不同生活方式对广州市城镇居民亚健康状况的影响*

张 翔 张远妮 许 军△ 姜 虹 邓梦筑 覃潇茗

WH0 提出了健康的定义，健康不只是没有疾病和虚弱，而是生理、心理和社会上的完好状态。即生理、心理和社会三个方面健康的总和。于是，学者们开始研究介于疾病与健康之间的“第三状态”，在国内称为“亚健康状态”［1-3］。在1991年召开的第十三次世界健康教育大会中指出:如今，不健康的生活方式造成了60%的疾病。并且70%～80%的人又死于该生活方式病。表明亚健康的发生常与不良的生活方式有关。“生活方式病”已然成威胁人类的“头号杀手”。有研究显示［4］，常摄入高盐、高脂和高热量等食物、久不运动、酗酒抽烟、是造成亚健康的最常见原因。随着生活方式的改变，社会的快节奏，健康状况急需重视，而健康的改变需要一个以控制和改变不健康的生活方式［5］。基于此背景，本研究采用亚健康评定量表，针对广州市城镇居民的不同生活方式因素对其亚健康状况进行调查分析，以探讨影响其亚健康状况的主要生活方式。

1 对象与方法

1.1 对象 广州市户籍或暂住人口(居住时间达半年以上)，除流动人口，自愿参加调查测试年龄在14岁以上的城镇居民。采取区域分层随机抽样的方法。在广州市白云区，花都区等地区，按性别(男/女=1/1)、不同年龄组(14岁以上、25-、35-、45-、55-、65-)等进行分层抽样。根据文献报道的发生率、预设的允许误差和检验标准确定抽样大小确定的样本量公式［6］，计算得应调查2401例数。但考虑脱落率问题，在此基础上将样本量扩大10%至2640例。本次调查发出问卷2750 份，回收了2680 份(97.45%)。其中有效问卷2390 份(89.18%)。本研究表明，被调查的广州市城镇居民的平均年龄为(35.27±16.09)岁，其中男性1132例(42.30%)，女性1547例(57.70%)，无缺失值;婚姻状况分布:未婚1032例(38.51%)，已婚1557例(58.10%)，离婚、丧偶与其它90例(3.36%)，缺失(4.43%);文化程度分布:初中及以下854例(31.87%)，中专或高中956例(35.67%)，大专或本科795例(29.66%)，研究生68例(2.54%)，缺失(0.30%);就职情况分布:在职1486例(55.45%)，离退休59例(2.20%)，无业1099例(41.01%);职业分布:机关企事业管理人员，专业职称技术人员，办事或一般业务人员，商业和服务业，家务，个体，农林795 牧渔业生产人员，制造业生产运输等工人，学生，其他分别占18.43%，4.66%，13.47%，6.79%，7.80%，7.13%，7.65%，1.87%，4.29%，26.60%，其中缺失(1.30%)

1.2 方法 以许军等人研制的SHMS V1.0为核心，结合城镇居民的一般情况:社会人口学因素、生活方式及经历事件来设计城镇居民亚健康调查问卷，探索广州市城镇居民亚健康的现况及影响因素。

SHMS V1.0 经过Delphi 专家咨询、条目分析、条目筛选等方法，是适合我国文化背景及价值观念下的亚健康定量化测量量表，经大样本人群测试，该量表具有较好的信度和效度［7］。量表由9个维度、39个条目组成，涉及生理、心理和社会健康三方面［6］。

亚健康评定量表的计分方法为Likert 5 等级评分法，是国际通用的。其中4个亚健康总评价条目无需参与子量表及总量表分的计算，然后正向条目评分为1～5分，6 减去原始评分为反向条目评分［8］。每个维度的原始分等于该维度所包括条目的总得分，每个子量表的原始分等于所包括维度的总得分，3个子量表分加起来为总量表分。得分项目越高，表明健康状况越好。分数体现由原始分转换为百分制得分。公式为:转化分=(原始分-该方面的理论最低分)/(该方面的理论最高分-该方面的理论最低分)×100

1.3 统计处理 首先筛选问卷，把完成率小于80%的剔除，然后采用Epidata 3.02 建立问卷数据库，并录入数据，同时进行核查。导出数据，利用SPSS 13.0 统计软件中，进行数据分析处理。采用两独立样本t 检验、单因素方差分析、多因素分析不同生活方式情况。

2 结果

表1 不同生活方式的各因子得分情况(±s)

表1 不同生活方式的各因子得分情况(±s)

注:统计方法:Independent-Samples t Test，One-Way ANOVA;* 方差不齐时，选择Brown-Forsythe 法进行检验，统计量为近似F 值

