闫温馨; 刘珏

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0284

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• 论著·基层卫生服务研究 •

中文版以人为本的基层卫生服务量表的信效度验证

中国全科医学, 2022,25(25) : 3135-3142. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0284

摘要

背景

以人为本的基层卫生服务量表（PCPCM）已在国外研究中被证明能够用于全面、准确、快速地评估基层卫生服务质量。目前，PCPCM已被我国香港学者汉化和修订成中文版，但中文版PCPCM在内地文化背景和医疗环境下的适用性与测量学性能尚未见文献报道。

目的

评价中文版PCPCM的信效度，旨在为内地基层卫生服务质量的评价提供可靠的工具。

方法

于2021年12月8—20日，采用方便抽样法，连续选取至河南省、上海市、黑龙江省6家社区卫生服务中心/乡镇卫生院、社区卫生服务站/村卫生室就诊的患者为研究对象，采用一般资料调查表、中文版PCPCM对其进行调查，并邀请10名相关领域（社会医学与卫生事业管理、全科医学、流行病与卫生统计学等）专家对量表进行评价。对中文版PCPCM进行项目分析、信度分析和效度分析。

结果

共回收有效问卷683份。项目分析结果显示：各条目得分与量表总分的相关系数为0.843~0.923（P均<0.001）；各条目的临界值（CR值）为28.270~36.055（P均<0.001）；逐一剔除各条目后，量表的Cronbach's α系数为0.970~0.973（<0.974）。信度方面，中文版PCPCM的Cronbach's α系数为0.974，Guttman折半系数为0.952，各条目分间的相关系数为0.667~0.913，重测信度系数为0.874，各条目的重测信度系数为0.724~0.886。条目水平的内容效度指数（I-CVI）为0.800~1.000，全体一致量表水平的内容效度指数（S-CVI）为0.818，平均S-CVI为0.973，K^*为0.79~1.00。探索性因子分析结果显示，KMO值为0.960，Bartlett's球形检验χ²=4 538.461、P<0.001，表明数据样本适合进行因子分析；按特征根>1.000的标准可提取1个公因子，公因子的累积方差贡献率为78.715%，各条目在公因子上的载荷值为0.826~0.925。验证性因子分析结果显示，初始模型拟合指标不理想。根据指标提示添加误差变量e1和e2、e3和e9、e10和e11间的相关关系后，修正模型各拟合指标处于可接受范围〔χ²/df=2.983，拟合优度指数（GFI）为0.934，调整拟合优度指数（AGFI）为0.894，近似误差均方根（RMSEA）为0.081，规范拟合指数（NFI）为0.966，相对适配指数（RFI）为0.954，增值拟合指数（IFI）为0.977，非归准适配指数（TLI）为0.969，比较拟合指数（CFI）为0.977，标准化回归系数为0.790~0.900〕。已知族群效度分析结果显示，不同年龄、户口类型、家庭人均月收入、自评健康状况、慢性病患病情况、省份的患者PCPCM得分比较，差异有统计学意义（P<0.05）。

结论

由我国香港学者汉化的中文版PCPCM在内地文化背景和医疗环境下具有较好的测量学性能，但该工具的跨文化适用性，以及居民将量表内容概念化的能力仍有待进一步研究。

引用本文: 闫温馨, 刘珏. 中文版以人为本的基层卫生服务量表的信效度验证 [J] . 中国全科医学, 2022, 25(25) : 3135-3142. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0284.

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构建以人为本的整合型医疗卫生服务体系是我国深化医药卫生体制改革的重要举措，其中以人为本的基层卫生服务是整合型医疗卫生服务体系的重要基石^[1，2]。医疗卫生服务体系的公平性是健康公平、社会公平的重要维度，而以人为本是公平医疗卫生服务体系构建的价值取向^[1]。基层医疗卫生机构作为长期为居民提供综合性、连续性、协调性、可及性、人性化和个体化卫生服务的机构，与其他级别的医疗机构相比，更应始终坚守以人为本的服务理念^[3]。总体而言，以人为本是基层卫生服务工作的出发点和落脚点，坚持以人为本则是提高基层卫生服务质量和水平的重要保证。长期以来，较少有研究者从以人为本的视角开发测量工具来对基层卫生服务质量进行评价。

