专科医学生健康生活方式与手机成瘾的关联

王文华，张 磊，李 甜，吴明洋

1.陕西省卫生行业学会服务中心，西安 710003；2.陕西能源职业技术学院，西安 712000；3.华中科技大学公共卫生学院，武汉 430030

随着经济与信息科技的高速发展，手机成为必不可少的媒介工具[1]。据中国互联网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》[2]，中国手机网民规模约为10亿人，大学生作为手机使用的主体人群，过度或不受控制使用手机导致的手机成瘾问题引起广泛关注[3]。研究显示[4-8]，大学生手机成瘾率较高，对学习成绩、睡眠质量、心理和生理健康产生了负面影响，特别是与抑郁症、心理疾病发病率的关联显著。

吸烟、饮酒、缺乏体育锻炼、不良饮食行为等生活方式已被认为与手机成瘾存在独立关联[9-13]，而这些生活方式常常共同存在，目前还缺乏生活方式与手机成瘾的综合关联研究。医学生作为卫生健康行业的未来栋梁，学习任务重，其手机成瘾防控应受到更高重视。此研究对陕西省专科医学生生活方式与手机成瘾情况进行调查，分析和评价健康生活方式与手机成瘾的综合关联，以期为预防和控制专科医学生手机成瘾提供参考。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

选取陕西省某高职院校医学专业的2908名学生作为研究对象。

1.2 调查方法

由受过统一培训的学校教师担任调查员，在征得学校和被调查学生的知情同意后，以班级为单位，通过线上发放并回收调查问卷。

1.3 调查工具

1.3.1基本情况调查表

回顾相关文献和调查表内容，自行设计基本情况调查表，内容包括性别、专业、年级、城乡、是否独生子女和月均消费。

1.3.2生活方式调查表

参考“中国慢性病前瞻性队列研究”[14]对生活方式的评价，此研究的生活方式包括吸烟、饮酒、饮食、体育锻炼和体质指数。通过自行设计生活方式调查表，开展问卷调查得到吸烟、饮酒、饮食、体育锻炼、身高和体重情况，并根据研究对象的身高和体重计算体质指数(body mass index，BMI)，BMI=体重(kg)/[身高(m)]2。

1.3.3大学生手机成瘾倾向量表(Mobile Phone Add- iction Tendency Scale,MPATS)

该量表由熊婕等[15]编制，共16个条目，包括戒断症状、突显行为、社交抚慰和心境改变4个维度，分值范围为16～80分，MPATS评分越高，表明手机成瘾倾向越高，总分48分及以上被界定为有手机成瘾倾向。总量表的Cronbach’s α系数为0.83，重测信度为0.91；4个维度的Cronbach’s α系数为0.64～0.80，重测信度为0.75～0.85。此次调查的Cronbach’s α系数为0.91。

1.3.4健康生活方式定义与评分计算

各项生活方式分组如下：①吸烟分为“从不吸烟”“有吸烟史(包括已戒烟和当前吸烟)”；②饮酒分为“从不饮酒”“有饮酒史(包括已戒酒和当前饮酒)”；③饮食分为“荤素均衡”“荤素不均衡(包括荤菜为主和蔬菜为主)”；④体育锻炼分为“每周锻炼4～7次及以上且每次锻炼>20min”“每周锻炼小于4次或每次锻炼≤20 min”；⑤BMI分类有“体型正常(18.5～23.9 kg/m2)”、“体型不正常[包括体型偏瘦(<18.5 kg/m2)”、“超重(24.0～27.9 kg/m2)”和“肥胖(≥28.0 kg/m2)]”。

该研究将生活方式满足以下标准生活方式的定义为健康生活方式：①从不吸烟；②从不饮酒；③荤素均衡；④每周锻炼4～7次及以上且每次锻炼>20 min；⑤BMI正常：18.5～23.9 kg/m2。上述5种生活方式，符合健康生活方式定义的得1分，不符合则得0分，合计为健康生活方式评分，分值范围为0～5分，分值越高表明生活方式越健康。根据评分，将研究对象分为5组：0～1分组、2分组、3分组、4分组和5分组，以 0～1分组作为参照组。

1.4 协变量

该研究结合相关文献和调查表内容，主要考虑的协变量包括性别(男；女)、年级(大一；大二)、城乡(城市；农村)、是否独生子女(是；否)和月均消费(<500元；500～999元；1000～1999元；≥2000元)。

1.5 统计分析方法

2 结果

2.1 调查对象基本信息

该研究一共发出问卷2908份，去除无效问卷95份，回收有效问卷共2813份，回收有效率为96.7%。2813名研究对象中，男生473人(16.8%)，女生2340人(83.2%)；大一学生1325人(47.1%)，大二学生1488人(52.9%)；检验专业558人(19.8%)，临床专业249人(8.9%)，护理专业1871人(66.5%)，助产专业135人(4.8%)；城市学生470人(16.7%)，农村学生2343人(83.3%)；独生子女492人(17.5%)，非独生子女2321人(82.5%)。

专科医学生MPATS评分为(37.1±11.1)分，有527人MPATS评分大于或等于48分，手机成瘾率为18.7%。研究对象的基本特征、MPATS评分和手机成瘾率如表1所示。

