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目的 了解北京市某综合大学学生骨骼肌肉疾患情况,探讨其影响因素,为进一步采取干预措施提供依据.方法 采用北欧骨骼肌肉症状自评量表,自制的网络使用情况与骨骼肌肉疾患预防知识知晓情况调查表和中文网络成瘾量表修订版,对整群抽取的北京某综合大学394名学生进行问卷调查.结果 该组大学生中骨骼肌肉疾患症状总报告率为68.8%.初次上网时间集中在初中及以前,每天上网时间集中在1~2.9 h.119入(30.2%)被诊断为网络成瘾.62.9%的大学生注视计算机屏幕身体姿势不正确,90.4%电脑椅不可以转动,84.8%对疾患不了解,92.9%没有接受过相关培训或指导.多因素Logistic回归分析结果显示,性别、年级、开始上网时间、电脑椅是否可以转动、有无网络成瘾是影响大学生骨骼肌肉疾患的主要因素(P值均<0.05).结论 大学生骨骼肌肉疾患检出率高,影响因素复杂多样,自我防护意识薄弱,需加强健康指导.

作者:刘庆;沈艳辉;金晶;李素君;江初

来源:中国学校卫生 2013 年 34卷 10期

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作者:
刘庆;沈艳辉;金晶;李素君;江初
来源:
中国学校卫生 2013 年 34卷 10期
标签:
肌,骨骼 因素分析,统计学 学生 Muscle,skeletal Factor analysis,statistical Students
目的 了解北京市某综合大学学生骨骼肌肉疾患情况,探讨其影响因素,为进一步采取干预措施提供依据.方法 采用北欧骨骼肌肉症状自评量表,自制的网络使用情况与骨骼肌肉疾患预防知识知晓情况调查表和中文网络成瘾量表修订版,对整群抽取的北京某综合大学394名学生进行问卷调查.结果 该组大学生中骨骼肌肉疾患症状总报告率为68.8%.初次上网时间集中在初中及以前,每天上网时间集中在1~2.9 h.119入(30.2%)被诊断为网络成瘾.62.9%的大学生注视计算机屏幕身体姿势不正确,90.4%电脑椅不可以转动,84.8%对疾患不了解,92.9%没有接受过相关培训或指导.多因素Logistic回归分析结果显示,性别、年级、开始上网时间、电脑椅是否可以转动、有无网络成瘾是影响大学生骨骼肌肉疾患的主要因素(P值均<0.05).结论 大学生骨骼肌肉疾患检出率高,影响因素复杂多样,自我防护意识薄弱,需加强健康指导.