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        基于模糊綜合評(píng)價(jià)法的居民健康水平評(píng)估

        2020-12-28 02:00王靜范馨月
        關(guān)鍵詞:模糊綜合評(píng)價(jià)法熵值法

        王靜 范馨月

        摘 要:以貴陽(yáng)市為例,利用在貴陽(yáng)市政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)及中國(guó)知網(wǎng)下載的相關(guān)數(shù)據(jù),從影響貴陽(yáng)市居民的生活、環(huán)境、衛(wèi)生、醫(yī)療等因素入手,對(duì)近10年各項(xiàng)指標(biāo)值使用熵值權(quán)重法賦予權(quán)重,再根據(jù)隸屬函數(shù)做歸一化處理,求出隸屬矩陣,根據(jù)權(quán)重與隸屬矩陣的乘積得出最后的模糊綜合評(píng)價(jià)模型。通過(guò)該模型分析貴陽(yáng)市居民健康水平的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì),實(shí)現(xiàn)對(duì)貴陽(yáng)市居民健康水平發(fā)展趨勢(shì)的定量動(dòng)態(tài)分析。

        關(guān)鍵詞:模糊綜合評(píng)價(jià)法;熵值法;居民健康水平

        中圖分類號(hào):O159; R195

        文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A

        在我國(guó)居民健康水平評(píng)估的研究中,于麗娜等[1]利用熵值法給5個(gè)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重賦值,評(píng)估5個(gè)類別對(duì)深圳居民健康水平發(fā)展趨勢(shì)的影響作用,但使用數(shù)據(jù)較少。潘昌霖等[2]在居民健康卡的健康評(píng)估系統(tǒng)研究中,只對(duì)健康卡和調(diào)查問(wèn)卷收集到的居民個(gè)體全套健康數(shù)據(jù)量化分析,得出個(gè)人的總體健康狀況評(píng)分和生活方式評(píng)分,并沒(méi)有相關(guān)的影響性分析。田少杰等[3]利用了模糊綜合評(píng)價(jià)的方法,以甲亢疾病評(píng)估進(jìn)行健康評(píng)估系統(tǒng)的應(yīng)用,主要研究放在用戶使用和推廣方面,沒(méi)有考慮社會(huì)公共衛(wèi)生與環(huán)境。曹文君等[4]構(gòu)建健康危險(xiǎn)因素于個(gè)體健康間的結(jié)構(gòu)方程模型,解釋不同因子之間的相互作用及其對(duì)總體健康的效應(yīng)權(quán)重,但構(gòu)建的模型并非特別理想。莊凡等[5]基于Anderson健康行為進(jìn)行建模,利用卡方檢驗(yàn)和二分類Logistic回歸模型進(jìn)行分析,但問(wèn)卷調(diào)查的數(shù)據(jù)不夠準(zhǔn)確,卡方檢驗(yàn)對(duì)各維度的影響因素的分析不夠理想。

        基于此,本文選取《貴陽(yáng)統(tǒng)計(jì)年鑒》[6]2008—2017年這10年的數(shù)據(jù),針對(duì)貴陽(yáng)市的生活、環(huán)境、衛(wèi)生、醫(yī)療等方面分析貴陽(yáng)市居民健康水平的現(xiàn)狀發(fā)展趨勢(shì),綜合考慮不同因素對(duì)健康帶來(lái)的影響,利用隸屬矩陣與熵值權(quán)重構(gòu)建模糊綜合評(píng)價(jià)模型,通過(guò)Python畫(huà)出評(píng)價(jià)結(jié)果的曲線圖,分析影響健康水平的因素;為了能夠動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)?zāi)P偷暮侠硇裕尤肷罾幚砺屎歪t(yī)院衛(wèi)生院數(shù)與未加入兩個(gè)指標(biāo)前的健康指標(biāo)值進(jìn)行對(duì)比,觀察曲線圖的走勢(shì)。根據(jù)模型分析的結(jié)果,對(duì)貴陽(yáng)市實(shí)際情況提出合理建議。

        1 數(shù)據(jù)來(lái)源及等級(jí)劃分

        1.1 指標(biāo)選取

        因?yàn)楂@取指標(biāo)數(shù)據(jù)有限,為了使所選取的指標(biāo)具有全面性和代表性,采用Pearson相關(guān)系數(shù)對(duì)原始指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析,篩選出森林覆蓋率(x1)、財(cái)政對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生與計(jì)劃生育的支出(x2)、財(cái)政對(duì)節(jié)能環(huán)保的支出(x3)、人均生產(chǎn)總值(x4)、工業(yè)廢水排放量(x5)、死亡率(x6)、生活垃圾無(wú)害化處理率(x7)、醫(yī)院衛(wèi)生院數(shù)(x8)等8個(gè)三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行研究(見(jiàn)表1)。

        1.2 等級(jí)劃分

        將森林覆蓋率(%)、工業(yè)廢水排放量(t)、生活垃圾無(wú)害化處理率(%)、人均生產(chǎn)總值(戶籍人口)、醫(yī)院衛(wèi)生院數(shù)、死亡率(%)、財(cái)政對(duì)公共衛(wèi)生的支出(萬(wàn)元)、財(cái)政對(duì)節(jié)能環(huán)保的支出(萬(wàn)元)8個(gè)指標(biāo)作為因素集,記為:

