武經(jīng)緯

（重慶交通大學(xué)土木工程學(xué)院 重慶 400074）

一、當(dāng)前我國(guó)慢性病發(fā)展形勢(shì)

近年來(lái)，慢性病所帶來(lái)的健康問(wèn)題已然成為人們生活中那片揮之不散的陰霾。2015年4月10日國(guó)家衛(wèi)計(jì)委例行新聞發(fā)布會(huì)上發(fā)布了《中國(guó)疾病預(yù)防控制工作進(jìn)展（2015年）報(bào)告》，報(bào)告稱慢性病綜合防控工作力度雖然逐步加大，但防控形勢(shì)依然嚴(yán)峻，腦血管病、惡性腫瘤等慢性病已成為主要死因，慢性病導(dǎo)致的死亡人數(shù)已占到全國(guó)總死亡的86.6%，此前為85%，而導(dǎo)致的疾病負(fù)擔(dān)占總疾病負(fù)擔(dān)的近70%。慢性病的危害主要是造成腦、心、腎等重要臟器的損害，易造成傷殘，影響勞動(dòng)能力和生活質(zhì)量，且醫(yī)療費(fèi)用極其昂貴，增加了社會(huì)和家庭的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

為了使居民提前樹(shù)立預(yù)防慢性病的相關(guān)安全意識(shí)，提高其健康素養(yǎng)水平，建立居民健康水平動(dòng)態(tài)測(cè)控干預(yù)模型有著極大的重要性、必要性。

本文采用多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型研究不同方面對(duì)當(dāng)前居民健康水平的影響情況，確定干擾因素以及所對(duì)應(yīng)的干擾程度。針對(duì)目前此類研究中指標(biāo)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的不確定問(wèn)題，擬結(jié)合定性和定量分析建立一套完整的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法，并應(yīng)用到深圳居民健康水平動(dòng)態(tài)測(cè)控評(píng)價(jià)研究的實(shí)際案例中，以便為城市居民健康良性發(fā)展與適應(yīng)性管理及實(shí)現(xiàn)居民健康與生態(tài)、經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。[1-3]

二、多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型

應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)價(jià)方法擬定居民健康水平評(píng)估模型；使用本模型需確定被評(píng)價(jià)對(duì)象得因素論域、評(píng)價(jià)等級(jí)論域，評(píng)價(jià)因素權(quán)向量，然后建立其隸屬度求解，下面按步驟求解：

（1）構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1）目標(biāo)層：U=居民健康水平評(píng)價(jià)。

2）要素層：A1=生活，A2=遺傳，A3=社會(huì)因素，A4=醫(yī)療，A5=氣候。

3）指標(biāo)層：具體指標(biāo)一，具體指標(biāo)二。

（2）確定各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重

通過(guò)AHP法，確定各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重，根據(jù)世界衛(wèi)生組織向全世界發(fā)布了健康公式：健康=生活方式+遺傳+環(huán)境+醫(yī)療+社會(huì)因素，設(shè)置其權(quán)重為{60%，15%，7%，8%，10%}；

圖2 具體指標(biāo)一各項(xiàng)權(quán)重

圖3 具體指標(biāo)二權(quán)重

（3）健康等級(jí)的劃分

表1 健康等級(jí)劃分表

（4）評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

居民健康水平評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)難以評(píng)定，依據(jù)國(guó)家對(duì)居民健康水平的要求和國(guó)家衛(wèi)生委員會(huì)對(duì)居民健康水平的確定，將居民各項(xiàng)健康指標(biāo)評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)劃分為：病態(tài)、不健康、亞健康、健康、很健康。在評(píng)價(jià)時(shí)，選用的標(biāo)準(zhǔn)則取區(qū)間范圍的平均值。

（5）評(píng)價(jià)模型

本模型應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)方法擬定的居民健康水平評(píng)價(jià)模型為：

H=W×R

式中：H為居民健康水平評(píng)估結(jié)果，W=(w1，w2，w3，w4，w5)，W為五個(gè)健康評(píng)價(jià)要素對(duì)總體健康程度的權(quán)矩陣，R為各居民健康水平評(píng)價(jià)要素對(duì)各級(jí)健康標(biāo)準(zhǔn)的隸屬度矩陣。

(6)求解隸屬函數(shù)

