农村家庭生活水平与产前检查的关系研究——基于不同的家庭生活水平测量方法

朱中海，杨 雪，刘丹丽，程 悦,2，曾令霞

(1.西安交通大学医学部公共卫生学院，陕西 西安 710061；2.陕西省营养与食品安全工程研究中心，陕西 西安 710061)

【专题研究】

农村家庭生活水平与产前检查的关系研究
——基于不同的家庭生活水平测量方法

朱中海1，杨 雪1，刘丹丽1，程 悦1,2，曾令霞1

(1.西安交通大学医学部公共卫生学院，陕西 西安 710061；2.陕西省营养与食品安全工程研究中心，陕西 西安 710061)

目的 比较对家庭生活水平的不同测量方法间的相关性，在此基础上，进一步研究家庭生活水平与产前检查相关指标的关系。方法数据来源于本课题组在2010年所完成的《陕西省农村围产期保健状况调查》项目。对4 719名孕妇家庭的资料分别用主成分分析法和潜在类别模型构造的财富指数及自感经济对家庭生活水平进行分类，比较不同家庭生活水平群体间产前检查相关指标的差异。不同测量方法下的家庭生活水平预测产前检查相关指标的能力比较采用受试者操作特征曲线(ROC)和多因素Logistic回归分析。结果主成分分析法和潜在类别模型构造的财富指数表现了较好的相关性和一致性，而与自感经济呈负相关(Spearman值分别为-0.175和-0.111，相应的P值分别为<0.001和<0.003)；以前两种方法对家庭生活水平进行分类，富裕家庭的产前检查相关指标均显著高于贫困家庭(以主成分法分类的家庭经济指标-产前检查次数≥5次、首次产前检查<12孕周、完成推荐产检内容和产检地点在乡及以上医院的比例有差异的χ2值分别为21.8、20.5、13.1和13.7；以潜在类别法分类的家庭经济指标-产前检查次数≥5次、首次产前检查<12孕周、完成推荐产检内容和产检地点在乡及以上医院的比例有差异的χ2值分别为64.2、35.1、17.6和20.7，均P<0.001)。以潜在类别模型构造的财富指数分类的家庭生活水平对产前检查相关指标的ROC曲线下面积大于主成分分析法，但差异不具有统计学意义(P>0.05)；对产前检查相关指标的多因素Logistic回归分析的预测概率略大于主成分分析法。结论用潜在类别模型和主成分分析法构造的财富指数衡量的农村地区家庭生活水平，均适用于研究其与产前检查的关系，且潜在类别模型法更具优势。

家庭生活水平；主成分分析；潜在类别模型；自感经济；产前检查

经济因素是研究卫生服务利用、居民躯体及精神心理健康等重要考虑的范畴。目前，在卫生健康相关研究中，衡量家庭生活水平的方法主要分为两大类即客观和主观方法，前者主要包括收入法、支出法和财富指数等，后者主要包括自感经济等。自感经济是由调查对象基于其自身情况如收入、教育、职业、家庭环境等对家庭生活水平做出的综合、主观评价[1-2]，较客观方法，其调查过程更简单、省时。由于收入法和支出法在实际调查中存在收入复杂性、隐私、数据收集费时费力等问题[3-6]，导致其调查困难且结果不准确；而通过调查人员直接观察被调查家庭所拥有的耐用消费品和家庭住房的特征，综合各个指标所构造的财富指数，其不涉及家庭隐私，有利于对家庭生活水平进行现场调查。主成分分析法是目前常用的财富指数构造方法，即将各指标进行主成分分析，根据第1主成分对各个指标赋予相应的权重，然后相加得到财富指数，再依照其大小进行分类[7-10]；但所提取的第1主成分并未全部利用指标所提供的信息，导致其在运用过程中存在局限性。本文拟用潜在类别模型来构造财富指数，即将财富指数作为潜在分类变量，并用各指标构成的测量模型(条件概率)来反映各潜在分类所代表的生活水平，再根据后验概率将个体分到每个类别中。

