CN110634541A - 一种口腔健康数据采集及分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种口腔健康数据采集及分析方法，包括用于口腔健康流行病学调查数据存储及统计分析的数据处理工作站、存储中转站、用于对口腔健康流行病学调查数据进行采集的数据录入工作站，所述数据录入工作站通过存储中转站与数据处理工作站通过控制信号连接，所述数据录入工作站包括检查问卷、财务管理、请假管理、轨迹管理、消息管理、日志管理、已答管理、离线管理。本发明填补了该研究领域的空白，不仅能够有效的管理储存现场调查数据，便于在全省甚至全国医疗机构的推广和应用，为将来数据挖掘提供统一规范的数据平台，而且提高项目管理，为调查医师等工作者绩效管理及财务管理提供证据支持。

Description

一种口腔健康数据采集及分析方法

技术领域

本发明属于口腔数据采集及分析领域，具体涉及一种口腔健康数据采集及分析方法。

背景技术

为掌握我国居民口腔健康状况，我国分别在1983、1995、2005和2015年开展过四次全国口腔健康流行病学调查，为制定口腔卫生政策提供了科学依据。但是在这四次大型调查中，均采用了纸质的调查问卷和检查表，在调查完后需要二次人工录入，财务管理、轨迹管理等缺乏***的软件管理，给调查医师等工作者在现场调查工作和后期管理中增加了一定的工作难度。

发明内容

为了克服现有纸质问卷调查和检查表需要二次人工录入且管理缺乏统一性，不便于后期查看的缺陷，本发明提供了一种既可有效获取调查数据，实现精准化数据分析管理，又可省去二次人工录入，消除二次录入误差，大大节省了人力、物力、财力的口腔健康数据采集及分析方法。

本发明为了实现上述目的所采用的是：

一种口腔健康数据采集及分析方法，包括用于口腔健康流行病学调查数据存储及统计分析的数据处理工作站、存储中转站、用于对口腔健康流行病学调查数据进行采集的数据录入工作站，所述数据录入工作站通过存储中转站与数据处理工作站通过控制信号连接，所述数据录入工作站包括检查问卷、财务管理、请假管理、轨迹管理、消息管理、日志管理、已答管理、离线管理。

进一步地，所述口腔健康流行病学调查数据统计分析主要基于个人生命历程的视角进行分析，具体如下：

第一、描述性分析

随机抽取3-5岁儿童、12-15岁中学生、35-74岁成人作为调查样本数据，对这三个年龄段的口腔健康状况进行一般检查，并对3-5岁儿童家长、12-15岁中学生、35-74岁成人知识、态度、行为进行问卷调查，通过基本统计图表展示方式、基本统计量计算，定量描述分析口腔健康流行病学总体情况，同时通过基本统计图或基本统计量分析各个年龄段的口腔疾病在城乡、年龄组、性别、地区等不同因素之间的差异以及流行特征，通过单因素及多因素分析统计各年龄组的饮食习惯、生活习惯、既往病史、口腔卫生情况、口腔知识及态度情况、社会因素、学历、收入因素对被调查者口腔健康状况的影响；

第二、深度统计分析

在前述基本统计分析结果的基础上，结合全身性慢性病等调查数据，进行口腔健康与全身疾病的相关性研究。

更进一步地，所述口腔健康与全身疾病的相关性研究是基于生命历程视角下的深度数 据分析人体早期生长发育的生理状况与口腔疾病发生发展的关系。例如：低出生体质量与龋 病发生之间的关系，个体早期生长发育的生物因素与牙缺失、牙萌出方式、开牙合、牙外伤之间 的关系。

优选的，所述基本统计量计算包括均值及比例。

进一步地，所述检查问卷，用于口腔健康流行病学调查现场时，对被调查者的个人信息、口腔检查、口腔健康知识、态度、行为调查数据的录入，被调查者的个人信息包括ID号、姓名、性别、民族、户口类型、职业、受教育年限、出生日期、年龄；所述财务管理，用于填写申请医疗设备与耗材等内容；所述轨迹管理，用于上传照片，获取当前位置；所述消息管理，用于查收口腔健康流行病学项目组发出的消息；所述日志管理，用于调查人员填写自己的工作计划总结及日志；所述已答管理，用于调查人员查看未上传的检查表和问卷，进行检查、核对；所述离线管理，用于调查人员在离线环境下，录入的数据进行管理，待在有WiFi环境下选择上传到存储中转站。

