基于CTT与IRT的糖尿病生命质量量表QLICD-DM（V2.0）条目分析及评价

周晨，万崇华，张晴晴，黄新萍，吴钧俊，孙小媛

1广东医科大学生命质量与应用心理研究中心，广东 东莞 523808；2山东省立医院统计与病案管理科；3东莞市第八人民医院内分泌科；4广东省东莞市大朗医院内分泌科

经典测量理论（CTT）与项目反应理论（IRT）是目前常用的两种量表条目分析评价理论。CTT侧重于宏观层面的分析，以假设所有被测试的测量指标误差大小相等为前提，将总体与各部分条目的属性进行结合比较。其具有操作原理简单、对样本量要求不高等优点［1-2］，包括变异度法、相关系数法、因子分析法、克朗巴赫α系数法，但由于其主要注重量表信度效度的检验，对单个条目的信息分析不够。在抽样变动的情况下，CTT的误差会产生不确定性，平行测量的假设也难以实现［3］。IRT可以弥补CTT不足，其具有条目的独立性，每个条目可以通过各自的反应函数和曲线来观察，相较于CTT误差较小，可反映条目潜在的内在特性，是一种微观的分析理论［4-5］。IRT的优点还包括项目参数与能力参数的定义在同一个量表上，可以精确估计测量误差［6］。本研究使用CTT与IRT两种理论方法对本团队开发的慢性病患者生命质量测定量表体系QLICD中第2版糖尿病患者生命质量量表QLICD-DM（V2.0）［7-8］的各条目进行深入分析，对量表加以修正，以便为糖尿病患者生命质量评估、诊疗计划制订提供更加有效、准确的参考。

1 资料与方法

1.1 临床资料选择2012年10月—2014年9月于广东医科大学附属医院、东莞市石龙博爱医院、东莞市大朗医院就诊的242例糖尿病患者进行自评式量表调查。纳入标准：①确诊为糖尿病的患者；②具备阅读、书写和表达能力；③无其他严重精神疾病及精神障碍。共纳入2型糖尿病患者242例，其中广东医科大学附属医院51例、东莞市石龙博爱医院118例、东莞市大朗医院73例。242例患者中，男130例（53.7%）、女112例（46.3%）；年龄23～85岁；民族为汉族236例（97.5%）、其他6例（2.5%）；婚姻状况为未婚3例（1.3%）、已婚195例（80.6%）、离婚7例（2.9%）、丧偶23例（9.5%）、缺失14例（5.8%）；文化程 度 小 学 及 以 下103例（42.5%）、初 中81例（33.5%）、高中或中专35例（14.5%）、大专14例（5.8%）、本科及以上9例（3.7%）；职业为工人63例（26.0%）、农民66例（27.3%）、教师3例（1.2%）、干部15例（6.2%）、个体27例（11.2%）、其他51例（21.1%）；家庭经济情况差89例（36.8%）、中135例（55.8%）、好18例（7.4%）。所有患者对本研究知情同意并自愿参加研究。

1.2 QLICD-DM（V2.0）量表调查调查者向符合纳入标准的患者说明调查目的，征得患者同意后发放QLICD-DM（V2.0）量表，让患者根据自身主观感受填写，填写完毕后由调查者检查是否有漏项，如有漏项需补齐，检查完成后收回。QLICD-DM（V2.0）量表由共性模块QLICD-GM及特异模块构成。QLICD-GM模块包括生理功能（9个条目）、心理功能（11个条目）、社会功能（8个条目）3个领域，9个侧面，28个条目；糖尿病特异性模块包含4个侧面、14个条目。整个量表共4个领域、13个侧面、42个条目，每个条目均为五级等级式条目。

1.3 基于CTT的条目分析①变异度法：分析条目的敏感性，计算每个条目的标准差，选择标准差＞0.9的条目；②相关系数法：分析条目的代表性与独立性，计算每个条目与所在领域得分的相关系数，选择相关系数＞0.50的条目；③因子分析法：分析条目的代表性，对条目进行主成分分析后做最大方差旋转，选择因子载荷＞0.50的条目；④克朗巴赫α系数法：分析条目的内部一致性，计算每个领域的克朗巴赫α系数，删除其中某一条目后计算该领域的α1系数，选择α≥α1的条目。四种方法中三种及以上方法数据达标，则该条目质量好；两种方法数据达标，则条目质量有待改进；低于两种方法数据达标，条目质量为差［9］。

1.4 基于IRT的条目分析应用IRT中等级多分类资料的Samejima模型［10］对量表各领域的条目进行分析评价。经过检验，QLICD-DM（V2.0）量表中的生理功能领域、心理功能领域、社会功能领域、特异模块领域都符合单维性假设。因此，分别对各领域进行分析。①条目信息量：反映各条目在估计被调查者能力所能提供信息量的多少，选取数值为-2、-1、0、1、2的5个点，计算这5个点的信息函数θ参数及其平均值；条目平均信息量≥0.119（5/42）时条目评价为好，＜0.119时条目评价为差［11］。②难度系数：量表采用五点等距评分法，每个条目有4个难度系数，分别是B1、B2、B3、B4，随难度等级增加，各条目对应的难度系数应呈现单调递增趋势，范围在［-4，4］的条目评价为好［12］。③区分度：区分度越大，提示条目的信息量越大，区分度＞0.5的条目评价为好［13］。

