中文版多維疲乏目錄應用于腦卒中患者的信效度檢驗

陳祎婷，施 娟，夏 會，李 錚

（1. 復旦大學護理學院，上海 200032；2. 上海市養志康復醫院，上海 201619）

疲勞是腦卒中后的一種常見癥狀。有調查顯示，腦卒中后疲勞的發生率為16%～92%[1-4]，一項2016年的系統評價顯示，腦卒中后疲勞的發生率為50%（95%CI 43%～57%）[5]。腦卒中后疲勞（post-stroke fatigue，PSF）是指腦卒中后自覺疲勞、乏力或能量缺乏，并影響自主活動的一種感覺，其在腦卒中后短期內即可發生，且可長期存在于腦力勞動及體力活動后[6]。PSF對患者的康復及預后往往會產生較大的負性影響，但其尚未受到足夠重視，在評估時往往被忽略[7]。疲勞是一種主觀感受，臨床工作者與研究者只有選擇有效的測評工具，才能盡可能準確地了解患者疲勞的實際情況。目前，臨床主要使用單維度量表來評估PSF。相關量表主要反映軀體疲勞強度狀況，缺乏對疲勞認知或情緒等心理性疲勞表現的評估。部分多維度評價工具也被應用于患者疲勞狀況的評估，如疲勞影響量表（Fatigue Impact Scale，FIS）等，但由于其填寫較費時費力，未能得到很好推廣[8]。多維疲乏目錄（the Multidimensional Fatigue Inventory，MFI-20）由Smets 等[9]設計研制，篇幅相對簡短，回答難度低，更適用于臨床患者疲勞程度的評估。國內學者苗雨等[10]已于2008年將MFI-20 漢化并在軍隊基層醫護人員中進行了信效度檢驗。漢化版MFI-20已被用于腫瘤、2型糖尿病、血液透析患者等，并證明具有良好的信效度[11-13]。目前，對于MFI-20 在我國腦卒中患者中應用的報道尚缺乏。本研究將中文版MFI-20 用于腦卒中患者疲勞狀況的測定，并對其信度及效度進行驗證，以了解該量表在腦卒中患者人群中的適用性，并為優化腦卒中患者的疲乏測評及相關研究的開展提供參考。

1 對象與方法

1.1 對象2019年4月至2020年1月，選取上海市2所康復醫院的住院腦卒中患者作為研究對象。納入標準：①符合全國第四屆腦血管病會議發布的腦卒中診斷標準；②首發腦卒中且病程在2年內；③患者對研究知情同意且自愿參加。排除標準：①短暫性腦缺血發作患者；②失語且無法書寫者；③患有嚴重認知障礙或精神疾病者；④伴有嚴重心、肝、腎等重要臟器功能不全或呼吸衰竭者；⑤康復過程中并發胃腸道出血、骨折、腫瘤等嚴重影響疲勞狀態的疾病者；⑥惡性腫瘤治療后未滿5年者。

1.2 方法

1.2.1 研究工具

1.2.1.1 一般資料調查表由研究者自行設計，內容包括人口學資料及疾病相關資料兩部分。人口學資料包括年齡、性別、婚姻狀況、文化程度、照護類型、職業類型、經濟狀況、醫療支付方式、宗教信仰等；疾病資料包括腦卒中類型、腦卒中病程分期、合并慢性病史、有無疼痛、有無接受PSF 相關健康教育，獲得PSF 相關健康教育的主要途徑等。其中，腦卒中病程分期，參照2000年《腦卒中的分型分期治療建議草案》，將腦卒中分為3 期：發病1 個月以內為急性期，2～6 個月為恢復期，6個月以上為后遺癥期[14]。

