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1.
上海市人群自报健康分布的综合测量(三)   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于经HOPIT模型校正后的上海市嘉定、宝山、金山和崇明4区(县)的人群自报健康资料,应用伤残集中指数进行人群自报健康分布的综合测量研究。结果表明,在样本地区存在收入相关健康不平等,并提示改善低收入人群的经济状况,特别是收入状况对改善健康的重要性。  相似文献
2.
目的 了解杭州市居民的健康状况及分布情况.方法 采用沙利文法,利用杭州市社区居民自报健康调查的数据和HOPIT模型计算得到杭州市各年龄组的伤残测度,并结合简略寿命表,测算杭州市居民的健康期望寿命(HALE).结果 杭州市20~岁成年人的HALE为52.53年,而60~岁成年人HALE为6.29年.总体上,杭州市居民HALE值随着年龄的增加而降低,女性高于男性,市区高于郊县.以郊县女性老年人群HALE最低.结论 杭州市居民HALE存在明显的年龄、性别和城乡差异.  相似文献
3.
目的应用三种方法测算北京市≥15岁居民健康期望寿命(healthy-adjusted life expectancy,HALE),评价北京市人群健康状况。方法收集北京市居民死因监测数据、北京市居民死因漏报调查数据、北京市居民自报健康调查数据和全球疾病负担研究(Global Burden of Disease Study,GBD)中北京市因伤残导致的寿命损失(years lived with disability,YLD)数据,计算自评伤残测度、HOPIT模型(Hierarchical ordered probit model)校正伤残测度和GBD伤残测度,通过沙利文(Sullivan)方法分别测算北京市≥15岁居民自评健康寿命年(healthy life years,HLY)、HOPIT模型校正的健康期望寿命(HALEHOPIT)和GBD健康期望寿命(HALE_GBD)。结果北京市2015年,15~<20岁组居民期望寿命(life expectancy,LE)为67.7岁,HLY、HALE_HOPIT和HALE_GBD分别为51.9岁、44.1岁和57.8岁。在不同性别、各个年龄组均为HALE_GBD>HLY>HALE_HOPIT。HLY、HALE_HOPIT和HALE_GBD均随着年龄增长呈下降趋势。所有年龄组女性HLY和HALE_GBD均高于男性,<80岁女性组HALE_HOPIT也高于男性,但≥80岁女性组HALE_HOPIT略低于男性。结论三种HALE测算结果存在较大差异,但性别、年龄趋势一致,均揭示北京市≥15岁居民因伤残损失较多的健康寿命年。三种测算结果的不同与对"健康"测量方法不同有关,仍需持续开展相关调查研究。  相似文献
4.
目的 测算浙江省成年居民健康期望寿命(HALE),评价浙江省成年人健康水平。方法 收集2016年浙江省死因监测资料、死因漏报调查资料和居民自报健康调查数据,采用HOPIT模型对浙江省居民自报健康调查的数据进行校正,获得成年居民伤残测度,通过Sullivan方法测算浙江省成年人HALE。结果 成年居民自报健康数据经HOPIT模型校正后,伤残测度随年龄增长明显升高(χ2=5 795.81,P<0.001),女性伤残测度高于男性(χ2=5 353.27,P<0.001);浙江省≥20岁成年人期望寿命(LE)和HALE分别为59.08岁和48.68岁,因伤残损失的健康期望寿命(LHE)为10.40岁,LHE/LE为17.61%,随年龄增长,HALE损失占LE的百分比逐渐增大。各年龄组男性的HALE(49.21岁)高于女性(48.14岁),城市(49.92岁)大于农村(47.43岁)。结论 浙江省居民LHE/LE的比例较高,男性高于女性,城市高于农村。加强女性、农村的健康保健服务应成为今后工作的重点。  相似文献
5.
介绍健康情景问卷方法在自报健康中的应用.以杭州市健康调查为例,首先利用健康情景问题确定被调查者的健康评判标准,发现性别、年龄、文化程度和收入水平等因素对自报健康资料的切点均有不同程度的影响(即切点位移);通过HOPIT模型的统计调整和计算,使每个被调查者的自报健康结果基于相同的标准,从而实现不同人群自报健康的校正,使结果适于比较.结果 发现杭州市居民女性的健康水平低于男性,收入水平越高的人群,健康水平越高.因此在健康调查中有必要利用健康情景技术.
Abstract:
To introduce the application of vignettes in the survey on health condition,we took the Hangzhou health survey as an example. We tried to find the respondents' health judgment standard by using vignettes first and discovered the population' s demographic characteristics as sex,age, years of schooling and income etc. could influence the self-reported health condition on the response category cut-points. Then the cut-points were corrected through hierarchical ordered probit model in order to reflect the respondents' self-reported health condition based on the same standard,making the result suitable for comparison. Data from our research discovered that the level of health condition of females was lower than that of males among the residents living in Hangzhou and the higher income they received, the better health condition they had. Thus, the health vignettes seemed very essential in the survey on health condition.  相似文献
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