聯(lián)合分析法探索EQ-5D量表積分體系*

孫 碩 卓 琳 劉佳佳 于海元 卓 朗△

聯(lián)合分析法探索EQ-5D量表積分體系*

孫 碩1卓 琳2劉佳佳3于海元1卓 朗3△

目的 使用聯(lián)合分析法探索適合我國人群的EQ-5D量表積分體系。 方法 以典型抽樣的方法，從醫(yī)學(xué)院校按年級、專業(yè)分層抽取在校大學(xué)生200人，使用聯(lián)合分析法設(shè)計18種狀態(tài)，在計算機(jī)輔助下對假想狀態(tài)的生命質(zhì)量進(jìn)行測評。使用廣義最小二乘(GLS)構(gòu)建多元線性回歸模型，模型包括10個啞變量及常數(shù)項。 結(jié)果 兩個模型均無內(nèi)部邏輯錯誤，兩者相關(guān)系數(shù)為0.999，R2分別為0.510、0.514，對13個經(jīng)典狀態(tài)的評分結(jié)果與其他歐洲國家研究結(jié)果有近似的趨勢，但具有顯著的國人文化特征。 結(jié)論 本研究可為我國EQ-5D量表積分體系建立的方法學(xué)和指標(biāo)體系結(jié)果提供新的視角和參考。

聯(lián)合分析法 EQ-5D量表 積分體系

歐洲生命質(zhì)量量表(EQ-5D)是一種普適性量表，由五維度量表和直觀視覺標(biāo)尺量表(visual analogue scale,VAS)組成[1-2]，其從五維度三水平的角度上要求被應(yīng)答者勾選出最符合當(dāng)天自身實際狀況的等級水平[3]，并在VAS軸上進(jìn)行自我評分。用一個特定狀態(tài)和一個綜合評分來反映應(yīng)答者當(dāng)天健康狀況，因其簡明、易于操作、應(yīng)用面廣、可信度高等優(yōu)點在國際上得到了廣泛應(yīng)用[1]。

1997年，英國學(xué)者Dolan等[4]采用時間交換法(TTO)直接測量了42個健康狀態(tài)的效用值，并據(jù)此通過計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法建立了經(jīng)典的N3模型。之后，美國、日本等相繼在其基礎(chǔ)上建立了適合本國人群偏好的效用值積分體系[5]。目前，韓國等國家已經(jīng)開始這項研究工作[6-10]。而我國還沒有建立適合我國人群偏好的效用值積分體系，最常用的仍是英國或日本的結(jié)果[12]。由于42個狀態(tài)測量需要的樣本量較大，而且TTO較VAS測量變異系數(shù)大，模型穩(wěn)健程度低。所以成本高、難度大一直是該方法在國內(nèi)難以推廣使用的根本原因。

本研究旨在探索使用聯(lián)合分析法選取典型狀態(tài)[13]，使用改進(jìn)的VAS方法進(jìn)行評分測量，使用計算機(jī)輔助測量，提高評分信度，從而豐富生命質(zhì)量效用值積分體系的研究方法，提高我國關(guān)于居民生命質(zhì)量測量的研究水平，為我國相關(guān)衛(wèi)生政策提供參考。

資料與方法

1.資料

為了減少應(yīng)答者對評價結(jié)果的影響，本研究以典型抽樣的方法，選取具有一定醫(yī)學(xué)知識背景的醫(yī)學(xué)院校在校大學(xué)生為測評對象，按不同年級、專業(yè)進(jìn)行分層，隨機(jī)抽取200人作為應(yīng)答者，對假想狀態(tài)的生命質(zhì)量進(jìn)行測評。信度合格視為一個合格樣本，共進(jìn)行200份調(diào)查，回收200份，有效合格率100%。

2.方法

(1)聯(lián)合分析法設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)

EQ-5D量表五因素三水平的問卷，為了便于擴(kuò)展性別、年齡組、社會經(jīng)濟(jì)狀況等因素，同時提高應(yīng)答者樣本量，選取L18(2×37)正交設(shè)計表，得到18個標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)，見表1。