优选的，所述存储中转站为中心服务器，数据处理工作站为后台管理电脑端，所述数据录入工作站包括手持平板电脑设备端或手机，所述数据录入工作站包括手持平板电脑或手机，所述手持平板电脑或手机的配置为***为安卓7.0***、32GB及以上存储容量、3GB及以上内存、GPS定位指示器。本发明将软件安装至手持平板电脑或手机里，并以手持平板电脑设配端作为数据录入工作站。

本发明软件合理实用，构思新颖，在进行大规模的口腔健康流行病学调查时，既可有效获取调查数据，实现“及检查、及录入、及校对、及上传”的精准化数据管理，又可省去二次人工录入，消除二次录入误差，大大节省了人力、物力、财力；强大的后台数据，问卷、检查表数据、财务、轨迹、日志、个人等数据一应俱全，无需再次编辑，并可个性化搜索，导出相关数据，进行分析；被调查者可以通过扫描二维码，“一人一码”顾名思义就是一个口腔流调被调查者拥有唯一性的一个身份识别码，这也是“一人一码”二维码。它是一种多元化集成的一体化安全解决方案，结合了全息防伪技术和二维码溯源***的“一人一码”，可以有效地解决普通二维码易复制，易仿制等问题。再通过“二维码***平台+一人一码”两个个层面结合，使得二维码实现高级别的防伪功能。被调查者只需要通过手机扫描公众号上的二维码，输入姓名、性别、地域，便可查询自己的报告，可以查询到自己的口腔信息就可以更加快速的了解到自己的口腔健康状况。，快速进入个人口腔健康状况反馈报告的访问并自行下载。

本发明填补了该研究领域的空白，不仅能够有效的管理储存现场调查数据，便于在全省甚至全国医疗机构的推广和应用，为将来数据挖掘提供统一规范的数据平台，而且提高项目管理，为调查医师等工作者绩效管理及财务管理提供证据支持。

附图说明

图1为本发明的结构示意图；

图2为口腔健康知识、态度、行为的生命历程模型构建；

图中1.数据处理工作站，2.存储中转站，3.数据录入工作站，4.检查问卷，5.财务管理，6.请假管理，7.轨迹管理，8.消息管理，9.日志管理，10.已答管理，11.离线管理。

具体实施方式

如图1所示，一种口腔健康数据采集分析与随访***，包括用于口腔健康流行病学调查数据存储及统计分析的数据处理工作站1、存储中转站2、用于对口腔健康流行病学调查数据进行采集的数据录入工作站3，所述数据录入工作站3通过存储中转站2与数据处理工作站1通过控制信号连接，所述数据录入工作站3包括检查问卷4、财务管理5、请假管理6、轨迹管理7、消息管理8、日志管理9、已答管理10、离线管理11。

进一步地，所述口腔健康流行病学调查数据分析主要由基本统计分析和深度统计分析两个模块组成，具体如下：

第一、基本统计分析

随机抽取3-5岁儿童，12-15岁中学生，15岁以上成人作为调查样本数据，对这三个年龄组的口腔健康状况进行一般检查，并对其知识、态度、行为进行问卷调查，通过基本统计量计算、基本统计图表展示方式，定量描述分析口腔流行病学总体情况，同时通过基本统计量或基本统计图统计分析各个年龄组的口腔疾病在城乡、年龄组、性别、地区不同因素之间的差异以及流行特征，通过单因素及多因素分析统计各年龄组的饮食习惯、生活习惯、既往病史、口腔卫生情况、口腔知识及态度情况、社会因素、学历、收入因素对被调查者口腔健康状况的影响；

