范欣欣陈立明许 军
公务员亚健康状况影响因素的有序多分类logistic回归分析*
范欣欣1陈立明2许 军3
目的调查辽宁省某市公务员的亚健康状况及其影响因素,为更好地预防亚健康和疾病、提高公务员的健康水平提供依据。方法采用分层整群抽样法,在2010年7-9月对辽宁省某市辖区内2700名不同单位性质的公务员的一般情况、生活方式、经历事件和亚健康状况进行调查,采用有序多分类logistic回归模型进行亚健康多因素分析。结果本次调查共发出问卷2700份,合格问卷2547份,合格率为94.70%。各子量表得分由高到低依次为生理子量表(67.41±14.331)、心理子量表(66.61±16.276)、社会子量表(61.28±17.588)、亚健康总均分为65.99±13.769。多元线性回归分析结果显示,公务员的亚健康状况与吃早餐情况、锻炼情况、环境污染、工作压力大、就职情况、与家人不和、工作性质有关。有序多分类logistic回归分析结果显示,性别、职别、家庭人均月收入、吸烟、饮酒和环境污染是影响公务员亚健康的主要因素。结论公务员亚健康的影响因素较为复杂,相关部门应予以重视。积极创建以健康调查、健康评估、健康计划制定、健康干预及健康效果评价为主的五星级健康管理模式,降低该类人群亚健康的发生率,提高公务员健康水平。
公务员 亚健康 影响因素 有序多分类logistic回归
公务员以从事高强度脑力劳动为主,其职业性质具有复杂性,工作内容充满难以预测的动态性,加上工作带来的精神压力,使躯体与精神经受双重疲劳,成为亚健康状态的高发人群。为了解公务员的亚健康现状,探寻影响其亚健康的相关因素,笔者对辽宁省某市公务员的亚健康情况进行了调查研究,为更好地预防公务员亚健康的发生、防治疾病,提高公务员的健康水平提供科学依据。
1.调查对象 选取辽宁省某市不同单位性质的公务员,包括离退休公务员2700名。
2.调查内容 ①一般情况:性别、年龄、身高、体重、婚姻状况、教育程度、单位性质、家庭收入、居住情况等。②生活方式:吸烟、饮酒、吃早餐、睡眠、锻炼、上下班所使用的交通工具等。③亚健康状况的测评:采用许军等人研制的亚健康评定量表(SHMS V1.0)测定[1-2]。
3.调查方法 ①样本抽样:采用分层整群抽样的方法。按照国家行政系统的分类方式,将公务员的单位性质分为4类[3],分别从4个类别中各抽取一个部门进行调查,并根据实际情况尽量选择与被选部门性质相近的部门。本次调查对象确定在辽宁省某市5个辖区内选择,分别在每个辖区内抽取4类不同机构的公务员各540名,根据实际情况尽量将样本均衡分布于4类机构中。②调查工具:亚健康评定量表(SHMS V1.0)由9个维度,39个条目组成,涉及生理、心理和社会亚健康3个方面。分析指标为3个子量表得分、各维度分,以及亚健康评定量表总分。③亚健康评价标准:为方便理解和比较,可将维度、子量表及量表的原始粗分转换为百分制得分,3个子量表得分和亚健康评定量表总分的理论最高分分别为70、60、45、175,理论上得分越高,健康状况越好。相关学者运用均数加减标准差法,同时考虑到亚健康评定量表总分的百分等级,制定全国公务员亚健康评定量表划界常模,建立公务员亚健康状态的诊断标准,将标准分小于55分者判为疾病,标准分为55~79分者判为亚健康,将标准分为80~100分者判为健康[4]。
4.统计分析 多分类logistic回归模型[5]可以表示为:见第1页修改稿。式中Y表示因变量,可以取值为0,1,2,…,i。X表示自变量,一共有m个自变量。i是截距参数,im是第m个自变量的偏回归系数。本研究中亚健康状态(Y)包括3种情况:健康、亚健康和疾病(赋值分别为:健康=3、亚健康=2、疾病=1)。
所有问卷经过复查后,对漏答题目小于问卷题目总数的5%,且无不正常跳答者进行数据录入。采用EpiData 3.02软件进行数据的录入和管理。采用SPSS 13.0软件进行频数分析、描述性统计分析、多元线性逐步回归分析、有序多分类logistic回归分析。
1.调查对象的一般情况:本次调查共发出问卷2700份,有效问卷2547份,合格率为94.70%,在回收的2547份调查表中,所有项目均被完成的有2412份,调查表的完成率为94.70%。其中男性1636人,女性776人,男、女比例为2.108:1,结果及赋值详见表1。
表1 调查对象的一般情况
