后扶贫时代宁夏外出务工人群的健康贫困脆弱性及影响因素研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0370

中国全科医学 ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (07): 929-935.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0370

• 论著·健康贫困脆弱性专题研究 • 上一篇下一篇

后扶贫时代宁夏外出务工人群的健康贫困脆弱性及影响因素研究

刘姗¹^,², 李飞¹^,², 孟浩东¹^,², 杨娟¹^,², 乔慧¹^,²^,^*()

1．750004　宁夏回族自治区银川市，宁夏医科大学公共卫生学院
2．750004　宁夏回族自治区银川市，宁夏环境因素与慢性病控制重点实验室

收稿日期:2024-10-15 修回日期:2025-02-11 出版日期:2026-03-05 发布日期:2026-02-13
通讯作者: 乔慧
作者贡献：
刘姗负责文章构思与设计、数据分析和文章撰写；李飞负责数据清洗与整理；孟浩东负责文献查找、整理和归纳；杨娟负责论文的润色与修改；乔慧进行论文的修订，对论文负责。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(72164033，72364031)

The Vulnerability of Health Poverty and Its Influencing Factors of the Migrant Workers in Ningxia in the Post-poverty Era

LIU Shan¹^,², LI Fei¹^,², MENG Haodong¹^,², YANG Juan¹^,², QIAO Hui¹^,²^,^*()

1. School of Public Health, Ningxia Medical University, Yinchuan 750004, China
2. Ningxia Key Laboratory of Environmental Factors and Chronic Disease Control, Yinchuan 750004, China

Received:2024-10-15 Revised:2025-02-11 Published:2026-03-05 Online:2026-02-13
Contact: QIAO Hui

分享到

摘要/Abstract

摘要： 背景我国走上共同富裕的新征程，如何防止农村地区"因病返贫"，推动共同富裕迈出实质性的一步是当下需要关注的问题。目的了解宁夏农村外出务工人群健康贫困脆弱分布及其影响因素，为宁夏地区巩固脱贫攻坚成果，防止因病返贫提供借鉴。方法研究数据来源于国家自然科学基金项目在2022年6—7月开展的现场问卷调查，采用多阶段分层整群随机抽样的方法在宁夏海原县、盐池县、西吉县、彭阳县选取其中年龄15周岁以上的外出务工人群，剔除重要指标（如家庭收入等）缺失者后，共纳入2 040名研究对象。调查采用问卷法，调查员通过"面对面"的形式开展入户调查，调查内容包括一般人口学特征、家庭特征、健康风险特征、医疗服务可及性、健康经济负担。运用三阶段可行广义最小二乘法（FGLS）衡量健康贫困脆弱性，根据Logit回归分析其影响因素，利用边际效应和Shapley值分解法量化影响因素的贡献程度。结果根据健康贫困脆弱性指数计算结果，将健康贫困脆弱指数>0.5定义为健康贫困脆弱，研究对象分为健康贫困脆弱组91名，非健康贫困脆弱组1 949名。Logit回归分析结果显示，住房与厨房分离、生活燃料为电、近一年参加健康体检会降低健康贫困脆弱的发生风险（P<0.05），在婚状态、因病借贷会增加健康贫困脆弱的发生风险（P<0.05）。Shapley值分解结果表明人口学特征贡献最大（55.93%），其次为家庭特征（16.46%）和健康风险特征（15.34%）。结论宁夏农村外出务工人群健康贫困脆弱性与西部整体水平相比处于可控范围内，住房与厨房分离、生活燃料为电、近一年参与健康体检、在婚状态、因病借贷是影响宁夏外出务工人群健康贫困脆弱性的关键因素，建议有关部门制定因病返贫风险预警体系，前瞻性调整政策，促进健康防贫工作的有效进行。

关键词: 贫困, 健康贫困脆弱性, Logit模型, 影响因素分析, 外出务工人群, 宁夏

Abstract:

Background

As China embarks on a new journey towards common prosperity, it is crucial to address the issue of preventing rural residents from falling back into poverty due to illness. This is a significant step towards achieving common prosperity.

