北京市青壮年人群慢性病患病相关因素的多重对应分析

陈卓然 谢学勤 康晓平△ 代晓彤 刘福荣

北京市青壮年人群慢性病患病相关因素的多重对应分析

陈卓然1谢学勤2康晓平1△代晓彤1刘福荣1

目的 了解北京地区青壮年人群慢性病患病的影响因素及性别差异，为制定青壮年人群的保健政策和有针对性地开展卫生服务提供依据。方法 资料来源于北京地区第五次国家卫生服务调查中家庭健康询问调查部分的数据，用多重对应分析探索青壮年人群(20～59岁)慢性病患病的影响因素。结果 共纳入11351名研究对象，多重对应分析结果显示高血压、糖尿病患病情况与年龄、体质量指数(BMI)、文化程度、吸烟、锻炼次数相关。男、女性患病的相关因素所呈现的关联性强弱有特异性。结论 对于因果关系不明确的多分类资料，用多重对应分析能较好显示因素间的关联。对青壮年人群的慢性病预防可能需要考虑性别差异等采取更有针对性的措施。

青壮年 高血压 糖尿病 多重对应分析

青壮年人群是社会生产力的主体，他们的体质状况是影响社会生产力水平的重要因素。由于生活方式的改变和生活节奏加快，青壮年人群的高血压、糖尿病等慢性病患病率有明显的上升趋势[1-2]，且有研究显示不同性别人群的患病风险不同[3-4]。关注青壮年的健康状况，探索青壮年人群的慢性病患病的影响因素和性别差异，加强对青壮年的健康教育和行为干预，可以有效地保护劳动力，有重要的社会意义。

对象及方法

资料来源于2013年北京市卫生计生委统一组织的北京地区第五次国家卫生服务调查中家庭健康询问调查部分的数据。调查采用多阶段分层整群随机抽样的方法，由国家设计的350个样本县(区)中包括了北京市的东城区、朝阳区、石景山区、海淀区、门头沟区、通州区、昌平区、怀柔区、密云县、延庆县。在10个区县中随机抽取65个乡镇(街道)，每个乡镇(街道)随机抽取2个村(居委会)，在每个样本村(居委会)中随机抽取60户。依据《现代流行病学》[5]，青壮年指20～59岁人群，即一般认为的贡献年龄段人群，本研究针对调查中该年龄范围的人群进行统计分析。

由于问卷设计中详细问询了高血压和糖尿病的患病情况，且高血压和糖尿病的患病率是北京市青壮年人群慢性病患病顺位的前两位，本研究中慢性病特指高血压和糖尿病。研究对象的纳入标准为：①不患有任何慢性病的常住人口；②患有高血压的常住人口；③患有糖尿病的常住人口。将慢性病患病的情况分为没有慢性病=1、仅患有高血压=2、仅患有糖尿病=3、同时患高血压和糖尿病=4。有效样本量为11351人，其中男性5495人(48.4%)，女性5856人(51.6%)。

本研究所用问卷中收集的关于慢性病的影响因素有“目前的吸烟情况”、“近半年平均每周锻炼次数”两个行为因素和基本人口学信息。研究涉及的分类变量个数较多，且分类变量类别较多，若用列联表分析则不仅表格繁冗，而且行列因素各类别间对应关系的易读性较差。故采用多重对应分析的方法，用图形化的呈现方式将列联表转化为相应的对应分析图，可以清楚地呈现分类变量各类别间的关联，使结果更为直观。一般而言，落在从图形原点(0,0)处出发相同方位上大致相同区域内的不同变量的分类点彼此有联系，分析图中的散点距离越近，说明关联倾向越明显[6]。资料用SPSS21.0进行分析，检验水准α=0.05。

结 果

1.单因素分析

单因素分析结果如表1所示。随年龄增长、BMI增高，各组的患病人数比例升高。文化程度越高，患病比例越低。高血压、糖尿病的患病情况在年龄、BMI、文化程度、吸烟和锻炼的不同分组的差异有统计学意义(P<0.05)。

