許　軍，吳偉旋，崔周國，謝　娟，張遠妮，張　翔，陳孝謀，黃小微，蘇淑文

·方法學研究·

中國三省市城鎮(zhèn)居民亞健康評定量表常模的建立

許軍，吳偉旋，崔周國，謝娟，張遠妮，張翔，陳孝謀，黃小微，蘇淑文

目的建立中國三省市(廣東省、安徽省、天津市)城鎮(zhèn)居民亞健康評定量表(SHMS V1.0)的常模。方法于2012年6月—2013年6月，采用區(qū)域分層隨機抽樣法，在廣東省、安徽省、天津市抽取城鎮(zhèn)居民10 000名(廣東省4 000名、安徽省2 000名、天津市4 000名)。采用城鎮(zhèn)居民亞健康狀況調查問卷對居民進行調查，共回收有效問卷8 326份(廣東省3 758份、安徽省1 096份、天津市3 472份)。在分析三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0得分特點的基礎上，建立均數(shù)常模、百分位常模及劃界常模。結果不同省市城鎮(zhèn)居民的總量表得分(GS)、生理亞健康子量表得分(PS)、心理亞健康子量表得分(MS)及社會亞健康子量表得分(SS)比較，差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)。三省市不同性別城鎮(zhèn)居民的GS、PS、MS比較，差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05);而SS比較，差異無統(tǒng)計學意義(P＞0.05)。三省市不同年齡城鎮(zhèn)居民的GS、PS、MS、SS比較，差異均有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)。單因素方差分析的多重比較結果顯示，30歲～組和40歲～組間得分差異無統(tǒng)計學意義(P=0.834)，可合并為一組;50歲～組與其他3組間得分差異均有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)，故以30歲、50歲為年齡界點。根據(jù)性別和年齡分組，建立SHMS V1.0量表總分及生理、心理、社會亞健康子量表得分的均數(shù)常模;以5%的百分位數(shù)間隔建立百分位常模;分別以(±s)、(±0.5s)為界將健康狀態(tài)劃分為疾病、重度亞健康、中度亞健康、輕度亞健康及健康5種狀態(tài)，建立劃界常模。結論本研究初步構建了中國三省市(廣東省、安徽省、天津市)城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0的常模，可以為亞健康狀態(tài)影響因素研究及人群亞健康篩查提供依據(jù)。

亞健康評定量表;亞健康狀態(tài);城鎮(zhèn)居民;常模

許軍，吳偉旋，崔周國，等.中國三省市城鎮(zhèn)居民亞健康評定量表常模的建立［J］．中國全科醫(yī)學，2015，18 (28):3456－3464.［www.chinagp.net］

Xu J，Wu WX，Cui ZG，et al.Establishment of the norms of Sub－h(huán)ealth Measurement Scale for urban residents in three regions in China［J］．Chinese General Practice，2015，18(28):3456－3464.

