基于偏移度的上海市公务员体质健康风险预警模型研究

考书健, 虞丽娟

(上海体育学院 运动科学学院，上海 200438)

公务员作为国家负责统筹管理经济社会秩序和国家公共资源，维护国家法律规定贯彻执行的公职人员，其健康状况直接影响政府的工作效能[1]。部分研究资料和调查报告显示，我国公务员的体质健康状况不容乐观[2]。体质健康预警是以体质健康测试数据分析与健康预警为基础而构建的警示方法[3-6]。目前，国内外对体质健康预警的研究较少，缺乏可直接借鉴的模式[7-9]；因此，有必要从风险管理的角度建立公务员体质健康预警模型与表达方法[10-12]，为公务员体质健康运动促进提供科学指导。本文拟通过公务员体质信息的采集与筛选，构建风险评价指标体系，定义指标风险评价赋值规则，设计体质健康风险预警模型，并对实证数据进行深度挖掘，开发基于偏移度的体质健康风险预警表达方法[13]，使预警机制不仅具有评价功能，同时也具有预警与监控功能，并提供个体健康亟待改善的关键信息[14-16]，以提升公务员体质健康服务水平。

1 研究对象与方法

1.1研究对象从上海市民体质研究中心随机抽取体质实测有效样本数据3 345条；数据记录字段包括姓名、性别、年龄、BMI(身体质量指数)、体脂率(BFR)、收缩压(SBP)、舒张压、最大摄氧量、握力、坐位体前屈、反应时等；性别分布为男1 931人，女1 414人；年龄范围为20～59岁；地区分布为杨浦区、长宁区、普陀区、黄浦区、浦东新区、闵行区、静安区、徐汇区、嘉定区共9个区。

1.2研究方法

1.2.1 文献资料法 通过查阅相关资料，依据《国民体质测定标准手册及标准(成年人部分)》《世界卫生组织/国际高血压学会治疗指南》中关于“中国人的平均正常血压参考值”等文献资料[17-20]，结合专家问卷和多轮次体质健康专家会议研讨，在有限实测指标资源的约束下，选取体质健康风险核心指标，建立公务员体质健康风险预警指标体系。

1.2.2 问卷调查法 通过查阅相关论文和标准，征求专家意见和建议，研究和设计了《公务员体质健康风险评价专家调查问卷》，邀请国内运动科学方向体质健康专家对第2、第3层次指标在反映上一级指标时的影响程度进行排序，排序时使用“>”和“=”符号，且只需写出指标后的代号。考虑到不同专家打分的不确定性，引入偏离度对专家打分数据进行去噪，计算各指标间的相对重要性比值，引入层次分析法确定各级指标权重。

1.2.3 数学建模法 在对各指标进行同质化的基础上，建立3级指标各单项风险评价赋值规则体系；各单项风险等级设定为6级，对应的评价等级分别为：0代表完全无风险；1代表略有风险但可以接受；2代表开始关注的风险；3代表高度关注的风险；4代表出现强烈风险；5代表出现极端风险。公务员体质健康风险预警总评表示为8个单项指标构成复合两级权重的8维雷达模型。偏移度表示指标偏移的程度，风险赋值偏移度表示整个群体与理想值、特定群体与总群体、个体与特定群体的风险偏离情况；风险赋值偏移度包含两方面的含义：整体偏移和偏移方向。

体质健康风险总量由8个体制指标进行联合表达，具体为：公务员个体的8个3级指标实测值经单指标风险等级赋值并复合其2级指标权重和3级指标权重在其所对应的数据轴上定位，体质健康风险总量即为8个定位点在预警雷达图上连线形成的围合雷达图形面积总量。在建立公务员体质健康风险预警指标体系基础上，根据公务员体质健康风险等级规则和定义，推导出体质健康风险总评价雷达面积模型计算公式为

(1)

式中：LA1=KAKA1FA1；LB2=KAKA2FA2；LB1=KBKB1FB1；LB2=KBKB2FB2；LC3=KBKB3FB3；LC1=KCKC1FC1；LC2=KCKC2FC2；LC3=KCKC3FC3；KA、KB、KC和KA1、KA2、KB1、KB2、KB3、KC1、KC2、KC3的取值见下文“风险指标权重系数”。

