自行编制的社区抑郁状态电话筛查问卷与常用抑郁和焦虑评定量表的一致性研究（下）☆

田德财 张新卿周景升 姜凤英刘学娜 方向华

交互式语音应答系统 （Interactive Voice Response，IVR）是基于计算机处理过程和语音电话的自动系统。在抑郁障碍的调查中将IVR与抑郁筛查量表结合应用，具有良好的隐私性和评定方便的优势［1］，可更适合社区筛查。但国内尚没有适合IVR系统的抑郁量表。同时，目前国内使用的绝大多数抑郁量表来自西方［2］，以西方文化为背景编制，并不适合直接套用于IVR系统。因此，在目前常见的抑郁自评和他评量表的基础上，本课题组根据IVR系统的特点编制了社区抑郁状态电话筛查问卷（community depression status screening questionnaire via telephone，CDSQ-T）。目前常用的抑郁量表包括Hamilton抑郁量表（Hamilton depression rating scale，HAMD）、Zung 抑郁自评量表（self-rating depression scale，SDS）等。其中HAMD逐渐成为临床评估抑郁最常用的量表和金标准［3－4］。Zung 抑郁自评量表（SDS）由于使用方便也得到了广泛应用。因此，本研究比较了CDSQ-T与HAMD、Hamilton焦虑量表（Hamilton anxiety rating scale，HAMA）、SDS、Zung 焦虑自评量表（self-rating anxiety scale，SAS）的相关性和一致性，进一步检验CDSQ-T的效标效度。

1 对象和方法

1.1 研究对象 为来自2010年9月至2011年1月到首都医科大学宣武医院抑郁专家门诊就诊的458名患者为对象。男181例 （39.5%），女277例（60.5%）。年龄 14～86岁，平均（41.53±13.47）岁。

1.2 研究方法 由同一名神经心理检查室的专业人员在单独的安静房间中完成。同时依下列顺序，先后用CDSQ-T（书面问卷）与HAMD17、HAMA、SDS、SAS量表评估患者。为保护患者隐私及评估的独立性，评估时不允许家属在场。时间为1 h左右。

1.3 统计学分析 采用SPSS 16.0完成统计分析。以关联性分析研究两个变量之间的相关关系及程度；采用线性回归分析研究一个变量和另一个变量间的线性关系。相关系数用Pearson函数计算，线性关系采用线性回归模型分析。以CDSQ-T总分为横坐标，以 HAMD、HAMA、SDS、SAS 的总分分别作纵坐标绘制散点图，分析CDSQ-T与HAMD、HAMA、SDS、SAS的线性相关趋势，决定系数R2反映所有的点和拟合的直线偏离程度。并且以CDSQ-T为自变量，分别以 HAMD、HAMA、SDS、SAS为因变量建立直线回归模型。

2 结果

2.1 CDSQ-T 与 HAMD、HAMA、SDS、SAS 的 相关性 458例患者的CDSQ-T总分分别与HAMD、HAMA、SDS、SAS的总分之间的相关有统计学意义（r分别为 0.79、0.71、0.76、0.72，均 P ＜ 0.05）。

2.2 CDSQ-T 与 HAMD、HAMA、SDS、SAS 的 一致性 CDSQ-T与HAMD、HAMA、SDS、SAS的决定系数 R2 分别为 0.63、0.50、0.57、0.52 （P ＜ 0.05）。见图1。

以CDSQ-T为自变量，分别以HAMD、HAMA、SDS、SAS为因变量建立直线回归模型，其中总体回归系数分别为 0.56、0.61、0.91、0.81，均有统计学意义（P＜0.05）。简单线性回归模型如下：YHAMD＝0.56X（CDSQ-T） ＋ 3.75，YHAMA＝0.61X（CDSQ-T） ＋3.81，YSDS＝0.91X（CDSQ-T） ＋ 25.11，YSAS＝0.81X（CDSQ-T）＋26.30。

图1 CDSQ-T与各量表总分的散点图拟合

3 讨论

抑郁症是全球范围内最大的非致死性疾病负担［5］，早期发现、早期治疗意义重大。神经心理量表检查在抑郁的筛查与诊断中有重要的临床意义［6］。因此本课题组与清华大学合作开发了IVR系统，并且编制了适合IVR系统的抑郁自评问卷－CDSQ-T。该问卷的编制过程、信度和结构效度已发表［7］，现将该问卷实际应用于我院的抑郁门诊人群，检验其筛查抑郁情绪的效果。

