背景1986年首届国际健康促进大会发布的《渥太华宣言》指出“健康是每天生活的资源,并非生活的目的。健康是一个积极的概念,是社会和个人资源,是个人能力的体现”。1993年世界发展报告也指出良好的健康状况可以提高个人的劳动生产能力,提高各国的经济增长率。反过来,健康问题也能够威胁到一国的经济和发展。从20世纪八十年代末开始,很多研究证明了员工的健康状况可以影响企业的生产力。工作效率低下和因病缺勤在带来生产力损失的同时也带来了比医疗花费更多的经济损失。鉴于健康危险因素的可干预性以及对其干预具有更高的成本收益比,国外许多学者把重点放在了对健康危险因素与工作效率低下及因病缺勤的关系研究上,并证明了它们之间的关联。国内除了本课题组于2008-2009年在从事艺术行业的人群(交响乐团员工)中进行过健康危险因素与工作效率低下关系的研究之外,尚未发现类似研究的报道。本研究在国内首次以医务工作者为研究对象,全面探讨员工健康危险因素与工作效率低下、因病缺勤是否存在关联。目的通过研究检验：济南市某医院员工的健康危险因素与健康相关的生产力损失是否有关联?其中包括：一、济南市某医院员工的哪些健康危险因素与工作效率低下有关联?二、济南市某医院员工的哪些健康危险因素与因病缺勤有关联?三、济南市某医院员工的健康危险因素个数是否与工作效率低下存在关联?四、济南市某医院员工的健康危险因素个数是否与因病缺勤存在关联?方法本研究采用类实验(Quasi-experiment)的研究方法。在本课题组研究国外《健康和绩效调查问卷》(HPQ, Health and Performance Questionnaire)、《工作能力快速调查问卷》(WPSI, Work Productivity Short Inventory)、和密歇根大学健康风险评估问卷的基础上共同开发出本研究所用的《健康与生产力调查问卷》,对济南市某医院839名员工进行了两次横断面调查。同时,遵循循证医学、解决主要矛盾及健康促进的原则,针对济南市某医院员工中分布最广、具有可干预性的最主要健康危险因素进行了6个月的干预。通过基线调查与干预后调查的对比分析,来检验健康危险因素与工作效率低下及因病缺勤之间是否存在关联,计算两者带来的经济损失,并将其与医疗花费进行比较。结果一、济南市某医院员工分布最普遍的健康危险因素是身体活动少(56.27%),其次是睡眠质量差(46.68%)、饮酒(43.17%)、超重/肥胖(37.82%)、压力大(32.47%)。员工拥有健康危险因素个数从0个至10个不等,平均健康危险因素个数为3.18个,报告拥有3个健康危险因素的员工比例最高(21.22%)。集中对济南市某医院分布最普遍的健康危险因素——身体活动少干预6个月后,除了身体活动少的分布比例出现了明显下降19.18%(p<0.0001)之外,其余两个健康危险因素的分布比例也出现了具有统计学意义的降低。它们分别是：血脂高分布比例降低4.13%(p=0.006),不合理膳食分布比例降低14.16%(p<0.0001)。末期和基线相比,人群中健康危险因素分布个数从基线的平均3.1个减少到末期的平均2.71个,并具有统计学意义(p<0.0001)。拥有0至3个健康危险因素的人群比例有所上升,拥有3-9个健康危险因素的人群比例出现了下降,其中拥有7个健康危险因素人群的比例下降具有统计学意义(p=0.0339)。二、基线调查显示,济南市某医院中有46.69%的员工报告存在工作效率低下。本科及以上学历员工比本科以下学历员工(p<0.0001),医疗人员比护理及非临床科室工作人员(p<0.0001)更多地报告了存在工作效率低下。男性比女性(p=0.0062),医疗人员比护理及非临床科室工作人员(p<0.0001),本科及以上学历员工比本科以下学历员工(p<0.0001)的工作效率低下等级要高。集中对济南市某医院分布最普遍的健康危险因素——身体活动少干预6个月后,报告存在工作效率低下的人群比例降低了1.47%,无工作效率低下及轻度工作效率低下(p=0.0001)的分布比例出现了升高,中度、重度及严重工作效率低下(p<0.0001)的分布比例出现了降低。6个月的干预能使济南市某医院员工工作效率低下带来的年平均经济损失减少18.88万。三、基线调查显示,济南市某医院中有9.78%的员工存在因病缺勤。医疗及护理人员比非临床科室工作人员更多地报告了存在因病缺勤(p=0.0052)。男性比女性(p=0.0191),护理及医疗人员比非临床科室工作人员(p=0.01)的因病缺勤等级要高。