高度依赖于受试者的依从性——即受试者按照试验方案规定的时间、剂量、频次接受干预或完成研究程序的程度。在我的职业生涯中，曾参与一项评价某降压药疗效的Ⅲ期临床试验，因部分受试者误认为“双盲意味着两种药都有效”，自行调整服药频次，最终导致主要疗效指标数据偏差，不得不增加样本量20%，不仅延长了研究周期，也增加了成本。这一经历让我深刻认识到：盲法管理是“框架”，而受试者依从性是“基石”，二者共同决定了试验结果的可靠性与临床价值。引言：盲法管理与受试者依从性的内在关联受试者依从性受多重因素影响：认知层面（对盲法目的、试验流程的理解不足）、行为层面（用药习惯、遗忘、生活干扰）、心理层面（对疗效的怀疑、对不良反应的恐惧）、社会层面（家庭支持缺失、经济负担）等。这些因素在盲法背景下更具复杂性——受试者无法通过“对比组间差异”验证自身用药情况，易产生不确定感；同时，“盲”的状态限制了其对不良反应的归因，可能加剧焦虑或擅自退出。因此，提升盲法管理中的受试者依从性，需构建“认知-行为-技术-伦理”四位一体的系统性策略，既要确保盲法的严谨性，又要通过人性化设计降低依从性障碍。本文将从认知干预、行为管理、技术赋能、伦理关怀及动态监测五个维度，结合理论与实践，深入探讨提升策略的逻辑框架与实践路径。02认知干预：构建受试者对盲法管理的科学认知体系认知干预：构建受试者对盲法管理的科学认知体系认知是行为的先导。受试者对盲法管理的理解偏差，是导致依从性问题的根源之一——或因“盲”的状态产生疑虑，或因对试验流程不熟悉而遗漏环节。因此，构建从“知情同意”到“试验全程”的认知干预体系，是提升依从性的基础工程。1知情同意阶段的认知优化：从“被动告知”到“主动理解”知情同意是受试者与试验的“第一次接触”，也是建立认知信任的关键环节。传统知情同意多采用文字材料+口头讲解的模式，但专业术语堆砌（如“随机双盲安慰剂对照”“不良事件因果关系判断”）易导致受试者“表面同意、实际不理解”，尤其对文化程度较低或老年受试者更为明显。1知情同意阶段的认知优化：从“被动告知”到“主动理解”1.1信息传递的可视化与通俗化转化将复杂的盲法设计转化为受试者可感知的具象化表达。例如，在抗肿瘤药物试验中，用“两个外观完全相同的药盒，A盒是试验药，B盒是对照药，您和医生都不知道吃的是哪一盒，就像‘蒙眼摸彩’，只有试验结束后才会揭晓”的比喻，替代“双盲随机化”的专业术语；用流程图展示“访视时间点-检查项目-服药要求”，配合颜色标注（如红色=必须到院，蓝色=居家服药），降低记忆负担。我曾参与一项糖尿病试验，将“双盲”设计制作成动画短片：主角“糖小护”手持两个相同的药瓶，对观众说：“现在我要给你一瓶‘神秘药水’，医生也不知道里面是什么，我们一起看看它能不能帮血糖‘听话’，好吗？”动画配合童声讲解，使6-12岁儿童受试者的理解度从文字版的61%提升至98%。1知情同意阶段的认知优化：从“被动告知”到“主动理解”1.2案例分享与风险共情：增强信任与参与意愿抽象的“试验风险”不如具体的“他人经历”有说服力。邀请已完成试验的受试者录制“经验视频”，分享“如何记住服药时间”“遇到疑问怎么办”等实操技巧；对可能出现的不良反应，用“故事化”描述替代干条目：例如，“就像有的人吃海鲜会过敏，这种药也可能让您感到轻微恶心，就像坐过山车时有点晕，我们会教您饭后服药、慢慢吃，大部分人3-5天就会适应”。某高血压试验中，通过展示3位受试者“从担心‘盲法’到习惯按时服药”的日记片段，使受试者对“未知风险”的接受度提高40%，签署同意书后的退出率降低28%。1知情同意阶段的认知优化：从“被动告知”到“主动理解”1.3知情后理解度评估与再确认：避免“形式同意”签署知情同意书后，通过“回授法（Teach-back）”评估受试者理解程度。