本文分别运用主成分分析法和潜在类别模型来构造财富指数对家庭生活水平进行分类，并与自感经济指标进行比较，分析3种测量方法的相关性和一致性；并比较不同方法所分类的家庭生活水平与产前检查相关指标的关系，分析各分类方法对健康指标的区分度，从而探索适合于农村地区卫生健康相关研究中家庭生活水平的测量方法。

1 材料与方法

1.1 资料来源

资料来源于本课组在2010年所完成的《陕西省农村围产期保健状况调查》项目。

1.2 研究对象和内容

在陕西省旬邑、彬县、千阳、麟游和周至5个贫困县进行3个阶段分层随机整群抽样调查；研究对象为2007至2009年分娩过的15～49岁的农村育龄妇女及其家庭，本次调查最终共获取了4 779名孕妇家庭的资料。

采用自行设计的《陕西省农村围产期保健状况调查问卷》，由统一培训的调查员进行入户面访调查。调查内容包括：①调查对象的社会人口学特征，包括年龄、教育和职业；②家庭各种耐用消费品的拥有情况以及住房特征等，耐用消费品包括：冰箱/冰柜、汽车/拖拉机/农用车、电话(包括固定电话和移动电话)、VCD、自行车、摩托车等项，家庭住房特征包括：饮用水类型、垃圾处理方式、客厅地面材料、房顶材料和居住总面积；③家庭自感经济状况，让被调查者想象9级台阶，第1级代表最穷，第9级代表最富裕，认为自己的家庭生活水平在哪一级别；④产前检查相关情况，包括首次产前检查的时间、总产检次数、产检内容和产检地点。产检内容包括：体重、身高、血压的测量，尿液、血液的生化检查，以及腹部B超检查。

1.3 研究指标

1.3.1 家庭经济水平的衡量

1.3.1.1财富指数-主成分分析法 以家庭拥有的耐用消费品和住房特征进行主成分分析，按第1主成分的各个指标赋予一定权重后，将各项指标的得分相加，计算出各个家庭的财富指数，以第20、40、60、80百分位数平均将其分为5个等级。按得分从小到大的顺序，依次将家庭生活水平分为5个等级：贫困、较贫困、中等、较富裕和富裕。

纳入主成份分析的条目及按照第1主成分赋予各条目的权重分别为：冰箱/冰柜(0.469)、汽车/拖拉机/农用车(0.155)、电话(0.376)、摩托车(0.480)，家庭住房特征包括客厅地面材料(0.464)、居住总面积(0.41)。

1.3.1.2财富指数-潜在类别模型 用家庭耐用消费品农用车、自行车、摩托车、电话、VCD和住房特征、饮用水类型、垃圾处理方式、房顶材料类型共9个二分类指标构建测量模型，将财富指数作为潜在分类变量；分别拟合潜变量分类数目为2～6的5个模型，根据贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion，BIC)、赤池信息量准则(Akaike Information Criterion，AIC)等指标越小则模型拟合数据越好的原则[11-14]，最终选择了潜变量分类数为5的模型。根据各指标的条件概率大于0.5，则该指标可用来解释其相应的分类的原则：将仅拥有电话的类别定为贫困，将拥有电话、VCD和农用车的类别定为较贫困，将拥有较好的饮用水类型、垃圾处理方式、电话和自行车的类别定为中等，将拥有较好的饮用水类型、VCD、电话、自行车和摩托车的类别定为较富裕，将拥有较好的饮用水类型、垃圾处理方式、房顶材料、VCD、电话、自行车和摩托车的类别定为富裕；最后，计算出每个研究对象在每个类别中的后验概率，若某个类别的后验概率大于0.5，则该研究对象就属于此相应的类别，即将整个被调查人群的家庭生活水平分为贫困、较贫穷、中等、较富裕和富裕共5个等级。

1.3.1.3自感经济 由于某些级别频数太低，将某些级别合并，将被调查家庭的生活水平分为5类，第1、2级表示贫困，第3级表示较贫困，第4级表示中等，第5级表示较富裕，第6级及以上表示富裕。

1.3.2 产前检查的相关指标

按照产前检查次数、首次产前检查的时间、产前检查的主要地点及内容等，分别统计产前检查次数≥5次、首次产前检查<12孕周、产检地点在乡及以上医院、完成所有产检内容的比例。

