農(nóng)村家庭生活水平與產(chǎn)前檢查的關(guān)系研究
——基于不同的家庭生活水平測(cè)量方法

朱中海，楊 雪，劉丹麗，程 悅,2，曾令霞

(1.西安交通大學(xué)醫(yī)學(xué)部公共衛(wèi)生學(xué)院，陜西 西安 710061；2.陜西省營(yíng)養(yǎng)與食品安全工程研究中心，陜西 西安 710061)

【專題研究】

農(nóng)村家庭生活水平與產(chǎn)前檢查的關(guān)系研究
——基于不同的家庭生活水平測(cè)量方法

朱中海1，楊 雪1，劉丹麗1，程 悅1,2，曾令霞1

(1.西安交通大學(xué)醫(yī)學(xué)部公共衛(wèi)生學(xué)院，陜西 西安 710061；2.陜西省營(yíng)養(yǎng)與食品安全工程研究中心，陜西 西安 710061)

目的 比較對(duì)家庭生活水平的不同測(cè)量方法間的相關(guān)性，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究家庭生活水平與產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的關(guān)系。方法數(shù)據(jù)來(lái)源于本課題組在2010年所完成的《陜西省農(nóng)村圍產(chǎn)期保健狀況調(diào)查》項(xiàng)目。對(duì)4 719名孕婦家庭的資料分別用主成分分析法和潛在類別模型構(gòu)造的財(cái)富指數(shù)及自感經(jīng)濟(jì)對(duì)家庭生活水平進(jìn)行分類，比較不同家庭生活水平群體間產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的差異。不同測(cè)量方法下的家庭生活水平預(yù)測(cè)產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的能力比較采用受試者操作特征曲線(ROC)和多因素Logistic回歸分析。結(jié)果主成分分析法和潛在類別模型構(gòu)造的財(cái)富指數(shù)表現(xiàn)了較好的相關(guān)性和一致性，而與自感經(jīng)濟(jì)呈負(fù)相關(guān)(Spearman值分別為-0.175和-0.111，相應(yīng)的P值分別為<0.001和<0.003)；以前兩種方法對(duì)家庭生活水平進(jìn)行分類，富裕家庭的產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)均顯著高于貧困家庭(以主成分法分類的家庭經(jīng)濟(jì)指標(biāo)-產(chǎn)前檢查次數(shù)≥5次、首次產(chǎn)前檢查<12孕周、完成推薦產(chǎn)檢內(nèi)容和產(chǎn)檢地點(diǎn)在鄉(xiāng)及以上醫(yī)院的比例有差異的χ2值分別為21.8、20.5、13.1和13.7；以潛在類別法分類的家庭經(jīng)濟(jì)指標(biāo)-產(chǎn)前檢查次數(shù)≥5次、首次產(chǎn)前檢查<12孕周、完成推薦產(chǎn)檢內(nèi)容和產(chǎn)檢地點(diǎn)在鄉(xiāng)及以上醫(yī)院的比例有差異的χ2值分別為64.2、35.1、17.6和20.7，均P<0.001)。以潛在類別模型構(gòu)造的財(cái)富指數(shù)分類的家庭生活水平對(duì)產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的ROC曲線下面積大于主成分分析法，但差異不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)；對(duì)產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的多因素Logistic回歸分析的預(yù)測(cè)概率略大于主成分分析法。結(jié)論用潛在類別模型和主成分分析法構(gòu)造的財(cái)富指數(shù)衡量的農(nóng)村地區(qū)家庭生活水平，均適用于研究其與產(chǎn)前檢查的關(guān)系，且潛在類別模型法更具優(yōu)勢(shì)。

