基于標(biāo)準(zhǔn)賭博法探索EQ-5D量表綜合指數(shù)模型

卓 琳，王國(guó)威，葉靜陶，貢佳慧，劉 毅，徐 玲，汪秀英

1)新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院 河南新鄉(xiāng) 453003 2)徐州醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院 江蘇徐州 221004 3)中國(guó)衛(wèi)生與計(jì)劃生育委員會(huì)統(tǒng)計(jì)信息中心 北京 100044 4)徐州市中心醫(yī)院腎內(nèi)科 江蘇徐州 221009

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、醫(yī)學(xué)模式的轉(zhuǎn)變，人們對(duì)自身生命健康狀況越來越重視，生命質(zhì)量的研究[1-3]正受到越來越多的關(guān)注。歐洲生命質(zhì)量量表(EQ-5D)是一種多維健康相關(guān)生存質(zhì)量測(cè)量方法[4]，運(yùn)用EQ-5D構(gòu)建模型的方法主要有視覺標(biāo)尺法、時(shí)間權(quán)衡法(TTO)、標(biāo)準(zhǔn)賭博法(SG)。SG是以馮·諾伊曼·摩根斯坦的效用理論為基礎(chǔ)的[5]，為給定健康狀況下的個(gè)體提供個(gè)人的偏好“效用權(quán)重”，是用于效用評(píng)估的最好方法[6]。目前已有荷蘭、日本、英國(guó)、西班牙等多個(gè)國(guó)家建立了本國(guó)綜合指數(shù)模型，而我國(guó)尚沒有建立公認(rèn)的適合國(guó)人人群偏好的EQ-5D生命質(zhì)量評(píng)分模型。本研究旨在采用SG測(cè)評(píng)典型狀態(tài)，并將其結(jié)果與荷蘭、英國(guó)、日本等國(guó)家進(jìn)行比較分析，探討采用何種方法更為合理，從而提高我國(guó)生命質(zhì)量研究水平，為構(gòu)建適合中國(guó)人群的EQ-5D評(píng)估模型提供參考。

1 對(duì)象與方法

1.1研究對(duì)象本研究選取了理解力強(qiáng)、依從性高的醫(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250名醫(yī)學(xué)生作為應(yīng)答者，經(jīng)過統(tǒng)一培訓(xùn)詢問其對(duì)18個(gè)假設(shè)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)定，在計(jì)算機(jī)輔助下及時(shí)反饋信度指標(biāo)，信度合格視為一個(gè)合格樣本，共進(jìn)行了250份問卷調(diào)查，最終回收有效問卷248份。

1.2標(biāo)準(zhǔn)健康狀態(tài)的設(shè)計(jì)本研究采用EQ-5D量表五因素三水平問卷，選取L18(2*3^7)正交設(shè)計(jì)表，得到18個(gè)假設(shè)狀態(tài)，見表1。

1.3SG評(píng)估生命質(zhì)量SG是指應(yīng)答者假設(shè)處于某種特定的健康狀態(tài)，接受治療不考慮成本但存在一定風(fēng)險(xiǎn)，治愈概率為P，治療失敗死亡概率為1-P，生命質(zhì)量是應(yīng)答者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1。

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)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=Pmin。

表1 正交法設(shè)計(jì)的18個(gè)生命狀態(tài)

1：沒有障礙；2：中等障礙；3：嚴(yán)重障礙

圖1 SG評(píng)估生命質(zhì)量

1.4模型啞變量的設(shè)計(jì)本研究共設(shè)計(jì)了11個(gè)啞變量，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分別表示以上5個(gè)維度處于水平3時(shí)為1，否則為0。交互作用變量N3表示任意1個(gè)維度處于水平3時(shí)為1，否則為0。

1.5回歸模型的選擇為了控制測(cè)量值殘差潛在的相關(guān)性，本研究采用加權(quán)最小二乘回歸法(WLS)，以殘差e2的倒數(shù)為權(quán)重，分別在個(gè)體水平上和總體水平上構(gòu)建模型，其中總體水平上又分別以均值和中位數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建模型。

模型按照擬合優(yōu)度指標(biāo)進(jìn)行比較，包括決定系數(shù)(R2)、預(yù)測(cè)值與均值相關(guān)系數(shù)(r)、平均絕對(duì)誤差(MAE)、邏輯錯(cuò)誤數(shù)等。R2和r越高、MAE和邏輯錯(cuò)誤數(shù)越低則模型越好。

1.6問卷的信度控制信度的控制主要有3個(gè)指標(biāo)：首先，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)為合理可以接受，否則需重新測(cè)評(píng)；其次，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；最后，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，3個(gè)信度指標(biāo)即時(shí)完成，即時(shí)反饋。

1.7數(shù)據(jù)清洗與建模分狀態(tài)繪制箱式圖，識(shí)別并清理離群值，最終清理離群值1個(gè)，占0.02%。采用STATA/SE 12.0進(jìn)行WLS多元線性回歸。

