医务人员亚健康状态及其影响因素的研究

蒙世佼，闫宇翔，刘佑琴，董晶，宋曼殳，王嵬

·论著·

医务人员亚健康状态及其影响因素的研究

蒙世佼，闫宇翔，刘佑琴，董晶，宋曼殳，王嵬

目的了解医务人员的亚健康状态及其影响因素。方法以参加2012年度宣武医院本院健康体检的在职医务人员(年龄≥40岁)为研究对象，采用亚健康状态评价问卷(SHSQ-25)、哥本哈根社会心理问卷(COPSOQ)、生活压力量表(FSS)、简易应对方式问卷(SCSQ)及领悟社会支持量表(PSSS)作为研究工具，进行亚健康状态的调查。结果2012年度健康体检人数为914人，共回收有效问卷797份，有效应答率为87.20%。医务人员的患病率为56.09%，亚健康率为14.30%。不同年龄、性别、文化程度、岗位类别、体育锻炼和吸烟情况者的健康状态分布间差异均有统计学意义(P＜0.05)。不同健康状态者在COPSOQ中积极因子、消极因子得分间差异均有统计学意义(P＜0.05);在生活压力得分间差异有统计学意义(P＜0.05);在SCSQ中消极应对得分间差异有统计学意义(P＜0.05)。Logistic回归结果显示，性别、文化程度、COPSOQ-消极二阶因子及FSS-生活压力为亚健康的主要影响因素。结论应重视女性医务人员的亚健康;可以通过避免消极工作应激、缓解家庭生活压力、合理工作和保持轻松健康心态来预防与控制亚健康状态。

亚健康;影响因素;医务人员;Logistic回归分析

在现今经济高速发展、竞争日益激烈的时代，人们的生活和工作节奏加快，影响健康的因素也发生了巨大变化。亚健康是人体处于健康和疾病的中间状态，经医疗机构系统检查未发现疾病，患者自己感觉到躯体和心理上的种种不适［1-2］。医务人员是医疗服务的直接提供者，亚健康及患病状态会严重影响其的工作效率和服务质量。早期发现医务人员存在的健康问题，可及早采取干预措施，进行调理和改善，避免其因继续透支健康而影响工作和生活质量。本研究旨在探索医务人员亚健康状态的影响因素，为改善医务人员健康状态的综合干预方法提供理论依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象于2011年12月29日—2012年1月21日，对北京市宣武医院参加2012年度健康体检的在职职工进行问卷调查，此次接受健康体检的在职职工的年龄均≥40岁。2012年度健康体检人数为914人，本次问卷调查共回收有效问卷797份，有效应答率为87.20%。

1.2 研究工具及方法

1.2.1 亚健康状态评价问卷(suboptimal health status questionnaires-25，SHSQ-25)SHSQ-25是由本课题组研发的，具有较好的信度和效度［3］，包括疲劳症状、心血管症状、胃肠道症状、免疫力症状及精神症状5个维度、25个条目。询问研究对象最近3个月内各不适症状出现的频率，采用5级计分法。首先由副主任医师及以上专业人员根据病史和体检结果将患有高血压、糖尿病、冠心病、代谢综合征、慢性肾病、慢性肝病、血液病、结核病、呼吸系统疾病、消化系统疾病、内分泌系统疾病、脑血管病及肿瘤等慢性病的研究对象归为患病组(447人);余下的研究对象，若问卷总得分≥35分归为亚健康组(114人)，总得分＜35分归为健康组(236人)。

1.2.2 哥本哈根社会心理问卷(Copenhagen psychosocial questionnaire，COPSOQ)COPSOQ由Kristensen等［4］编制。本研究使用COPSOQ(短版)中与工作应激相关的共34道题，分为工作要求、个人影响与发展、人际关系与领导能力、工作不稳定性及工作满意度五个一阶因子。其中工作要求和工作不稳定性的得分越高意味着越容易发生职业紧张，归为二阶因子“消极因子”;而其余3个因子得分越高表示越不容易发生职业紧张，归为二阶因子“积极因子”。根据二阶因子模型中标准化回归系数计算因子得分。