为了能够对基层卫生服务质量进行准确、全面的评价，美国学者ETZ等^[4]通过对数百名患者、全科医生和医疗服务支付方（保险公司）进行调查，了解其对基层卫生服务价值的理解和看法，并借由专家咨询等方法，开发了一组简约的患者自评条目，最终于2019年正式推出了基层卫生服务质量评价工具——以人为本的基层卫生服务量表（PCPCM）。接着，在分别对2、4组人群进行在线、临床调查的基础上，ETZ等^[4]对PCPCM的测量学性能进行了评价，发现PCPCM具有良好的信效度。PCPCM不仅关注患者的卫生服务需求被满足情况和就诊体验，还关注基层卫生服务供给的整体性、优先次序和个性化等方面，是用于全面、准确、快速评估基层卫生服务质量的有力工具^[4]。目前，PCPCM的测量学性能已在多种文化背景下（35个经济合作与发展组织成员国）得到验证，并且其已被广泛运用于基层卫生服务质量评价。虽然诸多研究已证实PCPCM具有较好的内部一致性和有效性，但由不同国家学者开展的研究中，调查对象PCPCM总得分及各条目得分情况则存在较大差异^[5]。2020年，我国香港学者TSE等^[6]获得了ETZ等^[4]的授权，按照量表翻译的标准化程序对PCPCM进行翻译、修订，并将PCPCM在目标人群中进行临床试用，发现中文版PCPCM具有良好的内容效度。考虑到我国香港地区与内地在经济、文化、社会保障、医疗体系与卫生体制等方面存在着差异^[7]，故仍有必要探讨中文版PCPCM在内地文化背景和医疗环境下的适用性，但截至目前，中文版PCPCM在内地文化背景和医疗环境下的适用性与测量学性能尚未见文献报道。本研究选取河南省、上海市、黑龙江省3个省份为样本来源地，在采用中文版PCPCM对至基层医疗卫生机构就诊的患者进行调查的基础上，评价中文版PCPCM的信效度，旨在为内地基层卫生服务质量的评价提供简便、可靠的工具，进而推动以人为本的整合型医疗卫生服务体系的建设与发展。

1　对象与方法

1.1　研究对象

于2021年12月8—20日，采用方便抽样法，连续选取至河南省、上海市、黑龙江省6家社区卫生服务中心/乡镇卫生院、社区卫生服务站/村卫生室就诊的患者为研究对象。纳入标准：（1）意识清楚，有良好的语言表达能力或阅读能力，与调查者沟通无障碍；（2）知晓研究目的及所填写内容将完全保密，签署知情同意书，自愿参与问卷调查。排除标准：（1）调查开展期间，患者多次至基层医疗卫生机构就诊，且既往参与过调查者；（2）陪同就诊的家属要求退出研究。本研究已通过北京大学生物医学伦理委员会审核批准（审批号：IRB00001052-21126）。根据量表的自由参数个数（中文版PCPCM共包含11个条目）按照10∶1的比例确定样本量^[8]；考虑到拒访和无效问卷，再将样本量扩大20%，计算得到n=138。同时，考虑到在进行因子分析时，总样本量原则上越大越好。抽样过程中，在确保样本量满足最低标准的基础上，尽可能多地纳入样本。

1.2　研究方法

1.2.1　调查工具

1.2.1.1　一般资料调查表

由研究者自行设计，内容包括调查对象的年龄、民族、受教育程度、户口类型、家庭人均月收入、自评健康状况、慢性病患病情况等。

1.2.1.2　中文版PCPCM^[6]

中文版PCPCM共11个条目，从可及性、综合性、整合性、协调性、关系、连续性、支持、家庭背景、社区背景、目标导向的照护和健康促进11个方面对基层卫生服务的质量进行评价（每个方面涉及1个条目）。中文版PCPCM各条目采用Likert 4级评分法，4分代表"绝对正确"，3分代表"大部分正确"，2分代表"有点正确"，1分代表"完全不正确"，量表总分为各条目得分的均值，得分范围为1~4分，得分越高，表明调查对象接受的基层卫生服务质量越高。中文版PCPCM内容见表1。

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表1

中文版PCPCM

Table 1

The Chinese version of the People-Centered Primary Care Measure scale

表1

中文版PCPCM

Table 1

The Chinese version of the People-Centered Primary Care Measure scale

序号	方面	条目内容
1	可及性	这间诊所让我能轻易得到医疗服务
2	综合性	这间诊所能够提供大部分我所需要的医疗服务
3	整合性	在照顾我时，我的医生会考虑所有影响我健康的因素
4	协调性	这间诊所能协调我在多个地方所接受的医疗服务
5	关系	这位医生或这间诊所对我各方面的需要都很了解
6	连续性	我和我的医生共同经历了很多健康的大小问题
7	支持	我的医生或诊所维护我的权益
8	家庭背景	这里的医护人员会考虑我的家庭情况从而对我做出关切照顾
9	社区背景	这里的医护人员认识我所属的社区，从而给我关切的照顾
10	目标导向的照护	这间诊所一直在帮助我实现我健康相关的目标
11	健康促进	这间诊所一直在帮助我维持健康

