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(天津中醫(yī)藥大學(xué)管理學(xué)院，天津 301617)

中醫(yī)藥服務(wù)和健康方面，許多客觀的措施用于監(jiān)測患者健康結(jié)果或評估健康干預(yù)，但也有主觀的措施。對于后者，很難獲得度量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要量化健康結(jié)果，如功能障礙、副作用的嚴(yán)重程度和健康狀況等。本研究利用賽斯通量表和模型對京津地區(qū)的老年人進(jìn)行了實證分析，重點研究了健康狀態(tài)的價值。

1 資料與方法

1.1資料來源 通過天津中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院和天津中醫(yī)藥大學(xué)附屬保康醫(yī)院門診患者和北京昌平區(qū)回龍觀地區(qū)中醫(yī)門診患者(65～85歲，男412例，女409例)共計822份問卷調(diào)查。

1.2研究方法 中醫(yī)藥服務(wù)健康主觀度量的核心活動是數(shù)據(jù)產(chǎn)生的信息。擴(kuò)展模型包括簡單和直接的問卷，只要提供了足夠的信息以達(dá)到定量的度量，這些任務(wù)很容易執(zhí)行。基本上，人們有2個判斷的標(biāo)準(zhǔn)。更簡單的方法是一組實體，例如，健康狀態(tài)。另一種基于成對比較的方法，要求受訪者從中選擇自己喜歡的狀態(tài)。對備選方案進(jìn)行成對比較通常是可行的。如果呈現(xiàn)的實體很難區(qū)分，或者度量的維度不容易理解，可以進(jìn)行縮放，變換模型和進(jìn)行聯(lián)合分析。其中最基本的是賽斯通模型。

賽斯通提出了“比較判斷法則”，并討論其潛力和局限性。選擇是由“甄別過程”來調(diào)節(jié)的。賽斯通將此定義為生物體識別、區(qū)分或?qū)Υ碳ぷ龀龇磻?yīng)的過程。考慮任意兩個健康狀態(tài)i和j的判別過程的理論分布，在比較判斷法則(LCJ)模型中，與給定的健康狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的分布的標(biāo)準(zhǔn)偏差稱為該健康狀態(tài)的判別離散度〔1〕。不同的健康狀態(tài)可能不同。讓μi和μj對應(yīng)于兩個健康狀態(tài)的刻度值。區(qū)別(μi-μj)是用μij寫的，用區(qū)別性的單位來度量。完整形式LCJ如方程①：j表示之間的相關(guān)性辨別過程i和j，Zij是單位正常偏離理論對應(yīng)比例的時候，健康狀態(tài)j判斷大于健康狀態(tài)。

①

在賽斯通縮放的標(biāo)準(zhǔn)方法中，成對比較方法用于收集響應(yīng)數(shù)據(jù)。根據(jù)該法則，老人被迫表達(dá)對一種狀態(tài)的偏愛。所有可能的配對都通過配對比較來評估。這與理論上的推導(dǎo)是一致的。另一種響應(yīng)模式是秩和檢驗數(shù)據(jù)，它也能夠生成適合賽斯通縮放的數(shù)據(jù)，賽斯通量表的LCJ定義了這類模型。

2 結(jié) 果

2.1原始數(shù)據(jù)分析 在n(n-1)/2對健康狀態(tài)已經(jīng)滿足前提假定條件下，原始數(shù)據(jù)的每一個健康狀態(tài)的次數(shù)被其他健康狀態(tài)所選擇。這些觀察到的頻率可以放在方陣f中。第k行和第l列中出現(xiàn)的一般元素fij表示觀察到的健康狀態(tài)的次數(shù)，比健康狀態(tài)j更好或更差。矩陣P是由矩陣f構(gòu)成的，元素Pij是健康狀態(tài)i在健康狀態(tài)j中被觀察到的比例。矩陣P用于構(gòu)造矩陣Z，即基本的變換矩陣。元素Zij是與元素Pij相對應(yīng)的正常單位偏差。元素Zij對所有Pij值小于0.5的值都是正的。在對角線上輸入0；因為我們通?？梢约僭O(shè)μi-μj=0。將量表值作為列總數(shù)的平均值，用Z矩陣的所有非缺失元素進(jìn)行計算。

數(shù)據(jù)來自于2017年北京回龍觀地區(qū)和天津南開區(qū)萬興街的EuroQol(EQ)-5D估值研究。EQ-5D分類根據(jù)5個屬性描述健康狀況：流動性、自理、日?；顒?、疼痛/不適、焦慮/抑郁〔2〕。每個屬性有3個級別。健康狀態(tài)描述是通過為每個屬性取1級而構(gòu)建的。EQ-5D屬性和水平允許243種不同的健康狀態(tài)描述，研究可以分成幾個部分的面對面訪談〔3〕。受訪者填寫帶有社會經(jīng)濟(jì)和背景問題的調(diào)查問卷后，用標(biāo)準(zhǔn)的EQ-5D描述自己的健康狀況。然后，他們將健康狀態(tài)列在卡片上，然后把卡片放在EQ-5D視覺模擬量表上。最后用健康經(jīng)濟(jì)學(xué)中常見的估值技術(shù)視覺模擬評分法(VAS)即時間權(quán)衡法進(jìn)行評估。

