病人決策沖突評估工具的研究進展

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在“以病人為中心”的醫療模式下，病人參與醫療、護理決策的思想日益受到關注，但在實際臨床醫療工作中，病人往往因缺乏對決策內容的全面認識導致出現決策沖突的困境。決策沖突一詞最初由Janis等于1977年提出，是指個體對將要接受或拒絕的行動同時持有反對傾向[1]。加拿大渥太華決策支持框架組織認為決策沖突是指病人在醫療活動中對將要選擇的治療方案內心充滿不確定性，而這種不確定性會增加病人或決策者心理和生理并發癥發生的風險[2]。目前關于決策沖突沒有形成統一的定義，但是決策沖突對病人自身以及醫療質量的影響是公認的，首先對病人自身來講，決策沖突會降低病人的生活質量，引起病人焦慮、抑郁，導致決策后悔[3]；其次對醫療質量，病人由于決策沖突，對治療選擇躊躇不決，延遲決策，不僅嚴重阻礙了醫療護理工作的順利進行[4]，而且有可能導致病人錯過最佳的治療時機，從而影響治療效果[5]，出現不良的醫療結局時甚至會歸咎于醫生[6]，引起醫患糾紛。決策沖突的來源包含內源性和外源性因素，內源性因素由于決策內容本身存在著不確定性難以做出有效的處理，但是可以通過對外源性因素進行干預尋找解決決策沖突的辦法。O'Connor[7]認為應對病人決策沖突可以分4步：①診斷病人是否有決策沖突；②識別病人決策沖突的影響因素，是信息缺乏還是價值觀不明確或是缺乏支持；③確定決策過程質量；④評價決策支持的干預效果。根據O'Connor的觀點，要解決決策沖突，首先需要有效的評估工具來測量病人是否有決策沖突，本研究就目前常用的決策沖突方式及其應用進展做一綜述，以期為日后研究決策沖突提供參考依據。

1 決策沖突評估工具

通過決策沖突評估工具，判斷病人是否存在決策沖突及嚴重程度，識別導致病人決策沖突的影響因素，以期通過對其影響因素進行有效干預，緩解病人的決策沖突。目前常用的決策沖突評估工具主要有決策沖突量表(decision conflict Scale，DCS)和SURE量表。

1.1 DCS

DCS是由O'Connor[7]于1995年編制的英文版評分量表，是目前應用最多、最廣的決策沖突評價工具，常常用于診斷病人決策沖突，識別病人決策支持需求，判斷決策過程質量，評價決策支持干預的效果，評估個人對將要采取的行動的不確定程度[8-9]。Legare等[10]指出DCS是用來評估病人決策沖突的獨特工具，該量表包含16個條目，每個條目計分采用Likert 5級評分法，即從“非常同意”(0分)到“非常不同意”(4分)。總分除以16再乘以25得滿分100分，即分值為0分～100分[8]，0分表示無決策沖突，100分表示極高的決策沖突。<25.0分表明決策有效，>37.5分則表示決策拖延或者感覺對做出的決策感覺不確信，得分越高則決策沖突程度越嚴重[11]。16個條目中共有5個維度：①決策支持——測量病人在制定決策時是否有建議和支持，沒有壓力；②不確定性——測量病人是否確定哪種醫療方案對自己最好；③知情——測量病人是否了解可選治療方案存在的潛在利益和風險；④價值澄清——測量病人是否明確對醫療服務的個人價值觀；⑤有效的決策——測量病人是否感覺做了一個有效的決策。經檢驗，重測信度為0.81，Cronbach's α系數為0.78～0.92，表明該量表用于測量決策沖突有良好的信效度，該研究也證實該量表能夠識別受試者是否存在決策沖突。該量表初始版本為英文版，自研發以來，被來自世界各地的學者本土化，并用于測量本國病人的決策沖突狀況，目前已有以下幾個主要版本。

1.1.1 日語版

日本學者Kawaguchi等[12]以100例被推薦使用新化療藥物的癌癥病人為研究對象，采用翻譯和回譯的方法，通過跨文化調試形成日語版DCS，結果表明DCS的5個維度均有很高的內部一致性(Cronbach's α系數為0.84～0.96)，聚類分析顯示有很強的有效性，說明日語版DCS適合癌癥病人決策沖突的測量。同時該研究顯示，癌癥病人在接受藥劑師關于新化療藥物的信息后，決策沖突總得分從40.2分下降至31.7分，差異有統計學意義(P<0.001)，表明藥劑師提供的信息能降低需要使用新化療藥物病人的決策沖突。不過日文版和原版DCS結構效度有所差異，尤其是不確定性和決策有效性，日文版DCS認為不確定性和決策有效性屬于同一維度。這可能跟研究對象不同以及研究對象的決策控制偏好不同有關。Keating等[13]認為病人在決策制定中的角色與他們的決策特征有關，因治療證據、治療方法的不同而不同。