注：PCPCM=以人为本的基层卫生服务量表

1.2.2　调查方法与质量控制

调查实施前，对调查员进行了严格培训，调查员经考核合格后方可开展调查工作。随机选取50例至基层医疗卫生机构就诊的患者进行预调查，以评价调查问卷的质量，评估完成问卷填写所消耗的时间。分析预调查过程中出现的问题，并拟定相应的解决措施，总结在调查实施过程中所需要注意的事项。正式调查前，调查员向患者解释调查的目的、意义，以及问卷的填写方法和注意事项。调查遵循"自愿、知情、同意"的基本原则。问卷由调查对象自行填写完成，调查人员不做任何诱导性解释，问卷全部填写完成后当场提交。调查人员仔细核查问卷，检查问卷有无漏项、书写和逻辑错误等，如有疑问当场询问、核实，如发现错误及时改正，如有项目遗漏及时填补。问卷数据录入过程中，录入员再次核查问卷数据的真实性和完整性，将有缺项、漏项、错填、明显逻辑错误等问题的问卷视为无效问卷。从接受正式调查的患者中，随机抽取50例患者，于1周后采用同一问卷再次对其进行调查，以评价中文版PCPCM的重测信度。

1.2.3　量表项目分析

采用临界比值法、条目总分相关法、内部一致性检验进行项目分析。（1）临界比值法：将被测者按总分高低排列，得分前27%者为高分组，得分后27%者为低分组，通过两独立样本t检验得出各条目的临界值（CR值），比较高分组和低分组各条目的得分差异，若差异无统计学意义或条目的CR值≤3.000，则考虑将该条目删除。（2）条目总分相关法：采用Pearson相关计算各条目得分与总分的相关系数（r），r值越大表示条目与总量表的测量属性越一致。r<0.400表示低度相关，0.400≤r≤0.700表示中度相关，r>0.700表示高度相关。以r<0.400或无统计学意义为条目删除标准。（3）内部一致性检验：若删除某一条目后，总量表的Cronbach's α系数有较大提升，则认为该条目所测属性与其余条目不同，考虑删除。

1.2.4　量表信度分析

采用Cronbach's α系数、Guttman折半系数、各条目得分间的r值评价量表的内部一致性；采用Spearman秩相关评价量表的重测信度。Cronbach's α系数、Guttman折半系数>0.700，可认为量表内部一致性信度较高；重测信度系数>0.750，可认为工具的稳定性较好。

1.2.5　量表效度分析

1.2.5.1　内容效度

（1）在本研究纳入的、至黑龙江省2家基层医疗卫生机构就诊的患者中，随机选取10例患者，对其进行认知访谈。询问其对量表的总体印象，邀请其对量表的条目内容、语义清晰度及可理解度进行评价。在获得调查对象对量表的总体印象后，要求调查对象解释每个条目的含义，并就"是否需要对条目的措辞进行修改以提高其可理解性"这一问题开展询问。（2）从全国邀请10名专家〔地区方面，5名来自北京市，2名来自安徽省，2名来自黑龙江省，1名来自河南省；职称方面，7名为教授，3名为主任医师；专业领域（工作方向）方面，社会医学与卫生事业管理专家4名，全科医学专家2名，基层医疗卫生机构管理者2名，流行病与卫生统计学专家1名，国家卫生健康委基层卫生健康司专家1名〕对中文版PCPCM的内容效度进行评价。各条目采用Likert 4级评分法，"不相关"~"非常相关"分别赋值1~4分。计算条目水平的内容效度指数（I-CVI）、全体一致量表水平的内容效度指数（S-CVI）、平均S-CVI、随机一致性概率（Pc），并结合I-CVI对Pc进行校正，得到K^*。I-CVI=给出评分为3分或4分的专家人数/专家总数；全体一致S-CVI=被所有专家评为3分或4分的条目数/总条目数；平均S-CVI为所有条目I-CVI的均数；Pc={n!/〔A!（n-A）！〕}×0.5ⁿ，其中n为参评专家数，A为给出评分为3分或4分的专家人数；K^*=（I-CVI-Pc）/（1-Pc）。当参与评价的专家人数>5名时，I-CVI≥0.780，则认为内容效度较好^[9]。全体一致S-CVI应≥0.800^[10]，平均S-CVI应≥0.900^[11]。K^*的评价标准是：0.40~0.59为一般，0.60~0.74为良好，>0.74为优秀。