近年來，隨著疾病譜和醫(yī)學模式的轉變，人們對健康概念的認識和理解不斷加深，關于亞健康狀態(tài)的研究逐漸得到社會各界的重視和關注［1－2］。亞健康狀態(tài)是介于健康狀態(tài)和疾病狀態(tài)之間的“第三狀態(tài)”，又被稱為“次健康”。與疾病狀態(tài)不同，亞健康狀態(tài)在醫(yī)學上并無明確的疾病診斷，但患者卻出現(xiàn)持續(xù)性軀體、心理及社會功能等方面的不適。如何對亞健康狀態(tài)、疾病狀態(tài)及健康狀態(tài)進行界定，目前尚無統(tǒng)一、公認的可操作定義和方法。從既往研究可以看出，目前常用的亞健康狀態(tài)測量方法包括癥狀標準診斷法、血液學檢測評估法、中醫(yī)評價法、量表評價法等［2］，其中量表評價法的應用較廣，如亞健康狀態(tài)評價問卷(SHSQ－25)、中國人亞健康狀態(tài)測量量表(CSHS－2)等［3－4］。但由于缺少統(tǒng)一的標準和客觀指標，各方法的亞健康檢出率差別較大，可比性較差。此外，部分學者還引進了國外較成熟的生存質量測量量表對亞健康狀態(tài)進行測量和評價，但由于社會價值觀和人群特征等的不同，測量結果不是十分準確、可靠。因此，張桂欣等［5］提出了亞健康的測量定義，從生理亞健康、心理亞健康及社會亞健康3個方面建立了亞健康定量化測量指標體系，編制出適用于中國人群的亞健康評定量表(Sub－h(huán)ealth Measurement Scale Version 1.0，SHMS V1.0)［6］，且量表的信度和效度較高［7－9］。量表的測驗分數(shù)必須與某種標準進行比較，才能顯示出其所代表的意義。常模就是一種供比較的標準量數(shù)，是心理測評用于比較和解釋測驗結果的參照分數(shù)標準［10］。目前，SHMS V.10的區(qū)域常模尚無學者制定，因此本研究采用SHMS V1.0對廣東省、安徽省、天津市的城鎮(zhèn)居民進行流行病學調查，在分析SHMS V1.0評分特點的基礎上，建立中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V.10的常模，為城鎮(zhèn)居民亞健康狀況的診斷和評價提供參考依據(jù)。

1　對象與方法

1.1研究對象采取區(qū)域分層隨機抽樣法，抽取廣東省、安徽省、天津市3個省市。每個省市的樣本量計算公式為，其中檢驗水準α=0.05，允許誤差δ=0.02，由于城鎮(zhèn)居民亞健康現(xiàn)患率ρ未知，故設為0.5。計算得出每個地區(qū)的樣本量應≥2 401名。同時按照性別(男/女=1/1)、不同年齡組(＜30歲，30歲～，40歲～，50歲～)等進行抽樣。考慮到脫落率等問題，將總樣本量擴大為10 000名(廣東省4 000名、安徽省2 000名、天津市4 000名)。所有納入居民均為14歲以上的當?shù)貞艏驎鹤∪丝?居住時間達半年以上)，且自愿參加本研究。

1.2研究工具本研究以SHMS V1.0為核心，以與健康有關的生活質量測量量表(SF－36)為效標，結合城鎮(zhèn)居民的一般情況、生活方式及經(jīng)歷事件設計出城鎮(zhèn)居民亞健康狀況調查問卷。其中SHMS V1.0是許軍等［11］基于WHO在1948年提出的“健康”定義(健康不僅是沒有疾病和虛弱，而且是生理、心理及社會方面的完好狀態(tài))，結合我國社會文化背景和生活方式，通過嚴格的Delphi專家咨詢、條目分析、條目篩選等方法研制出的適合我國文化背景及價值觀念的亞健康定量化測量量表。該量表包含生理亞健康(PS)、心理亞健康(MS)及社會亞健康(SS)3個子量表，共9個維度39個條目，量表具體結構見表1。計分方法參照王宇中［12］主編的《心理評定量表手冊1999—2010》，為方便理解和比較，將總量表及子量表、各維度原始分轉換成百分制得分。轉化分=(原始分－該方面的理論最低分)/(該方面的理論最高分－該方面的理論最低分)×100。本研究均采用轉化分進行分析，轉化分越高，表示健康狀況越好?？偭勘砑吧?、心理、社會亞健康子量表得分的轉化分分別標記為GS、PS、MS、SS，9個維度的轉化分分別標記為P1、P2、P3、P4、M1、M2、M3、S1、S2，GS=PS+MS+SS。

表1　SHMS V1.0具體結構Table 1Specific structure of Sub－h(huán)ealth Measurement Scale Version 1.0

