哈爾濱市城鎮居民亞健康評定量表的常模研制

馮葉芳，張仲，吳偉旋，薛允蓮，許軍*

2016-10-25，國務院印發《健康中國2030規劃綱要》指明，全民健康是健康中國戰略的根本目的。哈爾濱市作為我國東北重工業基地的主要城市之一，經濟建設、城市發展得到國家大力支持，成為我國東北亞區域性中心城市。哈爾濱市在取得矚目成績的同時，其城鎮居民的亞健康狀況也日趨嚴峻。由于哈爾濱處在高寒地區，地理位置特殊，氣候四季分明，冬季漫長寒冷，供暖期為當年10月至次年4月，燃煤供暖致使粉塵污染，引起嚴重的環境破壞，對人體健康存在極高的危害風險，每年慢性病發病人數高達14萬［1-2］。同時，生活方式、飲食習慣等都對哈爾濱市城鎮居民健康狀態有較大影響，這也給哈爾濱市健康管理工作帶來一定困難。因此，有必要針對哈爾濱市地域特點、人群特征建立哈爾濱市城鎮居民的亞健康評定量表（SHMS V1.0）常模，為哈爾濱市健康管理政策的制定提供基礎性資料與科學依據，這也是對中國城鎮居民SHMS V1.0常模編制的有益補充與發展。

1 對象與方法

1.2 研究方法

1.2.1 調查工具 采用由XU等［4］研制的廣泛應用于亞健康狀況評估的SHMS V1.0進行調查。問卷采用Likert 5級評分制，計作1～5分，共形成3個子量表，分別為生理子量表（包含維度P1～P4，條目SH1～14）、心理子量表（包含維度M1～M3，條目SH16～27）、社會子量表（包含維度S1～S2，條目SH29～37）。其中，SH15、SH28、SH38、SH39屬于總體評分條目。為了便于理解與比較，將維度、子量表及量表的原始粗分轉換為百分制得分，采用轉化分進行統計分析。轉化分=（原始分-理論最低分）/（理論最高分-理論最低分）×100。SHMS V1.0的Cronbach's α系數為0.865。本項目取得南方醫科大學南方醫院倫理委員會倫理審查同意，批號為：NFEC-2019-196。

1.2.2 調查方法 在正式調查開始前，組織相關人員組成調查小組，并統一進行培訓，實時解答遇到的問題。培訓內容包含調查的注意事項及匿名原則等。采取一對一形式，向被調查者解釋所需填寫的內容及時間，并當場回收，漏填較多者要求其當場補填。對缺答率≥10%、存在邏輯錯誤等問卷進行刪除，不納入本次分析。

1.2.3 建模方法 常模（Norm）是用于考察受試者被調查項目在總體成員中的相對位置，從而判斷其正常與否及其所在等級的參照標準［5］。一個完整的、理想的常模應當包括：標準分常模、百分比常模、T分常模等。本研究通過對大型流行病學現場調查數據的分析，結合亞健康狀態的特征，構建哈爾濱市SHMS V1.0不同性別、年齡組的均數常模、百分位常模、劃界常模。其中，通過對量表總得分的性別、年齡特征分析，根據其差異性建立均數常模；通過百分位法建立百分位常模；而劃界常模的制定需要先確定劃界值，其常用方法有正態分布法、百分位數法和受試者工作特征（ROC）曲線［6］。其中百分位數法適用于小樣本資料或偏態分布資料；正態分布法適用于大樣本正態分布資料；ROC曲線是確定診斷界點較為理想的方法，需要事先設定診斷的金標準。考慮到亞健康測量至今尚無公認“金標準”，且本研究樣本量足夠大，故采用正態分布法確定劃界方案。正態分布法一般采用（±2s）作為劃界值，即人為確定指標的95%CI。本研究以0.5s為間距，計算（±2.5s）以內的不同界值，探討最優劃界方案，建立哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0的劃界常模。

1.3 統計學方法 采用EpiData 3.02軟件建立數據庫，SPSS 22.0和Excel進行統計分析。計量資料采用（±s）進行統計描述，兩組間比較采用t檢驗，多組間比較采用單因素方差分析，組間兩兩比較采用LSD-t檢驗；計數資料用相對數表示；采用Spearman秩相關進行相關性分析。檢驗水準為α=0.05。

