葉靜陶 卓 琳 王國威 貢佳慧 劉丁陽 朱 杰 徐 玲 卓 朗△

歐洲生命質(zhì)量量表(EQ-5D)是一種標(biāo)準(zhǔn)化的生命質(zhì)量測(cè)評(píng)工具[1]。該量表由5個(gè)維度組成：行動(dòng)、自我照顧、日?；顒?dòng)、疼痛/不舒服、焦慮/沮喪，每個(gè)維度包含沒有困難、有中度困難、有重度困難三個(gè)等級(jí)，分別采用1、2、3來表示。

EQ-5D的建模方法主要有三種，視覺標(biāo)尺法(VAS)、時(shí)間權(quán)衡法(TTO)和標(biāo)準(zhǔn)賭博法(SG)。目前尚沒有國家運(yùn)用SG方法構(gòu)建生命質(zhì)量評(píng)估模型。然而就各國的研究結(jié)果來看，運(yùn)用VAS和TTO兩種方法得到的常模存在結(jié)果不一致現(xiàn)象。第一類，如英國、丹麥、西班牙等國家[2-4]的兩條曲線存在交叉現(xiàn)象，即前半段TTO曲線高于VAS曲線，后半段VAS曲線高于TTO曲線(圖1，以英國為例)；第二類，如瑞典[5]的模型特征是高低分布，即TTO 曲線完全高于 VAS曲線(圖2)。

圖1 英國EQ-5D生命質(zhì)量常模曲線

由于兩種方法的測(cè)量結(jié)果不一致，降低了EQ-5D的信度，限制了EQ-5D的應(yīng)用，嚴(yán)重影響了生命質(zhì)量的測(cè)量與EQ-5D的發(fā)展。

本研究的假設(shè)是不同方法對(duì)生命質(zhì)量的測(cè)量應(yīng)該得到一致的結(jié)果。差異的原因可能來自于方法的復(fù)雜性不同、人群的理解力不同、應(yīng)答者的依從性不同。本研究擬消除這些因素，期望得到相對(duì)一致的結(jié)果，解決EQ-5D應(yīng)用的方法困境。

圖2 瑞典EQ-5D生命質(zhì)量常模曲線

研究對(duì)象和方法

1.研究對(duì)象

本研究選取醫(yī)學(xué)院校大學(xué)生作為測(cè)評(píng)對(duì)象，以分層整群隨機(jī)抽樣的方法，按年級(jí)、專業(yè)分層抽取了300名醫(yī)學(xué)生作為應(yīng)答者，采用EQ-5D-3L健康量表在計(jì)算機(jī)輔助下進(jìn)行調(diào)查，經(jīng)過統(tǒng)一的指導(dǎo)培訓(xùn)，要求每位應(yīng)答者獨(dú)立完成對(duì)18個(gè)健康狀態(tài)的評(píng)分。信度合格視為一個(gè)合格樣本，最終回收有效問卷278份。

2.研究方法

(1)標(biāo)準(zhǔn)健康狀態(tài)的設(shè)計(jì)

本研究采用了EQ-5D-3L健康量表，選取L18(2×37)正交設(shè)計(jì)表，得到18個(gè)健康狀態(tài)，參見表1[6]。

(2)問卷的信度控制

信度的控制主要有三個(gè)指標(biāo)：①自我評(píng)價(jià)可接受性：在計(jì)算機(jī)輔助下，使用18個(gè)標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)評(píng)分構(gòu)建回歸模型并對(duì)應(yīng)答者自身健康狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，應(yīng)答者對(duì)自身健康狀態(tài)的預(yù)測(cè)值認(rèn)為合理可接受，否則需重新測(cè)評(píng)。②內(nèi)部一致性：個(gè)體構(gòu)建的模型中邏輯錯(cuò)誤不得超過20%，即水平1(沒有障礙)的效用值應(yīng)大于水平2(中等障礙)，水平2(中等障礙)的效用值應(yīng)大于水平3(嚴(yán)重障礙)，反之記為1個(gè)邏輯錯(cuò)誤。③離差合理性：數(shù)據(jù)的分布標(biāo)準(zhǔn)差在0.25左右，離差偏移不超過20%。測(cè)評(píng)在計(jì)算機(jī)輔助下完成，三個(gè)信度指標(biāo)實(shí)時(shí)反饋。