风险评价雷达图最大面积优化算法为：对复合权重的3级指标权重进行长度排序，以最大值Lmax为第一维轴，分别向两侧依次摆放长度排序为2、4、6、8轴和3、5、7轴，据此计算雷达图最大风险面积。

所有指标实测值为“0”时，总风险分级定义为“0风险区间”：Fi=0 ；所有指标实测值为“1”时，计算风险总评价雷达最大面积模型的总面积“F1”，样本实测总评价雷达最大面积“Fi”大于0且小于F1时，定义样本总风险分级为“1风险区间”：Fi=0(0

2 结果与分析

2.1公务员体质健康风险预警指标权重的确定体质健康风险预警涉及的指标要素数量较多，受研究条件所限和考虑现实预警工作对数据种类的有限性要求，在对上海市民体质研究中心现有的13类3级指标进行数据完整性和有效性检查的基础上，筛选出合规指标共计三大类8个指标，进行基于有限指标的风险预警研究。通过文献资料法和专家问卷，建立了公务员体质健康风险预警指标体系(表1)。邀请国内16名运动科学方向体质健康专家(涉及高校和科研院所11家，其中教授8人，研究员1人，副教授7人)对表1的指标进行对比赋值，计算各指标间的相对重要性比值，从而计算各个指标的权重系数(表2)。

表1 公务员体质健康风险预警指标体系

表2 公务员体质健康风险预警指标权重系数

2.2公务员体质健康风险评价的聚类与分层立足风险预警3级指标实赋值和总风险预警实赋值，分别按照性别(男、女)进行两类聚类和按照每5岁作为一个年龄段划分8个年龄层，采用风险均值作为测量指标进行聚类与分层联合分析，分析结果如图1～图6所示。结果显示，性别聚类间风险曲线在年龄分层上具有较好的协同走势，年龄分层上则具有较为明显的差异化。

2.2.1 3级指标聚类与分层 (1) BMI聚类与分层。公务员群体BMI指标风险在男性35岁、女性50岁达到高峰；男性在40岁后整体风险水平下降(图1)。经深度调研发现，这与男性40岁后工作繁忙程度下降、健康意识提升、公关活动减少有关。

图1 BMI指标风险赋值分层统计结果

(2) 体脂率聚类与分层。男性公务员体脂率持续保持在低风险水平，女性则自40岁开始持续上扬并在55岁左右达到峰值(图2)。深度调研发现，这与女性公务员40岁后惰怠感增加、职业与家庭操劳度降低有关，尤其在50岁左右出现更年期导致饮食量增加有关。

图2 体脂率指标风险赋值分层统计结果

(3) 收缩压聚类与分层。男女公务员收缩压曲线高度协同，且总体处于较低风险水平，反映了公务员群体自身对于高血压风险危害认知度高，控制措施较好；男女公务员均在45～50岁收缩压风险持续增大(图3)。

(4) 最大摄氧量聚类与分层。最大摄氧量作为风险预警的核心指标，男女风险分层均值均在20～40岁持续下行并进入相对稳定的低风险水平(图4)。在实践指导中，应加强对年轻公务员群体的运动督导，适当降低工作量，安排有氧耐力锻炼。

图3 收缩压指标风险赋值分层统计结果

图4 最大摄氧量指标风险赋值分层统计结果

2.2.2 总风险预警聚类与分层 总风险预警分层曲线显示，上海市公务员群体的体质健康风险普遍存在，但总体风险值处于较低水平；其曲线特征为男女聚类均存在“两头略高、中间略低”的情况(图5、图6)。

图5 男性总风险与各指标风险赋值统计结果

图6 女性总风险与各指标风险赋值统计结果

深层分析其成因：年轻群体工作压力大，无时间锻炼，实践中需要从工作量设计入手进行减负和运动考核；50岁后群体风险提升与“准老年”意识出现、惰怠感增加和缺乏运动群体带动有关，在实践中可以从创建健康运动伙伴群入手，积极带动该群体参与运动。

3 公务员体质健康风险评价模型的建立

3.1体质健康风险总评价雷达面积模型的建立通过公务员体质健康风险评价的聚类与分层分析，建立复合两级权重的8维雷达图最大面积表达模型(图7)。

图7 公务员体质健康风险总评价雷达面积模型

3.2体质健康风险偏移度预警模型通过体质健康风险偏移度预警表达结果，建立体质健康风险偏移度预警模型。预警模型包括整体偏移和偏移方向，整体偏移为各个指标在风险赋值雷达图中所包围的面积，偏移方向通过各个指标的风险赋值来体现。

