导读:本文包含了亚健康量表论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:亚健康状态,WHOQOL-BREF量表,养生健身方,临床研究
亚健康量表论文文献综述
张磊,刘迎迎,于杰,郭伟星,李运伦[1]（2019）在《基于WHOQOL-BREF量表评价养生健身方干预亚健康状态的临床研究》一文中研究指出目的:基于WHOQOL-BREF量表评价养生健身方干预亚健康状态的临床疗效。方法:试验组60例,其中中药试验组30例,采用养生健身方干预,模拟剂试验组30例,采用模拟剂干预;对照组60例,不进行任何药物干预;首先应用Logistic回归分析和判别分析,获得的特征性指标用于临床疗效评价。结果:应用Logistic回归分析及判别分析,最终筛选出9项高区分度的指标,包括X1(您怎样评价您的生存质量?)、X2(您对自己的健康状况满意吗?)、X3(您觉得疼痛妨碍您去做自己需要做的事情吗?)、X14(您有机会进行休闲活动吗?)、X16(您对自己的睡眠情况满意吗?)、X19(您对自己满意吗?)、X25(您对自己的交通情况满意吗?)、X26(您有消极感受吗?)、X27(家庭摩擦影响您的生活吗?)。最后采用以上9种特征性指标对养生健身方进行疗效评价,发现与模拟剂比较,养生健身方可以显着改善亚健康状态人群的以上9项特征性指标(P <0. 01),差异有统计学意义;其有效率分别为86. 67%、76. 67%、73. 33%、83. 33%、80%、86. 67%、90%、83. 33%、80%,远优于模拟剂(P <0. 01),差异有统计学意义。结论:养生健身方可以显着改善亚健康状态人群的以上9项特征性指标,疗效显着,为临床应用养生健身方论治亚健康状态提供了可靠的证据支持。(本文来源于《辽宁中医杂志》期刊2019年11期）
张磊,于杰,刘迎迎,郭伟星,李运伦[2]（2019）在《基于SCL-90量表评价养生健身方干预亚健康状态的临床研究》一文中研究指出目的:基于SCL-90量表评价养生健身方干预亚健康状态的临床疗效。方法:观察组60例,其中中药观察组30例,采用养生健身方干预,模拟剂观察组30例,采用模拟剂干预;对照组60例,不进行任何药物干预。首先应用Logistic回归分析和判别分析获取特征性指标,再将获得的特征性指标用于临床疗效评价。结果:应用Logistic回归分析及判别分析,最终筛选出8项高区分度的指标,包括X17(发抖)、X29(感到孤独)、X37(感到人们对您不友好,不喜欢您)、X49(一阵阵发冷或发热)、X59(想到死亡的事)、X75(单独一人时神经很紧张)、X76(别人对您的成绩没有做出恰当的评价)、X83(害怕会在公共场合晕倒)。最后采用以上8种特征性指标对养生健身方进行疗效评价,发现与模拟剂比较,养生健身方可以显着改善亚健康状态人群的以上8项特征性指标,差异有统计学意义(P<0.01);其总有效率分别为73.33%、66.67%、66.67%、70.00%、70.00%、80.00%、90.00%、76.67%,远优于模拟剂,差异有统计学意义(P<0.01)。结论:养生健身方可以显着改善亚健康状态人群的以上8项特征性指标,为临床应用养生健身方论治亚健康状态提供了可靠的证据支持。(本文来源于《山东中医杂志》期刊2019年04期）
许军,薛允莲,刘贵浩,冯叶芳,许梦瑶[3]（2019）在《中国城镇居民亚健康评定量表的常模构建》一文中研究指出目的建立中国城镇居民亚健康评定量表(SHMS V1.0)的常模。方法采用多阶段分层抽样方法,选取全国六个地区,包括华北地区的天津市、华南地区的广东省、中南地区的安徽省、西南地区的四川省、西北地区的兰州市和东北地区的哈尔滨市共15 066名城镇居民进行亚健康状况的流行病学调查。在分析中国城镇居民SHMS V1.0评分特点的基础上建立均数常模、百分位常模和划界常模。结果分性别和年龄组(14～19岁,20～29岁,30～49岁,50～64岁和≥65岁)建立了中国城镇居民亚健康评定量表总分及生理亚健康、心理亚健康和社会亚健康子量表得分的均数常模、百分位常模,并分别以x±S和x±0.5 S为界将中国城镇居民的健康状况按亚健康评定量表总分从低到高依次划为疾病、重度亚健康、中度亚健康、轻度亚健康和健康5种状态。结论构建了中国城镇居民亚健康评定量表常模,为中国城镇居民亚健康状态的快速筛查和诊断提供参考依据,也为进一步探讨亚健康现患率及其影响因素奠定了理论基础。(本文来源于《南方医科大学学报》期刊2019年03期）
