1、某特种大队军事训练损伤的危险因素分析作者：孙磊 张军 田敏 李乃义 宁廷民 张红【摘要】 ：目的探讨特种兵部队训练损伤的危险因素，为有效防治提供依据。 方法2006 年 11 月对某特种兵大队 823 人训练损伤及相关情况进行问卷调查，并核对 2005 年 11 月2006 年 10 月的该部队各级医疗记录。资料数量化后输入计算机，采用 SPSS13.0 软件行单因素方差分析、二分变量 Logistic 分析和多元逐步线性回归分析。 结果单因素方差分析表明，损伤组与未损伤组间，体重(P0.05)、体质指数(BMI)(P0.05)、单位(P0.05)、损伤次数(P0.01)、不能耐受训练量的程度
2、(P0.01)、对训练安排不满意度(P0.01)存在显著差异。Logistic 回归分析表明，不能耐受训练量的程度(OR=1.435,P0.01)、对训练安排不满意度(OR=1.403,P0.01)、单位(OR=1.085,P0.05)、BMI (OR=1.099,P1.05)是危险因素。多元逐步线性回归分析表明，损伤次数(B=0.683,P0.01)、睡眠不良(B=0.755,P0.01)、体重(B=0.080,P0.01)、不能耐受训练量的程度(B=0.453,P0.05)、饮食不良(B=0.559,P0.05)入选方程。结论体重过大、BMI 过高，训练量过大、损伤次数多、不能耐受训练量、
3、对训练安排不满意、饮食不良、睡眠不良是特种兵部队训练损伤发生的危险因素。建议针对这些危险因素采取相应的干预措施，以减少训练损伤的发生。 【关键词】 军事训练损伤 特种兵部队 危险因素 方差分析 Logistic 回归分析 多元回归分析Abstract：ObjectiveTo explore the risk factors of training injury in a special force corps,provide evidence for effective prevention of the injury.MethodA questionnaire on training inj
4、uries and relative situations,and review of medical records from Nov. 2005 to Oct. 2006 were performed in 823 soldiers and officers in a special force corps at Nov. 2006.Data were input into computers after quantization,and one way analysis of variance (ANOVA),binary logistic regression and multiple
5、 stepwise regression analysis were conducted with SPSS 13.0 software.Result There were significant differences in body weight (P0.05),body mass index (BMI) (P0.05),unit of training (P0.05),frequency of injury (P0.05),score of intolerance to training (P0.01) and score of ungratification to program of
6、 training (P0.01) between the injured and uninjured in ANOVA.Logistic regression analysis showed risk factors as follows: score of intolerance to training (OR= 1.435,P0.01),score of ungratification to program of training (OR=1.403,P0.01),unit of training (OR=1.085,P0.05),BMI (OR=1.099,P0.05).Frequen
7、cy of injury (B=0.683,P0.01),dyssomnias (B=0.755,P0.01),body weight (B=0.080,P0.01),score of intolerance to training (B=0.453, P0.05),anepithymia (B=0.559,P0.05) were entered into the equation in multiple stepwise regression.ConclusionHigh body weight,high BMI,high amount of training,high frequency
