青少年学生学校教育论文提纲

论文题目：山东省青少年健康状况综合评价与时空分析研究 ——基于2014-2018年面板数据分析

摘要：研究背景青少年是祖国的未来,是民族的希望。青少年时期是人生发展的一个关键阶段。“第二个十年”发生的生物及社会心理的迅速变化影响青少年生活的方方面面。这些变化使青少年成为生命周期中的一个独特时期,同时也是为成年期健康打基础的重要时期。随着青春期健康的重要性逐渐被认识,国际社会和我国政府都对青少年健康进行了重点关注。联合国、WHO、UNICEF等发布的《妇女、儿童和青少年健康全球战略（2016—2030年）》,首次纳入10～19岁青少年作为全球健康行动策略的核心人群之一,提出了一系列促进青少年健康的措施和监测指标。在中国,从2007年党中央、国务院联合颁布《关于加强青少年体育、增强青少年体质的意见》到2016年全国卫生与健康大会与《健康中国2030规划纲要》都对青少年健康提出了具体要求和相关举措。青少年时期通常被认为是一个健康的时期,疾病负担较低,然而,目前青少年的健康现状不容乐观,仍然面临着巨大的挑战。与大多数慢性非传染病有关的健康危险因素开始于青少年时期,或者在这一时期得到巩固;超重肥胖、视力低下、健康相关危险行为的发生以及其他的一些健康问题均呈普遍化和低龄化趋势。这些行为和因素对当前青少年健康和发展,以及未来成年时期的健康都有严重的负面影响。因此,急需要开展青少年健康的监测和评价,发现存在的健康问题。目前有关青少年健康状况评价方面的研究多数集中在某个单一指标,综合考虑多个指标的综合评价研究较少;且已有的综合评价方法主要为综合指数法、判别分析等传统的统计分析方法,因此,采用人工智能分析方法以及时空分析方法对青少年健康状况进行综合评价和分析,掌握青少年健康状况、时空分布情况和变化趋势,对提高青少年健康水平具有重要的理论和现实意义。研究目的以山东省2014年-2018年中小学生体检数据库中10-18岁的青少年为研究对象,在对青少年身体形态、生理功能、身体疾患等指标进行了描述性分析的基础上,通过属性层次分析模型构建青少年健康综合评价指标体系,采用遗传算法优化的BP神经网络构建青少年健康状况综合评价模型,对健康状况进行综合评估;在对评价结果进行时空分布描述的基础上,探讨青少年健康状况时空演变的特征并进行变化收敛性检验,同时纳入宏观的经济、社会、环境和医疗资源因素,构建时空地理加权回归模型,分析影响青少年综合健康状况时空分布差异的因素。为进一步完善青少年健康管理策略,提高其健康水平,提供参考依据和政策建议。具体研究目的如下:（1）从身体形态、生理功能、健康疾患等方面了解青少年的生长发育状况,以及2014-2018年青少年上述各健康指标的变化趋势;（2）基于属性层次分析模型,构建山东省青少年健康状况综合评价指标体系;在确立评价指标的基础上,构建青少年健康状况综合评价模型,并对青少年的综合健康状况进行评价;（3）分析山东省17地市青少年健康综合评价得分的时空分布模式,揭示青少年健康状况的时空差异特征及变化收敛性趋势;进一步分析影响青少年健康状况时空分布差异的影响因素;（4）对研究结果进行分析归纳,总结研究结论,根据研究中所发现的问题提出相关对策建议,为提高山东省青少年健康水平,改变日趋下滑的趋势,完善青少年健康管理策略,提供参考依据。资料来源与研究对象根据研究目的,本研究资料主要包括:一是山东省青少年体检数据,来源于2014年-2018年山东省中小学生体检数据库;二是宏观区域经济发展、社会发展水平、环境质量和医疗资源数据,来源于《山东省统计年鉴》。研究对象为山东省公办中小学校和职业学校学生,年龄段为10-18岁的青少年。研究内容与方法基于上述研究目的,本研究从青少年健康状况的描述、评价、时空分析和影响因素分析等角度对2014年-2018年山东省青少年健康状况进行综合评价与分析,并提出相关政策建议,为进一步完善山东省青少年健康管理策略,提高其健康水平,提供参考依据。主要研究内容包括:（1）总结归纳目前青少年面临的主要健康问题,以及青少年健康评估的研究现状与进展。采用文献法,系统检索中国知网、万方、维普、Web of science等国内外数据库,通过初筛与二次筛选,选取与青少年健康相关的文献,遵循系统评价的流程对最终纳入的文献进行综述。（2）从青少年的身体形态、生理功能和健康疾患三个方面对青少年的身体发育情况以及变化趋势进行描述。采用统计描述和方差分析、χ2检验、t检验等相关的统计推断分析方法对不同性别、不同地区、不同年份的青少年健康指标进行比较,采用线性趋势检验以及logistic回归对各健康指标的时间变化趋势以及变化的强度进行分析。