第二、深度统计分析

在前述基本统计分析结果的基础上，结合全身性慢性病等调查数据，进行口腔健康与全身疾病的相关性研究。

更进一步地，所述口腔健康与全身疾病的相关性研究是基于生命历程视角下的深度数 据分析人体早期生长发育的生理状况与口腔疾病发生发展的关系。例如：低出生体质量与龋 病发生之间的关系，个体早期生长发育的生物因素与牙缺失、牙萌出方式、开牙合、牙外伤之间 的关系。

所述基于生命历程视角下的深度数据分析的步骤如下：

一、通过构建生命历程模型框架，对被调查者口腔健康的知识、态度、行为的影响进行分析：

生命历程理论是一种有助于阐明人类和社会如何在社会年龄阶层、短期转变及历史时代的共同作用下发展的理论取向。生命历程的研究范式大体上可以分为四个方面：“特定时空中的生活”、“联系或共存的生活”、“生活的时间性”和个人生活选择中的主观能动性。生命事件是生命历程理论的主要研究对象，是指伴随着相对急剧的变化，且会带来严重的、持久的影响的重大事件。

1. 生命事件———口腔健康的知识、态度、行为的影响口腔健康的知识、态度、行为与其对口腔健康有密切联系，对于被调查者来说，口腔健康的知识、态度、行为是人生轨迹上的一个重要“生命事件”，成为被调查者 “已有的生活经历、经验”，并以社会记忆的方式，和社会化情境因素一起作用于“个体对社会制度乃至社会环境的认知与行动”，最终影响被调查者的口腔健康的知识、态度、行为。

假设一:对“细菌可以引起龋齿”的口腔健康知识回答“正确”的被调查者，其患龋率与回答“错误”的被调查者具有统计学差异。

2. 出生组效应———个体年龄的影响 在经受巨大变迁的社会中，对于出生在不同年代的人来说呈现在他们面前的社会景观是不一样的，因而，个体所拥有的社会机会和个体所受到的社会限制也是不一样的。“一定时空中的生活”原理表明，个体在哪一年出生和属于哪一个同龄群体基本上将其与某种历史力量联系起来，它是进行生命历程范式分析的重要组成部分。 由于中年人接受新生事物和学习的能力强于老年人，其生活和思维方式不同，其口腔知识、态度、行为明显强于老年人”，所以，年龄使被调查者在口腔知识、态度、行为认知上具有明显的代际差异;受教育程度也对被调查者在口腔知识、态度、行为认知上存在明显的影响。

假设二: 与老年人比较而言，中年人更注重保护自身的牙齿，维持口腔健康。

3. 个人能动性———个人选择及行动的影响生命历程理论反对将社会路线视为个人生命历程的唯一决定因素，认为个人的选择和行动对这种社会期望的解释也非常重要。一般说来，相同年龄的人所经历某些事件的时间和先后次序也会呈现出较大的差异，这说明个人属性在生命历程研究中的重要作用。通常来说，社会经济因素对被调查者在口腔知识、态度、行为认知上有显著正相关影响。

假设三: 个人能动性越强的被调查者，其口腔健康状况具有明显优势。

调查完成后，对调查问卷进行逐题分解，通过编码对研究调查中重要的、突出的、反复出现的现象进行提取，并对这些现象进行意义解释。编码过程由3个级别的编码构成，即开放式编码、主轴编码和选择性编码。开放式编码是指通过将现场调查问卷进行逐题编码和重组，从现场调查问卷中生成初始概念、形成概念范畴。在这一过程被调查者生命历程的影响因素模型构建中，获得初始概念。通过对现场调查问卷的概念归属、意义去重、资料汇总、资料甄别和概念范畴化，获取具体的范畴。假若在研究变量及描述统计中：

(1) 被解释变量是被调查者在口腔知识、态度、行为认知，在调查问卷中的提问是 “刷牙时牙龈出血是否是正常的”，选项分别为 “①正确; ②不正确; ③不知道”。 将三个选项合并成二类，第一类是将①“正确”并赋值为 1; 第二类是将②和③和合并成为 “不”并赋值为 0。假若选择“正确”的被调查者达 68%，选择“错误”的被调查者达 32%。

