文摘
如今,居民的健康水平已成为人们的关注的焦点。背景下发展的医疗服务从“disease-centered”到“health-centered”,它是非常重要的改善城市卫生水平,阐明影响城市卫生的因素。因此,本文量化的关系居民健康素养水平和环境,平均寿命,传染病死亡率,通过选择合适的指标和其他指标,建立数学模型。基于互惠的线性组合索引数据收集和相应的健康水平值,社会健康素养水平的预测模型(SPM)成立,和定性预测和定量分析公民健康素养水平的深度进行了研究。基于SPM模型,我们可以大致预测健康素质水平在一个地区只有基于本文确定的主要变量。一致性的实验表明,该模型是有效的和鲁棒性,它表明,环境因素是最重要的因素影响居民的健康素养水平。实际数据表明,SPM模型是一个及时、合理的框架来衡量居民的健康素养水平。
1。介绍
健康素质是指个人获得的能力和理解健康信息,并使用它来维护和促进自己的健康,包括基本知识和理念、健康生活方式和行为,和基本技能。这是一个评价指标,全面反映了国家卫生事业的发展1,2]。
健康素质不是一个孤立的概念。健康知识与教育(3- - - - - -7)、年龄(8)、种族(9),空气污染10),慢性疾病(11,12,社会医疗体系13)等。然而,由于缺乏客观的指标来反映居民的整体健康素质水平在一个特定的地区或国家,这些指标之间的关系和居民的健康素养水平并没有被很好的理解,这通常是有争议的。因此,它不仅在科学研究上具有重要意义,而且在帮助人们过健康的生活有很大价值量化各种指标,建立定量模型来评估居民的健康素养水平在一个地区或国家。
随着社会的发展,人们越来越多的关注居民的健康素养水平。工具来衡量健康素养(14),一些使用实验方法来评估健康素养水平(15),一些使用德尔菲调查技术16),一些使用HLS-EU-Q问卷测量健康素养水平17,18),一些使用混合多准则决策(指标)方法建立评价模型(19),和一些使用动态因子模型(DFM) [20.]。
以深圳为例,探讨了指标之间的关系和居民健康素养水平从数据分析的角度。通过访问政府网站,如卫生和计划生育委员会统计,百度,Souhu,新郎希,和其他的搜索引擎和新闻网站,本文探讨了健康知识和它的多个变量之间的关系,使相关的定量研究。
为了探索许多变量的影响在健康知识,我们选定的12个因素相关的健康知识水平结合中国公民健康素养的66篇文章。然后主要变量是通过拟合和筛选。使用搜索引擎结果或社交媒体作为代理数据显示主要的变量做极大地影响健康素质的真正价值。这一现象的根源在于三个方面:影响公民的基本知识和理念、健康生活方式和行为,和基本技能。
几个因素被选为研究时间序列的健康素养,和指标之间的关系,探索健康素养水平。结果表明,PM2.5(微克立方米),卫生支出占地方财政支出,传染性疾病死亡率和平均寿命最高的拟合优度。
本文分为六个部分:第一部分是引言。第二部分包括数据源、确定变量,主要变量和时间间隔。在第三部分中,我们研究了四个主要变量相关健康素养:PM2.5(微克立方米),卫生支出,传染性疾病死亡率和预期寿命。然后,在第四部分中,我们构建了一个健康素养水平预测模型基于拟合结果。第五部分探讨了预测模型的精度和稳定性。最后,给出了结论和讨论部分VI。
2。数据
13组数据来自国家卫生和计划生育委员会和地方卫生和计划生育委员会从2000年到2017年被用于研究在深圳和整个国家。我们将分析影响居民健康的指标预测水平的趋势,拟合每个变量在过去18年。
2.1。数据源
国家卫生和计划生育委员会(NHPC)包括国民健康水平的实际价值和年度变化的各种因素。当地城市的真正的健康水平可以从收集当地的卫生和计划生育委员会。百度、360和其他大型引擎提供各种各样的新闻报道对健康素养水平。与此同时,中央电视台、搜狐和新浪也实时广播。此外,地方电视台审查健康素质的过程中根据自身的特点和发展趋势,以不断完善和展望未来。
