湖北省青壮年人群亚健康状况及其与睡眠和性格之间的关系研究

目的 了解湖北省城乡青壮年亚健康状况,探索个人性格与睡眠质量对亚健康的影响程度.方法 采用中国医学科学院开发的<个人健康状况调查表>对湖北省18～55岁3187名青壮年的健康状况进行问卷调查.结果 性别、文化程度、婚姻状况、年龄和职业为亚健康的影响因素.在城市和乡镇人群中,女性比男性亚健康程度严重(均P＜0.0001).分居、离婚和丧偶人群的亚健康状况比已婚和未婚人群严重(P=0.0006,P=0.0102).在城市人群中,30～55岁是亚健康高发年龄(P=0.0197);在乡镇,小学文化程度以下者亚健康最严重(P=0.0003);农民工和专业技术人员的亚健康状况比其他职业人群严重(P=0.0043).结构方程模型显示,睡眠质量和性格对亚健康的影响有统计学意义(P＜0.01).结论 在湖北省不同人口学特征的青壮年人群中存在一定程度的亚健康问题,与睡眠质量和个人性格关系较大,可通过改善睡眠质量和完善个人性格等途径预防亚健康.     

亚健康状态评价问卷(SHSQ-25)判定标准的制定

目的 探讨亚健康状态评价问卷(SHSQ-25)的判定标准.方法 采用多元线性逐步回归分析亚健康状况的影响因素,并按其主要影响因素的低危水平筛选亚健康低危人群,根据该人群亚健康问卷得分的分布情况制定判定标准.结果 以对亚健康状况得分影响有统计学意义的5个主要因素的低危水平为标准,包括:工作中竞争情况、是否接受超出能力的工作、是否参加体育锻炼、是否有可以谈心的朋友和工作时能否进行短暂的休息,筛选出亚健康状态的低危人群共437例,以该人群的单侧P90上限35分(≥35分)作为亚健康状态的判定标准.调查人群中亚健康状态现患率为67.5%,不同性别、年龄和职业类型人群之间的现患率存在统计学差别(P<0.001).结论 工作压力、不良的人际关系和缺乏体育锻炼是引发亚健康状态的主要因素,以其低危水平制定亚健康问卷的判定标准是合理的.     

亚健康筛选方法与标准探讨

目的 探讨亚健康筛选评价方法.方法 根据量表设计的原理,通过循证和专家咨询法,编制亚健康筛选表.结果 初步形成由全身症状、躯体症状、心理问题、工作状态、生活质量等几方面构成共计20个条目的 标准化筛选表,并在人群调查基础上,制订人群亚健康的筛选标准.结论 该筛查表能够初步对亚健康进行量化筛查,为亚健康的进一步诊断提供基础.     

我国职业人群亚健康问题流行现状及对策分析

采用文献分析法通过对我国职业人群亚健康问题流行现状的回顾研究,发现不同职业人群的亚健康问题普遍流行,其中以行政管理干部、知识分子、学生、军人等职业群体较为严重,并由此积极探讨我国职业人群亚健康问题的防治对策,提示一切可以改善人类生存环境,帮助人们建立健康生活方式和提高心理健康水平的方法都可以用来防治亚健康问题.     

大学生心理亚健康状态筛查及评价

目的建立一套科学有效的心理亚健康状态筛查方法.方法采用康奈尔医学指数（CMI）对广东某所医科大学412名医学生进行心理亚健康状态的筛查;采用焦虑、抑郁、睡眠质量、生理指标的测量及精神科诊断的方法对CMI筛查心理亚健康的准确率及有效性进行检验.结果广东医学生心理亚健康的发生比例为19.3%.采用CMI量表筛查出来的心理亚健康大学生的焦虑抑郁状况、睡眠质量、基础生理值均处于健康与疾病状态之间,CMI筛查普通人群中心理亚健康人员的准确率达到96.1%.结论CMI量表能够有效筛查出普通人群中的心理亚健康者.     

亚健康人群的健康管理模式初探

亚健康人群的健康管理已成为医学研究的热点领域,本文借鉴国际上慢病管理新理念,将传统医学治未病理念融入现代健康管理之中,针对生活型社区、功能型社区和体检中心等3类区域中不同人群特征及健康需求,从人群特点、亚健康危险因素、卫生需求、医疗服务类型、服务定位等角度出发,对目前我国亚健康人群的健康管理模式进行初步探讨.     

结合体检服务探讨亚健康人群的健康管理模式

以健康体检为基础,对人群亚健康现状与亚健康人群健康需求进行分析,提出正确认识健康管理,提升健康体检内涵。针对亚健康人群实施健康管理的迫切性和必要性,结合健康体检与临床预防的实际工作探讨了亚健康人群健康管理的基本模式和实施操作,为新形势下医学服务形式的扩展提出有益的探索。     

洛阳市686例亚健康人群的心理分析

亚健康是新世纪预防医学的一项重要内容,我们收集近四年来门诊就医者共686例,对该类人群的心理因素进行分析,结果发现心理因素在亚健康人群中起有举足轻重的作用,且处于亚健康的人群其心理反应更加强烈;健康——亚健康——疾病是一个互相转化的动态过程,谈健康时我们要想到是否有亚健康的存在,处于亚健康时要设法尽快纠正亚健康状态。     

Boosting算法及其在中医亚健康数据分类中的应用

目的应用boosting算法建模，对亚健康状态的人群进行分类并分析其临床特征，同时与通常使用的1ogistic统计方法进行比较研究。方法使用不同损失函数下boosting算法对亚健康状态流行病学调查数据的健康和亚健康人群进行分类；同时，通过重要性度量分析得到亚健康状态的重要临床特征。结果采用boosting算法对亚健康人群进行的分类得到了分类准确性及重要影响变量。结论使用boosting算法对亚健康人群进行分类的方法比传统的两种logistic回归模型分类准确率要高，同时也可以得到影响亚健康状态的重要变量。     

某外资企业工人亚健康现状流行病学调查

目的 探讨工人亚健康现状及其影响因素.方法 采用自行设计的亚健康中医证候调查表对某外资企业2580名研究对象进行横断面调查.结果 亚健康状态现惠率为72.7%,以20～24岁组最高,达80.9%.各年龄组间差异有统计学意义(X2=187.513,P=0.000);女性高于男性(X2=9.209,P=0.002);未婚者高于已婚者(X2=46.974,P=0.000);不同学历人群之间亚健康状态现患率差异无统计学意义.工作能力及个人收入是亚健康的保护因素,加班、居住条件是亚健康的危险因素.结论 本调查中未婚女性工人是亚健康高发人群,应采取针对性防控措施,提高工人的生存质量.