Effect of long working hours on work-related musculoskeletal disorders and depressive symptoms among workers in electronics manufacturing
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摘要:目的
了解电子制造业工人长工时现况，分析其对工作相关肌肉骨骼疾患（work-related musculoskeletal disorders，WMSDs）和抑郁症状的影响。
方法2022年7—9月，采用方便抽样方法，选择200家电子制造企业9 360名员工为研究对象，采用《全国重点人群职业健康素养监测调查个人问卷》（卫健统117表）中评估WMSDs和抑郁症状程度的内容，logistic回归分析周工作时间对WMSDs和抑郁症状的影响。
结果电子制造业工人长工时占比为72.5%，WMSDs、抑郁症状检出率分别为41.2%和61.2%。抑郁症状组WMSDs检出率[51.0%（2 923/5 726）]高于非抑郁症状组[25.8%（938/3 634）]（P < 0.001）。logistic回归分析结果显示，在排除年龄、性别、受教育程度、婚姻状况、户口性质、在岗工作年限、企业性质、企业规模、夜班情况等因素的影响后，长工时与WMSDs和抑郁症状为正相关关系（均P < 0.001），具体表现为每周工作时间越长，WMSDs和抑郁症状的发生风险越大，OR（95% CI）值分别为1.070（1.041~1.100）和1.096（1.066~1.128）。
结论长工时作业可能增加电子制造业工人WMSDs和抑郁症状的发生风险，WMSDs与抑郁症状存在一定的相关性。
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关键词:
- 电子制造业 /
- 长工时 /
- 工作相关肌肉骨骼疾患 /
- 抑郁症状 /
- 影响因素
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长工时指的是劳动者在标准工作时间之外的长时间工作现象，即工作时间每日超过8 h或每周超过40 h[1]。长工时不仅会剥夺劳动者的个人自由时间，也会给劳动者带来严重的身体和心理健康问题，如职业紧张、抑郁症状、睡眠障碍和工作相关肌肉骨骼疾患（work-related musculoskeletal disorders，WMSDs）等，是影响劳动者身心健康最为严重的职业风险因素之一[2-4]。鉴于长工时对职业人群伤害性较大，本研究拟通过评估长工时作业对电子制造业工人WMSDs和抑郁症状的影响，为提出长工时所致健康问题的关键防控策略，促进该职业人群身心健康提供新的思路。
1. 对象与方法
1.1 对象
2022年7—9月，采用方便抽样方法选择200家电子制造企业员工为研究对象。研究对象纳入标准：（1）年龄≥ 18.0岁；（2）在岗工龄≥ 0.5年。排除标准：（1）罹患肌肉骨骼外伤、骨关节病、肿瘤或结核等引起肌肉骨骼疾患者；（2）近期有发生重大情绪事件或有精神或器质性疾病者。本研究经广东省职业病防治院医学伦理委员会审查批准，研究对象均签署知情同意书。
1.2 方法
1.2.1 基本情况调查
采用《全国重点人群职业健康素养监测调查个人问卷》（卫健统117表）对劳动者的基本情况进行调查，调查内容包括研究对象的年龄、性别、受教育程度、婚姻状况、户口性质等社会人口学特征和月均收入、在岗工作年限、企业规模、企业性质、夜班情况、每周工作时长等职业特征。本研究中，长工时占比=该人群每周工作时长超过40 h的人数/该人群总人数× 100%。
1.2.2 WMSDs症状评估
采用《全国重点人群职业健康素养监测调查个人问卷》（卫健统117表）中调查WMSDs症状的部分。该部分采用杨磊等[5]编制的《肌肉骨骼疾患调查量表》，分别对应研究对象颈、肩、背、肘、腰、手/腕、髋臀、膝和踝/足9个部位的WMSDs情况进行调查。如上述部位在过去1年内有出现疼痛或不适且持续时间超过24 h的分别计1分，无出现疼痛或不适的计0分，总分为9个部位计分之和；总分为0分判定为无WMSDs症状，1 ~ 9分判定为存在WMSDs症状。WMSDs检出率=该人群存在任意1个部位WMSDs症状的人数/该人群总人数× 100%。本研究中量表的Cronbach’s α系数为0.89。
