不同职业人群的居民慢性病患病状况及影响因素分析

丁海峰 罗娟

近年来，随着居民生活水平的不断提高，居民对于疾病的认知和干预能力迅速提升，疾病谱也发生了巨大变化。影响居民健康的疾病种类已经从传染性疾病过渡到非传染性慢性疾病（下文简称慢性病）[1]。职业病现象日益显著，不同职业类型从业人员所患慢性病种类差异明显。2017 年，原国家卫生和计划生育委员会发布了我国首个利用大数据系统解读的家庭健康状况报告——《中国家庭健康大数据报告（2017）》[2]，报告显示，有53.2%的被访者患有慢性病，与2013 年相比，一线城市高血压患者平均年龄下降了0.3 岁，这意味着，慢性病已经开始逐步向年轻群体蔓延。以往的研究多从全人群的基本信息及生活方式等方面去分析影响因素，也有部分学者的研究角度有异，如李为群等[3]从不同慢性病的种类去进行研究，但较少见到从职业类型分布的角度去进行分析。不同职业类型的人群所处的工作环境、生活条件均有很大的差异，这可能对慢性病的患病状况造成较大的影响，从而影响人们的健康水平。因此，本研究从不同职业类型的角度出发，利用2015 年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，对中国18 岁以上居民慢性病影响因素进行分析，为不同职业类型人群慢性病的预防工作提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源

本文数据来源于北京大学开展的中国健康与养老追踪调查（CHARLS），该调查采用多阶段抽样的方法，在县/区和村居抽样阶段均采取按人口规模成比例的概率抽样，调查对象覆 盖了全国150 个县级单位、450 个村级单位，约1 万户家庭中的1.7万人。2011 年和2015 年CHARLS 分别进行了全国基线调查和全国追踪调查。本研究选取的是2015年的数据进行研究分析。

1.2 统计分析

将调查人口按照不同职业类型进行分组，分别为：政府部门、事业单位、非盈利机构（NPO）、私营企业、个体户、农户、居民户以及其他职业类型。通过剔除空白等无效数据，分别计算调查总人口、不同职业类型总人口，分析一般人口学特征及其患病情况。采用描述性统计分析、x2检验，比较不同职业类型居民人口学特征构成情况，利用Logistic回归模型分析不同职业类型居民慢性病影响因素。

2 结果

2.1 一般人口学特征

本研究中，通过剔除空白等无效数据，共纳入研究对象2521 名。其中男1233 名，占调查总数的48.9%，女1288 名，占调查总数的51.1%。年龄18 岁～50 岁人群所占比例为13.5%（341/2521），年龄51 岁～60 岁人群所占比例为31.3%（790/2521），年龄61 岁～70 岁人群所占比例为31.8%（801/2521），年龄71 岁～80 岁人群所占比例为16.5%（415/2521），年龄81 岁及以上人群所占比例为6.9%（174/2521）。婚姻状况：在调查对象中，已婚居民占绝大多数，比率为88.1%（2221/2521），其次为已婚独居者为11.3%，仅有285 人。每个月喝酒大于1 次的数量最多，比率为62.6%（1580/2521）。睡眠时间＜6 小时和7小时～8 小时的居民所占比例最多，分别为49.9%（1234/2521）和41.6%（1048/2521）。在调查对象中，不吸烟人群占绝大多数，比例为86.2%（2127/2521），吸烟人数所占比例为13.8%（349/2521）。不同职业类型居民的人口学特征具体见表1。

2.2 居民慢性病患病率

2015 年，中国18 岁以上居民慢性病总患病率为21.2%（534/2521）。其中男性患病率为47.8%（255/534），女性患病率为52.2%（279/534）。年龄18 岁～50 岁人群患病率为12.9%（69/534），年龄51 岁～60 岁人群患病率为31.1%（166/534），年龄61 岁～70 岁居民患病率为29.4%（157/534），年龄71 岁～80 岁居民患病率为17.4%（93/534），年龄大于80 岁居民患病率为9.2%（49/534）。识字居民的患病率为91.9%（491/534），这要远远高于文盲群体患病率（8.1%）。已婚居民慢性病患病率为86.9%（464/534），独居和未婚居民比例共为13.1%（70/534）。喝酒人群慢性病患病率明显高于不喝或极少喝酒人群。农村居民患病率为75.8%（405/534），城市居民患病率为24.2%（129/534）。

本研究依据其CHARLS 数据库对职业类型的分类，将职业类型分为8 类，分别为：政府部门、事业单位、非盈利组织、私营企业、个体户、农户、居民户、其他。由于非盈利组织样本数量较少，因此本研究暂不讨论非盈利组织这一职业群体。不同职业类型人群慢性病患病率情况见表2。

由表2 可见，事业单位职业群体患病率最低，低于20%，其余所有不同职业类型人群患病率均超过了20%，其中农民群体的慢性病患病率最高，接近于25%，这与我国全体居民慢性病患病率几乎一致，其次为私营企业从业人员，慢性病患病率也接近于25%。