1.2.5.2　结构效度

将样本总体随机分为样本集1和样本集2，样本集1用于探索性因子分析（EFA），样本集2用于验证性因子分析（CFA）。采用KMO检验、Bartlett's球形检验评价样本集1数据是否适合进行因子分析；当KMO值>0.8、Bartlett's球形检验P<0.05时，表明样本集1数据适合进行因子分析^[12，13]。通过主成分分析法，提取特征根>1.000的公因子，并运用方差最大正交旋转法得出方差最大正交旋转载荷矩阵。要求公因子累积方差贡献率>50.000%，各条目在所属公因子上的载荷值≥0.400且无双载荷的现象。在此基础上，结合CFA来检验量表的结构效度，采用极大似然法对样本集2数据进行拟合，借助一系列模型拟合指数来衡量模型的拟合程度。本研究选用χ²/df、拟合优度指数（GFI）、调整拟合优度指数（AGFI）、近似误差均方根（RMSEA）、规范拟合指数（NFI）、相对适配指数（RFI）、增值拟合指数（IFI）、非归准适配指数（TLI）、比较拟合指数（CFI）等指标验证量表结构的合理性^[14]。如理论模型与观察数据的适配度不佳，则需要对模型进行适当修正。

1.2.5.3　已知族群效度

采用两独立样本t检验或单因素方差分析比较不同年龄、民族、受教育程度、户口类型、家庭人均月收入、自评健康状况、慢性病患病情况、省份患者的中文版PCPCM总得分情况，若差异有统计学意义，则表明中文版PCPCM具有区分不同特征患者接受的基层卫生服务质量水平的能力^[15]。

1.3　统计学方法

采用SPSS 25.0进行统计分析，采用AMOS 22.0软件进行CFA。正态分布的计量资料采用（±s）表示，非正态分布的计量资料采用中位数（四分位数间距）〔M（QR）〕表示，计数资料以相对数表示。检验水准α=0.05。

2　结果

2.1　调查对象一般资料

共发放问卷1 014份，回收有效调查问卷683份，有效问卷回收率为67.4%。683例调查对象中，242例（35.4%）来自河南省，229例（33.5%）来自上海市，212例（31.1%）来自黑龙江省；中位年龄为52.3（29.8）岁，>60岁者251例（36.7%）；674例（98.7%）民族为汉；受教育程度为高中及以上者397例（58.1%）；户口所在地为农村者284例（41.6%）；家庭人均月收入≤3 000元者265例（38.8%）；自评健康状况为很好者213例（31.2%）；患有慢性病者364例（53.3%）。

2.2　量表项目分析结果

683例调查对象中文版PCPCM总得分为（3.44±0.69）分；在条目7上得分最高，为（3.50±0.73）分，条目4、6、9上得分较低，分别为（3.37±0.78）、（3.37±0.78）、（3.37±0.83）分。各条目得分与量表总分的r值为0.843~0.923（P均<0.001）；各条目的CR值为28.270~36.055（P均<0.001）；逐一剔除各条目后，量表的Cronbach's α系数为0.970~0.973（<0.974），见表2。

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表2

中文版PCPCM的项目分析结果

Table 2

Item analysis of the Chinese version of the People-Centered Primary Care Measure scale

表2

中文版PCPCM的项目分析结果

Table 2

Item analysis of the Chinese version of the People-Centered Primary Care Measure scale

条目	得分（±s，分）	删除该条目后量表的Cronbach's α系数	与总分相关性（r值）^a
1	3.43±0.78	0.971	0.884
2	3.41±0.76	0.972	0.857
3	3.47±0.74	0.971	0.880
4	3.37±0.78	0.971	0.888
5	3.41±0.78	0.970	0.910
6	3.37±0.78	0.971	0.883
7	3.50±0.73	0.971	0.897
8	3.43±0.76	0.970	0.910
9	3.37±0.83	0.973	0.843
10	3.43±0.79	0.970	0.923
11	3.45±0.77	0.970	0.919

注：^a表示P均<0.001

2.3　量表信度分析结果

中文版PCPCM的Cronbach's α系数为0.974，Guttman折半系数为0.952，各条目得分间的r值为0.667~0.913；重测信度系数为0.874，各条目的重测信度系数为0.724~0.886。

2.4　量表内容效度分析结果

（1）10例受访者中，9例对中文版PCPCM给予正面评价，表示量表条目简明易懂、无歧义、反应选项类别清晰；1例受访者提出"大部分正确"中的"大部分"，以及"有点正确"中的"有点"较难界定，应使用百分比对其加以量化。经课题组成员共同讨论后，一致认为无须改变反应选项的呈现方式。（2）I-CVI为0.800~1.000，全体一致S-CVI为0.818，平均S-CVI为0.973，Pc为0.001 0~0.043 9，K^*为0.79~1.00，见表3。

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表3

中文版PCPCM内容效度专家评分及内容效度分析结果

Table 3

Experts ratings and calculation of content validity index for the Chinese version of the People-Centered Primary Care Measure scale

