中华流行病学杂志  2015, Vol. 36 Issue (10): 1148-1152   PDF    
http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2015.10.024
中华医学会主办。
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米白冰, 赵亚玲, 党少农, 李强, 杨睿海, 颜虹.
Mi Baibing, Zhao Yaling, Dang Shaonong, Li Qiang, Yang Ruihai, Yan Hong.
应用分位数回归对陕西省汉中市农村居民健康相关生命质量及其影响因素的分析
Quantile regression analysis of health-related quality of life of rural residents in Shaanxi and its associated factors
中华流行病学杂志, 2015, 36(10): 1148-1152
Chinese Journal of Epidemiology, 2015, 36(10): 1148-1152
http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2015.10.024

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投稿日期: 2015-03-02
应用分位数回归对陕西省汉中市农村居民健康相关生命质量及其影响因素的分析
米白冰1, 赵亚玲1, 党少农1, 李强1, 杨睿海2, 颜虹1     
1. 710061 西安交通大学医学部公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室;
2. 汉中市人民医院心内科
摘要: 目的 应用分位数回归分析陕西省汉中市农村居民健康调查数据,探讨当地居民健康相关生命质量(HRQOL)的分布特点和影响因素,并展示分位数回归应用于HRQOL分析的价值。方法 使用横断面调查获得的2 737名被调查者的资料,采用SF-36量表评估被调查者的HRQOL现状,应用分位数回归模型分析精神健康状况(MCS)和躯体健康状况(PCS)得分,并了解HRQOL状态及其影响因素。结果 汉中市农村居民HRQOL分布情况与国内其他地区类似,但不同分位点MCS和PCS得分的影响因素及其影响程度有差异。整体而言,婚姻状况、教育程度、体力活动、既往疾病史对MCS和PCS得分存在显著影响。结论 了解汉中市农村居民HRQOL分布特征及其影响因素,可有针对性地采取措施提升当地居民的HRQOL。
关键词: 健康相关生命质量     影响因素     分位数回归     农村居民    
Quantile regression analysis of health-related quality of life of rural residents in Shaanxi and its associated factors
Mi Baibing1, Zhao Yaling1, Dang Shaonong1, Li Qiang1, Yang Ruihai2, Yan Hong1     
1 Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Health Science Center of Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710061, China;
2 Department of Cardiovascular Diseases, Hanzhong People's Hospital
Abstract: Objective This study aimed to apply quantile regression to study Hanzhong rural residents health survey data, explore the local distribution characteristics of health-related quality of life (HRQOL) and influencing factors and present the value of quantile regression applying in analysis of HRQOL. Methods In this cross-sectional population-based study, we evaluated the HRQOL of 2 737 subjects through filling Short-Form Health Survey (SF-36). Quantile regression model was used to compare MCS and PCS scores and evaluate the associated factors. Results With different quantiles MCS and PCS score, the associated factors and influence degree were different. In general, the influences of marital status, educational level, physical activity, history of disease and HRQOL in the part of the percentile scores were significant. Conclusion Analysis of the distribution of HRQOL of rural residents in Hanzhong and influencing factors would benefit the improvement of HRQOL of local residents.
Key words: Health-related quality of life     Influencing factors     Quantile regression     Rural resident    

健康相关生命质量(HRQOL)作为评估个体健康状态,指导基层卫生工作的主观循证指标受到卫生工作者的日益重视,应用日趋广泛[1, 2, 3]。目前对HRQOL的评估多采用EQ-5D量表、WHO生存质量测定量表(WHOQOL)和SF-36量表等。其中SF-36量表有较好的普适性,国际上应用较为广泛[4]。本研究应用分位数回归研究陕西省汉中市农村居民健康调查获得的数据,旨在探讨当地居民HRQOL的分布特点和影响因素,并展示分位数回归应用于HRQOL分析的价值。

资料与方法

1. 资料数据:源自2010年10-11月汉中市农村人群横断面调查[5]。选取该市汉台区9个农业乡镇作为调查现场,采用分层随机整群抽样方法,以每个乡镇作为一层,每层随机抽取1个村,再依照常住人口登记数据从该村抽取约330户家庭,每户家庭抽取1名18~80岁常住居民进行调查。

