大学生直觉饮食与自测健康的关联

  目的  了解国内大学生直觉饮食量表(IES-2)和自测健康评定量表(SRHMS V1.0)得分现状及相关性,为改善大学生健康提供科学建议。  方法  采用整群随机抽样方法,于2019年7—12月从中国8所大学抽取542名大学生进行线上问卷调查。校正混杂后采用多元线性回归分析直觉饮食水平对自测健康状况的影响。  结果  大学生SRHMS V 1.0得分为(69.84±10.28)分,生理自测健康(PSH)、心理自测健康(MSH)和社会自测健康(SSH)得分分别为(78.50±10.39)(61.86±14.53)(67.54±14.71)分。校正混杂因素后,IES-2得分与SRHMS V 1.0、PSH、MSH和SSH呈正相关(β值分别为6.46,5.00,10.15,3.90,P值均 < 0.05);以身体而非情绪原因进食得分提高与SRHMS V 1.0、PSH和MSH均呈正相关(β值分别为2.47,2.30,4.71,P值均 < 0.05);依赖饥饿感和饱腹感暗示进食维度得分与SRHMS V 1.0、PSH、MSH和SSH均呈正相关(β值分别为2.44,1.69,2.71,3.16,P值均 < 0.05);身体—食物选择一致性维度得分与SRHMS V1.0、PSH、MSH和SSH均呈正相关(β值分别为3.71,2.53,4.68,4.17,P值均 < 0.05)。  结论  直觉饮食水平提高对改善整体健康具有积极作用,尤其是心理健康。当存在生理、心理或社会问题时,应避免情绪化进食,培养依赖饥饿感和饱腹感进食习惯,进食富含营养且满足身体需求的食物。     

贵阳市大学生睡眠质量与自测健康的相关性分析

目的了解大学生睡眠质量及健康状况,为有针对性改善大学生的身心健康状况提供参考依据。方法采用匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)量表和自测健康评定量表(SRHMS V 1.0),对整群抽取的贵阳市大学生2 249名进行调查,对PSQI与SRHMS得分进行Pearson相关分析。结果大学生PSQI总分平均为(6.27±2.34)分,其中27.4%的大学生有睡眠质量问题;SRHMS总分平均为(73.37±9.50)分。不同性别大学生PSQI及SRHMS总分差异均无统计学意义,但生理健康、心理健康子量表得分差异均有统计学意义(P值均<0.05);大二年级学生自测健康状况最好,而大三年级学生睡眠质量和自测健康状况均最差。PSQI与SRHMS得分呈负相关(P<0.01),PSQI得分越高,自测健康状况越差。结论大学生的睡眠问题值得重视,睡眠质量对健康状况有重要影响。应采取综合措施通过改善睡眠质量来促进身心健康发展。     

医科类院校与非医科类院校大学生自测健康状况比较分析

[目的]了解医科类院校与非医科类院校大学生的自测健康状况及两者之间的差异,为有针对性开展大学生健康教育和健康管理提供参考依据。[方法]采用自测健康评定量表(SRHMS V1.0)对选取的两所院校的1600名在校大学生进行抽样调查,采用SPSS 20.0软件进行数据分析。[结果]两所高校大学生SRHMS总量表终得分为(71.82±10.32)分,其中自测生理健康状况较好(80.09±10.34)分,自测心理健康和社会健康状况较差(均低于70分)。医科类院校与非医科类院校的SRHMS总分、生理健康子量表得分、心理健康子量表得分差异有统计学意义(P0.05),均为医科类院校优于非医科类院校。[结论]两类院校总体自测健康状况较好,但心理健康与社会健康的终得分均较低,应将大学生的心理和社会健康作为今后关注的重点;医科类院校学生的自测健康状况明显优于非医科类院校学生,尤其在心理健康方面,应进一步加强大学生专题健康教育,完善大学生健康管理机制。     

