自测健康评定量表评价城镇老年人健康状况的信效度研究

夏 聪，杨枭楠，许 军*，黄 山，吴伟旋，林沅锜

·方法学研究·

自测健康评定量表评价城镇老年人健康状况的信效度研究

夏 聪1，杨枭楠2，许 军1*，黄 山3，吴伟旋1，林沅锜1

目的分析自测健康评定量表(SRHMS V1.0)评价城镇老年人健康状况的信效度。方法2015年11月—2016年7月，采用分层随机抽样法选取广东省广州市、茂名市、汕头市、韶关市、深圳市的老年人(≥60岁)700名为调查对象。其中，广州市和深圳市各200名，茂名市、汕头市和韶关市各100名。采用SRHMS V1.0对其进行调查，分析SRHMS V1.0信效度。结果共发放问卷700份，回收有效问卷599份，有效回收率为85.6%。SRHMS V1.0的Cronbach′s α系数为0.946，生理、心理、社会自测健康子量表的Cronbach′s α系数分别为0.901、0.889和0.899。SRHMS V1.0的分半信度系数为0.875。除条目4、5、6得分与身体症状与器官功能维度(B1)得分，条目27得分与心理症状与负向情绪维度(M2)得分的相关系数均<0.600外，其余各条目得分与相应维度得分的相关系数均>0.600(P<0.01)。各维度得分与相应子量表得分的相关系数为0.511～0.926(P<0.01)。初始验证性因子分析(CFA)模型的卡方自由度比值(χ2/df)=3.850，增值拟合指数(IFI)=0.854，Tucker-Lewis指数(TLI)=0.840，比较拟合指数(CFI)=0.854，近似误差均方根(RMSEA)=0.069，根据各指标的模型良好适配范围可知，初始CFA模型拟合效果未达到理想预期。初始CFA模型的标准化路径系数显示，“条目4←B1”“条目5←B1”“条目7←B1”“条目27←M2”的标准化路径系数分别为0.30、0.28、0.38、0.32，小于预设的标准0.50，考虑删除。将条目4、5、7、27删除后再一次进行拟合，调整后CFA模型的χ2/df=3.891，IFI=0.875，TLI=0.861，CFI=0.875，RMSEA=0.070，可以看出模型的增值拟合情况略有改善，但绝对拟合指标和简约拟合指标仍不理想。因此，需要对模型进行修正，根据修正指数(MI)的大小变化依次建立以下联系：“e8↔e9”“e38↔e43”“e16↔e17”“e15↔e16”“e36↔e41”“e23↔e24”“e37↔e38”，对模型不断进行调整，最终CFA模型的χ2/df=2.790，IFI=0.924，TLI=0.914，CFI=0.923，RMSEA=0.055，拟合效果较好。结论SRHMS V1.0评价城镇老年人健康状况的信效度较好，可以进一步用于该群体的健康影响因素及针对性干预措施的研究。

老年人身心健康评价；城市；自测健康评定量表；信度；效度

夏聪，杨枭楠，许军，等.自测健康评定量表评价城镇老年人健康状况的信效度研究[J].中国全科医学，2017，20(27)：3405-3409.[www.chinagp.net]

XIA C,YANG X N,XU J,et al.Reliability and validity of Self-rated Health Measurement Scale Version 1.0 in measuring health status of elderly people[J].Chinese General Practice，2017，20(27)：3405-3409.

习近平主席在近日召开的全国公共卫生与健康大会上再一次指出“没有全民健康，就没有全面小康”，强调要把人民的健康放在优先发展的战略地位[1]。随着我国人口老龄化的不断加剧以及人们健康意识的不断加强，老年人作为慢性病和各种健康问题的高危人群，其健康状况受到了政府和社会的极大关注。本研究使用自测健康评定量表(SRHMS V1.0)对城镇老年人的生理、心理和社会健康状况进行量化分析，考评该量表评价城镇老年人健康状况的信效度，为研究该人群的健康影响因素、制定健康干预措施奠定基础。