(2)VAS評分范圍的設(shè)計

ModelA生命質(zhì)量VAS評分范圍為10～0～-1，其中10為心目中最優(yōu)狀態(tài)，0為死亡狀態(tài)，-1為心目中最差狀態(tài)。ModelB把VAS<0的值直接乘以3.333，將模型VAS評分范圍為調(diào)整為10～0～-3.333。如果應(yīng)答者認(rèn)為某個狀態(tài)比死亡差，可以適當(dāng)給負(fù)分，但應(yīng)慎重使用極端負(fù)值。生命質(zhì)量VAS評分調(diào)整值的計算公式,VASrescale=VASraw/10。

(3)信度控制方法

信度控制來自三個方面：首先使用應(yīng)答者對18個標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)的評分，應(yīng)用多元線性回歸模型預(yù)測應(yīng)答者自己的健康得分，應(yīng)答者認(rèn)為合理；其次回歸模型內(nèi)在邏輯合理比例超過80%，即回歸模型中各維度健康得分要高于中等障礙，中等障礙得分要高于嚴(yán)重障礙；最后從最優(yōu)狀態(tài)到最差狀態(tài)的數(shù)據(jù)分布合理標(biāo)準(zhǔn)差在2.5左右，離差偏移控制在80%以內(nèi)。三個信度指標(biāo)由計算機(jī)輔助過程完成。

(4)統(tǒng)計分析方法

本研究使用廣義最小二乘(GLS)回歸分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，應(yīng)用Stata12.0SE軟件進(jìn)行多元線性回歸模型構(gòu)建，并經(jīng)過模型診斷，逐步刪除異常值、杠桿值、強(qiáng)影響點后，得到最終回歸模型。

模型啞變量設(shè)計M2、S2、U2、P2及A2分別表示行動能力(mobility)、自我照顧能力(self-care)、日?；顒幽芰?usual activity)、疼痛/不舒服(pain)、焦慮/抑郁(anxiety)處于水平2時為1，其他為0；M3、S3、U3、P3及A3分別表示這五個維度處于水平3時為1，其他為0。例如行動能力處于水平1，2，3時分別記為m2=0，m3=0；m2=1，m3=0；m2=0，m3=1。其余類推。有些國家的模型使用了N3啞變量，表示至少有1個維度處于水平3時為1，其他為0。但本研究參照多數(shù)國家的模型，同時考慮到模型的簡潔性，構(gòu)建不帶N3變量的模型。R2為模型的決定系數(shù)。

結(jié) 果

1.模型系數(shù)

本研究的ModelA、ModelB及同其他五個國家的模型系數(shù)[14]見表2。

2.經(jīng)典狀態(tài)的評分

用本研究的ModelA、ModelB及同其他五個國家的模型系數(shù)[14]對13個典型狀態(tài)進(jìn)行評分見表3、圖1。

*：ModelA：F=189.83,P<0.001,R2=0.5098,adjustedR2=0.5072； ModelB：F=193.34,P<0.001,R2=0.5144,adjustedR2=0.5118

本研究ModelA、ModelB兩個模型對13個典型狀態(tài)的評分差值不超過0.024，有11個狀態(tài)差值在0.01以內(nèi)，兩者的相關(guān)系數(shù)為0.999，經(jīng)配對樣本t檢驗，兩者差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P=0.712)。

圖1顯示本研究ModelA、ModelB在最上方，而且兩條曲線十分接近，幾乎重合。

3.經(jīng)典狀態(tài)評分的內(nèi)在邏輯錯誤核查

為了能更直觀地理解生命質(zhì)量得分，使用13個經(jīng)典狀態(tài)評分，每個維度使用“完全障礙”為對照組，并將生命質(zhì)量評分值換算為滿分10分，重新?lián)Q算后，結(jié)果見表4。