（3）构建青少年健康状况综合评价指标体系,在明确评价指标的前提下,基于遗传算法优化的BP神经网络构建青少年健康综合评价模型。采用文献复习及专家咨询法,纳入与青少年身体健康状况最为密切的3大类9项指标;采用属性层次分析模型,建立系统的递阶层次结构、构造判断矩阵并计算相对权、计算合成权重,从而确定一、二级维度指标的权重,构建青少年健康状况综合评价指标体系。在有效学习专家经验的基础上,利用BPNN确定网络拓扑结构,再利用遗传算法对BPNN的连接权值和阈值进行优化,构建GA-BPNN综合评价模型。模型建成并进行训练验证后,固定模型,然后对青少年的健康状况进行综合评价。（4）青少年健康综合评价结果的时空分析及影响因素分析。采用全局和局部空间自相关分析探索空间分布的异质性,采用变化收敛性检验分析青少年健康变化的收敛趋势,采用时空地理加权回归模型,对影响青少年健康时空分布的影响因素进行分析,从而发现问题、进行讨论、提出应对之策。研究结果2014年-2018年共纳入了 22,311,212名10-18岁中小学生,其中女生占47.10%,男生占52.90%,农村学生占58.00%,城市学生占42.00%。（l）青少年身体形态指标分析2014年-2018年5次青少年体检结果显示,不同性别、不同地区青少年BMI指数在5年间大致呈逐年增大趋势,差异具有统计学意义（P＜0.001）。各年份男生的BMI指数高于女生,城市学生高于农村学生,差异均有统计学意义（P＜0.001）。从年龄变化看,青少年BMI指数在各年份均呈现随着年龄增长而上升的趋势,尤其是在10-14岁时,增长速度较快。2014年-2018年不同性别、不同地区青少年身体形态标准得分呈逐年下降趋势,差异具有统计学意义（P＜0.001）。各年份女生的标准得分高于男生,农村学生高于城市学生,差异均有统计学意义（P＜0.001）。（2）青少年生理功能指标分析2014年-2018年青少年体重肺活量指数变化趋势不明显,仅女生表现出轻微的波动上升趋势,各年份间的差异具有统计学意义（P＜0.001）。各年份间男生高于女生,城乡差异不明显。2014年-2018年各年份青少年生理功能标准得分差异具有统计学意义（P＜0.001）,女生的生理功能标准得分在5年间基本呈波动上升的趋势,而男生标准得分在各年份间的变化趋势不明显。各年份间女生标准得分均高于男生,城乡学生间的差异不明显。（3）青少年健康疾患指标分析①超重肥胜。2014年-2018年青少年超重和肥胖率总体上呈现逐年增长趋势（线性趋势性检验,P＜0.001）,2018年肥胖率达到16.92%。女生的超重和肥胖率增加幅度大于男生,农村学生大于城市学生。随着年龄的增加,青少年的超重率和肥胖率逐渐降低,10-12岁青少年的超重和肥胖检出率要高于13-15岁组和16-18岁组。就性别差异而言,无论是总体超重和肥胖率还是经过年龄分层之后,男生的超重和肥胖率要明显高于女生（P＜0.O01）。城市学生明显高于农村学生（P＜0.001）。②生长迟缓与消瘦。总体上,2014年-2018年青少年生长迟缓和消瘦的检出率较低,男生生长迟缓和消瘦的检出率高于女生,农村学生的检出率高于城市学生。③血压偏高。2018-2018年各年份男生血压偏高检出率均高于女生（P＜0.001）,2014-2015年农村学生检出率高于城市学生,2016-2018年农村学生开始低于城市学生（P＜0.001）。5年间青少年血压偏高检出率总体上呈现逐年增长趋势（线性趋势性检验,P＜0.001）,男生的血压偏高检出率增加幅度大于女生,城市学生大于农村学生。不同营养状况青少年血压偏高检出情况显示:血压偏高检出率在超重和肥胖组青少年的检出率要明显高于正常组和消瘦组的青少年。随着体重的增加检出率呈现出不断升高趋势,差异有统计学意义（P＜0.001）。④龋齿。青少年恒牙龋齿检出率在2014-2018年间明显降低。2018年比2014年下降了 5个百分点。各年份间,女生的恒牙龋齿检出率均高于男生（P＜0.001）;农村学生总体上高于城市学生（P＜O.O01）。⑤视力不良。总体上,从2014年到2017年视力不良检出率呈下降趋势,但在2018年又呈突然增高的趋势,提示视力不良仍然需要重点关注。视力不良检出率随着年龄增加不断增高,16-18岁青少年视力不良检出率最高。女生高达80%以上,男生高达75%以上,各年份均具有相同的年龄分布。