死亡態度描繪量表在醫學生中的適用性研究

陳倩楠，張 靜，錢志剛

（蚌埠醫學院研究生院，安徽蚌埠，233000）

死亡態度指個體對死亡的認知態度，包括積極態度和消極態度［1］。調查顯示自殺是大學生非正常死亡的首位原因［2］，自殺不僅給周圍同學帶來心理創傷，給家庭帶來沉重打擊，也給社會造成巨大負面影響［3］。由于醫學專業的特殊性，醫學生會有更多與死亡接觸的機會，研究［4］發現必須面對死亡和因死亡而產生的情感負擔是醫學生的壓力之一，死亡態度對醫學生醫學行為及死亡價值觀都產生重要影響［5-6］。評估醫學生的死亡態度對樹立正確的死亡價值觀至關重要，醫學生不僅要評估自己的死亡態度，還需要在以后的臨床工作中評估臨終患者及其家屬的死亡態度［7］。有學者認為醫務人員具備客觀恰當的死亡態度有利于更好地與患者及家屬溝通［8］，并為患者及家屬提供更多支持性的精神服務［9-10］，由此可見有效評估醫學生死亡態度的工具是十分必要的。死亡態度描繪量表（修訂版）（DAP-R）由Wong等人于1994年編制，唐魯于2013年漢化形成中文版用于評估臨床護士死亡態度［11］，該量表已在國內外被廣泛應用不同人群。查閱文獻未發現該量表在中國醫學生中進行適用性研究，本研究旨在檢驗DAP-R量表是否在中國醫學生中適用。

1 資料與方法

1.1 一般資料

2020年11月—12月選取安徽省某醫學高校護理、臨床、口腔、檢驗、麻醉專業醫學生為研究對象。調查前獲得各年級輔導員知情同意，通過年級QQ群發放電子一般情況調查表和DAP-R量表，并告知本次研究的目的、方法、意義、注意事項，強調研究遵循匿名、知情同意、自愿參與原則［12］。研究對象納入標準：①知情同意并自愿參與。量表剔除標準［13］：①填寫缺失項超過20%；②答題時間＜1 min。

1.2 方法

1.2.1 研究工具

1.2.1.1 一般情況調查表：由研究小組在文獻回顧基礎上自行設計，包括所在年級、性別、民族等信息。

1.2.1.2 死亡態度描繪量表(修訂版)：DAP-R量表包含死亡恐懼（7個條目）、死亡逃避（5個條目）、自然接受（5個條目）、趨近接受（10個條目）、逃離接受（5個條目）5個維度32個條目，每個條目均采用Likert 5級評分法，計分方式：“非常同意”=5分、“同意”=4 分、“中立”=3 分、“不同意”=2 分、“非常不同意”=1分，維度得分高低說明趨向于該維度死亡態度的高低[14]。中文版總量表Cronbach′sα系數為 0.875，折半系數為0.864，各維度Cronbach′sα系數均在0.7以上及經探索性因子分析顯示量表信效度良好。

1.2.2 量表的信效度評價指標

1.2.2.1 項目分析：采用答案分布法、臨界比值法（極端值法）、條目總分相關法，條目刪除標準［15-18］：①條目與量表的r值＜0.3；②CR＜3或P＜0.05；③條目的答案選擇率＞80%。

1.2.2.2 信度檢驗：采用內部一致性Cronbach′s α系數和前后折半信度Spearman-Brown系數評價信度。

1.2.2.3 效度檢驗：采用探索性因子分析、內部相關性分析、驗證性因子分析評價量表的結構效度，采用相應條目與所屬維度的Pearson相關系數（r）評價量表內容效度［19］。結構效度：根據KMO值和Bartlett球形檢驗結果判別是否適合進行因子分析，以主成分分析法產生的因子結構碎石圖、特征值＞1、累積方差貢獻率＞50%為依據確定因子數［20］，以條目相應因子載荷＞0.4且在其他因子上載荷較低［21］為標準，若存在條目雙載荷或多載荷情況時，應結合整體量表測量情況和專業知識給予刪除或保留。內部相關性：計算各維度間的Pearson相關系數及各維度與總量表的Pearson相關系數。

1.3 統計學方法

采用Excel軟件對數據進行整理，采用SPSS26.0及AMOS 20.0軟件對數據進行統計分析，檢驗水準α=0.05，P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一般情況調查