2.3 不同职业类型居民慢性病影响因素分析

将不同职业类型人群分别作为单独模型进行Logistic回归分析。以是否患有慢性病作为因变量（0=否，1=是），依据2015 年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库中对慢性病的分类，共纳入包括以下14 种慢性病：高血压、高血脂、糖尿病、癌症、肺部疾病、肝脏疾病、心脏病、脑卒中、肾病、胃病、精神疾病、老年痴呆、关节病、哮喘。将性别、年龄、是否识字、婚姻状况、吸烟情况、喝酒频率、运动情况、情绪状况、睡眠时间、医疗保险参与情况以及城乡地区分布作为自变量，分别纳入到回归模型，共建立7 个回归模型，分别为模型1（私营企业）、模型2（个体户）、模型3（农户）、模型4（居民户）、模型5（政府部门）、模型6（事业单位）、模型7（其他群体）。结果显示，除了事业单位群体无显著的慢性病患病危险因素外，其他所有群体之间的差异均有统计学意义，具体见表3。

表1 不同职业类型居民人口学特征（名）

表2 不同职业类型居民慢性病患病状况

表3 回归分析结果显示，在不同的模型即不同的职业类型人群中，影响慢性病患病情况的因素有较大的差异。在模型1（私营企业）中，是否吸烟、喝酒频率及情绪低落是慢性病患病的显著影响因素，吸烟人群相比于不吸烟人群患慢性病的几率较大，经常感到情绪低落的人群相比于不经常感到情绪低落的人群等容易患慢性病。在模型2（个体户）中，年龄和婚姻状况是患慢性病的显著影响因素。在模型3（农户）中，年龄、婚姻状况、睡眠时间、是否吸烟、情绪低落均是影响农民群体患慢性病的影响因素，相较于其他年龄段，18 岁～60 岁更容易患慢性病，并且在18 岁～60 岁年龄段中，随着年龄的增加，慢性病的患病风险越大。在模型4（居民户）中，是否识字、睡眠时间、情绪低落均呈现显著影响。模型5（政府部门中），性别是慢性病的显著影响因素，并且女性患慢性病的几率要大于男性。

3 讨论

3.1 情感及心理状况是各职业群体慢性病的显著影响因素

从分析结果中可以看出，情绪失落几乎是不同职业人群对于慢性病的一个共同影响因素。我国目前对于慢性病的防治策略主要侧重于生活方式和个人行为方面，较少涉及到居民的心理状况及情感因素，这恰恰也是日常防治工作中最容易忽略的因素。私营企业群体、农民群体、居民群体在情绪低落方面的差异均有统计学意义，私营企业群体尤为显著。这与私营企业从业人员的工作环境和工作方式有极大的关系。当今社会，工作节奏不断加快，私营企业从业人员工作时间提升，压力不断加大，导致这一群体无论在身体素质方面还是心理及情感方面长期处于亚健康的状态[4]。预防是遏制慢性病的有效手段,有效的预防服务可以防止或推迟慢性病的发生[5]，因此，在日后的慢性病防治工作中，我们应该注重对私营企业群体情感上的关注，通过改善这一群体的心理与情感状况，从而降低其慢性病患病率。

3.2 农民群体是慢性病患病高危群体

表3 不同职业类型人群Logistic 回归分析结果

农民群体是所有不同职业类型人群中患病率最高、危险因素最多的群体。性别、婚姻状况、情绪低落、吸烟均是其显著影响因素，这和大多数学者的结论几乎一致[6]。由于农业性质的特殊性、劳动时间的不规律性、农作物收成的不确定性，导致农民群体相比其他职业类型群体更容易患慢性病。农业活动常常会受到天气、技术、人工等多重因素的影响，相较于其他不同职业从业人群，无论是在身体还是心理方面均会受到影响。此外，农民群体往往其文化程度较低，缺乏对慢性病的认知，缺少相应的慢性病预防知识，这也是农民群体慢性病患病几率大的一个显著因素。因此，在今后的防治工作中，不仅要重视对农民群体的防治，而且要根据农民群体自身的特点制定适合的防治措施。

3.3 政府部门及事业单位是慢性病低发群体

令人意外的是，政府部门和事业单位对于慢性病患病的危险因素较少，只有政府部门显示性别是其影响因素，而其余因素均无显著影响。本文选取的是2015 年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，经过筛选与提出后得到的样本。一方面此结果可能与样本的选取及样本数量有一定的关系，另一方面也从侧面显示了政府部门和事业单位群体在劳动强度上与其他不同职业类型从业人员存在显著的差异性。事业单位工作群体在日常工作中往往承担较小的压力，福利待遇较好，失业风险较低[7]。因此，相较于其他群体，事业单位群体慢性病的患病状况较少受到职业类型本身的影响。

3.4 个体户中低龄群体更容易患慢性病

与多数学者的研究[8]不一致的是，在年龄方面，个体户群体、处在18 岁～60 岁年龄段人群，患慢性病几率更大，并且低龄群体患慢性病的几率是高龄群体的0.545 倍。这与人们的常识恰恰相反，这可能与个体户的职业性质有较大的关系，个体户由于其工作时间与方式较为灵活，或自主创业，无从业年龄的限制，这一从业群体中又往往多为青壮年，故在个体户中的青年群体更容易患慢性病。在居民群体、农民群体以及其他群体中，婚姻状况是其显著的影响因素。其他学者研究[9]显示，婚姻状况良好、有伴侣的群体，慢性病患病几率要大大低于婚姻状况差、无伴侣的群体。可见婚姻状况也是慢性病的一个重要影响因素。此外，通过分析可以看出，医保参与情况对各群体慢性病患病情况均无显著影响，从侧面也反映出目前我国医疗保障体系公平性已得到了极大改善。