車天樂 梁 英 張海悅 徐勇勇 史博飛 譚志軍△

1.空軍軍醫(yī)大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院學(xué)員三大隊(duì)學(xué)員(710032) 2. 空軍軍醫(yī)大學(xué)軍事預(yù)防醫(yī)學(xué)系衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室 3. 長(zhǎng)慶油田公司行政事務(wù)中心

【提 要】 目的 比較長(zhǎng)慶油田職工和陜西省居民糖尿病患病水平,為企業(yè)開展糖尿病三級(jí)預(yù)防工作打下基礎(chǔ)。方法 采用logistic回歸模型計(jì)算傾向指數(shù)評(píng)分,選用最鄰近匹配法進(jìn)行1∶1匹配。匹配后采用單因素和多因素條件logistic回歸模型比較兩個(gè)人群的糖尿病患病率差異。結(jié)果 傾向評(píng)分匹配后,多因素條件logistic回歸結(jié)果顯示,長(zhǎng)慶油田職工患糖尿病的可能性更高(糖尿病:OR=1.764,95%CI=1.448～2.148,P<0.001)。結(jié)論 該企業(yè)的糖尿病防控挑戰(zhàn)比普通人群更大,應(yīng)該更加重視男性員工糖尿病的三級(jí)預(yù)防工作。

糖尿病是一組以血糖升高為主要特征的慢性代謝性疾病,可以造成糖尿病酮癥酸中毒、非酮癥高滲性昏迷等急性并發(fā)癥以及微血管病變、大血管病變等遠(yuǎn)期并發(fā)癥,繼而導(dǎo)致器官功能障礙甚至死亡,嚴(yán)重危害人類的生命健康[1]。鑒于企業(yè)勞動(dòng)力人群與普通人群的結(jié)構(gòu)差異,企業(yè)職工糖尿病的患病情況與社會(huì)普通人群不能直接比較。傾向評(píng)分匹配(PSM)是一種新的校正混雜偏倚的統(tǒng)計(jì)方法,能夠有效均衡多個(gè)混雜因素,更準(zhǔn)確地評(píng)估組間效應(yīng)[2]。本研究采用傾向評(píng)分匹配法,通過比較長(zhǎng)慶油田職工和陜西省居民的糖尿病患病率以掌握長(zhǎng)慶油田職工糖尿病的患病水平,為企業(yè)開展糖尿病的三級(jí)預(yù)防工作打下基礎(chǔ)。

資料與方法

1.數(shù)據(jù)來(lái)源

(1)長(zhǎng)慶油田員工健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估調(diào)查[3]

2013年,長(zhǎng)慶油田公司采用《員工健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估調(diào)查問卷》開展健康調(diào)查,內(nèi)容包括個(gè)人基本信息、個(gè)人疾病史、健康行為、心理情況等。收回有效問卷50013份。

(2)陜西省國(guó)家衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查[4]

陜西省第五次衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查采用四階段整群不等概率抽樣方法抽取各級(jí)單位,共抽取32個(gè)縣區(qū),160個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)或街道、320個(gè)行政村或居委會(huì)、20700戶,57529人。其中,家庭健康詢問調(diào)查內(nèi)容包括個(gè)人一般情況、患病情況、住院情況等。

2.分析方法

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理

長(zhǎng)慶油田職工均為60歲以下成年在職人群,陜西省衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查為15歲以上人群,因此本研究選擇18～60歲人群作為研究對(duì)象。最終納入分析的長(zhǎng)慶員工為49823人,陜西省居民為33133人。

(2)疾病風(fēng)險(xiǎn)因素

社會(huì)人口學(xué)因素包括性別、年齡、BMI、身高、體重。健康行為因素包括吸煙和飲酒情況。在傾向評(píng)分匹配模型中,分類變量包括性別、吸煙和飲酒,連續(xù)型變量包括年齡、BMI、身高和體重。

