症状严重程度每日记录量表的引进及信效度检验.doc

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资源描述

1、症状严重程度每日记录量表的引进及信效度检验魏盛 刘玉国 王海苹 乔明琦【摘要】 目的引进症状严重程度每日记录量表(DRSP),为 PMS 诊断和疗效评价提供客观衡量工具。方法在 PMS 流行病学调查基础上,引进症状严重程度每日记录量表(DRSP),采用 Chronbachs 系数检测、分半法和重测法对量表稳定性和一致性进行检验;采用证实性因子分析对效度标准稳定性进行检验;采用效标关联法对效度进行估计。结果与结论引进修订的中文版 DRSP 具有较好的信度和效度,可以作为 PMS 诊断和疗效评价的客观衡量工具。 【关键词】 症状严重程度每日记录量表(DRSP);信度 ;效度AbstractObje

2、ctiveTo introduce the scale of Daily Record of Severity of Problems, provid the criterion of quantization evaluation for the diagnosis and curative effection of PMS.MethodsBased on the investigation of EPDML, we have introduced the scale of Daily Record of Severity of Problems,and checking up the st

3、ability and consistent of the scale by Chronbachs coefficient ,test-retest and Split-Half means; checking up the stability of the criterion of validity by factor analysis; evaluating the validity by criterion-related means. Results and ConclusionThe introduced and revised of DRSP has a high reliabil

4、ity and a good validity, which offers an effective evaluate instrument for the diagnosis and curative effection of PMS.Key wordsDaily Record of Severity of Problems(DRSP);reliability;validity经前期综合征(premenstrualsyndrome,PMS)是指在月经周期的黄体期有规律、反复发作的一组症状集合,主要包括躯体和心理症状。国外研究表明大约 75%的妇女患 PMS,国内为 41.9%1。但是目前,国

5、内尚缺乏统一的 PMS 诊断及疗效评价标准,对该病证的客观化测量工具也是缺乏的,因此本课题在 PMS 流行病学调查的基础上,引进了美国妇产科学会(ACOG)推荐的 PMS 诊断标准和症状严重程度每日记录量表(Daily Record of Severity of Problems,DRSP),经过翻译,修订,并对量表进行信度检验和效度估计,为 PMS 诊断和疗效评价提供客观衡量工具,为中、西医构筑一个共同认可的交流工具,对于推动中医药的现代化发展和东西方医学的相互交流具有重要的意义。DRSP 是由 Endicott 和 Harrison 研制的用于 PMS 诊断和疗效评价的等级量表,该量表包括

6、 14个条目,包含 24 个症状,量纲为 6 级。国外对该量表的信度和效度研究2认为,DRSP 具有良好稳定性和有效性,现在已经为国际医学界在诊断和疗效评价 PMS 领域得到广泛应用。笔者引进并修订了该量表,并通过大样本的流行病学调查,完成其国内应用的信度检验和效度估计,为 PMS诊断和疗效评价提供临床依据。1 对象与方法1.1 一般资料从北京、广州、济南、青岛、太原、福州各地的学生、工人、知识分子中筛选出符合 ACOG 诊断标准的 PMS 患者 947 例,年龄1845 岁,平均 28 岁,选取资料收集完整受试者 694 例,应用 DRSP,分别在连续两个月经周期的 59 天、经前 5 天填

7、写数据,对所收集数据进行信效度检验。其中月经 59 天为跟踪调查的卵泡期数据,经前 5 天为跟踪调查的经前期症状数据。1.2 统计方法重测信度及分半信度选用斯皮尔曼相关系数法,内部一致性选用 Chronbach 系数法,结构效度分析选用证实性因子分析。2 结果2.1DRSP 结构分析 DRSP 量表用于 PMS 诊断及疗效评价,通过探索性因子分析可推断该量表的内在结构组成。对患者第 1、2 月经周期“经前 5 天均分”进行探索性因子分析,结果显示:DRSP 量表分为 3 个维度,即情绪变化、症状体征、精神状态及影响程度。2.2DRSP 信度检验2.2.1DRSP 各表 Chronbach 系数

8、 Chronbachs 系数表示量表的内在一致性,是最常用的信度系数。其应用条件是:量表中所有条目应该是平行、共性的,即所有条目必须测量同一现象,并以相同程度解释该现象的变异3。本研究在 DRSP 量表结构分析基础上,对 DRSP 量表内部结构以及所有条目进行内部一致性检验,结果显示:情绪变化维度的 系数均在 0.85 以上;症状体征维度除了第一月经周期经前期的 系数为 0.769 外,其他的均在 0.8 以上;精神状态及影响程度维度及所有条目的 系数均在 0.9130.954 之间。2.2.2DRSP 分半信度本文采用 SPSS 13.0 中的 Scale 命令分析折半信度,将该量表所有条目