家庭生活水平；主成分分析；潛在類別模型；自感經(jīng)濟(jì)；產(chǎn)前檢查

經(jīng)濟(jì)因素是研究衛(wèi)生服務(wù)利用、居民軀體及精神心理健康等重要考慮的范疇。目前，在衛(wèi)生健康相關(guān)研究中，衡量家庭生活水平的方法主要分為兩大類即客觀和主觀方法，前者主要包括收入法、支出法和財(cái)富指數(shù)等，后者主要包括自感經(jīng)濟(jì)等。自感經(jīng)濟(jì)是由調(diào)查對(duì)象基于其自身情況如收入、教育、職業(yè)、家庭環(huán)境等對(duì)家庭生活水平做出的綜合、主觀評(píng)價(jià)[1-2]，較客觀方法，其調(diào)查過(guò)程更簡(jiǎn)單、省時(shí)。由于收入法和支出法在實(shí)際調(diào)查中存在收入復(fù)雜性、隱私、數(shù)據(jù)收集費(fèi)時(shí)費(fèi)力等問(wèn)題[3-6]，導(dǎo)致其調(diào)查困難且結(jié)果不準(zhǔn)確；而通過(guò)調(diào)查人員直接觀察被調(diào)查家庭所擁有的耐用消費(fèi)品和家庭住房的特征，綜合各個(gè)指標(biāo)所構(gòu)造的財(cái)富指數(shù)，其不涉及家庭隱私，有利于對(duì)家庭生活水平進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查。主成分分析法是目前常用的財(cái)富指數(shù)構(gòu)造方法，即將各指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，根據(jù)第1主成分對(duì)各個(gè)指標(biāo)賦予相應(yīng)的權(quán)重，然后相加得到財(cái)富指數(shù)，再依照其大小進(jìn)行分類[7-10]；但所提取的第1主成分并未全部利用指標(biāo)所提供的信息，導(dǎo)致其在運(yùn)用過(guò)程中存在局限性。本文擬用潛在類別模型來(lái)構(gòu)造財(cái)富指數(shù)，即將財(cái)富指數(shù)作為潛在分類變量，并用各指標(biāo)構(gòu)成的測(cè)量模型(條件概率)來(lái)反映各潛在分類所代表的生活水平，再根據(jù)后驗(yàn)概率將個(gè)體分到每個(gè)類別中。

本文分別運(yùn)用主成分分析法和潛在類別模型來(lái)構(gòu)造財(cái)富指數(shù)對(duì)家庭生活水平進(jìn)行分類，并與自感經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行比較，分析3種測(cè)量方法的相關(guān)性和一致性；并比較不同方法所分類的家庭生活水平與產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的關(guān)系，分析各分類方法對(duì)健康指標(biāo)的區(qū)分度，從而探索適合于農(nóng)村地區(qū)衛(wèi)生健康相關(guān)研究中家庭生活水平的測(cè)量方法。

1 材料與方法

1.1 資料來(lái)源

資料來(lái)源于本課組在2010年所完成的《陜西省農(nóng)村圍產(chǎn)期保健狀況調(diào)查》項(xiàng)目。

1.2 研究對(duì)象和內(nèi)容

在陜西省旬邑、彬縣、千陽(yáng)、麟游和周至5個(gè)貧困縣進(jìn)行3個(gè)階段分層隨機(jī)整群抽樣調(diào)查；研究對(duì)象為2007至2009年分娩過(guò)的15～49歲的農(nóng)村育齡婦女及其家庭，本次調(diào)查最終共獲取了4 779名孕婦家庭的資料。

采用自行設(shè)計(jì)的《陜西省農(nóng)村圍產(chǎn)期保健狀況調(diào)查問(wèn)卷》，由統(tǒng)一培訓(xùn)的調(diào)查員進(jìn)行入戶面訪調(diào)查。調(diào)查內(nèi)容包括：①調(diào)查對(duì)象的社會(huì)人口學(xué)特征，包括年齡、教育和職業(yè)；②家庭各種耐用消費(fèi)品的擁有情況以及住房特征等，耐用消費(fèi)品包括：冰箱/冰柜、汽車(chē)/拖拉機(jī)/農(nóng)用車(chē)、電話(包括固定電話和移動(dòng)電話)、VCD、自行車(chē)、摩托車(chē)等項(xiàng)，家庭住房特征包括：飲用水類型、垃圾處理方式、客廳地面材料、房頂材料和居住總面積；③家庭自感經(jīng)濟(jì)狀況，讓被調(diào)查者想象9級(jí)臺(tái)階，第1級(jí)代表最窮，第9級(jí)代表最富裕，認(rèn)為自己的家庭生活水平在哪一級(jí)別；④產(chǎn)前檢查相關(guān)情況，包括首次產(chǎn)前檢查的時(shí)間、總產(chǎn)檢次數(shù)、產(chǎn)檢內(nèi)容和產(chǎn)檢地點(diǎn)。產(chǎn)檢內(nèi)容包括：體重、身高、血壓的測(cè)量，尿液、血液的生化檢查，以及腹部B超檢查。