男生视力不良检出率显著低于女生（P＜0.001）,农村地区青少年视力不良检出率显著低于城市地区青少年（P＜0.001）。（4）青少年健康综合评价结果分析从总体上看,2014年-2018年青少年综合评价得分呈逐年下降趋势。与其他年份相比,2018年青少年健康综合评价得分下降幅度较大。在每个年份,青少年健康综合得分呈先下降后上升的“V”形趋势,16岁是综合评价得分最低值,17和18岁有所回升。女生高于男生,农村学生高于城市学生,差异均有统计学意义（P＜0.001）。从空间分布上看,山东省西北部和南部地区的青少年健康综合评价得分较高,健康综合评价得分的低分区主要位于山东省东部的胶东半岛地区,青少年综合健康水平从西到东呈现明显的阶梯状分布。相邻地区青少年健康综合评价得分情况并不是同质的,高分区呈典型的“灶点”分布。（5）青少年综合评价得分时空演变与影响因素分析2014年-2018年山东省各地市的青少年健康综合评价得分呈逐年下降的趋势,但5年间的空间分布模式仍表现为“西高、东低、中部居中”的基本格局。各地市青少年健康综合评价得分的空间分布并不是完全随机的,在宏观上呈现出明显的空间集聚趋势,高分区趋向于高分区聚集,低分区倾向于低分区聚集;与2014年相比,2018年的健康综合评价得分集聚趋势有所强化。在控制人均GDP、城市化率、环境质量、医疗资源等变量的条件下,2014-2018年各地区健康综合评价得分变化存在收敛性,说明各地区青少年综合健康水平预期将逐步趋同于某一较低水平或较高水平。经时空地理加权回归模型对2014年-2018年的面板数据进行影响因素的分析,结果显示,人均GDP对于青少年综合健康水平的影响系数有正有负,综合所有系数来看,主要为负系数,提示人均GDP越低的地区,青少年的健康综合得分反而越高。居民生活水平对青少年健康综合水平的影响为正,居民生活水平越好,可以对健康起到良好的促进作用。城市化水平的回归系数为负值,说明人口城市化水平越高,青少年健康综合得分越低。环境质量和医疗资源变量对青少年健康的综合水平产生正向影响。结论与对策建议主要结论:（1）青少年身体形态、生理功能总体上属于良好状态,除超重肥胖、近视、龋齿等健康问题外,血压偏高甚至高血压成为影响青少年健康的新的威胁。（2）2014年-2018年青少年健康综合评价得分存在波动,总体上呈下降趋势。地区间差异程度有所降低,呈“西高、东低、中部居中”的基本格局,青少年健康状况分布不均衡。（3）各地区青少年健康综合水平的分布并非表现出完全的随机性,在全局和局部均呈现出一定的空间集聚趋势,集聚趋势随时间变化有所强化,空间分布差异逐渐变小并趋于稳定,存在明显的收敛趋势。（4）区域经济发展、社会发展状况、居民生活水平、环境质量、医疗卫生资源等对青少年健康综合评价水平具有显著影响。对策建议:（1）推进“健康第一”理念的传播,把健康优先作为促进青少年发展的行动准则;（2）充分发挥家庭教育对青少年健康的促进作用,建设“健康家庭”;（3）创建“健康促进学校”,发挥学校教育在青少年健康教育中的主导作用;（4）针对目前青少年面临的主要健康问题,做到精准发力与分类施策;（5）加强体育运动,促进青少年身心健康;（6）定期开展青少年健康状况监测、评价,及时施加干预,改善青少年健康水平的不平等状况。研究创新与不足本研究的主要创新点:（1）利用2014年-2018年山东省中小学生健康体检普查资料,能够获得全部调查对象的相关健康指标,相对于抽样调查数据而言,结果的准确性更高,研究结果具有较好的代表性和借鉴意义。（2）采用属性层次模型与遗传算法优化的BP神经网络,构建青少年健康综合评价模型,弥补了以往层次分析法过分依赖专家经验的不足和BP神经网络容易陷入局部极点的缺陷,简化了评价程序,使评价过程更加科学化。（3）采用面板数据对青少年健康综合评价结果进行时空分布特征分析及时间变化收敛性检验,同时构建嵌入空间和时间特征的时空地理加权回归模型,探讨影响青少年健康状况存在时空分布差异的宏观经济、社会、环境及医疗资源因素,为后续的类似研究的开展提供了新的思路和方向。不足之处:（1）受资料可得性限制,本研究仅纳入10-18岁的在校学生,缺少对19岁年龄组以及已经辍学青少年的研究;另外,仅纳入了 2014-2018年的数据,这样的短面板数据时间跨度较小,因此地市的所包含的信息较少,无法讨论扰动项是否存在自相关,导致后续相关结果的分析不太理想。（2）仅分析了青少年的身体健康状况,缺少对青少年心理健康状况的分析;从宏观角度分析了经济、社会、环境和医疗卫生资源对青少年健康水平的影响,缺乏对微观影响因素的全面分析。