1.2.3 抑郁症状评估
采用《全国重点人群职业健康素养监测调查个人问卷》（卫健统117表）中调查抑郁症状的部分。该部分采用中文版《病人健康问卷抑郁量表》进行评估[6]。该量表包含9个题项，根据研究对象过去2周内出现的症状及频率计分，“完全不会”计0分，“偶尔”计1分，“一半以上”计2分，“一直如此”计3分，总分为9个题项计分之和；总分0 ~ 4分判定为无抑郁症状，5 ~ 27分判定为存在抑郁症状。总分越高，说明抑郁症状程度越严重。抑郁症状检出率=该人群存在抑郁症状的人数/该人群总人数× 100%。本研究中量表的Cronbach’s α系数为0.91。
1.2.4 质量控制
调查员均经过统一培训，负责向研究对象说明调查目的、填写方式及保密性等，确保其完全理解问卷使用方法及填写要求。研究对象通过手机扫描调查员提供的问卷二维码后进行在线答题，要求必须逐项填写完毕方可提交问卷。
1.2.5 统计学分析
采用EpiData 3.0软件建立数据库，SPSS 21.0软件分析数据。服从正态分布的计量资料采用均数±标准差（x ± s）描述，不服从正态分布的采用中位数（M）和第25、75百分位数（P25，P75）描述；计数资料率的比较采用Pearson χ2检验或趋势性χ2检验；采用二分类logistic回归分析法分析周工作时间对WMSDs和抑郁症状的影响。检验水准α = 0.05。
2. 结果
2.1 基本情况
本次共发放调查问卷10 000份，剔除无效问卷后，回收有效问卷9 360份，有效回收率为93.6%。9 360名研究对象平均年龄为（35.7 ± 8.2）岁，以26.0 ~ 36.0岁为主，占38.9%；在岗工作年限M（P25，P75）为4.0（1.0，8.0）年；男性占46.8%，女性占53.2%；受教育程度以初中及以下为主，占49.5%；已婚者居多，占72.0%；户口性质以农业为主，占80.5%；月均收入以3 000 ~ 4 999元居多，占47.5%；在岗工作年限以0.5 ~ < 2.0年居多，占30.8%。企业规模以小微型为主，占42.4%；企业性质以民营为主，占52.4%；无夜班者居多，占68.6%。见表 1。
表 1 不同特征组研究对象长工时占比、WMSDs和抑郁症状检出情况特征 人数（占比/%） 长工时 WMSDs 抑郁症状 人数（占比/%） χ2值 P值 检出人数（检出率/%） χ2值 P值 检出人数（检出率/%） χ2值 P值 年龄/岁 0.047② 0.828 6.534② 0.011 182.108② < 0.001 18.0 ~ < 26.0 1 124（12.0） 791（70.4） 443（39.4） 792（70.5） 26.0 ~ < 36.0 3 643（38.9） 2 678（73.5） 1 452（39.9） 2 408（66.1） 36.0 ~ < 46.0 3 377（36.1） 2 453（72.6） 1 451（43.0） 1 945（57.6） 46.0 ~ 60.0 1 216（13.0） 863（71.0） 515（42.4） 581（47.8） 性别 115.873 < 0.001 17.143 < 0.001 12.170 < 0.001 男性 4 384（46.8） 3 410（77.8） 1 710（39.0） 2 764（63.0） 女性 4 976（53.2） 3 375（67.8） 2 151（43.2） 2 962（59.5） 受教育程度 18.673② < 0.001 4.892② 0.027 58.128② < 0.001 初中及以下 4 632（49.5） 3 247（70.1） 1 874（40.5） 2 655（57.3） 高中/职高/中专 2 782（29.7） 2 091（75.2） 1 138（40.9） 1 776（63.8） 