1.3 研究指標(biāo)

1.3.1 家庭經(jīng)濟(jì)水平的衡量

1.3.1.1財(cái)富指數(shù)-主成分分析法 以家庭擁有的耐用消費(fèi)品和住房特征進(jìn)行主成分分析，按第1主成分的各個(gè)指標(biāo)賦予一定權(quán)重后，將各項(xiàng)指標(biāo)的得分相加，計(jì)算出各個(gè)家庭的財(cái)富指數(shù)，以第20、40、60、80百分位數(shù)平均將其分為5個(gè)等級(jí)。按得分從小到大的順序，依次將家庭生活水平分為5個(gè)等級(jí)：貧困、較貧困、中等、較富裕和富裕。

納入主成份分析的條目及按照第1主成分賦予各條目的權(quán)重分別為：冰箱/冰柜(0.469)、汽車(chē)/拖拉機(jī)/農(nóng)用車(chē)(0.155)、電話(0.376)、摩托車(chē)(0.480)，家庭住房特征包括客廳地面材料(0.464)、居住總面積(0.41)。

1.3.1.2財(cái)富指數(shù)-潛在類別模型 用家庭耐用消費(fèi)品農(nóng)用車(chē)、自行車(chē)、摩托車(chē)、電話、VCD和住房特征、飲用水類型、垃圾處理方式、房頂材料類型共9個(gè)二分類指標(biāo)構(gòu)建測(cè)量模型，將財(cái)富指數(shù)作為潛在分類變量；分別擬合潛變量分類數(shù)目為2～6的5個(gè)模型，根據(jù)貝葉斯信息準(zhǔn)則(Bayesian Information Criterion，BIC)、赤池信息量準(zhǔn)則(Akaike Information Criterion，AIC)等指標(biāo)越小則模型擬合數(shù)據(jù)越好的原則[11-14]，最終選擇了潛變量分類數(shù)為5的模型。根據(jù)各指標(biāo)的條件概率大于0.5，則該指標(biāo)可用來(lái)解釋其相應(yīng)的分類的原則：將僅擁有電話的類別定為貧困，將擁有電話、VCD和農(nóng)用車(chē)的類別定為較貧困，將擁有較好的飲用水類型、垃圾處理方式、電話和自行車(chē)的類別定為中等，將擁有較好的飲用水類型、VCD、電話、自行車(chē)和摩托車(chē)的類別定為較富裕，將擁有較好的飲用水類型、垃圾處理方式、房頂材料、VCD、電話、自行車(chē)和摩托車(chē)的類別定為富裕；最后，計(jì)算出每個(gè)研究對(duì)象在每個(gè)類別中的后驗(yàn)概率，若某個(gè)類別的后驗(yàn)概率大于0.5，則該研究對(duì)象就屬于此相應(yīng)的類別，即將整個(gè)被調(diào)查人群的家庭生活水平分為貧困、較貧窮、中等、較富裕和富裕共5個(gè)等級(jí)。

1.3.1.3自感經(jīng)濟(jì) 由于某些級(jí)別頻數(shù)太低，將某些級(jí)別合并，將被調(diào)查家庭的生活水平分為5類，第1、2級(jí)表示貧困，第3級(jí)表示較貧困，第4級(jí)表示中等，第5級(jí)表示較富裕，第6級(jí)及以上表示富裕。

1.3.2 產(chǎn)前檢查的相關(guān)指標(biāo)