林沅锜,许军,谢娟,薛允莲,夏聪[4]（2019）在《天津市城镇居民亚健康评定量表的信效度评价》一文中研究指出目的评价亚健康评定量表(SHMS V1.0)应用于天津市城镇居民的信效度。方法采用分层随机抽样的方法,选取3472名天津市城镇居民进行问卷调查。结果 SHMS V1.0总量表与3个子量表的Cronbach’sɑ系数分别为0.910、0.794、0.852、0.868,各维度与相应的子量表得分相关性较强,而与其他子量表得分的相关性较弱,经修正后的模型各拟合指标分别为CMIN/DF=4.325,NFI=0.913、RFI=0.900、IFI=0.932、TLI=0.921、CFI=0.932、RMSEA=0.044,模型拟合效果理想。结论 SHMS V1.0应用于天津市城镇居民健康测量具有较好的信度效度,能够正确地反映当地城镇居民的亚健康状态,为进一步研究天津市城镇居民亚健康状况及影响因素提供参考依据。(本文来源于《中国卫生统计》期刊2019年01期）
林沅锜,许军,吴伟旋,薛允莲,蒋丽洁[5]（2018）在《亚健康评定量表应用于广州市老年人的验证性因子分析》一文中研究指出目的运用验证性因子分析考评亚健康评定量表(SHMS V1. 0)应用于广州市老年人的结构效度。方法采用分层抽样的方法,于2016年4月-10月在广州市选取681名老年人进行问卷调查。运用AMOS 22. 0构建验证性因子分析模型。结果初始模型基本拟合度较好,整体拟合度不高。对初始模型进行修正,修正模型大部分指标显示模型整体拟合度较好(CMIN/DF=2. 438,NFI=0. 860,RFI=0. 837,IFI=0. 916,TLI=0. 900,CFI=0. 915,RMSEA=0. 056)。对模型内在结构拟合度进行判断,除个别项目的信度稍低于0. 5外,修正模型满足其余所有判断标准,说明修正模型的内在结构拟合度良好。结论亚健康评定量表结构效度良好,可应用于老年人的亚健康状况测量。(本文来源于《现代预防医学》期刊2018年23期）
林沅锜,陈孝谋,夏聪,吴伟旋,薛允莲[6]（2018）在《安徽省城镇居民亚健康评定量表的常模研究》一文中研究指出目的建立安徽省城镇居民亚健康评定量表(SHMS V1.0)常模。方法于2016年11月至2017年3月采用区域分层抽样的方法选取1 150名安徽省城镇居民,采用SHMS V1.0对其进行问卷调查,并建立相应的均数常模、百分位常模和划界常模。结果安徽省城镇居民SHMS V1.0总得分为(65.06±12.02)分。以不同性别和年龄段分组建立相应的均数常模;以5%为间距,建立了SHMS V1.0总量表的百分位常模;以±s、±0.50s为界点,将安徽省城镇居民的健康状况按照量表总得分从低至高依次划分为疾病、重度亚健康、中度亚健康、轻度亚健康和健康5种状态。结论本研究初步制订了安徽省城镇居民SHMS V1.0常模,可为进一步研究其亚健康状况及影响因素提供参考依据。(本文来源于《重庆医学》期刊2018年31期）
林少炜,李煌元,赵璧,陈熔,万春雨[7]（2018）在《亚健康量表中医生和护士的测量不变性》一文中研究指出目的检验亚健康量表在医生和护士人群调查中的测量不变性,并比较两组职业人群的亚健康状态。方法采用多阶段分层整群抽样方法对1832名医护人员进行亚健康量表测量。采用多组验证性因子分析检验量表在两组间的测量不变性。结果亚健康量表在医生和护士两组间具有严格不变性(ΔCFI<0.01),条目的均数和变异的组间差异将可以完全反映亚健康各维度的均数和变异的组间差异。护士的亚健康得分略高于医生,但差异无统计学意义(4个潜因子均值分别为0.029、0.050、0.054和0.010,P值分别为0.385、0.168、0.092和0.753)。结论亚健康量表对医护人员亚健康状态的测量有着普遍适用性。(本文来源于《卫生研究》期刊2018年03期）