Objective

This study aims to understand the distribution of health poverty vulnerability among rural out-migrant workers in Ningxia and identify the influencing factors, with the goal of providing policy recommendations for Ningxia to consolidate its poverty alleviation achievements and prevent poverty from returning due to illness.

Methods

Using field survey data collected by the research team in Haiyuan County, Yanchi County, Xiji County, and Pengyang County in Ningxia from June to July 2022, the study employed the three-stage feasible generalized least squares (FGLS) method to measure health poverty vulnerability. Logit regression analysis was used to identify the influencing factors. The study also used the marginal effect and Shapley value decomposition method to quantify the contribution of each factor.

Results

The proportion of health poverty vulnerable rural out-migrant workers in Ningxia is 4.5%. The logit model regression analysis results show that housing and kitchen separation, using electricity as living fuel, and participating in a health check in the past year can reduce the risk of health poverty vulnerability. Married status, borrowing money due to illness, and having a low level of education will increase the risk of health poverty vulnerability. The Shapley value decomposition results show that demographic characteristics contribute the most (55.93%), followed by family characteristics (16.46%) and health risk characteristics (15.34%).

Conclusion

The health poverty vulnerability among rural migrant workers in Ningxia is within a controllable range compared with the overall level in the western region. Having separate housing and kitchen areas, using electricity as a domestic fuel, participating in health check - ups within the past year, being in a married status, and borrowing money due to illness are key factors affecting the health poverty vulnerability of migrant workers from Ningxia. It is recommended that relevant departments establish an early warning system for the risk of returning to poverty due to illness, proactively adjust policies, and promote the effective implementation of health poverty prevention efforts.

Key words: Poverty, Health poverty vulnerability, Logit model, Root cause analysis, Migrant worker, Ningxia

中图分类号:

R-05

刘姗,李飞,孟浩东,等. 后扶贫时代宁夏外出务工人群的健康贫困脆弱性及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(07): 929-935. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0370.
LIU Shan,LI Fei,MENG Haodong, et al. The Vulnerability of Health Poverty and Its Influencing Factors of the Migrant Workers in Ningxia in the Post-poverty Era[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(07): 929-935. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0370.