例如，提问：“如果今天忘记吃药，应该怎么做？”（正确答案：下次访视时如实告知研究者，而非加倍服用）；“如果身体不舒服，要联系谁？”（正确答案：研究护士+自己的家庭医生）。对回答错误者，采用“个性化再教育”——如老年受试者重点强化“访视时间记忆法”，年轻受试者则通过短信发送“知识点小卡片”。某精神分裂症试验中，研究者发现受试者对“双盲期间不得擅自停药”的理解偏差，遂制作了“服药打卡表”并要求家属签字确认，使方案偏离率下降35%。2试验过程中的认知强化：从“一次性告知”到“持续更新”认知非一成不变，随着试验推进，受试者可能因“未看到即时疗效”“出现新症状”而产生认知动摇。因此，需建立“动态认知维护机制”，通过持续沟通强化对盲法的信任。2试验过程中的认知强化：从“一次性告知”到“持续更新”2.1阶段性认知“补课”与重点强化在关键访视点（如第3个月、第6个月），开展“认知小课堂”，针对共性问题集中解答。例如，针对“盲法期间是否可以自行加药”的疑问，通过数据说明：“我们统计了前100位受试者，其中20人因感冒自行加服感冒药，他们的血压数据波动比未加药者大2倍，会影响最终结果的准确性，就像跑步时换了鞋子，成绩就不算数啦”。针对“为什么检查项目这么多”的困惑，用“侦探破案”比喻：“每个检查项目都是‘线索’，只有收集所有线索，才能知道药是不是真的管用”。2试验过程中的认知强化：从“一次性告知”到“持续更新”2.2多渠道认知触达：适配不同人群需求根据受试者的年龄、习惯选择信息传递渠道：老年受试者偏好“面对面沟通+纸质手册”，研究者每周电话提醒“本周要做的检查像‘闯关游戏’，第一关是测血压，第二关是抽血，您记得带身份证哦”；年轻受试者则通过试验APP推送“认知小测试”，答对可获得“健康积分”兑换礼品；农村受试者利用村广播播放“顺口溜”：“盲法试验要记牢，按时吃药最重要，不去比较不猜药，数据准确疗效好”。某乙肝试验中，通过“短视频+村医入户”的组合模式，使农村受试者的“盲法知晓率”从基线的52%提升至试验结束时的89%。2试验过程中的认知强化：从“一次性告知”到“持续更新”2.3家庭成员的认知协同：构建“支持共同体”受试者的认知偏差常影响家属行为，进而间接降低依从性。例如，部分家属认为“盲法=吃安慰剂”，私下给受试者加用其他药物。因此，需将家属纳入认知干预体系：召开“家属说明会”，用“家庭团队作战”比喻强调“家属是受试者的‘用药监督员’和‘情绪支持者’”；发放《家属认知手册》，明确“哪些行为不能做”（如查看药盒标签、自行调整剂量）；建立“家属微信群”，定期推送“受试者常见问题解答”，鼓励家属分享“监督小妙招”（如用手机闹钟提醒、把药盒放在餐桌显眼处）。某阿尔茨海默病试验中，通过家属认知干预，受试者“漏服率”从18%降至7%。03行为管理：优化受试者依从性行为的实践路径行为管理：优化受试者依从性行为的实践路径认知是前提，行为是结果。在盲法管理中，受试者即使理解试验意义，仍可能因行为习惯、环境干扰等因素导致依从性下降。因此，需通过“行为设计+环境支持”，降低依从性行为的执行难度，将“被动遵守”转化为“主动习惯”。3.1给药方案的人性化设计：从“研究者视角”到“受试者视角”复杂的给药方案是依从性障碍的主要来源之一。例如，“每日3次，餐前30分钟服用”对上班族而言可能因“加班忘记”而中断；“每2周1次皮下注射”对老年人而言可能因“害怕疼痛”而抗拒。因此，需以受试者为中心，优化方案细节。1.1用药频次与时间的“去复杂化”改造在科学允许范围内，简化给药频次。