羅雪燕 袁 泉 李廣平 姚文兵
1.重慶第二師范學院生物與化學工程系 重慶 400067 2.中國藥科大學國際醫(yī)藥商學院 江蘇南京 211198
2016年7月人社部發(fā)布《關于開展長期護理保險制度試點的指導意見》,在全國15個試點城市探索建立長期照護保險制度,制度實施之初明確將重度失能人群首先納入保障范圍,待制度成熟后逐步納入中度、輕度失能人群。[1]而建立失能等級的認定工具是制度得以順利實施的核心環(huán)節(jié)。目前國內(nèi)試點地區(qū)多采用日常基本生活能力量表(Activities of Daily Living, ADL)及其測算工具Barthel指數(shù),《中文簡易智能精神狀態(tài)檢查量表》(MMSE量表)、《綜合醫(yī)院分級護理》以及體力狀況評分標準(卡氏評分,KPS)等一種或幾種評估工具,對有長期照護需求的失能人群進行等級認定,但是單一量表對身體失能狀態(tài)的判斷不足,而多種量表組合的方式容易導致評估工作的碎片化和人力資源浪費。[2]基于此,課題組前期通過德爾菲專家咨詢法(Delphi法)已經(jīng)構建了一項簡潔易操作的復合型失能等級評估量表指標體系,現(xiàn)本文應用層次分析法對各指標的權重分布進行量化分析。
本文基于課題組的前期研究成果,邀請22名專家應用Delphi法構建了涉及感知覺、日常生活能力、認知能力、情緒行為4項一級指標,22項二級指標的失能等級評估指標體系,現(xiàn)對該指標體系進行權重確定。
層次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)是美國著名的運籌學家 T.L.Satty 等人于 20 世紀 70 年代提出的一種定性與定量分析相結合的多準則決策方法。[3]該方法可以將復雜的決策問題分解為不同組成因素,并按照因素間的相互關聯(lián)及其隸屬關系形成有序?qū)哟巍l理化,通過定性判斷同層次因素間的相對重要性給出定量分析,然后利用數(shù)學方法確定每個層次各因素的相對權重。具體步驟如下:
1.2.1 建立遞階層次結構模型
建立遞階層次結構模型是 AHP 法中最重要的一步,是將決策問題的有關因素按照邏輯關系分解成目標層、準則層及指標層等。
1.2.2 建立兩兩比較的判斷矩陣
對同一層次的各因素對于上一層次中某一準則的重要性進行兩兩比較,構建兩兩比較的判斷矩陣。經(jīng)過前期的Delphi專家咨詢,已知失能等級評估量表各指標的重要性賦值均數(shù)。重要性賦值均數(shù)的高低表明了各指標在同一層次的重要性差異,假設任意兩個指標的重要性均值之差Z=Aij-Aik,查找如表1所示的Z所對應的Saaty相對重要等級的標度值[4],構造判斷矩陣并計算各層次指標權重系數(shù)W。
表1 判斷矩陣的標度及含義
1.2.3 判斷矩陣一致性檢驗
為檢驗權重系數(shù)是否符合邏輯,可通過計算隨機一致性比率CR( consistency ratio)檢驗判斷矩陣的一致性。[5]CR=CI/RI,其中CI(consistency index)為一致性指標,CI=(λmax-m)/(m-1),m 為判斷矩陣的階數(shù),λmax為判斷矩陣的最大特征值;RI( random index)為平均隨機一致性指標,會隨著判斷矩陣的階數(shù)變化,可參考表2所示Saaty給出的值。[6]CR的值越小,說明判斷矩陣的一致性越好。通常,當CR≤0.1時,認為判斷矩陣通過一致性檢驗,層次單排序結果可接受。
表2 不同階判斷矩陣RI值
1.2.4 測算綜合權重
指標層各指標權重的確定,除考慮其本身所在層次中指標權重的分配,還需要考慮其在上一層準則層中權重的分配,Saaty提出可采用乘積法,計算各指標對目標層的組合權重。[7]
已建立的失能等級評估量表指標體系中,目標層為失能等級評估,準則層為4項一級指標,指標層為22項二級指標。以準則層為例,設定A1,A2,A3及A4為一級指標感知覺、日常生活能力、認知能力與情緒行為,Delphi法顯示其重要性均數(shù)分別為A1=4.86,A2=5.00,A3=4.82,A4=4.64。通過兩兩比較一級指標的重要性均值之差,構建判斷矩陣(表3)。
表3 未經(jīng)轉(zhuǎn)化的一級指標判斷矩陣
根據(jù)Saaty標度值確定法,經(jīng)既定規(guī)則轉(zhuǎn)換成標準化判斷矩陣(表4)。經(jīng)計算可得,一級指標相應權重如表4所示,其中λmax=4.0000,m=4時,CI=0.0000,RI=0.89,則CR=0.0000。CR≤0.1,判斷矩陣通過一致性檢驗。即一級指標的權重系數(shù)分別為感知覺是0.2408、日常生活能力0.5899、認知能力0.1204、情緒行為0.0489。
表4 根據(jù)標度值轉(zhuǎn)化的一級指標判斷矩陣