大学专科及以上 1 946（20.8） 1 447（74.4） 849（43.6） 1 295（66.5） 婚姻状况 1.379 0.240 6.798 0.009 76.552 < 0.001 已婚 6 740（72.0） 4 863（72.2） 2 836（42.1） 3 938（58.4） 其他① 2 620（28.0） 1 922（73.4） 1 025（39.1） 1 788（68.2） 户口性质 0.959 0.327 5.303 0.021 0.771 0.380 非农业 1 822（19.5） 1 304（71.6） 795（43.6） 1 131（62.1） 农业 7 538（80.5） 5 481（72.7） 3 066（40.7） 4 595（61.0） 月均收入/元 155.998② < 0.001 1.931② 0.165 3.194② 0.074 < 3 000 983（10.5） 544（55.3） 413（42.0） 554（56.4） 3 000 ~ 4 999 4 443（47.5） 3 174（71.4） 1 898（42.7） 2 734（61.5） 5 000 ~ 6 999 2 844（30.4） 2 213（77.8） 1 075（37.8） 1 780（62.6） ≥ 7 000 1 090（11.6） 854（78.3） 475（43.6） 658（60.4） 在岗工作年限/年 0.200② 0.655 30.122② < 0.001 0.627② 0.429 0.5 ~ < 2.0 2 881（30.8） 2 074（72.0） 1 112（38.6） 1 815（63.0） 2.0 ~ < 5.0 2 383（25.4） 1 721（72.2） 979（41.1） 1 420（59.6） 5.0 ~ < 10.0 2 070（22.1） 1 516（73.2） 820（39.6） 1 236（59.7） 10.0 ~ < 20.0 1 653（17.7） 1 221（73.9） 753（45.6） 1 020（61.7） 20.0 ~ 34.0 373（4.0） 253（67.8） 197（52.8） 235（63.0） 企业规模 80.415 < 0.001 45.594 < 0.001 101.307 < 0.001 小微型 3 966（42.4） 2 686（67.7） 1 502（37.9） 2 219（56.0） 中型 2 498（26.7） 1 922（76.9） 1 027（41.1） 1 540（61.6） 大型 2 896（30.9） 2 177（75.2） 1 332（46.0） 1 967（67.9） 企业性质 15.005 < 0.001 87.309 < 0.001 26.220 < 0.001 国有企业 230（2.4） 162（70.4） 148（64.3） 172（74.8） 民营企业 4 902（52.4） 3 637（74.2） 1 854（37.8） 2 917（59.5） 外资企业 4 228（45.2） 2 986（70.6） 1 859（44.0） 2 637（62.4） 夜班情况 8.157 0.004 41.320 < 0.001 91.823 < 0.001 无 6 422（68.6） 4 598（71.6） 2 507（39.0） 3 719（57.9） 有 2 938（31.4） 2 187（74.4） 1 354（46.1） 2 007（68.3） 每周工作时长/h 27.374② < 0.001 70.058② < 0.001 ≤ 40 2 575（27.5） 1 002（38.9） 1 520（59.0） 41 ~ 44 1 563（16.7） 638（40.8） 890（56.9） 45 ~ 48 1 665（17.8） 617（37.1） 914（54.9） 49 ~ 54 1 223（13.1） 520（42.5） 767（62.7） ≥ 55 2 334（24.9） 1 084（46.4） 1 635（70.1） 注：①包括未婚、离婚和丧偶；②为趋势性χ2检验。 2.2 不同特征研究对象长工时占比、WMSDs和抑郁症状检出情况