(2)自变量为生命历程。根据分析框架，将生命历程变量具体操作化为以下几类。①生命事件: 即被调查者问卷调查中口腔健康知识知晓率，为二分类虚拟变量 ( ≥85%=1，＜85%= 0) ，以 0 为参照; 假若口腔健康知识知晓率的被调查者为 60%， 口腔健康知识知晓率的被调查者为 40% 。②个体能动性: 受教育程度: 将教育程度转化为二分类虚拟变量(初中及以上=1，初中以下=0) ，以 0 为参照; 初中及以下的为 27，初中以上的为73% 。

(3) 控制变量。假若选择从个人基本特征和家庭特征两个层面参与模型的控制变量，包括健康状况、婚姻状况、是否务农、子女数量。假若务农者为 45%，非务农者为55%;40%为有配偶者，60%为无配偶者; 有0-2个子女的成年人占 40%，3-4个子女的占45%，15%的老人有4个以上子女。

基于以上数据进行模型构建（见图2），假若将被解释变量分为三类，分别是农村、城镇城郊和城市，因而，采用多元logistic 模型，比较城市与农村、城镇城郊与农村、城市与城镇城郊在口腔健康知识、态度、行为方面的差异，以农村为参照类建立模型Ⅰ和模型Ⅱ，以城镇城郊为参照类建立模型Ⅲ ( 见表 1)。调查完成后，对调查问卷进行逐题分解，通过编码对研究调查中重要的、突出的、反复出现的现象进行提取，并对这些现象进行意义解释。编码过程由3个级别的编码构成，即开放式编码、主轴编码和选择性编码。开放式编码是指通过将现场调查问卷进行逐题编码和重组，从现场调查问卷中生成初始概念、形成概念范畴。在这一过程被调查者生命历程的影响因素模型构建中，获得初始概念。通过对现场调查问卷的概念归属、意义去重、资料汇总、资料甄别和概念范畴化，获取具体的范畴。建构影响变量只包括控制变量的基准模型，然后在基准基础上加入研究关注的核心影响变量———生命历程因素，建立完全模型，假若模型拟合结果如下，见表1。

表1口腔健康知识、态度、行为的影响因素 (OR)

注: 1. * 、＊＊和＊＊＊分别表示相应变量在1%、5% 和10%水平显著; 在0.1 显著性水平下未表现出显著影响的 拟合结果未在表中展示; “……”表示在六个模型中均未表现出显著影响的变量。

从基准模型可以看出，在只考虑控制变量的前提下，健康状况、受教育程度对被调查者口腔健康知识、态度、行为有显著影响。基于上述研究给我们得到的启示是，增强全民教育，加大口腔健康教育宣传教育势在必行。

二、通过生命历程“累积优势与劣势效应”，生命历程方法的危险累计模型

当下，口腔健康的社会不平等研究引入了生命历程的视角。在这个理论框架下，将被调查者的既往经历放在他们所生活的历史时间与空间背景下分析，以期寻找一种将生命的个体意义与社会意义相联系的方式。生命历程的理论视角明确突出，个人特征及转变是伴随一生的。与社会分层相联系，在个体层面，个人经历的不平等程度随着年龄增加而增大或缩小；在群体层面，个人之间的差异也会随着时间而变化。

就本文对口腔健康梯度的研究而言，个体在一生中社会经济因素不会稳定，而口腔健康总体来说是呈下滑趋势，对口腔健康的解析应放眼于整个生命跨度中，置于社会经济因素、饮食结构因素、医疗资源和自然环境多个层面中，并结合个人年龄、出生世代和历史时期来分析。生命历程的研究关注因口腔疾病与全身***性疾病之间不平等的疾病机制。“累积优势与劣势效应”就是一个被***发展起来的假说， 并得到较多验证。这一概念最初由默顿在他的经典论 文《科学中的马太效应》中提出。累积优势意指某一群体所具有的优势资源会随着时间而积累，意味着该优势资源的不平等分配差距随着时间而加大。这所谓的 “优势”是指一些关键的资源和回报，比如学术名声、财富或健康。这些社会不平等由社会机构产生，并在社会分层过程中贯穿整个生命历程。 在分层过程中，“（资源拥有的）劣势将增大个人所面对的风险，而优势则增加个人所面临的机遇”。累积优势与劣势的概念反映并超越了传统的“穷的越穷，富的越富”的说 法。在优势与劣势的累积过程中，初始的细微差异随着时间的延续而 放大，这让早期在教育、健康等方面处于劣势状态的个人或群体很难赶上。因此，教育等社会资源早期的不平等将会动态地影响后来的职业、收入和财富积累，从而将一个弱势的群体置于长久甚至更加弱势的境地，从而处于弱势的群体口腔疾病及全身***性疾病的患者占比加大。