2.2。变量的定义
通过全面了解第66条的中国公民的健康知识,结合基本的知识和概念,健康的生活方式和行为,和基本技能,建立了13个研究方向的居民的健康素养年代(t),孕产妇死亡率P(t),户籍的比率nonhousehold登记H(t),大学毕业生的数量一个(t),医院的数量N(t)、饮用水标准率 ,床的数量B(t每1000人口),参与健身活动的人数E(t),婴儿死亡率我(t),PM2.5米(t),卫生支出F(t)、传染性疾病死亡率 ,和预期寿命l(t)。十二个基本变量除外年代(t建立了)。
通过拟合基本变量和比较每个因素的趋势图和健康素养水平从2000年到2017年,得到了拟合程度较高的四个变量,包括PM2.5米(t),卫生支出占地方财政支出F(t)、传染性疾病死亡率 ,和预期寿命l(t)。
2.3。时间间隔∆t
健康素质的真正价值自2000年以来一直在计算。每一年,有关部门将测试全国公民健康素养和当地的水平,一年的间隔。因此,我们选择一年作为时间间隔(∆t),这是符合政府的频率更新健康素质的真正价值和排名。
3所示。相关变量
3.1。变量筛选
为了找出最优模型,该模型可以预测居民的健康素养水平,我们首先考虑的12个因素孕产妇死亡率P(t),比例的户籍和nonhousehold登记H(t),大学毕业生的数量一个(t),医院的数量N(t)、饮用水合规率 ,每1000人的床B(t),数量的参与者在健身(超过1000)E(t),婴儿死亡率我(t),PM2.5内容米(t),卫生支出占地方财政支出F(t)、传染性疾病死亡率 ,和平均寿命l(t)。
本文认为,12个变量都配备了居民的健康知识水平,和结果图中可以看到1。我们发现最优模型安装了四个变量:PM2.5的内容米(t),卫生支出占地方财政支出F(t)、传染性疾病死亡率 ,和平均寿命l(t)。
3.2。居民的健康素养水平年代(t)
居民的健康素养水平反映了健康知识的地位在一个国家或一个地区的居民。本文使用数据发布的国家卫生与健康委员会和当地卫生和健康委员会的标准。本文收集了全国居民的健康素养水平C(t)和深圳居民的健康素养水平年代(t)在2000年至2017年之间,如图2。
图2显示了全国居民的健康素养水平的发展趋势C(t)和深圳居民的健康素养水平年代(t从2000年到2017年)。我们发现在深圳居民的健康知识水平和整个国家处于增长的趋势。2016年,两个实线相交。图2表明,全国居民的健康素养水平C(t)高于深圳居民的健康素养水平年代(t)从2000年到2015年,深圳居民的健康素养水平年代(t)是高于全国居民的健康素养水平C(t从2016年到2017年)(见黄线部分)。交点与深圳市政府的民生2016年蓬勃发展,这是提高人民生活的质量和提高民生保障水平。“文档”的实施意见深圳市政府关于深化医疗卫生体制改革,建立一个强大的城市健康”的发布,以及医疗改革建立一个更高质量的医疗卫生服务体系。2016年,深圳市政府也发布了“深圳固体废物污染预防和控制行动计划”,促进环境保护和生态文明建设在深圳。因此,结果表明,居民的健康素养水平与医疗和生态环境密切相关。
3.3。传染性疾病的死亡率
传染性疾病的死亡率是一个指数反映了危及生命的疾病的严重程度,表明死亡由于疾病的频率在一定的时间内。传染病的发病率是危及生命的疾病的严重程度的一项指标。减少传染病死亡率的影响因素在某一领域包括卫生条件的改善,改善水源,教育(尤其是女性教育),提供医疗服务和基础设施建设。显然这些因素也可以影响人们的身心健康。因此,它是合理的传染病的死亡率的因素来衡量居民的健康素养水平在一个特定区域。图3显示了传染病死亡率的趋势和居民的健康素养。如图,传染病死亡率越低,越高的健康知识水平。当 ,数据点更集中,很适合拟合线。当 ,数据点的分布是分散和拟合程度不如前。这可能是因为医疗卫生条件的改善,传染病的死亡率大幅降低,趋于稳定,所以死亡率的影响传染病的健康素养水平的居民正在减弱。 。因此,我们可以选择传染病的死亡率作为一个指数来衡量居民的健康素养水平。