長(zhǎng)慶油田職工和陜西省居民糖尿病的患病情況均被定義為基于醫(yī)療機(jī)構(gòu)已診斷疾病的自我報(bào)告。

(3)統(tǒng)計(jì)分析方法

以長(zhǎng)慶油田職工作為處理組,陜西省居民為對(duì)照組,將疾病風(fēng)險(xiǎn)因素作為協(xié)變量,使用logistic回歸模型計(jì)算傾向評(píng)分值。選用最鄰近匹配法進(jìn)行傾向評(píng)分匹配,其中對(duì)性別一項(xiàng)應(yīng)用精確匹配,匹配比例為1∶1,卡鉗值為0.02。匹配完成后兩組各有25247例進(jìn)入模型。連續(xù)型變量使用均數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差的形式表示,并用t檢驗(yàn)比較組間差異,分類變量使用人數(shù)及構(gòu)成比的方式表示,并用卡方檢驗(yàn)比較組間差異。采用標(biāo)準(zhǔn)化差異(standardized difference)評(píng)價(jià)匹配效果,其水平在10%以下的時(shí)候,認(rèn)為組間均衡性良好[5]。匹配完成后分別采用單因素條件logistic回歸和多因素條件logistic回歸計(jì)算OR值及其95%CI,用于評(píng)估長(zhǎng)慶油田職工是否比陜西省居民更易患糖尿病。多因素條件logistic回歸用于減少匹配不佳的協(xié)變量所帶來(lái)的混雜偏倚。當(dāng)P值小于0.05時(shí),認(rèn)為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。傾向評(píng)分匹配采用SPSS的插件psmatching 3.02,其他統(tǒng)計(jì)分析及繪圖均采用SPSS 24.0及SAS 9.4。

結(jié)果

1.匹配前研究人群疾病風(fēng)險(xiǎn)因素

傾向評(píng)分匹配前兩組人群疾病風(fēng)險(xiǎn)因素的差異見表1。與陜西省居民相比,長(zhǎng)慶油田職工男性占比更高(62.7%VS51.1%)、年齡結(jié)構(gòu)相對(duì)年輕(19～30歲組:30.4%VS20.8%;31～45歲組:53.1%VS35.6%),與此同時(shí),飲酒率高于陜西省居民(31.3%VS20.6%),而吸煙率低于陜西省居民(31.8%VS32.7%)。兩組的人口學(xué)特征及健康行為的差異均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表1 匹配前人群疾病風(fēng)險(xiǎn)因素比較

2.匹配前兩人群糖尿病患病情況

傾向評(píng)分匹配前兩群體不同特征人群糖尿病的患病率比較見表2?？傮w來(lái)看,長(zhǎng)慶員工的糖尿病患病率略高于陜西省居民,但差異沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(1.4% VS 1.3%,P=0.113)。

表2 傾向評(píng)分匹配前兩人群糖尿病患病情況

從性別來(lái)看,男性糖尿病患病率高于女性;從年齡來(lái)看,糖尿病患病率隨年齡升高遞增;從BMI來(lái)看,肥胖及超重人群的糖尿病患病率要高于消瘦及正常人群;從飲酒因素來(lái)看,飲酒人群的糖尿病患病率高于沒有飲酒習(xí)慣的人群;從吸煙因素來(lái)看,已戒煙人群糖尿病患病率最高,吸煙人群次之,沒有吸煙習(xí)慣的人群糖尿病患病率最低。

3.傾向評(píng)分匹配效果評(píng)價(jià)

(1)匹配后基線比較

1∶1傾向評(píng)分匹配之后,兩組各有25247人完成匹配。匹配后兩人群疾病風(fēng)險(xiǎn)因素分布比較見表3。相比匹配前,匹配后組間均衡性有很大提高,但年齡、身高、體重、吸煙4項(xiàng)仍存在組間差異。

表3 傾向評(píng)分匹配后基線數(shù)據(jù)比較

(2)標(biāo)準(zhǔn)化差異比較

如表4所示,所有協(xié)變量的的標(biāo)準(zhǔn)化差異均遠(yuǎn)小于0.1,可認(rèn)為協(xié)變量分布均衡,匹配效果良好。

表4 傾向評(píng)分匹配前后標(biāo)準(zhǔn)化差異比較

4.匹配后兩人群糖尿病患病情況

(1)匹配后患病率

傾向評(píng)分匹配后,與陜西省居民比較,長(zhǎng)慶油田職工糖尿病患病率高于陜西省居民,差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(1.8% VS 1.1%,P<0.001)。

(2)logistic回歸模型分析

傾向評(píng)分匹配后,單因素條件logistic回歸結(jié)果顯示(見表5),糖尿病患病率組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(OR=1.663,95%CI=1.427-1.937,P<0.001)。將年齡、身高、體重、吸煙納入條件logistic回歸模型,結(jié)果仍舊顯示組間差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,長(zhǎng)慶油田職工更易患糖尿病(OR=1.764,95%CI=1.448-2.148,P<0.001)。

表5 傾向評(píng)分匹配后糖尿病患病率比較

5.匹配后分性別的兩人群糖尿病患病率比較

(1)男性

表6中,與陜西省男性居民相比,單因素條件logistic回歸分析結(jié)果顯示,長(zhǎng)慶男性職工患糖尿病的可能性更高(OR=2.337,95%CI=1.952～2.799,P<0.001);多因素條件logistic回歸也同樣證實(shí)了這一結(jié)果(OR=2.254,95%CI=1.793～2.834,P<0.001)。