1.5 统计学方法采用SPSS19.0软件对录入数据进行分析。IRT分析采用Multilog7.03软件。

2 结果

2.1 基于CTT的条目分析结果基于变异度法、相关系数法、因子分析法、克朗巴赫α系数法对获得的条目数据进行分析，排除超过两种方法评价不合格的条目，结果详见表1。QLICD-DM（V2.0）量表的42个条目中，37个条目达到统计学测量标准，5个条目有超过两项统计学指标不合格。在共性模块中，除生理领域条目GPH3（影响性功能）、GPH4（大便正常）及心理领域条目GPS3（生活有乐趣）、GPS10（乐观看待疾病）需改进之外，其他24个条目均有较好的特性；特异模块中，除DM10（眼睑或双下肢水肿）条目之外，其余的13个条目均有良好的特性。

表1 QLICD-DM（V2.0）量表基于CTT的条目分析结果

2.2 基于IRT的条目分析结果条目信息量评价中，各条目的平均信息量分布在0.161～0.576；共性模块生理领域的9个条目及社会领域的GS04条目平均信息量低于0.381（16/42）、其余条目在0.381（16/42）～0.595（25/42），特异模块的6个条目（DM5、DM7、DM8、DM10、DM11、DM12）平均信息量＜0.381、其余条目在0.381～0.595；整个量表所有42个条目的平均信息量均＞0.119（5/42），条目评价好。难度系数评价中，36个条目的难度系数分布在［-4，4］，随难度等级增加而呈现出单调递增趋势，未出现逆反阈值情况，但6个条目（GPH1、GPH6、GPH8、GS02、GS03、GS04）还需进一步完善。区分度评价中，QLICD-DM（V2.0）量表42个条目的区分度分布在0.99～1.45，均大于0.5。见OSID码图1。

3 讨论

由于糖尿病的病程周期长、并发症多且难以治愈，对于糖尿病患者的生命质量评估也是综合、全面的过程［14-15］，需要包括社会功能、心理、生理等多维度、合理有效的工具，因此需要在使用生命质量量表进行评估的同时，不断优化条目的特性。本研究选择的糖尿病患者来自广东医科大学附属医院、东莞市第八人民医院、东莞市大朗医院，三家医院皆为广东医科大学在湛江及东莞地区的附属医院及教学点医院，且湛江和东莞地区均为糖尿病患病率较高的地区。本课题组相关人员均接受相应培训，能够确保生命质量数据的顺利收集。通过使用CTT与IRT两种方法对QLICD-DM（V2.0）量表进行各条目的特性分析，在统计学评价基础上，综合考虑临床工作中该条目的问题对评估患者生命质量有无影响。在CTT结果中，GPH3（影响性功能）条目与领域的相关系数偏小，可能是因为性功能对糖尿病患者的生命质量影响较小［16-17］，而且被调查者对于此类问题多倾向于回避，所以此条目的效能需要进一步探索。GPS10（乐观看待疾病）、GPS3（生活有乐趣）条目删除后α系数变高，可能是由于这两个条目有相互重叠的含义或与心理领域的其他条目有内容相似的情况。DM10（眼睑或双下肢水肿）条目显示相关系数偏小，但不能完全说明该条目的表现与糖尿病患者生命质量不相关。其特殊性在于，眼睑和双下肢水肿是糖尿病肾病的一种常见表现［18］，该条目得分可以区分反映糖尿病患者病情严重程度。我们在调查中发现，共性模块中生理领域的克朗巴赫α系数普遍较小，提示内部一致性可能较低，这可能是糖尿病并发症复杂且临床表现多样导致的。

IRT分析中，QLICD-DM（V2.0）量表大部分条目难度系数分布在［-4，4］，且是由B1→B4单调递增的，没有出现逆反阈值现象，说明条目的难度分布合理。但GPH6（料理日常生活）、GPH8（独立行走）、GS04（家庭的关心或支持）三个条目的B1难度系数分别为-4.42、-4.05、-4.62；分别有181例（74.8%）、188例（77.7%）、153例（63.2%）选择了5分，说明此三个条目的难度简单，出现了“天花板效应”，同时反映出大部分糖尿病患者的自理能力良好且能够从家人朋友处获得积极的支持，因而更容易选择“非常好”和“比较好”的选项，忽略了“一般”的选项。在平均信息量方面，通常认为，当条目测验的平均信息量总和达到25时表明测验质量良好，16～25时提示测验有待改进，低于16时代表测验较差［19］。但我们认为，此标准过于严格，按照0.8的信度作为标准进行推测，可知量表信息量达到5即可，因此将5定为信息量评价标准［20］。QLICD-DM（V2.0）量表具有42个条目，据此，当条目平均信息量≥0.119（5/42）时条目评价为好，本量表所有条目平均信息量均高于0.119，质量较好。

综上所述，经过CTT与IRT两种理论分析，QLICD-DM（V2.0）量表大部分条目具有较好的特性，可作为评估糖尿病患者各个领域生命质量的有效工具，为制订诊疗计划提供个性化帮助。不足之处在于，由于共性模块是在开发慢性病生命质量量表时针对各种慢性病研制的一个共性、广泛的模块，在与糖尿病特异模块结合后，有内容相似的情况，导致一些条目数值显示独立性与代表性相对较差；同时，在调查中，由于条目数量多，患者填写时间较长，降低了调查的效率。对于上述问题，我们后续将对量表进行简化，将相似的内容及统计学指标差的条目斟酌删减，研制出简化版的量表，提高调查效率。另外，在运用IRT理论对量表进行条目分析时，通常要求样本量达到250例，本研究共纳入242例患者，基本符合要求，今后还需要扩大样本量进一步分析。