1.4 质量控制

现场调查员为西安交通大学医学部公共卫生学院的师生，经过统一、严格的培训后参加调查。现场调查的问卷经过调查员自查、调查员间交换审核后，由质控员复核，发现问题及时追踪修改。每县调查结束后，随机抽取1个村进行重复调查，以检测调查结果的重测信度。

1.5 统计学方法

利用软件Epi Data 3.1建立数据库，不同的数据录入人员进行二次录入以控制录入错误。使用统计软件AMOS 5.1完成潜变量分析，用SPSS 20.0完成其它所有的统计分析。不同测量方法之间的相关性与一致性比较采用Kappa、Spearman和Gamma等指标；不同家庭生活水平的产前检查相关指标的比较运用卡方检验；不同测量方法预测产前检查相关指标能力的比较采用受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve，ROC)和多因素Logistic回归分析，P<0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 调查对象的一般情况

调查涉及陕西省5个贫困县的50个乡镇，共获得4 779户农村产妇及其家庭的相关资料；其中79.2%的育龄妇女年龄小于32岁，88.4%的育龄妇女受教育水平在高中以下，92.9%的育龄妇女无工作；在产前检查方面，43.8%的育龄妇女接受过至少5次产检，63.5%的育龄妇女在孕12周内完成首次产检，按要求完成所有产检内容的占30.2%，产检地点在乡及以上医院的占89.3%，4项均符合要求的即育龄妇女接受过至少5次产检、在孕12周内完成首次产检、按要求完成所有产检内容，且产检地点在乡及以上医院的，仅占14.2%，见表1。

表1 调查对象的一般情况(n=4 779)

注：a表示无工作，包括家庭主妇、农民；b表示无固定工作，包括养殖户、工商户、农民工和其它；c表示固定工作，包括村医和教师。

2.2 调查家庭的生活水平

根据主成分分析法、潜在类别分析及自感经济进行家庭经济水平分类结果，其中贫困家庭比例分别为：19.2%，5.9%，10.5%；较贫困家庭为：19.4%，45.7%，10.8%；中等水平家庭为：23.8%，32.1%，51.0%；较富裕家庭为：18.3%，9.4%，20%；富裕家庭为：18.8%，7.0%，7.5%。

潜在类别模型与主成分分析法间的Kappa值和Spearman值分别为0.133和0.339，而自感经济与潜在类别模型和主成分分析法间的Kappa值和Spearman值都为负值；且除自感经济和主成分分析法间的一致性无统计学意义外，其余各方法间的相关性与一致性均有统计学意义，见表2。

2.3 家庭生活水平与产前检查相关指标

以主成分分析法和潜在类别模型构建的财富指数为分类标准，不同生活水平的家庭产前检查次数≥5次、首次产前检查<12孕周、产检地点在乡及以上医院、完成所有产检内容的比例差异均有统计学意义(均P<0.05)，且随着生活水平的提高，各产前检查相关指标的比例也逐渐升高；按自感经济的分类标准，不同生活水平的家庭仅在产检地点在乡及以上医院的比例差异具有统计学意义，其他3个指标的比例差异均无统计学意义，见表3。

产前检查各指标ROC曲线下面积分别为：产前检查次数≥5次：0.547(潜在类别模型)和0.536(主成分分析法)，均P<0.001；首次产前检查<12孕周：0.539(潜在类别模型，P<0.001)和0.528(主成分分析法，P=0.001)；完成所有产检内容：0.504(潜在类别模型)和0.507(主成分分析法)，P值分别为0.633、0.411；产检地点在乡及以上医院：0.547(潜在类别模型，P<0.001)和0.525(主成分分析法，P=0.063)。自感经济所分类的家庭生活水平，对产前检查相关指标拟合的ROC曲线下面积均无统计学意义(均P>0.05)，见表4。

