謝玲麗,盧燦廣,劉曉曉,郁 晞,沈偉娟
人民健康是民族昌盛和國家富強的重要標志[1]。隨著社會經濟的發展,運動促進健康已經成為廣泛共識[2]。不同研究已經表明,不運動的人比規律運動的人患冠心病的危險增加一倍[3]。進行規律運動可以減少中風、高血壓、2型糖尿病、肥胖、骨質疏松癥、大腸癌等疾病危險,并且有助于減少抑郁或焦慮,促進身心健康[4]。為制定有針對性的健康中國行動策略,促進人民體質健康,本研究對青浦區農村地區居民的體育鍛煉情況進行了調查。
青浦區11個街鎮新創建健康促進場所內的15~69歲居住非城區的鄉村地區常住居民(包括本市戶籍和居住6個月以上的外來務工人員)。
1.2.1 抽樣方法
采用分層隨機抽樣的方法,先在2020年參加創建的街鎮隨機抽取5個街鎮,然后在5個街道中選取所有新創建健康社區的村居,最后在選中的每個村居中隨機抽取100人。
1.2.2 問卷調查
采用上海市愛國衛生運動委員會和上海市健康促進中心制定的《新創健康促進場所個人調查問卷》。問卷內容包括調查對象的基本情況、健康生活方式和健康知識等。發放問卷1 700份,回收問卷1 700份,問卷回收率100%;有效問卷1 558份,有效問卷回收率91.65%。
1.2.3 標準
參加體育鍛煉的達標標準:每周參加體育鍛煉頻度3次以上,每次體育鍛煉時間30 min及以上,每次體育鍛煉的運動強度達到中等強度以上[1]。
超重及肥胖標準:BMI≥23為超重,BMI≥25為肥胖[5]。
慢性病:《中國防治慢性病中長期規劃(2017-2025年)》中規定需健康干預的慢性病[6],并在二級醫院診斷為患有高血壓、糖尿病、脂肪肝或高血脂等慢性非傳染病。
健康狀況自評:以中位數8分為界線,≥8分為良好,<8分為一般。
由統一培訓的調查員入戶調查。調查結束后對問卷進行核對。質控人員隨機抽取5%的問卷進行質控,發現有質量問題需要重新調查。
使用Epi Data 3.01錄入問卷,采用SPSS 22.0進行數據處理與分析。單因素分析采用χ2檢驗,多因素分析采用二分類logistic回歸分析。
本次共調查1 558人,其中男性806人、女性752人,分別占51.7%和48.3%。調查對象的年齡為15~69歲,平均年齡為(51.41±0.34)歲。文化程度以小學和初中的較多,分別占23.5%和37.3%。患有慢性病的有652人,占41.8%。見表1。

表1 調查對象的基本情況
每周活動在3次以下的有1 004人(61.4%),有1 181人(75.9%)每次活動時間<30 min;活動強度中等強度的有837人(53.7%)。根據活動強度判定標準達標的有585人,達標率為37.5%。見表2。

表2 調查對象體育鍛煉的基本情況
將調查對象按性別、年齡和文化程度等因素與體育鍛煉達標情況進行單因素分析。結果發現,不同文化程度、慢性病情況、情緒、應對壓力狀況、人際支持狀況的農村居民體育鍛煉的達標情況不同,差異有統計學意義(P<0.05)。見表3。

表3 青浦區農村居民體育鍛煉情況影響因素的單因素分析
以體育鍛煉情況是否達標為因變量,以文化程度、是否患有慢性病、情緒和應對壓力和人際關系為自變量(表4)。二分類logistic回歸分析結果顯示,文化程度、慢性病、應對壓力和人際支持是影響調查對象體育鍛煉合格率的因素。見表5。

表4 自變量賦值
體力活動是影響健康的重要因素,增加體力活動量對于降低各種疾病的風險發揮著重要的作用。靜坐少動、體力活動不足的生活方式會造成嚴重的健康危害[7]。 《中國居民膳食標準》(2016版)、《健康中國行動(2019—2030)》以及WHO的健康四大基石都將身體運動作為健康的重要影響因素,并對體育健身運動進行了定義。本文采用《健康中國行動(2019—2030)》的經常參加體育鍛煉人數標準,為以后區內開展《健康中國行動(2019—2030)》全民健康行動提供參考依據[1]。
本次調查結果顯示,青浦區農村地區居民參加體育鍛煉的達標率為37.5%,符合《健康中國行動(2019—2030)》不低于37%的要求,高于2014年全國居民體育鍛煉合格率(33.9%)[1]。然而,《健康上海行動(2019—2030)》要求2022年此項指標要達到45%。因此,如何進一步提高農村地區居民參加體育鍛煉的積極性,以符合健康中國(或健康上海)行動(20019—2030)的要求,是目前比較重要的工作任務。
通過對影響居民參加體育鍛煉的因素分析發現,應對壓力、人際支持、文化程度和是否患有慢性病是居民參加體育鍛煉的影響因素,而年齡和性別不是體育鍛煉的影響因素,這與其他研究略有不同[8-12]。而文化程度高、患有慢性病更容易參加體育鍛煉則與大多數研究相同。本文發現,應對壓力和人際支持在人們加強體育鍛煉有積極作用。這提示在農村地區開展促進體育鍛煉的項目時,要提高項目的預期效果,有必要綜合考慮這些影響因素。
本文的不足之處在于數據獲取來自問卷調查的個人自評,如果能通過智能穿戴設備進行測量體育鍛煉數據會更加準確一些。