亚健康评定量表在潮州市城镇居民中的评价与应用

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研究目的:本研究来源于“城镇居民亚健康状态的评价方法学及健康管理模式研究”广东课题组,主要目的是评价前期研究建立的亚健康评定量表在城镇居民中应用的效能,通过对潮州市城镇居民进行亚健康状况调查,建立潮州市城镇居民亚健康常模,对居民亚健康状况进行影响因素分析和评价。为现阶段亚健康研究提供参考信息,并给城镇居民亚健康状态的评价方法学及健康管理模式研究提供数据支持。本研究主要特点在于此次研究所调查人群为城镇居民,划界常模采用正态分布法四区间与五区间比较,且对量表架构检验采用结构方程。研究对象和方法:1、研究对象本研究采用便利抽样选取了1000例潮州城镇居民为样本,从2011年7月-10月进行现场调查。2、研究方法(1)主要定义亚健康:个体在生理和心理上诊断没有患疾病的情况下,出现的一种低生活质量状态。这种状态主要表现在生理、心理以及社会关系3个方面,具体有躯体,器官、情绪、社会交往等方面的下降或减少。城镇居民:本研究泛指具有常住户口在城镇居住6个月或以上者。(2)研究工具本研究的研究工具为“城镇居民亚健康状况调查问卷-广东版”,该调查问卷是在参考广东省公务员亚健康状况调查问卷的基础上发展而来,包括以下四个部分:一般情况、生活方式及经历事件、亚健康评定量表(SHMSV1.0)以及生存质量测量量表(the MOS36item short from health survey, SF-36)。SHMS V1.0是基于我国文化背景下,由30位相关学科专家经过3轮专家咨询、论证,筛选出的包括39个亚健康评价指标而组成。包括3个二阶维度、9个一阶维度共39个条目。SF-36量表即健康调查简表,是在1988年Stewartse研制的医疗结局研究量表(medical outcomes study-short from, MOS-SF)的基础上,由美国波士顿健康研究所发展而来,具有较好的信度和效度。量表包含8个维度,36个条目。(3)量表效能评价本研究采用信度与效度来评价量表的效能。信度是指量表测量结果的一致性和稳定性,即测量过程中随机误差造成的测定值的变异程度的大小。本研究通过重新信度、内部一致性信度以及分半信度对SHMSV1.0进行信度检验,内部一致性信度采用Cronbach’s a系数进行评价。效度是指量表是否能对它想要测量的维度、现象或者结构进行评估和描述的能力。本研究采用结构效度、内容效度以及效标效度。结构效度通过条目与一阶维度,一阶维度与二阶维度间的相关性,因子分析以及结构方程进行检验,效标效度采用SF-36作为评价标准。3、统计方法数据处理采用Epidata3.0、SPSS18和Amos16软件对数据进行管理与分析。本研究采用相关性分析、因子分析和结构方程等方法对SHMS V1.0的信度效度做分析;量表常模采用均数±标准差、百分位常模和正态分布法来确定SHMSV1.0各个区界界值;影响因素分析采用多元线性回归和Logistic回归等方法。4、质量控制本研究来源于“城镇居民亚健康状态的评价方法学及健康管理模式研究”广东课题组,严格按照课题组统一计划与要求实行,确保研究的科学性。问卷调查过程中,每次现场工作均保证由1名研究生和2-3名本科生及1名当地居委会或镇政府人员陪同进行问卷发放和调查。问卷筛选过程中,剔除应答高度相似问卷、填写严重缺漏问卷、前后严重矛盾问卷以及应答完全相同问卷。录入过程中,采用Epidata3.0软件建立数据库并进行双盲录入,降低录入错误。结果:1、信度与效度研究1.1信度(1)重测信度本研究中SHMS V1.0的重测信度为0.967;3二阶维度相关系数分别为0.947、0.918以及0.925。