江西省農村常住與外出人群慢性病患病率動態變化分析

陳 晨，袁兆康，鄒姣姣，張連軍，劉 洋，陳宇星，范 思，藍桂蓮

作者單位：330006江西省南昌市，南昌大學公共衛生學院衛生統計學教研室

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江西省農村常住與外出人群慢性病患病率動態變化分析

陳 晨，袁兆康，鄒姣姣，張連軍，劉 洋，陳宇星，范 思，藍桂蓮

作者單位：330006江西省南昌市，南昌大學公共衛生學院衛生統計學教研室

【摘要】目的 了解在城鎮化背景下江西省農村常住與外出人群慢性病患病率動態變化趨勢，分析慢性病患病影響因素。方法采用多階段分層整群抽樣選取研究對象，于2006、2008、2010、2012年和2014年對江西省蘆溪縣、修水縣和婺源縣開展五次入戶調查，結果經加權進行縱向對比研究，并分析影響農村常住人群患慢性病的因素。結果調查加權后歷年常住人群占總人口比例依次為65.92%、68.36%、64.31%、76.04%、72.02%，不同年份外出人群與常住人群人數比較，差異有統計學意義(χ2=61 118.11，P<0.001)。不同年份外出人群與常住人群年齡分布比較，差異均有統計學意義(P<0.001)。常住人群老年人口比例較高，65～歲人口均超過10%，外出人群主要集中在5～44歲。不同年份外出人群半年內慢性病患病率低于常住人群，差異均有統計學意義(P<0.001)。同一年份常住人群不同年齡半年內慢性病患病率比較，差異均有統計學意義(P<0.001)；其中2006、2012年和2014年65～歲慢性病患病率均高于同一年份其他年齡段慢性病患病率(P<0.05)。同一年齡段不同年份常住人群半年內慢性病患病率比較，差異均有統計學意義(P<0.001)；其中35～歲常住人群2012年慢性病患病率均低于其他年份，55～歲常住人群2014年慢性病患病率均高于2006年、2008年和2012年(P<0.05)。55～歲外出人群不同年份慢性病患病率比較，差異有統計學意義(P<0.05)。Logistic回歸分析結果顯示，年齡、文化程度、吸煙是影響農村常住人群患有慢性病的因素(P<0.05)。結論城鎮化背景下，江西省農村地區常住人群高年齡段人數所占比例較高，且慢性病患病率與年齡、文化程度、吸煙有關，需加強農村地區慢性病的防治力度。

隨著我國社會主義市場經濟體制改革的不斷深化和迅速發展，我國經濟迅速繁榮，城鎮化也成了市場經濟發展的必然要求。城鎮化進程深入，產業結構、土地及地域空間發生變化，發達城市擁有更便利的生活，更高的收入，吸引著農村勞動力向城市流動[1]。欠發達地區人口向發達地區流動，勢必會對流出地的人口結構產生影響[2]，人口結構的變化會影響地區健康水平。由于外出人群多數時間不在當地，大部分不會在當地看病就醫，將這部分人群納入到農村患病住院調查中會造成誤差，本研究將分別計算外出人群與常住人群慢性病患病情況，對數據進行加權處理，分析各年齡段半年內慢性病患病率動態變化，分析慢性病影響因素。

1資料與方法

1.1調查對象與抽樣方法本研究資料源自江西省新農村合作醫療研究長期追蹤調查資料。選取江西省婺源縣、蘆溪縣、修水縣作為觀察點，觀察點的選擇采用多階段分層整群隨機抽樣方法，在全縣范圍內按經濟發展狀況分層，采取百分位數法于33.33%和66.67%兩個截點分為三層，每層以人口數排序，按累積人口數隨機抽取1個縣，每個縣再以同樣的方法抽取3個鄉，各鄉分別抽取3個行政村，每個村隨機抽取70戶居民進行調查。

1.2調查方法與內容本研究于2006、2008、2010、2012年和2014年進行了5次追蹤調查。調查均采用入戶調查方式，調查表以原衛生部推薦的《基本公共衛生服務調查表》為準，經南昌大學公共衛生學院按照實際狀況調整，調查員由公共衛生學院本科生及研究生組成，當地衛生部門組織人員配合工作。

調查內容包括樣本人群的一般情況(性別、年齡、文化程度、婚姻狀況、家庭人均年收入等)、外出情況和半年慢性病患病情況等。外出人員定義為半年以上不在當地居住的本地戶籍人員。慢性病患病定義為通過詢問被調查者在調查前半年內經醫務人員明確診斷的各類慢性病，包括慢性傳染性疾病和慢性非傳染性疾病；或半年以前經醫生診斷患有慢性病，并在調查的前半年內時有發作，同時采取了治療措施如服藥、理療等[3]。疾病分類按照國際疾病分類(international classification of diseases，ICD)第十版進行分類，即ICD-10。