1.2.1.2 多維疲乏目錄原版MFI-20由荷蘭阿姆斯特丹大學醫學院Smets 教授等于1995年編制，包含總體疲勞、軀體疲勞、精神疲勞、活動減少和動力下降5 個維度，共20個條目，主要用于測評受試對象近2周的疲勞狀況[9]。“總體疲勞”是對身體和精神狀態的總體描述；“軀體疲勞”是對軀體狀態的一種體驗描述，“精神疲勞”是對腦力活動時精神變化的描述，包括認知功能的缺陷；“活動減少”是對個體日常活動量及活力變化進行考察；“動力下降”主要體現個體對做某事興趣的變化。每個維度均含有4個條目，分別有2個條目表述疲勞和不疲勞。20個條目中，包括10個正向計分條目和10 個反向計分條目。每個條目均采用Likert 5 級評分法，總分20～100 分，分數越高提示被測試者疲勞癥狀越嚴重[15]。我國學者苗雨等[10]于2008年對MFI-20進行了漢化。漢化版MFI-20 包括疲勞、腦力疲勞、動力下降、活動減少4 個維度，累計方差貢獻率為56.85%，20 個條目的區分度指數為0.262～0.750。量表具有較好的信度和效度。整體量表的內部一致性為0.882，各因子的內部一致性均值為0.702，疲勞總分及各維度得分與負性事件總分的相關系數為0.250～0.590。

1.2.1.3 疲勞嚴重程度量表（Fatigue Severity Scale，FSS）該量表由美國學者Krupp 等于1989年設計開發，最初應用于系統性紅斑狼瘡和多發性硬化癥患者。FSS 由9 個條目組成，每個條目均采用1～7 分計分，1分為“非常不同意”，7 分為“非常同意”，總分越高表明被測試者的疲勞程度越嚴重[16]。我國學者吳春薇等[17]于2005年對FSS 進行了漢化，并將其應用于腦卒中患者疲勞程度的測評。結果顯示，漢化版FSS 具有較好的信效度，Cronbach’s α 系數為0.929，9 個條目的因子載荷系數均大于0.4，累積方差貢獻率為64.98%。目前，FSS 常用于評估臨床腦卒中患者的疲勞狀況。本研究將其作為效標。

1.2.2 資料收集方法研究者對符合納入標準的腦卒中患者進行自評式問卷調查。調查開始前向患者解釋本研究的目的、意義與自愿參加的權利，征得患者同意后簽署知情同意書，所有患者均表示接受。數據收集與分析人員在調查前接受統一的培訓與考核，收集數據過程中保證客觀、嚴謹，在患者完成問卷后及時逐項檢查，避免缺項、漏項。收集獲得的數據經雙人核對后錄入數據庫，保證數據準確無誤。

1.2.3 統計學方法采用SPSS 22.0 軟件進行數據分析。計數資料采用頻數、構成比進行統計描述；符合正態分布的計量資料采用均數±標準差描述，非正態分布的計量資料采用中位數和四分位數間距表示。量表的內部一致性評價采用Cronbach’s α 系數，若其值大于0.70，則認為具有較高的內部一致性[18]。采用Spearman Brown折半信度評價同質信度；使用因子分析進行結構效度分析。因子分析的前提是原始變量需具有較強的相關性。研究采用Pearson 相關分析法計算各條目得分與總分間的相關系數，若相關系數小于0.30，則說明不適合進行因子分析[19]。同時，采用Bartlett’s 球形檢驗及KMO 檢驗判斷量表是否適合進行因子分析，若Bartlett’s檢驗值對應的伴隨概率值（P值）小于預先給定的顯著性水平α，且KMO 值恰當（KMO≥0.9 為非常適合，0.8≤KMO＜0.9 為適合，0.7≤KMO＜0.8 為一般，0.5≤KMO＜0.7 為不太適合，KMO＜0.5 為不適合），則適合應用因子分析[19]。應用主成分分析法提取公因子，并根據公因子的特征值大小（一般取大于1 的特征值）、因子累積方差貢獻率（一般應達到70%以上）、碎石圖（以公因子個數為橫坐標，特征值為縱坐標，碎石圖趨于平穩所對應的公因子數量則為比較適合的公因子個數）及研究者經驗確定公因子數量。當各變量在某個公因子上載荷大小相差不多，對公因子解釋有困難時，應用因子旋轉法實現結構簡化[19]。本研究采用了方差最大正交旋轉法進行公因子提取，并采用Pearson相關分析法進行效標效度檢驗。

