【摘要】：健康生活方式行為能有效預防或延緩各類慢性病發(fā)生，它包括健康促進行為和健康保護行為兩個方面。健康促進行為是一種積極主動地提高個人健康水平的方法，而健康保護行為則與健康危險因素相關(guān)，它通常是指通過降低危險因素對健康的危害以維持當前的健康水平。健康促進行為和健康危險因素都具有高維、多變量、不可直接測量等特點，為便于數(shù)據(jù)的整合和信息的提取，我們借助了潛變量分析技術(shù)。 研究目的： 1．提取健康促進行為的潛在維度。2．比較不同性別、年齡構(gòu)成的體檢人群中生活方式相關(guān)危險因素及健康狀況的潛在類別的差異。3．評價可控危險因素對健康狀況的影響效應。4．篩選影響慢性病的主要危險因素以構(gòu)建慢性病預測的結(jié)構(gòu)方程模型。 數(shù)據(jù)來源： 1．為測量健康促進行為的潛在維度，采用基于社區(qū)的調(diào)查數(shù)據(jù)，共1034份。2．為比較不同性別、年齡構(gòu)成的體檢人群中健康危險因素及健康狀況的潛在類別的差異，收集北京市某健康管理中心2010年1月-12月累計調(diào)查可用健康體檢數(shù)據(jù)5677份。3．為評價可控健康行為對健康狀況的效應以及構(gòu)建慢性病預測的結(jié)構(gòu)方程模型，連續(xù)收集北京市某健康管理中心2008年1月-2010年12月三年的健康體檢數(shù)據(jù)。 研究方法： 1．為了研究健康促進行為的潛在構(gòu)成，我們采用有序因子分析（OrdinalFactor Analysis, OFA）方法。2．運用潛在類別分析（Latent Class Analisis,LCA）方法，比較不同性別、年齡人群的健康危險因素和健康狀況的潛在類別。3．評價可控健康行為對健康狀況的效應采用多元多水平（Multivariatemultilevel, MVML）分析方法。4．運用遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeural Network, ANN）、多變量自適應回歸樣條（Multivariate adaptiveregression splines, MARS）等數(shù)據(jù)挖掘方法篩選慢性病主要危險因素，并采用結(jié)構(gòu)方程模型（Strctural Equation Model, SEM）估計健康促進行為和生活方式相關(guān)危險因素對慢性病發(fā)生的影響。 研究結(jié)果： 1．以中國老年人群健康促進生活方式量表（HPLP-Chinese Elderly,HPLP-CE）為實例建立健康促進行為的6個潛在維度（壓力處置、自我實現(xiàn)、健康責任、活力、人際支持和營養(yǎng)行為）。HPLP-CE總量表分半信度為0.857，重測信度0.68，Cronbach’s α系數(shù)為0.912，均優(yōu)于HPLP-C量表。HPLP-CE總得分與健康狀況量表總得分顯著正相關(guān)。其中4個維度（壓力處置、自我實現(xiàn)、活力、人際支持）在患有慢性病的受試者中的得分均低于未患慢性病的受試者，且有統(tǒng)計學意義。 2．依據(jù)WHO報告發(fā)展中國家主要健康危險因素，分別構(gòu)建全部樣本、不同性別、年齡組的健康體檢人群的的生活方式相關(guān)危險因素及健康狀況的潛在類別模型。全部樣本健康危險因素的LCA模型為3類，根據(jù)其特性分別命名為健康組（23.26%）、不健康組（34.84%）和缺乏體育鍛煉組（41.89%）。對不同性別構(gòu)建LCA模型，發(fā)現(xiàn)女性組與全部樣本有相似的健康行為模式；男性組除健康組和不健康組外，更為突出的是高吸煙、飲酒組（15.96%），這組人群中吸煙、飲酒者占80%以上。不同年齡組的LCA模型顯示，與全部樣本不同的是30歲的青少年組和≥60歲的老年組，這個年齡段的人群2-類LCA模型與數(shù)據(jù)擬合最好，根據(jù)條件概率命名為健康組和不健康組。另外，構(gòu)建健康狀況相關(guān)測量指標的LCA模型，發(fā)現(xiàn)3-類模型與數(shù)據(jù)擬合最好，分別定義為正常組（37.15%）、高危人群（16.5%）和邊緣高危人群（43.65%）。 