表3

中文版PCPCM内容效度专家评分及内容效度分析结果

Table 3

Experts ratings and calculation of content validity index for the Chinese version of the People-Centered Primary Care Measure scale

条目	专家评分（分）										评3分或4分的专家数（名）	I-CVI	Pc	K^*
条目	专家1	专家2	专家3	专家4	专家5	专家6	专家7	专家8	专家9	专家10	评3分或4分的专家数（名）	I-CVI	Pc	数值	评价
1	4	4	4	4	4	4	3	3	3	3	10	1.000	0.001 0	1.00	优秀
2	4	3	4	4	4	4	4	3	3	3	10	1.000	0.001 0	1.00	优秀
3	4	3	4	4	4	4	3	3	3	4	10	1.000	0.001 0	1.00	优秀
4	4	4	4	4	4	4	4	3	3	2	9	0.900	0.009 8	0.90	优秀
5	4	4	4	4	4	4	3	3	3	4	10	1.000	0.001 0	1.00	优秀
6	3	2	4	3	3	4	4	3	3	2	8	0.800	0.043 9	0.79	优秀
7	3	4	4	4	3	4	3	3	3	3	10	1.000	0.001 0	1.00	优秀
8	4	4	4	4	3	4	4	3	4	3	10	1.000	0.001 0	1.00	优秀
9	3	3	4	4	4	4	4	3	3	3	10	1.000	0.001 0	1.00	优秀
10	3	4	4	4	4	4	4	3	3	4	10	1.000	0.001 0	1.00	优秀
11	3	4	4	4	4	4	4	3	4	4	10	1.000	0.001 0	1.00	优秀

注：I-CVI=条目水平的内容效度指数，Pc=随机一致性概率

2.5　量表结构效度分析结果

2.5.1　EFA结果

采用样本集1（n=342）进行EFA。结果显示：KMO值为0.960，Bartlett's球形检验χ²=4 538.461、P<0.001，表明样本集1适合进行因子分析。经主成分分析和方差最大正交旋转，共提取特征根>1.000的公因子1个（图1），公因子累积方差贡献率为78.715%，各条目在公因子上的载荷值为0.826~0.925。提取的公因子与原量表设计者的假设一致^[4]。

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图1

中文版PCPCM主成分分析碎石图

Figure 1

Scree plot shows the number and eigenvalue of principal components of the Chinese version of the Person-Centered Primary Care Measure scale

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注：PCPCM=以人为本的基层卫生服务量表

图1

中文版PCPCM主成分分析碎石图

Figure 1

Scree plot shows the number and eigenvalue of principal components of the Chinese version of the Person-Centered Primary Care Measure scale

2.5.2　CFA结果

采用样本集2（n=341）进行CFA。建立初始模型（M₁），采用极大似然法对数据进行拟合。结果显示，M₁拟合指标不理想（表4），χ²/df>3.000、RMSEA>0.100、GFI<0.900。根据指标提示进行模型修正，增加误差变量e1和e2、e3和e9、e10和e11间的相关关系，建立修正后的标准化单因子结构方程模型（M₂）。在M₂中，各项拟合指标均在可接受范围内（表4）^[16]，标准化回归系数（因子载荷量）为0.790~0.900（图2）。

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图2

修正后的标准化单因子结构方程模型

Figure 2

Single factor structural equation model with standardized item loadings after modification

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图2

修正后的标准化单因子结构方程模型

Figure 2

Single factor structural equation model with standardized item loadings after modification

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表4

中文版PCPCM CFA模型修正前后各拟合指标及其参考标准

Table 4

Reference range of the fit indices of modified confirmatory factor model of the Chinese version of the People-Centered Primary Care Measure scale

表4

中文版PCPCM CFA模型修正前后各拟合指标及其参考标准

Table 4

Reference range of the fit indices of modified confirmatory factor model of the Chinese version of the People-Centered Primary Care Measure scale

拟合指标	模型1	模型2	参考标准
χ²/df	5.661	2.983	≤3.000
GFI	0.871	0.934	≥0.900
AGFI	0.806	0.894	≥0.800
RMSEA	0.125	0.081	≤0.100
NFI	0.930	0.966	≥0.900
RFI	0.912	0.954	≥0.900
IFI	0.942	0.977	≥0.900
TLI	0.927	0.969	≥0.900
CFI	0.941	0.977	≥0.900

注：CFA=验证性因子分析，GFI=拟合优度指数，AGFI=调整拟合优度指数，RMSEA=近似误差均方根，NFI=规范拟合指数，RFI=相对适配指数，IFI=增值拟合指数，TLI=非归准适配指数，CFI=比较拟合指数