图/表 5

参考文献 37

[1]	何莉琼. 共同富裕目标下农村相对贫困治理的三重逻辑[J]. 北方论丛, 2024(3)：23-32.
[2]	向德平. 以社工专业力量促乡村全面振兴[J]. 中国社会工作, 2024(6)：6.
[3]	汪三贵，郭建兵，胡骏. 巩固拓展脱贫攻坚成果的若干思考[J]. 西北师大学报(社会科学版), 2021, 58(3)：16-25.
[4]	唐倩. "数智时代的人道传播与人道主义事业——技术、人文与共生"会议综述[J]. 台州学院学报, 2024, 46(2)：15-22.
[5]	王银龙. 农业强国建设内涵、现状和政策取向[J]. 牡丹江大学学报, 2024, 33(3)：67-75.
[6]	龙萱. 商业健康保险降低家庭健康贫困脆弱性的效果研究——基于CHFS2019的实证分析[D]. 成都：西南财经大学, 2023.
[7]	刘跃. 农村老年人健康贫困脆弱性风险指标体系研究[D]. 武汉：华中科技大学, 2019.
[8]	刘军军，王高玲，严蓓蕾. 慢性病患者健康贫困脆弱性的影响因素研究[J]. 中国卫生经济, 2019, 38(5)：56-59.
[9]	夏柱智，焦长权. 迈向共同富裕：农民工流动的社会效应及其体制经验[J]. 武汉大学学报(哲学社会科学版), 2024, 77(4)：164-174.
[10]	朱萌. 弱有善扶视角下的相对贫困治理：生成逻辑、现实困境和对策建议[J]. 南京工程学院学报(社会科学版), 2023, 23(3)：24-32. DOI：10.13960/j.issn.2096-238X.2023.03.005.
[11]	QIU F X, KONG Q Y, FAN D J. Cumulative health disadvantages：an empirical study of the health and mobility of the first cohort of migrant workers in China[J]. Front Public Health, 2023, 11：1221082.
[12]	WANG G L, SHEN X L, CHENG Z P, et al. The impact of informal social support on the health poverty vulnerability of the elderly in rural China：based on 2018 CHARLS data[J]. BMC Health Serv Res, 2022, 22(1)：1122.
[13]	王增强. 家庭禀赋、健康风险冲击对农户贫困的影响研究——以秦巴山区为例[D]. 咸阳：西北农林科技大学, 2019.
[14]	LI Y L, MARQUEZ R. Can government subsidies and public mechanisms alleviate the physical and mental health vulnerability of China's urban and rural residents?[J]. Int J Equity Health, 2023, 22(1)：59.
[15]	WANG W L, CHEN K X, XIAO W W, et al. Determinants of health poverty vulnerability in rural areas of western China in the post-poverty relief era：an analysis based on the Anderson behavioral model[J]. BMC Public Health, 2024, 24(1)：459.
[16]	虎昭言，王文龙，高保锴，等. 宁夏农村居民健康贫困脆弱性及影响因素研究[J]. 农村经济与科技, 2022, 33(7)：224-226, 254.
[17]	田雅娟，甄力，葛敏，等. 脆弱性视角下因病返贫风险测度分析[J]. 商业经济, 2023(1)：156-157, 176.
[18]	罗舒康，范司唯，徐小蓉. 农民外出务工对农村居民储蓄率的影响分析[J]. 山西农经, 2023(17)：4-9.
[19]	徐佳琳. 老年人慢性病患者的健康贫困脆弱性研究[D]. 广州：广东药科大学, 2020.
[20]	潘兵，程广华，王春春. 多维特征视角下农村贫困户脱贫的影响因素实证研究[J]. 云南农业大学学报(社会科学), 2021, 15(4)：16-22.
[21]	孙思萌. 后脱贫时代背景下社会资本对农村居民健康贫困脆弱性的影响分析[D]. 南京：南京中医药大学, 2021.
[22]	杨彩林. 数字普惠金融与农村居民贫困脆弱性：理论机制与实证检验[J]. 湖南财政经济学院学报, 2024, 40(1)：100-115.
[23]	韦璐祺. 女性教育获得对农村家庭贫困脆弱性的影响研究[D]. 上海：上海外国语大学, 2023.
[24]	曲舒萌. 社会资本对农村家庭贫困脆弱性影响的实证研究——基于CFPS2018数据[D]. 北京：北京化工大学, 2023.
[25]	罗玲. 返乡创业型家庭农场发展问题研究——基于河南省潢川县的调查[D]. 荆州：长江大学, 2018.
[26]	倪永良，唐娟莉，吴迪. 新生代农民工幸福感影响因素研究——基于陕西省318位新生代农民工的调查数据[J]. 内蒙古农业大学学报(社会科学版), 2023, 25(6)：1-11.
[27]	陈煜婷. 城市新移民性别收入差距的实证研究[J]. 华东理工大学学报(社会科学版), 2017, 32(5)：29-39, 88.
[28]	GUO W Q, DU J C, CHEN K X, et al. The mediation path of physical multimorbidity on the vulnerability to health-related poverty of rural aging families in Ningxia, China：a cross-sectional survey[J]. Front Public Health, 2022, 10：993977.
[29]	瞿群，张晓明，汤旭，等. 新疆南疆部分地区农村居民卫生习惯及行为调查分析 [J]. 地方病通报, 2008(5)：31-32.
[30]	侯小远. 性别差异视角下农村多维相对贫困及其影响因素研究[D]. 武汉：中南财经政法大学, 2022.
[31]	虎昭言，肖文文，高保锴，等. 宁夏农村育龄期妇女相对健康贫困脆弱性及其影响因素分析[J]. 医学与社会, 2023, 36(4)：20-24.
[32]	赖勇强，李叶，吴群红，等. 中国中老年人群多维健康贫困时空跃迁全景测度研究[J]. 中国公共卫生, 2023, 39(6)：707-712.
[33]	赖勇强，李叶，刘馨蔚，等. 基于城乡视角中国家庭多维健康贫困测度[J]. 中国公共卫生, 2023, 39(6)：702-706.
[34]	虎昭言. 宁夏农村家庭相对健康贫困脆弱性指标体系构建及其影响因素研究[D]. 银川：宁夏医科大学, 2023.
[35]	李相荣，张秀敏，任正，等. 我国东部流动人口住院服务利用公平性评价[J]. 医学与社会, 2021, 34(9)：12-15.
[36]	郑晶. 金融素养对家庭贫困脆弱性的影响研究[D]. 重庆：重庆大学, 2020：106.
[37]	张榆琴，高静，李学坤. 金融借贷、家庭创业与农户返贫防范——基于贫困脆弱性视角[J]. 武汉金融, 2022(10)：60-71.