本研究共回收850份量表，有效量表846份，刪除作答時間＜1 min的4份無效量表，有效回收率為99.53%。專業：護理257（30.38%）人，臨床302（35.70%）人，口腔114（13.48%），人檢驗94（11.11%）人，麻醉79（9.34%）人；年級：大學一年級270（31.92%）人，大學二年級254（30.02%）人，大學三年級150（17.73%）人，大學四年級172（20.33%）人；性別：男 359（42.43%）人，女 487（57.57%）人；民族：漢族822（97.16%）人，其他民族24（2.84%）人；獨生子女229（27.07%）人，非獨生子女617（72.93%）人；戶籍所在地：農村地區546（64.54%）人，城市300（35.45%）人。

2.2 項目分析

條目的可靠性和代表性決定量表的信效度，項目分析是條目修改、刪除、保留的部分依據［22］。采用條目與總量表的r值評價條目的可靠性和代表性［23］，結果顯示除條目6、14、17、24外，其余條目與總量表的r值為0.400～0.680（均＞0.3且P＜0.05），說明其余條目代表性好。計算臨界比值時，先把量表總分按降序排列，前27%的研究對象納入高分組（總分≥98分），后27%的研究對象納入低分組（總分≤83分），再進行獨立樣本t檢驗，結果顯示條目 6、14、17、24的 CR 值分別為2.054、1.035、1.335、1.707，相對應P值為0.041、0.303、0.183、0.088，其余條目CR值均＞3且P＜0.05，說明其余條目能鑒別出不同研究對象的死亡態度差異［24］。答案分布代表了條目答案選擇的集中趨勢，若所占百分比＞80%則說明條目沒有區分度呈偏態分布［25］。本研究各條目答案選擇率＜80%。項目分析顯示除條目6、14、17、24外，其余條目和量表總體上具有較高的同質性、代表性、且條目具有較好的鑒別能力。項目分析結果見表1。

2.3 信度分析

信度反應了測量工具內部一致性和穩定性［26］。本研究采用Cronbach′sα系數及折半信度系數評價量表信度，二者均表示量表內部一致性［27］，普遍認為總量表Cronbach's α系數≥0.8、維度Cronbach's α系數≥0.7、折半系數≥0.7時量表信度良好［28］，量表Cronbach′s α系數＞0.9、折半系數＞0.8，認為量表信度較好［29］。本研究總量表的Cronbach′s α系數為0.911（大于0.8且大于中文版 0.875），各維度的 Cronbach′s α 系數為0.794～0.897（大于0.7且大于中文版各維度0.577～0.832），Spearman-Brown 系數為 0.773～0.860（大于0.7且大于中文版0.594～0.772），表明量表具有較好的信度。量表信度結果見表2。

2.4 效度分析

2.4.1 內容效度

效度反映了測量工具測量期望概念的程度[30]。內容效度指按照量表中條目與所屬維度的定義，評定條目內容與所屬維度的一致性程度[31]，一致性越高說明量表內容效度越好。5個維度與相應條目r值分別為0.531～0.841、0.644～0.821、0.750～0.841、0.670～0.816、0.807～0.880，r值＞3且P＜0.05，說明條目能較好的反應所屬維度內容。

2.4.2 結構效度

結構效度反映的是量表與其所依據理論框架的一致性和符合程度［32］。采用探索性因子分析和內部相關性分析評價量表的結構效度。探索性因子分析時，KMO值為0.930＞0.6，說明變量之間偏相關性弱，相關矩陣不是一個單位矩陣，適合進行探索性因子分析；Bartlett球形檢驗近似卡方值為15023.416且P＜0.001，說明可以使用提取因子方法［33］。主成分分析法提取出5個特征根＞1的因子，碎石圖從第6個因子開始趨于平緩，說明提取拐點及之前的因子［34］，5個因子特征根分別為 6.651、4.632、3.026、2.723、2.628，分別解釋變異量為20.785%、14.474%、9.457%、8.509%、8.211%，解釋總變異的61.436%，說明死亡態度的信息量能被5個因子有效提取，本研究5個因子結構與中文版量表維度結構一致。最大方差正交旋轉得到條目在所屬因子上的載荷值，結果顯示條目1在因子1、2上的載荷分別為0.334、0.574，且差值＞0.2，其余條目在相應因子上載荷為0.402～0.864，均進入各自維度范圍。條目8、25、27存在雙載荷現象，載荷均＞0.4，在因子4上的載荷值均大于因子5上的載荷值且差值均＜0.2，按照載荷大小把條目8、25、27分別納入中文版所屬因子4。因子1包括條目1、2、7、18、20、21、32，因子載荷為0.334～0.667；因子2包括條目3、1、12、19、26，因子載荷為0.573～0.785；因子3包括條目 6、14、17、24、30，因子載荷為 0.632～0.828；因子4包括條目4、8、13、15、16、22、25、27、28、31，因子載荷為0.402～0.697；因子5包括條目5、9、11、23、29，因子載荷為0.603～0.864，旋轉后的因子載荷矩陣見表3。條目特征值碎石圖見圖1。驗證性因子分析結果顯示：卡方/自由度（Chi-Square/df）為1.794，擬合優度指數（GFI）為0.844，均方根殘差（RMR）為0.077，近似誤差均方根（RMSEA）為0.069、規范擬合指數（NFI）為0.853、Tucker-Lewis系數（TLI）為0.866、比較擬合指數（CFI）為0.879。

