成年居民体力活动与慢性病的相关回归分析

李 熙,郭海英

(1.浙江师范大学体育与健康科学学院,浙江金华321004;2.浙江省体育科学研究所,浙江杭州310004)

1 问题的提出

体力活动(Physical Activity,PA)的概念很广,被普遍接受的是Caspersen等人的定义:“任何由骨骼肌收缩引起的导致能量消耗的身体运动”。日常生活的体力活动可以分为工作、家务、体育运动、娱乐活动等。

第二次国民体质监测公报的数据表明,目前我国国民体质的总体水平呈上升趋势,但还存在体力活动减少和营养过剩而出现的身体素质下降,肥胖率上升,患慢性病的比率上升。目前中国慢性病患者已经超过了2亿人,占到了中国总人口的20%多。虽然现在慢性病的主要患病人群仍是中、老年人,但年轻人比例逐渐上升,且在我国慢性病人数及比例之上。成年居民是社会的中坚力量,是推动社会发展的主要生产力,他们的健康关系社会的发展。从客观方面,现在很多中青年都是以透支体力为代价来拼命工作,加上主要是静坐和不良的生活方式,他们的患病率持续走高,亚健康状态比例也很高。从主观方面,人们认为慢性病的防治就是无非是买些保健品吃。这是极其不正确的,保健品起的作用是很小一部分,关键还是要改变生活方式。本文就体力活动与患慢性病的相关性进行Logistic回归分析,从日常生活和锻炼情况中找出和慢性病的产生有密切关系的因素,对指导人们进行合理的体育锻炼和改进不良的生活方式有一定的意义。

2 研究对象与方法

2.1 研究对象

对金华市婺城、金东、义乌、东阳、永康等地区,20～59岁的居民分层随机抽取样本893人。采用了2008年第三次全国群众体育现状调查的问卷表《中国城乡居民参加体育锻炼调查问卷》获取相关的数据。

2.2 研究方法

2.2.1 二分类Logistic回归分析方法简介。线性回归模型在诸多数据分析的领域中起着重要的作用,但它的一个局限性是要求因变量是定量变量(定距变量、定比变量)而不能是定性变量(定序变量、定类变量)。但是在许多实际问题中,经常出现因变量是定性变量(分类变量)的情况。所以在社会科学中,应用最多的是Logistic回归分析。由于对于疾病易感性的概率,只有患病和不患病两种情况,因变量只取两个值。所以我们采用二分类的Logistic回归进行分析。我们把 Y=1定义为患慢性病,Y=0定义为不患慢性病,即:

一般的多元回归中,若以p(概率)为应变量,则方程为:

从数学上看,函数p对Xi的变化在 P=0或 P=1的附近是不敏感的、缓慢的,且非线性的程度较高。于是要寻求一个P的函数θ(P),使得它在P=0或 P=1附近时变化幅度较大,而函数的形式又不是很复杂。因此,我们引入p的Logistic变换(或称为p的Logit变换),即:

其中,p为居民患慢性病的概率;β0为模型中的常数项;β1、β2、…、βn分别为自变量χ1、χ2、…χn的系数。p/(1-p);logit(p)是因变量 Y=1(患慢性病)的差异比(odds ratio)或似然比(likelihood ratio)的自然对数,称为对数差异比(log odds ratio)、对数似然比(log likelihood ratio)或分对数。ln(p/1-p)称之为概率p的logit单位。

2.2.2 回归分析变量的生成以及使用哑变量的必要性。本研究的因变量为金华市成年居民的患慢性病(包括高血压,心脏病等11种)的情况,1代表居民患病,0代表居民未患病。自变量包括问卷第一部分:包括工作情况等8个问题;第二部分:包括过去一年是否参加过体育锻炼等26个问题;第三部分:包括个人情况和家人情况等10个问题。把答卷上的每个问题都一次性看成是自变量是不太可取的。一来问题太多(48个问题),即使用逐步回归的方法找出了对总体满意度影响显著的自变量,也不一定真的能够反映自变量对因变量的影响,很可能自变量间会存在共线性的问题。因此,按照问卷的3个部分,分两步进行回归分析。