8、of injury,intolerance to training,ungratification to program of training,dyssomnias,anepithymia are risk factors of training injury in the special force corps.It is suggested that interventions to aim at those risk factors should be conducted to decrease injury rate.Key words：military training injur
9、y; special force corps;risk factor;analysis of variance (ANOVA);logistic regression;multiple regression特种兵训练强度大，训练科目繁多，易发生训练损伤。2006 年 11月笔者对某特种兵大队训练科目、训练环境、官兵身心状况、训练损伤发病情况进行了调查，并分析了发病率、损伤发生部位、损伤高危科目等1 。在此基础上，本文对调查所采集的数据进一步行高级统计学分析，以探索训练损伤发生的危险因素。1 资料与方法1.1 资料来源2006 年 11 月对某特种兵大队进行问卷调查，发出调查问卷 1 000 份
10、，收回 953 份，收回率 95.3。有效 823 份，有效率 86.36。问卷调查表内容包括： (1)基本信息：年龄、文化程度、户籍情况、是否独生子、个人爱好； (2)个人身体信息：身高、体重、体质指数(body mass index，BMI)、是否嗜烟酒、睡眠不良程度、饮食不良程度；（3)训练损伤信息：是否在训练中发生过损伤、发生在身体的具体部位、发生的时间、发生在何种训练科目、损伤对训练的影响、损伤对身体的影响；(4)个人主观信息：不能耐受训练量的程度、对训练安排不满意度、训练中能否集中精力、对自己训练成绩的满意度、主观惧怕的训练科目、对训练损伤的态度。对 2005 年 11 月-200
11、6 年 10 月的该部队各级医疗记录进行对照分析。1.2 数据处理对所有调查项目结果数量化、等级化后，输入计算机，应用SPSS13.0 软件进行统计分析。根据军事训练损伤诊断标准 ，因训练造成停训 1 d 以上，训练损伤诊断即可成立，将被调查者分为未损伤组与损伤组，采用单因素方差分析(One way ANOVA)比较两组各项数据，找出有显著统计学的因素。以是否损伤的二项分类变量为因变量，其它数据为自变量，行 Logistic 回归分析。以损伤影响数量化资料为因变量，其它数据为自变量，行多元线性回归分析。2 结 果2.1 未损伤组与损伤组的方差分析823 人中，未发生损伤或损伤未导致停训 1 d
12、 以上的 610 人，列入未损伤组；损伤致停训 1 d 以上者 213 人列入损伤组。未损伤组与损伤组各项参数比较结果见表 1。表 1 未损伤与损伤组各项参数(xsd)比较 （略）从表 1 可以看出，体重两组间有显著差异(P0.05)，损伤组体重大于未损伤组；BMI 两组间有显著差异(P0.05)，损伤组大于未损伤组；单位两组间有显著差异(P0.05)，损伤组大于未损伤组；损伤次数两组间有显著差异(P0.01)，损伤组多于未损伤组；不能耐受训练量的程度两组间有显著差异(P0.01)，损伤组大于未损伤组；对训练安排不满意度两组间有显著差异(P0.01)，损伤组大于未损伤组。提示体重、BMI、单位
13、、损伤次数、不能耐受训练量的程度、对训练安排不满意度是发生训练损伤的危险因素。 2.2 Logistic 分析采用 P0.05 为选入，P0.1 为移出标准的Forward：Conditional 法，以选择有主要作用的影响因素。 （1）自变量“不能耐受训练量的程度”入选，方程分类能力达 74.1；（2）自变量“对训练安排不满意度”入选，方程分类能力达 74.4；（3）自变量“单位”入选，方程分类能力达 75.0；（4）自变量“BMI”入选，方程分类能力达 75.7，方程有效性经卡方检验，x2=47.730，P=0.000。Logistic 回归分析结果见表 2，Logistic 回归的分类概
