护理领域量表改编及其方法学的研究进展

Methods of scale adaptation and their applications in nursing research

Keywords" scale； scale adaptation； methodology； reliability； validity； nursing； review

摘要" 对量表改编的定义、分类和验证方法以及在护理领域的应用情况进行综述，进而为护理领域的量表改编研究提供有益的参考和借鉴。

关键词" 量表；量表改编；方法学；信度；效度；护理；综述

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.19.015

量表（measurement scale）是指用于收集与特定主题或理论构念相关的定量数据的测量工具，以衡量个体对其主观世界及相关理解的期望[1]。通常，1个量表由多个具有逻辑关系的条目组成，具有明确定义的语义分配规则和分数权重。已有研究探索了量表的构建，并有国内学者就量表的引进过程、评价标准以及量表测量等价性等进行了评述[2⁃3]。由于政策、经济、社会等客观环境与文化、历史、教育等影响，造成主观意识差异，加之护理研究和实践情境多元差异性较高，这些因素都对量表理解及应用提出了改编的要求。量表改编（scale adaptation）在护理领域是一个常见且重要的研究分支，常见于量表引进与汉化、不同人群适用与验证、条目选择性测量等。鉴于研究对象以及涉及的社会和组织现象的情境化特点，量表改编是一个广泛的术语，用于描述研究者对原有测量工具进行某些内容的修改，并且需要进行有效性验证[4⁃5]，但目前对量表改编及其研究方法缺乏综合分析与评价[4，6⁃7]。现对量表改编定义、分类、方法学及其在护理领域的研究进展和在临床实践中的发展思路进行综述，为后续开展量表改编和构建研究提供方法参考。

1" 量表改编概述

1.1 量表改编定义

量表的主要功能在于检验抽象的理论概念。因此，量表改编研究应该置于理论验证的背景下，以确保适应新的研究环境、文化、语言或研究对象的特点。根据Heggestad等[4]的定义，量表改编包括对测量工具进行各种形式的修改，如词汇的翻译、问题的重新构思、条目的删除或添加以及结构的调整。因此，量表改编是指将现有的测量工具进行调整或适应，以满足新的研究情境的需要，并同时确保测量工具的信度和效度。

1.2 量表改编的分类

量表改编根据研究问题和研究设计可分为不同类型[4⁃5，7]，主要包括：1）文化适应性改编，指的是将原始量表从一个文化背景转化为另一个文化背景，以确保其在不同文化中的有效性和可信度，其过程可能涉及语言翻译、文化敏感性的调整和跨文化验证[8]。2）语言改编，关注将量表从一种语言翻译成另一种语言，以适应多语言或跨文化研究的需要，要求翻译的准确性和语言等效性。3）内容改编，涉及对量表中问题、条目或题目的修改。研究者可能会删除不适用于目标群体或研究对象的问题，添加新的问题或重新构思问题，以确保其适应性。4）量表结构改编，即对量表的整体结构的调整。这可能包括因素的重新组合、条目的重新排列，或者重新定义量表的维度结构，以适应新的研究问题及需求[9]。5）领域改编，是指引入其他学科或专业领域的量表用于护理研究。此过程中需要考虑专业术语等效性的问题。6）应用情境改编，需要考虑研究及实证环境的特点，以确保量表在特定情境下的适用性[7]。7）时间改编，需要考虑理论概念的时间因素以及数据收集时序问题[10]。例如，将纵向追踪量表应用于不同时间点的测量，需要评估其敏感性是否合适，并可能需要进行相应调整[11⁃12]。8）新兴技术改编，指的是随着移动应用程序和在线问卷调查技术的兴起，研究者可能需要对传统量表进行改编，以适应新的数据收集方法[13⁃14]。9）量表计分方式改编，涉及对研究结果评价的判断依据。有些需要借助统计学等方法进行标准划分和确定，以确保计分方式的科学性和有效性[15⁃16]。另外，也存在对问题回答方式的研究，如采用“同意/不同意”与问题结构化回答对测量结果的影响[17]。由于护理研究领域研究场景、研究对象、核心概念及实证指标等随着研究问题和假设而表现出较大的独特性，在使用量表测量工具时应注意考察是否需要进行量表改编及其测量效度的评价。