1.3建模方法常模是心理測評中用于比較和解釋測驗結果的參照分數(shù)標準，由標準化樣本測試結果計算而來，包括標準分常模、百分位常模及T分常模等［10］。本研究通過大樣本問卷調查，分析SHMS V1.0各子量表得分特點，建立SHMS V1.0的均數(shù)常模、百分位常模及劃界常模。對不同性別和年齡城鎮(zhèn)居民得分進行統(tǒng)計學分析，根據(jù)其差異性建立均數(shù)常模。通過百分位法建立百分位常模［13］。建立劃界常模的方法有3種:正態(tài)分布法、百分位數(shù)法及受試者工作特征(ROC)曲線。其中正態(tài)分布法適用于大樣本正態(tài)分布資料; ROC曲線常用于確定診斷界點，需事先設定“金標準”;而小樣本資料或偏態(tài)分布資料多采用百分位數(shù)法［14］?？紤]到亞健康測量至今尚無公認“金標準”，且本研究樣本量足夠大，故采用正態(tài)分布法確定劃界方案。正態(tài)分布法一般采用(±2s)作為劃界值，即人為確定指標的95%CI［14］。本研究以0.5s為間距、計算(±2.5s)以內的不同界值，探討最優(yōu)劃界方案，建立SHMS V1.0的劃界常模。

1.4質量控制與統(tǒng)計學方法調查前統(tǒng)一對調查員進行系統(tǒng)培訓。測試前，由調查員向被調查居民講解量表填寫方法和注意事項，被調查居民根據(jù)自身真實情況獨立完成問卷填寫;如有特殊情況，可由調查員將問卷內容讀給被調查居民聽，再由被調查居民做出自我評定;任何情況下調查員不得給予居民誘導性提示。測試后，問卷由各地區(qū)負責人統(tǒng)一回收，并進行邏輯性篩選，剔除完成率＜80%、完成質量較低(如整張問卷答案相同、兩份問卷內容相同)的問卷。采用Epidata 3.02軟件進行數(shù)據(jù)錄入，經(jīng)核查無誤后，采用SPSS 20.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)分析。統(tǒng)計分析方法包括描述性統(tǒng)計分析、t檢驗、單因素方差分析(方差不齊時選用Brown－Forsythe法進行檢驗，多重比較采用LSD檢驗)、Spearman相關性分析等。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2　結果

所有數(shù)據(jù)在2012年6月—2013年6月收集完畢。共發(fā)放問卷10 000份(廣東省4 000份、安徽省2 000份、天津市4 000份)，回收問卷9 318份(廣東省3 951份、安徽省1 895份、天津市3 472份)，其中有效問卷8 326份(廣東省3 758份、安徽省1 096份、天津市3 472份)，問卷有效回收率為83.3%。12名城鎮(zhèn)居民的性別資料存在缺失，其余居民中男3 826名(占46.0%)，女4 488名(占54.0%);24名城鎮(zhèn)居民的年齡資料缺失，其余居民的平均年齡為(40±17)歲。

2.1SHMS V1.0得分情況三省市城鎮(zhèn)居民的SHMS V1.0得分情況:GS為(67.90±12.15)分，PS、MS、SS分別為(72.11±13.03)分、(65.99±14.87)分、(63.91±15.87)分。9個維度中，P3為(86.27±18.43)分，M3為(59.99 ±18.90)分。

2.1.1不同地區(qū)城鎮(zhèn)居民的SHMS V1.0得分比較不同地區(qū)城鎮(zhèn)居民的GS、PS、MS及SS比較，差異均有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)。天津市城鎮(zhèn)居民的GS、PS及SS與廣東省城鎮(zhèn)居民比較，差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05);而MS與廣東省城鎮(zhèn)居民比較，差異無統(tǒng)計學意義(P＞0.05)。天津市城鎮(zhèn)居民的GS、PS、MS及SS與安徽省城鎮(zhèn)居民比較，差異均有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)。廣東省城鎮(zhèn)居民的GS、PS及MS與安徽省城鎮(zhèn)居民比較，差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05);而SS與安徽省城鎮(zhèn)居民比較，差異無統(tǒng)計學意義(P＞0.05，見表2)。