14、率方程为：表 2 Logistic 回归分析结果自变量偏回归（略）P=e-5.218+0.361Xt+0.338Xs+0.081Xu+0.094Xb1+e-5.218+0.361Xt+0.338Xs+0.081Xu+0.094XbOR 值又称优势比，指暴露组事件发生的危险性为非暴露组的多少倍，如某因素的优势比1，说明该因素是事件发生的危险因素。可见不能耐受训练量的程度、对训练安排不满意度、单位、BMI 是训练损伤发生的危险因素。2.3 多元线性回归分析采用 P0.05 为选入，P0.10 为移出标准的 Stepwise 法，(1)自变量“损伤次数”入选，复合相关系数 R 为 0.219；(2)
15、自变量“睡眠不良” 入选，复合相关系数 R 为 0.262；(3)自变量“体重”入选，复合相关系数 R 为 0.279；(4)自变量“不能耐受训练量的程度”入选，复合相关系数 R 为 0.292，第五步自变量“饮食不良”入选，复合相关系数 R为 0.303， 方程有效性经方差检验，F=16.560，P=0.000。多元线性逐步回归分析结果见表 2，多元线性逐步回归方程为： y=-5.867+0.683Xf+0.755Xsq+0.080Xw+0.453Xt+0.559Xd由表 3 所示，损伤次数、睡眠不良、体重、不能耐受训练量的程度、饮食不良入选方程，其偏回归系数经 t 检验，均 P0.05，均
16、具有显著性意义，与损伤影响相关。提示这些因素是训练损伤的危险因素。表 3 多元线性逐步回归结果自变量偏回归系数（B 值）标准（略）3 讨 论如何在军事训练中既保证部队的训练效果，又能减少训练损伤的发生，一直以来都是各国军队卫勤保障重点研究内容。寻找军事训练损伤的危险因素，针对性采取措施是防治训练损伤有效方法2 。王心等3对 807 名男性武警新兵问卷调查，探讨了新兵入伍前状况与入伍后军事训练损伤发生的关系，发现入伍前有下肢损伤史、参加农业劳动是军事训练损伤发生的危险因素，而入伍前参加跑步活动则是保护性因素；尚未见我军对成建置特种兵部队训练损伤危险因素的研究报道。危险因素大致可分为两大类，外在因
17、素主要指训练强度、科目、训练安排和训练环境等，内在因素主要指受训者的身心因素。本研究在设计时尽可能多地包容了可能的外在、内在因素。一般认为，军事训练强度越大，行军时间越长，损伤的发生率越高46 。本研究中单位是按训练强度划分的，分值越高，训练强度越大。单因素方差分析和 Logistic 回归分析均提示单位是损伤的危险因素，也就是说训练强度越大越易发生训练损伤。此外，三项统计分析均显示不能耐受训练量的程度是危险因素；单因素方差分析和 Logistic 回归分析显示对训练安排不满意度也是危险因素，这两个因素虽然以身体和心理成份为主，但也间接提示训练强度与损伤的发生密切相关。身体的许多指标被认为与训
18、练损伤相关，肥胖加重下肢的负荷，增加下肢训练损伤的发生。BMI 能同时兼顾身高及体重因素。Jones 等7调查中发现 BMI 高、体脂含量高的男性更容易发生训练损伤，其他学者的研究也进一步证实了这种规律4，6，8 。本研究采用单因素方差分析、多元逐步线性回归分析显示体重是损伤的危险因素；Logistic回归分析显示 BMI 是危险因素，表明在该部队人群中，大体重、高 BMI易发生训练损伤。体能水平与心理素质与训练损伤的关系十分密切。Knapik 等6的研究通过对军人的俯卧撑、跑步，最大摄氧量等方面的测试，发现体能状况较差者较易发生训练损伤。体能水平的提高主要与体育锻炼有关，王心3报道日常喜好跑
19、步等体育运动是保护性因素。本研究中未损伤组与损伤组对体育运动的爱好虽有差别，但无统计学意义。本研究发现不能耐受训练量的程度是危险因素，这虽是受调查者对自己的主观评估，有心理因素的影响成份，也可部分反映体能水平。对训练安排不满意度也是本研究所发现的危险因素，一方面可能反映出训练管理方面存在不足，另一方面可能反映出被调查者的心理因素，可能存在紧张焦虑。以损伤对被调查者训练与生活累积影响效应为因变量的多元回归分析表明，睡眠不良、饮食不良也是危险因素，这也是被调查者身体与心理双重因素的反映9 。文献报道既往损伤史是危险因素4，10 ，本研究方差分析与多元回归分析均显示损伤次数是危险因素，说明发生过损伤
20、的被调查者再次发生损伤的风险大。一些研究报道吸烟是损伤的危险因素11，12 ，本研究中未损伤组与损伤组吸烟虽有微小差别，但无统计学意义。Kaufman等4认为年龄是损伤的危险因素，本研究中损伤组年龄大于非损伤组，但统计学意义不显著。此外，本研究中文化程度、家庭经济情况等因素损伤组与非损伤组间无显著差异。总之，训练损伤的发生规律相当复杂，是多种危险因素共同作用的结果。本研究发现体重过大、BMI 过高，训练量过大、损伤次数多、不能耐受训练量、对训练安排不满意、饮食不良、睡眠不良是特种兵部队训练损伤发生的危险因素。建议针对这些危险因素采取相应的干预措施，以减少训练损伤的发生。【参考文献】1孙磊，张军
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