（7）健康狀態(tài)的確定

將深圳居民2015年～2018年現(xiàn)狀值代入模型，對(duì)其進(jìn)行健康水平評(píng)價(jià),代入指標(biāo)值得到的隸屬矩陣。

賦予每個(gè)評(píng)價(jià)要素的權(quán)重的權(quán)矩陣為：

圖4 2015年～2018年深圳市居民健康水平評(píng)價(jià)結(jié)果

（8）要素分析

對(duì)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Vj（i=1，2，…，j）給定一個(gè)分值C（取C1=0.2, C2=0.4, C3=0.6, C4=0.8, C5=1.0）,采用COA法可得綜合評(píng)價(jià)結(jié)果即為深圳市居民健康水平現(xiàn)狀健康度Qi。

（9）要素評(píng)價(jià)結(jié)果分析

根據(jù)下列2015～2018年要素評(píng)價(jià)結(jié)果可以看出，2015～2018年深圳市居民健康水平現(xiàn)狀的劣勢(shì)在于醫(yī)療以及社會(huì)因素。其中，深圳市每千人醫(yī)生數(shù)，每千人病床數(shù)，中醫(yī)診療中心數(shù)，公眾醫(yī)療急求知識(shí)和技能培訓(xùn)普及率以及城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保人數(shù)較低是影響深圳市居民健康水平的主要原因。

圖5 2015年各要素評(píng)價(jià)結(jié)果

圖6 2016年各要素評(píng)價(jià)結(jié)果

圖7 2017年各要素評(píng)價(jià)結(jié)果

圖8 2018年各要素評(píng)價(jià)結(jié)果

三、擬合曲線預(yù)測(cè)居民健康水平發(fā)展趨勢(shì)

前述問(wèn)題中，我們根據(jù)往年數(shù)據(jù)，建立多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型，提出灰色預(yù)測(cè)模型，即利用往年的數(shù)據(jù)和居民健康指數(shù)，通過(guò)計(jì)算得到后幾年的居民總體指標(biāo)的健康指數(shù)。基于2015年～2018年的數(shù)據(jù)，筆者利用四次多項(xiàng)式擬合的方法，得出擬合多項(xiàng)式函數(shù)，預(yù)測(cè)在基本假設(shè)條件成立下，2020年～2030年居民總體健康水平引起的變化。

圖9 居民健康水平預(yù)測(cè)曲線圖

由圖可以看出，居民健康水平呈逐年上升的趨勢(shì)，尤其是“健康計(jì)劃”初步實(shí)施前幾年，健康指數(shù)迅速增加。受環(huán)境容量、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度等方面的制約，上升速率逐年降低，以此建立能夠支持健康水平動(dòng)態(tài)測(cè)控需求的社會(huì)公共衛(wèi)生與環(huán)境評(píng)估模型和居民個(gè)體評(píng)估模型。

四、誤差分析

由表可以看出，擬合的數(shù)據(jù)基本能夠反映2015年～2018年各項(xiàng)指標(biāo)的真實(shí)水平，擬合數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)最大誤差為2.7%，因此可以認(rèn)為該預(yù)測(cè)模型能夠有效地居民健康水平發(fā)展趨勢(shì)。

表2 擬合預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際計(jì)算數(shù)據(jù)的對(duì)比

五、結(jié)束語(yǔ)

本文基于多級(jí)模糊數(shù)學(xué)的綜合評(píng)價(jià)方法，根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評(píng)價(jià)，從多個(gè)指標(biāo)對(duì)健康水平隸屬等級(jí)狀況進(jìn)行綜合評(píng)判，把影響健康水平因素的變化區(qū)間做出劃分，一方面顧及對(duì)象的層次性，使評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、影響因素模糊性得以體現(xiàn)；另一方面在評(píng)價(jià)中充分發(fā)揮人的經(jīng)驗(yàn)，使得評(píng)價(jià)客觀，符合實(shí)際。筆者運(yùn)用COA分析法，對(duì)各項(xiàng)健康標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)進(jìn)行劃分；通過(guò)曲線擬合與多元非線性回歸，分析誤差，對(duì)未來(lái)居民健康水平進(jìn)行預(yù)測(cè)，使得預(yù)測(cè)結(jié)果更加清晰、準(zhǔn)確。