应用主成分分析法评价医院控烟强度对无烟医院创建效果的影响

刘惠琳，万 霞，杨功焕

1中国疾病预防控制中心机关，北京 100050

2中国医学科学院 北京协和医学院 基础医学研究所流行病与卫生统计学系，北京 100005

创建无烟环境是遏制烟草流行的有效手段之一。国内外研究表明，无烟环境不仅能保护非吸烟者免受烟草烟雾暴露危害，还可减弱社会对吸烟的接受度、降低尝试吸烟的可能性和提高戒烟率［1-2］。

医疗机构担负着保护人类健康的职责，卫生工作者自身的健康行为会直接影响公众对健康行为的选择，因此无烟医疗机构的创建不仅能够最大限度地维护患者、家属及工作人员的健康，也能对全社会无烟环境的创建起到良好的表率作用［3］。虽然我国还未出台相关法律，但卫生部已于2009年5月印发了《关于2011年起全国医疗卫生系统全面禁烟的决定》［4］，要求2011年实现卫生行政部门和医疗卫生机构全面禁烟的目标。

为了促进无烟环境创建工作，适时开展评估是一个必不可少的环节，可以及时发现问题、总结经验，以便更好地实现预期目标。研究表明，项目或地区控烟干预效果的好坏与控烟强度密切相关，控烟强度包括投入到控烟干预中的资源、能力及开展的工作，而无烟环境创建中的控烟强度主要是指机构的控烟政策、能力及开展的控烟工作［5-6］。目前我国无烟医疗机构的评估主要参考卫生部发布的《无烟医疗卫生机构评估标准》，直接对单位控烟制度、控烟措施及无烟环境布置等方面情况赋值后计算综合得分，据此评估无烟环境创建效果［4］。本研究采用主成分分析方法对医院控烟政策、能力及开展工作等控烟强度指标和无烟环境创建效果指标进行分析，探讨医院控烟强度与无烟环境创建效果之间的关联，发现无烟环境创建的主要影响因素，为更好地开展无烟医疗机构创建工作提供依据。

资料和方法

资料来源 采用“中国烟草控制流行病学和干预研究”项目基线调查中的医院数据，纳入广东、河南、上海等7个项目省/直辖市，采用分层随机抽样方法选择医院。具体方法如下:首先将各个省/直辖市按照地理划分为东、西、南、北、中5个区域，在每个省/直辖市的5个区域中分别随机抽取1个地级市/城区，共抽取35个地级市/城区 (表1);然后在选取的各个地级市/城区中随机抽取6家医院 (3家三级医院，3家二级或一级医院)，每省共抽取30家医院，共计抽取210家医院。调查选中医院的控烟强度及无烟环境创建效果，具体指标及赋值见表2。

分析方法

数据转换:本研究中大部分指标为分类变量，不能满足传统的主成分分析要求变量呈多元正态分布的条件，因此在分析前需先对变量进行最优尺度变换。最优尺度变换利用SPSS中的分类主成分分析过程实现［7］，步骤如下:(1)选择转换方法:打开SPSS的菜单，在“分析”(Analyze)中找到“分类主成分分析”;(2)定义希望拟合的模型框架:在弹出的对话框中选定需要转换的变量，根据变量性质为每个变量指定测量尺度的类别，从而形成拟合的模型框架，名义变量一般指定为无序尺度;(3)计算量化评分:定义模型框架后，采用一定的非线性变换方法进行反复迭代，从而为原始分类变量的每个类别找到最佳量化评分，使得各变量间的联系成为线性，以便在相应模型中使用量化评分代替原始变量进行后续分析。

表1 各省/直辖市抽取地级市/城区列表Table 1 Cities/districts in the sampled provinces/municipalities

表2 指标定义及赋值Table 2 Definitions and values of indicators

主成分分析［8-9］:考虑到指标间可能存在的共线性，首先对医疗机构控烟强度指标及无烟环境创建效果指标分别做主成分分析，具体分析过程和计算方法如下:(1)多指标数据标准化;(2)计算指标数据的相关矩阵R;(3)计算R的特征值和特征向量，根据特征值＞1的原则提取主成分;(4)根据R的特征值和特征向量求主成分载荷矩阵A，确定各指标的主成分负荷。以无烟环境创建效果指标的主成分得分变量为因变量，控烟强度指标的主成分得分变量为自变量，进行基于主成分的回归分析。采取逐步后退法筛选自变量 (P＜0.05)，将进入模型的指标视为有效指标，结合专业知识，筛选出适合评价医院控烟强度的敏感指标。具体操作采用SPSS 17.0软件进行。