海南省大学生自我健康评估状况及其影响因素分析

目的了解海南大学生自我健康评估状况及其影响因素,为促进高校体育与健康教育及大学生健康自我管理提供参考依据。方法采用自测健康评定量表(SRHMS 1.0)对在校学生进行调查,并对其城乡差异、每周健身次数、睡眠时间等影响因素进行分析。结果海南大学生生理、心理、社会健康子量表及其维度终得分和总分在(57.0±18.8)～(92.6±15.5)分之间,其中生理健康子量表的终得分最高,为(79.9±10.7)分,心理健康子量表的终得分最低为(64.2±14.5)分;城乡差异、每周健身次数、睡眠时间、性别以及年级影响因素与各子量表总分以及自测健康评定总分差异均有统计学意义。结论城乡差异、每周健身次数、睡眠时间、性别、年级是影响海南大学生健康的重要因素。     

贵阳市大学生自测健康状况及影响因素分析

目的 了解贵州省贵阳市大学生自测健康状况,分析其影响因素,为有针对性改善健康状况提供参考依据.方法 采用自测健康评定量表(SRHMS V1.0)及自制的大学生自测健康状况影响因素调查表对2126名在校本科大学生进行抽样调查,采用多重线性回归分析自测健康的影响因素.结果 贵阳市大学生SRHMS总分平均为(73.37±9.50)分,生理健康子量表得分最高(80.52 ±9.41)分,心理健康子量表得分最低(65.23±14.05)分;不同性别大学生SRHMS总分差异无统计学意义(P＞0.05),男生生理健康、心理健康子量表得分均高于女生,差异有统计学意义(P＜0.05);多重线性回归分析显示,经常担忧自身健康(β′=0.205)、不关注或很少关注自身健康(β′=0.167)、与家庭成员相处不甚融洽(β′=0.130)、不经常体育锻炼(β′=0.127)、与同学关系不和(β′=0.102)、父母不和(β′=0.099)、家庭经济状况不良(β′=0.092)、与教师关系紧张(β′=0.091)、有学习压力(β′=0.052)以及自己负担有债务(β′=0.044)是影响大学生自测健康状况的重要因素.结论 大学生健康状况值得关注,应针对影响因素采取综合措施来改善大学生的身心健康.     

西部某医学院校大学生自测健康状况及其影响因素分析

目的 了解西部某医学院校大学生自测健康状况及其影响因素,为改善医学生的健康状况提供参考依据.方法 分层整群抽取西部某医学院校一～四年级在校本科生1 547名,采用自测健康评定量表( SRHMS V1.0)进行问卷调查.结果 医学生的SRHMS总平均分为(73.48±9.50)分,生理健康子量表得分最高,心理健康子量表得分最低.不同性别大学生SRHMS总分差异无统计学意义(P＞0.05),男生生理健康子量表得分高于女生,而社会健康子量表得分低于女生,差异均有统计学意义(P值均＜0.05).多重线性回归分析显示,经常担忧自身健康、不关注或很少关注自身健康、不经常进行体育锻炼以及有学习压力是影响医学生自测健康状况的重要因素.结论 医学生心理健康状况值得关注,应针对影响因素采取综合措施来改善医学生的身心健康.     

医学生人格特征与自测健康状况的相关陛研究

目的 了解医学生人格特征和自测健康状况,分析二者的联系与相关性.方法 采取多级随机整群抽样方法,选择878名医学生采用艾森克人格问卷简式量表(中国版,EPQ-RSC)及自测健康评定量表(SRHMS1.0)进行人格和自测健康状况调查.结果 男女医学生EPQ-RSC中的测谎量表得分均高于全国常模水平,其余差别无统计学意义;男生精神质得分高于女生(P＝0.000);医学生SRHMS量表总分为(339.28±41.19)分,高于一般人群水平,男生生理健康子量表总分高于女生(P=0.005);除精神质不同等级的医学生生理健康子量表得分未见差别有统计学意义外,不同人格特征医学生的自测健康各子量表及量表总分均差别有统计学意义(P＜0.01);内外向和测谎量表分与自测健康各子量表和总分均呈正相关(r≥0.134),神经质和精神质量表分则与之均呈负相关(r≤-0.070),相关有统计学意义(P=0.000).结论 医学生人格的不同特征对自测健康有显著影响,健全和完善医学生人格是改善他们健康状况的有效途径.     