1 对象与方法

1.1 调查对象 2015年11月—2016年7月，采用分层随机抽样法选取广东省广州市、茂名市、汕头市、韶关市、深圳市的老年人700名为调查对象。其中，广州市和深圳市各200名，茂名市、汕头市和韶关市各100名。纳入标准：年龄≥60岁，自愿参与本研究。排除标准：无认知能力或认知功能有障碍者。SRHMS V1.0共包含48个条目，选取的样本量为量表条目的10倍以上，符合多变量统计学的经验做法[2]。

1.2 调查工具

1.2.1 一般情况调查问卷 一般情况调查问卷包括性别、年龄等。

1.2.2 SRHMS V1.0[3]SRHMS V1.0由生理、心理、社会自测健康子量表及健康总体自测维度的4个条目构成，共包括10个维度、48个条目(见表1)，其中身体症状与器官功能维度中的条目4、5、7和心理症状与负向情绪维度中的7个条目均为反向条目，其余各条目为正向条目。量表采用模拟线性方式进行评分，每个条目的最高分为10分，最低分为0分，正向条目评分与原始分相同，反向条目评分为(10-原始分)[4]。SRHMS V1.0总分、子量表得分、各维度得分分别为下属的各子量表得分、各维度得分、各条目得分之和，此外，为方便理解和比较，最后需将SRHMS V1.0总分进行转化，转化分=(原始分-该方面的理论最低分)/(该方面的理论最高分-该方面的理论最低分)×100，转化分范围为0～100分，分数愈高表示研究对象的健康状况愈好。而健康总体自测维度中的4个条目不参与评分，因此本研究量表信效度分析中共包括9个维度、44个条目。

本文创新点：

(1)随着人口老龄化进程的加快，老年人的健康状况越来越受到社会各界的关注，本研究顺应该发展潮流，对自测健康评定量表应用于老年人的信效度进行考评，为进一步使用该量表测评我国老年人的健康状况奠定基础。

(2)以往对于量表结构效度的考评多采用探索性因子分析，对结果的讨论主要集中在统计学和方法学层面上，而本研究采用验证性因子分析的方法考评自测健康评定量表的结构效度，在分析上更注重量表各条目本身对研究对象数据的拟合程度。

1.3 质量控制 调查问卷以调查对象自主填写为主，对于存在读写障碍等特殊情况者，调查人员可适当予以辅助，但在任何情况下不得给予诱导性提示。由调查员统一收回调查问卷，并将全部条目填写一样的无效问卷和有缺失条目的问卷剔除。

表1 SRHMS V1.0各维度及其条目分布[3]

(续表1)

44在您需要帮助的时候,您在很大程度上能够依靠家庭吗S3SSH45在您需要帮助的时候,您在很大程度上能够依靠朋友吗S3SSH46在您遇到困难时,您主动地去寻找他人的帮助吗S3SSH47与您的同龄人相比,从总体上说,您认为您的社会功能(如人际关系、社会交往等)如何TSTS48与您的同龄人相比,从总体上说,您认为您的健康状况如何TSTS

注：B1=身体症状与器官功能维度，B2=日常生活功能维度，B3=身体活动功能维度，TS=健康总体自测维度，M1=正向情绪维度，M2=心理症状与负向情绪维度，M3=认知功能维度，S1=角色活动与社会适应维度，S2=社会资源与社会接触维度，S3=社会支持维度，PSH=生理自测健康子量表，MSH=心理自测健康子量表，SSH=社会自测健康子量表

2 结果

2.1 一般情况 共发放问卷700份，回收有效问卷599份，有效回收率为85.6%。599名老年人中，男252名(42.1%)，女性347名(57.9%)；年龄60～97岁，平均年龄(70.3±7.0)岁。

2.2 信度分析

2.2.1 内部一致性信度 SRHMS V1.0的Cronbach′s α系数为0.946，生理、心理、社会自测健康子量表的Cronbach′s α系数分别为0.901、0.889和0.899。