3．評價可控健康危險因素對健康狀況的影響效應。隨著BMI增加，甘油三脂TC、總膽固醇TG、低密度脂蛋白LDL顯著增加，而高密度脂蛋白HDL顯著降低。男性組體重指數(shù)平均每增加1Kg/m2，，TC增加10.14mg/dl，TG增加1.72mg/dl，LDL增加1.91mg/dl，而HDL則降低1.01mg/dl；女性組，體重指數(shù)平均每增加1Kg/m2，TC增加8.50mg/dl，TG增加約1mg/dl，LDL增加1.40mg/dl，而HDL則降低1.27mg/dl。參加體育鍛煉能顯著降低TC、TG和LDL。經(jīng)常吸煙、飲酒的男性的TC、TG和LDL顯著升高。男性組蔬菜、水果攝入不足者的TC、TG水平較高。 4．年齡、空腹血糖、體重指數(shù)、收縮壓和總膽固醇等體檢指標作為影響慢性病的主要危險因素被篩選出來，可作為慢性病預測的測量指標。構(gòu)建健康促進行為和健康危險因素對慢性病發(fā)生影響的SEM。通過修正模型，最終構(gòu)建的SEM模型與數(shù)據(jù)擬合良好，適配度指數(shù)CFI=0.92，TLI=0.90，RMSEA=0.050.08。健康促進行為對慢病預測的直接作用效應為0.26，基于生活方式的健康危險因素對慢病預測的直接作用效應為0.30。 研究結(jié)論： 1．構(gòu)建了測量老年人群健康促進行為量表維度，其中心理和內(nèi)心的自我反省是評估老年人健康促進行為的突出因素。2．不同性別和年齡構(gòu)成的體檢人群的潛在類別模型不同，其中“嚴重缺乏體育鍛煉”類較為突出。LCA方法是有效處理多個健康行為變化的全新方法，所得結(jié)論可為有針對性地進行健康管理提供信息。3．年齡、空腹血糖、體重指數(shù)、收縮壓和總膽固醇是主要慢性病預測的指標。4．健康促進行為和健康危險因素對慢性病的發(fā)生有顯著效應，且作用效應相當。 本課題①以中國老年人群健康促進生活方式量表（HPLP-ChineseElderly, HPLP-CE）為實例建立健康促進行為的6個潛在維度（壓力處置、自我實現(xiàn)、健康責任、活力、人際支持和營養(yǎng)行為）。②借助潛變量分析技術(shù)比較不同性別、年齡的人群的健康危險因素及健康狀況的潛在類別模型，為有效利用健康體檢數(shù)據(jù)提供分析策略。③聯(lián)合應用遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和多變量自適應回歸樣條等數(shù)據(jù)挖掘方法分階段篩選慢性病危險因素。④將慢性病危險因素作為預測慢性病發(fā)生的測量指標，采用SEM分析健康促進行為及健康危險因素對慢性病的效應。 綜上所述，本課題采用潛變量技術(shù)分析健康促進行為和健康危險因素的潛在測量維度，構(gòu)建了慢性病測量的SEM。健康促進行為及健康危險因素對健康狀況效應的潛變量分析能為慢性病的有效干預提供科學依據(jù)，使干預措施更具針對性和準確性。本研究為有效利用健康體檢數(shù)據(jù)提供統(tǒng)計分析策略，分析結(jié)果為健康管理提供證據(jù)，可以通過選擇性干預措施有效改善我國居民健康狀態(tài)。
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【學位授予單位】：第四軍醫(yī)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：R181.3

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 中國肥胖問題工作組數(shù)據(jù)匯總分析協(xié)作組;我國成人體重指數(shù)和腰圍對相關(guān)疾病危險因素異常的預測價值:適宜體重指數(shù)和腰圍切點的研究[J];中華流行病學雜志;2002年01期

2 應桂英,李寧秀,任曉暉,劉丹萍;四川省城市居民腦血管病主要危險因素定量評價標準的研究[J];中華流行病學雜志;2003年12期

3 韋懿蕓;顏艷;王多勞;郭艷芳;張磊;孫振球;;中文版SF-36在社區(qū)老年人生存質(zhì)量評價中的應用[J];中南大學學報(醫(yī)學版);2006年02期

本文編號：2437896