按照產(chǎn)前檢查次數(shù)、首次產(chǎn)前檢查的時(shí)間、產(chǎn)前檢查的主要地點(diǎn)及內(nèi)容等，分別統(tǒng)計(jì)產(chǎn)前檢查次數(shù)≥5次、首次產(chǎn)前檢查<12孕周、產(chǎn)檢地點(diǎn)在鄉(xiāng)及以上醫(yī)院、完成所有產(chǎn)檢內(nèi)容的比例。

1.4 質(zhì)量控制

現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查員為西安交通大學(xué)醫(yī)學(xué)部公共衛(wèi)生學(xué)院的師生，經(jīng)過(guò)統(tǒng)一、嚴(yán)格的培訓(xùn)后參加調(diào)查。現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查的問(wèn)卷經(jīng)過(guò)調(diào)查員自查、調(diào)查員間交換審核后，由質(zhì)控員復(fù)核，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題及時(shí)追蹤修改。每縣調(diào)查結(jié)束后，隨機(jī)抽取1個(gè)村進(jìn)行重復(fù)調(diào)查，以檢測(cè)調(diào)查結(jié)果的重測(cè)信度。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

利用軟件Epi Data 3.1建立數(shù)據(jù)庫(kù)，不同的數(shù)據(jù)錄入人員進(jìn)行二次錄入以控制錄入錯(cuò)誤。使用統(tǒng)計(jì)軟件AMOS 5.1完成潛變量分析，用SPSS 20.0完成其它所有的統(tǒng)計(jì)分析。不同測(cè)量方法之間的相關(guān)性與一致性比較采用Kappa、Spearman和Gamma等指標(biāo)；不同家庭生活水平的產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的比較運(yùn)用卡方檢驗(yàn)；不同測(cè)量方法預(yù)測(cè)產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)能力的比較采用受試者操作特征曲線(receiver operating characteristic curve，ROC)和多因素Logistic回歸分析，P<0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 調(diào)查對(duì)象的一般情況

調(diào)查涉及陜西省5個(gè)貧困縣的50個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，共獲得4 779戶農(nóng)村產(chǎn)婦及其家庭的相關(guān)資料；其中79.2%的育齡婦女年齡小于32歲，88.4%的育齡婦女受教育水平在高中以下，92.9%的育齡婦女無(wú)工作；在產(chǎn)前檢查方面，43.8%的育齡婦女接受過(guò)至少5次產(chǎn)檢，63.5%的育齡婦女在孕12周內(nèi)完成首次產(chǎn)檢，按要求完成所有產(chǎn)檢內(nèi)容的占30.2%，產(chǎn)檢地點(diǎn)在鄉(xiāng)及以上醫(yī)院的占89.3%，4項(xiàng)均符合要求的即育齡婦女接受過(guò)至少5次產(chǎn)檢、在孕12周內(nèi)完成首次產(chǎn)檢、按要求完成所有產(chǎn)檢內(nèi)容，且產(chǎn)檢地點(diǎn)在鄉(xiāng)及以上醫(yī)院的，僅占14.2%，見(jiàn)表1。

表1 調(diào)查對(duì)象的一般情況(n=4 779)

注：a表示無(wú)工作，包括家庭主婦、農(nóng)民；b表示無(wú)固定工作，包括養(yǎng)殖戶、工商戶、農(nóng)民工和其它；c表示固定工作，包括村醫(yī)和教師。

2.2 調(diào)查家庭的生活水平

根據(jù)主成分分析法、潛在類別分析及自感經(jīng)濟(jì)進(jìn)行家庭經(jīng)濟(jì)水平分類結(jié)果，其中貧困家庭比例分別為：19.2%，5.9%，10.5%；較貧困家庭為：19.4%，45.7%，10.8%；中等水平家庭為：23.8%，32.1%，51.0%；較富裕家庭為：18.3%，9.4%，20%；富裕家庭為：18.8%，7.0%，7.5%。