2 結果

2.1 一般資料共調查腦卒中患者374 例，其中男性267 例（71.39%），女性107 例（28.61%）；患者年齡27～89 歲，平均年齡（62.93±12.51）歲；小學及以下文化程度者44 例（11.76%），初中4 例（1.07%），高中224 例（59.89%），大學及以上文化程度者102例（27.27%）；無宗教信仰者315 例（84.2%），有宗教信仰者59 例（15.78%）；缺血性腦卒中275例（73.53%），出血性腦卒中99 例（26.47%）；腦卒中急性期2 例（0.53%），恢復期288例（77.01%），后遺癥期84例（22.46%）；由父母照護21 例（5.60%），配偶照護168 例（44.90%），子女照護35例（9.40%），護工照護138 例（36.90%），無人照護12 例（3.20%）；合并高血壓317 例（84.8%），糖尿病138 例（36.90%），高 血 脂9 例（2.40%），冠 心 病46 例（12.30%），房顫28例（7.5%）。

2.2 項目分析采用Pearson 相關分析法，計算MFI-20 個條目得分與量表總分間的相關系數。表1 顯示，所得r值均＞0.30，且達到顯著水平（P＜0.01），表明各條目間相關性較好。將量表總分進行排序，分別將正向及反向排序得分位于27%處的分數（即39 分與52 分）作為臨界點，將患者分為3 組，取其中的高分組和低分組。得到高分組患者110 例，低分組患者115 例，對兩組患者各條目得分的差異進行獨立樣本t檢驗。結果顯示，各條目t值均＞3.00，P＜0.01，提示條目鑒別度較好，無條目需刪除。詳見表2。

表1 MFI-20各條目得分與總分的相關系數

表2 高分組與低分組患者MFI-20各條目得分比較（分，x±s）

2.3 信度檢驗結果顯示，MFI-20 總量表的Cronbach’s α 系數為0.815，Spearman Brown 折半信度為0.865；各 維 度 的Cronbach’sα系 數 分 別 為0.854、0.714、0.819、0.724、0.862和0.853。

2.4 結構效度檢驗KMO 和Bartlett 檢驗結果顯示，KMO 值為0.742，Bartlett’s 球形檢驗值為3 250.344（v=190，P＜0.01），提示適合進行因子分析。經主成分分析法和最大方差法對數據進行因子旋轉，得到6 個特征值大于1 的因子，累計方差貢獻率為68.21%，見表3。同時，碎石圖顯示，從第7 個因子開始曲線趨于平緩，見圖1。根據原量表條目與因子分析結果，保留因子載荷＞0.5 的條目，第1 公因子包括條目7、11、13、19，主要反映注意力疲勞相關內容，將其命名為“注意力疲勞”；第2 公因子包括條目1、2、3、8、12，主要反映個體精力不足相關內容，命名為“精力不足”；第3 公因子包括條目6、10、17，主要反映個體活動量變化，命名為“活動減少”；第4 公因子包括條目5、9、16、18，主要反映個體總體狀態的內容，命名為“總體疲勞”；第5 公因子包括條目4、15，主要反映個體做事興趣的變化，命名為“動力下降”；第6 公因子包括條目14、20，主要反映個體軀體狀態，命名為“軀體性疲勞”。