根據(jù)上述步驟,同理構建四個二級指標的判斷矩陣A-B1,A-B2,A-B3及A-B4,計算各指標權重并進行一致性檢驗,結果如表5、表6所示,各矩陣均通過一致性檢驗。
表5 失能等級評估指標體系及其權重
表6 各級指標判斷矩陣權重系數(shù)的一致性檢驗成果
根據(jù)本文的研究結果,對失能狀態(tài)進行評估的4個一級指標感知覺、日常生活能力、認知能力與情緒行為,其權重系數(shù)分別為0.2408、0.5899、0.1204和0.0489,現(xiàn)對各指標在失能狀態(tài)評估中的相對重要性進行分析討論。
將感知覺納入失能評估判斷的試點城市有上海(《老年照護等級評估要求》2013版)、蘇州及青島等地,但均未明確給出具體權重。如上海與蘇州給出了感知覺一級指標下二級指標的分值,可通過測算該項分數(shù)對比總分計算其權重系數(shù),上海為30.00%,蘇州為17.65%,本文為24.08%,介于二者之間,具有一定參考性。因日常生活能力是測量“獨立生活而必須反復進行、最基本的一些活動能力”,主要由barthel指數(shù)構成,是身體功能障礙性缺失中最為基礎的指標,因此被大部分試點城市作為失能評估的主要參考項或唯一工具,其權重為58.99%,與蘇州“行為能力”項58.82%的比重接近。認知能力是失能評估中不可缺少的項目,在本研究實地調(diào)研中發(fā)現(xiàn),失智類老人如果僅以日常生活能力項評估是完全正常的,但因其認知功能上的障礙導致照護的難度遠高于正常失能的人群。上海“自理能力”項下認知能力權重為5%,蘇州為23.53%,而本文為12.04%,介于二者之間。情緒行為項是青島市、上海市(2013年)失能評估以及民政部老年人能力評估的主要參考項,但在其他試點地區(qū)應用較少。本研究在調(diào)研中發(fā)現(xiàn),失能人群的情緒行為失常,如表現(xiàn)為易怒、極端或亢奮等情緒,或者有游走、攻擊他人、大呼小叫、辱罵他人、抵觸或拒絕照料等行為,均將導致照護過程無法順利進行,加大了照護難度,因此本文結合專家意見保留了該項指標。上海市(2013年)失能評估中該項權重為5%,與本文的研究結果4.89%相似。
此外,4個一級指標下設置的22個二級指標中,超過平均權重0.045(1/22=0.045)的指標為意識水平、視力、進食、如廁、控制大便、控制小便、坐立位起身、平地行走、短期記憶及定向力等,分布在感知覺、日常生活能力、認知能力等一級指標中,證明這10項指標是反映失能程度狀態(tài)的重要指標,即試點地區(qū)采用單一工具不能實現(xiàn)對失能狀態(tài)的有效鑒別。這也可同時解釋為什么上海、長春、青島等試點城市在barthel指數(shù)的基礎上,需要借助疾病輕重維度、醫(yī)院護理等級認定及失智認定等工具對失能狀態(tài)進行綜合判斷。
在多指標綜合評價中,權重的合理確定對構建綜合評價模型至關重要,權重系數(shù)的科學合理性直接關系著評判結果的合理性,反過來,科學的權重確定也可以彌補指標選取的不足。[8]AHP是一種定量與定性相結合的多目標決策分析方法,核心是將決策者的經(jīng)驗判斷給予量化,從而為決策者提供定量形式的決策依據(jù),具有系統(tǒng)性、實用性、簡潔性等優(yōu)點。[9-10]同時,與其它確定指標權重的方法相比較,應用數(shù)量統(tǒng)計的方法有助于減少主觀性判斷的偏差,而且它對專家意見的一致性進行檢驗,以保證專家思想邏輯的一致性。[11]但需注意的是,專家的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗對指標的權重設計有較大影響,本文選擇的是長期從事老年臨床護理、養(yǎng)老服務管理的專家以及在一線從事老年人能力鑒定10年以上的工作人員及照護服務人員,構建的判斷矩陣均通過了一致性檢驗,可認為主觀數(shù)據(jù)比較接近客觀情況,測算的指標權重結果較為可靠。其次,關于專家人數(shù)的確定,通常預測精度與預測人數(shù)成正比例的函數(shù)關系,但當專家人數(shù)接近15人時,進一步增加專家人數(shù)對于預測精度影響不大[12],所以本文選擇22名專家的咨詢結果較為可靠。
總之,本文基于前期Delphi專家咨詢法與AHP法建立的復合型失能等級評估量表,指標的相對重要性排序與實際情況基本相符,同時避免了其他試點地區(qū)單一量表對失能判定不足,多量表組合難以決策各評估工具間的相對重要性等問題。但同時也需注意,本文建立的失能等級評估量表是基于專家經(jīng)驗判斷得出的理論化分析,還需通過對于失能狀態(tài)人群進行進一步實踐化的應用性研究,以確定各個指標是否能真實反映失能人群的身體狀態(tài)及失能程度,是否全面測量到失能評估對象相關維度的特征,從而檢驗該量表的可操作性、信度、效度等。
作者聲明本文無實際或潛在的利益沖突。
參 考 文 獻
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