基于亚健康评定量表（SHMS V1.0）的我国城镇居民亚健康状况评价研究

薛允莲，许军，刘贵浩，黄晨，冯叶芳，许梦瑶，蒋丽洁，王晓辉，谢娟，陈孝谋

20世纪80年代，前苏联学者BERKMAN首次提出，人体除了健康状态和疾病状态之外，还存在一种中间状态，国内学者称之为“亚健康状态（sub-health）”[1]。随着疾病谱的变化和生物医学模式向生理-心理-社会医学模式的转变，以及人们对健康状况的关注，越来越多的研究开始关注亚健康。数据显示我国约有70%的人口处于亚健康状态，只有15%的人处于健康状态[2]。亚健康已被医学界认定为是与艾滋病并列的21世纪人类健康头号大敌[3]。亚健康评定量表（SHMS V1.0）[4]是本课题组编制的，包含生理亚健康、心理亚健康和社会亚健康3个方面，顺应了健康测量从一维到多维、群体到个体、负向到正向、客体到主体的转变，同时结合了我国的文化背景、社会结构和价值观念，是目前相对全面的考察亚健康的评定量表。该量表已被广泛用于农民工[5]、公务员[6]、护理人员[7]、中青年知识分子[8]及部分地区城镇居民[9-10]亚健康状况的评估。

近年来，随着我国城镇化的迅速推进，人民生活方式发生了明显改变，不健康的饮食习惯、工作和生活压力增加等均对我国城镇居民的健康带来极大威胁。及时了解城镇居民的亚健康状况，并采取预防和干预措施，对于提高城镇居民总体健康水平，推进健康中国进程有积极意义。SHMS V1.0是在多个人群已广泛应用的亚健康评定量表，并已用于对我国广东省、潮州市和天津市城镇居民的亚健康评价，具有较高的信效度[10-13]。然而，由于既往研究仅在我国少数几个地区的城镇居民进行SHMS V1.0的信效度评价，SHMS V1.0能否用于全国城镇居民亚健康的评价不得而知。因此，在全国范围内开展大规模的流行病学调查，对我国城镇居民进行SHMS V1.0的信效度研究是开展我国城镇居民亚健康评价工作的必要条件和重要基础。本研究通过对我国6个行政区域有代表性的上万名城镇居民进行亚健康调查，评估SHMS V1.0用于我国城镇居民亚健康评价的信效度，并对我国城镇居民亚健康现状进行分析。

1 对象与方法

1.1 研究对象 2017年12月—2018年10月，采用多阶段分层抽样的方法，第一阶段按照我国行政区划分和经济发展水平，分别在华东、华北、东北、中南、西南和西北6个地区各随机选择1个省/市，即安徽省、天津市、黑龙江省哈尔滨市、广东省、四川省、甘肃省兰州市；第二阶段在选定的省/市内考虑经济发展水平及地域分布选择3～4个市/区；第三阶段在选定的市/区内随机选择1～4个区/街道；第四阶段在选定的街道内选择1～2个社区；第五阶段在选定社区内选择14岁以上城镇居民为调查对象。考虑研究对象的代表性，在选择调查对象时尽量按照性别（男∶女=1∶1）、年龄组（＜24岁∶25～34岁∶35～44岁∶45～54岁∶55～64岁∶＞65岁）=1∶1∶2∶2∶1∶1的比例进行抽样。共发放问卷17 339份，回收有效问卷15 066份，问卷有效回收率为86.89%。

作者有言:

随着疾病谱的变化及生物医学模式的转变，人们对健康概念的认识也在不断深化。1947年，世界卫生组织（WHO）提出“健康不仅是没有疾病和虚弱，而且是身体、心理和社会适应均处于完好状态”。人们在对死亡率和期望寿命等传统健康指标给予关注的同时，更加关注自身的生理、心理和社会健康状况，即由关注疾病转向关注健康。20世纪80年代，前苏联学者BERKMAN首次提出，人体除了健康状态和疾病状态之外，还存在一种中间状态，国内学者称为“亚健康状态”。WHO的一项全球性调查显示，真正健康的人仅占5%，患病的人占20%，75%的人处于亚健康状态。目前我国面临的亚健康问题也相当严峻。