相关分析结果表明，CDSQ-T与HAMD的相关性最好，其它依次为SDS、SAS、HAMA。首先，CDSQ-T与最常用的HAMD的相关性最好，表明该量表在筛查中能够较好评价患者的抑郁状态。其次，CDSQ-T与两个抑郁量表的相关性均比其与两个焦虑量表的相关性好，而与自评量表的相关性好于他评量表，提示该量表对于抑郁的评估优于焦虑，适合于自评。CDSQ-T与焦虑他评和自评量表的相关系数也均在0.70以上，提示该量表对于抑郁和焦虑两类情绪问题的区分仍不够好，不过这与该量表仅是抑郁筛查问卷的目的不矛盾。CDSQ-T与HAMD、HAMA、SDS、SAS 之间均具有较好的相关性，但在统计学中“相关”与“一致”有本质的区别。“相关”可以是不同指标间的相关，可以正相关，可以负相关，只表示变量间的联系，而“一致”则是同指标间同方向且基本同值的概念［8－9］。所以本研究进一步利用线性相关回归分析它们之间的一致性。

从散点图及线性回归模型来看，CDSQ-T与HAMD、CDSQ-T 与 HAMA、CDSQ-T 与 SDS、CDSQ-T与SAS之间线性拟合度好，具有显著的线性关系。通过 CDSQ-T 与 HAMD、HAMA、SDS、SAS 的散点图拟合分析，反映线性拟合优度的决定系数高低顺序为HAMD＞SDS＞SAS＞HAMA，表明CDSQ-T与HAMD的线性拟合优度最好，说明该量表与金标准的线性关系最好。其次是CDSQ-T与SDS的线性关系，表明CDSQ-T与抑郁量表的一致性好于焦虑量表，说明该量表具有抑郁量表的特性。CDSQ-T 与 HAMD、HAMA、SDS、SAS的回归方程系数分别为 0.56、0.61、0.91、0.81。回归方程系数大于零表明 CDSQ-T变化时，HAMD、HAMA、SDS、SAS都是正相关变化。回归方程系数越趋向于1，表明它们之间的一致性越好。其中由于二者从性质上都是自评的抑郁量表，对条目的反映基本一致，所以CDSQ-T与SDS一致性最好。当CDSQ-T分数变化时，HAMD与HAMA分数改变的小，说明CDSQ-T与HAMD、HAMA的一致性较SDS、SAS差，原因可能是HAMD与HAMA中有些条目需要靠测试者的观察来判断程度。因为抑郁的本身特性，是根据临床面访分级还是根据患者自我评定分级目前还没有定论［10］。所以，他评和自评的得分存在不一致的情况。

总之，本研究显示CDSQ-T分别与HAMD、HAMA、SDS、SAS之间有显著的正相关及线性关系。CDSQ-T具有自评量表的特性，适合用于社区筛查。由于该问卷的因子数及内容和HAMD不同，并且两个问卷各个维度所包含的内容也不同。因此，两个问卷因子的分析比较有难度，故没有进一步分析。为了更好的检验问卷的应用，本研究适当扩大了测试人群的范围，但是样本量仍然不够大。下一步需要扩大样本量，绘出ROC曲线，确定问卷的界值，并且根据问卷的筛查结果与专家诊断结果进行诊断一致性的检验。此外需要在实际应用过程中不断调试交互式应答系统，使之更加人性化，应用更加方便。

［1］ 田德财，张新卿.交互式语音应答系统在抑郁障碍筛查中的应用 ［J］.中国神经精神疾病杂志，2010，36（11）：695－697.

［2］ 李文波，许明智，高亚丽，等.汉密顿抑郁量表6项版本的临床应用 ［J］.中国神经精神疾病杂志 2007，33（2）：117－120.

［3］Lopez-Piña JA，Sánchez-Meca J，Rosa-Alcázar AI.The Hamilton Rating Scale for Depression：A meta-analytic reliability generalization study ［J］.Int J of Clin Health Psychol，2009，9（1）：143－159.

［4］Bech P.Fifty years with the Hamilton scales for anxiety and depression.A tribute to Max Hamilton［J］.Psychother Psychosom，2009，78（4）：202－211.

［5］Baas KD，Wittkampf KA，van Weert HC，et al.Screening for depression in high-risk groups： prospective cohort study in general practice ［J］.Br J Psychiatry，2009，194（5）：399－403.

［6］ 张艳萍，李献云，王志青，等.北京市50家综合医院门诊患者抑郁障碍的调查 ［J］.中华精神科杂志，2006，39（3）：161－164.

［7］ 田德财，张新卿，姜凤英，等.社区抑郁状态电话筛查问卷的编制及其信度和结构效度检验［J］.中国神经精神疾病杂志，2011，37（9）：

［8］ 吴明隆.量表的信度∥吴明隆.问卷统计分析实务［M］.重庆：重庆大学出版社，2010.205－265.

［9］ 凌莉，刘清海.关联性分析∥方积乾.生物医学研究中的统计方法［M］.北京：高等教育出版社，2007.155－191.

［10］Mundt JC，Katzelnick DJ，Kennedy SH，et al.Validation of an IVRS version of the MADRS［J］.J Psychiatr Res，2006，40（3）：243－246.