潛在類別模型與主成分分析法間的Kappa值和Spearman值分別為0.133和0.339，而自感經(jīng)濟(jì)與潛在類別模型和主成分分析法間的Kappa值和Spearman值都為負(fù)值；且除自感經(jīng)濟(jì)和主成分分析法間的一致性無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義外，其余各方法間的相關(guān)性與一致性均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，見(jiàn)表2。

2.3 家庭生活水平與產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)

以主成分分析法和潛在類別模型構(gòu)建的財(cái)富指數(shù)為分類標(biāo)準(zhǔn)，不同生活水平的家庭產(chǎn)前檢查次數(shù)≥5次、首次產(chǎn)前檢查<12孕周、產(chǎn)檢地點(diǎn)在鄉(xiāng)及以上醫(yī)院、完成所有產(chǎn)檢內(nèi)容的比例差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P<0.05)，且隨著生活水平的提高，各產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的比例也逐漸升高；按自感經(jīng)濟(jì)的分類標(biāo)準(zhǔn)，不同生活水平的家庭僅在產(chǎn)檢地點(diǎn)在鄉(xiāng)及以上醫(yī)院的比例差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其他3個(gè)指標(biāo)的比例差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，見(jiàn)表3。

產(chǎn)前檢查各指標(biāo)ROC曲線下面積分別為：產(chǎn)前檢查次數(shù)≥5次：0.547(潛在類別模型)和0.536(主成分分析法)，均P<0.001；首次產(chǎn)前檢查<12孕周：0.539(潛在類別模型，P<0.001)和0.528(主成分分析法，P=0.001)；完成所有產(chǎn)檢內(nèi)容：0.504(潛在類別模型)和0.507(主成分分析法)，P值分別為0.633、0.411；產(chǎn)檢地點(diǎn)在鄉(xiāng)及以上醫(yī)院：0.547(潛在類別模型，P<0.001)和0.525(主成分分析法，P=0.063)。自感經(jīng)濟(jì)所分類的家庭生活水平，對(duì)產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)擬合的ROC曲線下面積均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P>0.05)，見(jiàn)表4。

根據(jù)潛在類別模型、主成分分析法和自感經(jīng)濟(jì)所分類的家庭生活水平與母親年齡、教育程度和職業(yè)等作為自變量，產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)作為應(yīng)變量，分別進(jìn)行多因素Logistic回分析，各模型總體似然比檢驗(yàn)結(jié)果顯示回歸方程均有顯著性意義。在調(diào)整了母親的年齡、教育程度及職業(yè)等的影響后，潛在類別模型和主成分分析法所分類的家庭生活水平表現(xiàn)出相同的趨勢(shì)：即隨著家庭經(jīng)濟(jì)水平趨向富裕，與產(chǎn)前檢查相關(guān)的指標(biāo)趨向于更好，包括產(chǎn)前檢查次數(shù)≥5次、首次產(chǎn)前檢查<12孕周和產(chǎn)檢地點(diǎn)在鄉(xiāng)及以上醫(yī)院；自感經(jīng)濟(jì)所分類的家庭生活水平僅對(duì)產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)“產(chǎn)前檢查次數(shù)≥5次”的影響具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.001)，見(jiàn)表5。

表2 家庭經(jīng)濟(jì)水平不同分類方法間的相關(guān)性比較

表3 不同分類方法下的家庭經(jīng)濟(jì)水平對(duì)產(chǎn)前檢查的利用情況[n(%)]