2.1.2不同地區(qū)城鎮(zhèn)居民的SHMS V1.0得分比較(1)廣東省:不同性別城鎮(zhèn)居民的GS、PS、MS比較，差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05);SS比較，差異無統(tǒng)計學意義(P＞0.05)。(2)安徽省:不同性別城鎮(zhèn)居民的SS比較，差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05);GS、PS、MS比較，差異無統(tǒng)計學意義(P＞ 0.05)。(3)天津市:不同性別城鎮(zhèn)居民的GS、PS、MS比較，差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05);SS比較，差異無統(tǒng)計學意義(P＞0.05)。(4)三省市:不同性別城鎮(zhèn)居民的GS、PS、MS比較，差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05);SS比較，差異無統(tǒng)計學意義(P＞0.05，見表3)。

表2　不同地區(qū)城鎮(zhèn)居民的SHMS V1.0得分比較(±s，分)Table 2Comparison of the total score of SHMS V1.0 among urban residents of different regions

表2　不同地區(qū)城鎮(zhèn)居民的SHMS V1.0得分比較(±s，分)Table 2Comparison of the total score of SHMS V1.0 among urban residents of different regions

注:與天津市比較，aP＜0.05;與安徽省比較，bP＜0.05;c為采用Brown－Forsythe法進行檢驗得到的近似F值;GS=SHMS V1.0總得分的轉化分

地區(qū)例數(shù)GSPSMSSS廣東省3 75867.51±12.22ab71.88±13.42ab66.00±14.56b62.74±15.38a安徽省1 09665.67±12.55a69.40±13.52a63.91±15.39a62.21±15.39a天津市3 47269.03±11.8173.21±12.2966.63±15.0265.71±16.35 F 值34.488c35.705c13.407c＜0.001＜0.001＜0.001＜0.001 39.286 P值

表3　不同性別城鎮(zhèn)居民的SHMS V1.0得分比較(x±s，分)Table 3Comparison of SHMS V1.0 scores among urban residents of different genders

2.1.3不同年齡城鎮(zhèn)居民的SHMS V1.0得分比較三省市不同年齡城鎮(zhèn)居民的GS、PS、MS、SS比較，差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05);且廣東省、安徽省、天津市不同年齡城鎮(zhèn)居民的GS、PS、MS、SS比較，差異均有統(tǒng)計學意義(P＜0.05，見表4)。

2.2常模的建立

2.2.1均數(shù)常模三省市不同年齡城鎮(zhèn)居民的SHMS V1.0得分比較，差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05，見表4)。對4個年齡組的SHMS V1.0得分做單因素方差分析的多重比較，結果顯示，＜30歲組和30歲～組間得分差異無統(tǒng)計學意義(P =0.052)，但和40歲～組(P=0.026)、50歲～組(P＜0.001)間得分差異有統(tǒng)計學意義，故將其保留為一組;30歲～組和40歲～組間得分差異無統(tǒng)計學意義(P=0.834)，故合并為一組;50歲～組與其他3組間得分差異均有統(tǒng)計學意義(P均＜0.001)，故單獨為一組。因此，以30歲、50歲兩個界點將年齡組分為3組，并按性別分組建立均數(shù)常模，見表5。

2.2.2百分位常模居民SHMS V1.0得分越高，在百分位常模中所處的位置也越高，表明其健康狀況越好。按性別分組，以5%的百分位數(shù)間隔建立SHMS V1.0量表總分以及生理、心理及社會亞健康子量表得分的百分位常模(見表6～9)。

表4　不同年齡城鎮(zhèn)居民的SHMS V1.0得分比較(±s，分)Table 4Comparison of SHMS V1.0 scores among urban residents of different age groups