城镇化是中国这个农业大国在迈向现代化过程中的必由之路，中国城镇化已进入高速增长期。了解城镇居民的亚健康状况是践行健康中国使命的重要工作。亚健康评定量表（SHMS V1.0）从生理、心理和社会亚健康三个方面筛选指标，建立亚健康的量化评价指标体系，克服以往亚健康测量及评价中存在的不足，力求比较全面、准确地反映亚健康的真正内涵，从而加快我国亚健康的研究步伐，与国际前沿接轨。课题组前期已对广东省、安徽省和天津市三省（直辖市）进行城镇居民的亚健康状态调查，由于抽样点数量有限，不足以展示我国城镇居民亚健康状态的全貌。因此，课题组在全国范围内利用SHMS V1.0开展城镇居民的亚健康状态调查，报告该量表应用于评价我国城镇居民亚健康状况的效能，较为全面地呈现我国城镇居民亚健康特征状况，为城镇居民和有关部门有效地开展亚健康促进工作提供科学依据，对推进健康城镇化建设进程具有非常重要的理论价值和现实意义。

撰写人:许军

1.2 SHMS V1.0 该量表包括生理亚健康、心理亚健康和社会亚健康3个子量表，由9个维度、39个条目组成（见表1），其中亚健康总体评价的4个条目（15、28、38、39）不参与子量表和总量表分的计算，而是以分类变量的形式进行独立分析，如效标关联效度等。该量表采用国际通用的Likert 5级评分法，从“非常差”到“非常好”依次赋1～5分。正向评价条目20个（1～3、13～14、16～19、26～27、29～37）按原始分评分，反向评价条目 19 个（4～12、15、20～25、28、38～39）用 6 减去原始分评分。各维度总分为其所包含条目的得分之和，各子量表总分为其所含维度的得分之和，量表总分为3个子量表的得分之和。各维度、子量表及总量表得分越高，表示健康状况越好。为了方便理解和比较，本研究将维度、子量表及总量表的原始分转换为百分制得分，得到转化分。本论文用于计算和分析的维度得分、子量表得分及亚健康量表得分均为转化分。根据我国城镇居民SHMS V1.0的常模[14]进行总体亚健康、生理亚健康、心理亚健康和社会亚健康的诊断和划界。维度转化分=（维度原始粗粉-维度理论最低分）/（维度理论最高分-维度理论最低分）×100。

1.3 统计学方法 采用SPSS 20.0和AMOS 17.0软件进行信效度分析，计算SHMS V1.0的内部一致性信度、折半信度、结构效度、效标效度、区分效度和聚集效度；采用偏相关分析维度得分与子量表和总量表得分的相关性；计数资料以相对数表示，组间比较采用χ2检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 信度分析结果

2.1.1 内部一致性信度 SHMS V1.0的内部一致性信度Cronbach'sα=0.922，95%CI为（0.921，0.924）。各子量表及维度的内部一致性信度Cronbach'sα系数均高于0.690（见表2）。

2.1.2 折半信度 分别按照前后折半和奇偶折半的方式考察SHMS V1.0及子量表的折半信度。SHMS V1.0总表的奇偶折半信度为0.955，子量表的奇偶折半信度为0.891～0.918；SHMS V1.0总量表的前后折半信度为0.822，子量表的前后折半信度为0.721～0.808。奇偶折半信度均高于前后折半信度；Spearman-Brown和Guttman Split-Half两个折半信度系数相当（见表3）。

2.2 效度分析结果

2.2.1 结构效度

2.2.1.1 探索性因子分析 探索性因子分析的KMO值为0.932，接近1，Bartlett's球形检验，P＜0.001，表明本次研究数据适合进行因子分析。按照量表的9个维度数设置提取9个公因子，方差解释度为64.16%。经方差最大正交旋转后，因子载荷矩阵见表4，结果显示，提取的9个公因子对应的条目与亚健康评定量表的9个维度对应的条目是完全吻合的。其中，因子1对应心理症状，因子2对应器官功能，因子3对应社会资源与社会支持，因子4对应社会适应，因子5对应正向情绪，因子6对应身体运动功能，因子7对应身体症状，因子8对应精力，因子9对应认知功能。

表1 SHMS V1.0各维度及其条目分布Table 1 Items and their affiliated dimensions in the SHMS V1.0 scale

表2 SHMS V1.0的内部一致性信度Table 2 Internal consistency reliability in the SHMS V1.0 scale