1.3復雜抽樣個體權重估計本調查采用復雜抽樣方法，用加權對各類指標進行描述，達到樣本對總體的估計，減少誤差。

1.3.1基礎抽樣權重[4]Wb觀察個體t的抽樣權重Wt為該個體抽樣概率P的倒數，即Wt=1/P。本研究為三階段抽樣，設W1、W2|1、W3|2,1分別為1、2、3階段抽樣權重，個體觀察單位的基礎抽樣權重為：Wb=W1×W2|1×W3|2,1。

1.3.3最終權重計算WfWf=Wb×Wadj=W1×W2|1×W3|2,1×Wadj。

1.4質量控制調查員經過統一培訓上崗，調查數據由專人錄入，并進行邏輯檢錯校對更正。調查資料的質量可以通過調查數據內部的邏輯規律進行判斷，用瑪葉指數檢驗家庭入戶調查數據的質量。

1.5統計學方法采用EpiData 3.1建立數據庫和錄入數據，采用SPSS 18.0軟件進行統計學分析，計數資料的分析采用χ2檢驗；采用Logistic回歸分析患有慢性病的影響因素。以P<0.05為差異有統計學意義。

2結果

2.1人口流動情況5次調查的瑪葉指數依次為5.43、12.02、8.52、3.54和7.07，表示數據質量較好。本次調查加權后歷年常住人群占總人口比例依次為65.92%、68.36%、64.31%、76.04%、72.02%，不同時間外出人群與常住人群人數比較，差異有統計學意義(χ2=61 118.11，P<0.001，見表1)。

不同時間外出人群與常住人群年齡分布比較，差異均有統計學意義(P<0.001)。常住人群老年人口比例較高，65～歲人口均超過10%，外出人群主要集中在5～44歲(見表2)。

2.2外出人群與常住人群半年內慢性病患病率動態變化不同時間外出人群半年內慢性病患病率低于常住人群，差異均有統計學意義(P<0.001，見表3)。

表1　調查樣本人群人口流動情況

表2不同年份外出人群與常住人群年齡分布比較(%)

Table 2Comparison of age distribution between migrant residents and permanent residents in each year

年齡(歲)2006年外出 常住2008年外出 常住2010年外出 常住2012年外出 常住2014年外出 常住0～0.3711.690.6611.280.3310.96-10.64-11.225～26.195.7728.365.7014.2711.350.1717.000.1317.9515～28.9711.4430.699.5035.188.4139.677.3128.279.9325～29.8210.7225.9312.6531.2411.3736.5410.0938.058.0235～12.9419.7612.3019.7915.7518.3619.2016.9325.6314.2945～1.4118.071.8117.592.8116.603.8115.605.8815.4655～0.2611.130.2011.790.2611.620.3211.451.2311.7165～0.0411.420.0511.700.1611.330.2910.980.8111.42χ2值2652.402579.512255.452674.962482.64P值<0.001<0.001<0.001<0.001<0.001

注：-無此數據

同一年份常住人群不同年齡半年內慢性病患病率比較，差異均有統計學意義(P<0.001)；其中2006、2012年和2014年65～歲慢性病患病率均高于同一年份其他年齡段慢性病患病率，差異均有統計學意義(P<0.05)。同一年齡段不同年份常住人群半年內慢性病患病率比較，差異均有統計學意義(P<0.001)；其中35～歲常住人群2012年慢性病患病率均低于其他年份，55～歲常住人群2014年慢性病患病率均高于2006、2008和2012年，差異均有統計學意義(P<0.05，見表4)。55～歲外出人群不同年份慢性病患病率比較，差異有統計學意義(χ2=119.31，P<0.05)。

表3不同年份外出人群與常住人群半年慢性病患病率比較(%)

Table 3Comparison of half-year prevalence of chronic diseases between migrant residents and permanent resident among different years

人群2006年2008年2010年2012年2014年外出1.461.631.310.782.56常住10.8711.1712.218.1010.67χ2值227.329210.739206.926129.188134.530P值<0.001<0.001<0.001<0.001<0.001

2.3常住人群慢性病影響因素的Logistic回歸分析以常住人群是否患有慢性病為因變量，以性別、年齡、文化程度、婚姻狀況、職業、吸煙、飲酒為自變量(見表5)進行Logistic回歸分析，結果顯示，年齡、文化程度、吸煙是影響農村常住人群患有慢性病的因素(P<0.05，見表6)。

表5農村常住人群慢性病影響因素的多因素Logistic回歸分析賦值表

Table 5Value assignment table of the multivariate Logistic regression analysis on influencing factors for chronic diseases in rural permanent residents