2.2.2 分半信度 SRHMS V1.0的分半信度系数为0.875。

2.3 效度分析

2.3.1 内容效度 除条目4、5、6得分与身体症状与器官功能维度(B1)得分，条目27得分与心理症状与负向情绪维度(M2)得分的相关系数均<0.600外，其余各条目得分与相应维度得分的相关系数均>0.600(P<0.01，见表2)。此外，B1、日常生活功能维度(B2)、身体活动功能维度(B3)与生理自测健康子量表得分的相关系数分别为0.790、0.831、0.881，正向情绪维度(M1)、M2、认知功能维度(M3)与心理自测健康子量表得分的相关系数分别为0.804、0.883、0.511，角色活动与社会适应维度(S1)、社会资源与社会接触维度(S2)、社会支持维度(S3)与社会自测健康子量表得分的相关系数分别为0.805、0.926、0.802(P<0.01)。

表2 SRHMS V1.0各条目得分与其相应维度得分的相关性分析

注：相关性分析的P值均<0.01

2.3.2 结构效度 初始CFA模型的χ2/df=3.850，IFI=0.854，TLI=0.840，CFI=0.854，RMSEA=0.069，根据各指标的模型良好适配范围可知，初始CFA模型拟合效果未达到理想预期。初始CFA模型的标准化路径系数显示，“条目4←B1”“条目5←B1”“条目7←B1”“条目27←M2”的标准化路径系数分别为0.30、0.28、0.38、0.32(见图1)，小于预设的标准0.50，考虑删除。

将条目4、5、7、27删除后再一次进行拟合，调整后CFA模型的χ2/df=3.891，IFI=0.875，TLI=0.861，CFI=0.875，RMSEA=0.070，可以看出模型的增值拟合情况略有改善，但绝对拟合指标和简约拟合指标仍不理想。因此，需要对模型进行修正，根据修正指数(MI)的大小变化依次建立以下联系：“e8↔e9”“e38↔e43”“e16↔e17”“e15↔e16”“e36↔e41”“e23↔e24”“e37↔e38”，对模型不断进行调整，最终CFA模型的χ2/df=2.790，IFI=0.924，TLI=0.914，CFI=0.923，RMSEA=0.055，拟合效果较好(见图2)。

3 讨论

虽然SRHMS V1.0已被国内学者用于评价城镇居民、高原军人、孕产妇等人群健康状况[6-7]，但尚未见其用于城镇老年人群的研究。因此在进行城镇老年人健康影响因素的大样本流行病学调查之前，需要进行SRHMS V1.0的信效度分析，以考评其评价城镇老年人健康状况的可靠性和准确性。

信度分析方面，SRHMS V1.0的Cronbach′s α系数为0.946，生理、心理、社会自测健康子量表的Cronbach′s α系数分别为0.901、0.889和0.899，均大于0.85，表明SRHMS V1.0内部所有题目的一致性较好，同时适用于评价个人和团体健康状况[8]。同时，SRHMS V1.0的分半信度系数为0.875>0.7，提示SRHMS V1.0题项之间的一致性较好，其能够稳定地评价城镇老年人口的健康状况[9]。

注：B1=身体症状与器官功能维度，B2=日常生活功能维度，B3=身体活动功能维度，M1=正向情绪维度，M2=心理症状与负向情绪维度，M3=认知功能维度，S1=角色活动与社会适应维度，S2=社会资源与社会接触维度，S3=社会支持维度，SR=条目，e=误差；标准化路径系数由上到下依次是0.65、0.74、0.71、0.30、0.28、0.53、0.38、0.91、0.94、0.78、0.77、0.79、0.73、0.80、0.89、0.83、0.58、0.82、0.80、0.88、0.78、0.73、0.66、0.76、0.84、0.32、0.85、0.86、0.82、0.63、0.82、0.82、0.78、0.73、0.78、0.67、0.74、0.78、0.82、0.82、0.57、0.70、0.77、0.68

图1 SRHMS V1.0初始模型的因子图及标准化路径系数

Figure1 Factor diagram and standardized path coefficients of the initial model of SRHMS V1.0