        由于影響居民健康水平的因素有很多,不同的因素程度劃分的值不同,而且有些指標(biāo)沒(méi)有劃分,所以當(dāng)前對(duì)居民健康水平仍難以清晰地劃分出具體的等級(jí)。本文利用模糊綜合評(píng)價(jià)模型,將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的值規(guī)范到[0,1]區(qū)間,把居民健康水平大致分為5個(gè)等級(jí)作為評(píng)定集,記作Yj。Yj的值越大,居民健康水平越好;Yj的值越小,居民健康水平越差;Yj=0表示健康水平處于最差狀態(tài);Yj=1表示健康水平處于最優(yōu)狀態(tài)。Yj∈(0.8,1]時(shí)居民健康水平處于優(yōu)等級(jí);Yj∈(0.6,0.8]時(shí)居民健康水平處于良等級(jí);Yj∈(0.4,0.6]時(shí)居民健康水平處于中等級(jí);Yj∈(0.2,0.4]時(shí)居民健康水平處于較差等級(jí);Yj∈[0,0.2]時(shí)居民健康水平處于極差等級(jí)。

        2 模型的建立

        具體指標(biāo)可以區(qū)分為正指標(biāo)和逆指標(biāo):正指標(biāo)也稱為效益型標(biāo),指標(biāo)原始數(shù)值越大,對(duì)提高城市居民健康水平越有利;指標(biāo)原始數(shù)值越小,對(duì)提高城市居民健康水平越不利。逆指標(biāo)也稱為成本型指標(biāo),指標(biāo)原始數(shù)值越小,對(duì)提高城市居民健康水平越有利;指標(biāo)原始數(shù)值越大,對(duì)提高城市居民健康水平越不利。選取的8個(gè)指標(biāo)中,森林覆蓋率(x1)、財(cái)政對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生與計(jì)劃生育的支出(x2)、財(cái)政對(duì)節(jié)能環(huán)保的支出(x3)、人均生產(chǎn)總值(x4)、生活垃圾無(wú)害化處理率(x7)、醫(yī)院衛(wèi)生院數(shù)(x8)是正指標(biāo),工業(yè)廢水排放量(x5)、死亡率(x6)是逆指標(biāo)。令隸屬函數(shù)為uh(x), 正指標(biāo)隸屬度為:

        4 結(jié)論

        通過(guò)上述貴陽(yáng)市實(shí)際情況的相關(guān)數(shù)據(jù)的分析可以看出,貴陽(yáng)市居民健康水平整體發(fā)展趨勢(shì)較好,呈上升趨勢(shì)。但是在環(huán)境和醫(yī)療方面波動(dòng)比較大,為了提高貴陽(yáng)市居民整體健康水平,針對(duì)目前貴陽(yáng)市的健康情況,提出以下建議:通過(guò)提倡垃圾分類,有效提高垃圾廢物使用率及垃圾無(wú)害化處理率,同時(shí)增加對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生的財(cái)政支出,更新醫(yī)療系統(tǒng)的設(shè)施設(shè)備,引進(jìn)高水平醫(yī)生,給患者和居民提出合理的膳食結(jié)構(gòu),加強(qiáng)疾病宣傳等措施。鼓勵(lì)市民多做健康行為,營(yíng)造健康氛圍,相信貴陽(yáng)市成為“健康中國(guó)”引領(lǐng)示范城市指日可待。本研究方法可以對(duì)其他區(qū)域健康水平的評(píng)估提供理論依據(jù),可以推廣應(yīng)用。

        參考文獻(xiàn):

        [1]于麗娜, 張燕, 王曉宇. 深圳居民健康水平評(píng)估與測(cè)控模型研究[J]. 計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通, 2019(8): 91, 164.

        [2]潘昌霖, 應(yīng)俊, 何史林, 等. 基于居民健康卡的健康評(píng)估系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 醫(yī)療衛(wèi)生裝備, 2013, 34(3): 41-44.

        [3]田少杰, 洪躍, 李陽(yáng). 基于模糊綜合評(píng)價(jià)的健康評(píng)估系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[J]. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué), 2014, 36(4): 685-689.

        [4]曹文君, 劉丹紅, 李運(yùn)明, 等. 健康危險(xiǎn)因素與個(gè)體健康間的結(jié)構(gòu)方程模型[J]. 中國(guó)預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志, 2012, 13(1): 1-4.

        [5]莊凡, 涂利麗, 莊宇, 等. 基于Anderson健康行為模型的佳木斯市城鎮(zhèn)居民健康體檢影響因素調(diào)查[J]. 黑龍江醫(yī)藥科學(xué), 2019, 42(4): 15-17.

        [6]貴陽(yáng)市統(tǒng)計(jì)局. 貴陽(yáng)統(tǒng)計(jì)年鑒[J]. 北京: 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2009-2018.

        [7]樊國(guó)敬, 田秀華. 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)估[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策, 2017(11): 85-89.

        [8]周輝仁, 鄭丕諤, 張揚(yáng), 秦萬(wàn)峰. 基于熵權(quán)法的群決策模糊綜合評(píng)價(jià)[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策, 2008(8): 34-36.

        (責(zé)任編輯:曾 晶)

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