9 360名研究对象中，有6 785人为长工时作业（周工作时间＞40 h），占72.5%，分别有3 861、5 726人检出WMSDs和抑郁症状，检出率分别为41.2%和61.2%。不同年龄、受教育程度、婚姻状况、户口性质、在岗工作年限、企业规模、企业性质、夜班情况、每周工作时长的研究对象的WMSDs检出率差异均有统计学意义（P < 0.05）；不同年龄、性别、受教育程度、婚姻状况、企业规模、企业性质、夜班情况、每周工作时长的研究对象的抑郁症状检出率差异均有统计学意义（P < 0.05）；不同性别、受教育程度、月均收入、企业规模、企业性质、夜班情况的研究对象的长工时构成差异均有统计学意义（P < 0.05）。见表 1。
2.3 不同抑郁症状组WMSDs检出情况
非抑郁症状组、抑郁症状组WMSDs检出率分别为25.8%（938/3 634）和51.0%（2 923/5 726），差异有统计学意义（χ2 = 584.214，P < 0.001）。其中，非抑郁症状组1 ~ 2个部位WMSDs检出率高于抑郁症状组，而抑郁症状组3 ~ 4个、≥ 5个部位WMSDs检出率均高于非抑郁症状组。见表 2。
表 2 不同抑郁症状组研究对象WMSDs检出情况[人数（占比/%）] 组别 任一部位 1 ~ 2个部位 3 ~ 4个部位 ≥ 5个部位 非抑郁症状组 938（25.8） 543（57.9） 204（21.7） 191（20.4） 抑郁症状组 2 923（51.0） 1 237（42.3） 827（28.3） 859（29.4） 合计 3 861（41.2） 1 780（46.1） 1 031（26.7） 1 050（27.2） 2.4 周工作时间对WMSDs和抑郁症状影响
分别以是否存在WMSDs或抑郁症状为响应变量，以每周工作时长为预测变量，以表 1中单因素分析有统计学意义（P < 0.05）的其他因素为预测变量，进行二分类logistic回归分析。变量赋值见表 3。回归分析结果显示：在排除年龄、性别、受教育程度、婚姻状况、户口性质、在岗工作年限、企业规模、企业性质、夜班情况等因素的影响后，周工作时间与WMSDs和抑郁症状为正相关关系（均P < 0.001），具体表现为每周工作时间越长，WMSDs和抑郁症状的发生风险越大，OR（95%CI）值分别为1.070（1.041 ~ 1.100）和1.096（1.066 ~ 1.128）。见表 4。
表 3 变量赋值情况变量 赋值 WMSDs 无= 0；有= 1 抑郁症状 无= 0；有= 1 年龄/岁 18.0 ~ < 26.0 = 1；26.0 ~ < 36.0 = 2；36.0 ~ < 46.0 = 3；46.0 ~ 60.0 = 4 性别 男性= 1；女性= 2 受教育程度 初中及以下= 1；高中/职高/中专= 2；大学专科及以上= 3 婚姻状况 已婚= 1；其他= 2 户口性质 非农业= 1；农业= 2 在岗工作年限/年 0.5 ~ < 2.0 = 1；2.0 ~ < 5.0 = 2；5.0 ~ < 10.0 = 3；10.0 ~ < 20.0 = 4；20.0 ~ 34.0 = 5 企业规模 小微型= 1；中型= 2；大型= 3 企业性质 国有企业= 1；民营企业= 2；外资企业= 3 夜班情况 无= 0；有= 1 每周工作时长/h ≤ 40 = 1；41 ~ 44 = 2；45 ~ 48 = 3；49 ~ 54 = 4；≥ 55 = 5 表 4 周工作时间对研究对象WMSDs和抑郁症状影响的二分类logistic回归分析变量 β值 SE值 Wald χ2值 P值 OR（95%CI）值 WMSDs 0.068 0.014 23.181 < 0.001 1.070（1.041 ~ 1.100） 抑郁症状 0.092 0.014 40.534 < 0.001 1.096（1.066 ~ 1.128） 3. 讨论