在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了模擬之后，選取了17個健康狀態(tài)，以“11111”和“死亡”作為補(bǔ)充。數(shù)據(jù)輸入賽斯通量表中。被調(diào)查者將19張卡片放在1個EQ VAS上，健康狀態(tài)的位置之間的間隔與他們感知到的差異相對應(yīng)，標(biāo)準(zhǔn)的20 cm EQ VAS通常被稱為EQ溫度計。它的端點是100，最好的健康狀態(tài)是100，最差的是0。

2.2健康狀態(tài)的分析評價 分析LCJ適用于大多數(shù)的研究情況。不管刺激物的數(shù)量如何，通常有更多的未知參數(shù)，而不是觀測方程。兩個前提假設(shè)是老年人們正在考慮他們喜歡的每個健康狀況，和假設(shè)每個狀態(tài)可能顯示相同的變化。

用1個基本的數(shù)學(xué)方程，奇異值分解(SVD)來測試VAS數(shù)據(jù)的單維性。SVD與因子分析(FA)密切相關(guān)。SVD方程與FA的主要區(qū)別在于后種方法是基于相關(guān)性或協(xié)方差分析，而SVD是基于對原始數(shù)據(jù)的分析。數(shù)據(jù)的原始度量結(jié)構(gòu)(范圍、方法)不會被SVD改變，因此該技術(shù)可將原始數(shù)據(jù)分解為其主要特性。與因子分析一樣，SVD也試圖識別潛在的維度或因素。在計算Z矩陣列的均值后，進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以達(dá)到與健康狀態(tài)“11111”在1.0和“死亡”為0.0時的比例。這是健康經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本要求。用SPSS19.0計算描述性統(tǒng)計和SVD分析及賽斯通縮放計算(矩陣模塊)。

表1給出了所有健康狀態(tài)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤，并給出了排名和VAS數(shù)據(jù)的“死亡”。1個健康狀態(tài)(“11131”)的平均秩值為8.77，與平均VAS值不相同。這可能是由于這個狀態(tài)的VAS值的1個非正態(tài)分布。VAS中沒有觀察到這種不一致。在極端狀態(tài)下，平均VAS值和平均秩的標(biāo)準(zhǔn)誤更小。這是1個常見的可解釋的特性。SVD分析支持原始VAS數(shù)據(jù)的單維性，94%的方差由1個維度解釋。平均秩和均值VAS值之間存在明顯的逆線性關(guān)系，在平均VAS值之間找到了類似的關(guān)系，在平均等級和得到的賽斯通值之間也發(fā)現(xiàn)了類似的關(guān)聯(lián)性。

表1 健康狀態(tài)賽斯通的縮放結(jié)果與VAS值比較(n=822)

3 討 論

3.1中醫(yī)藥服務(wù)相關(guān)健康測量分析 樣本患者年齡從65～85歲，看中醫(yī)和保健康復(fù)的居多。一般來說，中等狀態(tài)群的賽斯通值略低于VAS值。在VAS和賽斯通規(guī)模上，京津兩個地區(qū)的位置幾乎相同。特別是“死亡”和“11111”是VAS和賽斯通同規(guī)模的，因此定義上是相同的。與VAS值相比，在賽斯通量表中，中間狀態(tài)的比例有所不同。鑒于課題經(jīng)費和樣本限制，研究結(jié)論有待進(jìn)一步探討。

研究利用中醫(yī)藥服務(wù)中健康相關(guān)數(shù)據(jù)，說明了賽斯通模型的潛力，可以推導(dǎo)出主觀健康結(jié)果的度量值，對賽斯通模型的各種計算步驟進(jìn)行了解釋。在這種情況下，主觀的健康結(jié)果由一組健康狀態(tài)的描述組成，這些描述受到模型的計算步驟的影響。由于VAS也由相同的受訪者執(zhí)行，因此可以檢查平均VAS值與派生的賽斯通值之間的一致性。研究發(fā)現(xiàn)，賽斯通模型產(chǎn)生的值與VAS值非常相似。在健康狀態(tài)評估的背景下，盡管VAS是1個基于不同判斷任務(wù)的更有認(rèn)知要求的過程，但是在總體水平上，VAS和賽斯通的量表產(chǎn)生的結(jié)果幾乎相同。因此，多項目VAS可能被認(rèn)為是多重成對比較的復(fù)合分析，具有一定的等級。在平均等級和得到的賽斯通值之間也有相似之處。3種不同判斷的基本信息過程可能非常相似。然而，賽斯通的縮放比VAS有優(yōu)勢，前者可以消除在VAS中可能發(fā)生的任何偏差。在VAS和賽斯通量表之間，并不意味著兩種方法都能產(chǎn)生有效的健康狀態(tài)值。需要更詳細(xì)的實驗研究才能得出這樣的結(jié)論。

3.2應(yīng)用建議 賽斯通模型的另一個局限性是基于正態(tài)分布，而Rasch模型和其他項目響應(yīng)模型是基于Logistic函數(shù)，它具有計算和理論上的優(yōu)點。賽斯通縮放的一個相關(guān)限制是，它假定但沒有提供規(guī)模的單一維度的直接證據(jù)。在本研究中，通過對VAS數(shù)據(jù)的SVD分析，間接支持了賽斯通量表的單維性。

簡單的數(shù)據(jù)收集方法在賽斯通模型下，有幾個優(yōu)點。這包括對老年人易于理解和管理及由于減少測量誤差而提高可靠性。尤其是在受教育程度和計算能力有限的環(huán)境中，一項普通的測量策略可能在更廣泛應(yīng)用的技術(shù)上具有相當(dāng)大的實際優(yōu)勢，對中醫(yī)藥健康服務(wù)的發(fā)展能夠提供一定的支持。