變量 賦值性別0=男,1=女年齡(歲)0=25～,1=35～,2=45～,3=55～,4=65～文化0=文盲/半文盲,1=小學,2=初中,3=高中及以上婚姻0=未婚,1=在婚,2=離婚,3=喪偶職業0=農民,1=鄉鎮企業職工,2=鄉村醫生,3=村干部,4=教師,5=商業服務業,6=學生/學齡前兒童,7=其他吸煙0=不吸煙,1=吸煙,2=已戒煙飲酒0=不飲酒,1=飲酒

表4不同年份外出人群與常住人群各年齡段半年內慢性病患病率比較(%)

Table 4Comparison of the half-year prevalence of chronic diseases between migrant residents and permanent residents among different age groups in each year

年齡(歲)2006年外出 常住2008年外出 常住2010年外出 常住2012年外出 常住2014年外出 常住χ2常住值P常住值0～-1.10-0.94-0.35-1.05-1.58903.18<0.0015～1.180.360.441.77-0.69-0.69-1.791936.86<0.00115～1.161.440.752.770.181.570.350.801.681.4412179.84<0.00125～1.054.931.945.315.033.910.792.860.782.587386.52<0.00135～3.0613.185.419.568.576.600.836.183.357.307175.79<0.00145～4.4915.243.6314.353.0912.523.0613.259.0715.281702.36<0.00155～16.0618.9519.6124.8016.5126.7123.7417.1828.1825.557268.59<0.00165～-22.45-22.93-24.21-22.276.3130.0018928.02<0.001χ2值331.32381.801184.90474.06686.06P值<0.001<0.001<0.001<0.001<0.001

注：-無此數據

表6農村常住人群慢性病影響因素的多因素Logistic回歸分析

Table 6Multivariate Logistic regression analysis on influencing factors for chronic disease in permanent rural residents

影響因素βSEOR(95%CI)P值年齡(歲) 35～1.060.312.88(1.34,6.20)0.01 45～1.910.296.71(3.34,13.52)<0.01 55～2.470.2411.81(6.55,21.31)<0.01 65～2.550.2112.86(7.74,21.34)<0.01文化程度-0.670.260.51(0.27,0.96)0.04吸煙-0.470.180.63(0.41,0.96)0.04

3討論

根據第四次國家衛生服務調查，我國農村慢性病患病率達到14.7%，較上一次提高了5個百分點[3]。第五次人口普查我國城市和農村60歲以上人口比例分別為9.68%和10.91%，第六次人口普查比例分別為11.68%和14.98%，農村老齡化程度提高的速度全面超越了城市[7]，老齡化程度的上升，進一步提高了慢性病患病率[8-9]。本研究旨在觀察分析江西省農村常住人群與外出人群慢性病患病動態變化，分析慢性病患病率影響因素。江西省是農業大省，位于華東地區，東鄰浙江省、福建省，南連廣東省，是典型的勞動力輸出省份[10]，婺源縣、蘆溪縣和修水縣是選定的三個不同經濟狀況的地區，代表了不同經濟狀況下的農村地區，所以能夠很好地代表江西省城鎮化下農村地區現況。

本調查結果顯示，常住人群慢性病歷年患病率低于全國和部分地區[3，8-9]，其原因：一是江西省醫療服務方面優于部分地區；二是一些資料時間較早，經過多年發展，醫療服務的改善降低了慢性病患病率；三是部分地區少數民族人數較多，一些不良生活習慣可能對健康有影響。常住人群中65～年齡段慢性病患病率高于其他年齡段，2008年和2010年的資料除外，可能是由于抽樣誤差所致[11]。同一年齡段不同年份比較，35～歲常住人群2012年慢性病患病率均低于其他年份，55～歲常住人群2014年慢性病患病率均高于2006、2008和2012年。結合Logistic回歸分析結果，提示年齡是患慢性病的影響因素，隨著年齡升高，慢性病患病率會升高。而不同年齡組患病率的升高，是由于人口老齡化，隨著時間推移，低年齡組人群向高年齡組移動，慢性病患者也會由低年齡組向高年齡組推移，而且隨著年齡的升高，患慢性病的概率也會上升[12-13]；同時由于經濟、醫療條件發展[14]，高年齡組原有人口平均壽命也會升高，亦會導致患病率升高。Logistic回歸分析結果提示吸煙是慢性病的影響因素，但是飲酒卻是非慢性病的影響因素[8-9]，可能是由于奈曼偏倚導致，本調查顯示多數人有飲酒習慣，而當出現慢性病后，其會改變生活習慣，停止飲酒，從而降低了飲酒的影響因素。外出人群0～14歲和65～歲年齡段中有一部分患病率結果缺失。本調查結果顯示外出人群更趨于年輕化，老年人和兒童大多留在流出地[15-16]，而慢性病更多見于老年人群，所以調查過程中高年齡段人數過少，可能會出現無患病人數的情況。