表3 SHMS V1.0的折半信度Table 3 Split-half reliability in the SHMS V1.0 scale

表4 探索性因子分析的因子载荷矩阵Table 4 Factor loading matrix in exploratory factor analysis

2.2.1.2 验证性因子分析 通过AMOS 17.0拟合量表9个维度与3个子量表的二阶模型，验证性因子分析结构见图1。其中，条目与维度间的标准化路径系数为0.45～0.85，维度与子量表的标准化路径系数为0.54～0.96，3个子量表间的相关系数为0.74～0.93，验证性因子分析显示SHMS V1.0量表具有较好的路径关联关系。

验证性因子分析的模型拟合结果见表5，结果显示：χ2=5 286.532，df=413，P＜0.001，χ2/df=12.800；残差均方平方根（RMR）=0.038，拟合良好性指标（GFI）=0.980，调整拟合良好性指标（AGFI）=0.969，比较拟合指标（CFI）=0.882，近似误差均方根（RMSEA）=0.028。除χ2/df不满足模拟拟合良好的标准外，其他指标均显示模型拟合效果较好。本研究样本量为15 066，可能因为样本量过大造成χ2值的明显增高[15]。

2.2.2 区分效度与聚集效度 用秩相关分析各条目与维度间（见表6），以及维度与子量表和总量表间（见表7）的相关性。条目与维度间相关分析结果显示：SHMS V1.0条目与自身所在维度相关性高，与其他维度相关性低；维度与所属子量表相关性高，与其他子量表相关性低。表明SHMS V1.0具有较好的聚集效度和区分效度。

表5 验证性因子分析的模型拟合效果[16-18]Table 5 Model fitting effect of confirmatory factor analysis

表6 SHMS V1.0量表各条目与维度的偏相关分析（rs值）Table 6 Partial correlation analysis of items and dimensions of the SHMS V1.0 scale

表7 各维度得分与子量表和总量表的偏相关分析（rs值）Table 7 Partial correlation analysis of the SHMS V1.0 scale and its dimensions

图1 验证性因子分析结构图Figure 1 Structure diagram of confirmatory factor analysis

2.3 我国城镇居民亚健康现状分析 我国六省市城镇居民总体亚健康检出率为68.06%（10 254/15 066），生理亚健康检出率为67.47%（10 165/15 066），心理亚健康检出率为65.96%（9 938/15 066），社会亚健康检出率为70.76%（10 660/15 066）。六省市城镇居民总体亚健康、生理亚健康和社会亚健康检出率比较，差异有统计学意义（P＜0.05）；心理亚健康检出率比较，差异无统计学意义（P＞0.05）。女性心理亚健康检出率高于男性，差异有统计学意义（P＜0.05）；男性社会亚健康检出率高于女性，差异有统计学意义（P＜0.05）；男性和女性总体亚健康检出率、生理亚健康检出率比较，差异无统计学意义（P＞0.05）。不同年龄组城镇居民心理亚健康和社会亚健康的检出率不同，差异有统计学意义（P＜0.05，见表8）。

3 讨论

“健康中国2020”战略提出了“健康中国”这一重大战略思想。“健康中国2030”规划纲要指出，坚持正确的卫生与健康工作方针，坚持健康优先的原则，以提高人民健康水平为核心，该规划进一步提到推进健康中国建设，要坚持预防为主，推行健康文明的生活方式，营造绿色安全的健康环境，减少疾病发生[19]。亚健康状态是健康到疾病的中间状态，对亚健康状态的评价和干预是坚持预防为主健康策略的重要手段。本研究重点分析了SHMS V1.0用于我国城镇居民亚健康评价的信效度情况。与现有研究相比，本研究对SHMS V1.0的信效度分析更加全面，不仅从探索性和验证性因子分析的角度报告了量表的结构效度，还对量表的聚集效度和区分效度进行了探讨。

表8 我国不同特征城镇居民亚健康检出率比较〔n（%）〕Table 8 Comparison of sub-health detection rate in Chinese urban residents by sex and age group