9、分为对等的两半,研究其内部一致性。结果显示:除 Correlation Between Forms 系数在 0.8290.888 之间;Spearman-BrownEqual Length、Coefficient Unequal Length、Guttman Split-Half Coefficient 系数均在 0.9 以上。2.2.3DRSP 重测信度重测信度(retest reliability)为常用信度评估方法,反映量表稳定性。本文对 PMS 患者连续两个月经周期“卵泡期(月经 5-9 天)均分” 、 “经前期(经前 5 天)的均分”进行同期相关性研究,结果显示:卵泡期各条目重测相关

10、系数值在 0.4410.593 之间,经前期的在 0.5550.723 之间。2.3DRSP 效度估计效度又称准确度,用于反映测量结果与“真值”的接近程度。本文主要进行的是结构效度、效标关联效度检验。2.3.1DRSP 结构效度 DRSP 结构效度是在应用探索性因子分析确定DRSP 量表结构的基础上,对第一、二月经周期卵泡期均分、经前期均分进行证实性因子分析,其分析结果和模型拟合程度评价见表 1。表 1 中文版 DRSP 结构效度考评2.3.2 中文版 DRSP 效标关联效度分析效标关联效度又称标准效度(criteria validity),以相对准确的测量指标作为“金标准”考察测量指标是否与

11、其一致。本研究以 DRSP 英文版作为效标,通过对 54 例英语专业的 PMS 患者连续两个月经周期(第一个月经周期为中文版,第二个月经周期为英文版)的信息采集,分析所填写的中英文版本 DRSP 的相关性。结果显示:由于存在着月经周期不同而带来的症状上的波动的影响,因此部分指标的相关系数较差,特别是经后 8 天和经后 9 天,该阶段处于无症状时期,且条目指标变化受社会事件影响较大,因此,该时期的相关性较差;而经前 5 天总分、经后 5-9 天总分、经前 1 天打分、经前 2 天打分的相关系数较好。经前总分、经后总分均达到 0.7 以上,提示以DRSP 英文版为效标,DRSP 中文版具有较好的效

12、标关联效度。3 讨论由探索性因子分析可知,DRSP 结构主要分为三大部分,一部分反映 PMS 患者的情绪异常变化,一部分反映 PMS 患者躯体症状以及体征,一部分反映其能力下降,兴趣减低以及对工作生活人际的影响。该结构的设置,基本上与 PMS 的症状特征相似,符合 PMS 的诊断标准,因此该结构分布是比较合理的。采用 Chronbachs 系数考察内部一致性,此系数越大,内部一致性越高,同质性越好。一般认为 系数大于 0.8 表示内部一致性极好, 在 0.60.8 表示较好,而低于 0.6 表示内部一致性较差4。通过对两个月经周期卵泡期、经前期的 3 个维度内部一致性进行分析,各维度 Chro

13、nbach 系数绝大多数大于 0.8,整个量表的Chronbach 系数均大于 0.9,表明此表具有良好的内部一致性。分半信度结果显示该量表在两个月经周期卵泡期、经前期的分半信度均达到了 0.9 以上, “Spearman-BrownEqual Length”值均在 0.9 以上,充分说明了该量表具有较强内部一致性。重测信度结果分析:重测信度用重测相关系数表示。从斯皮尔曼相关系数可以看出,其经前期总分重测信度达到 0.723,卵泡期为 0.699,说明该量表测量经前期症状比卵泡期具有较好稳定性。总分的重测信度比较理想,基本符合量表稳定性要求。而卵泡期各条目重测信度略差,其原因分析:由于 PMS

14、 临床特点为经前出现症状,经后减轻或消失,因此卵泡期各条目分值绝大多数为零或较低,但此阶段一些对受试者有刺激的社会事件,可能会引起条目分值波动,导致卵泡期各条目重测稳定性并不太理想。由于社会事件所引起的症状条目波动多限于几个易受外界环境影响的症状,如情绪维度的条目,而其他症状体征条目相对稳定,导致卵泡期、经前期量表各条目重测信度较低。因此该量表仍需进一步完善:如该量表各条目稳定性较差,原因主要包括两方面:(1)量表的条目在翻译成中文版时存在文化背景差异,受试者存在理解上的不一致,如何将该量表的条目内容更贴近生活、更容易理解、意义更直接是我们今后的工作中应该注意的;(2)由于 PMS 症状在不同