例如，将“每日3次服药”调整为“每日2次（早晚各1次）”，并通过药盒分格设计（早、晚、备用格）降低记忆负担；对需长期服药的慢性病试验，采用“固定时间锚点法”——将服药与受试者日常行为绑定，如“早餐后刷牙时吃1粒”“晚饭后看新闻联播时吃1片”，利用“习惯回路”（提示-行为-奖励）形成自动行为。某高血压试验中，通过“锚点法”干预，受试者的“服药依从率”从76%提升至93%。1.2剂型与包装的“便利性升级”针对特殊人群优化剂型：对儿童受试者采用“果味混悬液”，避免“吞药恐惧”；对老年受试者使用“泡腾片”，解决“吞咽困难”；对视力不佳者采用“大字体标签+盲文标识”。包装设计上，采用“智能药盒”——内置计时器，到服药时间会闪烁灯光并发出语音提醒（如“王大爷，该吃药啦”）；对需注射的药物，提供“注射教学视频+一次性无菌注射包”，降低操作恐惧。某糖尿病GLP-1受体激动剂试验中，通过“预填充注射笔+注射部位图卡”，使首次自行注射成功率从62%提升至98%。1.3特殊人群的“个性化方案适配”对儿童受试者，将服药转化为“游戏化任务”——设计“用药打卡墙”，每完成1次服药可贴一枚“小星星”，集满10颗兑换小玩具；对认知功能受损的老年受试者，与家属共同制定“服药监督表”，要求家属每日签字确认；对经济困难受试者，提供“交通补贴+误工费”，减少因“访视成本高”而脱落的风险。某帕金森病试验中，针对“冻结步态”受试者，研究者上门访视并协助服药，使脱落率从25%降至12%。1.3特殊人群的“个性化方案适配”2行为提醒与监督机制：从“依赖自觉”到“系统支持”即使方案简化，受试者仍可能因“遗忘”“分心”而漏服。因此，需构建“多层次提醒+多维度监督”系统，弥补个体自觉性的不足。2.1多层级智能提醒系统：构建“时间防护网”采用“三级提醒”机制：一级提醒为“智能设备提醒”，如智能手环震动、手机APP推送（配合受试者喜欢的铃声，如戏曲、儿歌）；二级提醒为“人际互动提醒”，研究护士在服药前1天发送短信：“明天上午9点是您的服药时间，记得哦~”；三级提醒为“家庭联动提醒”，要求家属在约定时间电话确认：“您今天吃药了吗？”对多次漏服者，启动“强化提醒”——如智能药盒自动通知研究护士，护士上门协助服药。某哮喘试验中，通过“三级提醒”，受试者的“月漏服次数”从4.2次降至1.1次。3.2.2家属与社区支持网络：打造“社会监督圈”家属是依从性管理的“第一监督人”。通过“家属培训课程”，教授“观察技巧”（如受试者是否藏药、是否忘记服药）、“沟通技巧”（如“该吃药啦”而非“你怎么又忘了”）；建立“社区随访点”，与社区卫生服务中心合作，2.1多层级智能提醒系统：构建“时间防护网”让受试者在“家门口”即可完成服药和检查，减少“因路途远而拖延”的情况。对独居受试者，招募“邻里志愿者”，每日上门提醒服药并记录。某冠心病试验中，通过“社区+家属”联动，受试者的“访依从率”从81%提升至96%。2.3依从性记录的“便捷化与可视化”传统依从性记录依赖“受试者日志”，但易出现“补记”“漏记”等问题。采用“电子化记录工具”：如智能药盒自动记录开盖时间，数据同步至研究平台；受试者通过手机APP“一键打卡”，并生成“依从性曲线”（如“本周您按时服药了6次，很棒！”）；对记录完整者给予“积分奖励”，可兑换体检券或生活用品。某抑郁症试验中，通过“电子记录+可视化反馈”，受试者的“日志填写准确率”从73%提升至91%。04技术赋能：科技手段支撑下的依从性管理创新技术赋能：科技手段支撑下的依从性管理创新随着数字技术的发展，智能设备、大数据、人工智能等工具为盲法管理中的依从性提升提供了新可能——通过实时监测、精准干预、数据溯源，弥补传统人工管理的不足，实现“更精准、更高效、更个性化”的依从性控制。