2.6　已知族群效度分析结果

不同年龄、户口类型、家庭人均月收入、自评健康状况、慢性病患病情况、省份的患者PCPCM总得分比较，差异有统计学意义（P<0.05）；不同民族、受教育程度的患者PCPCM总得分比较，差异无统计学意义（P>0.05），见表5。

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表5

不同特征患者中文版PCPCM得分比较（±s，分）

Table 5

Comparison of the total score of the Chinese version of the Person-Centered Primary Care Measure scale in patients by socioeconomic characteristics

表5

不同特征患者中文版PCPCM得分比较（±s，分）

Table 5

Comparison of the total score of the Chinese version of the Person-Centered Primary Care Measure scale in patients by socioeconomic characteristics

项目		例数	得分	F（t）值	P值
年龄（岁）				4.931	0.001
	≤20	22	3.33±0.97
	21~40	175	3.55±0.64
	41~60	235	3.48±0.66
	61~80	235	3.30±0.69
	≥81	16	3.09±0.68
民族				2.256^a	0.134
	汉族	674	3.43±0.68
	其他	9	3.08±0.91
受教育程度				0.174	0.914
	小学及以下	66	3.40±0.74
	初中	220	3.43±0.69
	高中	236	3.44±0.63
	大学及以上	161	3.39±0.74
户口类型				50.951^a	<0.001
	农村户口	284	3.64±0.62
	城市户口	399	3.27±0.69
家庭人均月收入（元）				3.950	0.008
	≤3 000	265	3.51±0.63
	3 001~5 000	280	3.38±0.71
	5 001~10 000	110	3.39±0.67
	≥10 001	28	3.12±0.86
自评健康状况				8.217	<0.001
	很好	213	3.55±0.71
	好	129	3.61±0.56
	一般	279	3.31±0.68
	不好	53	3.16±0.68
	很不好	6	3.03±0.46
	无法回答	3	2.52±0.93
慢性病患病情况				25.636^a	<0.001
	有	364	3.30±0.68
	无	319	3.56±0.67
省份				20.237	<0.001
	河南省	242	3.64±0.64
	上海市	229	3.28±0.66
	黑龙江省	212	3.33±0.71

注：^a表示t值

3　讨论

PCPCM已被多国学者证明能够用于全面、准确、快速地评估基层卫生服务质量。除此之外，PCPCM还可用于监测和评价基层卫生政策实施效果，并可为全科医生及团队之间、区域间和机构间的服务质量和绩效比较提供准绳。基层医疗卫生机构通过运用PCPCM开展调查，可及时发现自身在基本卫生服务提供中存在的问题，从而做出针对性的改进。本研究在采用中文版PCPCM对至基层医疗卫生机构就诊的患者进行调查的基础上，评价了中文版PCPCM的信效度，发现中文版PCPCM具有较好的信效度。下一步，可将由我国香港学者汉化的中文版PCPCM引入内地，以用于指导基层医疗卫生机构践行以人为本的医疗服务理念。

3.1　量表项目分析

在本研究中，683例调查对象中文版PCPCM平均总得分为3.44分，11个条目的平均得分为3.37~3.50分，各条目的平均得分较为稳定。在一项针对35个经济合作与发展组织成员国患者的调查研究中：土耳其患者平均PCPCM总得分最高，为3.08分，瑞典患者平均PCPCM总得分最低，为2.28分；35个成员国患者平均PCPCM总得分为2.74分^[5]。不同国家患者PCPCM总得分情况存在较大差别的原因可能是不同国家的文化背景、医疗卫生服务体制、基层卫生服务能力和水平等存在明显差异有关。另一方面，样本人群的特征差异、对基层卫生服务的期望差异^[17]也可能是导致不同研究结果间存在较大异质性的原因。此外，在ZYZANSKI等^[5]的研究中，研究者通过线上调研的方式收集数据。与ZYZANSKI等^[5]的研究不同，本研究中，由经过培训的调查员现场指导调查对象填写调查问卷，可使调查质量得到较好的保障。因此，不同国家患者PCPCM总得分的差异性也可能与不同研究采用的研究设计不同有关。各条目的CR值为28.270~36.055（P均<0.001），说明中文版PCPCM具有通过得分高低区分不同质量水平基层卫生服务的能力。各条目得分与量表总分的r值为0.843~0.923（P均<0.001），说明11个条目对量表整体构成均有帮助。同时这一结果明显高于ETZ等^[4]（在线调查样本为0.66~0.84，临床调查样本为0.46~0.72）、ZYZANSKI等^[5]（0.41~0.81）的研究结果。究其原因，可能得益于量表内容较为贴合实际、所反映的内涵与我国基层卫生服务内涵相契合。逐一剔除各条目后，量表的Cronbach's α系数为0.970~0.973（<0.974），提示量表的11个条目同质性较高。