3.4。卫生支出占地方财政支出F(t)
卫生支出指的是财政拨款,供各级政府卫生服务。卫生支出包括公共卫生服务基金和公共医疗费用。卫生支出在地方财政支出的比例显示了公共资源消耗之间的关系一个国家(或地区)医疗服务和那些被其他公共服务一段时间。卫生支出和居民健康素养之间的关系如图4。图4显示,当 ,卫生支出与居民密切相关的健康知识水平,这可能是由于政府干预的重要性时,居民的健康知识水平相对较低。这也解释了卫生支出和居民之间的负相关的健康知识:当居民的健康素养水平很低,人们自我意识薄弱,他们需要依靠政府卫生支出增加,当居民的健康知识水平高,他们也可以减少开支。散点图适合直线,其是0.202。我们选择卫生支出作为居民健康素质的指标。
3.5。PM2.5的内容
PM2.5是指粒子直径小于或等于2.5微米的环境空气。PM2.5可以携带大量的有害物质通过鼻腔,直接进入肺部,甚至进入血液,所以PM2.5是也被称为颗粒物进入肺部,这是肺癌密切相关,哮喘等疾病。PM2.5是黑肺病的主要杀手,阴霾天,对人体健康有极大的危害。PM2.5内容和之间的关系如图居民健康素养水平5。图5表明,PM2.5含量越高,居民的健康素养水平越低。因此,PM2.5内容与居民健康素养水平负相关。散点图显示,除了个别点,散射点主要分布在拟合直线,和= 0.399。我们把PM2.5的内容作为一个指标来衡量居民的健康素养水平。
3.6。平均寿命
平均寿命是几年的平均数量,一个人可以继续生活在同一时期。预期寿命指数综合反映了水平的疾病预防和健康服务在一个国家或地区。平均寿命通常被认为是一个重要的指标来衡量生活质量和医疗卫生水平的居民在一个国家或地区,也是一个重要指标,来评估生活质量和医疗水平的人口在一个国家或地区。预期寿命和居民健康素养之间的关系如图6。图6显示,区域经济的快速发展,医疗水平的显著提高,人民物质生活水平的提高,人口的平均预期寿命不断增长,近年来迅速。但是有几个特殊点,影响这一趋势。图中红点6对应于当地居民的健康素养水平在2016年和2017年。在过去的两年里,政府已经完全实现的项目惠及人民,积极实施战略计划建造一个美丽的中国;因此,居民的健康知识水平显著提高。
拟合线根据散点图是0.323。我们选择的预期寿命的指标来衡量居民的健康素养水平在一个特定区域。
4所示。模型的居民健康素养水平
第四部分说明PM2.5的内容 ,当地卫生支出在财政支出的比例 ,传染病的死亡率 ,和平均寿命影响居民的健康素养水平。然而,一个线性 每个指标测量的结果观察到居民的健康素养水平 ,除了 ,在哪里 。因此,没有单一的指标可以充分衡量居民的健康素养水平。这表明有必要衡量居民的健康素养水平的组合指标变量的相关性(见附录)。
因此我们的预测能力进行了探讨这些变量的总和与乘数获得通过一个普通的最小二乘法拟合过程,导致 ;的的值F以及对所有变量如表所示1。的变量的值 和 大于0.05,所以两个变量没有通过测试。
我们发现四个指数增加,然后拟合变量可以通过测试和预测能力从上面的模型并没有太大的区别。拟合公式
R广场是0.640。的值的变量F以及小于0.001,经过测试,所以模型是公认的。也就是说,SPM模型是最好的模型我们测试模型。
根据模型1中,我们评估的影响,居民健康素养水平的指标。标准化β系数是相应的回归系数数据标准化后的回归方程计算(21,22]。标准化β系数的影响消除因变量和自变量的单位23,24),其绝对值可以直接反映了自变量对因变量的影响程度。表1显示的内容PM2.5是最强的因素影响居民的健康素养水平。
5。实验