2. 调查方法:采用集中调查及一对一问卷的方式收集被调查者基本信息,包括年龄、性别、教育程度、婚姻状况、生活行为习惯(体力活动、吸烟、饮酒)、疾病史和就医情况;身高、体重及血压数据由汉中市人民医院医生使用统一器材按标准收集;使用SF-36健康状况量表作为测量工具获取调查对象的HRQOL。

3. 指标定义:调查人群的家庭经济状况由收入、家庭财产状况等指标应用主成分分析方法,计算财富指数获得,按三分法分为贫穷、一般、富裕3个等级;体力活动按活动时间分为高强度(≥2次/周)、中等强度(1~7次/月)、低强度(<1次/月);吸烟状况按吸烟频率分为吸烟(≥1支/天,或戒烟时间<2年)、不吸烟(从不吸烟或每天吸烟<1支,已戒烟);饮酒状况按饮酒频率划分,≥1次/月定义为饮酒,否则为不饮酒。

选择国际通用的SF-36量表中文版评估HRQOL[6]。该量表通过计算36个问题得分,获得分别代表生理机能(PF)、生理职能(RP)、躯体疼痛(BP)、一般健康状况(GH)、精力(VT)、社会功能(RE)、情感职能(MH)以及精神健康状态(SF)8个维度得分,计分范围0~100分,分数越高代表该维度功能越好。将8个维度的生命质量得分代入常模中计算分别获得躯体健康状况得分(PCS)和精神健康状况得分(MCS)[7],再使用PCS和MCS对人群HRQOL进行综合评价,分数越高提示HRQOL越好(由于目前尚无中国人的常模数据,本研究中采用美国常模的相关数据计算PCS和MCS[8, 9])。

首先计算各维度得分(0~100分)

并利用Z变换得分及常模中因子得分系数,计算PCS和MCS:

上式中MxSx分别代表各维度得分的均值和标准差,WxVx分别代表美国常模中各维度的因子得分系数(表 1[8]

表 1 SF-36量表中美国常模的相关数据

4. 统计学分析:使用EpiData 3.1软件建立数据库,调查数据采用双录入方法,利用SAS 9.3软件分析数据。以x±s描述计量资料,用率和构成比描述计数资料。对SF-36得分各维度的组间比较采用Kruskal-Wallis秩和检验,因部分维度得分存在天花板效应和地板效应(ceiling and floor effects)[10],其分布并不符合正态分布,因此对其分析采用分位数回归进行统计分析。本研究考虑MCS和PCS的分布特点,间隔选取P15、P30、P45、P60、P75和P90条件分位数点作为代表,描述分位数回归分析结果,用以展示HRQOL较差组(以P15、P30分位数点为代表)、一般组(以P45、P60分位数点为代表)、较好组(以P75、P90分位数点为代表)人群的得分情况及其影响因素。检验水准α=0.05。

结果

1. 样本特征:本次实际调查3 030人,其中2 737人接受HRQOL量表评估,应答率为90.3%。调查对象平均年龄(50.11±11.46)岁,其中65.5%为女性。男女性调查对象间年龄、教育程度、婚姻状况、疾病史、生活习惯、体质情况的差异有统计学意义(P<0.05);男性与女性相比,年龄较大,教育程度较高,单身比例较高,既往有糖尿病及慢性心脏病史较多,体力活动较少,吸烟、饮酒者的比例高,DBP均值高(表 2)。

表 2 调查对象特征

2. HRQOL得分情况:HRQOL各维度得分见表 3。从偏度、峰度及极端值分布比例可见,各维度得分不服从正态分布,且存在天花板和地板效应,故用M和四分位数统计描述,以秩和检验比较按性别分组的组间各维度得分差异(表 4)。SF-36量表 8个维度得分存在性别差异,且各维度间的差异均有统计学意义。使用PCS和MCS综合评估HRQOL,男性MCS和PCS分别为51.84(45.80~56.20)和53.72(48.54~56.87),女性分别为51.35(42.85~55.59)和52.36(45.18~56.58)。秩和检验发现组间存在差异(MCS:Z=2.67,P<0.01;PCS:Z=3.88,P<0.01),提示人群HRQOL存在性别间差异。

