纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具信度和效度

王雨新 王威 陈露 钱秋晨， 项洁，

(徐州医科大学 1第二临床医学院，江苏 徐州 221004；2附属医院康复医学科)

目前我国40～70岁居民首次脑卒中标准化发病率平均每年增长8.3%。据可靠数据推断，我国≥40岁居民脑卒中现患人数1 242万〔1〕。而脑卒中后认知障碍(PSCI)在卒中患者中亦非常普遍，随着人口老龄化和脑卒中的死亡率下降，PSCI发病率逐渐上升〔2〕，这严重影响了患者生活质量及生存时间的重要因素，因此改善认知障碍也成为了大部分脑卒中后患者的迫切需求〔3〕。

很早的研究就表明发生在大脑左侧的脑卒中可能更加容易引起认知功能的损害〔4〕，而语言作为人类特有的复杂的认知心理活动，其与认知功能之间存在着密切和相互的关系。研究表明失语症在脑卒中人群中的发病率达15%～38%〔5〕，而非语言性认知功能障碍在病程为3个月的脑卒中后失语症患者中的发病率为17%～68%〔6〕。但是对于失语症患者来说，因为语言沟通问题很多患者无法进行标准的认知功能的测试，为此，2013年中国学者吴积宝等〔7〕基于文献资料和以患者为中心的理念研制了非语言性认知功能评估量表(NLCA)，并显示出较好的信度和效度。但是在临床实际应用过程中，我们发现NLCA还是不能完全脱离语言提示，并没有做到真正的非语言性，不足以全面反映失语症患者的认知功能状况，尤其是对于有听理解障碍和(或)表达能力障碍的失语症患者。因此，本研究团队在NLCA的基础上进行改良，研发了纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具，采用在线电子问卷的方式，使其全程无需语言提示和言语表达。本研究旨在评价纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具信度和效度。

1 对象与方法

1.1研究对象 本研究于2019年2～8月，采用方便取样选择徐州医科大学附属医院康复医学科患者、陪护者及周围社区的居民进行评定，包括正常组受试者和轻度认知障碍(MCI)组受试者。85例正常组受试者的纳入标准：(1)自愿参与本研究，并获得知情同意；(2)能配合认知功能检查，受教育年限小学及以上；(3)简易精神状况检查量表(MMSE)评分≥26分。排除标准：(1)既往有影响认知功能的相关疾病；(2)最近1个月来存在焦虑、抑郁等负性情绪；(3)伴有影响认知功能检查的视力和听力障碍。50例MCI组受试者的纳入标准：(1)符合美国《精神障碍诊断与统计手册》第4版修订本(DSM-Ⅳ)制定的MCI诊断标准，MMSE和蒙特利尔认知评估量表(MoCA)的记忆评分在年龄和教育程度相匹配对照组1.5倍标准差以下；(2)完成颅脑CT或磁共振成像(MRI)检查；(3)其余同正常组。排除标准：(1)合并意识、精神等高级神经功能障碍；(2)最近1个月内存在焦虑、抑郁等负性情绪；(3)伴有影响认知功能检查的视力和听力障碍。正常组男26例，女59例。年龄19～86岁，平均(54.1±12.5)岁。文化程度：小学16例、初中38例、高中17例、大学14例。MCI组男17例，女33例。年龄30～92岁，平均(62.8±12.7)岁。文化程度：小学23例，初中15例，高中8例，大学4例。两组性别、年龄和受教育年限差异无统计学意义(P>0.05)。