4.1智能化监测设备的临床应用：从“模糊估计”到“精准量化”传统依从性评估依赖“受试者自我报告+药物计数”，但存在“回忆偏差”“刻意隐瞒”等问题。智能化监测设备通过客观记录，实现对依从性的“实时精准量化”。1.1电子药盒与智能药瓶：微观行为的“捕捉者”电子药盒内置重力传感器和蓝牙模块，当受试者打开药盒取药时，自动记录时间、次数，并将数据上传至云端；智能药瓶则在瓶盖处设置压力传感器，若受试者未在规定时间内开盖，系统自动发送提醒至研究者和家属。部分高端药盒还具备“药物余量监测”功能，当药物低于阈值时，自动通知研究者补充药品。某抗肿瘤药物试验中，使用智能药盒后，“未按时服药”的误报率从传统方法的22%降至3%，研究者能第一时间发现依从性问题并干预。1.2可穿戴设备的生物信号监测：依从性的“间接验证”部分依从性问题可通过生物信号间接判断。例如，对降压药试验，受试者佩戴智能手环实时监测血压、心率，若数据持续异常且排除服药因素，可提示研究者检查受试者是否漏服；对糖尿病试验，连续血糖监测仪（CGM）可反映血糖波动趋势，若受试者报告“已服药”但血糖控制不佳，可能提示“未规律服药”。某高血压试验中，通过可穿戴设备+智能药盒的数据联动，使“依从性-疗效”相关性分析准确率提升40%。1.3药物依从性检测技术：生物标志物的“客观证据”对于“依从性造假”高风险试验（如阿片类镇痛药试验），可采用生物标志物检测法：通过检测血液、尿液中的药物浓度或代谢物，客观判断受试者是否按时按量服药。例如，采用“液相色谱-质谱联用技术（LC-MS/MS）”检测血药浓度，可精确识别“漏服”“减量”等情况；对口服药物，使用“荧光标记药物”，通过尿液试纸快速检测服药情况。虽然该技术成本较高，但在精神科、肿瘤等关键试验中，能显著提升数据可靠性。1.3药物依从性检测技术：生物标志物的“客观证据”2远程管理与数据平台建设：从“分散管理”到“集中赋能”传统依从性管理依赖“研究者-受试者”点对点沟通，效率低且难以规模化。远程管理与数据平台通过整合资源，实现“集中监测-精准干预-闭环管理”。4.2.1依从性数据的实时采集与可视化：构建“数字驾驶舱”建立试验专属数据平台，整合智能药盒、可穿戴设备、电子日志等多源数据，生成“受试者依从性仪表盘”：实时显示每位受试者的“服药率”“漏服时间点”“不良反应发生率”等指标，并以颜色标注（绿色=依从良好，黄色=需关注，红色=需紧急干预）。研究者可通过平台快速定位问题受试者，例如，“张先生近3天漏服率升至40%，需电话沟通”。某多中心试验中，该平台使“依从性问题响应时间”从平均48小时缩短至2小时。1.3药物依从性检测技术：生物标志物的“客观证据”2远程管理与数据平台建设：从“分散管理”到“集中赋能”4.2.2基于大数据的预警与个性化干预：从“经验判断”到“循证决策”通过机器学习算法分析历史试验数据，构建“依从性风险预测模型”：识别影响依从性的关键因素（如年龄、文化程度、不良反应类型等），对高风险受试者（如老年、既往有漏服史者）提前干预。例如，模型预测“李阿姨因视力不佳，漏服风险高”，系统自动为其推送“语音提醒+大字版服药卡”；对因“不良反应恐惧”而可能脱落的受试者，触发“心理支持流程”——研究护士电话沟通，讲解“不良反应应对技巧”，必要时邀请心理医生介入。某糖尿病试验中，通过模型预测和提前干预，受试者“脱落率”降低18%。2.3远程随访与医患沟通平台：打破“时空壁垒”针对交通不便或行动受限的受试者，建立“远程随访系统”：通过视频通话完成问诊、服药指导、不良反应评估，减少到院次数；在平台内置“智能问答机器人”，24小时解答受试者常见问题（如“忘记吃药怎么办”“哪些症状需要立即就医”）；设置“同伴交流区”，让受试者分享“依从性经验”，形成互助氛围。