葉靜陶，卓琳，王國威，貢佳慧，劉丁陽，朱杰，徐玲，卓朗

(1.徐州醫(yī)科大學(xué) 公共衛(wèi)生學(xué)院，江蘇 徐州 221004； 2.新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院 基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院，河南 新鄉(xiāng)453003； 3.中國衛(wèi)生與計(jì)劃生育委員會，北京 100044)

隨著人類文明的進(jìn)步、人們生活水平的提高以及社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，疾病譜和健康觀念發(fā)生了改變，人們越來越重視疾病所帶來的身體、心理及社會等多方面的影響，生命質(zhì)量開始漸漸走進(jìn)人們的視野[1]。歐洲生命質(zhì)量量表(EQ-5D)是英國國家衛(wèi)生與臨床評價(jià)機(jī)構(gòu)推薦的最佳生命質(zhì)量評價(jià)工具[2]，其建模方法主要有視覺標(biāo)尺(VAS)法、時(shí)間權(quán)衡(TTO)法和標(biāo)準(zhǔn)賭博(SG)法3種。

很多國家已經(jīng)構(gòu)建了本國綜合指數(shù)模型，但是對于同一研究樣本，有些國家采用不同方法建模存在差異，有些國家如英國、丹麥、西班牙等的生命質(zhì)量曲線存在交叉[3]，有些國家如瑞典的生命質(zhì)量曲線呈高低分布[4]。

中國大陸EQ-5D官方中文版已通過信度和效度檢驗(yàn)，并被廣泛應(yīng)用于國家衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查，但是我國尚未采用該量表構(gòu)建本國人群的生命質(zhì)量模型，且各國采用不同方法構(gòu)建模型結(jié)果不一致，影響了EQ-5D在中國的應(yīng)用和發(fā)展。本研究前期已采用普通最小二乘(OLS)回歸法建模得到了相對一致的結(jié)果，但OLS回歸法要求樣本數(shù)據(jù)具有獨(dú)立性，即各數(shù)據(jù)間不相關(guān)。本研究同一受調(diào)查者完成18個(gè)測量存在一定的相關(guān)性，數(shù)據(jù)不能滿足此要求[5]，因此本研究采用廣義最小二乘(GLS)回歸法和加權(quán)最小二乘(WLS)回歸法建模，探討模型的一致性。

1 對象與方法

1.1 研究對象

由于普通人群理解能力和依從性較低，難以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。因此，本研究選取某醫(yī)學(xué)院校大學(xué)生作為測評對象，以分層整群隨機(jī)抽樣的方法，按年級、專業(yè)分層抽取了600名醫(yī)學(xué)生作為應(yīng)答者。

1.2 研究方法

1.2.1 EQ-5D模型的結(jié)構(gòu) 本研究采用的中國大陸EQ-5D官方中文版健康量表由行動、自我照顧、日?；顒?、疼痛/不舒服、焦慮/沮喪5個(gè)維度組成，每個(gè)維度包含3個(gè)水平：水平1表示沒有障礙，水平2表示有中等障礙，水平3表示有嚴(yán)重障礙。通過L18(2*3^7)正交設(shè)計(jì)表得到18個(gè)健康狀態(tài)，參見文獻(xiàn)[6]。問卷的信度控制通過計(jì)算機(jī)輔助實(shí)時(shí)反饋完成。

1.2.2 健康狀態(tài)評分 本研究采用VAS、TTO、SG進(jìn)行生命質(zhì)量評估，每種方法的測量間隔時(shí)間不低于72 h，可以降低3次測量之間的相互干擾。

VAS是指應(yīng)答者在刻度從-10到10的垂直放置的VAS軸上排序并指出最符合18個(gè)健康狀態(tài)的等級水平的數(shù)值。生命質(zhì)量的測算公式為：Q=VASraw/10。VAS測量的生命質(zhì)量的取值范圍為-1～0～1。

TTO是指應(yīng)答者處于某種假定的健康狀態(tài)10年，自愿換取完全健康狀態(tài)時(shí)所能接受的最短時(shí)間。如果狀態(tài)優(yōu)于死亡，愿意換取的最短時(shí)間為t，生命質(zhì)量為Q，則Q=t/10；如果狀態(tài)比死亡差，愿意忍受的最長時(shí)間為t，則Q=-(10-t)/t。對于比死亡差的健康狀態(tài)，TTO的取值為0～-∞，這會引起負(fù)極值的不可控性，同時(shí)也為了統(tǒng)一VAS法和TTO法的取值范圍，因此對TTO<0的值進(jìn)行調(diào)整變換，公式為：Q′=Q/1-Q=-t/10。最終TTO的取值范圍為-1～0～1。

