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文檔簡(jiǎn)介
1、目的:
采用三種小區(qū)域估計(jì)方法估計(jì)某油田企業(yè)三級(jí)單位、二級(jí)單位以及不同人群的高血壓患病率,探討小區(qū)域估計(jì)方法應(yīng)用于企業(yè)健康管理的可行性,為其他體檢指標(biāo)的估計(jì)提供新的工具和方法。
方法:
以企業(yè)健康管理平臺(tái)中的34901名員工為樣本,個(gè)人健康平臺(tái)中的55205名員工為總體,依據(jù)工種、工作地點(diǎn)將總體和樣本劃分為207個(gè)小域(三級(jí)單位)和21個(gè)二級(jí)單位。構(gòu)造基于設(shè)計(jì)的擴(kuò)展估計(jì)量和基于模型的 HB估計(jì)量,估計(jì)各小域
2、的高血壓患病率,其中擴(kuò)展估計(jì)量涉及到各小域的抽樣權(quán)重(包括基礎(chǔ)抽樣權(quán)重和性別-年齡標(biāo)化權(quán)重),在區(qū)域水平上建立分層貝葉斯模型構(gòu)造HB估計(jì)量,模型中納入的輔助變量均為分類變量,主要包括人口因素、工種、單位、地區(qū)、城鄉(xiāng)和作業(yè)區(qū)?;趨?shù)加權(quán)估計(jì)計(jì)算二級(jí)單位的高血壓患病率,并利用小域模型分析其影響因素。擴(kuò)展估計(jì)量和HB估計(jì)量的計(jì)算均采用統(tǒng)計(jì)分析軟件R3.3.1。
結(jié)果:
?。?)企業(yè)員工以男性中青年(33836人,61%)、
3、采油工(23852人,40%)為主,工作地點(diǎn)集中分布在農(nóng)村地區(qū)(38185人,69%)和陜西省(26948人,49%)。
?。?)207個(gè)三級(jí)單位的高血壓患病率估計(jì)結(jié)果顯示:基于點(diǎn)估計(jì)和基于設(shè)計(jì)的擴(kuò)展估計(jì)的最低值為0、最高值為50%;而基于HB估計(jì)的最低值為6.24%、最高值為34.61%,其中,80個(gè)小域的患病率低于15%,44個(gè)小域的患病率超過(guò)20%。
?。?)21個(gè)二級(jí)單位的高血壓患病率估計(jì)結(jié)果顯示:加權(quán)估計(jì)量 I
4、結(jié)果最低(4.91%)的是第Ⅳ采油廠,最高(28.42%)的是油田機(jī)關(guān)直屬單位;加權(quán)估計(jì)量Ⅱ和HB估計(jì)量結(jié)果相近,均為第Ⅱ采油技術(shù)服務(wù)處最高、第Ⅲ輸油處最低,其中,7個(gè)單位的患病率低于15%,2個(gè)單位患病率超過(guò)20%。
(4)高血壓患病的影響因素分析結(jié)果顯示:35歲以上男性所占比重超過(guò)40%的人群,患病率達(dá)到21.28%,采油作業(yè)的員工患病率為16.64%,略高于采氣作業(yè)員工(14.88%),工作地區(qū)在甘肅省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧
5、夏回族自治區(qū)和陜西省的員工患病率分別為19.42%、15.38%、14.65%和14.37%,工作單位在農(nóng)村的員工患病率(16.34%)略高于城市(14.50%)。
結(jié)論:
?。?)估計(jì)小域的高血壓患病率時(shí),當(dāng)樣本量較少時(shí),點(diǎn)估計(jì)量和擴(kuò)展估計(jì)量存在較大偏倚,并且擴(kuò)展估計(jì)量受樣本權(quán)重的影響較大,因此基于模型的 HB估計(jì)量通過(guò)借助域水平上的輔助信息可提高估計(jì)的有效性。
?。?)估計(jì)二級(jí)單位的高血壓患病率時(shí),相比于點(diǎn)
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