变量	赋值
人口学特征
性别	男=0，女=1
年龄	16~30岁=1，31~45岁=2，46~60岁=3，≥61岁=4
婚姻状况	未在婚=0，在婚=1
家庭特征
住房是否与厨房分离	否=0，是=1
生活燃料	不用电=0，用电=1
健康风险特征
是否有过健康体检	否=0，是=1
是否饮酒	否=0，是=1
健康经济负担
是否因病借贷	否=0，是=1
医疗服务可及性
距离最近县医院的距离	实测值
到达最近县医院所需时间	实测值

变量	赋值
人口学特征
性别	男=0，女=1
年龄	16~30岁=1，31~45岁=2，46~60岁=3，≥61岁=4
婚姻状况	未在婚=0，在婚=1
家庭特征
住房是否与厨房分离	否=0，是=1
生活燃料	不用电=0，用电=1
健康风险特征
是否有过健康体检	否=0，是=1
是否饮酒	否=0，是=1
健康经济负担
是否因病借贷	否=0，是=1
医疗服务可及性
距离最近县医院的距离	实测值
到达最近县医院所需时间	实测值

项目	非健康贫困脆弱组（n=1 949）	健康贫困脆弱组（n=91）	χ² （Z）值	P值
人口学特征
性别[名（%）]			0.010	0.922
男	1 444（74.09）	67（73.63）
女	505（25.91）	24（26.37）
年龄[名（%）]			6.270	0.088
16~30岁	955（49.00）	34（37.36）
31~45岁	673（34.53）	43（47.25）
46~60岁	287（14.73）	13（14.29）
≥61岁	34（1.74）	1（1.10）
文化程度[名（%）]			66.393	<0.001
文盲	158（8.11）	20（21.97）
小学	419（21.50）	42（46.15）
初中	717（36.79）	24（26.37）
高中及以上	655（33.61）	5（5.49）
婚姻状况[名（%）]			34.079	<0.001
未在婚	763（39.15）	8（8.79）
在婚	1 186（60.85）	83（91.21）
家庭特征
饮用水类型[名（%）]			0.500	0.480
自来水	1 853（95.07）	88（96.70）
非自来水	96（4.93）	3（3.30）
厕所类型[名（%）]			4.797	0.029
水冲式	136（6.98）	1（1.10）
非水冲式	1 813（93.02）	90（98.90）
住房与厨房分离[名（%）]			9.217	0.002
是	1 401（71.88）	52（57.14）
否	548（28.12）	39（42.86）
生活燃料[名（%）]			5.343	0.021
用电	1 831（93.89）	80（87.91）
不用电	118（6.11）	11（12.09）
人均住房面积[M（QR），m²]	22.50（14.00）	12.50（7.00）	-10.945^a	<0.001
当年人均收入[M（QR），元]	7 500.00 （7 714.00）	2 587.14 （3 016.00）	-10.497^a	<0.001
家庭常住人口数[M（QR），人]	4.00（2.00）	8.00（3.00）	-15.083^a	<0.001
健康风险特征
自评健康状况[名（%）]			2.005	0.718
非常好	360（18.47）	15（16.48）
很好	792（40.64）	37（40.65）
好	611（31.35）	27（29.67）
一般	157（8.06）	11（12.09）
差	29（1.49）	1（0.01）
健康体检[名（%）]			9.881	0.002
是	971（49.82）	30（32.97）
否	978（50.18）	61（67.03）
饮酒[名（%）]			3.887	0.049
是	118（6.05）	1（1.10）
否	1 831（93.95）	90（98.90）
慢性病[名（%）]			1.929	0.165
是	156（8.00）	11（12.09）
否	1 793（92.00）	80（87.91）
慢性病共病[名（%）]			3.500	0.061
是	1 830（93.89）	81（89.01）
否	119（6.11）	10（10.99）
建档立卡[名（%）]			30.590	<0.001
是	1 053（54.03）	76（83.52）
否	896（45.97）	15（16.48）
健康经济负担
因病借贷[名（%）]			11.958	<0.001
是	409（20.99）	33（36.26）
否	1 540（79.01）	58（63.74）
健康冲击[名（%）]			0.012	0.911
是	632（32.43）	29（31.87）
否	1 317（67.57）	62（68.13）
医疗服务可及性
距离最近的县医院的距离[M（QR），km]	40.00（35.00）	35.00（30.00）	-1.992^a	0.046
到达最近县医院所需时间[M（QR），min]	60.00（40.00）	40.00（30.00）	-1.933^a	0.053