根据潜在类别模型、主成分分析法和自感经济所分类的家庭生活水平与母亲年龄、教育程度和职业等作为自变量，产前检查相关指标作为应变量，分别进行多因素Logistic回分析，各模型总体似然比检验结果显示回归方程均有显著性意义。在调整了母亲的年龄、教育程度及职业等的影响后，潜在类别模型和主成分分析法所分类的家庭生活水平表现出相同的趋势：即随着家庭经济水平趋向富裕，与产前检查相关的指标趋向于更好，包括产前检查次数≥5次、首次产前检查<12孕周和产检地点在乡及以上医院；自感经济所分类的家庭生活水平仅对产前检查相关指标“产前检查次数≥5次”的影响具有统计学意义(P<0.001)，见表5。

表2 家庭经济水平不同分类方法间的相关性比较

表3 不同分类方法下的家庭经济水平对产前检查的利用情况[n(%)]

表4 家庭生活水平不同分类方法对产前检查利用情况的ROC曲线比较

表5 不同家庭生活水平分类方法对产前检查利用情况的多因素logistic回归分析

3 讨论

3.1 家庭生活水平不同分类方法间的相关性

利用主成分分析法和潜在类别模型，综合家庭所拥有的耐用消费品和家庭住房特征等各个指标所构造的财富指数，由于其不涉及家庭隐私，且能体现家庭经济水平的累积效应，能较为准确地反映农村家庭经济的相对水平，从而有利于营养状况、生长发育以及卫生服务利用等与家庭经济状况有关的健康问题的研究。国内已有学者利用主成分法构建财富指数对农村家庭生活水平进行测量，其分类结果与收入法、支出法的结果较接近，且能够较好地反映不同生活水平群体中围产期保健、居民卫生服务利用等指标的差异；但主成分分析方法较适合于连续变量的分析，在调查过程中难以对家庭所拥有的耐用消费品和家庭住房特征等进行量化判断，且仅根据第1主成分分析结果赋予权重，其累计贡献率也不高。本文通过潜在类别模型所构建的财富指数，因其运用潜变量理论处理分类变量，且允许观测指标存在测量误差，从而避免了以上偏倚的发生。尽管调查内容并未包括家庭收入、支出等资料，无法将潜在类别模型所构建的财富指数与家庭收入、支出进行相关性比较，但与主成分分析法构造的财富指数间具有较好的相关性，提示潜在类别模型构造的财富指数也能够间接地反映家庭生活水平。“自感经济”等反映家庭生活水平的主观测量指标，因其在调查过程中更简单、省时，在某些情况下也能反映家庭的真实经济水平等状况，在卫生健康相关研究中得到了越来越多的应用。本文用自感经济对家庭生活水平进行分类，并与主成分法和潜在类别模型所构造的财富指数进行了比较；其与后两者均呈负相关，说明自感经济对家庭生活水平的反映易受被调查者的主观意识影响，且易表现从众心里，更容易趋向于平均水平，即自感经济中约有半数的人认为自身家庭经济属于中等水平，带有较大的主观偏性。

3.2 不同分类方法下的家庭生活水平与产前检查相关指标的关系

家庭生活水平的不同分类方法对不同社会经济群体中健康相关指标差异的反映是评价其效果的一个重要方面。本文选择了产前检查相关指标对3种分类方法的效果进行了进一步的评价。根据潜在类别模型和主成分分析法进行分类后，结果显示，随着家庭经济水平的提高，各产前检查相关指标的比例总体呈上升趋势，特别是在“产前检查次数≥5次”、“首次产前检查<12孕周”、“产检地点在乡及以上医院”等方面趋势更明显；而对自感经济的分类标准则未发现相同趋势，提示利用自感经济对家庭生活水平进行分类，研究其与产前检查的关系存在一定的局限性。Cheng等[1]对自感经济与香港老年人群健康关系的研究结果表明，与健康生理客观指标相比，自感经济更能反映不同生活水平群体间心理健康指标的差异。