SG是指應(yīng)答者假設(shè)處于某種特定的健康狀態(tài)，愿意接受治療換取完全健康狀態(tài)時(shí)所能接受的最小治愈概率值Pmin。應(yīng)答者選擇治療時(shí)，獲得完全健康狀態(tài)的概率為P，同時(shí)治療失敗面對死亡的概率為1-P；當(dāng)概率P→Pmin時(shí)應(yīng)答者放棄治療，維持現(xiàn)狀。此時(shí)生命質(zhì)量Q=Pmin。由于SG是概率評價(jià)，因此取值范圍介于0～1之間。

1.2.3 啞變量的構(gòu)成 本研究設(shè)計(jì)了MO2、MO3、SC2、SC3、UA2、UA3、PD2、PD3、AD2、AD3等啞變量，啞變量的定義見表1。例如自我照顧能力處于水平1、2、3時(shí)分別記為SC2=0、SC3=0，SC2=1、SC3=0，SC2=0、SC3=1。

1.2.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 最常用的回歸模型主要有OLS、WLS、GLS 3種。OLS要求樣本數(shù)據(jù)具有獨(dú)立性，但本研究數(shù)據(jù)不能滿足此要求。因此，本研究應(yīng)用STATA/SE 12.0軟件在個(gè)體水平上采用GLS和WLS(以殘差e2的倒數(shù)為權(quán)重)構(gòu)建模型。

表1啞變量的定義

Tab1Thedefinitionofdummyvariable

啞變量定 義MO2行動能力處于水平2時(shí)為1,否則為0SC2自我照顧能力處于水平2時(shí)為1,否則為0UA2日常活動能力處于水平2時(shí)為1,否則為0PD2疼痛/不舒服處于水平2時(shí)為1,否則為0AD2焦慮/抑郁處于水平2時(shí)為1,否則為0MO3行動能力處于水平3時(shí)為1,否則為0SC3自我照顧能力處于水平3時(shí)為1,否則為0UA3日?；顒幽芰μ幱谒?時(shí)為1,否則為0PD3疼痛/不舒服處于水平3時(shí)為1,否則為0AD3焦慮/抑郁處于水平3時(shí)為1,否則為0

2 結(jié) 果

2.1 樣本特征

本研究共發(fā)放了600份問卷調(diào)查，46份問卷因存在明顯的邏輯錯(cuò)誤或回答內(nèi)容缺失而被排除，最終回收有效問卷554份。其中男262人，女292人。應(yīng)答者年齡19～24歲，其中19歲18人，20歲95人，21歲234人，22歲132人，23歲48人，24歲27人。

2.2 模型系數(shù)

本研究采用GLS和WLS回歸法在個(gè)體水平上構(gòu)建了6個(gè)模型，見表2。所有回歸模型的系數(shù)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。

2.3 綜合指數(shù)模型對健康狀態(tài)的預(yù)測曲線

本研究構(gòu)建的模型1～6的評分曲線如圖1、2，可以看出，以GLS和WLS回歸為基礎(chǔ)構(gòu)建的VAS、TTO、SG模型評分曲線基本相似，模型得到了相對一致的結(jié)果。

表2以GLS和WLS回歸為基礎(chǔ)構(gòu)建的模型系數(shù)估計(jì)表

Tab2ModelcoefficientestimatorbasedonGLSregressionandWLSregression

參數(shù)模型1模型2模型3模型4模型5模型6MO2-0.082 1-0.081 5-0.071 7-0.087 7-0.093 8-0.074 1MO3-0.170 4-0.189 6-0.174 6-0.189 2-0.192 3-0.182 3SC2-0.070 3-0.091 7-0.081 1-0.076 8-0.100 3-0.072 5SC3-0.174 7-0.178 9-0.175 2-0.158 2-0.175 8-0.163 4UA2-0.074 6-0.097 2-0.086 1-0.091 1-0.097 8-0.074 4UA3-0.161 0-0.171 0-0.177 3-0.168 4-0.173 3-0.158 7PD2-0.075 2-0.071 4-0.055 6-0.103 3-0.073 8-0.057 1PD3-0.226 0 -0.266 9 -0.235 5 -0.253 1 -0.265 6 -0.222 1 AD2-0.074 8 -0.083 4 -0.064 5 -0.081 0 -0.093 8 -0.076 0 AD3-0.235 7 -0.274 6 -0.239 2 -0.220 2 -0.270 6 -0.243 9

