关键词:
中医量表研制
七情量表
混合方法学
项目反应理论
计算机自适应测试
摘要:
目的:
在中医七情理论核心思想指导下,基于多种定性方法技术以及现代方法技术,遵循国际量表研制流程及研制理念,研制《七情量表》及计算机自适应版本,为现代人的综合情绪测评提供科学量化工具,同时探索不同定性方法技术在量表研制过程中的适宜性和应用流程,建立包含适宜定性技术在内的量表混合方法学体系。
方法:
1.成立研究工作小组:主要分为学术顾问小组和核心小组两部分,学术顾问小组由具有副高或者副教授以上职称的量表学者、心理学者、统计学者、定性研究专家、计算机智能专家、中医临床共12位专家组成,负责本研究的核心技术以及具体内容的指导。核心小组由研究者本人、导师以及团队成员共10人组成,主要负责本研究的设计、实施、管理、统计分析等。
2.预设量表基本特征和框架模型:预设规定量表的适用人群、量表目的、条目数、完成时间约、反应尺度、计分规则等。
3.构建量表概念框架和条目库:在整合前期概念框架和条目库的基础上,由核心小组2名成员独立在ePROVIDE平台检索Mental Disorders所有量表,咨询团队心理科以及精神科专家,整理广州中医药大学第一附属医院中医心理科、广州医科大学附属脑科医院精神科以及中山大学第三附属医院精神心理科临床常用精神心理测评量表,用excel整理现存心理测评量表条目。同时选取2021年4月至2021年10月在广州中医药大学第一附属医院、广州医科大学附属脑科医院门诊和病房诊治,经心理科、精神科专家判定符合七情诊断标准的患者以及健康人进行半结构式访谈,严格遵循定性研究流程,同时运用描述性现象学、描述性质性研究、扎根理论、框架分析四种常用定性研究范式对访谈资料进行分析,对比评价描述性现象学和描述性质性研究在构建条目,扎根理论和框架分析在构建概念框架中的异同及适宜性。
4.概念框架和条目库的定性优化筛选:首先由核心小组成员应用仓储法和精选法对条目进行初筛以及七情归属划分;随后邀请中医临床医学、中医心理学、精神病学、量表学方面共6位专家,就量表整体设计、条目内容的重要性、条目的合适性以及条目的表述进行认知访谈;再在全国范围内,邀请三甲医院或者高等医学院校长期从事中医内科学、中医心理学、西医心理学、精神内科学、量表测评学研究方向的知名专家,进行三轮德尔菲调查。
5.条目的定量筛选及纸质版量表测量性能评价:利用《七情量表》初始版,在2022年5月至2022年12月之间对符合纳入标准的300名七情患者和500名健康人进行横断面调查。利用随机抽取的300例样本数据,基于探索性因子分析法、相关系数法、克朗巴赫系数法以及离散趋势法四种经典测试理论方法对条目进行定量筛选,形成《七情量表》纸质版。运用收集到的800例数据对纸质版量表进行可行性、信度以及效度评价。
6.计算机自适应测评量表的研制:利用项目反应理论,对《七情量表》纸质版条目进行单维性检验、局部独立性检验、项目特征曲线和项目信息曲线形式检验、项目反应理论模型参数与项目功能差异分析以及测验信息量分析。依据IRT相关标准进行对条目进行筛选,同时估计各条目参数,构建计算机自适应量表条目库。进而在对各领域的条目进行计算机自适应模拟评价,以检验计算机自适应版本量表对不同潜在特质的测量精度,研制《七情量表》计算机自适应版本,同时初步探索计算机自适应软件平台的研发。
结果:
1.条目库的构建
1.1 ePROVIDE平台检索:在ePROVIDE系统中检索Mental Disorders所有量表,共106个,人工逐一阅读量表的研制目的、适用条件、针对人群、条目内容以及量表研制过程相关文献,根据排除标准筛除掉不符合要求的93个量表,整理分析纳入研究的 1 3 个量表,其中 HIGH-R(hypomania interview guide(including hyperthymia)-retrospective assessment)涵盖 HIGH-C、HIGH-C-SR 内容,选取 HIGH-R 为代表;MASQ(Mood and Anxiety Symptom Questionnaire)涵盖Mini-MASQ、MASQ-SF 内容,选取MASQ为代表,SPS(sheehan-panic disorder scale)量表未查询到具体条目,故排除,故最后纳入研究的量表为8个:GHQ-20(general health questionnaire)、HADS、HAMA、4DSQ-50(Four-Dimensional Symptom Questionnaire)、HIGH-R、SIS(sheehan irritability scale)、MASQ、8-MINI,共 269 个条目。
1.2临床常用心理测评量表收集:共收集常用精神心理测评量表共16个,其中焦虑量表4个(SAS