由于本研究的自变量不仅包含有连续性变量,还包含有二分类和无序多分类变量。SPSS默认将所有自变量均视为连续性变量,但是比如文化程度(1=研究生;2=大学;3=高中;4=初中;5=小学;6=文盲或识字不多)的变量赋值为1、2、3、4、5、6,这仅仅是一个代码而已 ,并不表示文化程度有大小次序的关系,即并不表示患慢性病的概率会按此顺序线性增加或减少。所有就必须将原始的多分类变量转化为数个哑变量,每个哑变量只代表某两个级别或若干个级别间的差异,这样的回归结果才能有明确而合理的实际意义。

表1 金华市成年居民体育情况与慢性病logistic回归分析表

3 研究结果与分析

3.1 基本情况

在调查对象中,男性占50.3%,女性占49.7%;农村人口占51.3%,城市人口占48.7%;研究生占0.7%,大学占12.8%,高中占 25.5%,初中占 42.3%,小学占 15.7%,文盲或识字不多占2.1%。国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人占2.9%,专业技术人员占5.0%,办事人员和有关人员占 5.5%,商业、服务业人员占 17.9%,农、林、牧、渔、水利业生产人员占17.4%,生产、运输设备操作人员及有关人员占14.2%,军人占0%,其他占18.8%,无职业占18.3%;16～29岁占30.1%,30～39岁占23.2%,40～49岁占23.1%,50～59岁占23.6%。

现采用前向逐步法即条件似然比法筛选统计上显著的自变量进行logistic回归分析。

3.2 结果与分析

3.2.1 体育锻炼情况

与患慢性病logistic回归的结果与分析。以是否患慢性病做为因变量,过去一年是否参加过体育锻炼等26个问题和个人情况和家人情况等10个问题为自变量。其中由于单纯从身高和体重不能很好反映患病情况,所以采用国际上通用的BMI值进行换算,即BMI=体重(千克)/身高(米)的平方。然后结果进行分类,2=BMI<20,1=BMI(20～24)和0=BMI>25三个变量。回归结果如表1所示。

表1中Exp(β)值反映各自变量对因变量影响作用的大小。Exp(β)即OR值,表示自变量 Xi每变化一个单位,患慢性病的概率与不患慢性病的概率的比值是变化前的相应比值的倍数,即优势比。由于进入回归方程的各自变量分类等级的赋值是根据其逻辑意义由小到大排列,与因变量的逻辑排列顺序相同,因此 Exp(β)值为正值即代表自变量分类等级越高,该类人群患病的可能性就越大。Logistic回归分析后共筛选出6个变量,分析结果如下 :

3.2.1.1 BMI值对慢性病发生概率的影响。当BMI值>25时,慢性病的发病率明显增加,由2个哑变量的幂值可知,在其他条件不变的情况下,BMI值>25时,居民患慢性病的概率是BMI值<20的3.306倍。而BMI值为20～24时,慢性病的发生概率较低。据研究,BMI与人体的多种疾病相关,如肥胖、心血管疾病、糖尿病、高血压和冠心病等。中国人如果肥胖的话,脂肪往往积蓄在腹部,俗称啤酒肚,而腹部脂肪的堆积是最危险的。BMI评价成人人体的肥胖程度尽管粗略,但非常简便和有效,具有较高的应用和推广价值。

3.2.1.2 城乡对慢性病发生概率的影响。金华市城市和乡村的成年居民体育锻炼的参与率分别为27.3%和14.9%。差异有统计学显著性(=66.932,p<0.05)。而回归系数(β)为负值,就说明城市居民比乡村居民患慢性病的概率低,是它的0.589倍。可见在其他条件不变的情况下,参与体育锻炼可以降低慢性病的发生比率。

3.2.1.3 年龄对慢性病发生概率的影响。金华成年居民50～59岁以及40～49岁是慢性病发生概率最高的阶段,分别是16～29岁成年居民发病比的1.392和1.536倍。说明随着年龄的增长,慢性病的发生概率比也在增长。