模型1：以GLS回歸為基礎(chǔ)構(gòu)建的VAS模型；模型2：以GLS回歸為基礎(chǔ)構(gòu)建的TTO模型；模型3：以GLS回歸為基礎(chǔ)構(gòu)建的SG模型；模型4：以WLS回歸為基礎(chǔ)構(gòu)建的VAS模型；模型5：以WLS回歸為基礎(chǔ)構(gòu)建的TTO模型；模型6：以WLS回歸為基礎(chǔ)構(gòu)建的SG模型

注：下劃線表示對生命質(zhì)量影響較大的幾個(gè)因素

2.4 模型回歸系數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)

模型回歸系數(shù)兩兩之間的相關(guān)性矩陣見表3。

3 討 論

3.1 模型評分結(jié)果較為一致

本研究采用GLS和WLS回歸法構(gòu)建了6個(gè)模型，模型間的相關(guān)系數(shù)較高，且6個(gè)模型的評分曲線(圖1、2)形態(tài)相似，結(jié)果相對一致。產(chǎn)生一致結(jié)果的原因可能為：(1) 以某醫(yī)學(xué)院校醫(yī)學(xué)生作為樣本具有理解能力高、依從性好等優(yōu)點(diǎn)，可以減少邏輯不一致性的發(fā)生。(2) 正交設(shè)計(jì)法選擇18個(gè)健康狀態(tài)進(jìn)行研究具有“均勻分散，齊整可比”的特點(diǎn)，同時(shí)也增加了多元線性回歸模型的穩(wěn)定性[7]。(3) 計(jì)算機(jī)輔助調(diào)查可以及時(shí)修正測評不一致性，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3.2 個(gè)別狀態(tài)的模型評分結(jié)果存在略微差異

從圖1、2可以看出，在22323、22233這兩個(gè)狀態(tài)上，3種方法的評分結(jié)果存在略微差異。SG評分略高于VAS，TTO低于VAS。SG評分是概率取值，取值范圍僅限于0～1，無負(fù)值取值，故略高于VAS[8]。TTO評分低，表明當(dāng)健康狀態(tài)越來越嚴(yán)重時(shí)，應(yīng)答者多傾向于放棄生命時(shí)間，進(jìn)而回避這種狀態(tài)，說明TTO方法在某種程度上影響到了人的心理和情緒。相比之下VAS方法則處于較為適中的水平。

圖1以GLS回歸為基礎(chǔ)構(gòu)建的模型預(yù)測曲線

Fig1ModelpredictioncurvesbasedonGLSregression

圖2以WLS回歸為基礎(chǔ)構(gòu)建的模型預(yù)測曲線

Fig2ModelpredictioncurvesbasedonWLSregression

表3模型回歸系數(shù)兩兩之間的相關(guān)性矩陣表

Tab3Correlationmatrixtablebetweenmodelcoefficients

模型1模型2模型3模型4模型5模型6模型11模型20.988 01模型30.989 00.989 0 1 模型40.973 10.969 3 0.963 1 1 模型50.985 60.998 6 0.986 4 0.967 1 1 模型60.992 60.991 6 0.989 7 0.963 6 0.991 71

3.3 生命質(zhì)量的最大影響因素分析

由表2數(shù)據(jù)可知，5個(gè)維度中對生命質(zhì)量影響最大的因素一致，主要是存在重度的焦慮/沮喪和疼痛/不舒服，這與2008年我國第4次國家衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查對全人群生命質(zhì)量的評估結(jié)果[9]一致。吉珂等[10-11]的研究也得出了相同的結(jié)論。

3.4 本研究的局限

本研究選擇某醫(yī)學(xué)院校大學(xué)生作為樣本，雖然具有理解能力強(qiáng)、依從性好等優(yōu)點(diǎn)，保證了數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少了邏輯不一致性的發(fā)生，但是所選的醫(yī)學(xué)生群體不能代表全人群，因此本研究可以作為同類方法學(xué)研究的參考，而在全人群中推廣應(yīng)用仍要慎重。

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