假若探测在受教育程度分层与人均GDP分层的交互作用下，生命历程中的两个竞争性理论———“累积优势／劣势理论”和“年龄中和效应理论”，哪一个更能解释人均GDP所经历的口腔健康不平等。通过电子化数据随访***的开发及管理，进行追踪数据和成长曲线模型可以发现，社会经济地位分层对性别分层导致的口腔健康不平等及其发展有独特的影响。

首先设定因变量，如果自评口腔健康为因变量，即便是采用１—４编码，也大多将其处理为连续变量。对口腔健康的处理延续这一传统，以利于模型的简化与解读。但为了对成长曲线模型进行稳健性检验，我们也将健康视为定序变量进行分析，使用的是多层累积Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模 型，所得结果与将健康处理为连续变量差异不大。

自评口腔健康状况是本研究的健康指标。自评口腔健康是一个主观的健康评估，被认为是口腔疾病状况的一个有效预测指标，是一项较为综合有效的口腔健康测度指标。在电子化数据随访***中的问卷调查中，被调查者回答该问题“你如何评价自己的口腔健康状况”，备选项是“差”“一般”“好”和“非常好”。在分析中我们将口腔健康按连续性变量处理，按从“差”到“非常好”的顺序从１到４编码。

自变量受教育水平是一个连续变量，即“读了多少年的书”，成人的教育水平并不随时间而变化，我们采用被调查者最后一次进入调查时所报告的教育水平。 收入是前一年被访者人均家庭收入。考虑到通货膨胀因素，将各观察年度的家庭年收入换算为2010年的收入水平，以便于 各年份间的纵向比较。家庭年收入属于时间的协变量。为了避免极值影响，在分析中我们对家庭收入取自然对数。年龄、世代和其他控制变量，我们取调查时35岁以上成年人的样本。这个时期，人们多已完成大学教育，可以有效避免健康选择对教育的影响。在后面的成长曲线模型分析中对年龄做了中心化处理，即向样本均值集中，以便于对结果中截距参数的解释。对年龄做了平方处理，以估计年龄对口腔健康的二次曲线影响。但年龄平方项对口腔健康变化影响并不显著，故没有包含在后面的分析模型中。 在生命历程的分析中，出生世代是一个很重要的概念。婚姻状况被认为对健康有较大影响。我们将“已婚”编码为１，“其他情况（未婚、离异、丧偶）”为０。城乡二元化也被认为是影响健康的重要因素，我们将户籍作为控制变量，“城市户口”编码为１，“农村户 口”为０。

我们使用成长曲线模型检验个体健康的变化趋势化因社会经济因素而导致的***性差异。使用的统计软件是社会分层与健康不平等的性别差异，成长曲线模型又称为分层线性模型，是一种多层分析模型，用来处理纵贯数据中个人数据随时间变动的情况。个体的数据在调查中被反复观察记录，所以这个数据具有分层的结构，即不同年份的数据嵌套于个人之中。故此，成长曲线模型允许我们同时 探讨个体之内和个体之间的口腔健康变化。该模型的另一大优势是处理“不平衡数据”，也就是说，每个个体可以有不同次数的观察，因此，成长曲线模型的使用能最大限度地利用纵 贯数据的信息。成长曲线模型由一对亚模型组成：第一层模型展示个人数据随时 间而变化，第二层模型体现个人数据的变化趋势在不同个体之间的区别。该模型假定个人数据的变化模式是有章可循的。个人成长的模型有不同的起始点（截距不同），个人成长变化的比率也不一样（斜率不同）。也就是说，截距和斜率在个人之间随机改变。对于本研究而言，在起始年份有人口腔健康状况好，有人口腔健康状况差（截距有高有低），随着年龄的增长，有人的口腔健康状况变化快，有人变化慢。除了因变量口腔健康外，自变量家庭收入也随时间的变化而变化，这称为间的协变量，也有个体之内的变化和个体之间的变化。时间协变量的分层差异也要区分出来。为估计个体口腔健康随年龄的变化轨迹和因性别和社会经济地位导致的口腔健康轨迹的异质性，本研究采用的成长曲线模型公式如下。 第一层模型：