关键词：健康;人工智能;综合评价;时空分析;青少年

学科专业：社会医学与卫生事业管理

中文摘要

英文摘要

第一章 绪论

1. 研究背景

2. 研究目的

3. 研究内容

4. 研究意义

5. 论文的结构安排

6. 技术路线图

第二章 文献综述

1. 儿童青少年健康管理

1.1 国外儿童青少年健康管理

1.2 我国儿童青少年健康管理

2. 儿童青少年健康评价指标体系

2.1 国外儿童青少年健康指标体系研究

2.2 我国儿童青少年健康指标体系研究

3. 中国青少年健康现状及主要问题

4. 儿童青少年健康综合评价方法研究

5. 遗传神经网络在医学领域的应用

第三章 研究资料与研究方法

1. 资料来源

2. 质量控制与数据清洗

2.1 质量控制

2.2 数据清洗

3. 研究方法

3.1 属性层次分析法

3.2 遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)

3.3 时空分析方法

3.4 统计分析

第四章 青少年身体形态指标分析结果

1. 青少年基本情况构成

2. 身体形态指标分析(BMI)

3. 身体形态标准得分

第五章 青少年生理功能指标分析结果

1. 生理功能指标分析

2. 生理功能标准得分

第六章 青少年健康疾患指标分析结果

1. 营养状况

2. 血压偏高

3. 龋齿

4. 视力不良

5. 健康疾患标准得分

第七章 基于GA-BPNN评价模型的青少年健康综合评价

1. 基于GA-BPNN的青少年健康综合评价模型的建立

2. 2014年-2018年青少年健康综合评价得分情况

3. 2014年-2018年青少年健康综合评价得分空间分布情况

第八章 青少年健康综合评价得分时空演变与影响因素分析

1. 青少年健康综合评价得分的时空差异与收敛性检验

1.1 青少年健康综合评价得分的空间集聚变化

1.2 青少年健康综合评价得分时间演变

1.3 变化收敛性检验

2. 青少年健康综合评价得分影响因素分析

2.1 基于OLS模型的青少年健康综合评价得分影响因素分析

2.2 基于GTWR模型的青少年健康综合评价得分影响因素分析

第九章 讨论

1. 青少年健康综合评价结果讨论

2. 青少年健康综合评价体系及评价方法讨论

3. 遗传算法优化的BP神经网络评价模型讨论

4. 时空统计分析结果讨论

第十章 结论与建议

1. 主要结论

2. 政策建议

3. 研究创新与不足

参考文献

致谢