(3)三種方法評(píng)估生命質(zhì)量

視覺標(biāo)尺法(VAS)是指應(yīng)答者在20厘米長(zhǎng)，刻度從0到100的垂直放置的VAS軸上勾選出最符合18個(gè)健康狀態(tài)的等級(jí)水平的數(shù)值。同時(shí)要求應(yīng)答者指出死亡的分值。生命質(zhì)量的測(cè)算公式為：Q=(VASraw-Dead)/(11111-Dead)。

時(shí)間權(quán)衡法(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)(11111)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(zhǎng)時(shí)間為t，則Q=-(10-t)/t。

標(biāo)準(zhǔn)賭博法(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)(11111)時(shí)所能接受的最小治愈概率值Pmin，見圖3。應(yīng)答者選擇治療時(shí)，獲得完全健康狀態(tài)(11111)的概率為P，同時(shí)治療失敗面對(duì)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(圖3)。

圖3 標(biāo)準(zhǔn)賭博法評(píng)估生命質(zhì)量

每種測(cè)量方法之間至少有72小時(shí)的間隔時(shí)間。VAS和TTO測(cè)量的生命質(zhì)量取值理論上在1～0～-∞之間，由于SG方法是概率評(píng)價(jià)，介于1～0之間，因此，對(duì)于VAS<0和TTO<0的值進(jìn)行線性變換，最終VAS、TTO的取值范圍為1～0～-0.3333(-1/3)[6-7]，SG的取值范圍為1～0。

(4)模型啞變量的設(shè)計(jì)

本研究總共設(shè)計(jì)了10個(gè)啞變量，包括M2、M3、S2、S3、U2、U3、P2、P3、A2、A3等，其中M2、S2、U2、P2及A2分別表示行動(dòng)能力、自我照顧能力、日?；顒?dòng)能力、疼痛/不舒服、焦慮/抑郁處于水平2時(shí)為1，否則為0；M3、S3、U3、P3及A3分別表示這五個(gè)維度處于水平3時(shí)為1，否則為0。

(5)回歸模型的構(gòu)建

本研究在個(gè)體水平上采用普通最小二乘回歸法(OLS)和加權(quán)最小二乘回歸法(WLS，以殘差e2的倒數(shù)為權(quán)重)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析[8]。應(yīng)用STATA/SE 12.0 軟件構(gòu)建多重線性回歸模型。

結(jié) 果

1.模型系數(shù)

本研究采用OLS和WLS方法在個(gè)體水平上構(gòu)建了6個(gè)模型，見表1、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.綜合指數(shù)模型對(duì)經(jīng)典狀態(tài)的預(yù)測(cè)曲線

本研究構(gòu)建的模型Model 1～6見圖4、圖5。

從圖4、圖5可以看出，無論是OLS回歸模型還是WLS回歸模型，VAS、TTO、SG三種方法構(gòu)建的模型評(píng)分曲線基本相似，模型產(chǎn)生了一致的結(jié)果。

表1 以O(shè)LS為基礎(chǔ)構(gòu)建的模型系數(shù)估計(jì)表

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

圖4 以O(shè)LS為基礎(chǔ)構(gòu)建的綜合指數(shù)模型對(duì)經(jīng)典狀態(tài)的預(yù)測(cè)曲線

圖5 以WLS為基礎(chǔ)構(gòu)建的綜合指數(shù)模型對(duì)經(jīng)典狀態(tài)的預(yù)測(cè)曲線

3.模型兩兩之間的相關(guān)系數(shù)

Model 1～Model 6的13個(gè)預(yù)測(cè)值的兩兩之間的相關(guān)系數(shù)矩陣見表3。

表3 模型預(yù)測(cè)值兩兩之間的相關(guān)系數(shù)矩陣表

討 論

1.模型產(chǎn)生了一致的結(jié)果

由圖4、圖5可以看出，VAS、TTO、SG三種方法構(gòu)建的模型評(píng)分曲線基本相似、走勢(shì)相同，幾乎重疊。SG評(píng)分曲線略高于VAS和TTO。Model 1～Model 6六個(gè)模型預(yù)測(cè)值之間的相關(guān)系數(shù)在0.9969～0.9999之間。