2 結(jié)果

2.1模型系數(shù)本研究采用WLS方法構(gòu)建了9個(gè)模型，見表2。

模型名稱及其含義：In(individual level)表示個(gè)體水平上的模型；Am(aggregate level based on mean)表示以均值為基礎(chǔ)構(gòu)建的總體水平上的模型；AM(aggregate level based on median)表示以中位數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的總體水平上的模型；第一個(gè)數(shù)字1或0分別表示有或無常數(shù)項(xiàng)；第二個(gè)數(shù)字1或0分別表示有或無N3變量。建模的順序依次為11、10、00。例如：In10表示個(gè)體水平上有常數(shù)項(xiàng)無N3變量的模型，AM00表示總體水平上以中位數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的無常數(shù)項(xiàng)無N3變量的模型。

由表2可知，在個(gè)體水平上，InWls11和InWls00的R2較高，InWls10和InWls00的r較高，又InWls00無常數(shù)項(xiàng)和N3變量， MAE最小且邏輯錯(cuò)誤數(shù)為0，更為方便簡(jiǎn)潔，故在個(gè)體水平InWls00模型較優(yōu)。同樣，在整體水平上，模型AmWls00和AMWls00較優(yōu)。模型InWls00、AmWls00和AMWls00三者相比，AmWls00和AMWls00具有較高的R2、r和較低的MAE，兩模型優(yōu)度相似。但當(dāng)數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布時(shí)，以中位數(shù)為基礎(chǔ)建模比均值更為合理，因此模型AMWls00是本研究的最優(yōu)模型。

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

*：較優(yōu)的狀態(tài)預(yù)測(cè)效用值低于較差的狀態(tài)，記為1個(gè)邏輯錯(cuò)誤

2.2參照體系見表3。

表3 本研究SG模型與其他國(guó)家的TTO模型系數(shù)

*：對(duì)生命質(zhì)量影響較大的因素

2.3各模型對(duì)健康狀態(tài)的評(píng)分圖本研究構(gòu)建的模型InWls00、AmWls00、AMWls00評(píng)分曲線見圖2，3條曲線十分接近，根據(jù)模型的優(yōu)度，本研究選擇AMWls00與其他國(guó)家進(jìn)行比較。本研究選擇的最優(yōu)模型AMWls00與荷蘭、英國(guó)、日本的模型對(duì)健康狀態(tài)的評(píng)分圖見圖3。圖3顯示，模型AMWls00對(duì)健康狀態(tài)的評(píng)分曲線明顯高于英國(guó)、荷蘭的曲線，尤其是曲線的后半段。模型AMWls00和日本的積分曲線較為相似。

圖2 模型InWls00、 AmWls00、AMWls00對(duì)健康狀態(tài)的評(píng)分圖

圖3 模型AMWls00與 荷蘭、英國(guó)、日本的模型對(duì)健康狀態(tài)的評(píng)分圖

3 討論

3.1中國(guó)人群缺少自己的評(píng)分模型EQ-5D量表在成本效用評(píng)價(jià)、衛(wèi)生決策分析、臨床藥學(xué)等很多領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用。自Dolan[7]于1997年構(gòu)建出英國(guó)生命質(zhì)量綜合評(píng)分模型以來，已有多個(gè)國(guó)家如丹麥、日本、荷蘭、美國(guó)等構(gòu)建了適合本國(guó)人群偏好的EQ-5D生命質(zhì)量評(píng)分模型。中國(guó)國(guó)家衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查已經(jīng)連續(xù)2次應(yīng)用EQ-5D，但仍沒有建立適合中國(guó)人群偏好的EQ-5D生命質(zhì)量評(píng)分模型，常用英國(guó)或日本的模型[8]。有研究[9-10]證明，不同國(guó)家的模型之間存在著差異性。因此，建立適合中國(guó)人群的EQ-5D生命質(zhì)量評(píng)分模型很有必要。本研究采用SG構(gòu)建模型，旨在探索建模的最優(yōu)方法，從而為建立中國(guó)人群生命質(zhì)量評(píng)分模型提供依據(jù)。

3.2本模型曲線具有東方文化特征本研究結(jié)果顯示，各國(guó)模型表現(xiàn)出較大的差異。本研究構(gòu)建的模型曲線明顯高于英國(guó)、荷蘭這些發(fā)達(dá)國(guó)家。這種差異可能來源于：①荷蘭和英國(guó)的模型含有常數(shù)項(xiàng)，分別為-0.081、-0.152，這個(gè)參數(shù)會(huì)造成評(píng)分曲線的下降。②發(fā)展中國(guó)家和發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)狀況、文化背景不同，人們對(duì)苦難的理解也會(huì)不盡相同[11]，發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)生命質(zhì)量的期望會(huì)高于發(fā)展中國(guó)家。③使用EQ-5D量表具有一定的局限性，通常需要考慮翻譯的質(zhì)量等方面的影響[12]。而模型AMWls00的評(píng)分曲線與日本的較為接近，因?yàn)橹袊?guó)與日本在地域、文化、對(duì)健康的偏好等方面有些共同的東方文化特征。

