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目的探索浙江省居民高频听力损失（HL）的现状及影响因素,建立针对浙江省居民的高频HL风险评估模型,为浙江省高频HL高危人群的筛查及制定针对性的健康干预措施提供依据。方法以2016年10月至2018年1月在浙江省的江山市、桐庐县、安吉县、缙云县,嘉兴市、杭州市的社区和医院进行常规体检年龄≥25周岁的居民为调查对象,应用自行设计的调查问卷对浙江省居民进行问卷调查,同时使用专业纯音听力测试方法对居民进行听力测试。收集的数据采用Epidata3.1建立数据库,统计分析方法利用SPSS20.0,P<0.05表示差异有统计学意义。利用Logistic回归分析高频HL的影响因素,建立Logistic回归模型;利用Homer-Lemeshow拟合优度检验来判断模型的拟合度大小。采取ROC曲线来评价模型,结合各切点灵敏度和特异度的结果,将曲线上最靠近左上方的约登指数最大的点作为模型的最佳临界点;利用10%的验证样本来检验模型的效果。结果1.基本情况通过调查问卷和纯音测听收集所需的居民信息4745份,排除数据严重缺失及信息可疑被调查对象后,得到有效问卷4385份,有效率92.4%。在总数据库中整理出高频HL与听力正常者（任一频率都正常）将此合并为一个新的数据库,共计4037人,其中90%样本用来建立高频HL风险评估模型,10%样本用来验证模型的效果。2.高频HL的影响因素经单因素Logistic回归分析发现,一般人口学特征方面:年龄、性别、文化程度;家族史方面:家族遗传病史;现患史方面:耳鸣、耳痛、耳闷、高血压、高血脂、糖尿病、偏头痛、冠心病、急慢性中耳炎、慢性肾病;生活行为方面:吸烟、二手烟、饮酒、睡眠时长、耳机音量、每日食用一斤瓜果蔬菜、体育锻炼;工作和居住环境方面:工作噪音、生活噪音,这23个因素在单因素分析下差异有统计学意义（P<0.05）,可能与高频HL有关,再将高频单因素分析有统计学意义的因素再进行多因素Logistic分析,来控制混杂因素的影响,最终得出一般人口学特征方面:年龄、文化程度;现患病史方面:耳鸣、耳闷、高血压、高血脂、急慢性中耳炎;生活行为方面:吸烟、二手烟、耳机音量大小、体育锻炼;工作和居住环境方面:工作噪声,这12个因素与高频HL有关。其中文化程度高、体育锻炼这2个因素是高频HL的保护因素,其余10个因素是高频HL的危险因素。3.高频HL风险评估模型的建立及验证LogitP=-5.028+0.095X1-0.468X3+0.490X5+0.534X7+0.710X8+0.420X9+1.478X14+0.502X17+0.201X18+0.418X21-0.218 X23+0.271 X24T=-5.028+0.095*年龄-0.468*文化程度+0.490*耳鸣+0.534*耳闷+0.710*高血压+0.420*高血脂+1.478*急慢性中耳炎+0.502*吸烟+0.201*二手烟+0.418*耳机音量-0.218*体育锻炼+0.271*工作噪音模型在Homer-Lemeshow拟合优度检验下得到P=0.092（P>0.05,表明模型拟合度较好）,在ROC曲线下模型的面积为0.871（见表1）,标准误为0.006,P=0.000,95%CI:（0.860-0.883）（ROC曲线见图1）。分析发现在ROC曲线下当灵敏度78.2%,特异度82.5%时,约登指数最大为0.607,此时的P=0.5662,累计总评分为T=0.2664。模型效应的验证用10%的验证样本,最终根据模型得到阳性预测值为80.5%,阴性预测值为79.3%,符合率为79.9%,Kappa值为0.597。结论1.年龄、耳鸣、耳闷、高血压、高血脂、急慢性中耳炎、吸烟、二手烟、耳机音量、工作噪音是高频HL的独立危险因素,文化程度高、体育锻炼是高频HL的保护因素。2.建立了关于浙江省居民高频HL风险评估模型,可以用于高频HL高危人群的筛查,并为高危人群的进行针对性的健康管理提供依据。