2.1 不同生活方式对广州市城镇居民亚健康状况影响的单因素分析 不同吸烟情况的城镇居民身体运动(P3)、心理症状(M2)、认知功能(M3)、社会适应(S1)维度以及心理亚健康的得分有显著性差异(P＜0.05)，吸烟组别城镇居民SHMS V1.0 得分显著低于不吸烟组别。不同喝酒情况的城镇居民的器官功能(P2)、精力(P4)、心理症状(M2)、认知功能(M3)维度的得分有统计学意义(P＜0.05)，其中大量喝酒组别城镇居民SHMS V1.0 得分低于不喝以及较少喝组别。不同吃早餐习惯城镇居民SHMS V1.0 量表的得分均有统计学意义(P＜0.01)。其中从不吃早餐组别得分最低，每天吃组别得分最高。不同睡眠时间的城镇居民SHMS V1.0 量表的9个维度(P1、P2、P3、P4、M1、M2、M3、S1、S2)的得分，以及生理、心理、社会亚健康的得分均有统计学意义(P＜0.01)。睡眠时间长的组别其得分高于睡眠时间短的组别。睡眠时间在10 小时或以上的城镇居民其得分最高，特别是在生理综合维度，其得分达到(73.00±14.22)。除精力(P4)和社会适应(S1)外，不同熬夜情况的城镇居民的SHMS V1.0 得分均有显著性差异(P＜0.01)。熬夜次数超过12 次及以上的城镇居民的生理、心理、社会亚健康的得分以及总分低于其他组别。不同体育锻炼情况的城镇居民SHMS V1.0 量表得分均有统计学意义(P＜0.01)。每月参加体育锻炼次数12 次以上的组别其得分高于其他组别。极少或不参加体育锻炼的城镇居民得分最低。不同伏案、操作电脑习惯城镇居民SHMS V1.0量表得分均有统计学意义(P＜0.01)。总是伏案、操作电脑这两组城镇居民其得分相对很少、有时以及经常伏案、操作电脑组别城镇居民要低。不同伏案、操作电脑习惯城镇居民的全部9个维度的得分均有统计学意义(P＜0.01)，见表1。

2.2 不同生活方式对广州市城镇居民亚健康状况影响的多因素分析 本研究以SHMS V1.0 量表总分为因变量，以生活方式为自变量，在进入水准为0.05，剔除水准为0.1 的情况下进行多元线性回归分析，得到影响广州市城镇居民亚健康状况的主要因素。

回归结果如表2，R2为0.461，说明回归所得的7个变量可以联合解释量表总分的46.1%，对方程进行检验(F=41.781，P=0.000)，有统计学意义。显示影响广州市城镇居民亚健康评定量表得分高低的不同生活方式因素包括以下7个有统计学意义(P＜0.05)的因素。根据标准回归系数的绝对值可知，不同生活方式因素按影响程度从大到小依次包括睡眠时间、吸烟、体育锻炼、早餐习惯、喝酒、伏案、熬夜。

表2 逐步回归方程的参数估计

3 讨论

人们行为方式和生活习惯构成了生活方式。生活方式对健康的影响比例占50.55%。有研究表明，我国47.6%的心脏病、43.2%的脑血管病和45.2%的恶性肿瘤的病因与不良生活方式有关［9］。由此可见，研究生活方式对居民亚健康的影响意义重大。可为今后对居民亚健康实施干预研究提供参考依据。

睡眠时间与健康息息相关。睡眠不足或被剥夺，可导致机体免疫力的降低，易使人出现消极情绪、劳累困乏、记忆力下降等症状，进而引起亚健康，甚至导致疾病［10］。此外，充足睡眠可以减轻、缓解精神压力，平衡精神和情绪。因此提倡合理科学的睡眠习惯对促进城镇居民健康很重要。

研究发现，吸烟、饮酒等不良生活习惯影响居民亚健康状况。不吸烟者得分要高于吸烟者，从不喝酒者得分高于其他两组。这与其他研究结论相一致［11］。另外谭小梅［12］研究表示高血压、冠心病、糖尿病、脑卒中患者中都检出很高的吸烟与饮酒率，这说明吸烟和饮酒是造成亚健康状态的危险因素。有调查显示，死于心血管疾病，由吸烟引起的人数占人口的11%，如果戒烟，可使心脑血管疾病的死亡率下降;减少饮酒对减少对身体脏器的损害。

不良早餐习惯也是城镇居民亚健康的主要影响因素。本研究发现，每天都吃早餐的得分高于其他组别，从不吃早餐的得分最低。有研究显示［13］，我国10个大中城市中15%的小学生、41%的中学生、52%的大学生不吃早餐。由此可以看出有很大一部分居民饮食不规律，不吃早饭现象严重。不吃早餐时，机体会处于饥饿状态，易导致心慌、头晕、体力不支、大脑供氧不足等问题，严重时可能产生抑郁、心慌乏力、低血糖等症状。不良饮食习惯会直接影响人体健康。

参加体育锻炼以及久坐或长时间伏案操作电脑的行为习惯，也影响城镇居民亚健康状况。多参加体育运动能提高心肺功能，提高免疫力，同时适度的运动能使人精神振奋，消除疲劳，缓解压力，促进人体健康发展［14］;长期地久坐、伏案操作电脑，会对健康产生危害。因此，居民可以在工作闲暇时多进行体育锻炼，如跑步、打球、爬山、游泳等体育活动，少伏案操作电脑，多外出活动，改善亚健康状况。

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