表4中，邏輯合理性指與行動完全障礙(定義為參照組0 分)相比，行動自如>行動不便>0，表中斜體顯示的數(shù)據(jù)均為邏輯錯誤。

討 論

1.研究方法簡單易行信度高 隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，疾病譜的變化和健康觀念的改變，人們越來越重視疾病給身體、心理及社會等方面帶來的影響。生命質(zhì)量[15]開始走進(jìn)人們的視野[16]，發(fā)展以我國人群偏好為基礎(chǔ)的生命質(zhì)量量表積分體系成為近年研究熱點[17]。本研究使用聯(lián)合分析方法、改進(jìn)的VAS評分、計算機(jī)輔助、廣義最小二乘多元線性回歸法進(jìn)行VAS積分體系研究，樣本量小，信度高，操作簡單易行。R2值高于英國的模型，內(nèi)在邏輯錯誤為0，而其他國家的模型均存在內(nèi)部不一致的情況，說明計算機(jī)輔助在這種復(fù)雜的調(diào)查過程中可以提高測量信度。

2.本模型具有突出的國人文化特征 由圖1可見，與其他歐洲國家相比較，本模型曲線形態(tài)相似，但分值普遍高于其他模型，尤其是狀態(tài)“33333”，其他國家的評分已經(jīng)低于0分，而本研究的兩個模型仍然高于0分，應(yīng)驗了國人一句老話“好死不如賴活著”。應(yīng)答者以失去自我照料能力、失去社會活動能力為最高的生命質(zhì)量損失，而其他國家多以“行動完全障礙”為最大的影響因素。

3.對經(jīng)典EQ-5D的VAS評分的改進(jìn) 經(jīng)典VAS測量中，應(yīng)答者要人為指定死亡的位置，然后再經(jīng)過VASrescal=(VASraw-VASdead)/(VAS11111-VASdead)進(jìn)行調(diào)整[18]，這樣，比死亡好的狀態(tài)可以調(diào)整為0～1，而比死亡差的狀態(tài)則可以調(diào)整為0～-∞，這個顯然是不合理的。本研究在預(yù)試驗中發(fā)現(xiàn)，很少有人把死亡標(biāo)記超過25分，如果狀態(tài)“11111”認(rèn)為是滿分的話，比死亡差的生命質(zhì)量VAS應(yīng)該在0～-0.3333。所以本研究針對比死亡差的狀態(tài)使用了0～-1和0～-3.333兩個VAS范圍構(gòu)建了兩個模型，并證明數(shù)據(jù)的換算不影響測量的可行性。

4.其他需要闡明的問題 取L18正交設(shè)計一方面可以擴(kuò)充研究變量而保持典型狀態(tài)不變，另外一方面增加多元線性回歸模型的穩(wěn)定性。此外，由于1個應(yīng)答者要完成18個標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)的評定，難以滿足獨立、正態(tài)、等方差等一般最小二乘(OLS)對數(shù)據(jù)的要求，故使用了廣義最小二乘(GLS)方法[19]。此外在評分環(huán)節(jié)，明確告知應(yīng)答者不要過分關(guān)注變量間的相關(guān)性問題，慎重給予負(fù)的極端值評分。

5.本研究的局限 本研究主要目的是在方法學(xué)上進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新，存在樣本量偏低、模型穩(wěn)健程度中等、模型變量完備性尚需進(jìn)一步考察等不足，所選的醫(yī)學(xué)生群體作為樣本不能代表全人群，可能會造成結(jié)果的偏倚。樣本的性別、年齡、經(jīng)濟(jì)狀況等因素的影響需要進(jìn)一步探討。所以模型不能作為國人積分體系使用，但可以用作同類研究的方法學(xué)和指標(biāo)體系的參考。

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(責(zé)任編輯： 郭海強(qiáng))

江蘇省大學(xué)生創(chuàng)新計劃(201410313045Y)

1.徐州醫(yī)學(xué)院臨床醫(yī)學(xué)系(221004)

2.新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院

3.徐州醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院

△通信作者：卓朗，E-mail：episoft@163.com