林沅锜,许军,李文源,吴伟旋,夏聪[8]（2018）在《亚健康评定量表评价安徽省城镇居民亚健康状态的信效度研究》一文中研究指出目的分析亚健康评定量表(SHMS V1.0)测评安徽省城镇居民亚健康状态的信度和效度。方法 2016年11月—2017年3月,在安徽省行政区域划分的基础上,采用分层随机抽样法抽取合肥市、铜陵市、阜阳市3个市,并按照性别(1∶1)进行抽样,根据纳入与排除标准,最终选取合肥市400名、铜陵市400名和阜阳市350名共1 150名城镇居民为调查对象。采用自行设计的亚健康状态调查问卷进行调查,其包括城镇居民一般情况调查表和SHMS V1.0两部分。采用内部一致性信度和分半信度考评SHMS V1.0的信度;采用各条目得分与各维度得分的相关系数,各维度得分与各子量表得分的相关系数,各维度的Cronbach'sɑ系数、各维度得分间及其与SHMS V1.0总分的相关系数评价SHMS V1.0的内容效度;运用探索性因子分析和验证性因子分析考评SHMS V1.0的结构效度。结果本研究共发放调查问卷1 150份,收回有效问卷1 078份,有效回收率为93.74%。SHMS V1.0、生理亚健康子量表(PS)、心理亚健康子量表(MS)、社会亚健康子量表(SS)的Cronbach'sɑ系数分别为0.928、0.847、0.875和0.857,Spearman-Brown系数分别为0.847、0.749、0.809和0.742,Guttman折半信度系数分别为0.847、0.745、0.807和0.731。SHMS V1.0各条目得分与其相应维度得分的相关系数为0.711~0.901(P<0.05);SHMS V1.0各维度得分与其相应子量表得分的相关系数为0.642~0.906(P<0.05);SHMS V1.0各维度的Cronbach'sɑ系数均大于该维度与其他维度得分或SHMS V1.0总分的相关系数(P<0.05)。SHMS V1.0的KMO=0.901,Bartlett's球形检验χ2=8 753.858,自由度为595(P<0.001),表明适合进行因子分析。探索性因子分析共提取8个公因子,其累积方差贡献率达63.319%,且每个条目均在其中1个公因子上有较大负荷值(>0.400)。经验证性因子分析,最终模型拟合效果理想:自由度比值(CMIN/DF)=2.009,规范适配指标(NFI)=0.858,相对适配指数(RFI)=0.835,增值适配指标(IFI)=0.907,非规范适配指标(TLI)=0.891,比较适配指标(CFI)=0.906,近似误差均方根(RMSEA)=0.055。结论 SHMS V1.0具有良好的信度和效度,能够准确、可靠地反映安徽省城镇居民的亚健康状态,这为进一步研究安徽省城镇居民的亚健康状态及其影响因素奠定了理论依据。(本文来源于《中国全科医学》期刊2018年15期）
夏聪,杨枭楠,许军,黄山,吴伟旋[9]（2018）在《大学生亚健康评定量表的测评及应用分析》一文中研究指出目的考评亚健康评定量表(SHMS V1.0)应用于广州市大学生的结构效度,为进一步分析该群体的健康状况及影响因素奠定基础。方法采用分层随机抽样的方法选取900名广州市大学生进行问卷调查,分别采用SPSS20.0和AMOS21.0进行探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)。结果EFA得到7个特征值大于1的因子,累积方差贡献率为56.766%,且7个因子与SHMS V1.0的理论结构基本吻合。CFA对总量表和3个子量表均进行了模型的拟合,结果显示3个子量表的拟合较好,总量表的拟合结果可以接受,但未达到理想效果。对总量表进行了5次修正,修正后总量表的拟合指标为:卡方自由度比值(CMIN/DF)=2.723、拟合优度指数(GFI)=0.907、增值拟合指数(IFI)=0.917、非规范拟合指数(TLI)=0.905、比较拟合指数(CFI)=0.917、近似误差均方根(RMSEA)=0.046,拟合效果较优。结论亚健康评定量表维度的划分基本合理,使用该量表测量广州市大学生的亚健康状况具有较好的结构效度。(本文来源于《重庆医学》期刊2018年08期）