3.3 不同分类方法下的家庭生活水平对产前检查相关指标的受试者操作特征曲线和多因素Logistic回归分析情况

分别拟合3种方法分类的家庭生活水平对产前检查相关指标的ROC曲线分析结果同样显示，自感经济分类方法在研究家庭生活水平与卫生健康的关系中存在局限性；虽潜在类别模型与主成分分析法曲线下面积的置信区间存在一定的交积，但前者的曲线下面积均大于后者，提示潜在类别模型构建的财富指数对不同社会经济群体中产前检查相关指标差异的反映更具有可靠性。通过3种方法分类的家庭经济水平对产前检查相关指标的多因素Logistic回归分析结果显示，潜在类别模型和主成分分析法分类的家庭经济水平越高，产前检查相关指标合格的比例也越高，且除指标“完成推荐产检内容”外均具有统计学意义；部分潜在类别模型的预测概率较主成分分析法的大，提示潜在类别模型构建的财富指数能更好地反映不同经济水平群体间产前检查相关指标的差异。

本文分别利用主成分分析法和潜在类别模型构造的财富指数和自感经济对陕西农村家庭经济水平进行了分类比较，其中，自感经济法并不能很好地反映不同经济水平群体间产前检查相关指标的差异；而主成分分析法和潜在类别模型构建的财富指数表现出较好的相关性和一致性，且能够较好地反映不同经济水平群体间产前检查相关指标的差异。潜在类别模型避免了主成分分析法在方法上存在的某些偏倚，部分结果也提示了前者对产前检查相关指标的预测更具可靠性，潜在类别模型构造的财富指数为客观衡量农村地区家庭经济水平提供了更好的选择。

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[专业责任编辑：杨文方]

Association between living standards of household and antenatal examination in rural areas based on different measurement of household living standards

ZHU Zhong-hai1, YANG Xue1, LIU Dan-li1, CHENG Yue1，2, ZENG Ling-xia1

(1.SchoolofPublicHealth,Xi’anJiaotongUniversityHealthScienceCenter,ShaanxiXi’an710061,China;2.NutritionandFoodSafetyEngineeringResearchCenterofShaanxiProvince,ShaanxiXi’an710061,China)

Objective To compare the correlations among different measurement methods for living standards of household and to further evaluate the association between living standards of household and antenatal care services utilization in rural areas. Methods Data were collected from the Perinatal Health Care Survey in Rural Areas of Shaanxi Province in 2010. The data of families of 4 719 pregnant women were classified by self-rated economic condition and wealth index constructed by the first principal component and latent class model, and antenatal examination indicators among families with different living standards were compared. Unconditional multivariable logistic regression analyses and receiver operating characteristic (ROC) were considered in the analysis to evaluate which measurement of living standards of household was more predictive over the antenatal care services utilization. Results It was significantly coherent between wealth indexes constructed by the first principal component and the latent class model, but not for the self-rated economic condition (Spearman value was -0.175 and -0.111 respectively, and the correspondingPvalue was less than 0.001 and 0.003, respectively). Rates of antenatal care services utilization in the richer household were higher than those in the poor household according to classifies of wealth indexes (χ2value between family economy index based on principal component classification and frequency of prenatal examination more than or equal to 5 times, the first prenatal examination earlier than gestational 12 weeks, completing recommend examination contents, and delivering in hospitals at or beyond the township level was 21.8, 20.5, 13.1 and 13.7, respectively;χ2value between family economy index based on latent class classification and frequency of prenatal examination more than or equal to 5 times, the first prenatal examination earlier than gestational 12 weeks, completing recommend examination contents, and delivering in hospitals at or beyond the township level was 64.2, 35.1, 17.6 and 20.7, respectively, allP<0.001). The area under ROC curve(AUC) of the living standards of household classified by the latent class model over the antenatal care services was higher than that by first principal component, but the difference was not significant (P>0.05), so was predictive probabilities of Logistic analysis. Conclusion The household living standards measured by wealth index constructed by the latent class model and first principal component are suitable for evaluating the associations between living standards of household and antenatal care services utilization in rural areas, and the latent class model seems to be more predictive.

household living standards; first principal component; latent class model; self-rated economic condition; antenatal examination

2015-04-14

教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-11-0417)

朱中海(1990-)，男，硕士在读，主要从事妇幼保健及人群健康评价的研究。

曾令霞，副教授。

10.3969/j.issn.1673-5293.2016.06.001

R173

A

1673-5293(2016)06-0671-05