2.本研究取得相對(duì)一致的測(cè)量結(jié)果，來自以下幾個(gè)方面原因

(1)三個(gè)典型

典型樣本：普通人群具有依從性差，理解力不足等缺點(diǎn)，難以保證調(diào)查數(shù)據(jù)的質(zhì)量。本研究采用醫(yī)學(xué)生作為樣本，因其對(duì)生命質(zhì)量不同測(cè)量方法理解力高，依從性好，可以有效保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，減少邏輯錯(cuò)誤發(fā)生的可能性；典型狀態(tài)：本研究采用正交設(shè)計(jì)法(L18,2×37)選取了18個(gè)健康狀態(tài)。這些健康狀態(tài)具備了“均勻分散，齊整可比”、有代表性的特點(diǎn)，有利于對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制，Sun S等人[9]的研究表明合理的健康狀態(tài)的選擇可以產(chǎn)生更優(yōu)的效果；典型刻度軸：SG代表的是概率取值僅限于1～0之間。VAS和TTO評(píng)分取值范圍經(jīng)線性變換調(diào)整為1～0～-0.3333 (-1/3)，相關(guān)研究證明調(diào)整負(fù)極值的取值范圍不僅可以減少模型的內(nèi)部邏輯錯(cuò)誤，而且可以避免評(píng)分過程中的“地板”效應(yīng)[10]，從而保證不同方法構(gòu)建的模型基本一致。

(2)三種控制

本研究采用EQ-5D-3L健康量表在計(jì)算機(jī)輔助下進(jìn)行調(diào)查，控制自我評(píng)價(jià)的可接受性、數(shù)據(jù)的內(nèi)部一致性、離差合理性，及時(shí)反饋數(shù)據(jù)測(cè)量的質(zhì)量，修正測(cè)評(píng)不一致性，提高了信度，提高了問卷的有效率。

(3)三次測(cè)量

對(duì)一組樣本分別進(jìn)行VAS、TTO和SG三次測(cè)量。每種方法測(cè)量間隔72小時(shí)的洗脫時(shí)間，可以降低三次測(cè)量之間的相互干擾。

(4)兩個(gè)消除

通過三個(gè)典型、三種控制、三次測(cè)量，可以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)消除，即消除應(yīng)答者的理解力差異、依從性差異，消除數(shù)據(jù)離差和負(fù)極值的不可控性。從而使得三種方法產(chǎn)生較為一致的結(jié)果。

3.三法擇優(yōu)

SG方法只提供在一個(gè)特定健康狀態(tài)的個(gè)人偏好分?jǐn)?shù)，不能很好地考慮時(shí)間維度的影響，即忽略了應(yīng)答者假設(shè)處于某種健康狀態(tài)的時(shí)間長(zhǎng)短[11]。另外，因?yàn)镾G是概率取值僅限于1～0，所以SG方法對(duì)可能比死亡更差的狀態(tài)評(píng)估具有局限性。TTO方法復(fù)雜難懂，調(diào)查實(shí)施難度大，數(shù)據(jù)的質(zhì)量難以保證。而VAS法更簡(jiǎn)便易懂，容易實(shí)施調(diào)查，可以降低應(yīng)答者的理解難度，能有效地反映人群的生命質(zhì)量[12]。

4.結(jié)論與推論

在應(yīng)答者理解力強(qiáng)、依從性好、測(cè)量結(jié)果實(shí)時(shí)反饋等條件下，三種生命質(zhì)量測(cè)量的方法可以得出較為一致的結(jié)果。但如果在普通人群中應(yīng)用，最簡(jiǎn)便易行的方法能夠降低理解難度，保證應(yīng)答者的依從性，從而保證研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量。因此，三者相比VAS方法更適合推廣應(yīng)用。

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