近年来，随着“996”上班模式的报道日渐增多，我国心理健康领域学者对长工时劳动者群体也越发关注。国际劳工组织发布的数据显示，全球每周工作时长超过55 h的劳动者有近5亿人[7]。我国企业劳动者每周工作时长接近48 h[8]。本研究调查的电子制造业工人长工时占比为72.5%，与梁永锡等 [9]对某市电子企业员工的长工时调查结果相近（73.7%），远高于李胜男[10]对石化企业作业人员以及朱宝余等[11]对供电企业运检作业人员的调查结果（分别为42.7%和61.1%），这可能与近年来电子制造业产品需求量逐年增加有关。业务订单的增加使得该人群加班时间也相应延长。但从长远来看，工作时间的不断延长并不能带来生产效率的提高；相反，可能会导致劳动者身心受损，从而降低其工作效率和质量[12-13]，因此需格外关注生产旺季电子制造业工人的长工时问题。
电子制造业工人由于工作特性需长期久坐或久站，并进行重复性工作，经常处于强迫性体位，肢体会发生肌肉损伤或神经损伤，从而导致肌肉骨骼系统的疲劳和疼痛等不适症状，给劳动者及其用人单位带来沉重的疾病负担[14]。本研究调查的200家电子制造企业员工WMSDs检出率为41.2%，低于珠江三角洲某市电子制造行业工人WMSDs的检出率（58.0%）[15]。一项针对汽车制造业工人的调查结果显示，长工时作业是WMSDs发生的影响因素[16]。本次调查结果也显示，长工时与WMSDs发生存在相关关系，即每周工作时长越长，WMSDs检出率越高。提示合理安排工作任务，控制工作时长，可预防和干预WMSDs的发生。
长工时作业是导致抑郁的危险因素。张译心[17]对浙江省1 254名快递从业人员的调查结果显示，工作时间与抑郁症状相关。Choi等[18]对7 082名工人的调查结果显示，每周工作时长超过40 h者，出现中度或重度抑郁症状的风险更大。电子制造业属于劳动密集型产业，由于大多数仍属中低技术和传统生产，长工时作业比较常见，该行业产业工人容易出现职业倦怠、抑郁症状等不良心理疾病[19]。本次调查结果显示，随着每周工作时间的延长，电子制造业工人产生抑郁症状的风险会增大（P < 0.001），提示合理安排工作任务，控制工作时长，可减少抑郁症状的发生。
李雪等[20]在对新疆5家煤矿企业1 700名煤矿工人的调查中发现，抑郁症状可直接影响WMSDs，二者为正相关关系。一项关于石化企业员工职业紧张、抑郁症状与WMSDs关系的调查[21]显示，抑郁症状在石化企业员工职业紧张与WMSDs之间具有中介效应，缓解该人群抑郁症状可降低WMSDs的发生率。本研究也发现，抑郁症状组WMSDs检出率高于非抑郁症状组（P < 0.01）。提示抑郁症状可能与WMSDs存在相关关系。
综上所述，长工时作业可导致电子制造业工人WMSDs和抑郁症状的发生风险加大，WMSDs与抑郁症状存在一定的相关关系。根据《中华人民共和国劳动法》相关规定，企业应保证劳动者每周至少休息1 d，且每天延长工作时间一般不得超过1 h，特殊情况下不得超过3 h，每月不得超过36 h[22]。结合本研究结果，建议企业：（1）引进技术支持。通过引入智能设备、软件等技术和工具，将繁重的工作流程自动化，从而缩减工人工作时长。（2）做好人员调配。生产旺季可通过雇用临时工、调动内部员工等方式来满足工作需求；生产淡季可鼓励轮休，提高工人的工作满意度。（3）调整薪酬管理。根据工作内容及工作负荷的不同，建立针对生产淡旺季特定的薪酬体系。区分基本薪酬和加班补贴，给予长工时作业工人明确的绩效奖励。（4）做好宣传培训。生产淡季多加强对工人的技能培训，以提高其专业素质和适应大量工作的能力；同时要多关注其工作状态和情绪，及时解决问题。建议工人：（1）制定合理工作计划。根据自身情况，合理规划好工作安排，减少无效加班。（2）加强专业技能培训。强化自身专业水准，以适应行业发展变化，更高效地完成工作。（3）提高个人健康意识。培养良好的工作生活方式，减少因长工时作业引起的WMSDs和抑郁症状等不良疾病的发生。
本研究着重考虑的是长工时作业对电子制造业工人WMSDs和抑郁症状的影响，故未将工效学因素和社会心理因素纳入分析；调查对象均为自愿参加，由于有自觉症状者可能更乐意接受本调查，可能会造成一定的偏差；且研究对象采用的是方便抽样法，调查结果不宜用于推断整个电子制造行业工人总体情况。今后的研究中将妥善处理上述问题。