项目	非健康贫困脆弱组（n=1 949）	健康贫困脆弱组（n=91）	χ² （Z）值	P值
人口学特征
性别[名（%）]			0.010	0.922
男	1 444（74.09）	67（73.63）
女	505（25.91）	24（26.37）
年龄[名（%）]			6.270	0.088
16~30岁	955（49.00）	34（37.36）
31~45岁	673（34.53）	43（47.25）
46~60岁	287（14.73）	13（14.29）
≥61岁	34（1.74）	1（1.10）
文化程度[名（%）]			66.393	<0.001
文盲	158（8.11）	20（21.97）
小学	419（21.50）	42（46.15）
初中	717（36.79）	24（26.37）
高中及以上	655（33.61）	5（5.49）
婚姻状况[名（%）]			34.079	<0.001
未在婚	763（39.15）	8（8.79）
在婚	1 186（60.85）	83（91.21）
家庭特征
饮用水类型[名（%）]			0.500	0.480
自来水	1 853（95.07）	88（96.70）
非自来水	96（4.93）	3（3.30）
厕所类型[名（%）]			4.797	0.029
水冲式	136（6.98）	1（1.10）
非水冲式	1 813（93.02）	90（98.90）
住房与厨房分离[名（%）]			9.217	0.002
是	1 401（71.88）	52（57.14）
否	548（28.12）	39（42.86）
生活燃料[名（%）]			5.343	0.021
用电	1 831（93.89）	80（87.91）
不用电	118（6.11）	11（12.09）
人均住房面积[M（QR），m²]	22.50（14.00）	12.50（7.00）	-10.945^a	<0.001
当年人均收入[M（QR），元]	7 500.00 （7 714.00）	2 587.14 （3 016.00）	-10.497^a	<0.001
家庭常住人口数[M（QR），人]	4.00（2.00）	8.00（3.00）	-15.083^a	<0.001
健康风险特征
自评健康状况[名（%）]			2.005	0.718
非常好	360（18.47）	15（16.48）
很好	792（40.64）	37（40.65）
好	611（31.35）	27（29.67）
一般	157（8.06）	11（12.09）
差	29（1.49）	1（0.01）
健康体检[名（%）]			9.881	0.002
是	971（49.82）	30（32.97）
否	978（50.18）	61（67.03）
饮酒[名（%）]			3.887	0.049
是	118（6.05）	1（1.10）
否	1 831（93.95）	90（98.90）
慢性病[名（%）]			1.929	0.165
是	156（8.00）	11（12.09）
否	1 793（92.00）	80（87.91）
慢性病共病[名（%）]			3.500	0.061
是	1 830（93.89）	81（89.01）
否	119（6.11）	10（10.99）
建档立卡[名（%）]			30.590	<0.001
是	1 053（54.03）	76（83.52）
否	896（45.97）	15（16.48）
健康经济负担
因病借贷[名（%）]			11.958	<0.001
是	409（20.99）	33（36.26）
否	1 540（79.01）	58（63.74）
健康冲击[名（%）]			0.012	0.911
是	632（32.43）	29（31.87）
否	1 317（67.57）	62（68.13）
医疗服务可及性
距离最近的县医院的距离[M（QR），km]	40.00（35.00）	35.00（30.00）	-1.992^a	0.046
到达最近县医院所需时间[M（QR），min]	60.00（40.00）	40.00（30.00）	-1.933^a	0.053