王莹莹,张远妮,林生趣,杨博涵[10]（2016）在《亚健康评定量表应用于华南地区大学生人群中的因子分析》一文中研究指出目的:评估亚健康评定量表第1版(Sub-Health Measurement Scale Version 1.0,SHMS V1.0)在华南地区大学生人群中应用的效度。方法:采用分层随机抽样的方法抽取1058名大学生,以SHMS V1.0为测量工具,用探索性因子分析和验证性因子分析两种方法评价量表的结构效度。结果:经探索性因子分析(KMO统计量为0.912,Bartlett球型检验结果为χ~2=15121.854,υ=741),共提取出9个公因子,累积贡献率达58.73%,每个公共因子都有其合理负荷。再用AMOS软件进行验证性因子分析,二阶9因子模型中(χ2=2394.609,P=0.000),CMIN/DF=3.684,GFI=0.884,NFI=0.842,CFI=0.879,AGFI=0.868,RMSEA=0.050。叁阶模型中(χ~2=2428.103,P=0.000),CMIN/DF=3.724,GFI=0.882,NFI=0.840,CFI=0.877,AGFI=0.866>0.8,RMSEA=0.051。结论:二阶和叁阶验证性因素分析模型各拟合指标均显示模型与数据适合度较好,其中二阶模型指标优于叁阶模型,表明二阶模型更适合该量表结构。因此SHMS V1.0被验证具有较好的测量学特征,而且可以被应用于的华南地区大学生人群亚健康状况的测量。(本文来源于《中国健康心理学杂志》期刊2016年11期）
亚健康量表论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:基于SCL-90量表评价养生健身方干预亚健康状态的临床疗效。方法:观察组60例,其中中药观察组30例,采用养生健身方干预,模拟剂观察组30例,采用模拟剂干预;对照组60例,不进行任何药物干预。首先应用Logistic回归分析和判别分析获取特征性指标,再将获得的特征性指标用于临床疗效评价。结果:应用Logistic回归分析及判别分析,最终筛选出8项高区分度的指标,包括X17(发抖)、X29(感到孤独)、X37(感到人们对您不友好,不喜欢您)、X49(一阵阵发冷或发热)、X59(想到死亡的事)、X75(单独一人时神经很紧张)、X76(别人对您的成绩没有做出恰当的评价)、X83(害怕会在公共场合晕倒)。最后采用以上8种特征性指标对养生健身方进行疗效评价,发现与模拟剂比较,养生健身方可以显着改善亚健康状态人群的以上8项特征性指标,差异有统计学意义(P<0.01);其总有效率分别为73.33%、66.67%、66.67%、70.00%、70.00%、80.00%、90.00%、76.67%,远优于模拟剂,差异有统计学意义(P<0.01)。结论:养生健身方可以显着改善亚健康状态人群的以上8项特征性指标,为临床应用养生健身方论治亚健康状态提供了可靠的证据支持。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
亚健康量表论文参考文献
[1].张磊,刘迎迎,于杰,郭伟星,李运伦.基于WHOQOL-BREF量表评价养生健身方干预亚健康状态的临床研究[J].辽宁中医杂志.2019
[2].张磊,于杰,刘迎迎,郭伟星,李运伦.基于SCL-90量表评价养生健身方干预亚健康状态的临床研究[J].山东中医杂志.2019
[3].许军,薛允莲,刘贵浩,冯叶芳,许梦瑶.中国城镇居民亚健康评定量表的常模构建[J].南方医科大学学报.2019
[4].林沅锜,许军,谢娟,薛允莲,夏聪.天津市城镇居民亚健康评定量表的信效度评价[J].中国卫生统计.2019
[5].林沅锜,许军,吴伟旋,薛允莲,蒋丽洁.亚健康评定量表应用于广州市老年人的验证性因子分析[J].现代预防医学.2018
[6].林沅锜,陈孝谋,夏聪,吴伟旋,薛允莲.安徽省城镇居民亚健康评定量表的常模研究[J].重庆医学.2018
[7].林少炜,李煌元,赵璧,陈熔,万春雨.亚健康量表中医生和护士的测量不变性[J].卫生研究.2018
[8].林沅锜,许军,李文源,吴伟旋,夏聪.亚健康评定量表评价安徽省城镇居民亚健康状态的信效度研究[J].中国全科医学.2018
[9].夏聪,杨枭楠,许军,黄山,吴伟旋.大学生亚健康评定量表的测评及应用分析[J].重庆医学.2018
[10].王莹莹,张远妮,林生趣,杨博涵.亚健康评定量表应用于华南地区大学生人群中的因子分析[J].中国健康心理学杂志.2016
标签：亚健康状态; WHOQOL-BREF量表; 养生健身方; 临床研究;