2 結果

2.1 一般情況 本次研究共計發放問卷1 600份，回收有效問卷1 538份，問卷有效回收率為96.13%。其中，男830例（53.97%），女708例（46.03%）；年齡14～89歲，平均（39.3±15.6）歲；漢族1 450例（94.28%），少數民族87例（5.66%）（1人未填寫民族）。

2.2 不同性別、年齡組SHMS V1.0得分比較 哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0的總體亞健康得分為（65.79±11.74）分，生理亞健康得分為（68.55±12.83）分，心理亞健康得分為（66.16±14.30）分，社會亞健康得分為（60.99±15.44）分。男性生理亞健康、心理亞健康、總體亞健康得分高于女性（P＜0.05）。按照每5歲一個年齡組將城鎮居民劃分為11組，不同年齡組間生理亞健康、心理亞健康、社會亞健康、總體亞健康得分比較，差異有統計學意義（P＜0.05，見表1）。根據兩兩比較結果將年齡段進行組間合并，最終形成14～24、25～39、40～49、50～59、≥ 60 歲共 5 組。

2.3 常模的建立

2.3.1 均數常模 根據上述年齡分組情況，構建不同性別、年齡組哈爾濱城鎮居民SHMS V1.0均數常模（見表2）。

2.3.2 百分位常模 本研究對SHMS V1.0總分及生理亞健康、心理亞健康、社會亞健康子量表依據不同性別、年齡分組，建立具有代表性的5個百分位常模（見表3）。

2.3.3 劃界常模 通過構建不同性別、年齡組的SHMS V1.0均數常模、百分位常模，即可獲知個體在總體中的相對位置，但若要進行快速篩查與診斷個體的健康狀態，還需依賴劃界常模［7］。以0.5個標準差為間距，考察（±2.5s）對應的10個不同劃界方案，并最終確定哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0最佳劃界常模［8］（見表4～5）。

結合表4和表5，根據10個不同的劃界方案對樣本進行分級，而后再與SHMS V1.0的總體亞健康得分進行Spearman秩相關分析，結果顯示方案4的rs值最大，分布最相似，吻合度最高［9］。同時，結合百分位常模，方案4對應的界值與第15、30、70、85百分位數相接近。通常認為，正態分布資料確定參考值范圍時，正態分布法與百分位數法的結果相似［8］。查標準正態分布表，第16、31、69、84百分位數對應的Z值分別為-0.995、-0.496、0.496、0.995，接近正態分布法確定的方案4對應的4個劃界值（Z值分別為±1和±0.5），即確定方案4為哈爾濱市城鎮居民劃界常模方案［10］，具體劃界常模見表6。

表1 不同性別、年齡哈爾濱市城鎮居民亞健康得分比較（±s，分）Table 1 Comparison of sub-health scores of urban residents with different gender and age in Harbin

表1 不同性別、年齡哈爾濱市城鎮居民亞健康得分比較（±s，分）Table 1 Comparison of sub-health scores of urban residents with different gender and age in Harbin

注：與 14～19歲相比，aP＜0.05；與20～24歲相比，bP＜0.05；與25～29歲相比，cP＜0.05；與30～34歲相比，dP＜0.05；與35～39歲相比，eP＜0.05；與 40～44 歲相比，fP＜0.05；與 45～49 歲相比，gP＜0.05；與 50～54 歲相比，hP＜0.05；與 55～59 歲相比，iP＜0.05