效度分析方面，除条目4、5、6得分与B1得分，条目27得分与M2得分的相关系数均<0.600外，其余各条目得分与相应维度得分的相关系数均>0.600；各维度得分与相应子量表得分的相关系数为0.511～0.926；提示SRHMS V1.0的内容效度整体较好。由于SRHMS V1.0是经过严格的条目筛选而制定，且因子情况已知，故本研究使用CFA考核事先定义因子的模型拟合实际数据的能力[10]，结果显示，初始CFA模型的χ2/df=3.850>3，IFI=0.854<0.9，TLI=0.840<0.9，CFI=0.854<0.9，RMSEA=0.069<0.08，提示模型的简约适配程度和增值适配程度不甚理想[2]，绝对适配程度可以接受[11-12]。初始CFA模型的标准化路径系数显示，“条目4←B1”“条目5←B1”“条目7←B1”“条目27←M2”的标准化路径系数分别为0.30、0.28、0.38、0.32，小于预设的标准0.50，考虑删除。将条目4、5、7、27删除后再一次进行拟合，调整后CFA模型的χ2/df=3.891，IFI=0.875，TLI=0.861，CFI=0.875，RMSEA=0.070，可以看出模型的增值拟合情况略有改善，但绝对拟合指标和简约拟合指标仍不理想，这主要与条目删除后的自由度降低有关。因此，需要对模型进行修正，根据MI的大小变化依次建立以下联系：“e8↔e9”“e38↔e43”“e16↔e17”“e15↔e16”“e36↔e41”“e23↔e24”“e37↔e38”，对模型不断进行调整，最终CFA模型的χ2/df=2.790<3，IFI=0.924>0.9，TLI=0.914>0.9，CFI=0.923>0.9，RMSEA=0.055<0.08，拟合效果较好[2]。调整后的模型共包含40个条目，其因子载荷为0.52～0.88，均大于预先设定的0.50。其中，生理自测健康子量表中因子载荷最大的为条目11，因子载荷为0.87；心理自测健康子量表中因子载荷最大的为条目21，因子载荷为0.88；社会自测健康子量表中因子载荷最大的为条目41和条目42，其因子载荷均为0.84，主要和条目测量的内容较一致有关。删除的4个条目均为反向条目，其中，条目5的因子载荷最低，为0.28<0.3，这主要是因为对于老年人的身体症状与器官功能而言，该条目的区分度不高。虽然最终CFA模型比初始CFA模型减少了4个条目，但模型的基本因子结构并未发生变化，且最终模型的整体拟合效果较好，表示量表的结构与实际数据能够较好地适配，即结构效度较好。

注：标准化路径系数由上到下依次是0.64、0.75、0.73、0.54、0.77、0.82、0.85、0.87、0.83、0.74、0.85、0.85、0.72、0.52、0.82、0.80、0.88、0.78、0.73、0.63、0.74、0.83、0.85、0.86、0.83、0.63、0.82、0.82、0.78、0.74、0.78、0.68、0.71、0.73、0.84、0.84、0.58、0.72、0.75、0.68

图2 SRHMS V1.0最终模型的因子图及标准化路径系数

Figure2 Factor diagram and standardized path coefficients of the final model of SRHMS V1.0

本研究尚存在一定局限性，如研究对象局限于广东省内的老年人，覆盖范围具有地域上的局限性，抽样的广度和深度不够，今后可扩大样本量，增加对我国其他有代表性省市老年人的研究，以验证该量表在中国人群中的适用性。

综上所述，SRHMS V1.0评价城镇老年人健康状况的信效度较好，可以使用该量表进行该人群健康状况影响因素及针对性干预措施的研究。

作者贡献：夏聪进行文章的构思与设计、统计学处理、结果的分析与解释，撰写论文；夏聪、杨枭楠进行研究的实施与可行性分析；黄山、吴伟旋、林沅锜进行数据的收集与整理；许军进行论文的修订，负责文章的质量控制及审校，对文章整体负责、监督管理。

本文无利益冲突。

[1]许军,夏聪,杨枭楠,等.广东省城镇居民自测健康评定量表的常模研究[J].中华行为医学与脑科学杂志,2017,26(2):172-177.DOI:10.3760/cma.j.issn.1674-6554.2017.02.016. XU J,XIA C,YANG X N,et al.Norms on the construction of self-rated health measurement scale of urban residents in Guangdong[J].Chin J Behav Med & Brain Sci,2017,26(2):172-177.DOI:10.3760/cma.j.issn.1674-6554.2017.02.016.