表4 家庭生活水平不同分類方法對(duì)產(chǎn)前檢查利用情況的ROC曲線比較

表5 不同家庭生活水平分類方法對(duì)產(chǎn)前檢查利用情況的多因素logistic回歸分析

3 討論

3.1 家庭生活水平不同分類方法間的相關(guān)性

利用主成分分析法和潛在類別模型，綜合家庭所擁有的耐用消費(fèi)品和家庭住房特征等各個(gè)指標(biāo)所構(gòu)造的財(cái)富指數(shù)，由于其不涉及家庭隱私，且能體現(xiàn)家庭經(jīng)濟(jì)水平的累積效應(yīng)，能較為準(zhǔn)確地反映農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)的相對(duì)水平，從而有利于營(yíng)養(yǎng)狀況、生長(zhǎng)發(fā)育以及衛(wèi)生服務(wù)利用等與家庭經(jīng)濟(jì)狀況有關(guān)的健康問(wèn)題的研究。國(guó)內(nèi)已有學(xué)者利用主成分法構(gòu)建財(cái)富指數(shù)對(duì)農(nóng)村家庭生活水平進(jìn)行測(cè)量，其分類結(jié)果與收入法、支出法的結(jié)果較接近，且能夠較好地反映不同生活水平群體中圍產(chǎn)期保健、居民衛(wèi)生服務(wù)利用等指標(biāo)的差異；但主成分分析方法較適合于連續(xù)變量的分析，在調(diào)查過(guò)程中難以對(duì)家庭所擁有的耐用消費(fèi)品和家庭住房特征等進(jìn)行量化判斷，且僅根據(jù)第1主成分分析結(jié)果賦予權(quán)重，其累計(jì)貢獻(xiàn)率也不高。本文通過(guò)潛在類別模型所構(gòu)建的財(cái)富指數(shù)，因其運(yùn)用潛變量理論處理分類變量，且允許觀測(cè)指標(biāo)存在測(cè)量誤差，從而避免了以上偏倚的發(fā)生。盡管調(diào)查內(nèi)容并未包括家庭收入、支出等資料，無(wú)法將潛在類別模型所構(gòu)建的財(cái)富指數(shù)與家庭收入、支出進(jìn)行相關(guān)性比較，但與主成分分析法構(gòu)造的財(cái)富指數(shù)間具有較好的相關(guān)性，提示潛在類別模型構(gòu)造的財(cái)富指數(shù)也能夠間接地反映家庭生活水平。“自感經(jīng)濟(jì)”等反映家庭生活水平的主觀測(cè)量指標(biāo)，因其在調(diào)查過(guò)程中更簡(jiǎn)單、省時(shí)，在某些情況下也能反映家庭的真實(shí)經(jīng)濟(jì)水平等狀況，在衛(wèi)生健康相關(guān)研究中得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。本文用自感經(jīng)濟(jì)對(duì)家庭生活水平進(jìn)行分類，并與主成分法和潛在類別模型所構(gòu)造的財(cái)富指數(shù)進(jìn)行了比較；其與后兩者均呈負(fù)相關(guān)，說(shuō)明自感經(jīng)濟(jì)對(duì)家庭生活水平的反映易受被調(diào)查者的主觀意識(shí)影響，且易表現(xiàn)從眾心里，更容易趨向于平均水平，即自感經(jīng)濟(jì)中約有半數(shù)的人認(rèn)為自身家庭經(jīng)濟(jì)屬于中等水平，帶有較大的主觀偏性。

3.2 不同分類方法下的家庭生活水平與產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的關(guān)系

家庭生活水平的不同分類方法對(duì)不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)群體中健康相關(guān)指標(biāo)差異的反映是評(píng)價(jià)其效果的一個(gè)重要方面。本文選擇了產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)對(duì)3種分類方法的效果進(jìn)行了進(jìn)一步的評(píng)價(jià)。根據(jù)潛在類別模型和主成分分析法進(jìn)行分類后，結(jié)果顯示，隨著家庭經(jīng)濟(jì)水平的提高，各產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的比例總體呈上升趨勢(shì)，特別是在“產(chǎn)前檢查次數(shù)≥5次”、“首次產(chǎn)前檢查<12孕周”、“產(chǎn)檢地點(diǎn)在鄉(xiāng)及以上醫(yī)院”等方面趨勢(shì)更明顯；而對(duì)自感經(jīng)濟(jì)的分類標(biāo)準(zhǔn)則未發(fā)現(xiàn)相同趨勢(shì)，提示利用自感經(jīng)濟(jì)對(duì)家庭生活水平進(jìn)行分類，研究其與產(chǎn)前檢查的關(guān)系存在一定的局限性。Cheng等[1]對(duì)自感經(jīng)濟(jì)與香港老年人群健康關(guān)系的研究結(jié)果表明，與健康生理客觀指標(biāo)相比，自感經(jīng)濟(jì)更能反映不同生活水平群體間心理健康指標(biāo)的差異。

