勞動力人群高血壓患病率的小區(qū)域估計研究.pdf

1、目的：
　　采用三種小區(qū)域估計方法估計某油田企業(yè)三級單位、二級單位以及不同人群的高血壓患病率，探討小區(qū)域估計方法應(yīng)用于企業(yè)健康管理的可行性，為其他體檢指標(biāo)的估計提供新的工具和方法。
　　方法：
　　以企業(yè)健康管理平臺中的34901名員工為樣本，個人健康平臺中的55205名員工為總體，依據(jù)工種、工作地點將總體和樣本劃分為207個小域（三級單位）和21個二級單位。構(gòu)造基于設(shè)計的擴展估計量和基于模型的 HB估計量，估計各小域

2、的高血壓患病率，其中擴展估計量涉及到各小域的抽樣權(quán)重（包括基礎(chǔ)抽樣權(quán)重和性別-年齡標(biāo)化權(quán)重），在區(qū)域水平上建立分層貝葉斯模型構(gòu)造HB估計量，模型中納入的輔助變量均為分類變量，主要包括人口因素、工種、單位、地區(qū)、城鄉(xiāng)和作業(yè)區(qū)?；趨?shù)加權(quán)估計計算二級單位的高血壓患病率，并利用小域模型分析其影響因素。擴展估計量和HB估計量的計算均采用統(tǒng)計分析軟件R3.3.1。
　　結(jié)果：
　?。?）企業(yè)員工以男性中青年（33836人，61％）、

3、采油工（23852人，40%）為主，工作地點集中分布在農(nóng)村地區(qū)（38185人，69%）和陜西?。?6948人，49%）。
　?。?）207個三級單位的高血壓患病率估計結(jié)果顯示：基于點估計和基于設(shè)計的擴展估計的最低值為0、最高值為50%；而基于HB估計的最低值為6.24%、最高值為34.61%，其中，80個小域的患病率低于15%，44個小域的患病率超過20%。
　?。?）21個二級單位的高血壓患病率估計結(jié)果顯示：加權(quán)估計量 I

4、結(jié)果最低（4.91%）的是第Ⅳ采油廠，最高（28.42%）的是油田機關(guān)直屬單位；加權(quán)估計量Ⅱ和HB估計量結(jié)果相近，均為第Ⅱ采油技術(shù)服務(wù)處最高、第Ⅲ輸油處最低，其中，7個單位的患病率低于15%，2個單位患病率超過20%。
　　（4）高血壓患病的影響因素分析結(jié)果顯示：35歲以上男性所占比重超過40%的人群，患病率達到21.28%，采油作業(yè)的員工患病率為16.64%，略高于采氣作業(yè)員工（14.88%），工作地區(qū)在甘肅省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧

5、夏回族自治區(qū)和陜西省的員工患病率分別為19.42%、15.38%、14.65%和14.37%，工作單位在農(nóng)村的員工患病率（16.34%）略高于城市（14.50%）。
　　結(jié)論：
　　（1）估計小域的高血壓患病率時，當(dāng)樣本量較少時，點估計量和擴展估計量存在較大偏倚，并且擴展估計量受樣本權(quán)重的影響較大，因此基于模型的 HB估計量通過借助域水平上的輔助信息可提高估計的有效性。
　?。?）估計二級單位的高血壓患病率時，相比于點