几个实验是为了验证模型的预测能力 :首先,我们使用第一个十年的数据作为训练数据得到模型系数 和 。然后我们使用这个模型来预测居民的健康素养水平在未来七年(图7)。我们发现,该模型能准确地预测居民的健康素养水平。图7(一)显示我们比较预测值与实际值和发现周围的散射点线y=x,这表明预测的价值密切相关的真正价值 。图7 (b)显示了观察到的和实际值之间的差别。 。散射点分布在直线上的日子X= 0和波动很小,这表明之间的差异模型的预测值和实际值是可以接受的。图7 (c)是95%的预测区间之间的比较和真正的价值。从图我们可以看到,大部分的值包含在预测区间。有一个非常低的偏差在居民的健康知识水平,因为在一些年,政府的官方网站没有发布它的精确值,因此可能有价值的允许误差居民健康素养水平。总的来说,图7表明,一旦PM2.5的内容米(t),卫生支出占地方财政支出F(t)、传染性疾病死亡率 ,和平均寿命l(t)在一个特定的区域,得到居民的健康素养水平可以预测在这个领域。接下来,我们将进行进一步的实验。接下来,我们使用全国数据进行进一步的实验证明。我们用SPM模型来预测中国居民的健康素养水平从2000年到2017年。我们可以看到从图8(一个)的散射分布的预测和实际值Y=X直线,这说明,这两个值是密切相关的。图8 (b)显示,预测值和真实值之间的差异在波动Y= 0,浮动范围很小,这进一步表明,该模型具有较强的预测能力的预测价值。图8 (c)表明该模型能够捕捉真实值。因此,我们可以说,SPM模型具有良好的预测影响居民的健康素养水平。
(一)
(b)
(c)
(一)
(b)
(c)
6。讨论和结论
近年来,国家卫生和计划生育委员会合并了居民健康素质的评价指标纳入国家卫生发展规划作为评价指标,全面反映了国家健康的发展。在这项研究中,我们试图量化关系居民的健康素养及指标和预测居民健康素质的指标。
因为居民健康知识涵盖了广泛的领域,很难直接得到它。所以我们选择12变量和筛选之后,我们得到了四个指标拟合degree-PM2.5最高米(t),卫生支出占地方财政支出F(t)、传染性疾病死亡率 ,和预期寿命 。这四个指标能够单独计量。因此,本文建立了一个预测模型的居民的健康素养(SPM)基于四项指标。我们发现当我们输入索引数据,预测值与实际值之间的差异产生的模型很小,甚至被忽视。对于个体的异常数据,我们调查了当地信息,发现政府网站上没有公布确切的值,所以可能会有允许误差在居民健康素养水平的价值。
当然,随着社会的快速发展,各种健康问题不断涌现。我们仍然有很长的路要走在未来如何预测和控制反应以及如何找到新的指标来衡量健康素养水平,以不断改进模型。与此同时,我们希望本文SPM模型可以很容易地扩展到其他领域指标很容易测量。例如,健康监测、土地规划和决策(25),资产积累和投资决策在金融部门(26,27),天然气需求预测(28),食品安全,和其他指标类似于健康素质测试。同时,希望本研究可以帮助改善当地居民的健康素养水平,正确地掌握基本的知识和概念,掌握健康生活方式和行为,和学习医疗急救的基本技能。
附录
变量的相关性
表2显示四个变量的相关性结果:PM2.5的内容米(t),在当地财政支出的卫生支出比例F(t)、传染性疾病的死亡率G(t),平均预期寿命l(t)。结果表明,没有一个指标能够充分衡量居民的健康素养水平;有必要结合指标来衡量居民的健康素养水平。
数据可用性
13组数据来自国家卫生和计划生育委员会和地方卫生和计划生育委员会从2000年到2017年被用于研究在深圳和整个国家。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项工作得到了国家自然科学基金(71701115号,72171136),教育部人文社会科学项目(没有。21 c10445029),国家社会科学基金(没有。21 bgl001),山东省自然科学基金(ZR2020MG003)。