3.3 不同分類方法下的家庭生活水平對(duì)產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的受試者操作特征曲線和多因素Logistic回歸分析情況

分別擬合3種方法分類的家庭生活水平對(duì)產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的ROC曲線分析結(jié)果同樣顯示，自感經(jīng)濟(jì)分類方法在研究家庭生活水平與衛(wèi)生健康的關(guān)系中存在局限性；雖潛在類別模型與主成分分析法曲線下面積的置信區(qū)間存在一定的交積，但前者的曲線下面積均大于后者，提示潛在類別模型構(gòu)建的財(cái)富指數(shù)對(duì)不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)群體中產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)差異的反映更具有可靠性。通過(guò)3種方法分類的家庭經(jīng)濟(jì)水平對(duì)產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，潛在類別模型和主成分分析法分類的家庭經(jīng)濟(jì)水平越高，產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)合格的比例也越高，且除指標(biāo)“完成推薦產(chǎn)檢內(nèi)容”外均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；部分潛在類別模型的預(yù)測(cè)概率較主成分分析法的大，提示潛在類別模型構(gòu)建的財(cái)富指數(shù)能更好地反映不同經(jīng)濟(jì)水平群體間產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的差異。

本文分別利用主成分分析法和潛在類別模型構(gòu)造的財(cái)富指數(shù)和自感經(jīng)濟(jì)對(duì)陜西農(nóng)村家庭經(jīng)濟(jì)水平進(jìn)行了分類比較，其中，自感經(jīng)濟(jì)法并不能很好地反映不同經(jīng)濟(jì)水平群體間產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的差異；而主成分分析法和潛在類別模型構(gòu)建的財(cái)富指數(shù)表現(xiàn)出較好的相關(guān)性和一致性，且能夠較好地反映不同經(jīng)濟(jì)水平群體間產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的差異。潛在類別模型避免了主成分分析法在方法上存在的某些偏倚，部分結(jié)果也提示了前者對(duì)產(chǎn)前檢查相關(guān)指標(biāo)的預(yù)測(cè)更具可靠性，潛在類別模型構(gòu)造的財(cái)富指數(shù)為客觀衡量農(nóng)村地區(qū)家庭經(jīng)濟(jì)水平提供了更好的選擇。

[1]Cheng Y H, Chi I, Boey K W,etal.Self-rated economic condition and the health of elderly persons in Hong Kong[J].Soc Sci Med,2002,55(8):1415-1424.

[2]Kim B J, Lee Y, Sangalang C,etal.The impact of employment and self-rated economic condition on the subjective well-being of older Korean Immigrants[J].Int J Aging Hum Dev,2015,81(3):189-203.

[3]趙娜.不同收入測(cè)量方法與健康和衛(wèi)生服務(wù)利用關(guān)系的比較研究[D].濟(jì)南:山東大學(xué)，2007.

[4]黃云霞,楊練,孫群.全收入法在疾病間接經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)測(cè)算中的應(yīng)用[J].中國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì),2015,34(8):18-20.

[5]楊練,黃云霞,孫群,等.歸因于吸煙的疾病間接經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)測(cè)算研究:基于全收入法[J].中國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì),2015,34(12):79-81.

[6]高建民,李逸舒,沈遲,等.度量陜西省城鎮(zhèn)和農(nóng)村貧困:基于不同貧困線和指標(biāo)的對(duì)比研究[J].中國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì),2014,33(7):47-50.

[7]朱中海,程悅,劉丹麗,等.陜西省農(nóng)村育齡婦女產(chǎn)前檢查影響因素結(jié)構(gòu)方程模型分析[J].中國(guó)公共衛(wèi)生,2015,31(3):268-272.

[8]Li C,Zeng L,Wang D,etal.Prenatal micronutrient supplementation is not associated with intellectual development of young school-aged children[J].J Nutr,2015,145(8):1844-1849.