表4　不同年齡城鎮(zhèn)居民的SHMS V1.0得分比較(±s，分)Table 4Comparison of SHMS V1.0 scores among urban residents of different age groups

注:a為采用Brown－Forsythe法進行檢驗得到的近似F值

地區(qū)例數(shù)GSPSMSSS廣東?。?0歲1 486 68.39±11.25 74.55±11.59 64.80±14.20 63.58±14.99 30歲～687 69.80±12.39 74.49±12.90 68.23±15.31 64.61±14.94 40歲～765 68.40±12.22 72.15±13.26 67.30±14.60 64.03±15.17 50歲～816 63.21±12.76 64.57±14.40 65.19±14.25 58.47±15.94 F值a28.256 P值45.615a113.613a11.508＜0.001＜0.001＜0.001＜0.001安徽省＜30歲28465.38±13.56 70.60±14.72 61.60±16.12 62.33±15.54 30歲～31766.37±11.70 70.49±12.62 64.24±14.07 62.80±15.26 40歲～30067.66±12.56 71.15±12.74 66.33±16.47 64.00±15.02 50歲～17561.47±11.37 62.61±12.45 62.70±14.06 58.06±15.04 F值5.0625.874 P值9.64518.857a＜0.001＜0.0010.0020.001天津市＜30歲90971.72±11.37 76.52±11.12 68.23±14.27 68.90±16.18 30歲～54367.96±11.76 71.57±12.25 66.35±14.90 64.49±15.63 40歲～59168.67±12.50 71.93±13.46 67.48±15.38 65.19±17.27 50歲～1 42967.87±11.54 72.25±12.13 65.37±15.27 64.37±16.06 Fa16.133 P值值21.918a30.236a7.537＜0.001＜0.001＜0.001＜0.001三省市＜30歲2 679 69.20±11.73 74.80±11.92 65.62±14.59 65.25±15.68 30歲～1 547 68.45±12.10 72.64±12.72 66.75±14.99 64.20±15.26 40歲～1 656 68.36±12.38 71.89±13.23 67.19±15.23 64.44±15.92 50歲～2 420 65.83±12.20 68.96±13.56 65.11±14.86 61.92±16.21 Fa20.094aP值值35.607a88.146a8.215＜0.001＜0.001＜0.001＜0.001

表6　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0總得分的百分位常模Table 6Norms of percentile for the total score of SHMS V1.0 for urban residents of three regions of China

表7　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0生理亞健康子量表得分的百分位常模Table 7Norms of percentile for the physiology sub－h(huán)ealth scores of SHMS V1.0 for urban residents of three regions of China

表5　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0得分的均數(shù)常模(±s，分)Table 5Norms of mean for SHMS V1.0 scores of urban residents of three regions of China

表5　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0得分的均數(shù)常模(±s，分)Table 5Norms of mean for SHMS V1.0 scores of urban residents of three regions of China

維度男＜30歲30～50歲＞50歲女＜30歲30～50歲＞50歲0±18.0761.66±17.4760.69±17.34 P272.28±14.9871.32±16.5167.56±16.0669.98±15.2468.45±15.4365.43±16.06 P392.57±13.7686.84±17.5982.88±20.8991.15±13.7884.91±17.7378.79±22.69 P474.18±24.5274.47±24.3669.93±24.9076.05±21.2173.57±23.1569.65±23.08 PS73.51±13.4375.69±11.7270.03±13.5471.25±12.5674.12±12.0467.88±13.48 M168.00±19.7167.35±20.9065.49±21.2967.81±19.0867.07±19.8266.12±19.13 M266.58±18.5171.73±18.3268.86±18.2764.23±16.7967.38±17.0965.02±18.44 M364.17±19.5562.08±19.5859.22±20.2260.72±17.5257.56±17.8657.10±18.13 MS66.65±14.8568.66±15.6066.13±15.1464.84±14.3365.64±14.5964.07±14.49 S168.30±17.8469.81±18.4065.76±18.8367.46±16.1168.22±17.1964.51±17.68 S262.13±18.5260.85±18.1357.75±18.0864.03±17.5160.47±16.6961.03±17.91 SS64.87±16.4164.83±16.2661.31±16.5065.55±15.0963.92±15.0762.58±15.89 GS69.81±11.8169.61±12.7366.45±12.2868.7 P166.64±18.6863.90±19.1862.17±18.9764.1 4±11.6567.44±11.7765.21±12.09