3.3WLS有效最常用的回歸模型主要有普通最小二乘回歸法(OLS)、WLS、廣義最小二乘回歸法(GLS)3種。OLS要求樣本數(shù)據(jù)具有獨(dú)立性，即各數(shù)據(jù)間不相關(guān)，但本例數(shù)據(jù)不能滿足此要求，同一受調(diào)查者完成18個(gè)測(cè)量存在一定的相關(guān)性；而WLS總體上優(yōu)于OLS[13]，作為一種特殊的GLS方法,WLS常用于存在非獨(dú)立、異方差問題的線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)[14]。本研究WLS方法指定了殘差的倒數(shù)為權(quán)重，即對(duì)殘差量較大的測(cè)量降低其權(quán)重，進(jìn)而得到比OLS方法更有效的估計(jì)。

3.4最優(yōu)模型的選擇本研究構(gòu)建的模型AMWls00，無常數(shù)項(xiàng)和N3變量，簡(jiǎn)潔最優(yōu)。當(dāng)模型性能近似時(shí)，首選最簡(jiǎn)約的模型[7,15]。如果增加常數(shù)項(xiàng)，可造成曲線下降和邏輯錯(cuò)誤。啞變量N3沒有增加模型的優(yōu)度，卻一方面增加了變量間的相關(guān)性，另一方面增加了模型應(yīng)用的復(fù)雜性。因此無常數(shù)項(xiàng)無N3變量的模型更為高效簡(jiǎn)潔。美國(guó)的模型也沒有常數(shù)項(xiàng)。本研究構(gòu)建的3個(gè)既有常數(shù)項(xiàng)又有N3的模型，均出現(xiàn)預(yù)測(cè)值邏輯錯(cuò)誤，而其他模型則無邏輯錯(cuò)誤。

理論上，個(gè)體水平上的模型優(yōu)于總體水平上的模型，但個(gè)體水平上的回歸模型過分依賴于個(gè)體對(duì)健康狀態(tài)的理解。此外，Lee等[16]指出總體水平上的模型產(chǎn)生更好的結(jié)果，總體水平上的回歸模型能夠消除個(gè)體水平上數(shù)據(jù)的差異性?？紤]到數(shù)據(jù)存在個(gè)體內(nèi)部評(píng)分相關(guān)性，可能影響模型的結(jié)果，作者分別以均值和中位數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建總體水平上的回歸模型，并且研究結(jié)果顯示在總體水平上，基于中位數(shù)的模型AMWls00和基于均值的模型AmWls00優(yōu)度相似，都優(yōu)于個(gè)體水平模型。理論上，當(dāng)數(shù)據(jù)不是正態(tài)分布時(shí)，中位數(shù)更能代表總體的集中趨勢(shì)，更能符合意愿支付法[17]。因此，基于整體水平建模時(shí)應(yīng)考慮中位數(shù)。

3.5本研究方法的有效性與不足SG是在不確定條件下測(cè)量個(gè)人喜好的經(jīng)典方法，可以測(cè)量馮·諾伊曼·摩根斯坦效用函數(shù)的生命年、健康狀態(tài)以及用于計(jì)算生命質(zhì)量調(diào)整壽命年的偏好權(quán)重。1994年，Gafni[18]應(yīng)用SG研究公共事業(yè)的經(jīng)濟(jì)評(píng)估，并證實(shí)了它的有效性。

然而，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。個(gè)體健康不像其他決策理論或經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究結(jié)果，它與時(shí)間維度密切相關(guān)。因此，在不同健康狀態(tài)下評(píng)估個(gè)體的生命質(zhì)量時(shí)不能忽略其處于各健康狀態(tài)的時(shí)間長(zhǎng)短。在這個(gè)意義上，健康是一種二維現(xiàn)象。1982年，Sutherland等[19]研究不同時(shí)間段中在相同健康狀態(tài)下的個(gè)人喜好效用值時(shí)發(fā)現(xiàn)，生存時(shí)間在短期內(nèi)(3個(gè)月)的受試者大部分接受現(xiàn)有健康狀態(tài)而不是選擇死亡；而大多數(shù)生存時(shí)間更長(zhǎng)(8 a)的受試者，他們?cè)谳^低健康狀態(tài)下更偏好地選擇死亡。因此將健康狀態(tài)評(píng)分作為一個(gè)“固定”的值可能難以覆蓋個(gè)體的時(shí)間維度偏好。另外，因?yàn)楦怕嗜≈祪H限于1～0，所以SG對(duì)可能比死亡更差的狀態(tài)評(píng)估具有局限性。

此外，本研究選取醫(yī)學(xué)院校的學(xué)生為對(duì)象，提高了理解力和依從性等表面效度，證明了SG方法可行，用于衡量青年大學(xué)生群體有效，但推廣應(yīng)用于一般人群應(yīng)謹(jǐn)慎。

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