作者声明 本文无实际或潜在的利益冲突 -
表 1 不同特征组研究对象长工时占比、WMSDs和抑郁症状检出情况
特征 人数（占比/%） 长工时 WMSDs 抑郁症状 人数（占比/%） χ2值 P值 检出人数（检出率/%） χ2值 P值 检出人数（检出率/%） χ2值 P值 年龄/岁 0.047② 0.828 6.534② 0.011 182.108② < 0.001 18.0 ~ < 26.0 1 124（12.0） 791（70.4） 443（39.4） 792（70.5） 26.0 ~ < 36.0 3 643（38.9） 2 678（73.5） 1 452（39.9） 2 408（66.1） 36.0 ~ < 46.0 3 377（36.1） 2 453（72.6） 1 451（43.0） 1 945（57.6） 46.0 ~ 60.0 1 216（13.0） 863（71.0） 515（42.4） 581（47.8） 性别 115.873 < 0.001 17.143 < 0.001 12.170 < 0.001 男性 4 384（46.8） 3 410（77.8） 1 710（39.0） 2 764（63.0） 女性 4 976（53.2） 3 375（67.8） 2 151（43.2） 2 962（59.5） 受教育程度 18.673② < 0.001 4.892② 0.027 58.128② < 0.001 初中及以下 4 632（49.5） 3 247（70.1） 1 874（40.5） 2 655（57.3） 高中/职高/中专 2 782（29.7） 2 091（75.2） 1 138（40.9） 1 776（63.8） 大学专科及以上 1 946（20.8） 1 447（74.4） 849（43.6） 1 295（66.5） 婚姻状况 1.379 0.240 6.798 0.009 76.552 < 0.001 已婚 6 740（72.0） 4 863（72.2） 2 836（42.1） 3 938（58.4） 其他① 2 620（28.0） 1 922（73.4） 1 025（39.1） 1 788（68.2） 户口性质 0.959 0.327 5.303 0.021 0.771 0.380 非农业 1 822（19.5） 1 304（71.6） 795（43.6） 1 131（62.1） 农业 7 538（80.5） 5 481（72.7） 3 066（40.7） 4 595（61.0） 月均收入/元 155.998② < 0.001 1.931② 0.165 3.194② 0.074 < 3 000 983（10.5） 544（55.3） 413（42.0） 554（56.4） 3 000 ~ 4 999 4 443（47.5） 3 174（71.4） 1 898（42.7） 2 734（61.5） 5 000 ~ 6 999 2 844（30.4） 2 213（77.8） 1 075（37.8） 1 780（62.6） ≥ 7 000 1 090（11.6） 854（78.3） 475（43.6） 658（60.4） 在岗工作年限/年 0.200② 0.655 30.122② < 0.001 0.627② 0.429 0.5 ~ < 2.0 2 881（30.8） 2 074（72.0） 1 112（38.6） 1 815（63.0） 2.0 ~ < 5.0 2 383（25.4） 1 721（72.2） 979（41.1） 1 420（59.6） 5.0 ~ < 10.0 2 070（22.1） 1 516（73.2） 820（39.6） 1 236（59.7） 10.0 ~ < 20.0 1 653（17.7） 1 221（73.9） 753（45.6） 1 020（61.7） 20.0 ~ 34.0 373（4.0） 253（67.8） 197（52.8） 235（63.0） 企业规模 80.415 < 0.001 45.594 < 0.001 101.307 < 0.001 小微型 3 966（42.4） 2 686（67.7） 1 502（37.9） 2 