[9]Li C,Yan H,Zeng L,etal.Predictors for neonatal death in the rural areas of Shaanxi Province of Northwestern China:a cross-sectional study[J].BMC Public Health,2014,15:387.

[10]Pei L, Kang Y, Chen Y,etal.The association of maternal lifestyle with birth defects in Shaanxi Province, Northwest China[J].PLoS One,2015,10(9): e0139452.

[11]閆菊娥,焦莎莎,高建民.以財(cái)富指數(shù)觀察居民衛(wèi)生服務(wù)利用研究[J].中國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì),2011,30(11):30-32.

[12]Kenzik K M, Martin M Y, Fouad M N,etal.Health-related quality of life in lung cancer survivors:latent class and latent transition analysis[J].Cancer,2015,121(9):1520-1528.

[13]Diestelkamp S, Kriston L, Arnaud N,etal.Drinking patterns of alcohol intoxicated adolescents in the emergency department:a latent class analysis[J].Addict Behav,2015,50:51-59.

[14]Fu Q,Vaughn M G.A latent class analysis of smokeless tobacco use in the United States[J].J Community Health,2016, [Epub ahead of print].

[專業(yè)責(zé)任編輯：楊文方]

Association between living standards of household and antenatal examination in rural areas based on different measurement of household living standards

ZHU Zhong-hai1, YANG Xue1, LIU Dan-li1, CHENG Yue1，2, ZENG Ling-xia1

(1.SchoolofPublicHealth,Xi’anJiaotongUniversityHealthScienceCenter,ShaanxiXi’an710061,China;2.NutritionandFoodSafetyEngineeringResearchCenterofShaanxiProvince,ShaanxiXi’an710061,China)

Objective To compare the correlations among different measurement methods for living standards of household and to further evaluate the association between living standards of household and antenatal care services utilization in rural areas. Methods Data were collected from the Perinatal Health Care Survey in Rural Areas of Shaanxi Province in 2010. The data of families of 4 719 pregnant women were classified by self-rated economic condition and wealth index constructed by the first principal component and latent class model, and antenatal examination indicators among families with different living standards were compared. Unconditional multivariable logistic regression analyses and receiver operating characteristic (ROC) were considered in the analysis to evaluate which measurement of living standards of household was more predictive over the antenatal care services utilization. Results It was significantly coherent between wealth indexes constructed by the first principal component and the latent class model, but not for the self-rated economic condition (Spearman value was -0.175 and -0.111 respectively, and the correspondingPvalue was less than 0.001 and 0.003, respectively). Rates of antenatal care services utilization in the richer household were higher than those in the poor household according to classifies of wealth indexes (χ2value between family economy index based on principal component classification and frequency of prenatal examination more than or equal to 5 times, the first prenatal examination earlier than gestational 12 weeks, completing recommend examination contents, and delivering in hospitals at or beyond the township level was 21.8, 20.5, 13.1 and 13.7, respectively;χ2value between family economy index based on latent class classification and frequency of prenatal examination more than or equal to 5 times, the first prenatal examination earlier than gestational 12 weeks, completing recommend examination contents, and delivering in hospitals at or beyond the township level was 64.2, 35.1, 17.6 and 20.7, respectively, allP<0.001). The area under ROC curve(AUC) of the living standards of household classified by the latent class model over the antenatal care services was higher than that by first principal component, but the difference was not significant (P>0.05), so was predictive probabilities of Logistic analysis. Conclusion The household living standards measured by wealth index constructed by the latent class model and first principal component are suitable for evaluating the associations between living standards of household and antenatal care services utilization in rural areas, and the latent class model seems to be more predictive.

household living standards; first principal component; latent class model; self-rated economic condition; antenatal examination

2015-04-14

教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃資助項(xiàng)目(NCET-11-0417)

朱中海(1990-)，男，碩士在讀，主要從事婦幼保健及人群健康評(píng)價(jià)的研究。

曾令霞，副教授。

10.3969/j.issn.1673-5293.2016.06.001

R173

A

1673-5293(2016)06-0671-05