分組 例數 生理亞健康 心理亞健康 社會亞健康 總體亞健康性別男8 3 0 6 9.2 8±1 2.5 0 6 8.1 7±1 3.9 1 6 1.1 1±1 5.5 3 6 6.9 3±1 1.6 0女7 0 8 6 7.7 0±1 3.1 7 6 3.8 0±1 4.4 1 6 0.2 7±1 5.3 0 6 4.4 5±1 1.7 7 t值 0.8 6 5 0.0 0 9 0.0 1 3 0.1 1 8 P 值 0.0 1 6 ＜0.0 0 1 0.0 8 9 ＜0.0 0 1年齡（歲）1 4～1 9 1 1 2 7 1.0 9±1 1.9 6 6 5.3 4±1 4.3 3 5 9.9 7±1 5.6 1 6 6.2 6±1 1.6 3 2 0～2 4 2 5 7 7 1.4 9±1 1.6 2 6 6.2 7±1 2.5 3 6 2.8 8±1 4.9 4 6 7.4 9±1 0.3 4 2 5～2 9 1 2 9 6 9.1 3±1 2.5 7 6 2.9 6±1 4.8 5 b 5 8.4 4±1 4.3 8 b 6 4.2 7±1 1.0 2 b 3 0～3 4 1 2 9 6 8.6 0±1 2.7 9 b 6 4.7 3±1 4.4 6 5 9.1 3±1 4.4 3 b 6 4.8 4±1 2.0 6 b 3 5～3 9 1 9 3 6 7.8 2±1 2.2 7 ab 6 4.3 4±1 4.3 6 5 9.1 2±1 5.7 2 b 6 4.3 9±1 1.9 5 b 4 0～4 4 1 4 4 6 7.7 7±1 2.8 8 abe 6 4.6 8±1 3.4 5 5 8.8 3±1 4.2 8 b 6 4.4 1±1 1.4 1 b 4 5～4 9 1 7 3 6 8.2 2±1 2.6 8 be 6 6.9 7±1 3.6 7 c 6 0.7 9±1 5.2 3 bc 6 5.8 8±1 1.6 3 b 5 0～5 4 1 4 9 6 9.0 8±1 2.4 7 7 0.0 9±1 5.7 8 abcdefg 6 4.8 6±1 6.9 7 acdefg 6 8.3 4±1 2.3 4 cdef 5 5～5 9 8 5 6 5.8 8±1 3.8 5 ab 6 8.0 9±1 5.7 6 ce 6 2.1 9±1 6.3 6 def 6 5.6 9±1 2.9 2 abf 6 0～6 4 6 2 6 4.6 3±1 3.4 2 abcdhi 6 9.5 9±1 3.8 9 cdefg 6 0.8 0±1 7.9 0 cde 6 5.3 5±1 2.5 0 abdeh≥ 6 5 1 0 5 6 4.5 2±1 5.3 7 abcdefghi 6 7.3 0±1 4.9 3 abcdefg 6 3.3 1±1 4.2 8 cdef 6 5.1 6±1 2.7 9 abdeh F值 4.0 3 3 3.0 7 7 2.7 9 7 2.0 9 0 P值 ＜0.0 0 1 0.0 0 1 0.0 0 2 0.0 2 2

表2 哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0得分的均數常模（±s，分）Table 2 Norms of mean for SHMS V1.0 scores in Harbin urban residents

表2 哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0得分的均數常模（±s，分）Table 2 Norms of mean for SHMS V1.0 scores in Harbin urban residents

注：SHMS V1.0=亞健康評定量表

性別 維度 14～24歲 25～39歲 40～49歲 50～59歲 ≥60歲女生理亞健康 70.33±12.02 67.90±12.79 67.54±13.30 65.89±13.02 61.79±15.48心理亞健康 64.65±13.06 60.58±14.61 63.86±13.66 66.62±16.13 66.27±15.37社會亞健康 62.07±14.80 57.76±14.37 57.82±15.72 63.17±16.46 62.62±15.46總體亞健康 66.26±10.76 62.78±11.90 63.78±11.66 65.44±12.35 63.54±13.12男 生理亞健康 71.79±11.15 68.81±12.27 68.37±12.35 69.36±12.93 66.47±13.78心理亞健康 67.79±12.95 66.71±13.90 67.48±13.38 71.30±15.27 69.44±13.90社會亞健康 61.91±15.74 59.82±15.35 61.46±13.94 64.40±15.01 62.20±15.97總體亞健康 68.28±10.65 65.78±11.40 66.29±11.35 68.75±12.63 66.39±12.23

表3 哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0得分的百分位常模（分）Table 3 Norms of percentile for SHMS V1.0 scores of Harbin urban residents

表4 哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0的劃界值探索（分）Table 4 Threshold value exploration for the total sub-health score of SHMS V1.0 for Harbin urban residents

2.4 亞健康狀況現患率 根據上述劃界常模方案，基于SHMS V1.0轉化分，取［x -s，x+s）為亞健康，計算哈爾濱市城鎮居民不同性別、年齡組的亞健康患病率。結果顯示，1 538例被調查居民中，總亞健康發生率為65.73%（1 011/1 538）。男、女不同年齡組亞健康發生率比較，差異無統計學意義（P＞0.05，見表7）。