变量	模型1		模型2		模型3		模型4
变量	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
性别（以男为参照）
女	0.947（0.582~1.541）	0.826	0.897（0.548~1.466）	0.663	0.911（0.556~1.493）	0.712	0.917（0.560~1.503）	0.732
年龄（以16~30岁为参照）
31~45岁	0.887（0.543~1.541）	0.633	0.892（0.544~1.564）	0.651	0.913（0.555~1.501）	0.719	0.907（0.550~1.494）	0.701
46~60岁	0.561（0.285~1.105）	0.095	0.610（0.308~1.207）	0.156	0.616（0.311~1.220）	0.165	0.621（0.313~1.233）	0.173
≥61岁	0.490（0.064~3.726）	0.493	0.619（0.080~4.813）	0.647	0.686（0.088~5.335）	0.719	0.772（0.099~6.028）	0.805
婚姻状况（以未在婚为参照）
在婚	7.860（3.630~17.019）	<0.001	8.254（3.803~17.917）	<0.001	7.977（3.670~17.339）	<0.001	7.828（3.598~17.029）	<0.001
住房与厨房分离（以是为参照）
否	1.937（1.257~2.987）	0.003	1.843（1.191~2.850）	0.006	1.745（1.123~2.710）	0.013	1.761（1.127~2.752）	0.013
生活燃料（以不用电为参照）
用电	0.450（0.230~0.883）	0.020	0.354（0.177~0.709）	0.003	0.400（0.198~0.808）	0.011	0.380（0.187~0.771）	0.007
是否饮酒（以否为参照）
是	—	—	0.141（0.019~1.036）	0.054	0.139（0.019~1.032）	0.054	0.142（0.019~1.049）	0.056
是否参与健康体检（以否为参照）
是	—	—	0.462（0.290~0.734）	0.001	0.459（0.289~0.730）	0.001	0.451（0.283~0.718）	0.001
是否因病借贷（以否为参照）
是	—	—	—	—	1.910（1.207~3.024）	0.006	1.873（1.182~2.968）	0.008
距离最近县医院的距离	—	—	—	—	—	—	0.995（0.979~1.011）	0.528
到达最近县医院所需时间	—	—	—	—	—	—	0.995（0.983~1.007）	0.433

后扶贫时代宁夏外出务工人群的健康贫困脆弱性及影响因素研究

The Vulnerability of Health Poverty and Its Influencing Factors of the Migrant Workers in Ningxia in the Post-poverty Era

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 5

参考文献 37

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

留言

变量	模型1		模型2		模型3		模型4
变量	dy/dx	SE	dy/dx	SE	dy/dx	SE	dy/dx	SE
性别（以男为参照）
女	-0.002	0.010	-0.004	0.010	-0.004	0.010	-0.003	0.010
年龄（以16~30岁为参照）
31~45岁	-0.005	0.011	-0.005	0.011	-0.004	0.011	-0.004	0.011
46~60岁	-0.022	0.012	-0.019	0.012	-0.018	0.012	-0.018	0.012
≥61岁	-0.025	0.028	-0.018	0.033	-0.015	0.035	-0.010	0.038
婚姻状况（以未在婚为参照）
在婚	0.060	0.009	0.061	0.010	0.060	0.009	0.059	0.009
住房与厨房分离（以是为参照）
否	0.030	0.011	0.027	0.011	0.024	0.011	0.025	0.011
生活燃料（以不用电为参照）
用电	-0.044	0.025	-0.062	0.029	-0.052	0.027	-0.055	0.027
是否饮酒（以否为参照）
是	—	—	-0.040	0.009	-0.040	0.009	-0.040	0.009
是否参与健康体检（以否为参照）
是	—	—	-0.031	0.009	-0.031	0.009	-0.031	0.009
是否因病借贷（以否为参照）
是	—	—	—	—	0.030	0.012	0.029	0.012
距离最近县医院的距离	—	—	—	—	—	—	<0.001	<0.001
到达最近县医院所需时间	—	—	—	—	—	—	<0.001	<0.001