项目 分组 赋值 人数(n) 构成比(%)=2 1151 47.72从不喝 从不喝=1 758 31.43是否经常吃早餐 从不吃 从不吃=1 545 22.60偶尔吃 偶尔吃=2 849 35.20经常吃 经常吃=3 842 34.91每天吃 每天吃=4 176 7.30是否经常锻炼 极少或无 极少或无=1 135 5.60 1~4次/月1~4次/月=2 320 13.27 5~8次/月5~8次/月=3 519 21.52 9~12次/月9~12次/月=4 842 34.91 12次以上/月12次以上/月=5 596 24.71上下班使用何种交通方式 小汽车 小汽车=00000 805 33.37摩托车 摩托车或电动车=10000 315 13.06自行车 自行车=01000 419 17.37公交车 公交车=00100 578 23.96步行 步行=00010 252 10.45其他 其他=00001 43 1.78睡眠时间(h) <4<4=1 1472 61.03 4~5 4~5小时=2 148 6.14 6~7 6~7小时=3 23 0.95 8~8~小时~=4 769 31.88是否经常应酬12次以上/月12次以上/月=5 608 25.21 9~12次/月9~12次/月=4 816 33.83 5~8次/月5~8次/月=3 681 28.23 1~4次/月1~4次/月=2 236 9.78极少或无 极少或无=1 71 2.94是否经常伏案 总是这样 总是这样=5 370 15.34经常这样 经常这样=4 727 30.14有时这样 有时这样=3 663 27.49很少这样 很少这样=2 426 17.66从不这样 从不这样=1 226 9.37环境污染对健康的影响 极大 极大=5 406 16.83较大 较大=4 694 28.77一般 一般=3 755 31.30较小 较小=2 277 11.48极小或无 极小或无=1 280 11.61经历事件与家人不和 是 是=1 182 7.50否否=0 2230 92.50家庭经济出现问题 是 是=1 77 3.20否否=0 2335 96.80住房紧张 是 是=1 289 12.00否否=0 2123 88.00工作压力大 是 是=1 679 28.20否否=0 1733 71.80上下级关系紧张 是 是=1 102 4.20否否很少喝 很少喝=0 2310 95.80
2.公务员亚健康各维度及量表得分情况:分别对生理、心理、社会三个子量表的标准分加以排序,生理亚健康子量表的得分最高,为67.41±14.331;其次为心理亚健子量表得分,为66.61±16.276;社会亚健康子量表得分最低,为61.28±17.588。亚健康总分为65.99±13.769。
3.公务员亚健康状况影响因素的多元线性逐步回归分析: 影响公务员亚健康总分的因素有7个,分别是“吃早餐情况”、“锻炼情况”、“污染对健康的影响”、“工作压力大”、“就职情况”、“与家人不和”和“工作性质”,分析结果详见表2。
4.公务员亚健康影响因素的有序多分类logistic回归分析: 根据亚健康评定量表所制定的划界常模,将机体所处的三种状态,即疾病、亚健康和健康作为因变量(疾病=1、亚健康=2、健康=3),以年龄、性别、文化程度、职务级别、工作时间、压力、睡眠时间、吸烟、饮酒、环境污染等因素作为自变量,进行多因素的有序多分类logistic回归分析,其中性别、职务级别、家庭人均收入、吸烟、吸烟和环境污染都是亚健康的主要危险因素,分析结果详见表3。
表2 公务员亚健康总分影响因素的多元逐步回归分析
表3 公务员亚健康影响因素的有序多分类logistic回归分析
男性公务员的亚健康状况比女性更严重,这与谢凤兰[6]对湖南省机关公务员亚健康状态调查的结果一致。现代社会中男性无疑承载着越来越多的责任与负担,事业、家庭以及来自多方面的压力,使越来越多的男性在心理上产生了很多的“不能承受之重”。因此男性公务员应该是预防亚健康的重点人群。
本研究显示厅局级以上、家庭人均月收入在2500~7500元的公务员亚健康症状明显。一般认为,处于此阶段的公务员其平均年龄大多在45岁以上,是生理、心理由盛而衰的“关口”。来自全国各地公务员的健康调查结果显示,40~50岁的公务员是亚健康的高危人群,随着年龄的增长和器官功能的衰退,加剧了他们的身体负荷,导致亚健康的发生,提示相关部门应对此年龄段公务员的健康状况予以高度重视。不良的生活方式,如吸烟、饮酒及长时间室内工作等均是导致亚健康的罪魁祸首,这与魏凤江等[7]对天津市公务员亚健康状况及其影响的调查结果一致。因此,防治亚健康的首要任务是克服不健康的生活方式。
针对该次公务员亚健康状况的调查,应创建以健康调查(包括健康体检及检测)、健康评估(根据综合生理检测指标、个人行为、心理、社会环境等前瞻性因素,做出定性与定量的分析和评价)、健康计划的制定(在健康评估的基础上,制定有针对性的个人健康管理)、健康干预(包括危险因素干预、生活干预和警惕趋向性疾病的早期干预)及健康效果评价(包括近期效果、中期效果及远期效果的评价)为主的五星级健康管理模式,以调动个人、家庭及公务员所在单位的积极性,有效地利用有限的卫生资源达到改善公务员健康的最大效果,使公务员队伍的战斗力得以提升。
1.许军,张金华,罗仁,等.Delphi法在筛选亚健康评价指标体系中的应用研究.中华行为医学与脑科学杂志,2010,19(6):562-565.
2.许军,冯丽仪,罗仁,等.亚健康评定量表的信度效度研究.南方医科大学学报,2010,31(1):33-38.
3.浦兴祖.《当代中国政治制度》.复旦大学出版社,2007.
