评估EuroQol健康与幸福感量表初步版本在中国的因子结构：一项验证性因子分析的复制研究

《Value in Health Regional Issues》：Evaluating the Factor Structure of the Preliminary Version of EuroQol Health and Well-Being Instrument in China: A Replication of the Confirmatory Factor Analysis

　　中国调整版EuroQol Health and Well-Being（EQ-HWB）量表验证：通过招募553名不同年龄、教育背景及健康状况的面对面样本，结果显示模型拟合度显著优于原在线样本（CFI=0.943，TLI=0.939，RMSEA=0.052），支持该量表在国际范围内的结构效度。

　　本研究旨在探讨并改进EuroQol健康与幸福感量表（EQ-HWB）在中国样本中的模型适配性。此前的研究中，基于英国样本构建的EQ-HWB模型在中国在线样本中的适配效果较差，即使经过调整后仍然存在一定的不匹配问题。这可能与文化差异对项目条目解释的影响，或样本在年龄、教育背景等方面的分布不一致有关。因此，本研究通过使用一个更具代表性的中国面对面样本，对经过在线样本调整后的模型进行了再检验，以评估其在不同人群中的适用性和模型适配度是否有所提升。

在研究过程中，研究人员采用了面对面访谈的方式，以确保样本的多样性。这种数据收集方法不仅有助于提高样本的代表性，还能减少因在线调查可能带来的回答偏差。研究团队招募了14名本科生作为访谈员，并对所有访谈员进行了统一的数据收集培训，以确保调查过程的一致性和数据的可靠性。研究样本包括五个主要群体：患有肺癌、糖尿病、抑郁症、精神分裂症的患者，以及健康的对照组。样本总量为553人，其中肺癌患者96人，糖尿病患者125人，抑郁症患者102人，精神分裂症患者113人，其他疾病患者16人，健康个体101人。通过这种方式，研究团队能够更全面地覆盖不同健康状况和年龄层次的受访者，从而提高模型的适配性和泛化能力。

在模型构建方面，研究人员基于英国样本调整后的模型，对中国的样本进行了再检验。该模型采用的是一个包含9个因素和两个测量因素的双因子确认性因子分析（CFA）模型。其中，两个测量因素分别对应积极和消极的条目，以确保模型能够准确反映不同维度下的健康与幸福感状况。通过这种方式，研究团队试图解决之前模型在文化适应性方面存在的问题，同时提高其在不同人群中的适用性。研究中采用的模型适配度评价标准包括比较拟合指数（CFI）、Tucker-Lewis指数（TLI）和近似均方根误差（RMSEA）。根据Hu和Bentler提出的标准，CFI和TLI应大于0.95，而RMSEA应小于0.06，以确保模型的拟合效果达到可接受的水平。

研究结果显示，基于中国面对面样本的模型适配度显著优于之前基于在线样本的模型。在新的样本中，CFI为0.943，TLI为0.939，RMSEA为0.052（90%置信区间为0.050-0.054），均达到了较好的模型适配水平。相比之下，之前的在线样本在CFI和TLI上分别为0.908和0.901，RMSEA为0.071（90%置信区间为0.069-0.073），这些指标均未达到理想的适配水平。值得注意的是，尽管CFI和TLI在新样本中仍未完全达到0.95的阈值，但它们的提升表明模型的适配性得到了显著改善，尤其是在文化背景和人口结构方面更加贴近英国样本。

研究团队认为，模型适配性的改善可能源于中国面对面样本在人口特征上与英国样本的相似性。例如，新样本的平均年龄为48岁，与英国样本的平均年龄（49岁）更为接近，而此前的中国在线样本平均年龄仅为36岁，这可能导致了较大的年龄偏差。此外，新样本中包含了更多患有糖尿病和抑郁症的患者，而在线样本仅涵盖了抑郁症患者，这使得新样本在健康状况的覆盖面上更加广泛，从而提高了模型的适配性。这些发现表明，在构建国际通用的健康与幸福感量表时，必须充分考虑不同国家和文化背景下的样本特征，以确保模型能够准确反映不同人群的真实体验。

尽管QoL（生活质量）这一概念被认为具有文化依赖性，但本研究的结果表明，经过适当调整后的EQ-HWB模型在中国样本中的表现与英国样本存在较高的相似性。这表明，虽然文化因素可能会影响人们对某些条目的理解和回答方式，但通过合理的模型调整，仍然可以实现较高的国际可比性。研究团队强调，构建一个更符合中国特定文化背景的模型并不是当前研究的主要目标，因为过于细化的模型可能会影响其在国际范围内的适用性。因此，保持模型的通用性和可比性，同时确保其在不同文化背景下的有效性，是本研究的核心关注点。

此外，研究还指出，数据收集方式可能对模型适配性产生影响。面对面访谈允许受访者在不理解某些条目时获得访谈员的解释，这有助于提高回答的准确性和一致性。相比之下，在线调查则无法提供这种支持，受访者可能因为对某些条目理解不足而产生偏差。另外，面对面样本中允许受访者跳过某些不相关的条目，而在线样本则要求所有条目必须完成，这可能对回答质量产生一定影响。这些因素都可能对模型的适配性产生积极影响，进而提升其在不同人群中的适用性。

尽管本研究取得了积极的成果，但研究团队也指出了其局限性。首先，研究样本主要集中在贵州省，这可能限制了模型在其他地区或不同社会经济背景下的适用性。其次，研究并未完全排除其他可能影响模型适配性的因素，例如社会文化、经济状况或个人经历等。因此，未来的研究应进一步扩展样本范围，以评估EQ-HWB在不同地区和人群中的表现，并探索其在实际应用中的效果。此外，还需要对模型的各个维度进行更深入的分析，以确保其在不同文化背景下的稳定性和一致性。

本研究的发现对于QoL测量工具的国际应用具有重要意义。EQ-HWB作为一项通用性工具，旨在衡量健康和幸福感的多个方面，适用于医疗和社会护理领域。然而，由于不同国家和文化背景下的健康状况、年龄分布、教育水平等因素存在差异，导致原始模型在某些地区表现不佳。通过使用更具代表性的样本，本研究不仅验证了模型的适配性，还为未来构建更加文化适应性的QoL量表提供了参考。同时，研究结果也表明，合理的模型调整可以在一定程度上弥补文化差异带来的影响，从而提高量表的适用性和有效性。

在实际应用中，EQ-HWB可以为政策制定者和医疗决策者提供重要的数据支持。通过评估不同人群的健康与幸福感状况，该量表能够帮助识别不同群体的需求，并为制定更有效的干预措施提供依据。然而，为了确保量表在不同文化背景下的有效性，还需要进行更多的跨文化研究，并对模型的各个维度进行持续的优化和调整。这不仅有助于提高量表的科学性和实用性，还能够增强其在国际范围内的推广价值。

总的来说，本研究通过使用更具代表性的中国样本，验证了EQ-HWB模型的适配性，并为未来的研究提供了新的方向。研究结果表明，数据收集方式和样本多样性对模型的适配性具有重要影响，而合理的模型调整则有助于提高其在不同文化背景下的适用性。尽管本研究取得了积极的成果，但仍然存在一定的局限性，因此需要进一步的研究来完善和验证该量表的性能。未来的工作可以围绕如何在不同文化背景下保持模型的一致性，同时提高其在特定人群中的准确性，展开更深入的探讨。这将有助于推动QoL测量工具的全球化发展，并为全球范围内的健康政策制定提供更可靠的依据。