15、月经周期会有所波动,受生活事件影响较大,现有试验条件下,不可避免存在一些波动而导致不稳定,因此今后对该量表修订要在严格控制试验条件的情况下进行。结构效度结果分析:结构效度是评价变量之间相关关系是否与理论预测一致的一个指标。理论假设提示可能存在潜在结构间的关系是正的、负的或零相关,如果结果与预测相符,就认为存在结构效度。根据对 DRSP 条目在经前期收集资料的探索性因子分析结果可知,该量表的 1、2、3、4 条目均为反映情绪变化,称为“情绪变化维度” , 7、8、9、11 条目主要为症状和体征,称为“症状体征”维度; 5、6、10、12、13、14 条目主要反映精神状态及影响程度,称为“影响程度

16、”维度。以上述 3 个维度作为该量表内在结构,对该量表进行证实性因子分析,分析其拟合优度。从以上指标分析结构效度的拟合程度。卡方值(2):自由度相同下,2 值越小表示模型与数据相斥的机会较低,因此理想的结构方程应该是不显著的 2 值,2 值很小说明拟合很好;2 值受多种因素的影响很不稳定,在很大样本时不宜用 2 检验作为拒绝一个模型的理由,应参考其他一些评价指标。拟合优度指数GFI(Goodness of Fit Index)和调整自由度的拟合优度指数 AGFI:这两个指数的值在 01 之间,越接近于 1,则该模型越好,一般大于 0.9 时,则认为模型拟合观测数据;以上结构模型的评价 GFI

17、除了第二月经周期卵泡期为 0.874 以外,其他各阶段均大于 0.9,模型拟合良好。残差均方根RMR(Root Mean Square Residua1):RMR 反映了 S 矩阵与 C 矩阵残差的大小,其值越小,则该模型越好;以上模型 RMR 均在 0.030.05 之间,该指标比较理想。标准化残差均方根(standardized root mean square residual, SRMR):与 RMR 基本一致,以上模型 SRMR 均在 0.030.05 之间,该指标也比较理想。近似误差均方根(root mean square error of approximation, RMSEA

18、):该指标对模型的评价参考值如下5:小于0.05 代表接近拟合,0.050.08 代表相当拟合,0.080.1 代表一般拟合,大于 0.1 代表不拟合;以上模型该指标均在 0.080.1 之间,说明该指标所体现的拟合程度一般。比较拟合指数 (Comparative Fit Index, CFI):CFI 是通过与独立模型相比较来评价拟合程度,即使是对小样本估计模型拟合时也能做得很好。赋范拟合指数(normed fit index,NFI):NFI 反映了设定模型比独立模型在拟合上的改善“增量” ,其抽样分布平均值与样本规模 N 正相关,因此在小样本时低估模型拟合度。非范拟合指数(non-nor

19、med fit index,NNFI):NNFI 处理了模型自由度对拟合指数的影响,它的问题是其估计值变化很大,有时能超出 01 范围,而有时在小样本时又太小。CFI、NFI、NNFI 愈接近于 1 愈好,一般在 0.9 及以上表示模型拟合较好6。以上模型 CFI、NFI、NNFI 指标均大于 0.9,模型较为理想。通过信效度检验分析说明,引进修订的中文版 DRSP 具有良好的重测信度和内部一致性,具有良好的结构效度,与英文版 DRSP 具有良好的效标关联效度,可以作为 PMS 的诊断和疗效评价的客观衡量工具。【参考文献】1 乔明琦,张珍玉.经前期综合征症候分布规律的流行病学调查研究.中国中医

20、基础医学杂志,1997,3(3):3.2Endicott J, Nee J, Harrison W. Daily Record of Severity of Problems:reliability and validity. Arch Womens Ment Health,2006, 9: 41-49.3 许军,郭榕,刘永生,等.自评健康评定量表修订版的反应度研究.中国卫生统计,2003,5 (20):272-275.4 马文军,潘波.问卷的信度和效度以及如何用 SAS 软件分析.中国卫生统计,2000,17(6):364.5 方敏,孙影.结构方程模型应用的几个问题.中国卫生统计,2006,23(2):184-187.6 史雅翼.线性结构方程模型评价指标的应用.中国医院统计,2001,8(4):237-238.

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