结 果

抽样基本情况 本研究共抽取医院210家，实际调查207家，完成率98.57%，其中三级医院共调查106家，二级或一级医院共调查101家，分别占调查总数的51.21%和48.79%。

控烟强度指标主成分分析结果 将上述9项控烟强度指标变量纳入主成分分析，最终确定提取2个主成分 (F1和F2，表3)，其中第一主成分主要为是否创建过无烟医院、有怎样的禁烟规定、是否对吸烟工作人员提供戒烟帮助、是否对医生/护士开展戒烟技巧培训、是否有戒烟门诊或提供戒烟服务、是否开展过烟草危害健康的宣传工作，反映的是医院的禁烟制度及开展的相关工作;第二主成分主要为单位一把手是否吸烟、是否支持控烟、是否要求医生关注患者吸烟情况，反映的是医院领导的控烟意愿及面向患者开展的控烟工作。

无烟环境创建指标主成分分析结果 将无烟环境创建指标纳入主成分分析，最终确定提取2个主成分 (Z1和Z2，表4)，其中第一主成分主要为是否设有吸烟区、不在医院吸烟的比例、没有看到别人吸烟的比例，反映的是医院的吸烟状况;第二主成分主要为是否有无烟医院标记、宣传栏内是否有控烟内容、是否有工作人员制止、知晓禁烟规定的比例，反映的是医院的无烟环境布置和控烟执行情况。

表4 无烟环境创建指标主成分负荷Table 4 Principal component load of smoke-free environment creation

主成分回归分析结果 将控烟强度指标主成分得分变量分别与无烟环境创建指标的两个主成分得分变量进行回归分析，结果显示只有控烟强度的第一主成分有意义 (P＜0.001)，与无烟环境创建的两个主成分得分变量均存在正向线性关系。各控烟强度指标对无烟环境创建主成分的标准回归系数见表5。

无烟医院的创建效果主要与机构控烟政策、是否开展过无烟环境创建、烟草危害宣传及戒烟等方面的工作有关，其中有怎样的禁烟规定、是否创建过无烟医院、是否对吸烟工作人员提供戒烟帮助、是否对医生/护士开展戒烟技巧的培训、是否有戒烟门诊或提供戒烟服务、是否开展烟草危害健康知识宣传是影响无烟医院创建效果的主要因素。

各项目省/直辖市无烟环境创建得分 本研究中7个项目省/直辖市的无烟环境创建综合得分如表6所示，上海市得分最高，黑龙江省得分最低。

表5 控烟强度指标对无烟环境创建主成分的标准回归系数Table 5 Standard regression coefficient of the strength of tobacco control

表6 各项目点无烟环境创建得分Table 6 Scores of smoke-free environment

讨 论

本研究结果显示，在医院的控烟政策指标中，有怎样的禁烟规定是影响无烟环境创建的重要因素之一，有严格禁烟规定的医院无烟环境创建效果也较好。这说明无烟环境的创建与控烟政策的制定密不可分，创建无烟工作场所的法规与自愿协议相比具有较强的约束力和执行机制，能够带来更全面的保护效果［10］。世界卫生组织《烟草控制框架公约》第8条“防止接触烟草烟雾”要求各缔约方积极推动和实施立法、行政、管理和/或其他措施，以保护人们免受烟草烟雾暴露的危害［11］。目前已有16个国家新近通过了涵盖所有公共场所和工作场所的国家级无烟法律，涉及人口总数为3.85亿［12］。我国卫生部也已印发了相关规定，要求医疗卫生机构率先实现全面禁烟的目标，极大地推动了各地无烟医疗卫生机构创建工作的开展。医疗机构制定并有效执行无烟政策，为创建无烟环境树立良好的榜样，有利于公共场所、甚至全社会建立无烟环境。