1.3 量表改编的验证及其现存问题

对于改编后的量表进行应用验证和效度研究是确保该量表能够准确、有效地测量所要衡量的概念或特质的关键步骤[18⁃19]。验证改编后的量表须重点观察文化适应性、内容效度、内在一致性、结构效度、效标效度、稳定性和敏感性[20]。然而，目前的量表改编研究仍存在着一些问题。首先，文化适应性不足，改编的量表可能未充分考虑不同文化背景下的语言、价值观念和生活方式，导致测量工具在其他文化环境下的适用性不足[8，21]。因此，研究者需要关注应用情境以及纳入评测过程中被测者的认知过程，包括对条目内容的信息输入、理解加工和输出反馈的思维过程。为了更全面了解被测者如何理解量表条目和响应选项，在正式的大样本调查之前，建议采用认知性访谈进行评价[6]。其次，信效度的验证不充分，有些量表改编研究在验证过程中可能未充分考虑信度（内部一致性、重测信度）和效度（内容效度、建构效度、校标效度）的验证，影响了量表的可靠性和有效性。由于量表效度验证过程及其结果是指导其他研究者选择和使用该量表的重要依据[22]，因此也会影响量表在后续研究的应用验证。再者，样本选择和样本量问题，一些研究缺少对理论构念及其维度的理解，导致样本量不足或样本选择不具代表性，影响验证结果的泛化性和可靠性[23]。另外，数据分析方法的选择可能不够恰当或不够全面，会影响对量表改编效果的评估，尤其是在理解单维性和多维性量表、选用内部一致性系数也存在的经验性误区[24]。目前常采用Cronbach's α系数评估条目内容的一致性。然而，近年来越来越多的学者认为Omega系数更合适，可处理测量项之间的非均匀性和不等相关性[25⁃26]。此外，临床实用性欠考虑，一些量表改编过程中未考虑护理现象在具体实际临床中的理解，也缺少对临床专家和其他利益相关者意见的纳入，导致改编后的量表难以在实践中有效使用。在量表改编过程中考虑实际应用的可行性将是重要的补充。

2" 量表改编及其在护理领域的研究

根据量表改编所需的语言、内容、条目和结构调整等研究需要，可以将现有量表改编的方法学归纳为跨文化适应、条目内容情境化、结构方程模型、等价性评估和量表持续改进。不论采用何种改编方法，都应遵循研究伦理原则，获取原量表的作者授权和同意[27]。同时，保持与原作者的联系并持续沟通，以严格把控量表改编过程中涉及的理论概念是否等效或是否存在偏倚。

2.1 基于文化背景的量表跨文化调试

Brislin翻译模型是在量表跨文化研究中广泛采用的方法。该模型最早于1970年首次提出，并于1986年和2001年不断完善和扩展，用于指导量表在不同文化背景中的应用。该模型认为，引入具备相应文化背景的专家可提供关于文化敏感性的重要见解，帮助评估量表中是否存在文化特定的元素或表述，以及是否需要进行文化适应或修改。其翻译过程通常包括顺译、回译、专家咨询等，同时强调双人或更多来自不同语言背景的翻译者进行独立翻译和回译工作，并通过小组讨论方法达成一致的翻译结果。此外，推荐在双语环境下进行交叉检验，以确保翻译的准确性和文化适应性[28]。为更深入了解目标文化背景中受试者对量表的理解，也推荐进行认知性访谈，有助于识别潜在的文化因素对量表解释和回答方式的影响。该模型要求量表语言调试的过程中，除了关注概念对等性[29]，还需聚焦文化对等性、功能对等性和主客观视角评价等方面，以确保跨文化研究的准确性和可靠性[28，30]。

在对量表进行文化或语言改编时，通常需要额外的研究方法支持，如个人访谈、调查或受访者焦点小组、预试验等，特别是文化差异较大，可能需要针对量表的文化内容、语言、视觉元素或概念进行修改[31]。随着种族和文化差异的增加，对翻译工具的文化和语言修改的复杂性也会增加。Soto等[32]发现儿童孤独症筛查量表在19个国家以10种语言进行了文化调试和验证。Rousseau等[31]审查了年龄和阶段问卷在29种语言和27个国家的37个不同文化环境中的适应情况。Thurow等[33]对青少年关怀社区调查量表在6个国家中的应用进行了对比分析，发现量表的结构效度良好，在不同族群、性别和高危人群中也具有较好等效性，但量表的信效度指标表现出不同程度的下降。原始版本与改编版本的心理测量特性之间的差异是常见的，说明跨文化调试的重要性。