1.1.2 韓語版

韓國學者Lee等[14]以209例65歲社區老人為研究對象，以結構式調查問卷的形式探索決策沖突與社會支持之間的關系，結果表明，社會支持對降低社區老人決策沖突有非常重要的作用，同時該文也提到韓語版DCS Cronbach's α系數為0.90，這說明DCS經韓語化后對測量韓國人的決策沖突也有良好的信效度。另外Sim等[2]選取韓國2家醫院是以癌癥病人為研究對象，將韓語版DCS用于測量癌癥病人，結果表明足夠的信息與低決策沖突相關。因此，根據韓國學者的研究報告，社會支持、信息提供是降低病人決策沖突的有效措施，這為我們日后制定降低決策沖突措施提供了參考依據。

1.1.3 荷蘭語版

荷蘭學者Koedoot等[15]為了探索荷蘭語版DCS的信效度，將原DCS的5個維度改編成3個維度：①選擇不確定性——測量病人決策制定時的不確定程度；②導致不確定性的原因——測量導致病人決策不確定的原因及程度；③感知決策的有效性——測量病人認可決策的有效程度。選取29例面臨是否采用姑息化療的癌癥病人和114例將要選擇乳房切除術或乳房腫瘤切除術后放療的乳腺癌病人為研究對象，結果顯示，兩組病人3個維度的可靠性系數分別為0.52、0.80、0.84和0.74、0.83、0.83，總體Cronbach's α系數為0.78～0.89。隨后進行探索性因子分析，結果表明，應用4維度取代研究之初設計的3維度，結合可靠性系數分析，該作者認為DCS的心理測量屬性在荷蘭癌癥病人中只有部分得到確認，不過他也提到該量表是研究解決醫療決策質量的一個有價值的工具。

1.1.4 中文版

中國香港學者Lam等[16]將原DCS翻譯成中文后，調查471例診斷為乳腺癌等待會診的婦女，通過驗證性因子分析、內部一致性分析、聚類和判別有效性分析，結果表明，原量表的因子結果不太適合所選研究對象，經過探索性因子分析得出3維度結構，即不確定性、決策有效性和支持，Cronbach's α系數為0.51～0.87。Lam等[16]認為DCS的臨床有效性可以確定，但是因子有效性并不明確，所以最終該作者認為包含14條目、3維度的中文版DCS是評估欲行手術治療的乳腺癌病人決策沖突的有效和實用工具，對評估乳腺癌病人決策滿意度有良好的潛在使用效果。

1.1.5 其他

DCS應用十分廣泛。除上述版本外，還有法語版，法國學者Mancini等[17]對644例面臨是否決定做乳腺癌易感基因檢測的乳腺癌或卵巢癌病人進行決策沖突的相關研究，結果法語版DCS總體Cronbach's α系數為0.913，內部一致性高且有良好的效標效度。西班牙學者Urrutia等[18]以331名大學一年級學生為研究對象，結果Cronbach's α系數為0.80，該作者認為西班牙語版DCS是評價決策沖突的一個有效且實用的工具。Song等[19]對臨終病人決策質量的一項研究認為盡管DCS有良好的信效度，但由于該量表的不確定性、維度缺乏、鑒別能力及與其他維度的關聯，所以在測量臨終病人決策沖突時不確定性維度可能被淘汰，當然他并沒有否認DCS在測量決策沖突中的有效性，Lam等[16]也有類似的觀點。另外，由于DCS條目較多不便于操作，衛生工作人員并沒有將DCS作為決策沖突的常規篩查工具[20]。通過對上述幾種版本的DCS進行分析，可以認為盡管初始量表在當時特定的文化環境下對特定的病人測量有良好的信效度，但是當文化背景、時間、研究對象發生變化，該量表的有效性均會有一定的變化，這需研究者結合本地文化特色、病種特點做相應調試，才能獲得信效度高的決策沖突評估工具。Mancini等[17]也曾提到DCS作為測量病人在制定醫療決策過程中決策沖突水平的一個工具，需要將決策制定環境考慮在內。從研究對象來看，研究者多選擇癌癥病人為研究對象，其中又以乳腺癌病人居多，這可能跟乳腺癌病人可選擇的治療方案有更多關系。