2.多重对应分析

将11351名研究对象慢性病患病情况与5个关联因素做多重对应分析。如图1所示，不患病(慢性病分组1)与30岁年龄段(年龄组2)、BMI正常(BMI分组2)、高中及以上文化程度(文化程度4)、不吸烟(吸烟1)、近半年不锻炼和每周锻炼次数小于1次(锻炼组1和2)距离较近。仅患高血压、仅患糖尿病(患病分组2和3)两点距离较近，与这两点临近的有50～59岁(年龄组4)、BMI肥胖(BMI分组4)、小学文化程度(文化程度2)、非每天吸烟(吸烟组2)、近半年每周锻炼次数大于1次(锻炼组3)。40岁年龄段(年龄组3)与每天吸烟(吸烟组3)、初中文化程度组(文化程度组3)、BMI超重(BMI分组3)距离较近。同时患高血压和糖尿病(慢性病分组4)、没上过学(文化程度1)、BMI偏瘦(BMI分组1)、20岁年龄段(年龄组1)这四点与其余各点距离均较远。

按性别分组做对应分析图，如图2和图3所示。图2为男性研究对象的多重对应分析图。不患慢性病(慢性病分组1)、BMI正常(BMI分组2)、近半年不锻炼(锻炼组1)距离较近。20岁及30岁年龄段(年龄组1和2)、不吸烟(吸烟组1)、高中及以上(文化程度

图1 11351名研究对象的对应分析图

4)、每周锻炼次数小于1次(锻炼组2)之间距离较近。仅患高血压(慢性病分组2)在图示中与50～59岁(年龄组4)、BMI超重和肥胖(BMI分组3和4)、非每天吸烟(吸烟组2)、近半年每周锻炼次数大于1次(锻炼组3)距离较近。仅患糖尿病(慢性病分组3)与没上过学(文化程度1)、初中文化程度(文化程度3)、每天吸烟(吸烟组3)、40岁年龄段(年龄组3)距离较近。同时患高血压和糖尿病(慢性病分组4)、BMI偏瘦(BMI分组1)、小学文化程度(文化程度2)离各点距离均较远。

图2 男性研究对象的对应分析图

图3为女性研究对象的多重对应分析图。结果显示不患慢性病(慢性病分组1)与20岁及30岁年龄段(年龄组1和2)、BMI正常(BMI分组2)、高中及以上(文化程度4)、不吸烟(吸烟组1)、近半年每周不锻炼和锻炼次数小于1次(锻炼组1和2)距离较近。仅患高血压、仅患糖尿病(慢性病分组2和3)，与50～59岁(年龄组4)、BMI肥胖(BMI分组4)、每天吸烟(吸烟组3)、小学文化程度(文化程度2)距离较近。40岁年龄段(年龄组3)、初中文化程度组(文化程度3)、BMI超重(BMI分组3)、非每天吸烟(吸烟组2)、近半年每周锻炼次数大于1次(锻炼组3)之间距离较近。同时患高血压和糖尿病(慢性病分组4)、没上过学(文化程度1)、BMI偏瘦(BMI分组1)与其余各点距离较远。

图3 女性研究对象对应分析图

讨 论

在慢性病患病率的单因素分析中可以得出年龄是高血压和糖尿病患病的相关因素，慢性病患病率随年龄增长而增高。在全部研究对象的多重对应分析结果中也可以看出，年龄较低组与未患慢性病、年龄较高组与慢性病患病关联紧密。女性的对应分析图与全部研究对象的对应分析图类似，患高血压不患糖尿病、患糖尿病不患高血压的点之间的距离较近，并且临近50～59岁年龄组；男性的对应分析图中患高血压不患糖尿病、患糖尿病不患高血压的点位于不同象限、距离较远，患高血压与50～59岁年龄组、患糖尿病与40岁年龄组位于同一象限，提示男性高血压、糖尿病的易患年龄可能不同。有既往研究表示常见慢性病的患病率年龄分布有所不同，可能是由于疾病的病因、性质、病理过程及发展趋势不同[7]。

单因素分析中，BMI分组等级越高，慢性病患病率也越高。全部研究对象的多重对应分析的对应分析图中，BMI偏瘦组远离其他点，BMI正常与不患慢性病距离明显更近。男性的对应分析图中，仅患糖尿病与BMI各组均不在同一象限，BMI肥胖和超重组与仅患高血压组的距离更近，与高血压患病的关联更强。在全部研究对象、女性研究对象的对应分析图中，BMI肥胖组与仅患高血压组、仅患糖尿病组距离都很近。

吸烟的单因素分析结果很难看出其与慢性病患病的明显关联，而通过多重对应分析可以发现不吸烟组与不患慢性病组接近，吸烟的两组(每天吸烟、非每天吸烟)与患慢性病病的三组接近，吸烟与慢性病患病有关联，对应分析图比单因素分析结果更为直观。特别在女性研究对象的对应分析图中，每天吸烟组(吸烟组3)与仅患高血压、仅患糖尿病(患病分组2、3)的距离很近，提示吸烟可能对不同性别人群的危害程度不同，有既往研究从基因水平上认为女性更易感吸烟所致肺癌等慢性疾病[8]。