本調查結果顯示，農村地區常住人群高年齡段人數所占比例較高，且65～歲年齡段慢性病患病率較高，隨著農村地區老齡化程度加深[17]，這個問題會越發凸顯。所以農村地區應該提高慢性病的防治措施，加大農村慢性病宣傳，改變當地居民不良生活習慣；提高新農村合作醫療對慢性病的補償力度，減輕農村居民醫療負擔；由于農村地區年輕人口逐漸減少，所以當地政府需要提供優惠政策，吸引年輕勞動力回流，加快農村老年撫養及其他事業發展。外出人群高年齡段慢性病患病率亦較高，人口流入地應該做出相應對策，為高年齡段外來人群提供專項醫療保險，方便外來人群就近看病，減輕外來人群負擔；同時為外來人群子女提供更方便、更平等的學習環境，讓外來人群無后顧之憂，提高勞動效率。

作者貢獻：陳晨參與調查設計與實施、資料收集整理、撰寫論文、成文并對文章負責；袁兆康進行調查設計與實施、資料收集、質量控制、審核及論文修改；鄒姣姣、張連軍、劉洋、陳宇星、范思、藍桂蓮進行資料收集整理。

本文無利益沖突。

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(本文編輯：賈萌萌)

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【關鍵詞】城鎮化；動態變化；農村人口；常住人群；慢性病；復雜抽樣加權

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Analysis of Dynamic Changes in the Prevalence of Chronic Diseases in Permanent Residents and Migrant Residents in Jiangxi Rural AreasCHENChen，YUANZhao-kang，ZOUJiao-jiao，etal.TheSchoolofPublicHealth，NanchangUniversity，Nanchang330006，China

【Abstract】ObjectiveTo investigate the dynamic changes in the prevalence of chronic diseases in permanent residents and migrant residents in Jiangxi rural areas under the background of urbanization.MethodsUsing multistage stratified cluster sampling method，we undertook household survey in Luxi County，Xiushui County and Suiyuan County in Jiangxi Province in 2006，2008，2010，2012 and 2014.After the survey results were weighted，lengthwise contrast research was conducted，and influencing factors for the prevalence of chronic diseases in rural permanent residents were analyzed.ResultsAfter the survey results were weighted，the proportions of permanent residents in the total population were 65.92%，68.36%，64.31%，76.04% and 72.02% in the five years respectively，and the comparison between the number of migrant residents and that of permanent residents among different years showed significant differences(χ2=61 118.11，P<0.001).In each year，the age distribution of migrant residents was significantly different from that of permanent residents (P<0.001).Among the permanent residents，the population no younger than 65 years old accounted for more than 10%，and migrant residents were mainly aged from 5 to 44 years old.In each year，the half-year prevalence rate of chronic diseases of migrant residents was lower than that of permanent residents(P<0.001).In each year，among permanent residents，different age groups were significantly different in the half-year prevalence rate of chronic diseases(P<0.001)；in 2006，2012 and 2014，the prevalence rate of chronic diseases of patients older than 65 years old was higher than that of other age groups(P<0.05).In each age group，the half-year prevalence of chronic diseases showed significant differences among different years(P<0.001)；among permanent residents aged no less than 35，the prevalence of chronic diseases of 2012 was lower(P<0.05)than that of other years，and among the residents aged no less than 55 years old，the prevalence rate of chronic diseases of 2014 was higher(P<0.05)than that of 2006,2008 and 2012.Among residents aged no less than 55 years old，the prevalence of chronic diseases showed significant differences among different years(P<0.05).Logistic regression analysis showed that age，degree of education and smoking were influencing factors for the chronic disease in the permanent residents of rural residents(P<0.05).ConclusionUnder the influence of urbanization，the permanent residents in Jiangxi rural areas are in high proportion.The prevalence of chronic diseases is related with age，degree of education and smoking，and the prevention and treatment of chronic diseases in rural areas should be strengthened.

【Key words】Urbanization；Dynamic change；Rural population；Permanent population；Chronic disease；Data weighted of complex sampling

收稿日期：(2015-09-22；修回日期：2015-12-26)

【中圖分類號】R 36

【文獻標識碼】A

doi：10.3969/j.issn.1007-9572.2016.02.020

通信作者：袁兆康，330006江西省南昌市，南昌大學公共衛生學院衛生統計學教研室；E-mail：yuanzhaokang@126.com