[2]吴伟旋,许军,吴志华,等.自测健康评定量表应用于交通警察的验证性因子分析[J].中国卫生统计,2016,33(3):445-447. WU W X,XU J,WU Z H,et al.Confirmatory factor analysis of self-rated health measurement scale applied in traffic polices[J].Chinese Journal of Health Statistics,2016,33(3):445-447.

[3]吴伟旋.广东省交通警察在职业暴露下的健康效应评价研究[D].广州：南方医科大学,2016. WU W X.Research on health effect evaluation of traffic police under occupational exposure in Guangdong province[D].Guangzhou:Southern Medical University,2016.

[4]XU J,ZHANG J,FENG L,et al.Self-rated health of population in Southern China:association with socio-demographic characteristics measured with multiple-item self-rated health measurement scale[J].BMC Public Health,2010,10:393.DOI:10.1186/1471-2458-10-393.

[5]徐秀娟,倪进东,王效军.基于二阶验证性因子分析的SF-36量表结构效度的分析[J].中国卫生统计,2013,30(6):846-848. XU X J,NI J D,WANG X J.Construct validity analysis of SF-36 based on second-order confirmatory factor analysis[J].Chinese Journal of Health Statistics,2013,30(6):846-848.

[6]王淑君,申传安,李大伟,等.高原地区后勤部队军人健康状况的调查[J].解放军护理杂志,2013,30(15):30-33.DOI:10.3969/j.issn.1008-9993.2013.15.010. WANG S J,SHEN C A,LI D W,et al.Health status of logistics soldiers in plateau section[J].Nurs J Chin PLA,2013,30(15):30-33.DOI:10.3969/j.issn.1008-9993.2013.15.010.

[7]许军,郭榕,黄海燕,等.孕产妇女自测健康的研究[J].南方医科大学学报,2006,26(7):984-986.DOI:10.3321/j.issn:1673-4254.2006.07.032. XU J,GUO R,HUANG H Y,et al.Self-rated health status of pregnant and postpartum women[J].J South Med Univ,2006,26(7):984-986.DOI:10.3321/j.issn:1673-4254.2006.07.032.

[8]吴伟旋,吴志华,许军,等.自测健康评定量表评价交通警察健康状况的信效度研究[J].中国医药导报,2015,12(26):50-53,95. WU W X,WU Z H,XU J,et al.Reliability and validity of self-rated health measurement scale version 1.0 for evaluating the health status of the traffic police[J].China Medical Herald,2015,12(26):50-53,95.

[9]MANKAN T,ERCI B,TURAN G B,et al.Turkish validity and reliability of the Diabetes Self-Efficacy Scale[J].International Journal of Nursing Sciences,2017,4(3):239-243.DOI:10.1016/j.ijnss.2017.05.001.

[10]张超,徐燕,陈平雁.探索性因子分析与验证性因子分析在量表研究中的比较与应用[J].南方医科大学学报,2007,27(11):1699-1700,1705.DOI:10.3321/j.issn:1673-4254.2007.11.052. ZHANG C,XU Y,CHEN P Y.The comparison and application of exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis in scale study[J].J South Med Univ,2007,27(11):1699-1700,1705.DOI:10.3321/j.issn:1673-4254.2007.11.052.

[11]CHUI W Y,LEUNG M T.Adult attachment internal working model of self and other in Chinese culture:measured by the Attachment Style Questionnaire-Short Form(ASQ-SF) by confirmatory factor analysis(CFA) and item response theory(IRT)[J].Pers Individ Dif,2016,96:55-64.DOI:10.1016/j.paid.2016.02.068.

[12]ALIAS R,ISMAIL M H,SAHIDDAN N.A measurement model for leadership skills using confirmatory factor analysis(CFA)[J].Procedia-Social and Behavioral Sciences,2015,172:717-724.DOI:10.1016/j.sbspro.2015.01.424.

