自測健康評定量表應用于高血壓患者的信效度研究*

豐志強 尹文強△ 趙茲旋 周龍德 陳興民 馬廣斌 唐昌海 陳鐘鳴

【提 要】 目的 考評自測健康評定量表(multiple-item self-rated health measurement scale，SRHMS)應用于高血壓患者的信度和效度。方法 選取1219名高血壓患者應用自測健康評定量表進行測試，使用Cronbach′s α系數和分半信度系數分析SRHMS的內部一致性，使用Spearman相關系數分析其內容效度，使用驗證性因子分析對SRHMS的結構效度進行分析。結果 信度分析結果顯示總量表以及三個子量表的Cronbach′s α系數均大于0.8，分半信度系數均大于0.7，說明該量表信度良好。Spearman相關系數結果顯示各維度與相應子量表間相關性強，而與其他子量表相關性較弱，量表一階驗證性因子分析和二階驗證性因子分析顯示各項因子載荷系數與各項擬合指標均符合標準，說明該量表的內容效度和結構效度良好。結論 自測健康評定量表應用于高血壓患者具有良好的信效度，能夠準確、全面地反映高血壓患者的自測健康水平。

高血壓是一種常見慢性非傳染性疾病，是中國心腦血管疾病死亡的主要原因[1-2]。近年來隨著人們生活方式改變和人口老齡化的加劇，我國高血壓患病人數持續增加，其已并被確定為我國第二大健康危險因素，每年造成約200萬人過早死亡[3-4]。高血壓已成為我國重要的公共衛生問題[5-6]。有效識別和分析高血壓患者的健康狀況對于高血壓防控工作具有重要意義。

自測健康評定量表(multiple-item self-rated health measurement scale，SRHMS)基于WHO對健康的定義，選取生理健康、心理健康和社會健康三個角度，并結合中國國情和文化背景等特點，能夠比較直觀、全面地對人群健康進行測量[7-8]。因其條目精煉、易于實施和管理，被許多研究者用于人群健康測量的實踐中[9-11]。

不同人群的健康狀況及其影響因素存在著較大差別，高血壓作為一種常見慢性病，應在健康測量中適度考慮其自身健康特點，且現有自測健康評定量表的研究實踐中，針對高血壓等慢病患者的信效度研究較少。本研究基于該量表在高血壓患者中應用的信度和效度進行分析驗證，其結果對于進一步驗證自測健康評定量表在高血壓人群中的應用效果，并豐富該量表的應用場景具有一定的參考價值。

對象與方法

1.調查對象

本研究運用多階段分層隨機抽樣的方法，于2019年4月在日照市四個縣(區)中隨機抽取嵐山和五蓮兩縣(區)，并在每個縣(區)隨機抽取8個街鎮，共計調查16個街鎮。以18 歲以上的居民為調查對象(排除認知功能有障礙者)，由經過培訓的社區衛生服務中心護士進行血壓測量。在調查對象靜坐15分鐘后，使用標準水銀血壓計進行3次血壓測量，每次測量之間休息30秒，取最后兩次讀數的平均值用于分析。高血壓定義為在未使用任何抗高血壓藥物的情況下，現場測量收縮壓(SBP)≥140mm Hg和(或)舒張壓(DBP)≥90mmHg。本研究共計調查高血壓患者1219名，并采用SRHMS進行現場測評。

2.研究工具

本研究采用自測健康評定量表對調查對象進行健康自評。該量表是由許軍等基于WHO的健康定義，依據專家咨詢和現場調查法論證而建立的適合我國社會和文化背景的健康測量工具，能夠較為全面地反映健康的內涵。自測健康評定量表由生理健康、心理健康和社會健康3個子量表組成，共48個項目(條目18、34、47、48為總體健康自測條目，不參與計分)。48個項目又分為9個維度：身體癥狀與器官功能(physical symptom and organ function，B1)、日常生活功能(daily life function，B2)、軀體活動(physical activity function，B3)、正向情緒(positive emotion，M1)、心理社會癥狀與負性情緒(psychological symptoms and negative emotions，M2)、認知功能(cognitive function，M3)、角色活動與社會適應(role activity and social adaptation，S1)、社會資源與社會聯系(social resource and social contact，S2)、社會支持(social support，S3)。自測健康評定量表采用模擬線性方式進行評分，各個條目下方均有一條10cm的線，被調查者通過在線上劃上“X”號作答，每個條目的最高分10分，最低分0分。