信度主要反映测量过程中随机误差造成的测定值变异度的大小[20]。本研究结果显示，SHMS V1.0用于全国城镇居民亚健康评价具有较高的内部一致性信度：总量表的Cronbach'sα系数最高为0.922，3个子量表的Cronbach'sα系数均高于0.8，各维度的Cronbach'sα系数均高于0.69。研究称，Cronbach'sα系数会随着量表条目数的增加而增大，当量表条目数超过20条时，α系数很容易地升至0.90以上；如果量表的条目减少，α会随之降低，一个4个条目的量表，α有时可能会低于0.60或0.50[21]。SHMS V1.0总体包含34个条目，3个子量表包含9～13个条目，各维度包含2～6个条目，维度最低α系数为0.69。可见，SHMS V1.0的内部一致性信度较好。SHMS V1.0的奇偶折半信度为0.955，前后折半信度为0.822，显示折半信度较好。奇偶折半的折半信度高于前后折半的折半信度，这可能由于量表的条目按维度归类，奇偶折半更符合量表条目按维度分组的特点。本研究对SHMS V1.0的信度分析结果与前期研究结果[10-12]相似，均有较高的信度，表明该量表用于我国城镇居民亚健康评价由随机误差造成的测定值变异度较小，可靠性较好。

效度是调查结果与试图达到的目标之间的接近程度。既往研究主要从内容效度和结构效度进行SHMS V1.0的效度考核[10-12]，本研究首次增加了区分效度和聚集效度的考核。条目与维度、维度与子量表及总量表得分的秩相关分析显示，条目与其所属维度的相关性较高，与其他维度的相关性较低；维度与所属子量表的相关性较高，与其他子量表的相关性较低，且不同年龄组的量表得分差异明显，提示该量表有较好的区分效度和聚集效度。

结构效度是证明潜在理论有效性的一种效度，被认为是各种效度之本[22]。本研究分别采用探索性因子分析和验证性因子分析探讨SHMS V1.0的结构效度。探索性因子分析是基于数据本身对量表结构的探索，本研究利用我国城镇居民的亚健康调查数据提取9个公因子时方差解释度为64.16%，且9个公因子与量表的9个维度包含的条目完全相同。验证性因子分析是基于一定的理论假设，检验理论模型与现有数据结构是否相符[23]。考虑到SHMS V1.0的结构，本研究采用二阶因子模型考察该量表的结构效度，在课题组前期进行的一阶因子模型和二阶因子模型架构图的基础上[12，24]，首次绘制含有各个路径标准化系数的二阶因子模型。研究称，在验证性因子分析时，如果一阶因子数目较多而且彼此相关，绘制一阶因子模型不仅会增加模型的复杂性，也不利于模型的识别，此时应用二阶因子模型可以做到释放一定自由度的同时使模型既简约又准确[25]。本研究的二阶因子模型显示各条目与一阶因子、一阶因子与二阶因子之间的标准化路径系数为0.45～0.96，且各项拟合指标均在拟合良好界值以内，表明模型拟合效果较好，具有较好的结构效度。

此外，本研究利用具有较高信效度的SHMS V1.0对我国六省市城镇居民亚健康状况进行分析。结果显示我国城镇居民存在较普遍的亚健康状况，这与相关研究结果一致[26-27]。亚健康状态不仅与生活方式[28-29]和个性特征[30-31]有关，也与居住地区的环境[32]有很大的关系，这与本研究结果是一致的。本研究结果显示不同地区、性别和年龄段的亚健康状况不全相同。由于女性除了工作压力外，还需要承担更多的家庭和教养子女的责任，相比男性，女性更容易发生抑郁、焦虑、人际关系障碍等[33]。不同年龄组城镇居民心理亚健康和社会亚健康的检出率不同，差异有统计学意义。可能因为青少年期个体面临着许多独特的发展任务，承受着更大的压力，加之心理弹性低[34]，心理亚健康检出率较高。中青年人普遍面临激烈的竞争，承受较大的生活和工作压力，工作时间长、加班、久坐或长时间伏案等都是中青年人缺少社会活动[35]从而导致社会应对能力差、可利用资源少[36]，是其社会亚健康检出率高的重要原因。

总之，本研究通过对我国六省市城镇居民开展的大规模流行病学调查，研究发现SHMS V1.0用于考察我国城镇居民亚健康具有很好信效度，推荐用于我国城镇居民亚健康的评价。此外，应对不同地区、性别和年龄段制定不同的亚健康促进方案，预防亚健康的发生并防止亚健康状态向疾病状态转变。

作者贡献:薛允莲、许军负责文章的构思与设计、研究的实施与可行性分析，并对文章整体负责，监督管理；刘贵浩、黄晨、冯叶芳、许梦瑶、蒋丽洁、王晓辉、谢娟、陈孝谋负责数据收集；薛允莲负责数据整理、统计学处理、结果的分析与解释、论文撰写、论文修订；许军负责文章的质量控制及审校。

本文无利益冲突。