1.2.3 生活压力量表(family stress scales，FSS)FSS中文版由徐丽英引进，主要从与家庭成员关系、家务负担、家庭经济负担、家庭责任方面反映家庭压力，具有良好的信度和效度，共有5个条目，分数越高表明生活压力越大［5］。

1.2.4 简易应对方式问卷(simplified coping style questionnaire，SCSQ)SCSQ由解亚宁［6］编制，用于评定研究对象的应对方式，具有较好的信度和效度，共有20个条目，分为积极应对和消极应对2个维度，因子得分为因子条目平均分。

1.2.5 领悟社会支持量表(perceived social support scale，PSSS)PSSS由Zimet等编制，姜乾金等修订为中文版，用以评估个体领悟到的各种社会支持源的支持程度，具有较好的信度和效度，共有12个条目，分为家庭内支持、家庭外支持和社会支持总分三项计分，因子得分为因子条目总分，分数越高社会支持程度越高［7-8］。

1.3 统计学方法采用EpiData 3.1软件进行双录入，采用IBM SPSSAmos v20.0软件建立二阶因子模型及标准回归系数，采用IBM SPSSStatistic v20.0软件进行其他统计检验。不同人口学特征与健康状态的单因素分析采用R×C列联表χ2检验(检验水准为α=0.05)，工作应激、生活压力、应对方式和社会支持与不同健康状态的关系采用方差分析、秩和检验(检验水准为α=0.05)，亚健康状态的影响因素分析采用无序多分类Logistic逐步回归分析(逐步向前法，sls=sle=0.05)。

2 结果

2.1 人口学特征与不同健康状态的关系不同年龄、性别、文化程度、岗位类别、体育锻炼和吸烟情况者的健康状态分布间差异均有统计学意义(P＜0.05，见表1)。

2.2 工作应激、生活压力、应对方式和社会支持与不同健康状态的关系不同健康状态者在COPSOQ中积极因子、消极因子得分间差异有统计学意义(P＜0.05);在生活压力得分间差异有统计学意义(P＜0.05);在SCSQ中消极应对得分间差异有统计学意义(P＜0.05，见表2)。

2.3 亚健康状态影响因素的多分类Logistic回归分析为筛选出亚健康的影响因素，以健康状态为因变量(分为健康1、亚健康2和患病3)，以年龄、性别、文化程度、岗位类别、体育锻炼、吸烟、COPSOQ-积极二阶因子、COPSOQ-消极二阶因子、FSS-生活压力和SCSQ-消极应对为自变量，进行无序多分类Logistic逐步回归分析。结果显示，性别、文化程度、COPSOQ-消极二阶因子及FSS-生活压力为亚健康的主要影响因素(见表3)。

表2 工作应激、生活压力、应对方式和社会支持与不同健康状态的关系(分)Table 2 The relationship between work stress，family stress，coping style，social support and the different health statu

表1 人口学特征与不同健康状态的关系〔n(%)〕Table 1 The relationship between demographic characteristics and different health status

表3 医务人员亚健康影响因素的多分类Logistic回归分析结果Table 3 Multinomial logistic regression analysis on the influencing factors of suboptimal health status in medical staff

3 讨论

处于亚健康状态的人数在许多国家和地区呈逐年上升趋势，尤其在经济发达、社会竞争激烈的国家和地区更为普遍，现已成为医学研究中的热点之一。而医务人员需要高度集中的注意力、缜密的思维、良好的耐心和高度的责任感，工作时间长，劳动强度密集，在体力和精力上往往比其他职业人群承受更大的压力。本研究结果显示，在40岁及以上医务人员中慢性病患病率高达56.09%，亚健康率为14.30%，40～45岁的医务人员亚健康检出率最高(20.00%)，与现有研究相符［9-10］。