学历较高组中不患慢性病的人数比例更高。在对应分析图中文化程度最高的“高中及以上”组在各图中均与不患慢性病组的散点临近，可能是由于知识水平高的人群关于如何预防慢性疾病的知识更为充足。对比三幅对应分析图可以看出文化程度低与患慢性病的关联在女性中表现的更为明显，且影响到全部研究对象的对应分析图。有既往研究发现，我国女性受教育程度普遍低于男性，直接影响到整个国家的人类发展指数(HDI)指标和人口素质的提高。女性受教育程度还可以通过家庭、婚姻等方面,对人口素质产生直接和间接的影响[9]。本研究的结果也提示女性的文化程度对研究整体的慢性病患病产生的影响较大。

单因素分析中近半年锻炼1次及以上组的患慢性病的人数比例高于锻炼次数更少的两组。多重对应分析结果发现，锻炼次数少的组别与不患慢性病距离更近，锻炼次数多的组别反而与患慢性病接近。由于研究所用数据来自横断面调查，有些被访者在本次调查的半年之前就已患有高血压或糖尿病，可能患病后该人群更重视加强体育锻炼；而未患慢性病的人群反而因为身体健康不重视锻炼，或因为年龄较低者工作任务较重，缺乏锻炼的时间。由此也反映出对应分析的特点之一，即该方法适用于不确定因果关系的变量之间的关联性分析，对结果更容易给出合理解释[6]。

综上所述，对于北京市青壮年人群，年龄、BMI、文化程度与其慢性病患病的关联较强，提示青壮年在未患慢性病时就应注意进行适度的体育锻炼。同时注意到患病的影响因素存在性别差异，应考虑对不同人群采取具有针对性的预防措施。

[1]李燕，周建芝，赵丽娜，等.青壮年高血压患者的血压控制现状分析.山东医药,2010，32:73-74.

[2]李玉松，王景广，韩智华，等.强化自我管理教育对青壮年糖尿病患者的影响.中国美容医学,2012，14:656-657.

[3]李辉，戴吉，蒋贵平.吸烟对不同性别AECOPD患者气道炎症影响.临床肺科杂志,2012，(4):628-629.

[4]刘明波，刘韫宁，王文，等.2004-2011年中国人群心血管病死亡的性别差异分析.中国慢性病预防与控制,2014，(3):267-269.

[5]曾光.现代流行病学.气象出版社,2002:33-46.

[6]张文彤.SPSS统计分析高级教程.北京:高等教育出版社.

[7]梁酉，石梅初，余开选，等.常见慢性病患病率的年龄分布特征及相关性分析.中国慢性病预防与控制,2003，(4):170-171.

[8]孔令亭，李若葆，王金平.吸烟与肺癌p53、K-ras基因突变关系及性别差异的研究进展.解剖科学进展,2006，(3):275-278.

[9]李亚东，许燕平.女性受教育程度与人口素质.清华大学教育研究,2001,22，(1):50-55,97.

(责任编辑：邓 妍)

Correspondence Analysis on Chronic Illnesses and Factors in Young Adults in Beijing

Chen Zhuoran,Xie Xueqin,Kang Xiaoping,et al

(SchoolofPublicHealth,PekingUuiversity(100191),Beijing)

Objective To discuss the relationship of related factors with chronic disease in young adults in Beijing,explore the gender differences and provide the basis for developing care policies and carrying out health service that is targeted to young adults.Methods Data of this study is from the family health enquiry part of the fifth national health services survey of Beijing.Multiple correspondence was applied among young adults(20～59 years old) to study the influence factors of chronic illnesses.Results 11351 subjects were recruited in this study.Multiple correspondence analysis showed that the prevalence of hypertension and diabetes were related to age,body mass index(BMI),educational level,smoking and exercise frequency.The correlation factors of male and female were not identical.Conclusion Multiple correspondence analysis can be used to show the correlation between multi-classified variables which with uncertain causal relationships.The prevention of chronic disease in young adults may need to consider gender difference and to take more targeted measures.

Young adult;Hypertension;Diabetes;Multiple correspondence analysis

1.北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系(100191)

2.北京市公共卫生信息中心

△通信作者：康晓平，E-mail:xpkang@bjmu.edu.cn