基于电子健康记录的英国肌肉骨骼与心理健康相关缺勤轨迹研究及其对长期病假管理的启示

《Journal of Occupational Rehabilitation》：Trajectories of Work Absence in England due to a Musculoskeletal or Mental Health Condition: An Electronic Health Record Cohort Study

本研究针对英国长期病假缺勤率上升问题，通过分析超10万例初级保健电子健康记录，采用潜在类别增长分析(LCGA)方法，首次系统描绘了因肌肉骨骼(MSK)与心理健康(MH)问题导致的缺勤轨迹模式。研究发现5类典型轨迹，其中长期缺勤人群(占比6.3%-11.1%)显著集中于老年、北部/中部地区、高剥夺区域、阿片类药物使用及吸烟者群体，为精准干预高风险人群提供了实证依据。

　　

在英国，长期病假缺勤已成为一个日益严峻的社会经济问题。数据显示，2019年春季至2022年夏季期间，因长期健康问题退出劳动力市场的适龄工作者激增50万人。工作对身心健康具有保护作用，而长期脱离工作岗位往往伴随着健康恶化与社会功能衰退的恶性循环。虽然大多数病假缺勤者能够快速复工，但约10%的个体可能发展为超过12个月的长期缺勤状态，一旦进入这种状态，复工难度将显著增加。

面对这一挑战，英国建立了独特的"fit note"医疗证明体系——当员工因健康问题连续缺勤超过7天时，需由医疗专业人员出具这份评估工作能力的证明。值得注意的是，心理健康(MH)问题与肌肉骨骼(MSK)问题分别占据fit note开具原因的前两位（2021-2024年期间占比分别为37.6%和17.5%）。然而，传统研究多采用二分法（缺勤/在岗）或单时间点分析，难以捕捉复工过程的动态复杂性。这促使研究人员开展一项突破性研究，通过轨迹分析方法揭示缺勤模式的演变规律。

研究人员利用英国临床实践研究数据链(CPRD) Aurum数据库中2016-2018年间的103,485例首发fit note记录（其中MSK相关43,130例，MH相关62,355例），创新性地采用潜在类别增长分析(LCGA)方法，以两个月为间隔单位，对一年内的缺勤模式进行轨迹建模。这项发表在《Journal of Occupational Rehabilitation》的研究，首次系统描绘了英国工作者因MSK/MH问题导致的缺勤轨迹图谱。

研究团队通过比较五种不同时间间隔的建模方案，最终确定以两个月为间隔、一年为观察期的LCGA模型最优。该模型成功识别出五类具有显著差异的缺勤轨迹：

"单次缺勤"组（MSK 45.5%，MH 32.1%）在首发fit note后全年保持极低缺勤概率；"短期缺勤"组（MSK 27.7%，MH 36.5%）表现为初期高缺勤率后快速下降；而最值得关注的是两个长期缺勤组——"持续慢性"组（MSK 3.7%，MH 5.6%）全年维持高缺勤率，"快速下降慢性"组（MSK 2.6%，MH 5.5%）则在前六个月持续缺勤后急剧改善；此外还有占比约20%的"间歇性低度缺勤"组。

通过多变量多项式逻辑回归分析，研究揭示了长期缺勤轨迹的显著预测因子。对于MSK相关缺勤，年龄增长（56-66岁群体OR值达3.26）、居住于英格兰北部/中部地区（OR 1.24-1.70）、高剥夺区域（最贫困地区OR 2.50）、骨关节炎（OR 2.60）或髋部疼痛（OR 2.62）诊断、阿片类药物（OR 1.40-1.58）与加巴喷丁类药物（OR 1.60-2.08）使用史、当前吸烟（OR 1.41-1.80）等因素均显著增加长期缺勤风险。MH相关缺勤也呈现类似规律，且合并焦虑抑郁（OR 3.31-3.72）、多重用药（OR 1.27-1.29）及肥胖（OR 1.21-1.28）等因素进一步加剧风险。

这项研究的技术方法核心在于利用大规模初级保健电子健康记录，通过LCGA算法对重复测量的二分类缺勤变量进行模式识别，采用三步法进行轨迹-协变量关联分析，并经过严格的模型拟合度检验（AIC/BIC指标、似然比检验等）确保结果的可靠性。

研究结果不仅证实了缺勤轨迹的异质性特征，更凸显了健康不平等现象——长期缺勤风险与地域经济发展水平、社会剥夺程度呈现显著梯度关系。这一发现与Marmot关于健康不平等的经典研究相呼应，揭示了结构性因素对工作者健康结局的深远影响。

讨论部分指出，本研究发现的轨迹模式与国际同类研究具有高度一致性。如瑞典Farrants等人发现的"晚期下降"轨迹、挪威Rysstad团队识别的"持续高缺勤"轨迹，均与本研究中的长期缺勤模式相吻合。这种跨国家的一致性提示，尽管各国病假管理制度存在差异，但长期缺勤的内在规律可能具有普适性。

研究的实践意义在于为精准干预提供了靶点。针对识别出的高风险群体特征，英国政府推行的WorkWell计划（一项针对15个地区的早期健康与工作支持干预）可以更有针对性地资源配置。同时，fit note制度改革也可借鉴本研究的发现，优化评估流程与支持措施。此外，研究结果还提示需要加强雇主端的复工管理培训，并通过政策干预缩小健康不平等。

研究的局限性主要源于电子健康记录的数据特性。fit note持续时间信息的缺失可能影响轨迹精度， workplace相关变量（如工作类型、职业类别）的缺乏也限制了对工作环境影响的深入分析。未来研究可结合质性访谈方法，深入探究长期缺勤者面临的复工障碍及支持需求。

这项研究通过创新性的轨迹分析方法，揭示了英国工作者因MSK/MH问题导致缺勤的动态规律，识别出长期缺勤的高风险人群特征，为构建精准化、差异化的病假管理制度提供了科学依据。在长期病假缺勤率持续攀升的背景下，这些发现对优化公共卫生政策、促进劳动力健康可持续发展具有重要启示意义。