其中ｉ代表从１到 Ｎ个样本中的调查个体；Healthti代表个体 ｉ在时间

ｔ的健康测量；Ageti是个体ｉ在时间ｔ的年龄，但经过中心化（减去平均年龄４８．１岁）；Incometi是个体ｉ在时间ｔ的家庭收入对数值。对于特定个体ｉ而言，系数 π0i代表其在平均年龄处的口腔健康得分，也就是个人口腔健康的截距； π1i是个人口腔健康随年龄变化的斜率； π2i是收入（对数值）提高对应的口腔健康变化的期望值； π3i代表的是收入和年龄的交互变量导致的口腔健康变化斜率的期望值； ｅti是特定个人ｉ在时间ｔ的残差，服从均值为０，方差为 σ 的正态分布。其他随时间变化的控制变量 Ｘｊ 都放在第 一层模型中，包括每次测量的婚姻状况和是否在下次追踪调查中死亡。 第一层模型主要测量的是个体自身健康随年龄的变化轨迹。 为了测量个体健康轨迹变动的异质性，并探测性别和个体层面的社会经济特征对个体健康变化轨迹的影响，测量了个体特征对第一层模型中个体截距和斜率参数的影响。第二层模型包含如下系列公式。 第二层模型：

第二层模型包含了４个公式，其中公式（２）测量的是第一层模型中的截距参数π0i，公式（３）、公式（４）、公式（5）分别测量第一层模型中的斜率参数 π1i，π2i，π3i。参数 βpq是固定效应模型参数，代表性别、教育等个体特征对第一层模型中截距和斜率参数的影响。β00－β03是截 距模型 π0i的参数，测量性别、教育，以及性别和教育的交互变量对截距的影响。其他不随年龄变化的个体层面控制变量Ｚj，如世代、户籍和区域也包括在截距参数模型内。β10－β13是上述性别、教育、“性别×教育”变量对健康成长斜率的π1i参数，也是这些变量与年龄的交互影响效果。β20和 β21测量性别与家庭收入（时间的协变量 π2i）的交互影响 参数，而β30和 β31测量的是性别、收入与年龄的三维交互影响的参数π3i。γ10和 γ1i是截距和一次斜率的随机效应，也服从均值为０的正态 分布。γ10、γ1i和公式（１）中的ｅti一起组成随机效应的方差。就研究假设而言，β03和β20是验证假设１的参数，β03和π31是验证假设２的参数，β12、 β13、 β30和β31验证假设３。

通过电子化数据采集***，利用跨年的追踪数据来追寻社会经济地位与社会性别在生命历程中对个体口腔健康变迁的影响。从而知道社会经济因素对男女的口腔健康回报在生命历程中是否一致，这些影响是否会随着岁月的流逝而加大。

对个体早期的社会经济、社会心理和行为学等因素进行分析，以此来预测其后期的口 腔健康状况，例如龋病、牙周病、牙缺失、牙外伤、开牙合、牙萌出，甚至是牙疼痛。

优选的，所述基本统计量计算包括均值及比例。

进一步地，所述检查问卷4，用于口腔健康流行病学调查现场时，对被调查者的个人信息、口腔检查、口腔健康KAP调查的录入，被调查者的个人信息包括ID号、姓名、性别、民族、户口类型、职业、受教育年限、出生日期、年龄；所述财务管理5，用于填写申请医疗设备与耗材等内容；所述轨迹管理7，用于上传照片，获取当前位置；所述消息管理，用于查收口腔健康流行病学项目组发出的消息；所述日志管理9，用于调查人员填写自己的工作计划总结及日志；所述已答管理10，用于调查人员查看未上传的检查表和问卷，进行检查、核对；所述离线管理11，用于调查人员在离线环境下，录入的数据进行管理，待在有WiFi环境下选择上传到存储中转站2。

