论文部分内容阅读
目的:1.检验亚健康评定量表（Sub-Health Measurement Scale Version1.0,SHMS V1.0）在福建省助产士人群中的信效度,分析其适用性。2.建立福建省助产士SHMS V1.0的均数常模、百分位常模及划界常模。3.明确福建省助产士亚健康水平,并探讨其生理、心理及社会亚健康的影响因素。4.基于SHMS V1.0划界常模构建福建省助产士亚健康预测模型,并验证模型的可行性与准确性。方法:1.第一阶段:采用横断面调查法,于2019年3月至6月,通过分层整群随机抽样,选取福建省46家助产医疗机构中所有符合入选条件的产房助产士为研究对象,采用一般情况调查问卷、SHMS V1.0、职业倦怠量表（MBI）、社会支持评定量表（SSRS）、匹兹堡睡眠质量指数量表（PSQI）及疲劳量表（FS-14）进行调查,通过信效度检验判定SHMS V1.0在助产士人群中的适用性;通过正态分布法建立福建省助产士SHMS V1.0得分常模;通过统计描述、单因素分析及多元线性回归分析助产士生理、心理、社会亚健康水平及其影响因素;通过非条件二元logistic回归构建助产士亚健康预测模型。2.第二阶段:为实证研究,于2019年7月至8月,通过分层整群随机抽样,排除第一阶段所抽取的样本单位,从福建省其余助产医疗机构中抽取15家,采用与第一阶段相同的问卷收集预测因素,并代入第一阶段构建的助产士亚健康预测模型中进行分析,以划界常模作为亚健康判定标准,检验该模型的预测效果。结果:1.本研究共发放问卷900份,收回875份,回收率为97.22%,其中有效问卷842份,有效率为96.23%。2.SHMS V1.0的信效度:SHMS V1.0总量表的Cronbach’s a系数、折半系数及重测信度分别为0.908、0.813、0.804。项目分析结果显示,SHMS V1.0各条目得分与其所属维度得分的相关系数在0.619～0.890间,与其他维度得分的相关性较小;各维度得分与其所属子量表得分的相关系数在0.614～0.911间,与其他子量表得分相关性较小;各维度得分与总量表得分相关系数在0.615～0.800间。验证性因子分析中SHMSV1.0量表的一阶因子模型与二阶因子模型分析结果均显示,其拟合指数达到理想值,提示量表的结构效度较好。校标效度分析结果显示,SHMS V 1.0总分与FS-14总分的相关系数为-0.802,P<0.001,提示校标关联性较好。3.福建省助产士SHMS V1.0的常模:SHMS V1.0量表总得分在助产士不同年龄组间没有统计学差异,在不同产房工龄组间存在差异,因此根据不同产房工龄段制定SHMS V1.0的均数常模:产房工龄≤10年的助产士为（58.83±12.11）分,产房工龄11～20年的助产士为（56.56±11.78）分,产房工龄≥21年的助产士为（63.69±10.96）分。根据正态分布法和划界常模的分布与SHMS V1.0及FS-14总得分的相关性来确定最优划界方案,即[0,（?）-0.5s)划为重度亚健康,[（?）-0.5s,（?）)划为中度亚健康,[（?）,（?）+0.5s)划为轻度亚健康,[（?）+0.5s,100]划为健康,SHMS V1.0总得分的相应界值为[0,53)、[53,59)、[59,65)、[65,100];生理亚健康的界值为[0,52)、[52,59)、[59,66)、[66,100];心理亚健康的界值为[0,49)、[49,57)、[57,64)、[64,100];社会亚健康的界值为[0,54)、[54,61)、[61,67)、[67,100]。4.助产士亚健康总平均得分为（58.66±12.07）分,生理、心理、社会亚健康平均得分分别为（59.00±14.31）分、（56.65±14.40）分、（60.82±13.31）分。根据划界常模（SHMS V 1.0得分<65者为亚健康,得分≥65者为健康）,助产士亚健康现患率为68.88%,其中生理、心理及社会亚健康现患率分别为66.51%、69.36%、67.81%。5.多元逐步线性回归分析结果显示:学历、产房工龄、每周用餐不规律的频率、不良生活事件种类、职业伤害事件种类、工作满意度、职业倦怠程度、睡眠质量是助产士生理亚健康的影响因素（调整R~2=0.472,F=94.795,P<0.001）;每周用餐不规律的频率、每次锻炼持续时间、不良生活事件种类、工作满意度、职业倦怠程度、社会支持水平、睡眠质量是助产士心理亚健康的影响因素（调整R~2=0.470,F=107.470,P<0.001）;婚姻状态、每次锻炼持续时间、不良生活事件种类、工作满意度、职业倦怠程度、社会支持水平、睡眠质量是助产士社会亚健康的影响因素（调整R~2=0.369,F=71.298,P<0.001）。6.以SHMS V 1.0划界常模所得助产士亚健康与否为因变量进行分析。非条件二元Logistic回归模型分析显示:每周用餐不规律的频率、每次锻炼持续时间、不良生活事件种类、医院性质、产房工龄、工作满意度、职业倦怠程度、社会支持水平、睡眠质量9个自变量可预测助产士亚健康状态。模型的拟合优度检验结果显示,Hosmer-Lemeshow检验的卡方值为1.413,P=0.994;类R~2指标:cox＆snell R~2为0.387,Nagelkerke R~2为0.544;分类表提示模型的整体预测正确率为83.14%,约登指数为58.36%。受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）下面积为0.893,P<0.001,均说明模型的预测功效较强。7.第二阶段实证研究中共调查15家助产医疗机构,有效数据264例,其中70例为健康,194例为亚健康,将预测因素代入第一阶段所得助产士亚健康Logistic回归预测模型,其结果显示模型的整体预测正确率为81.06%,约登指数为52.31%。结论:1.SHMS V 1.0具有良好的信效度,可适用于评价福建省助产士的亚健康状态。2.SHMS V 1.0均数常模、百分位常模、划界常模的建立为福建省助产士亚健康状况的筛查和评价提供参考依据,为进一步调查助产士亚健康水平及其影响因素奠定基础。3.福建省大部分助产士存在亚健康状态,且受到人口学特征（学历、婚姻）、生活行为（饮食、体育锻炼和不良生活事件）、职业因素（医院性质、产房工龄、职业伤害事件、工作满意度和职业倦怠）、社会支持以及睡眠质量等多个方面因素的影响。4.根据助产士亚健康预测模型,做到早发现、早预防,并通过监管行动、医院行动、信息沟通以及自身健康促进行为等多方位措施降低助产士亚健康的发生,从而提高助产士健康水平与助产服务质量。