表 3 SF-36 各维度得分分布

表 4 健康相关质量得分各维度组间比较

3. 影响HRQOL分析的因素:分别以MCS和PCS作为因变量,以年龄、性别、婚姻状况、教育程度、家庭经济状况、吸烟、饮酒、心脏病、糖尿病、脑血管疾病、BMI、SBP和DBP作为自变量,进行分位数回归分析,比较影响调查人群HRQOL的因素。结果显示,HRQOL较差、一般、较好人群的影响因素不同(表 5表 6)。回归系数 β代表因素对HRQOL的影响程度,β>0表示该因素为HRQOL的保护因素,β<0则提示为危险因素。生活质量较低组的MCS受婚姻状况(已婚/P15β=8.10,P<0.05;已婚/P30β=5.05,P<0.05)、教育程度(初中及以下/P15β=13.06,P<0.05)、家庭经济状况(一般/P30β=-0.23,P<0.05)、吸烟(吸烟/P15β=3.76,P<0.01)、既往疾病史(心脏病/P15β=-5.02,P<0.01;心脏病/P30β=-5.08,P<0.01;糖尿病/P30β=-4.86,P<0.01;脑血管病/P30β=-6.09,P<0.01)的影响;生活质量一般组的MCS主要受体力活动和既往疾病史的影响;生活质量较好组的MCS主要受教育程度、体力活动、心脏病史的影响。而PCS的分析与之类似,生活质量较低组受婚姻状况、体力活动、既往疾病影响;生活质量一般组受年龄、性别、婚姻状况、教育程度、体力活动、饮酒、疾病史的影响;生活质量较好组受体力活动、饮酒、疾病史的影响。

表 5 MCS及其影响因素的不同百分位数分析

表 6 PCS及其影响因素的不同百分位数分析

同一因素对不同HRQOL水平的人群影响程度存在差异。以对MCS影响较大的既往心脏病史为例,β取值在-5.02~-1.56之间时,对MCS较差人群的影响程度较一般和较好人群更严重(心脏病/P15β=-5.02,心脏病/P30β=-5.08,P<0.01),而MCS水平越高的人群,其得分受患心脏病的状态影响越小(心脏病/P15β=-5.02,心脏病/P75β=-2.01,P<0.01)。表明这些因素对MCS均表现出降低得分水平。

讨论

本研究描述了汉中市不同性别农村居民的HRQOL现状,发现两组人群的GH维度得分值均为最低,与我国大陆和香港人群的相关研究呈现的最低分所在维度一致[6, 11]。而进一步运用分位数回归分析影响HRQOL的因素发现,不同MCS和PCS百分位数的影响因素及其影响程度有差异。整体而言,婚姻状况、教育程度、体力活动、心脏病、糖尿病等既往疾病史对MCS和PCS存在显著性影响,与国内一些调查结果相似[1, 2, 3, 12, 13];同时,上述因素对不同生命质量得分的人群影响因素也有差异,一般而言MCS和PCS较低得分的人群受既往疾病史影响更加严重。

本研究农村居民HRQOL分布不均衡,反映了健康不公平的重要指标。而其可能产生的原因是教育程度的差异,即受教育程度越低,HRQOL得分越低,且人群HRQOL的降低幅度越大。因此,要提高农村居民整体健康水平,需要重视提升其受教育程度,尤其重视对较低文化程度人群的健康教育。本研究表明慢性疾病史可导致农村居民HRQOL显著下降,提示在农村居民基础公共服务中,要重点关注慢性病的防治。调查中还发现,饮酒行为与HRQOL的关系可能更为密切,除生活质量最低的人群(P15)外,饮酒行为始终表现出提高PCS的趋势(P30:β=1.31至P90:β=1.28),与一些研究结果一致[14, 15],其原理尚不明确。

本研究为横断面调查,存在一定的信息偏倚,且结果无法确定该地区居民的生命质量和相关因素的因果关系。由于本研究采用的SF-36量表为第一版,缺乏中国人常模,不能与国内其他生命质量研究进行横向对比,其外推受限。尽管如此,本研究采用分位数回归方法研究HRQOL,并描述了汉中市农村居民HRQOL分布特征,且发现若干影响HRQOL的因素,将有助于提高当地居民健康状态的全面认识,为有针对性地采取措施提升当地居民HRQOL提供理论支持,具有一定的参考价值。

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