3.分析方法

使用SPSS 21.0軟件進統計學分析和信度檢驗，采用AMOS 21.0軟件進行驗證性因子分析(confirmatory factor analysis，CFA)，通過模型擬合情況來對量表的效度進行考評，以P<0.05為差異有統計學意義。

結 果

1.基本情況

本次調查共計發放問卷1245份，回收有效問卷1219份，占97.9%。在參與調查的高血壓患者中女性居多，共計825人，占67.7%，男性偏少，共394人，占32.3%；年齡分布中40至60歲共740人，占60.7%，小于40歲66人，占5.4%，大于60歲共413人，占33.9%；婚姻情況以已婚為主，共計1128人，占92.5%；戶籍狀況中城市戶口667人，占54.7%，農村戶口552人，占45，3%；有醫療保險者共計1198人，占98.3%，無醫療保險者21人，占21.3%。

2.自測健康評定量表應用于高血壓患者的信度分析

本研究通過計算Cronbach′s α系數和分半信度系數對SRHMS應用于高血壓患者健康測量的信度進行評價。結果顯示，總量表的Cronbach′ s α系數為0.946，生理健康子量表、心理健康子量表和社會健康子量表的Cronbach′ s α系數分別為0.882、0.899和0.915，均大于0.8，說明該量表內部一致性良好。分半信度結果顯示，總量表分半信度為0.824，生理健康子量表、心理健康子量表和社會健康子量表的分半信度分別為0.709、0.863和0.838，均大于0.7，說明分半信度較好。總量表和3個子量表的信度系數詳見表1。

表1 自測健康評定量表總量表和子量表信度

3.自測健康評定量表應用于高血壓患者的效度分析

(1)子量表間的相關分析

采用Spearman相關分析對各維度得分與子量表得分之間的相關系數進行計算。結果顯示，各維度得分與相應子量表得分的相關系數較大(0.661～0.923，P<0.001)，與其他子量表相關系數較小(0.367～0.665，P<0.001)，符合SRHMS設計的維度劃分，其內容效度較好，具體結果如表2所示。

表2 自測健康評定量表各維度與子量表間Spearman相關系數

(2)自測健康評定量表一階驗證性因子分析

根據SRHMS設計的維度劃分，共包括9個維度，44個測量條目，因此使用AMOS建立體現9個潛變量和44個測量變量(依次標記為 SR1～SR44)相互關系的一階九因子模型。

采用最大似然法(maximum likelihood method，ML)對初始驗證模型進行擬合修正，初始驗證模型識別后擬合效果不理想，說明該模型相關條目間的關聯沒有釋放。在有實證指導且有專業意義的前提下依據修正指數(modification indices，MI)提示對模型參數進行修正，即增加了個別條目間的相關路徑。依據修正指數，在“e1?e3”、“e2?e6”、“e3?e4”、“e8?e9”、“e13?e14”、“e23?e24”、“e33?e34”、“e36?e41”、“e40?e43”間建立聯系，并分別對變量進行了釋放，修正后相關指標的擬合結果均達到標準并確定最終模型，驗證模型整體擬合優度指標均達到標準[12-15]，如表3所示。

表3 一階模型整體擬合優度指標

模型中44個觀測變量的因子載荷系數在0.51～0.90之間，均大于0.45(P<0.05)；9個潛變量的平均方差提取值(AVE)分別為0.522、0.623、0.712、0.651、0.598、0.644、0.636、0.610、0.612均大于0.5；潛變量的復合信度(CR)分別為0.882、0.907、0.908、0.901、0.911、0.844、0.874、0.884、0.825均大于0.8。模型中各項指標均符合標準，說明該驗證模型條目設計合理。最終模型如圖1所示。