219（56.0） 中型 2 498（26.7） 1 922（76.9） 1 027（41.1） 1 540（61.6） 大型 2 896（30.9） 2 177（75.2） 1 332（46.0） 1 967（67.9） 企业性质 15.005 < 0.001 87.309 < 0.001 26.220 < 0.001 国有企业 230（2.4） 162（70.4） 148（64.3） 172（74.8） 民营企业 4 902（52.4） 3 637（74.2） 1 854（37.8） 2 917（59.5） 外资企业 4 228（45.2） 2 986（70.6） 1 859（44.0） 2 637（62.4） 夜班情况 8.157 0.004 41.320 < 0.001 91.823 < 0.001 无 6 422（68.6） 4 598（71.6） 2 507（39.0） 3 719（57.9） 有 2 938（31.4） 2 187（74.4） 1 354（46.1） 2 007（68.3） 每周工作时长/h 27.374② < 0.001 70.058② < 0.001 ≤ 40 2 575（27.5） 1 002（38.9） 1 520（59.0） 41 ~ 44 1 563（16.7） 638（40.8） 890（56.9） 45 ~ 48 1 665（17.8） 617（37.1） 914（54.9） 49 ~ 54 1 223（13.1） 520（42.5） 767（62.7） ≥ 55 2 334（24.9） 1 084（46.4） 1 635（70.1） 注：①包括未婚、离婚和丧偶；②为趋势性χ2检验。 
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表 2 不同抑郁症状组研究对象WMSDs检出情况
[人数（占比/%）] 组别 任一部位 1 ~ 2个部位 3 ~ 4个部位 ≥ 5个部位 非抑郁症状组 938（25.8） 543（57.9） 204（21.7） 191（20.4） 抑郁症状组 2 923（51.0） 1 237（42.3） 827（28.3） 859（29.4） 合计 3 861（41.2） 1 780（46.1） 1 031（26.7） 1 050（27.2）
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表 3 变量赋值情况
变量 赋值 WMSDs 无= 0；有= 1 抑郁症状 无= 0；有= 1 年龄/岁 18.0 ~ < 26.0 = 1；26.0 ~ < 36.0 = 2；36.0 ~ < 46.0 = 3；46.0 ~ 60.0 = 4 性别 男性= 1；女性= 2 受教育程度 初中及以下= 1；高中/职高/中专= 2；大学专科及以上= 3 婚姻状况 已婚= 1；其他= 2 户口性质 非农业= 1；农业= 2 在岗工作年限/年 0.5 ~ < 2.0 = 1；2.0 ~ < 5.0 = 2；5.0 ~ < 10.0 = 3；10.0 ~ < 20.0 = 4；20.0 ~ 34.0 = 5 企业规模 小微型= 1；中型= 2；大型= 3 企业性质 国有企业= 1；民营企业= 2；外资企业= 3 夜班情况 无= 0；有= 1 每周工作时长/h ≤ 40 = 1；41 ~ 44 = 2；45 ~ 48 = 3；49 ~ 54 = 4；≥ 55 = 5
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表 4 周工作时间对研究对象WMSDs和抑郁症状影响的二分类logistic回归分析
变量 β值 SE值 Wald χ2值 P值 OR（95%CI）值 WMSDs 0.068 0.014 23.181 < 0.001 1.070（1.041 ~ 1.100） 抑郁症状 0.092 0.014 40.534 < 0.001 1.096（1.066 ~ 1.128）
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