3.2　中文版PCPCM具有良好的信度

信度指使用某测量工具所测得结果的准确程度，以及使用某测量工具进行多次测量所得结果的一致性程度。量表的信度越高，测量的标准误差越小。常用的信度评价指标有：Cronbach's α系数、分半信度、重测信度^[18，19]。本研究结果显示：中文版PCPCM的Guttman折半系数为0.952；Cronbach's α系数为0.974，高于ETZ等^[4]（在线调查样本为0.95，临床调查样本为0.91）、ZYZANSKI等^[5]（0.88~0.95）的研究结果，以及RONIS等^[20]（0.85）针对低收入家庭的调查研究结果，说明量表具有良好的内部一致性和关联性。量表的重测信度系数>0.850，条目的重测信度系数均>0.700，提示量表具有较好的稳定性和等同性，可在内地基层医疗卫生机构中推广使用。

3.3　中文版PCPCM具有良好的效度

效度通常指测验的正确性和有效性，即测验能够测到被测量对象的真实水平的程度。常用的效度评价指标有：内容效度、结构效度、已知族群效度^[19]。在内容效度上，中文版PCPCM的I-CVI为0.800~1.000，全体一致S-CVI为0.818，平均S-CVI为0.973（均>0.900），表明量表条目均具有良好的同质性^{[10，21，22]}，均能较好地体现以人为本的基层卫生服务的特点。虽然本研究未对中文版PCPCM进行文化调试，但10名专家均认为量表条目的代表性较好，测量的内容涉及当前基层卫生健康政策的核心关注点。在结构效度上，通过EFA提取到1个公因子，提取的公因子与原量表设计者的假设一致^[4]。公因子累积方差贡献率达78.715%，说明EFA结果较为理想（一般来说，累积方差贡献率达到70.000%的因子分析结果是令人满意的^[23]）。CFA结果显示，增加误差变量e1和e2、e3和e9、e10和e11间的相关关系后，修正模型χ²/df<3.000，AGFI>0.800，GFI、RFI、IFI、TLI、CFI均>0.900、RMSEA<0.100，说明模型拟合度良好。以上结果均提示，中文版PCPCM模型拟合指标基本达到标准，结构效度较为稳定，内容及结构体系均符合我国国情，适用于评价我国基层卫生服务质量。已知族群效度分析结果表明，中文版PCPCM能够区分不同年龄、户口类型、家庭人均月收入、自评健康状况、慢性病患病情况、省份患者接受的基层卫生服务的质量水平，这对于指导基层医疗卫生机构以人为本、因地制宜地开展针对性服务质量提升工作具有重要意义。

3.4　本研究的不足之处

考虑到我国香港地区与内地在经济、文化、社会保障、医疗体系与卫生体制等方面存在着差异，在内地文化背景和医疗环境下对中文版PCPCM进行信效度检验前，仍有必要进行文化调试。因此，建议研究者在使用中文版PCPCM进行心理测量之前，更多地关注工具的跨文化适用性，以及居民将量表内容概念化的能力，以更好地把握量表所具有的广泛通用性与在当地的适用性之间的平衡。由我国香港学者汉化的中文版PCPCM是否适用于内地基层卫生服务质量评价，尤其是其所折射出的文化特点与内地文化特点是否高度契合，仍有待进一步研究。其次，本研究未调查研究对象的卫生服务获取与利用情况，无法按照其所获取与利用的服务的类型进行亚组分析。再次，本研究采用方便抽样法，结果不具有普遍代表性。未来，在对工具的跨文化适用性，以及居民将量表内容概念化的能力进行评价的基础上，应运用具有全国代表性的大样本、高质量调查数据对中文版PCPCM进行进一步验证，进而为内地基层卫生服务质量评价提供科学的参考标准。

本研究显示，由我国香港学者汉化的中文版PCPCM在内地文化背景和医疗环境下具有较好的测量学性能，但该工具的跨文化适用性，以及居民将量表内容概念化的能力仍有待进一步研究。应以本研究的不足之处为切入点，对中文版PCPCM进行进一步完善，进而形成适用于内地基层卫生服务质量评价的量表。最终为内地评估以人为本的基层卫生服务提供针对性、简便实用的工具的同时，促进基层更好地开展以人为本的整合型医疗卫生服务。

志谢

志谢：

感谢审稿专家对本文提出的宝贵建议；感谢参与调查的社区卫生服务中心/乡镇卫生院、社区卫生服务站/村卫生室医生及患者的全力支持与配合。

利益冲突

本文无利益冲突。

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贡献者信息

闫温馨

100191　北京市，北京大学公共卫生学院

刘珏

100191　北京市，北京大学公共卫生学院

通信作者

刘珏

100191　北京市，北京大学公共卫生学院

Email：jueliu@bjmu.edu.cn

关键词

基层卫生服务; 以人为本; 卫生保健质量，获取和评价; 社区卫生服务; 量表; 信度; 效度;