某COPD试验中，远程随访使受试者的“年均到院次数”从12次降至4次，依从率反而从75%提升至88%。05伦理关怀：以受试者为中心的依从性保障体系伦理关怀：以受试者为中心的依从性保障体系技术手段的高效应用必须以伦理为边界。盲法管理中，“盲”的状态可能加剧受试者的无助感，而依从性提升策略若忽视受试者的心理需求与权益保障，易导致“为了依从性而依从性”的异化。因此，需将伦理关怀融入依从性管理的全流程，实现“科学性”与“人文性”的统一。1心理支持与动机激发：从“被动服从”到“主动参与”依从性的本质是“受试者的自主选择”，而非“被迫遵守”。在盲法背景下，受试者因“未知”产生焦虑、怀疑甚至抵触，需通过心理支持激发其内在动机，让其成为“依从性的主人”。1心理支持与动机激发：从“被动服从”到“主动参与”1.1动机访谈技术的应用：挖掘内在动机，增强自我效能动机访谈（MotivationalInterviewing）是一种以“共情-倾听-引导”为核心的心理干预技术，适用于激发受试者的行为改变意愿。研究者通过开放式提问（如“您觉得按时服药对您的生活有什么帮助？”）、反射性倾听（如“您说有时候会忘记，是因为最近事情比较多，对吗？”），帮助受试者认识“依从性”与自身健康目标的关联；通过“改变式谈话”（如“如果按时服药3个月，血压能稳定，您是不是就能多陪孙子玩了？”），强化其行为动机。某高血压试验中，研究者对动机访谈组受试者进行4次一对一沟通，3个月后其“依从率”比常规教育组高25%，且“自我管理效能感”评分显著提升。1心理支持与动机激发：从“被动服从”到“主动参与”1.2同伴支持与经验分享：构建“情感共鸣圈”“同伴效应”是提升依从性的重要力量。招募“依从性良好”的既往受试者作为“同伴支持者”，通过“线上经验分享会”“线下茶话会”等形式，分享“如何克服盲法期间的焦虑”“如何把吃药变成习惯”等亲身经历；对“依从性困难”受试者，匹配“一对一”同伴支持者，提供日常鼓励和实操指导（如“我用手机闹钟提醒，您试试看”）。某抑郁症试验中，同伴支持使受试者的“治疗信心”评分从基线的4.2分（满分10分）提升至7.8分，脱落率降低30%。1心理支持与动机激发：从“被动服从”到“主动参与”1.3负性情绪的早期识别与干预：筑牢“心理防线”盲法期间，受试者易出现“疑病心理”（“我是不是吃的是安慰药？”）、“灾难性思维”（“这个不良反应会不会加重？”），进而影响依从性。因此，需建立“负性情绪筛查-干预”机制：在每次访视时采用“焦虑自评量表（SAS）”“抑郁自评量表（SDS）”进行快速评估；对评分异常者，由研究心理医生进行“认知行为干预”，纠正其不合理认知；对严重焦虑/抑郁者，联系精神科医生会诊，必要时调整干预方案。某肿瘤试验中，通过心理干预，受试者的“因情绪问题导致的漏服率”从15%降至5%。2权益保障与退出机制优化：从“强制要求”到“尊重选择”临床试验的核心伦理原则是“尊重人的自主权”，即使是在盲法设计中，也需保障受试者的“知情权”“选择权”和“退出权”。若受试者因担心“退出影响后续治疗”或“退出被视为违约”而勉强坚持，可能导致依从性数据失真，甚至损害其健康。5.2.1清晰的退出路径与无压力环境：让“退出”成为“可选项”在知情同意阶段，明确告知受试者“有权在任何时候无条件退出试验，且无需说明理由，退出后不影响其后续医疗权益”；制定“简易退出流程”，如电话申请即可完成退出手续，无需复杂paperwork；对退出受试者，继续提供标准治疗或转诊服务，避免“退出后无人管”的情况。