表8　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0心理亞健康子量表得分的百分位常模Table 8Norms of percentile for the psychology sub－h(huán)ealth scores of SHMS V1.0 for urban residents of three regions of China

表9　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0社會亞健康子量表得分的百分位常模Table 9Norms of percentile for the social sub－h(huán)ealth scores of SHMS V1.0 for urban residents of three regions of China

2.2.3劃界常模將個體測試分數(shù)與均數(shù)常模和百分位常模進行比較，即可得到個體健康狀態(tài)在人群中的相對位置，但卻無法描述個體的健康狀態(tài)。為快速篩查和診斷城鎮(zhèn)居民的亞健康狀態(tài)，還需制作城鎮(zhèn)居民亞健康評定量表的劃界常模。以SHMS V1.0總得分為基礎，劃分城鎮(zhèn)居民健康狀態(tài)，根據(jù)性別和年齡分組，以0.5s為間距，計算(±2.5s)范圍內的不同界值(見表10)。研究設想，將健康狀態(tài)劃分為5個等級:疾病、重度亞健康、中度亞健康、輕度亞健康、健康，按不同界值組合確定10種不同劃界方案(見表11)。

結合表10和表11，根據(jù)每個劃界方案對樣本進行分級，再與SHMS V1.0的GS和SF－36［15］的總得分(TS)做相關性分析，r值越大，分布越相似，吻合性越大［16］(見表12)。結果顯示，方案4的相關系數(shù)最高，即該方案為最優(yōu)劃界方案。據(jù)此，SHMS V1.0得分在［0，－s)區(qū)間，則劃分為“疾病”;在［－s，－0.5s)區(qū)間，則劃分為“重度亞健康”;在［－0.5s，+0.5s)區(qū)間，則劃分為“中度亞健康”;在［+0.5s，+s)區(qū)間，則劃分為“輕度亞健康”;在［+s，100］區(qū)間，則劃分為“健康”狀態(tài)。結合百分位常模可知，方案4的4個劃界值與第15、30、70、85百分位數(shù)接近。一般認為，正態(tài)分布資料確定參考值范圍時，正態(tài)分布法與百分位數(shù)法的結果相似［17］。查標準正態(tài)分布表(單側檢驗)得，第16、31、69、84百分位數(shù)所對應的Z值分別為－0.99、－0.49、0.49、0.99，接近正態(tài)分布法確定的方案4中的4個劃界標準(Z值分別為±1和±0.5)。由此可知，本研究結果與該理論符合，即該劃界方案合理。具體劃界常模見表13～16。

表10　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0總得分的劃界情況Table 10Cutting off scores for the total score of SHMS V1.0 for urban residents of three regions of China

表11　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0總得分的劃界常模方案Table 11Schemes of cutting off scores for the total score of SHMS V1.0 for urban residents of three regions of China

表12　10種中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0總得分劃界方案與GS、TS的Spearman相關性分析(r值)Table 12Spearman correlation between schemes of cutting off scores for the total score of SHMS V1.0 for urban residents of three regions of China and GS and TS

表13　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0總得分的劃界常模Table 13Norms of cutting off scores for the total score of SHMS V1.0 for urban residents of three regions of China