圖1 自測健康評定量表應用于高血壓患者的一階驗證性因子分析模型

(3)自測健康評定量表二階驗證性因子分析

以自測健康評定量表中包含的生理健康，心理健康，社會健康三個子量表作為二階維度，采用二階驗證性因子分析對模型進一步分析，以驗證該量表在高血壓患者中的適用性。采用最大似然法對二階驗證性因子分析模型進行擬合，依據修正指數提示對模型參數進行修正，依據修正指數在“e2?e3”、“e2?e6”、“e4?e6”、“e9?e13”、“e15?e17”、“e23?e24”、“e29?e31”、“e36?e41”、“e40?e43”間建立聯系，并分別對變量進行了釋放，修正后相關指標的擬合結果均達到標準并確定最終模型(圖2)，觀測變量的因子載荷系數均大于0.45(P<0.05)，如表4所示驗證模型整體擬合優度指標均達到標準，說明基于高血壓患者的二階驗證性因子分析模型構建符合SRHMS維度和條目的設計。

圖2 自測健康評定量表應用于高血壓患者的二階驗證性因子分析模型

表4 二階模型整體擬合優度指標

討 論

本研究基于自測健康評定量表在高血壓患者中的應用，對其信度和效度進行了分析。高血壓作為一種常見的慢性非傳染性疾病，在健康測量中應適度考慮高血壓患者的健康特點。高血壓患者常伴有如糖尿病、中風、心血管疾病等并發癥，影響其生活質量，導致整體健康狀況不佳[16]。另一方面，已有研究表明高血壓患者的并發癥會影響患者的健康意識，從而直接或間接地使高血壓患者對自身健康狀況產生錯誤的認知，影響其自測健康水平[17]。已有針對自測健康評定量表的研究中，對普通居民、交通警察、精神病康復期患者等不同人群均進行了分析和印證[9-10，18]，結合高血壓患者的健康特點有必要對自測健康評定量表的應用效果進行驗證，進而在一定程度上豐富該量表的應用場景。

信度分析方面，本研究使用Cronbach′s α系數和分半信度系數對自測健康評定量表應用于高血壓患者健康測量的信度進行了評價。研究顯示總量表，生理健康、心理健康和社會健康三個子量表的Cronbach′s α系數均大于0.8，分半信度系數中除生理健康子量表分半信度為0.709略低外，其余均大于0.8，說明該量表應用于高血壓患者的健康自測在一致性、穩定性及可靠性方面均較好。

在效度方面，本研究考評了量表的內容效度和結構效度，其中使用Spearman相關系數考察量表的內容效度，通常相關系數>0.8為高度相關，0.5～0.8為中度相關，0.3～0.5為低度相關，<0.3認為不相關。結果顯示各維度得分與相應子量表得分的相關系數在0.661～0.923之間(P<0.001)，呈中、高度相關，與其他子量表相關系數在0.367～0.665之間(P<0.001)，相關性較弱，說明該量表應用的內容效度好。在結構效度方面，應用驗證性因子分析測量變量的因素構念間的關系。基于自測健康評定量表設計的維度劃分，本研究建立了包含9個維度共計44個測量條目的一階驗證性因子分析模型，模型擬合結果中RMR=0.048、RMSEA=0.057、IFI=0.914、CFI=0.914等指標均符合擬合標準，擬合良好。已有針對SRHMS效度分析的研究實踐中，多以一階9維度為主展開，而對子量表包含的二階維度的信息挖掘不夠充分。本研究以自測健康評定量表中包含的生理健康、心理健康、社會健康三個子量表作為二階維度，在一階因子數目較多且彼此相關的基礎上，采用二階驗證性因子分析對模型進行進一步研究。在對模型修正后，二階模型各因子載荷系數和擬合指數RMR=0.047、RMSEA=0.067、IFI=0.907、CFI=0.907等指標均符合標準，說明二階模型擬合良好。一階和二階驗證性因子分析結果說明，該量表應用高血壓患者的健康測量的整體和局部結構均相對有效合理，符合量表設計預期。

綜上所述，自測健康評定量表在高血壓患者中的應用具有較好的信度和效度，能夠準確、可靠地測量高血壓患者的健康狀況，可以為下一步研究該群體的健康狀況及影響因素等奠定基礎。