3.2.1.4 职业对慢性病发生概率的影响。不同职业对慢性病发生概率的影响迥异,可以看出不同职业慢性病的发生比由高到低分为3类。第一类,无职业和其他(退休等),应该说这一部分人是社会上比较弱势的群体,相应的条件保障较少,慢性病发生比最高。第二类,办事人员和有关人员以及专业技术人员,这一部分人绝大多数为静坐工作者,慢性病发生比也较高。第三类,商业、服务业人员和农、林、牧、渔、水利业生产人员以及生产、运输设备操作人员及有关人员,这一部分人的工作方式主要是走和站,慢性病的发生比最低。

3.2.1.5 性别对慢性病发生概率的影响。由于回归系数(β)为正值,就说明男性居民比女性居民患慢性病的概率高,是它的2.240倍。在其他条件不变的情况下,说明男性更容易患慢性病。

3.2.1.6 是否参加体育锻炼对慢性病发生概率的影响。由于回归系数(β)为负值,就说明参加体育锻炼的居民比不参加体育锻炼的居民患慢性病的概率低,是它的0.570倍。这也充分证实了国家现在一直在提倡的多参加体育锻炼,增强国民素质方针的正确性。

3.2.2 日常活动与患慢性病logistic回归的结果与分析。以是否患慢性病作为因变量,日常体力活动状况(包括工作情况等8个问题)做为自变量,其中把居民每天步行时间划分为,1=小于30min,2=30～60min和3=大于60min三个变量。回归结果如表2所示:

表2 金华市成年居民体力活动与慢性病logistic回归分析表

3.2.2.1 日常工作方式对慢性病发生概率的影响。不工作 的成年居民慢性病发生比最高,其次是工作中静坐伴有上肢活动,或者以站为主和以静坐伏案为主的居民,分别是以走为主,搬运或

举重居民慢性病发生比率1.782倍、1.716倍、1.490倍。静坐生活方式已成为世界范围的公共卫生问题,国内外研究表明,静坐生活方式是心脑血管病等慢性病的重要危险因素。实验分析结果与理论相一致。

3.2.2.2 每天自驾车时间对慢性病发生概率的影响。在回归系数(β)一栏中,自变量的系数是正值,说明开车时间越长,慢性病的发生比越高,exp(β)的值表明,金华市成年居民每天每多开1h车,慢性病的发生比将是原来的1.272倍。随着生活节奏的加快,居民为了出行更加快捷方便,越来越多的人选择自驾车。但是随着开车时间的加长,慢性病的发生比也增加了。所以为了降低比率,最好减少开车时间,以步代车。

3.2.2.3 每天步行时间对慢性病发生概率的影响。居民每天步行时间以30～60min为宜,而每天步行少于30min的慢性病发生比则明显增加,分别是每天步行时间大于60min居民慢性病发生比的1.059倍和1.493倍。这与近期教育部、国家体育总局 、共青团中央开展的第二届全国亿万学生阳光体育冬季长跑活动不谋而合。

3.2.2.4 日常是否做家务对慢性病发生概率的影响。由于回归系数(β)为负值,就说明日常做些家务的居民比不做家务的居民患慢性病的概率低,是它的0.646倍。不久前,一项澳大利亚的研究发现:男性在空闲时间多做家务有益身体健康。所以适度的家务可以减少慢性病的发生概率。

4 结论与建议

对金华市成年居民体育情况和体力活动与患慢性病的相关性的回归分析的结果表明,是否参加体育锻炼、性别、职业、年龄、城乡、BMI值、日常是否做家务、每天步行时间、每天自驾车时间、日常工作方式对慢性病发生概率有显著的影响。为了降低慢性病的发生概率,建议居民应该响应国家号召,多参加体育锻炼;增加步行时间,减少自驾车时间,以步代车;尽量改变以静坐为主的日常工作方式,减少静坐时间;闲暇时间可以做些家务。

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