1.2研究工具 (1)一般情况调查表由研究者自行编制，包括性别、年龄、文化程度、家庭居住地、入院诊断及疾病相关资料等。(2)纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具采用电子问卷在线答题的方式完成，电子问卷经过专家反复测试确定，包含问题说明及有效性设定，确保调查对象可准确理解问题，提高所得数据的可靠性和准确性。该评估工具，完全通过视觉接受指令，通过计算机鼠标或者键盘操作完成评定，全称无需言语提示和言语表达。评估过程中可自动计算并记录每个测试的项目的反应时和得分。该量表参考NLCA，共有25个条目，包括：①记忆力测验(4条)：受试者在10 s内记住指定的图形，每识别选出一个计1分，共20分；②逻辑推理能力测验(图形找规律)：受试者在8行序列中选出一个与其他图形规律不同的图形，每正确完成一项计1分，共8分；③视空间能力测验(7条)：包括直线成角识别和实物重叠识别测验，直角成角识别测验中，受试者识别分离的2条直线的角度和方向分别属于模板中的哪2条直线，每识别选出1组计1分，共5分；实物重叠识别测验中，受试者识别出重叠图案中包含的图形，每识别选出一个计1分，共8分；共计13分；④注意力测验(3条)：受试者从相似图形中选中目标图形，以完成的总时间(s)和正确个数为量化指标，每正确选出一个计1分，共30分；⑤执行力测验(照图摆方块)：受试者按照图例进行摆方块，完成图例一计1.5分，图例二计3分，图例三计4分，共9分。(3)其他测量工具。中文版MMSE和中文版MoCA用于评价受试者的认知功能，两者均以总得分≥26分作为正常，<26分为认知功能受损。DSM-Ⅳ作为MCI诊断标准。NLCA作为效度检验的工具。

1.3测试程序 受试者经纳入排除标准筛选后，告知其本人及家属本研究的目的和过程，取得他们的理解和同意并签署知情同意书。所有的评定人员这在本研究开始前接受各量表的评定培训，并前后阶段保持同一个评定员。整个评估分三阶段进行，第一阶段评定人员首先对正常组受试者和MCI组受试者进行NLCA的评估；4 w后进行第二阶段评估，第二阶段评定人员对正常组受试者和MCI组受试者进行纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具的评估；再过4 w后进行第三阶段评估，第三阶段在正常组中采取随机数字表法随机抽取46例受试者作为重测样本，进行纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具的评估。

1.4统计分析 采用SPSS19.0软件进行数据整理和分析，正态分布定量资料使用均数和标准差描述，定性资料使用频数和百分比描述。本文采用Cronbach α评价内部一致性信度，采用Pearson相关系数计算同一评定员前后两次评估的一致程度，来检测量表的重测信度。纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具的效标效度检验采用与目前国内使用较多的NLCA量表进行不同维度的Pearson相关分析。另外绘制纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具总分的受试者工作特征(ROC)曲线，通过计算曲线下面积及不同分界点的灵敏度与特异度对量表进行评价。本研究经徐州医科大学伦理委员会审核通过。研究对象均同意及自愿参与。

2 结 果

2.1信度分析

2.1.1内部一致性信度 纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具总分的Cronbach α系数为0.757。纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具分量表间的Cronbach α系数，见表1。

表1 纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具总分与各分量表间的内部一致性信度〔M(Q1，Q3)，分〕

2.1.2重测信度 46例正常组受试者在相隔4 w时间内，两次评定，纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具总分和各分量表的r值为0.849～0.956(P均<0.001)。重测信度最好的项目是注意力，最差的项目是视空间能力(表2)。这表明纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具评定量表受环境、时间等随机因素干扰小，重测信度好。

表2 纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具重测信度分析〔M(Q1，Q3)，分〕

2.2效度分析

2.2.1效标效度 以纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具总分及其各分量表作为检验纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具评定量表的效标。结果显示，纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具总分及五个分量表与NLCA总分(r=0.737)及五个分量表〔记忆力对记忆力(r=0.749)、逻辑推理能力对逻辑推理能力(r=0.749)、视空间能力对视空间能力(r=0.521)、注意力对注意力(r=0.501)、执行力对执行力(r=0.799)〕均呈显著正相关(均P<0.001)。

2.2.2区分效度 从正常组中选取与MCI组性别、年龄和受教育年限相匹配的50例作为对照组。以调查对象是否为MCI为分组因素，绘制纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具总分的ROC，结果ROC曲线下面积为0.889(95%CI：0.818～0.960，P<0.001)，当选取为71.50为诊断截断值时的Youden指数最高，此时纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具识别MCI的敏感性为80.8%、特异性为95.8%、阳性预测值为95.5%、阴性预测值为81.8%(图1)。