綜上所述，O'Connor[7]研制的DCS自開發以來，被世界上許多國家的學者研究并應用，研究對象也呈現多樣化，無疑DCS儼然已成為應用最廣、最多的決策沖突評價工具。根據目前的研究結果來看，DCS信效度的影響因素除了文化差異外，還有病種差異的影響。我國香港學者Lam等[16]改編了DCS，形成中文版DCS(Ch-DCS)，但是由于僅選擇了香港地區的乳腺癌病人為研究對象，考慮到大陸和香港仍存在一定的文化差異，所以，若將DCS應用于大陸病人，仍需要做量表的信效度檢驗，尤其是在選擇非乳腺癌病人時。原DCS包含5個維度，但是各國學者在將其改編應用于本國研究對象時，經統計學分析，將原量表的5維度改變成3維度或4維度，或對量表條目數進行刪減，信效度更好，這提示醫護人員在使用DCS時，不可翻譯成本國語言后直接應用，重新進行信效度檢驗及對量表內容及結構做相應的調試是非常有必要的。盡管DCS在不同的研究者眼中有不同的觀點，但是就其研究結論及量表本身來看，該量表仍是測量病人決策沖突，評價決策滿意度的主要工具。

1.2 SURE量表

DCS得分與病人的知識、治療或篩查目的、決策后悔以及當出現消極結果時病人對醫生的責備有關[21]。醫生可以通過DCS評估病人的決策沖突狀況并提供適當的支持以降低決策沖突帶來的負面效應[22]。但是DCS有16個條目，使用時需要花費醫生較多的時間來評估和分析量表得分，在一定程度上影響臨床工作效率。為了能讓醫生快速識別病人是否存在決策沖突，Legare等[10]基于渥太華決策支持框架關于決策參與階段的核心概念：感覺不確定、感覺知情、感覺價值觀明確、感覺決策支持開發了SURE量表，SURE量表由Legare等[10]于2010年研制，該量表僅包含4個條目，即：S-sure of yourself(你是否確信最適合你的選擇)；U-understand information(你是否知道每個選擇的益處和風險)；R-risk/benefit ration(你清楚對你最重要的效益和風險嗎)；E-encouragement(你有足夠的支持和建議去做出選擇嗎)？每個條目回答“是/否”。SURE量表以臨床為導向，幫助醫生識別病人在臨床醫療活動中顯著的決策沖突。Legare等[10]以123例考慮產前唐氏篩查的法國孕婦和1 474例觀看特定條件決策輔助視頻的英國病人為研究對象進行研究。結果表明，SURE量表對英語和法語國家的病人都是用于測量決策沖突的有效工具，穩定性適中，其中法國孕婦Cronbach's α系數為0.54，英國病人Cronbach's α系數為0.65。Ferron等[11]將SURE量表和DCS量表同時測量同一批病人的決策沖突，以DCS測量結果作為金標準，結果顯示SURE的靈敏度和特異度分別為94.1%和89.8%，該量表和DCS相關系數為0.46，表明SURE量表在測量病人決策沖突時有良好的心理測量特性。由于其條目少，量表每個條目均代表1個測量維度，可快速識別病人是否存在決策沖突及導致決策沖突的原因，便于操作和管理，且靈敏度和特異度均比較理想，可作為臨床工作人員評價病人決策沖突的常規篩查工具。但是目前SURE量表在國內外應用并不多，可能是因為該量表開發時間不長，研究者對其信效度仍存在一定的質疑，另一方面研究對象的選擇、文化環境的差異都有可能對該量表的信效度產生影響，所以使用SURE測量病人決策沖突的有效性還需更多的研究驗證。

2 小結

決策沖突評估工具主要以DCS使用居多，已被許多國家的學者進行本土化使用，也證實該量表在不同類型的病人中使用均有良好的信效度，但是該量表存在的弊端也需要引起注意，主要弊端就是該量表條目較多，臨床醫生使用該量表將耗費較多的時間，不太適用于現在繁重的醫療工作環境，這也將導致醫生無暇顧及病人是否存在決策沖突。而SURE量表條目數較少，可作為臨床醫生篩查病人決策沖突的工具，但其信度和效度均需要更多的臨床研究證實。識別病人是否有決策沖突及影響因素是應對病人決策沖突的關鍵一步，所以有效的決策沖突評估工具至關重要。目前關于決策沖突的研究主要在國外，國內相對欠缺，鑒于國內外決策沖突評估工具研究現狀，筆者建議使用O'Connor[7]編制的DCS，但是在應用于本土病人時，需要對其做一定調試，根據需要可適當刪減條目數。在未來的研究中，應更加積極地關注決策沖突病人，努力開發和驗證適合測量我國病人決策沖突的有效評估工具，對癥下藥，有效地緩解病人決策沖突，創造良好的醫患關系。

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