表14　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0生理亞健康子量表得分的劃界常模Table 14Norms of cutting off scores for the physiology sub－h(huán)ealth scores of SHMS V1.0 for urban residents of three regions of China

表15　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0心理亞健康子量表得分的劃界常模Table 15Norms of cutting off scores for the psychology sub－h(huán)ealth scores of SHMS V1.0 for urban residents of three regions of China

表16　中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0社會亞健康子量表得分的劃界常模Table 16Norms of cutting off scores for the social sub－h(huán)ealth scores of SHMS V1.0 for urban residents of three regions of China

3　討論

WHO的一項全球性調查研究表明，符合“健康”定義的人群僅占總人口數(shù)的5.0%，處于疾病狀態(tài)的人群占20.0%，剩下的75.0%處在亞健康狀態(tài)［18］。但處于亞健康狀態(tài)的患者多無器質性病變，功能改變往往又不能及時診斷，因此制定可操作性強的亞健康診斷和評價標準有助于居民的自我健康監(jiān)控［19］。本研究采用SHMS V1.0對中國三省市(廣東省、安徽省、天津市)的城鎮(zhèn)居民進行亞健康狀態(tài)測量，在分析其得分特點的基礎上，初步構建了中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0的均數(shù)常模、百分位常模及劃界常模。

均數(shù)常模是最為常見的常模類型，國內學者將其應用于多種量表的常模建立，如精神創(chuàng)傷影響評定問卷(PTIQ)的廣東省地區(qū)常模［20］、大學生人格障礙問卷(UPDI)的河北省常模［21］、兒童自我意識量表(PHCSS)的中國城市常模［22］等。本研究對SHMS V1.0量表得分進行兩獨立樣本t檢驗和單因素方差分析，發(fā)現(xiàn)三省市不同性別城鎮(zhèn)居民的GS、PS、MS比較，差異有統(tǒng)計學意義;SS比較，差異無統(tǒng)計學意義。進一步對不同年齡組城鎮(zhèn)居民的得分進行比較，發(fā)現(xiàn)三省市30歲～和40歲～組間得分比較，差異無統(tǒng)計學意義，可以合并為一組。因此，將樣本劃分為＜30歲、30～50歲、＞50歲3個年齡組，按性別建立SHMS V1.0量表總得分及生理、心理、社會亞健康子量表得分的均數(shù)常模。同時研究還顯示，＜30歲組和＞50歲組男性的PS和MS均高于女性，而SS均低于女性;30～50歲組男性的PS、MS、SS均高于女性。這可能是因為男性的身體素質一般較女性好，且受社會傳統(tǒng)觀念的影響，女性在工作和家庭方面的壓力較大，所以女性的PS和MS均低于男性;＜30歲和＞50歲的女性更注重安全感，樂于分享和傾訴感情，尤其是組建家庭以前和退休之后，女性更樂于通過社交活動尋求社會認同感，故SS高于男性;而30～50歲的女性，承擔著工作和家庭的雙重壓力，特別是＞45歲的女性可能已經(jīng)進入更年期［23］，且接近退休，導致其疏于社交，故SS得分較同齡男性更低。對不同年齡組城鎮(zhèn)居民的各項得分進行比較，30～50歲組居民的PS和MS均較好，而＜30歲組居民的SS較高，這與國內其他研究結果一致［24－26］。這可能是因為＜30歲的年輕人喜歡結交朋友，社交活動較頻繁;而30～50歲正值青壯年，身強力健，事業(yè)步入高峰期，社交圈子較穩(wěn)定，心理抗壓能力較好。