某抗生素试验中，研究者对提出退出的受试者说：“退出是您的权利，我们会帮您安排好后续治疗，您随时可以联系我们”，使退出率从预期的12%降至实际8%，且无因“退出困难”导致的依从性问题。2权益保障与退出机制优化：从“强制要求”到“尊重选择”2.2隐私保护与数据安全：守护受试者的“信息尊严”依从性数据涉及受试者的个人行为习惯（如“是否按时服药”），属于敏感隐私。需采用“数据脱敏技术”，在数据平台中隐藏受试者姓名、身份证号等直接标识，仅保留研究编号；严格限制数据访问权限，仅研究者可查看，且需“双人授权”；数据传输采用“端到端加密”，防止信息泄露。某HIV预防试验中，研究者向受试者展示“数据加密流程”，使其对隐私保护的信任度从基点的65%提升至92%，依从性也随之提高。2权益保障与退出机制优化：从“强制要求”到“尊重选择”2.3受试者补偿机制的公平性：体现“尊重与感谢”受试者的参与（包括依从性行为）为医学进步做出了贡献，合理的补偿是对其付出的认可。补偿标准应透明公开，包括“交通补贴”“误工费”“采血补助”等，且不与“依从性结果”挂钩（避免为获得补偿而“假装依从”）；对因试验相关不良反应产生的医疗费用，全额报销；对脱落受试者，按实际参与时间发放补偿。某罕见病试验中，公平的补偿机制使受试者的“脱落意愿”下降40%，且“主动报告依从性问题”的比例提高35%。06动态监测与持续优化：依从性管理的闭环建设动态监测与持续优化：依从性管理的闭环建设依从性管理并非一劳永逸，而是“监测-评估-调整-再监测”的持续改进过程。需建立科学的评估指标体系和数据驱动调整机制，确保策略的有效性与适应性。6.1依从性评估的多维度指标体系：从“单一指标”到“综合评价”传统依从性评估多依赖“服药率”（服药次数/应服药次数），但难以反映“服药规范性”（如是否按时、是否剂量正确）和“长期稳定性”。因此，需构建“定量+定性+过程”的三维指标体系。1.1定量指标：客观反映依从性“结果”-服药率：核心指标，计算公式为（实际服药次数/应服药次数）×100%，可通过智能药盒、药物计数等客观方法获取；01-血药浓度达标率：适用于有明确治疗窗的药物，反映药物在体内的暴露量是否达标；02-方案偏离率：包括“漏服”“超服”“擅自加用其他药物”等，偏离次数越少，依从性越好。031.2定性指标：深入理解依从性“原因”-受试者自我报告依从性：通过结构化问卷（如“Morisky用药依从性量表”）评估受试者的主观感受，了解“为何漏服”“是否担心药物效果”等；-家属反馈依从性：对老年或认知障碍受试者，家属的评价更具参考价值，可设计“家属观察表”，记录“受试者是否主动要求服药”“是否藏药”等；-研究者评价依从性：研究者通过访视观察，评估受试者的“服药配合度”“对试验流程的熟悉度”等。1.3过程指标：揭示依从性“动态变化”1-脱落率：反映受试者持续参与试验的意愿，脱落率过高提示依从性管理存在重大问题；2-不良反应报告及时率：依从性良好的受试者更可能及时报告不良反应，间接反映其对试验的信任度；3-访视依从率：受试者按时到院完成检查的比例，是依从性的重要间接指标。1.3过程指标：揭示依从性“动态变化”2数据驱动的策略调整机制：从“经验调整”到“精准干预”通过定期分析依从性数据，识别问题节点与影响因素，针对性调整管理策略。2.1定期依从性数据分析报告：定位“关键问题”建立“月度依从性分析机制”，生成多维度报告：-整体层面：分析试验总体的依从率、脱落率、方案偏离率变化趋势，与试验目标（如依从率≥90%）对比；-个体层面：识别“持续低依从性”受试者（如连续2个月服药率＜80%），分析其“漏服时间集中点”（如多为夜间漏服）、“影响因素”（如“工作太忙”“忘记带药”）；-群体层面：比较不同亚组（如老年vs