基金项目

国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（72122001）

作者声明

闫温馨，刘珏.中文版以人为本的基层卫生服务量表的信效度验证[J].中国全科医学，2022，25（25）：3135-3142.[www.chinagp.net]

作者贡献：

刘珏负责文章的构思与设计、研究的实施和可行性分析、数据收集与论文撰写，并对文章整体负责，监督管理；闫温馨负责数据整理、统计学处理、论文撰写，并对结果进行分析与解释。

利益冲突

本文无利益冲突。

历史

出版日期：2022-09-05

收稿日期：2022-04-07

修回日期：2022-06-28

本文编辑

陈俊杉

Original Research·Primary Health Services

Reliability and Validity of the Chinese Version of the People-Centered Primary Care Measure

YAN Wenxin, LIU Jue

Published 2022-09-05

Cite as Chin Gen Pract, 2022, 25(25): 3135-3142. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0284

Abstract

Background

The People-Centered Primary Care Measure (PCPCM) scale has proven to be able to evaluate the quality of primary care measures in a accurate, all-round and rapid manner in foreign studies. And after being translated and revised, its Chinese version has been developed by Hong Kong scholars. However, there is not yet any report on the applicability and metrological performance concerning the Chinese version of the PCPCM (PCPCM-C) in the culture and healthcare settings in Chinese mainland.

Objective

To evaluate the reliability and validity of the PCPCM-C scale, providing evidence for its feasibility in evaluating primary care measures in Chinese mainland.

Methods

By use of convenience sampling, patients were consecutively selected from six primary care settings (community health center, community health station, township health center and village clinic) located in Henan Province, Shanghai, and Heilongjiang Province from December 8th to 20th, 2021. They received a survey using the General Information Questionnaire developed by us, and the PCPCM-C. Then the PCPCM-C was revised in accordance with the survey results, and the assessment results by 10 Chinese professionals (public health managers, general practice experts and administrators of primary care settings) invited nationwide. After that, the PCPCM-C was analyzed using item, reliability and validity analyses.

Results

Altogether, 683 cases who handed in responsive questionnaires were included for final analysis. The item-total correlation coefficients of the scale ranged from 0.843 to 0.923 (P<0.001) . The CR values of items ranged from 28.270 to 36.055 (P<0.001) . Leave-one-out analysis demonstrated that the Cronbach's α of the PCPCM-C ranged from 0.970 to 0.973 (<0.974) . The reliability analysis of the Cronbach's α, Guttman Split-half coefficient and test-retest reliability of the PCPCM-C was 0.974, 0.952, and 0.874, respectively. The inter-item correlation coefficients ranged from 0.667 to 0.913. The test-retest reliability of every item ranged from 0.724 to 0.886. The expert evaluation showed that content validity index (CVI) of every item was 0.800-1.000, the S-CVI/UA was 0.818, and the S-CVI/Ave was 0.973, the K^* was 0.79-1.00. The value of KMO (0.960) and result of Bartlett's test of sphericity (χ²=4 538.461, P<0.001) derived from the exploratory factor analysis, suggested that the data sample was appropriate for factor analysis. One common factor with an eigenvalue >1.000 was extracted, and the cumulative variance explained by which was 78.715%, with the load value of each item of 0.826-0.925. The results of confirmatory factor analysis (CFA) showed that the fitting indicators of the initial model were undesirable. After the establishment of a covariance correlation between error variables e1 and e2, e3 and e9, and e10 and e11 according to the indication, the fitting indicators of the model were modified to be acceptable (modified CMIN: χ²/df=2.983, GFI=0.934, AGFI=0.894, RMSEA=0.081, NFI=0.966, RFI=0.954, IFI=0.977, TLI=0.969, CFI=0.977, standardized regression coefficients ranged from 0.790 to 0.900) . The results of known-group validity analysis showed that the total score of PCPCM-C among patients varied significantly by age, rural or urban hukou, household monthly income per person, self-rated health, and chronic disease prevalence, and region (P<0.05) .

Conclusion

This PCPCM-C has proven to be with good psychometric quality in Chinese mainland. But further research is needed to test the cross-cultural applicability and residents' conceptualization of the scale.

Key words:

Primary health services; People-centered; Health care quality, access, and evaluation; Community health services; Scale; Reliability; Validity

Contributor Information

YAN Wenxin

School of Public Health, Peking University, Beijing 100191, China

LIU Jue

School of Public Health, Peking University, Beijing 100191, China

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