无烟环境的创建不仅需要有严格的控烟制度，更需要有效地开展控烟工作［5］。本研究结果显示，在控烟能力及开展工作指标中是否对吸烟工作人员提供戒烟帮助、是否对医生/护士开展戒烟技巧的培训、是否开设戒烟门诊或提供戒烟服务、是否开展烟草危害健康知识宣传是影响无烟环境创建效果的重要因素。医务人员的吸烟行为会影响患者对吸烟危害的态度，所以对吸烟的医务人员提供戒烟帮助，促进其改变吸烟行为可以起到良好的表率作用。同时，相对于其他机构，医院开展烟草危害宣传更容易被吸烟者接受，有可能完全改变患者以后的吸烟行为，从而带动全社会控烟。

采用主成分分析对医疗机构控烟强度和无烟环境创建效果进行分析，通过数据转换和计算筛选出适合评价无烟医院效果的敏感指标并发现影响创建效果的主要因素，具有较强的全面性和客观性，本研究结果也证实医院的控烟强度可以较好地反映出无烟医院的创建效果，控烟强度较高的项目点无烟环境创建效果得分也较高。此外，本研究通过最优尺度转换将分类资料转换为适当的量化评分，使其可以代入多种多元统计分析方法加以分析，有利于进一步深入发掘分类指标的复杂联系，但是该方法的应用在很大程度上还受到统计数据的制约，如果引入了新变量或者样本例数较小，量化评分的结果也会发生改变，在实际分析中应加以注意。主成分分析方法已被广泛用于多指标间的综合评价，本研究采用主成分回归分析发现影响无烟环境创建效果的主要因素，既保留了原指标的绝大部分信息，又保证了各变量的独立性，但需注意的是包含信息较少及贡献度较低的变量可能会影响结果解释的可靠性［13］，因此在分析前应当对所有分类变量进行频数描述，信息量较低的变量考虑不纳入分析，以改善结果对主要信息的解释。在应用主成分分析研究实际问题时，也要结合实际和专业知识，不断实践比较，从而选取对分析有实际意义的变量，进而得到科学合理的结论。

［1］Menzies D，Nair A，Williamson PA，et al.Respiratory symptoms，pulmonary function，and markers of inflammation among bar workers before and after a legislative ban on smoking in public places［J］.JAMA，2006，296(14):1742-1748.

［2］Ong MK，Glantz SA.Free nicotine replacement therapy programmes vs implementing smoke-free workplaces:a cost-effectiveness comparison［J］.Am J Public Health，2005，95(6):969-975.

［3］Jane EA，Douglas E，Walter JS，et al.Treating tobacco use and dependence:an evidence-based clinical practice guideline for tobacco cessation［J］.Chest，2002，121(3):932-941.

［4］中华人民共和国卫生部.关于2011年起全国医疗卫生系统全面禁烟的决定 ［EB/OL］.［2012-03-20］.http://www.moh.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/mohbgt/s9510/200905/40804.htm.

［5］McMullen KM，Brownson RC，Luke D，et al.Strength of clean indoor air laws and smoking related outcomes in the USA［J］.Tob Control，2005，14(1):43-48.

［6］Stillman F.Evaluating ASSIST:a blueprint for understanding state-level tobacco control［M］.Bethesda，Maryland:National Cancer Institute，2006:31-86.

［7］张文彤.SPSS统计分析高级教程 ［M］.北京:高等教育出版社，2004:130-136.

［8］方亚，严春香.应用主成分分析法综合评价医院工作质量 ［J］.中国卫生统计，2005，22(1):29-31.

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［10］Shafey O，Eriksen M，Ross H，et al.The tobacco atlas［M］.3rd ed.Georgia:American Cancer Society and World Lung Foundation，2009:1-15.

［11］World Health Organization.WHO Framework Convention on Tobacco Control［EB/OL］.［2012-04-01］.http://whqlibdoc.who.int/publications/2003/9241591013.pdf.

［12］World Health Organization.WHO report on the global tobacco control epidemic，2011:warning about the dangers of tobacco［EB/OL］.［2012-04-01］.http://whqlibdoc.who.int/publications/2011/9789240687813_eng.pdf.

［13］张文彤，竺丽名，鲍培芬，等.分类数据主成分分析法在多选题分析中的应用［J］.中国公共卫生，2004，20(1):124-125.