深圳市福田区老年人自测健康影响因素分析

目的了解深圳市老年人自测健康状况及影响因素。方法采用分层抽样的方法,于2016年7-10月在深圳市福田区抽取1 662名老年人进行问卷调查。单因素分析采用Mann-Whitney u检验和H秩和检验,多因素分析采用有序Logistic回归分析。结果 1 662名老年人中自测健康为好的占30.1%,一般的占35.4%,差的占34.5%。调查对象SRHMS V1.0量表总分为(68.95±12.47)分,生理、心理和社会健康3个子量表得分分别为(70.51±15.01)、(69.77±14.63)、(65.72±14.67)分。有序Logistic回归分析显示,体重过轻(OR=0.608)、高中及以下文化程度(OR=0.710)、本地户籍(OR=0.821)、家庭住房面积60 m~2(OR=0.689)是深圳市老年人自测健康的危险因素;年龄60~75岁(OR1)、在婚(OR=1.198)、职业为事业单位和工农(OR1)、饮酒(OR=1.388)、经常体育锻炼(OR=1.448)是深圳市老年人自测健康的保护因素。结论深圳市老年人自测健康总体状况一般,社会健康得分不高。应针对健康危险因素采取相应措施,逐步提高老年人的健康水平。     

医学生睡眠质量与自测健康状况的相关研究

目的研究某医学院校大学生的睡眠质量及自测健康状况,探讨两者的相关关系。方法采用匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)量表和自测健康评定量表(SRHMS)对在校本科医学生进行分层抽样调查。PSQI与SRHMS得分之间行Pearson相关分析。结果 1547名医学生PSQI总分平均为(6.22±2.36)分,其中27.4%有睡眠质量问题;SRHMS总分平均为(73.48±9.50)分,男女生PSQI及SRHMS总分差异均无统计学意义,但生理健康、社会健康子量表得分男女差异有统计学意义(P﹤0.05);大三年级学生睡眠质量和自测健康状况均最差,而大二年级学生自测健康状况最好。PSQI与SRHMS得分呈负相关关系(P﹤0.001),PSQI得分越高,自测健康状况越差。结论医学生的睡眠问题值得重视,睡眠质量对其健康状况有着重要影响,应采取综合措施通过改善睡眠质量来促进身心健康发展。     

合肥市大学生自测健康现状调查研究

目的了解合肥市大学生自测健康现状及其影响因素。方法采用多阶段分层抽样方法,选取全市范围内1131名在校大学生作为研究对象,搜集其社会人口学信息,并应用自测健康评定量表SRHMS V1.0进行测量分析。结果合肥市大学生自测健康总分得分为(65.88±6.28)分。多元线性回归分析结果显示,家庭经济条件、家庭社会地位是影响大学生自测健康状况的主要因素。结论合肥市大学生总体健康状况一般,心理健康较差,应加强大学生心理健康关注,针对不同影响因素进行健康干预,提高大学生健康水平。     

自测健康评定量表应用于医护人员的信效度检验

目的：检验自测健康评定量表（SRHMS V1.0）应用于医护人员的信度和效度。方法：2019年11月—2020年8月，采用分层随机抽样法选取甘肃省天水市6家医院的1 272名医务人员，运用SRHMS V1.0量表测量该人群的健康状况。采用SPSS 26.0软件和AMOS 24.0软件分别检验SRHMS V1.0量表的信度和效度。结果：SRHMS V1.0总量表以及3个子量表的Cronbach’s α系数均>0.8，说明此量表的信度满足检验要求。探索性因子分析显示，该量表KMO=0.944 (P<0.001)，证实此量表具有良好的鉴别度。验证性因子分析显示，该量表具有良好的拟合度（CMIN/DF=3.637,NFI=0.924,RFI=0.915,IFI=0.944,TLI=0.937,CFI=0.944,RMSEA=0.046）。结论：SRHMS V1.0量表信效度良好，可作为评价医护人员自测健康及相关影响因素的工具。     

护理本科生人格特征与自测健康状况的相关研究

目的 了解护理本科生人格特征与自测健康状况,探讨两者之间的相关性.方法 采用艾森克个性问卷简式量表中国版（EPQ-RSC）和自测健康评定量表（SRHMS1.0）对312名某医学院护理本科学生进行调查.结果 护理本科生社会健康子量表得分和自测健康总分高于一般人群;人格的内外向高于全国常模,掩饰性低于全国常模;人格的内外向和掩饰性与自测健康呈正相关,神经性与自测健康呈负相关;多元回归分析结果 表明,人格的内外向、神经性和掩饰性是影响护理本科学生自测健康状况的主要因素.结论 护理专业学生人格的不同特征与自测健康明显相关.     