本研究结果提示，消极工作应激、生活压力大是亚健康的危险因素。国内外对亚健康进行了大量的研究，至今尚未发现特异的致病因素，但众多研究显示工作压力大、工作时间长、社会压力大是亚健康的主要影响因素［11-12］，并有研究表明工作-生活双重压力对健康有不良影响［13］。本研究结果提示，女性为亚健康发生的影响因素，与现有研究相符［11-12］。可能原因为女性要承担与男性一样的工作任务，但想要获得与男性相同的成绩需付出更多，并且女性在培育子女、奉养老人、承担家务等方面付出一般会比男性多，相对更少顾及自己的身心状态及自我保健，加之女性的身心特点，导致女性亚健康率高于男性。本研究还发现，高文化程度可能是亚健康的保护因素，与现有研究相符［14］。这可能与高知识层次者拥有良好的调节能力，对健康的正常状态有良好的促进作用;并且高文化程度通常为较高职称的医务人员，有研究表明高职称为亚健康的保护因素［15］。

综上所述，建议有关部门在未来的工作中关注医务人员的工作及生活压力情况，并通过基于社会、家庭和工作单位的综合健康促进措施来提高医务人员的健康水平。

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4 Kristensen TS，Hannerz H，Høgh A，et al.The Copenhagen psychosocial questionnaire——A tool for the assessmentand improvementof the psychosocial work environment［J］.Scand JWork Environ Health，2005，31(6):438-449.

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Suboptimal Health Status of M edical Staff and Its Influencing Factors

MENGShi-jiao，YAN Yu-xiang，LIU You-qin， et al.Department of Epidemiology and Biostatistics，School of Public Health and Family Medicine，Capital Medical University，Beijing 100069，China

Objective To analyze epidemical condition of suboptimal health of medical staff and its influencing factors.Methods The epidemical survey on suboptimal health was conducted inmedical staff aged 40 years old and above who participated in 2012 annual health medical examination from Xuanwu Hospital.The data were collected by using Suboptimal Health Status Questionnaires-25(SHSQ-25)，Copenhagen Psychosocial Questionnaire(COPSOQ)，Family Stress Scales(FSS)，Simplified Coping Style Questionnaire(SCSQ)and Perceived Social Support Scale(PSSS).The logistic regression analysis method was used to study influence factors of suboptimalhealth.Results Among914 of themedical staff participated in 2012 annual health medical examination 797 eligible questionnaires were retrieved，with the retrieval rate of 87.20%，medical staff's prevalence rate of 56.09%，and suboptimal health rate of14.30%.The health status varied significantly among people with different ages，sexes，education backgrounds，working posts，degrees of physical exercises，and levels of smoking(P＜0.05).Among people with different health states there were significant differences in COPSOQ scores of positive factors and negative factors(P＜0.05)，FSSscore(P＜0.05)，and SCSQ score of negatively dealing dimension(P＜0.05).The results of logistic regression analysis showed，themain influencing factors for suboptimal health were sex，education background，COPSOQ-negative factors，and FSS-life stressors.Conclusion More attention should be paid to femalemedical staff for preventing suboptimal health.It is helpful to the prevention and control of suboptimal health by avoiding negative factors of work stress，alleviating family stress，doing work rationally，and maintaining a relaxed and healthymind.

Suboptimal health;Influencing factors;Medical staff;Logistic regression analysis

R 19

A

10.3969/j.issn.1007-9572.2013.01.019

2012-09-25;

2012-12-04)

(本文编辑:闫行敏)

国家自然科学基金资助项目(81102208);国家科技支撑计划项目(2012BAI37B03)

100069北京市，首都医科大学公共卫生与家庭医学学院流行病与卫生统计学系(蒙世佼，闫宇翔，宋曼殳，王嵬);首都医科大学宣武医院体检中心(刘佑琴，董晶)

王嵬，100069北京市，首都医科大学公共卫生与家庭医学学院流行病与卫生统计学系;E-mail:wei6014@yahoo.com