2020-2024年上海市松江区方松街道不同年龄段居民健康素养水平差异分析

目的：探究上海市松江区方松街道不同年龄段常住居民健康素养水平差异，为制定精准化社区健康干预策略提供参考依据。方法：于2020-2024年采用多阶段分层随机抽样方法，对街道内15-69岁常住居民进行面对面问卷调查，共收集有效问卷644份。问卷涵盖基本知识和理念、健康生活方式与行为、健康技能三个维度。将调查对象分为15-24、25-34、35-44、45-54、55-64及65-69岁六组，采用单因素方差分析比较各组在各维度得分的差异。结果：基本知识和理念、健康生活方式与行为、健康技能三个维度得分在不同年龄组间之间差异均具有统计学意义（均P<0.05）。35-44岁年龄组在各维度得分普遍较高，55岁及以上年龄组得分相对较低。整体健康素养水平呈现持续上升趋势，由2020年的44.17%上升至2024年的63.19%。结论：方松街道居民健康素养水平存在明显年龄差异，55岁及以上中老年人群是未来健康素养提升的重点人群。建议结合不同年龄段人群生活特征和健康需求，制定精准化健康教育与干预措施。

关键词：健康素养；年龄差异；健康促进；社区干预

1引言

健康素养是指个人获取、理解和运用健康信息以维护和促进自身健康的关键能力，是衡量公众健康水平的重要指标。当前我国居民健康素养整体仍有较大提升空间，已有研究指出，不同年龄段人群由于教育背景、认知能力、生活方式等方面的差异，其健康素养水平存在显著差异。^[1-3]然而，基于上海市基层社区视角，系统分析不同年龄段常住居民健康素养差异的研究仍较为有限。因此，本研究基于2020-2024年连续五年在上海市松江区方松街道开展的抽样调查调查，探讨各年龄段居民在健康素养不同维度的表现差异，旨在为社区健康教育工作提供更具针对性的实践依据。

2资料与方法

2.1调查对象

本次调查对象为2020-2024年上海市松江区方松街道居住满6个月及以上的15-69岁常住居民。

2.2调查方法

采用多阶段分层随机抽样方法。第一阶段，依据概率比例抽样（PPS抽样）方法抽取该街道2个居委会；第二阶段，采用简单随机抽样方法在每个居委会中抽取家庭户；第三阶段，使用KISH表法在每个家庭户中抽取1名15-69岁成员作为调查对象。调查使用国家统一制定的《全国居民健康素养监测调查问卷》，以面对面方式进行。问卷涵盖判断题、单选题、多选题、情景题及健康相关行为等内容，并收集基本人口学信息。

2.3评价指标

各维度得分按统一标准计算：判断题答对得1分，答错不得分；单选题符合标准答案得1分，不符合不得分；多选题全部正确得2分，错选或漏选不得分。参照《全国居民健康素养监测工作方案》的界定标准（总分的80%为具备该维度素养），各维度划分如下：

（1）基本知识和理念（共22题，总分28分，得分≥22分为具备）；

（2）健康生活方式与行为（共16题，总分22分，得分≥18分为具备）；

（3）健康技能（共12题，总分16分，得分≥13分为具备）。

将调查对象按年龄分为15-24、25-34、35-44、45-54、55-64及65-69岁六组进行比较。

2.4统计学方法

使用EpiData软件建立数据库并录入数据，使用SPSS23.0进行统计分析。计数资料以频数和百分比表示，计量资料以均数±标准差（`x ± s）表示。多组间比较采用单因素方差分析，组间两两比较采用LSD法，以P<0.05为差异有统计学意义。

3结果

3.1健康素养总体情况

本研究共调查 644 人，其中男性 306 人，女性 338 人。采用独立样本 t 检验比较不同性别的年龄差异，结果显示调查对象的性别构成与平均年龄无统计学差异（P＞0.05）。详见表1。

2020-2024年方松街道居民健康素养整体水平呈稳步上升趋势。总体健康素养水平从2020年的44.17%上升至2024年的63.19%；基本知识和理念具备率由55.83%上升至72.22%；健康生活方式与行为具备率由41.67%上升至57.64%；健康技能具备率由36.67%上升至52.08%。详见表2。

表2 2020-2024年松江区方松街道健康素养水平变化情况（%）

3.2基本知识和理念维度得分比较

方差分析结果显示，各年龄组在基本知识和理念维度得分差异具有统计学意义（F=3.841，P=0.002）。其中，35-44岁年龄组平均得分最高（23.01±3.53），65-69岁年龄组平均得分最低（21.03±4.85）。进一步两两比较发现，25-44岁组得分显著高于55-69岁组（P<0.05）。详见表3。

表3 不同年龄段居民基本知识和理念维度得分比较

3.3健康生活方式与行为维度得分比较

各年龄组在健康生活方式与行为维度得分差异具有统计学意义（F=3.919，P=0.002）。25-34岁年龄组平均得分最高（18.14±4.23），65-69岁年龄组平均得分最低（15.92±4.71）。事后比较显示，25-44岁组得分显著高于55-69岁组（P<0.05）。详见表4。