表1 研究对象的基本特征、MPATS评分和手机成瘾率

2.2 健康生活方式与MPATS评分的关联

以MPATS评分为因变量，健康生活方式为自变量，进行多因素线性回归。结果显示，与有吸烟史者相比，从不吸烟者MPATS评分低3.77分(b=-3.77，95%CI：-5.30～-2.24)；与有饮酒史者相比，从不饮酒者MPATS评分低2.24分(b=-2.24，95%CI：-3.11～-1.40)；与每周锻炼小于4次或每次锻炼≤20 min者相比，每周锻炼4～7次且每次>20 min者MPATS评分低4.12分(b=-4.12，95%CI：-5.20～-3.05)；与BMI不正常者相比，BMI正常者MPATS评分低1.23分(b=-1.23，95%CI：-2.04～-0.41)；饮食是否荤素均衡与MPATS评分无统计学关联(b=-0.04，95%CI：-0.86～0.78)。如表2所示。

表2 健康生活方式与MPATS评分关系的多因素线性回归分析结果

2.3 健康生活方式评分与MPATS评分的关联

以MPATS评分为因变量，健康生活方式评分为自变量，进行多因素线性回归。结果显示，健康生活方式评分2、3、4、5分者的MPATS评分比健康生活方式评分0～1分者分别低2.08分(b=-2.08，95%CI：-3.60～-0.56)、3.81分(b=-3.81，95%CI：-5.28～-2.33)、5.37分(b=-5.37，95%CI：-6.93～-3.82)和9.65分(b=-9.65，95%CI：-11.99～-7.31)。如表3所示。

表3 健康生活方式评分与MPATS评分关系的多因素线性回归分析结果

2.4 健康生活方式评分与手机成瘾的关联

以是否手机成瘾为因变量，健康生活方式评分为自变量，进行多因素Logistic回归分析。结果显示，2、3、4、5分者的手机成瘾风险比健康生活方式评分0～1分者分别低29%(OR=0.71，95%CI：0.51～0.99)、38%(OR=0.62，95%CI：0.45～0.86)、48%(OR=0.52，95%CI：0.36～0.73)和70%(OR=0.30，95%CI：0.15～0.59)。如表4所示。

表4 健康生活方式评分与手机成瘾关系的logistic回归分析结果

3 讨论

该研究结果显示，健康生活方式与MPATS评分及手机成瘾风险呈负相关，健康生活方式评分越高，MPATS评分与手机成瘾风险均越低。提示可通过引导在校大学生建立并坚持健康生活方式来降低手机成瘾的发生。

由于测量量表、地区、人群等的不同，当前国内外手机成瘾检出率存在一定差异。国内大学生手机成瘾检出率集中在12%～36%[16-19]，国外为10%～48%[20-22]，该研究的手机成瘾率为18.7%，处于国内报道的较低水平。该研究显示，专科医学生中健康生活方式评分5分的比例较低，仅占4.3%，多数学生为2～4分；现有研究也表明，大学生多种生活方式均维持健康的比例较低[23-24]，提示即使专科医学生接受了较多的医学健康教育，但还需要采取更加积极有效的措施引导学生建立并坚持健康的生活方式，以达到知信行合一。

与既往研究结果类似[25-27]，该研究显示，坚持每周4～7次且每次>20min的体育锻炼、从不吸烟、从不饮酒能显著降低MPATS评分。该研究还显示，BMI正常者MPATS评分更低，手机成瘾与BMI存在关联，但Jahrami H等[28]的研究未发现问题性手机使用与BMI间存在关联，这可能是测量人群和量表的不同造成的，还需进一步研究。既往研究发现[11-12]，饮食不规律和含糖食物摄入与手机成瘾正相关，该研究将健康饮食行为定义为荤素搭配均衡，暂未发现荤素搭配与手机成瘾的关联。

现有关于手机成瘾与吸烟、饮酒、饮食、体力活动、BMI等生活方式的关联研究仅涉及1或2种生活方式。该研究将上述5种生活方式联合分析，表明随着健康生活方式的增多，MPATS评分和风险存在下降趋势。根据手机成瘾的补偿性使用理论和网络成瘾的人格-情感-认知-执行交互模型[29-30]，成瘾者受人格、情感、认知、执行四大因素的复杂交互影响，引起补偿效应的产生，最终导致成瘾。模型中，情感和认知因素主要通过影响压力应对、线索反应性与渴求、认知偏见、情绪调节和注意力偏差等引起成瘾行为，执行因素则通过降低执行功能、降低控制能力等导致成瘾行为。有证据证明[31-32]，健康生活方式与社会支持、心理弹性、自我效能和压力应对(情感与认知因素)存在正相关关系，与自我控制、时间管理(执行因素)也存在正相关关系[33-34]。故推断健康生活方式可能通过影响情感、认知和执行三大因素，抑制补偿效应的产生，最终达到预防和控制手机成瘾的效果。

综上所述，该研究较好地证明了健康生活方式与手机成瘾存在明显负向关联，并基于手机成瘾机制，对健康生活方式降低手机成瘾风险的可能机制进行了初步探讨，为大学生建立并坚持健康生活方式、降低手机成瘾风险提供了依据。因此，建议学校和社会要注重提高学生对健康生活方式的整体认识，尽早宣传引导学生建立并坚持健康的生活方式，尤其要加大体育锻炼、禁烟限酒、保持正常BMI的宣传教育，有效降低手机成瘾率，营造良好的校园氛围。

该研究存在一定的局限性。首先，研究属于横断面调查，尚不能确证健康生活方式与手机成瘾风险和评分下降的因果关系，且研究未涉及手机成瘾与生活方式相互作用机制；其次，研究中对如饮食、体育锻炼等变量的调查可能不够精确；最后，该研究仅选取陕西省一所专科院校进行调查，结果的泛化仍需谨慎。