為進一步了解城鎮(zhèn)居民健康狀況在群體中所處的位置和健康水平，本研究還建立了中國三省市城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0的百分位常模和劃界常模。以0.5s為間距，通過計算(±2.5s)范圍內的界值，結合研究設想確定10個劃界方案。然后根據(jù)每個劃界方案對樣本進行分級，再與GS、TS做Spearman相關分析，根據(jù)r值確定方案4為最佳劃界方案。即以(±s)、(±0.5s)為界，將SHMS V1.0量表總分、生理、心理和社會亞健康子量表得分從低到高依次劃分為疾病、重度亞健康、中度亞健康、輕度亞健康及健康5個狀態(tài)。同時發(fā)現(xiàn)，方案4的4個界值與百分位常模中的第15、30、70、85位百分位數(shù)相近。

中國三省市(廣東省、安徽省、天津市)城鎮(zhèn)居民SHMS V1.0常模的建立為城鎮(zhèn)居民亞健康狀態(tài)的快速篩查和診斷提供了重要的理論指導，為城鎮(zhèn)居民亞健康狀態(tài)影響因素和發(fā)病率的進一步研究奠定了基礎，也為居民進行亞健康自我測評、及時調整不良生活方式提供了參考。

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Establishment of the Norms of Sub－h(huán)ealth Measurement Scale for Urban Residents in Three Regions in China

XU Jun， WU Wei－xuan，CUI Zhou－guo，et al.Department of Economic Management，Nanfang Hospital，Southern Medical University，Guangzhong 510515，China

Objective To establish the norms of Sub－h(huán)ealth Measurement Scale Version 1.0(SHMS V1.0)for urban residents of three regions(Guangdong Province，Anhui Province and Tianjin)in China.MethodsFrom June 2012 to June 2013，we enrolled 10 000 residents from Guangdong Province(4 000)，Anhui Province(2 000)and Tianjin(4 000) using regional stratified random sampling method.By the analysis of the features of SHMS V1.0 scores of the enrolled residents from the three regions，we established the norms of mean，percentile and cutting off scores.ResultsGS，PS，MS and SS of the residents varied significantly with different regions(P＜0.05).The residents of different genders were significantly different in GS，PS and MS(P＜0.05)and were not significantly different in SS(P＞0.05).The residents of different age groups were significantly different in GS，PS，MS and SS(P＜0.05).The multiple comparison in the univariate variance analysis showed that there was no significant difference between≥30 age group and≥40 age group(P=0.834)，thus the two age groups can be merged as one group．There was significant difference between 50～group and other three groups(P＜0.05)．So the ages of 30 and 50 were determined as boundaries.Based on the gender and age grouping，the norms of mean for the total score of SHMS V1.0 scale and the scores of subscales for physiology，psychology，and social sub－h(huán)ealth were established;the norms ofpercentile were established with 5%percentiles as intervals;the norms of cutting off scores were established as five states，namely disease，severe sub－h(huán)ealth，moderate sub－h(huán)ealth，moderate sub－h(huán)ealth and health，with(±s)and(±0.5s)as cutting off scores.ConclusionThen norms of SHMS V1.0 for the residents in the three regions(Guangdong Province，Anhui Province and Tianjin)in China were preliminarily established，which could be used as a reference for the research of influencing factors for sub－h(huán)ealth and the screening of population with sub－h(huán)ealth state.

Sub－h(huán)ealth Measurement Scale Version 1.0;Sub－h(huán)ealth state;Urban residents;Norms

R 197

A

10.3969/j.issn.1007－9572.2015.28.018

2015－06－02;

2015－09－03)

(本文編輯:王鳳微)

國家自然科學基金資助項目(81172775)

510515廣東省廣州市，南方醫(yī)科大學南方醫(yī)院衛(wèi)生經(jīng)濟管理科(許軍，吳偉旋，崔周國，張遠妮，張翔，黃小微，蘇淑文);天津醫(yī)科大學公共衛(wèi)生學院流行病學教研室(謝娟);安徽省立醫(yī)院微創(chuàng)醫(yī)學中心(陳孝謀)

許軍，510515廣東省廣州市，南方醫(yī)科大學南方醫(yī)院衛(wèi)生經(jīng)濟管理科;E－mail:drugstat@163.com