深圳特区不同婚姻状况人群的自测健康研究

目的了解深圳特区不同婚姻状况人群的自测健康状况。方法应用自测健康评量表(SRHMS V1.0)对深圳特区居民5 940名个体进行现场测试。结果深圳特区不同婚姻状况人群的SRHMS V1.0总分存在非常显著差异(P<0.01),未婚的分值最高,丧偶最低;不同婚姻状况人群的生理健康子量表分、心理健康子量表分、社会健康子量表分均存在非常显著差异(P<0.01),其中生理健康分值、社会健康分值以未婚最高,心理健康则以已婚最高;丧偶人群的三方面的分值均最低,其次为离婚人群。结论深圳特区居民的婚姻状况与其自测健康相关,其中未婚人群的健康状况最好,丧偶人群最差,离婚人群仅次于丧偶人群。     

不同收入居民自测健康评定研究

目的探讨居民收入水平对自测健康的影响。方法采用多阶段分层随机整群抽样方法,从社区居民中选取研究对象,并运用自测健康评定量表修订版(SRHMS V1.0)收集自测健康评分,采用单因素方差分析和SNK法比较均值差异。结果不同收入人群的自测生理健康、自测心理健康、自测社会健康的各维度、3个子量表及总量表得分差异均有统计学意义(P0.001)。在自测心理健康和自测社会健康的各维度和子量表中,中上收入人群和高收入人群的得分差异无统计学意义(P0.05),其他各维度、子量表及总量表的每两组间差异均有统计学意义(P0.001),且随着收入增加,自测健康得分均值增加,以中上收入人群的均值最大。结论收入水平影响自测健康状况,健康教育需更多关注低收入人群。     

妊娠期妇女健康状况调查分析

目的:了解孕妇病理妊娠及自测健康状况,为孕期保健提供依据。方法:采用自行设计的调查表和自测健康评定量表(SRHMS Version1.0)对292例孕妇进行调查。结果:11.8%有妊娠合并症,其中最多是妊高征(2.9%)、妊娠合并高血压(1.1%)和羊水过多(1.1%),其次是子宫肌瘤、糖尿病等;孕妇的自测健康总量表得分(292.59±44.07)分,处于中点以上,其中生理、心理健康子量表和总量表得分低于广州市东山区孕妇的得分,差异有统计学意义。结论:孕妇自测健康状况良好,但妊娠合并症和并发症仍然占有一定比例,因此应加强孕期保健,提高孕妇和胎儿的生存质量。     

广州市中青年知识分子亚健康评定量表的常模研究

目的建立广州市中青年知识分子亚健康评定量表(SHMS V1.0)的常模。方法采用分层随机抽样的方法在广州市范围内抽取会计从业人员、公务员、护理人员、大学生以及城镇居民这5个人群的中青年知识分子共2 780名,采用SHMS V1.0进行问卷调查,并建立均数常模、百分位常模及划界常模。结果以性别为基础、以45岁为年龄划分界点,将知识分子分为青年男性、青年女性和中年男性、中年女性4组,并分别得到相应的量表总分均数常模(65.95±11.53)分、(63.85±10.67)分、(69.45±12.95)分、(65.72±11.35)分。以5%为间距,建立了SHMS V1.0总量表的百分位常模。以(x珋±s)、(x珋±0.5s)为界点,将中青年知识分子的健康状态按照SHMS V1.0量表总分从低至高依次划分为疾病、重度亚健康、中度亚健康、轻度亚健康、健康5种健康状态。结论本研究初步构建了广州市中青年知识分子的SHMS V1.0常模,可以为研究该人群的健康状况及影响因素提供依据。     