4.许军,陆艳,冯丽仪,等.中国公务员亚健康评定量表的常模研究.南方医科大学学报,2011:31(10):1654-1662.
5.杨铮,万崇华,张云飞,等.宫颈糜烂影响因素的多分类Logistic回归分析.中国预防医学杂志,2004,5(5):340-342.
6.谢凤兰.机关公务员亚健康状态调查分析.齐鲁护理杂志,2008,14(3):96-97.
7.魏凤江,高伟,刘俊,等.天津市公务员亚健康状况及影响因素分析.中国公共卫生,2010,26(5):589-590.
(责任编辑:刘 壮)
Risk Factors Influencing Sub-Health Status of Civil Servants Using M ultinom ial Logistic Regression Analysis
Fan Xinxin,Chen Liming,Xu Jun(NingboNo.2Hospital(315010),Ningbo)
ObjectiveTo investigate the status of sub-health of civil servants in Liaoning province and to explore the risk factors of sub-health status,and to provide a basis for preventing sub-health and diseases,and for improving the health level of civil servants.MethodsBy stratified cluster sampling,2700 male and female civil servants w ith different nature of units of urban area in Liaoning province were investigated during the period from July to September,2010.The information about demographic data,lifestyle,life events and sub-health scalewere collected.The risk factors of sub-health statuswere analyzed by using multinom ial logistic regression.ResultsThe average recovery of the questionnaire was 94.70%;The standardmean of physiological,psychological and social subscale of SHMS V1.0 among civil servants were 67.41±14.331,66.61±16.276,61.28± 17.588.And their totalmean score was 65.99±13.769.Logistic regression analysis showed that the influential factors on subhealth were breakfast,exercise,pollution,work pressure,inaugural case,discord w ith fam ily and nature of the work.Six influencing factors of sub-health were seniority,pollution,smoking,drinking,family average income per month,job grades and sex.ConclusionThe sub-health status of civil servants is extremely complicated,which should be givenmore attention by relevant departments for them.It is a fundamental way to actively create 5A′health managementmodel based on health surveys,health assessment,health planning,health interventions and health evaluation for civil servants.
Civil servants;Sub-health;Linear Regression;Ordinal logistic regression
国家高技术研究发展计划(863计划)专项课题(2008AA02Z409)
1.宁波市第二医院医院办公室(315010)
2.南方医科大学人文与管理学院
3.南方医科大学南方医院药学部