(1) 整体偏移。在图7中，绘制目标群体(个体)的8个指标维度的坐标，将这8个坐标连接起来形成的封闭图形的面积作为整体风险。其中考虑8个指标的排列顺序不同，最终面积不同，因此,采用最大面积作为最终面积。个体的8个指标维度的坐标定义明确，群体的雷达图坐标通过群体中各个个体坐标平均值来体现。风险的整体偏移情况采用2个目标的最大面积的比值，即

P=Sa/Sb

(2)

式中：P为目标a相对于目标b风险赋值的整体偏移;Sa为目标a的雷达图最大面积;Sb为目标b的雷达图最大面积。

(2) 偏移方向。偏移方向采用8个指标维度的坐标差来定义，即

Mi=Mai-Mbi

(3)

式中：Mi为目标a相对于目标b风险赋值的第i个指标维度的偏移值；Mai为目标a的第i个指标维度的坐标(风险赋值)；Mbi为目标b的第i个指标维度的坐标。

例如：当Mi的值在正负0.5之间时，说明2个目标在该指标维度上的风险偏离小，赋值为3。最后将这8个指标维度的偏离赋值连接成一个8位的数字，每位数字的值在1～5，从最高位到最低位分别表示BMI、体脂率、收缩压、舒张压、最大摄氧量、反应时、握力、坐位体前屈的偏离情况。

3.3体质健康风险偏移度预警实证

3.3.1 公务员群体相对于理想体质健康状况的偏移度 按照体质健康风险赋值计算公务员群体相对于理想体质健康状况(所有风险为0)的偏移度。由表3可见，公务员群体在总体上存在相对于理想体质健康状况的偏移，但偏移度不大(P=1.11)；在3级指标偏移方向上，血压维持了可接受的偏移水平，在BMI、体脂率、最大摄氧量、反应时4个方面呈现较明显的恶化偏移，在握力和坐位体前屈2个方面上存在相当明显的群体性恶化偏移，因此在实践中应积极创造条件加以干涉和改善目前的状况。

表3 公务员群体相对于理想体质健康状况的偏移度

3.3.2 个体风险评价相对于聚类分层群体的风险偏移度 按照公务员体质健康风险赋值计算出的个体公务员相对于群体的偏移度如表4所示。公务员个体存在相对于聚类分层群体健康状况的偏移，部分公务员偏移程度较大；雷达图最大面积比值越大说明其偏移度较大，健康状况风险度越高，需要进行干涉和改善。

3.3.3 聚类分层群体风险评价相对于全体风险总评价的风险偏移度 根据实证研究结果，以性别聚类、年龄分层形成的不同群体风险评价相对于全体风险总评价的偏移度如表5所示。以男性20～24岁年龄段为例，其目标群体对于全体总评偏移度P为1.062，风险偏移百分比增量为6.22%，表示该群体体质健康风险高于全体人员6.22%。

表4 公务员个体相对于群体的偏移度

表5 公务员整体的风险偏移度

由此可见，不同的聚类分层群体对于公务员总体风险评价的偏移度具有明显差异，但总体上与总风险评价保持较好的离散度。可依据公务员的职业特征设计总框架一致的体质健康运动促进方案，同时应根据特定的年龄层和性别特征附加有针对性的运动训练方案，并开展分类指导，以便更高效地防范与降低公务员体质健康风险，全面提升公务员体质健康水平。

4 结束语

在提出高度关注公务员体质健康风险的同时，建立了公务员体质健康风险预警的评价要素指标体系，调研回归指标体系权重，研究不同指标风险赋值规则，创建体质健康风险总评价雷达最大面积计算模型，并首次提出基于面积百分比增量和偏移度方向字符串的体质健康风险偏移度预警表达方法，是对当前体质健康风险管理研究的积极探索。实证研究表明，公务员体质健康风险状况整体良好，聚类分层测算的特定群体特征差异化明显，风险分布收敛性良好，复合偏移度表达方法可从风险增量和8维方向上对个体相对于群体的风险偏移程度进行有效表达。最大摄氧量风险、体脂率风险和收缩压风险在公务员体质健康预警评价中发挥了良好的主导作用，在实践中应作为运动促进处方设计的优先级依据。该模型的设计在未来的研究中应进一步得到优化改进。

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