基于多水平模型的兵團(tuán)居民自評(píng)健康趨勢(shì)和影響因素研究.pdf

1、目的：分析新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)（簡(jiǎn)稱兵團(tuán)）1998年、2004年、2010年居民自評(píng)健康狀況及趨勢(shì)，通過(guò)多水平模型探討兵團(tuán)居民自評(píng)健康是否存在師、團(tuán)場(chǎng)-師直群體層面上的聚集性，并分析其影響因素，為提高兵團(tuán)居民自評(píng)健康提供依據(jù)。
　　方法：資料來(lái)源于1998年、2004年、2010年兵團(tuán)三次衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查數(shù)據(jù)，均采取多階段分層整群隨機(jī)抽樣的方法獲得。計(jì)量資料通過(guò)均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差描述，計(jì)數(shù)資料通過(guò)百分率表示，通過(guò)χ2檢驗(yàn)對(duì)不同人口學(xué)特征的自評(píng)健

2、康狀況進(jìn)行單因素分析，利用MLwiN2.20擬合多水平模型分析其影響因素。
　　結(jié)果：1.1998年居民自評(píng)健康良好比例為60.80％，以1998年數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)年齡別人口標(biāo)化后2004年、2010年自評(píng)健康良好的比例為43.61%、73.83%，不同年代之間自評(píng)健康存在差異。
　　2.1998年（χ2=9.877，P=0.002）、2004年（χ2=9.288，P=0.002）、2010年（χ2=7.367，P=0.007）兵

3、團(tuán)居民自評(píng)健康狀況在團(tuán)場(chǎng)-師直水平的方差有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
　　3.1998年數(shù)據(jù)擬合多水平模型顯示：兩周患病(OR=2.522)、半年慢病（OR=4.039）、年家庭人均收入（OR=0.842）、15~39歲為參照40~64歲（OR=1.774）、65歲~（OR=1.575）、未婚為參照其他（離異、喪偶）（OR=1.273）、以在業(yè)為參照離退休（OR=1.223）、以文盲或小學(xué)為參照初中（OR=0.814）、高中及以上（OR=0.7

4、61）、一年內(nèi)住院（OR=1.478）、鍛煉（OR=0.339）、民族（OR=0.676）是居民自評(píng)健康的影響因素（P<0.05）。
　　4.2004年數(shù)據(jù)擬合多水平模型顯示：兩周患?。∣R=1.623）、半年慢?。∣R=2.387）、身心狀況（OR=1.891）、文化程度（OR=0.945）、民族（OR=0.640）、15~39歲為參照40~64歲（OR=1.194）、65歲~（OR=1.125）、年家庭人均收入以較差水平為參照

5、中等（OR=0.864）、較高（OR=0.725）、一年內(nèi)住院（OR=1.655）、性別（OR=1.130）、鍛煉（OR=1.637）是居民自評(píng)健康的影響因素（P<0.05）。
　　5.2010年數(shù)據(jù)擬合多水平模型顯示：兩周患?。∣R=1.756）、半年慢病（OR=2.901）、健康指數(shù)得分（OR=3.463）、以文盲或小學(xué)為參照初中（OR=0.882）、高中及以上（OR=0.776）、年家庭人均收入（OR=0.882）、一年內(nèi)住

6、院（OR=1.632）、性別（OR=1.246）、鍛煉（OR=0.795）、以在業(yè)人群為參照離退休（OR=1.240）、無(wú)業(yè)或失業(yè)（OR=1.232）、在校學(xué)生（OR=0.446）、年齡（OR=1.636）是居民自評(píng)健康的影響因素（P<0.05）。
　　6.多水平logistic回歸分析與傳統(tǒng)logistic回歸分析比較顯示：多水平logistic回歸分析有意義的變量在傳統(tǒng)logistic回歸分析中均有意義，傳統(tǒng)logistic回

7、歸分析中有意義的變量，存在未進(jìn)入多水平logistic回歸分析的變量，多水平logistic回歸分析-2倍對(duì)數(shù)似然值減小。
　　結(jié)論：1.1998年、2004年、2010年兵團(tuán)居民自評(píng)健康存在差異。2004年、2010年居民自評(píng)健康低于國(guó)家的平均水平。1998年居民自評(píng)健康狀況接近國(guó)家的平均水平。
　　2.1998年、2004年、2010年兵團(tuán)居民自評(píng)健康存在團(tuán)場(chǎng)-師直水平的聚集性，適合通過(guò)多水平統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行分析。