优选的，所述存储中转站2为中心服务器，数据处理工作站1为后台管理电脑端，所述数据录入工作站3包括手持平板电脑设备端或手机，所述数据录入工作站3包括手持平板电脑或手机，所述手持平板电脑或手机的配置为***为安卓7.0***、32GB及以上存储容量、3GB及以上内存、GPS定位指示器。本发明将软件安装至手持平板电脑或手机里，并以手持平板电脑设配端作为数据录入工作站3。

Claims (7)

1.一种口腔健康数据采集及分析方法，其特征在于，包括用于口腔流行病学调查数据存储及统计分析的数据处理工作站、存储中转站、用于对口腔流行病学调查数据进行采集的数据录入工作站，所述数据录入工作站通过存储中转站与数据处理工作站通过控制信号连接，所述数据录入工作站包括检查问卷、财务管理、请假管理、轨迹管理、消息管理、日志管理、已答管理、离线管理。

2.根据权利要求1所述的口腔健康数据采集及分析方法，其特征在于，所述口腔流行病学调查数据统计分析主要由基本统计分析和深度统计分析两个模块组成，具体如下：

第一、基本统计分析

随机抽取3-5岁儿童，12-15岁中学生，15岁以上成人作为调查样本数据，对这三个年龄组的口腔健康状况进行检查，并对其知识、态度、行为进行问卷调查，通过基本统计量计算、基本统计图表展示方式，定量描述分析口腔流行病学总体情况，同时通过基本统计量或基本统计图统计分析各个年龄组的口腔疾病在城乡、年龄组、性别、地区不同因素之间的差异以及流行特征，通过单因素及多因素分析统计各年龄组的饮食习惯、生活习惯、既往病史、口腔卫生情况、口腔知识及态度情况、社会因素、学历、收入因素对被调查者口腔健康状况的影响；

第二， 深度统计分析

在前述基本统计分析结果的基础上，结合全身性慢性病调查数据，进行口腔健康与全身疾病的相关性研究。

3.根据权利要求2所述的腔健康电子化数据采集分析与随访***，其特征在于，所述口腔健康与全身疾病的相关性研究是采用生命历程方法的关键期模型深度分析人体早期生长发育的生理状况与口腔疾病发生发展的关系。

4.根据权利要求2所述的腔健康电子化数据采集分析与随访***，其特征在于，所述基本统计量计算包括均值及比例。

5.根据权利要求1所述的腔健康电子化数据采集分析与随访***，其特征在于，所述检查问卷，用于口腔健康流行病学调查现场时，对被调查者的个人信息、口腔检查、口腔健康KAP调查的录入，被调查者的个人信息包括ID号、姓名、性别、民族、户口类型、职业、受教育年限、出生日期、年龄；所述财务管理，用于填写申请医疗设备与耗材等内容；所述轨迹管理，用于上传照片，获取当前位置；所述消息管理，用于查收口腔健康流行病学项目组发出的消息；所述日志管理，用于调查人员填写自己的工作计划总结及日志；所述已答管理，用于调查人员查看未上传的检查表和问卷，进行检查、核对；所述离线管理，用于调查人员在离线环境下，录入的数据进行管理，待在有WiFi环境下选择上传到存储中转站。

6.根据权利要求1所述的腔健康电子化数据采集分析与随访***，其特征在于，所述存储中转站为中心服务器，数据处理工作站为后台管理电脑端，所述数据录入工作站包括手持平板电脑或手机。

7.根据权利要求6所述的腔健康电子化数据采集分析与随访***，其特征在于，所述手持平板电脑或手机的配置为***为安卓7.0***、32GB及以上存储容量、3GB及以上内存、GPS定位指示器。

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