(2)内部一致性信度SHMS V1.0的内部一致性信度标准化Cronbach’s a系数为0.934,3二阶维度生理(Subscale of Physical Sub-health, PS)、心理(Subscale of Mental Sub-health, MS)以及社会(Subscale of Social Sub-health, SS)标准化Cronbach’s a系数分别为0.874、0.861以及0.875。(3)分半信度将量表35条目分为17和18条目,分半信度为0.827, SHMSV1.0的分半信度较高。各信度指标P均小于0.01,且系数均大于0.8,量表信度好。1.2效度(1)结构效度35条目与9一阶维度的相关系数范围在0.617-0.919,所有条目均与量表结构所分一致,与其所属一阶维度相关性高,且均有统计学意义(P<0.01)。9一阶维度与3二阶维度相关性较大而且有统计学意义(P<0.01),相关系数为0.676-0.909,各一阶维度均与所属的二阶维度相关性大,而且与其他二阶维度相关性小,均符合量表设计维度架构。因子分析结果,KAO统计量为0.935,P<0.01,可用因子分析,但用9因子时所有条目未能全部进入所属维度,扩大至11个因子时,所有条目进入所属维度,其中,第1因子与第11因子共同解释心理症状维度,第6因子与第9因子共同解释器官维度,累积贡献率达到69.58%。结构方程比较9因子模型与11因子模型结果:9因子模型分析结果为:GFI=0.880, TFI=0.889, IFI=0.902>0.9, CFI=0.902>0.9, RMR=0.042<0.05, RMSEA=0.054<0.08, SRMR=0.0498<0.05,基本达到适配水平。11因子模型与数据不适配,说明9因子模型优秀且符合原设计架构。(2)效标效度本研究以SF-36量表作为评价标准,对其得分以及SHMS V1.0二阶维度Spearman-Brown相关分析,结果显示原始总分(General Item of Sub-health, GS)相关系数为0.794,PS原始分相关系数为0.732,MS原始分相关系数0.652,总体的相关性较好。2、潮州市城镇居民亚健康评定量表常模研究通过参考均数常模与百分位常模得到划界常模五区间,分别定义,[0,x-s)划为疾病区间、[x-s,x-0.5s)划为重度亚健康区间、[x-0.5s,x+0.5s)划为中度亚健康区间、[x+0.5s,x+s)划为轻度亚健康、[x+s,100]划为健康区间。3、潮州市城镇居民亚健康发生率潮州市城镇居民亚健康发生率为67.77%,其中男性发生率为65.73%,而女性发生率为69.89%。各年龄组,<25、25-、35-、45.、55-和>65亚健康发生率分别为74.84%、71.77%、62.98%、63.31%、68.47%和62.96%。4、潮州市城镇居民亚健康发生的影响因素分析本研究通过多元线性回归与Logistic回归分析影响亚健康发生率的因素,发现15个变量均对亚健康发生有影响。在多元线性回归中发现对居住地条件满意、营养状况好、每天睡眠时间充足和经常锻炼的人得分高(得分越高为越健康);年龄高、久坐伏案工作时间长、工作压力大、退休、发生意外事故、家庭出现经济问题、与家人不和、好友病重的人得分低。Logistic回归中,健康与亚健康分组(定义为1和2)发现营养状况好(OR=0.393)、每天睡眠时间充足(OR=0.593)和居住地条件满意(OR=0.400)对亚健康状况呈负关联,日均工作时间长(OR=1.319)、经常熬夜(OR=1.295)、久坐伏案工作时间长(OR=1.241)和近一个月经历负面事件(OR=2.061)对亚健康状况呈正关联。结论1、SHMSV1.0具有较好的信度和效度。2、SHMSV1.0划界方案为以x+0.5s和x±s为4界点划分成5个区间。3、潮州市城镇居民亚健康发生率为67.77%。4、从两种回归分析中发现影响因素共15个,其中共同影响因素有4个。
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