四、通过横断面调查,利用单因素分析,本研究发现超重/肥胖(p=0.0053,OR=1.6415,95%CI:1.1570-2.328),血压高(p=0.0345,OR=1.6175,95%CI：1.0332-2.5322),血脂高(p=0.0261,OR=1.8472,95%CI:1.0692-3.1915),饮酒(p=0.0016,OR=1.7376,95%CI:1.2327-2.4494),自我感觉健康差(p=0.0022,OR=2.5805,95%CI:1.3841-4.8111),压力大(p=0.0400,OR=1.4587,95%CI：1.0167-2.0929)与工作效率低下的发生存在关联。超重/肥胖(p=0.0023),血脂高(p=0.0368),饮酒(p=0.0017),自我感觉健康差(p<0.0001),压力大(p=0.0206)与工作效率发生的等级存在关联。使用多因素分析,本研究发现超重/肥胖及自我感觉健康差与工作效率低下的发生及发生等级存在关联。本研究还发现,拥有健康危险因素数目多的员工发生更多的工作效率低下(p=0.0153)及更严重的工作效率低下(p=0.0012)。本研究末期资料和基线资料相比较时,未发现各健康危险因素及危险因素个数与工作效率低下等级的降低有统计学意义上的关联。五、通过横断面调查,本研究在5%的检验水平未能发现健康危险因素、健康危险因素个数与因病缺勤之间的关联。在10%的检验水平,本研究发现,报告身体活动少及吸烟者比没有者报告了更多的因病缺勤,拥有身体活动少者比没有者更易发生较高等级的的因病缺勤。本研究末期资料和基线资料相比,在10%的检验水平发现,身体活动少这一健康危险因素的减少与因病缺勤等级的降低有关联。六、济南市某医院员工医疗报销费用及健康相关生产力损失带来的总经济损失中,医疗报销费用仅占48.21%(71.96万),工作效率低下带来的经济损失占30.89%(46.1万),因病缺勤带来的经济损失占了20.9%(31.19万)。经过对济南市某医院员工分布最普遍的健康危险因素进行干预半年之后,末期资料与基线资料相比,员工健康相关生产力损失(因病缺勤及工作效率低下)带来的年平均经济损失出现了下降。工作效率低下带来的年平均经济损失减少18.88万,因病缺勤带来的年平均经济损失减少7.96万。结论一、济南市某医院员工分布最普遍的健康危险因素是身体活动少(56.27%),其次是睡眠质量差(46.68%)、饮酒(43.17%)、超重/肥胖(37.82%)、压力大(32.47%)。员工拥有健康危险因素个数从0个至10个不等,平均健康危险因素个数为3.18个,报告拥有3个健康危险因素的员工比例最高(21.22%)。集中对济南市某医院分布最普遍的健康危险因素——身体活动少干预6个月后,除了身体活动少的分布比例出现了明显下降之外,血脂高及不合理膳食的分布比例也出现了具有统计学意义的降低。末期和基线相比,人群中健康危险因素分布个数从基线的平均3.1个减少到末期的平均2.71个,拥有0至3个健康危险因素的人群比例有所上升,拥有3-9个健康危险因素的人群比例出现了下降。二、基线调查显示,济南市某医院中有46.69%的员工报告了存在工作效率低下。本科及以上学历员工、医疗人员更多地报告了存在工作效率低下。男性员工、医疗人员、本科及以上学历员工发生工作效率低下的等级较高。集中对济南市某医院分布最普遍的健康危险因素——身体活动少干预6个月后,报告存在工作效率低下的人群比例降低了1.47%,无工作效率低下及轻度工作效率低下的分布比例出现了升高,中度、重度及严重工作效率低下的分布比例出现了降低。6个月的干预能使济南市某医院员工工作效率低下带来的年平均经济损失减少18.88万。三、基线调查结果显示,济南市某医院中有9.78%的员工存在因病缺勤。医疗及护理人员更多地报告了存在因病缺勤。男性员工及医疗人员发生因病缺勤的等级相对较高。四、通过横断面调查,本研究发现超重/肥胖、血压高、血脂高、饮酒、自我感觉健康差、压力大、与工作效率低下的发生存在关联。超重/肥胖、血脂高、饮酒、自我感觉健康差、压力大、与工作效率低下发生的等级存在关联。本研究还发现,拥有健康危险因素数目越多的员工发生越多的工作效率低下及更严重的工作效率低下。本研究末期和基线相比较时,在10%的检验水平,发现身体活动少、血压高及不合理膳食的减少与工作效率低下等级的降低有关联。五、通过横断面调查本研究在5%的检验水平未能发现健康危险因素、健康危险因素个数与因病缺勤之间的关联。在10%的检验水平,本研究发现,身体活动少及吸烟者比没有者报告了更多的因病缺勤,拥有身体活动少者比没有者更易发生较高等级的的因病缺勤。本研究末期和基线相比,未发现各健康危险因素及危险因素个数与因病缺勤等级的降低有统计学意义的关联。六、济南市某医院员工医疗报销费用及健康相关生产力损失带来的总经济损失中,医疗报销费用仅占48.21%,工作效率低下带来的经济损失占30.89%,因病缺勤带来的经济损失占了20.9%。经过对济南市某医院员工分布最普遍的健康危险因素进行干预半年之后,末期与基线相比,员工工作效率低下带来的年平均经济损失减少18.88万,因病缺勤带来的年平均经济损失减少7.96万。