(本文编辑：崔丽红)

ReliabilityandValidityofSelf-ratedHealthMeasurementScaleVersion1.0inMeasuringHealthStatusofElderlyPeople

XIACong1,YANGXiao-nan2,XUJun1*,HUANGShan3,WUWei-xuan1,LINYuan-qi1

1.DepartmentofHealthEconomicManagement,NanfangHospital,SouthernMedicalUniversity,Guangzhou510515,China2.SchoolofBusiness,MacauUniversityofScienceandTechnology,Macau999078,China3.AdministrativeOffice,NanfangHospital,SouthernMedicalUniversity,Guangzhou510515,China

*Correspondingauthor:XUJun,Doctoralsupervisor;E-mail:drugstat@163.com

ObjectiveTo analyze the reliability and validity of Self-rated Health Measurement Scale Version 1.0(SRHMS V1.0) for health assessment of elderly people.MethodsFrom November 2015 to July 2016,we selected 700 elderly people aged 60 or over from 5 cities(Guangzhou,Maoming,Shantou,Shaoguan and Shenzhen) of Guangdong Province by stratified random sampling with a sample size of 200,100,100,100 and 200,respectively.We surveyed them with SRHMS V1.0 and analyzed the reliability and validity of the scale.ResultsA total of 700 questionnaires were distributed and 599 valid questionnaires were collected,the effective recovery rate was 85.6%.The Cronbach′s ɑ of SRHMS V1.0 and its three subscales(physical health,mental health,and social functioning) were respectively 0.946,0.901,0.889 and 0.899.The spilt-half coefficient of SRHMS V1.0 was 0.875.The item-domain correlation coefficients were all greater than 0.600 except that the correlation coefficients of SR4,SR5,SR6 with physical symptom and organ function domain(B1) and the correlation coefficient of SR27 with mental symptom and negative mood domain(M2) were less than 0.600(P<0.01).The domain-subscale correlation coefficients ranged from 0.511 to 0.926(P<0.01).The χ2/df,IFI,TLI,CFI,RMSEAof the initial model of confirmatory factor analysis(CFA) were respectively 3.850,0.854,0.840,0.854,0.069,which demonstrated that the fitting effect did not achieve the desired effect according to good adaptation scope of each index.The standardized path coefficients of "SR4←B1" "SR5←B1" "SR7←B1" "SR27←M2" were respectively 0.30,0.28,0.38,0.32 in initial CFA model.And these four items were deleted because their standardized path coefficients were all less than the preset criteria of 0.50.We adjusted the CFA model by deleting SR4,SR5,SR7 and SR27,and the fitting results were χ2/df=3.891,IFI=0.875,TLI=0.861,CFI=0.875,RMSEA=0.070,which indicated that the relative indexes were slightly improved but still not ideal for the absolute index and parsimony index.Therefore,it was necessary to establish the following contacts to adjust the model constantly in the order of modification index(MI) from high to low:"e8↔e9" "e38↔e43" "e16↔e17" "e15↔e16" "e36↔e41" "e23↔e24" "e37↔e38".And the final model after modification had a good fitting effect:χ2/df=2.790,IFI=0.924,TLI=0.914,CFI=0.923,RMSEA=0.055.ConclusionSRHMS V1.0 has a good reliability and validity in measuring the health status of elderly people.Therefore,it can be used to explore the impacting factors and targeted intervention measures further.

Geriatric assessment；Cities；Self-rated Health Measurement Scale Version 1.0；Reliability；Validity

广东省自然科学基金资助项目(2015A030313267)；国家自然科学基金资助项目(71673126)

R 592

A

10.3969/j.issn.1007-9572.2017.00.035

2017-02-23；

2017-08-07)

1.510515 广东省广州市，南方医科大学南方医院卫生经济管理科

2.999078 澳门科技大学商学院

3.510515 广东省广州市，南方医科大学南方医院院办

*通信作者：许军，博士生导师；E-mail：drugstat@163.com