表6 傾向評(píng)分匹配后長(zhǎng)慶男性職工與陜西省男性居民糖尿病患病率比較

(2)女性

表7中,與陜西省女性居民相比,單因素條件logistic回歸顯示,長(zhǎng)慶女性職工患糖尿病的可能性更低(OR=0.463,95%CI=0.324～0.662,P<0.001);多因素條件logistic的分析結(jié)果顯示糖尿病患病率組間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(OR=0.850,95%CI=0.524～1.377,P=0.508)。

表7 傾向評(píng)分匹配后長(zhǎng)慶女性職工與陜西省女性居民糖尿病患病率比較

*:長(zhǎng)慶女性職工中已戒煙組無(wú)糖尿病患者

討論

匹配前陜西省居民的糖尿病患病率高于長(zhǎng)慶油田職工,但是匹配年齡、性別、BMI、吸煙和飲酒等因素后,長(zhǎng)慶油田職工的糖尿病患病率高于陜西省居民。進(jìn)一步將傾向匹配后效果不佳的協(xié)變量(年齡、身高、體重、吸煙情況)納入多因素logistic回歸模型,結(jié)果表明長(zhǎng)慶油田職工患糖尿病患病的風(fēng)險(xiǎn)高于陜西省居民,其可能原因有如下幾點(diǎn):

(1)工作環(huán)境。油氣企業(yè)基層崗位職工可能接觸到較多職業(yè)危害因素,如物理因素(各類粉塵、高溫高壓、噪聲、工頻電磁場(chǎng))和化學(xué)因素(包括H2S、芳香烴類化合物、烷烴類化合物等)[6]。企業(yè)的防護(hù)設(shè)施缺陷或職工自我防護(hù)意識(shí)不強(qiáng),極易使職工暴露于這些職業(yè)危害因素之下,這可能會(huì)增加糖尿病的患病風(fēng)險(xiǎn)[7]。

(2)工作地點(diǎn)。長(zhǎng)慶油田職工工作地點(diǎn)大多分布于中國(guó)西北部的偏遠(yuǎn)地區(qū),職工獲取醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的交通成本和時(shí)間成本較大,且衛(wèi)生服務(wù)與保障水平有限,導(dǎo)致主觀上獲取醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)意愿差。因此,長(zhǎng)慶油田職工工作地點(diǎn)導(dǎo)致的衛(wèi)生服務(wù)可及性與利用水平較低也可能是其糖尿病患病率高的原因。

(3)工作時(shí)間。油氣企業(yè)由于行業(yè)的特殊性,許多一線崗位需要實(shí)行24小時(shí)倒班制度。相關(guān)研究表明,倒班制度可引起倒班工作睡眠障礙(SWD),使得人體生物節(jié)律紊亂,從而可能引起糖尿病患病率的增高[7-9]。

此外,我們發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)慶男性職工和女性職工的糖尿病患病情況有較大差異。與陜西省居民相比,長(zhǎng)慶男性員工的糖尿病患病率高于陜西省男性居民,而女性職工的糖尿病患病率與陜西省女性居民相比差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。其可能原因如下:

(1)男性職工多分布于一線工作崗位,更多地接觸職業(yè)危害因素。(2)男性職工不良生活習(xí)慣更多,如長(zhǎng)慶男性職工的吸煙量和飲酒量等健康行為危險(xiǎn)因素的暴露水平可能要遠(yuǎn)高于陜西省一般人群。相關(guān)研究表明,適量飲酒可降低糖尿病的發(fā)病率,但當(dāng)飲酒量高于一定值時(shí)可大幅增加糖尿病的患病率[10]。由于脫離家庭,男性職工常聚集娛樂,使得原本不吸煙的職工也受到二手煙的嚴(yán)重危害。相比之下,長(zhǎng)慶女性職工的生活和工作環(huán)境相對(duì)較好,因此并沒有表現(xiàn)出相對(duì)于陜西省女性居民更高的糖尿病患病率。

由此可見,長(zhǎng)慶油田職工全人群和男性的糖尿病的患病率比陜西省居民高,但是女性職工恰好相反,表明長(zhǎng)慶公司員工的慢性病患病水平比普通人群高,其防控壓力更大,在企業(yè)健康管理項(xiàng)目制定與實(shí)施過程中,應(yīng)該更加重視男性職工的糖尿病三級(jí)預(yù)防工作。