圖1 條目特征值碎石圖

表3 旋轉后的因子載荷矩陣

內部相關矩陣顯示，自然接受維度與其他維度r值為-0.022～0.094，與總量表的r值為0.254，其余維度與總量表r值為0.663～0.834，且大于各維度間的r值為0.208～0.709（P＜0.05）。說明雖各維度從不同方面共同說明死亡態度，但量表結構效度一般。維度間及維度與總量表的相關系數見表4。

表4 DAP-R量表維度間及維度與總量表的相關系數

3 討論

本研究中量表信度檢驗時Cronbach′s α系數、Spearman-Brown系數均大于中文版量表信度，這可能與本次納入樣本量較多有關。本研究納入850名醫學生，樣本量的差異性在很大程度上影響量表信效度檢驗。項目分析結果顯示條目6、14、17、24與總量表的r值分別為0.145、0.158、0.145、0.142，且修正后的項與總計相關性分別為0.097、0.107、0.091、0.090，均小于 0.3；條目6、14、17、24的 CR 值分別為 2.054、1.035、1.335、1.707，均小于3，相對應的P值分別為0.041、0.303、0.183、0.088，說明條目 6、14、17、24均不符合項目分析要求。條目刪除后的Cronbach’s α系數顯示，刪除條目 6、14、17、24后量表 Cronbach′s α 系數均 增加，分別為 0.913、0.913、0.914、0.914，均大于總量表 Cronbach’s α 系數0.911，說明應刪除條目6、14、17、24，4個條目均屬于自然接受維度。

內部相關性分析結果顯示，自然接受維度與其他維度r值為-0.022～0.094，與總量表的r值為0.254，說明自然接受維度與其他維度相關性弱，不符合測量學要求，各項結果均顯示理論上應該刪除條目6、14、17、24。驗證性因子分析結果顯示 Chi-Square/df為 1.794＜2、GFI為 0.844＜0.90、RMR 為 0.077＜0.05、RMSEA 為 0.069＜0.08、NFI為 0.853＜0.90、TLI為 0.866＜0.90、CFI為0.879＜0.90，說明模型擬合一般。自然接受維度代表中立死亡態度，該維度認為死亡是生命過程中自然的一部分且不可避免的，對于死亡既不害怕也不歡迎，不論死亡是好是壞都可以坦然接受，綜合考慮4個條目意義及自然接受維度內容，可能是導致該維度與量表相關性僅為0.254，該維度相應條目與總量表相關系數僅為0.145～0.353及CR＜3的原因。查閱文獻發現量表漢化過程文化調適階段，專家組中并未納入關于死亡方向的心理學專家，由于中西方文化、宗教信仰、思維方式、研究對象的差異性可能導致量表條目內容未能充分表達源量表條目內容，是否刪除4個條目及DAP-R量表是否適用于醫學生還需進一步驗證。

本研究經過嚴格的信效度檢驗，中文版DAP-R量表除個別條目需進一步驗證外，其余條目在醫學生中均具有較好的信效度，基本符合統計測量學要求。總體來看，量表在醫學生中具有較好的信度，然而效度一般，有待于進一步驗證在醫學生中的適用性。由于科研經費和時間的限制，研究雖僅以某高校醫學生為研究對象，但很大程度上驗證了上述結論。在未來的研究中，將進一步檢驗量表效度，必要時對個別條目進行進一步細化和修改，以最終確定適合我國醫學生的死亡態度量表。

利益沖突聲明：作者聲明本文無利益沖突。