2.2 基于情境特征的量表内容改编

情境特征包括地域、组织机构、文化、经济、法律、政治等因素，会对测量产生影响[34]。此外，目标人群的特征和疾病类型、阶段等因素也会导致对量表条目内容的理解差异。研究发现，根据研究情境，关于自我效能量表的改编研究最为常见[5]。在进行量表条目内容的情境化改编时，需要根据目标研究对象、具体研究情境以及量表性质进行考虑。尽管当前缺乏较为统一的改编指南和开发程序，但学界通常采用文献综述、理论框架假设、目标群体访谈、专家咨询、问卷收集等方式进行开发和验证[35]。在量表改编研究中，理解和考虑情境特征直接影响量表的效度（是否测量了理论构念）、可靠性（是否具有内在一致性）以及适用性（是否适用于特定情境或人群）。例如，涂姝婷等[36]以护理工作环境量表为基础，通过文献分析、德尔菲专家函询法，结合半结构式访谈法，对原量表条目内容和条目数量进行改编。研究者进一步定义了社区情境及社区工作环境概念，并将其改编为社区卫生服务机构护理工作环境量表，然后通过探索性因子分析进行验证。

2.3 基于量性数据的量表结构方程模型（structural equation modelling，SEM）

结构方程模型在量表结构改编研究中作为强大的统计工具，可用于分析和验证量表的结构、维度、因素以及与其他变量之间的关系[37]。研究者通常会根据理论或已有文献提出一个假设的理论模型，用以描述测量概念和变量之间的关系，进而指定测量模型，将量表中的各个条目映射到潜在构念（latent constructs）上，确定哪些条目属于哪个潜在因素，以及如何衡量这些因素。借助统计学方法进行模型参数估计，包括因子载荷、测量误差、协方差和方差等，描述了潜在构念和观察变量之间的关系。评价各种拟合指标并以统计检验验证模型的拟合程度，常用的拟合指标包括比较拟合指数、标准均方残差等[38]。根据模型拟合结果，研究者可以根据拟合指标和理论考虑进行模型修正，包括添加或删除因素、修改因素之间的关系等，确保模型能够解释观察数据的变异[39]。一旦确定了测量模型，研究者可以进一步构建结构方程模型，用于分析潜在构念之间的关系，以及这些构念与其他变量之间的关系。对于模型拟合结果的解释亦可用于检验量表改编后测量等价性[2]。有学者根据文化和慢性病病人人群的特殊性，采用结构方程模型方法对“应对适应过程”概念的结构组成进行验证，并在原英文量表的基础上提出4因子理论模型，且验证结果显示，结构改编后的量表具有较好的信度和效度[9]。

2.4 基于研究对象的量表等价性研究

等价性研究旨在确定不同版本的测量工具是否能够在不同情境、群体或时间点下提供类似的测量结果，与量表改编研究中涉及不同研究对象有关，包括被测者特征、数据收集方式、量表工具条目删减等。与经典测量学方法假设总分评定和等分测量不同，项目反应理论（item response theory，IRT）采用统计模型描述被测特质与测量项之间的关系，允许不同测量项具有不同的难度和区分度，可以提供个体化的反馈，根据个人在不同测量项上的表现评估量表条目的能力或特质[40⁃41]。研究者可以采用项目反应理论比较各版本的难度、区分度和反应特性曲线，以确定相似性，进一步比较参数估计的差异或使用项目反应理论模型进行模型拟合完成等价性评价。例如，Roy等[42]采用项目反应理论方法分析了包含47个条目和15个条目的应对适应过程量表的测量等价性，结果显示，改编后的量表具有良好的信度和效度，简版量表在横断面、纵向研究以及干预研究中，包括组间和组内比较等方面，都具有良好的适用性。