3 討論

近些年來，隨著燒煤供暖，大氣PM2.5污染問題加劇，哈爾濱市城鎮居民的呼吸系統癥狀頻發，引發人們對這一群體健康狀況的關注［2］。本研究初步建立哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0的均數常模、百分位常模、劃界常模，為了解哈爾濱市城鎮居民的亞健康患病率及影響因素研究提供理論參考。

3.1 均數常模 均數常模是健康者的平均水平，得分越高提示該人群的健康狀態越佳［11］。本研究以不同性別、年齡組（14～24、25～39、40～49、50～59、≥ 60 歲）構建哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0的均數常模，結果顯示生理亞健康量表得分隨著受試者年齡增長而降低，這與蔣麗潔等［12］的研究一致，器官功能下降、慢性病侵襲、抗應激能力減退等癥狀是導致城鎮居民健康狀況降低的主要原因。女性25～39、40～49歲年齡組的心理亞健康、社會亞健康得分均低于其他年齡組及男性，這可能是由于該階段的女性除了承擔與男性同樣的工作壓力，還需要承擔來自妊娠分娩、子女教育、婆媳關系、家務勞動等生活壓力，多個角色的轉換使其疲憊不堪，身體功能慢慢下降，為亞健康埋下了隱患［13］。

表7 哈爾濱市城鎮居民亞健康狀況發生率 〔n（%）〕Table 7 Incidence rate of sub-health status of urban residents in Harbin

表5 哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0總得分的劃界常模方案Table 5 Schemes of cutting off scores for total sub-health score of SHMS V1.0 for Harbin urban residents and Spearman correlation with GS

表6 哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0總轉化分的劃界常模（分）Table 6 Norms of cutting off scores for total sub-health score of SHMS V1.0 for Harbin urban residents

3.2 百分位常模 個體SHMS V1.0得分越高，對應的百分位常模位置也越高，表示健康狀況越佳［8］。本研究以5%、25%、50%、75%、95%作為基點建立具有代表性的哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0百分位常模，為個體準確定位所處的健康位置提供衡量標準。如55歲哈爾濱市某居民SHMS V1.0總分為78分，查百分位常模可得處于50～75百分位之間，即其健康狀態僅超過50%的城鎮居民。

3.3 劃界常模 劃界常模可用于區分被試者的健康狀態，經過Spearman秩相關分析確定方案4為哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0劃界常模，即100］分別對應疾病、重度亞健康、中度亞健康、輕度亞健康、健康。如55歲哈爾濱市某居民其SHMS V1.0總分為78分，參考表6的具體劃界常模，可判斷其處于輕度亞健康。提示該居民已進入亞健康狀態，應適當加強生理鍛煉、心理輔導、社會適應等，全面提升健康水平，避免亞健康癥狀加劇，盡可能促使其由輕度亞健康恢復至健康狀態。

3.4 亞健康檢出率 根據具體劃界常模方案，基于SHMS V1.0總分，計算哈爾濱市城鎮居民的亞健康現患率為65.73%，略高于全國亞健康發生率64%［8］，考慮到燃煤供暖導致的環境污染問題、東北人群特有的性格特征、缺少室外鍛煉等原因，哈爾濱市城鎮居民已經成為亞健康高危群體。提示應當根據哈爾濱市城鎮居民亞健康分布特征進行有針對性的健康管理與健康干預。

綜上所述，本研究屬探索性研究，通過構建哈爾濱市城鎮居民SHMS V1.0常模，能夠獲知當前個體與人群總體的亞健康狀態，為快速、準確地篩查亞健康狀態提供參考標準，為深入探討亞健康狀態的影響因素奠定基礎，為有針對性地提出并實施該人群的健康管理及健康干預政策提供實踐指導與方法學支撐。

作者貢獻:馮葉芳進行文章的構思與設計、結果的分析與解釋、論文撰寫；張仲進行數據收集與整理、研究的實施與可行性分析；吳偉旋進行論文的修訂；薛允蓮進行統計學處理；許軍負責文章的質量控制及審校，對文章整體負責，監督管理。

本文無利益沖突。