[1]	刘婧琳, 张洁, 宋晓坤, 李博乐. 2014—2024年贝林妥欧单抗上市不良事件信号挖掘与影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(08): 1077-1088.
[2]	曹磊, 刘学春, 江伟, 陈炎, 严孙宏, 杜静. 颞肌横截面积和颞肌厚度预测急性缺血性脑卒中患者肌肉衰减状态的研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(08): 997-1007.
[3]	田颖, 潘殿柱. 慢性阻塞性肺疾病急性加重期患者并发肾功能受损的相关因素分析[J]. 中国全科医学, 2026, 29(07): 885-892.
[4]	王宥匀, 宋明莎, 李春生, 乔慧. 后扶贫时代宁夏农村居民慢性病患者健康贫困脆弱性及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(07): 922-928.
[5]	杨娟, 刘姗, 李飞, 孟浩东, 乔慧, 谢永鑫. 宁夏农村中老年人健康冲击的动态监测及影响因素研究：基于全面脱贫前后14年四期随访数据的实证研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(07): 914-921.
[6]	雷淳心, 张曦亚, 张燕, 陈嘉琪, 刘子菡, 罗静, 陶庆文. 原发性干燥综合征燥瘀互结证患者临床特点及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(06): 718-725.
[7]	夏莹, 吴新日, 张彩琴, 洪忻. 基于"生命八要素"评分的社区居民心血管健康分布及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(05): 597-605.
[8]	由淑萍, 艾非热·阿贝宝, 孟娜, 宋晓薇, 吴培, 刘琴, 袁媛. 新疆农牧区老年慢性病患者健康贫困脆弱性评价体系研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(04): 518-524.
[9]	奚谦, 申颖, 赵璨, 纪舒妤, 彭厚瑄, 覃金琼, 王璇, 郑艳萍, 左延莉. 乡镇卫生院住院患者多重慢病共患模式、住院服务利用及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(04): 498-508.
[10]	赵雪姣, 李娟, 李雨洁, 卢婷, 先丽红, 颜欢. 中国脑卒中后认知障碍患病趋势及影响因素的Meta分析[J]. 中国全科医学, 2026, 29(03): 380-392.
[11]	赵颖颖, 苏萍, 陈巧巧, 逄锦宏, 施婕, 王雅倩, 李秋春, 何蕊言, 王玥, 陈学禹, 于媛媛, 迟蔚蔚. 多种慢性病对年龄相关性黄斑变性风险的影响及其交互效应研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(02): 213-218.
[12]	马玉萍, 乔梦媛, 何雁云, 徐曼如, 陈崇利, 伍文彬. "体病相关"视角下探析老年2型糖尿病伴轻度认知障碍现状及影响因素研究：以四川省为例[J]. 中国全科医学, 2026, 29(02): 188-194.
[13]	闵叶平, 薛垚, 冯同保, 张合, 刘福菁. 血压反应指数对老年重症肺炎休克患者急性肾损伤的影响研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(02): 207-212.
[14]	苏宁, 刘平平, 郭宇濛, 芦明月, 朱瑞, 于建平. 2019—2022年北京市基层传染病防控能力及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(35): 4473-4478.
[15]	王瓅珠, 李思涵, 王心怡, 冒孙汐, 邱杨, 王中华. 基于ITHBC模型的糖尿病知识、自我效能对农村2型糖尿病患者自我管理和生存质量的影响路径研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(34): 4351-4358.