2.5 基于概念验证的量表发展性研究

护理领域的理论构念（也称为概念）包括心理状态（如抑郁、焦虑、幸福感等）、个人特征、态度、行为、信念和能力等[43⁃44]。随着概念的不断演化，其内涵和操作性定义日益丰富，结合积累的应用证据，可推动量表的持续发展和系列改编研究。且随着概念的不断演化，其内涵和操作性定义逐渐丰富，同时为原量表的更新和完善积累了较多应用证据，促使了量表的持续发展和系列改编研究。以欧洲健康生命质量量表（EuroQol）为例，作为一种病人自我报告结局工具，在全球范围内得到广泛应用，除了发展出多种不同语言版本外，还改编形成了3维度、5维度和青少年版本[45]。随着学术界对量表在医疗健康、公共卫生和卫生技术评估等领域的需求不断增加，同时概念的不断演化以及对生命质量概念的扩展，需深入探讨幸福感、非正式照护者、社会照护等概念内涵，这促使了E⁃QALY项目研究团队在原量表的基础上进行进一步改编和发展[46]。此外，马凯特大学护理学院的Weiss等围绕急性治疗期结束后病人出院准备度概念，在不同时期开发了成年内外科病人、住院儿童父母、产后母亲不同群体的版本，对原量表上的个人状态、知识、应对能力和预期支持4个维度的量表内容进行了有针对性的改编[47]。

3" 量表改编研究在临床护理实践中的发展思路

3.1 聚焦人群及情境的量表改编

量表改编及其方法学为量表在不同地区、文化、病种、群体中的应用验证提供了方法依据。首先，需要审视研究对象的特征是否与原量表的应用情境相符。在不同地理位置、组织机构、社会背景下，研究对象可能具有与原量表开发时样本不同的特征，例如文化背景、年龄、性别、教育水平、患病情况等，某些问题或表达方式可能会引发不同的反应和歧义理解。若操作性定义需要更新，特别是研究领域的理论或概念内涵发生了变化且与现有量表所测量的理念构念不完全一致，那么则需要进行量表构建研究，以反映最新的理论或概念，并确保其有效性[11，14]。除此之外，在护理研究中，随着疾病预防和人群健康理念影响的增强，对人群筛选工具在临床情境中适用性的关注也逐渐提升。例如，Dent等[48]对29份衰弱评测量表进行评价，发现在人群水平和临床个体水平的衰弱量表适用性不尽相同。由于衰弱表型研究的拓展，学者提出对衰弱概念的理解应融入营养要素的理解，并需要更新其概念，因此需构建新的衰弱测量工具[49]。

3.2 强化循证实践指导的量表改编

量表在评估各种临床结局指标、验证干预效果以及进行纵向追踪等研究设计中起到关键作用。在临床实践中，常需要根据不同的应用场景建立和修正量表的分类参考值、测量敏感性、标准截断值等。例如，Farrar等[50]对临床疼痛值的确定进行了回顾，考虑了不连续分类值、百分比以及截断值判断等因素，需综合考虑使用对象的特点、疾病要素、治疗因素以及年龄因素等。将临床循证实践的总结反馈到量表计分方式的改编上，将有助于量化临床护理照护质量。同时结合最新的临床证据和指南，强调特定条目和维度的重要性，以确保量表能够反映最佳的临床实践标准。此外，临床实践需要在保持灵敏性的同时注重可操作性和便利性，因此量表条目数量以及临床结局指标的选择也具有极其重要的意义[48，51]，是临床护理干预进行量表改编的适用范畴。

3.3 整合跨学科合作与技术的量表改编

量表改编研究涉及对理论构念的理解、研究方法的设计以及统计方法的选择[15⁃16]。随着多学科交叉研究范式的发展，以及信息技术对数据收集方式产生的影响、开放共享数据库的应用等趋势，迁移量表至不同发放平台可能导致对条目内容产生理解的分歧。因此，与其他领域的专家合作形成多学科团队，借助不同领域的专业知识和视角，有助于提高量表改编研究的科学性和质量。随着病人自我报告结局、延续性护理、全程健康管理以及护士主导个案管理等研究领域数智化的发展，量表与移动医疗平台和媒介的整合变得日益重要。电子化量表用于病人自我报告结局的采集和评测，对测量精准性、量表条目数以及呈现方式等都需要进行严谨的论证，以确保与原量表测量信效度的一致性[52]。

4" 小结

作为护理研究领域用于对理论构念进行实证观察的测量工具，本研究系统性地介绍了有关量表改编的不同类型，包括量表条目内容、数量、结构以及计分方式的改编，并总结了量表改编研究涉及的跨文化适应、条目内容情境化、结构方程模型、等价性评估以及量表持续改进。未来在开展量表改编时，需继续关注其与临床实践及相关证据的整合利用，确保改编后的量表能够更准确地反映临床现实，并在实践中得到可靠的应用，为护理研究和实践提供更有力的支持。

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