SCL-90和SRHMS用于贫困大学生心理健康测量结果的比较研究

目的考察症状自评量表（SCL-90）和自测健康评定量表（SRHMS）2个量表对贫困大学生的评定结果及其一致性和关联性,以期对健康状况作出全面、客观的评价。方法采用随机整群抽样的方法,使用SCL-90和SRHMS,对1000名大学生进行问卷调查。结果（1）SCL-90评定结果显示,贫困大学生除了敌意、偏执2个因子外,其余各因子的得分均高于国内常模青年组,差别均有统计学意义（P〈0．05）。贫困大学生在躯体化等方面的得分均高于非贫困大学生,差异有统计学意义（P〈0．05）;（2）贫困大学生低分组的SRHMS得分普遍高于高分组的得分,而且除身体活动功能、社会支持外,其余维度得分的差异均有统计学意义（P〈0．05）;（3）2个量表的测量结果有明显的负相关。结论贫困大学生的健康状况较差,应采取一定的措施改善贫困大学生的健康状况;SCL-90与SRHMS对贫困大学生的测量结果有高度的相关性,同时又有一定的差异性。     

大学生与初中生自感健康状况比较研究

[目的]了解大学生与初中生的自感健康状况以及两者之间的差异.[方法]采取整群随机抽样方法,选取四所高校及一所中学共700名学生应用自测健康评定量表(SRHMSV1.0)进行调查.[结果]大学生与初中生自测生理、心理、社会健康在[(67.49±13.63)分～(84.81±7.60)分]之间,大学生自测心理健康得分[(74.42±14.40)分]最低,初中生自测社会健康[(74.11±16.17)]最低.除社会支持因子得分外,大学生的得分都低于初中生;除日常生活功能因子、社会资源与社会接触因子、社会支持因子以及社会健康之外,大学生与初中生的得分差异有统计学意义(p《0.01).[结论]大学生与初中生自测健康状况较好,大学生自测生理、心理、社会以及总的健康呈下降趋势.应增加大学生的锻炼时间,加大对大学生心理问题的鉴别力度,开设大学生心理辅导机构,完善大学生心理辅导机制.     

深圳特区不同饮食习惯人群的自测健康状况研究

目的了解深圳特区不同饮食习惯人群的自测健康状况。方法应用自测健康评定量表(SRHMSV1.0)对深圳特区5940名居民进行现场测试。结果深圳特区居民在每周食用不同天数的新鲜蔬菜和水果、鱼、瘦肉和禽、豆类和豆制品、奶及奶制品的SRHMS V1.0总分存在显著差异(P<0.05),其中每周食用5~7天的人群分值较高,1~2天或小于1天的分值较低;而每周食用不同天数的含油和脂肪多的食物的人群的SRHMS V1.0总分无显著性差异,其中小于1天的人群的心理健康最好。结论SRHMS V1.0是一个能客观、准确地反映人群健康状况的量表,深圳特区不同饮食习惯人群的自测健康状况存在差异。     

城市职业人群自测健康状况及影响因素分析

目的 了解城市职业人群健康状况及影响因素,为制定相关评价指标提供科学依据.方法 采用多阶段分层抽样方法,在辽宁省丹东、营口市抽取18～60岁城市公务员、科技人员、企事业管理人员、教师、体力劳动者5类职业人群进行问卷调查,采用自测健康评定量表(SRHMS V1.0)对其健康状况进行评价.结果 本次调查共收回有效问卷2 391份,调查对象自测健康评定量表总分平均为(75.28±12.73)分,5类职业人群中,公务员量表总分为(79.34±10.80)分,科技人员(79.73±11.13)分,体力劳动者(73.38±12.59)分,企事业管理人员(72.97±14.43)分,教师(70.93±11.92)分(P=0.000);多元线性回归分析结果表明,与体力者比较,教师总分较低(P=0.000),公务员、科技人员总分较高(P=0.000);与未婚者比较,离异者总分最低(P=0.000);受教育程度越高,年龄越小,总分越高(P＜0.005).结论 城市5类职业人数中,教师、体力劳动者的自测健康状况较差;自测健康状况与地区、年龄、受教育程度、婚姻状况、职业等有关.