圖1 MFI-20因子分析碎石圖

表3 MFI-20各公因子的因子載荷 （N=374）

2.5 效標效度檢驗結果顯示，MFI-20 與校標FSS 的總分相關系數r為0.580，P＜0.01；兩量表總分呈正相關。

3 討論

3.1 MFI-20 應用于腦卒中患者的可行性及優勢PSF是一種復雜、多特性的常見病理性癥狀。Cumming等的系統評價結果顯示，PSF 癥狀總的發生率約為50%（95%CI 43%～57%），但存在較大的異質性（I2=94%）；選擇MFI-20進行診斷的PSF癥狀發生率為56%（95%CI 51%～62%，I2=0）[5]。目前，臨床使用的多維疲勞量表主要缺陷在于：量表題目過多，嚴重疲勞患者完成難度大；且量表包含與疲勞狀況直接相關的軀體癥狀，易將疲勞同其他軀體疾病癥狀相混淆[20]。而MFI-20 語言簡潔，受試者完成時間短，內容針對性強，不包含易混淆條目，具有良好的心理測量學特征，能夠客觀、準確地評估腦卒中患者的疲乏狀況，既可從多個維度全面評定疲勞，也可以通過分量表進行單維疲勞的評定，且多維度與PSF癥狀的復雜特性相契合，可作為醫護人員臨床評估PSF癥狀的可靠工具。

3.2 MFI-20應用于腦卒中患者的信效度檢驗

3.2.1 具有良好的信度本研究采用內部一致性檢驗及折半信度對MFI-20 用于腦卒中患者的信度進行評價。結果顯示，量表總體的Cronbach’s α 系數為0.815，且各維度的Cronbach’s α 系數均大于0.700，Spearman Brown 折半信度為0.865。這提示MFI-20 在腦卒中患者中有較好的同質信度，可作為患者疲勞狀況評估的可靠工具。結果還發現，將條目4 和條目15刪除后可使量表的Cronbach’sα系數有小幅提高，表明其對量表的整體同質性存在一定影響；但考慮到這兩個條目具有良好的鑒別度，且共同構成公因子“動力下降”，故予以保留。

3.2.2 具有良好的效度結構效度與校標效度檢驗結果均顯示，MFI-20 可以較好反映腦卒中患者的疲勞狀況，具有良好的效度。項目分析結果顯示，MFI-20 各條目均具有較高的鑒別度，且各條目得分與量表總分相關性較高。因子分析是評價量表結構效度的一種有效且常用的方法[19]。本次研究在特征值大于1 的前提下，對MFI-20 進行探索性因子分析，結合碎石圖，最終共提取出6個公因子，雖然第5、6公因子分別只包括了2 個條目，但考慮到量表的完整度及對患者疲勞程度的全面呈現，均予以保留。根據結果，認為MFl-20 包含6 個維度，這與原版MFI-20 包含5 個維度（總體疲勞、軀體疲勞、精神疲勞、活動減少和動力下降）有所不同。此次因子分析中，完全與原量表一致的是包含條目7、11、13、19 的因子，原量表將其命名為“精神疲勞”，但考慮到相關條目均與注意力相關，故將其更名為“注意力疲勞”。苗雨等修訂的中文版MFI-20 包含4 個維度，即體力疲勞、腦力疲勞、動力下降和活動減少，其中條目1、2、3、5、9、12、14、16、18、20 均納入“體力疲勞”維度。與之相比，本研究結果增加了“總體疲勞”和“精力不足”2 個維度。這可能與兩個研究的研究對象不同有關。在一定程度上也提示，腦卒中患者的總體疲勞狀況較軍隊基層醫護群體更需引起重視。此外，由于疲勞屬于患者的主觀體驗，個體評價時會體現出一定的靈活性，且在不同人群中可能有所變化。故在不同人群中應用MFI-20 時，應先進行檢驗與完善[11]。目前，臨床對于PSF的評價主要采用FSS，尚缺乏針對性的專用評價工具。結果顯示，MFI-20 總分與FSS 總分呈正相關（r=0.580，P＜0.01），提示MFI-20 可以較好測評腦卒中患者的疲勞程度。

4 小結

在調查374 例住院腦卒中患者的基礎上，通過內部一致性檢驗、折半信度檢驗、因子分析及校標效度檢驗，表明中文版MFI-20 在腦卒中人群中具有較好的信效度，并可通過總體疲勞、注意力疲勞、軀體疲勞、精神疲勞、活動減少和動力下降6 個維度客觀測評腦卒中患者的疲勞狀況，可作為臨床評估腦卒中后疲勞癥狀的可靠工具。