图1 纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具的ROC曲线

2.2.3各因子与量表之间的相关系数 记忆力(r=0.591)、逻辑推理能力(r=0.443)、视空间能力(r=0.608)、注意力(r=0.607)、执行力(r=0.649)得分与NLCA总分均呈显著正相关(均P<0.001)。

3 讨 论

临床上脑卒中后失语症患者伴有认知障碍并不少见，包括记忆力、注意力、视空间能力、逻辑推理能力、执行力等不同方面、不同程度的损害〔8〕。由于失语症患者在听理解和语言表达等方面的障碍，对其认知障碍缺乏合适的评估工具。NLCA在国内已经被广泛应用到非语言认知障碍的评定上，但在临床应用和研究中，为保证评定量表的准确合理性以及统计分析结果的科学性，本团队研发的纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具通过在线电子问卷的方式，以实现了真正的非言语性评定，更好的应用于失语患者。

本研究结果表明量表总分内部一致性较高，重测信度较好；量表的效标关联效度及区分度评价指标较好，但部分结果提示该量表仍存在一些问题与不足。

本研究结果表明各分量表之间具有一定的独立性，尤其是分量表逻辑推理能力，临床应用发现条目1～5区分度低，正常组和MCI组的评分均偏高，因此对逻辑推理分量表的有些条目可能应进行适当修改。重测信度可反映一段时间后量表测量结果的稳定性，重测信度越高，受随机因素影响越小〔9〕。视觉版NLCA的重测系数为0.929，说明该量表的稳定性较好。

效度方面，采用相关分析法，相关系数法是各个条目与总分的相关性，条目与总分的相关系数0.3～0.8，会产生良好的信度和效度〔10〕。纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具量表各分量表与总分相关性较高，表明该量表各分量表测定内容与量表整体测定内容具有较好的一致性。本研究结果表明，纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具的筛检指标较好。内容效度检验一般通过量表与“金标准”或权威量表的相关性检验进行。由于国际上缺乏相关的“金标准”，所以采用国内广泛应用的NLCA作为效标，结果表明纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具与NLCA具有显著相关性，证实其有良好的内容效度。

纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具最突出的优势在于：(1)纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具完全通过视觉接受指令，通过计算机鼠标或者键盘操作来完成量表，全程无需语言提示、语言表达，评估过程中自动采集数据信息及反应时，以便于随访比较。(2)在信息时代的今天，通过网络进行资料收集已成为一种必然的趋势，生动形象的图标和动画演示可对受试者的真实状况进行评估，降低测量偏倚，在实际调查过程中优于纸质的NLCA。(3)测试时间较短，数据方便采集。量表的接受率和完成率达85%以上，完成时间控制在20 min以内，说明该量表可行性强〔11〕。本研究说明该量表具有较好的适用性和可操作性。这对于门诊搜集患者资料、提高诊疗效率都具有非常重要的临床价值，在脑卒中后失语患者的治疗过程中，采用纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具可有效的评估患者的治疗效果，从而对增加患者信心及促进治疗效果也有显著作用。

本研究的局限性主要有：由于是在国内进行的初步的研制和使用，样本量小且代表性有限，因此推论人群有限，后期拟通过大样本应用对该量表进行改进和完善；本研究采用的是网络在线问卷的方式，由于没有评估员当面进行解释说明和指导，不能完全保证其提供的信息与客观实际情况完全一致，可能存在理解偏差以及作答不认真的情况，从而产生了误差〔12〕；本项目由于研究时间和样本量的限制，未对量表进行验证性因子分析，需要在将来的研究中进一步完善；此外，量表的信度和效度评价指标较多，往往各有优势和不足，因此需要综合各项指标进行评价。在下一步研究中，我们将采集不同时期不同程度的失语患者人群认知功能情况的信息，从而进一步检测和对比纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具评测脑卒中患者认知功能的信度和效度，以便促进纯视觉输入的非言语性认知功能评估工具更好的供临床工作者使用。

综上，根据本研究所得结果，视觉版NLCA具有良好的信度和效度，但在个别条目的内容和表达形式上需要根据患者特点进行调整和探讨。