表4 不同年龄段居民健康生活方式与行为维度得分比较

3.4健康技能维度得分比较

各年龄组在健康技能维度得分差异具有统计学意义（F=4.876，P<0.001）。35-44岁年龄组平均得分最高（12.51±2.86），55-64岁年龄组平均得分最低（10.94±3.27）。事后比较显示，35-44岁组得分显著高于55-69岁组（P<0.05）。详见表5。

表5 不同年龄段居民健康技能维度得分比较

4讨论

本研究基于2020年至2024年连续五年的监测数据，系统分析了方松街道15-69岁常住居民的健康素养水平变化趋势及其年龄差异。结果显示，该街道居民健康素养总体呈持续上升趋势，总体健康素养水平由44.17%上升至63.19%，反映出近年来辖区健康教育工作取得一定成效。然而，从年龄结构来看，不同年龄段群体在健康素养各维度上的得分存在明显差异，整体呈现出“中间高、两端低”的倒U型分布特征，即35-44岁年龄组得分较高，而15-24岁及55岁及以上群体相对偏低，这一结果与孙杨等^[4]的研究基本一致。

在基本知识和理念维度方面，25-44岁年龄组得分显著高于55岁及以上群体，尤以35-44岁组得分最高，而65-69岁组得分最低。这一差异可能与中青年群体具备更高的受教育水平、信息获取渠道多样化以及较强的学习能力有关。相较之下，老年群体由于受教育背景限制、信息获取方式较为单一、认知功能逐渐减退等因素，在吸收和应用能力新型健康知识方面存在一定障碍。

就健康生活方式与行为维度而言，25-34岁组得分最高，而65-69岁组得分最低，差异显著。该年龄段中青年群体通常处于家庭与事业发展双重压力阶段，伴随身体机能变化，促使他们更关注自身健康状况，主动调整作息、饮食与运动习惯。而中老年群体则由于长期形成的生活习惯、传统观念的影响以及身体条件限制，健康行为转变面临更多挑战。

在健康技能维度，35-44岁组得分最高，25-34岁群体次之，说明中青年群体具备优良的健康信息获取、理解和应用能力，且能结合自身经验对健康行为作出合理调整。15-24岁群体得分相对较低，可能与该年龄段人群身体素质普遍较好，患病经验少，缺乏健康问题实际应对经历有关。而55-69岁组得分最低，提示其提示其在理解药品说明书、使用健康监测设备等方面存在一定困难，认知老化可能限制了其对健康技能的掌握与应用^[5]。

综上所述，方松街道居民健康素养在不同年龄段存在显著分层特征，55岁及以上中老年群体是健康素养提升的重点与难点人群。为实现精准化干预，建议根据不同年龄阶段人群在生理、心理、社会角色及信息接收方式等方面的特点，设计并实施差异化策略：

针对15-24岁青少年及青年群体：建议从学校教育入手，将心理调适、营养知识、急救技能及传染病防控等内容有机融入健康教育课程。同时，深化“健康副校长”制度，由属地医疗机构选派专业人员驻点指导中小学健康教育工作，每学期安排不少于4次专题授课，推动近视防控、膳食营养等关键领域落地见效。此外，可借助短视频、健康科普游戏、动漫等形式，在抖音、Bilibili、小红书等平台开展健康传播，以青年喜闻乐见的方式提升其健康认知水平^[6-7]。

对于25-44岁的中青年群体：建议以职场和家庭为核心场景开展干预。鼓励企事业单位关注员工身心健康，定期开展慢病预防、压力应对、科学运动等主题讲座，并配套年度体检与报告解读服务。同时，依托社区卫生服务中心和妇幼保健机构，面向新手父母及备孕人群提供育儿、营养及心理健康指导，构建家庭健康支持体系。

面向45～54岁中年群体，重点应放在慢病早期筛查与行为干预上。在社区层面常态化开展血压、血糖等指标筛查，辅以健康教育讲座，提升其慢性病自我管理水平。同时，通过组织健步走、太极等社区体育活动，倡导健康生活方式。相比于老年人群，该群体认知能力和身体状况仍处于相对良好阶段，数字健康素养提升与行为干预更具可行性与持续性^[8]

对55～69岁中老年人群，建议采取多形式、多层次的健康教育手段。可通过社区健康讲座、义诊、入户随访等方式普及健康知识，配合大字版宣传材料、宣传栏、广播等适老化媒介形式，增强信息的可及性。同时，探索运用智能穿戴设备对老年慢性病患者进行健康监测，并结合数据反馈开展个性化干预，提升其健康管理的主动性与依从性^[9]。

综上所述，方松街道居民健康素养在年龄分布上呈现显著差异，中老年群体是提升工作的重点。未来依据不同年龄段人群的生理、心理、社会角色及信息获取特点，制定并实施精细化、差异化的健康教育与促进策略，逐步提高全人群健康素养水平。

本研究尚存在一定局限性。首先，样本仅来源于单一街道，区域代表性有限；其次，研究设计为横断面调查，无法推断因果关系；此外，数据基于自我报告，可能受回忆偏倚或社会期望偏倚影响。后续可考虑开展多中心、大样本的纵向研究，并引入客观指标，进一步验证本研究结论。

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