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    25~49歲女性全身骨量減少風(fēng)險自評估工具的研制與檢驗

    2020-10-26 07:24:00崔新雯張一民
    關(guān)鍵詞:全身骨密度工具

    崔新雯 張一民

    1 國家體育總局體育科學(xué)研究所(北京100061)

    2 北京體育大學(xué)(北京100084)

    1 前言

    骨質(zhì)疏松癥(osteoporosis,OP)是以骨量減少和微結(jié)構(gòu)的退化為特征伴骨脆性增加和易發(fā)骨折的一種全身性骨骼疾病[1],其發(fā)病人數(shù)逐年增多,已成為世界范圍且不斷增長的公共健康衛(wèi)生問題[2,3],而作為OP 發(fā)病前的一個危險階段——骨量減少,發(fā)生人數(shù)更多,卻常被忽視。臨床及流行病學(xué)研究證實,骨質(zhì)疏松癥的預(yù)防勝于治療[4]。風(fēng)險評估工具作為預(yù)防骨質(zhì)疏松癥的一種篩查手段,與運(yùn)用儀器直接檢測骨密度相比,在操作方法和經(jīng)濟(jì)成本上占有更大優(yōu)勢,但目前大多數(shù)已建成的骨質(zhì)疏松癥風(fēng)險評估工具[5-13]主要針對的是絕經(jīng)后婦女,對絕經(jīng)前的年輕人骨量減少的研究較少。本實驗室之前首次建立了未絕經(jīng)女性腰椎骨量減少風(fēng)險自評估方法[14],使評價年輕人腰椎骨量減少更加簡便與高效,同時也引起了對這一群體骨骼健康的關(guān)注。因此,作為腰椎骨量減少風(fēng)險自評估方法的補(bǔ)充,本研究繼續(xù)研制針對全身骨量減少的風(fēng)險評估工具,以期綜合全面評價全身骨量,篩查低骨量人群,為預(yù)防絕經(jīng)后骨質(zhì)疏松癥和老年性骨質(zhì)疏松癥,及進(jìn)一步豐富體質(zhì)健康自評體系提供技術(shù)支撐。

    2 對象與方法

    2.1 研究對象

    本研究對象來自于北京市的多個高校和企事業(yè)單位,根據(jù)納入、排除標(biāo)準(zhǔn)選取研究對象共149名。納入標(biāo)準(zhǔn):年齡在25~49 歲的健康年輕女性,經(jīng)研究者說明研究目的后,均自愿參與實驗。排除標(biāo)準(zhǔn):糖尿病、高血壓、高脂血癥、心臟病、腎和腎上腺疾病、慢性腸胃疾病、慢性肝病、婦科疾病、自身免疫性疾病(類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎)、甲狀腺、甲狀旁腺疾病、骨軟化癥、骨硬化癥及各種腫瘤患者,正在服用影響骨代謝的藥物(如雙磷酸鹽、糖皮質(zhì)激素、利尿劑等)者,骨代謝病史者。在所有研究對象中隨機(jī)抽取115 人作為建模組,建立25~49歲女性全身骨量減少風(fēng)險評估工具,34人作為驗證組,對評估工具的應(yīng)用效果進(jìn)行評價檢驗。研究對象基本情況見表1。兩組的年齡、身高和體重經(jīng)獨(dú)立樣本T檢驗后,所得P值均大于0.05,差異無統(tǒng)計學(xué)意義;兩組中骨量正常的比率和骨量減少的發(fā)生率經(jīng)卡方檢驗后,所得P值亦大于0.05,差異無統(tǒng)計學(xué)意義。此外,研究對象中未出現(xiàn)骨質(zhì)疏松癥。

    表1 研究對象基本情況

    2.2 研究方法

    2.2.1 問卷調(diào)查法

    采用經(jīng)嚴(yán)格信度和效度檢驗的問卷[14]——女性骨骼健康狀況調(diào)查問卷,對所有研究對象進(jìn)行調(diào)查。問卷內(nèi)容包括出生日期、測試日期、生活習(xí)慣(蔬菜、水果、奶制品、豆制品、蛋類等的攝入情況,咖啡、茶等的飲用情況,睡眠習(xí)慣等)、身體活動水平、自感癥狀(疼痛、手腳麻木、腿腳抽筋等情況)、疾病、用藥史、遺傳史、月經(jīng)、生育情況、18歲以前以及18~30歲時的體育鍛煉情況、鈣的攝入情況等,均為與骨密度與骨健康密切相關(guān)的影響因素。調(diào)查問卷中,奶制品、豆制品、咖啡、茶等的食用頻率,分每周5 次以上、每周3~4 次、每周1~2次、每周不足1次及以下四個水平。總身體活動水平,采用了國際身體活動問卷(International Physi?cal Activity Questionnaire,IPAQ)的長卷中文版進(jìn)行評價,調(diào)查近一年的職業(yè)性、交通性、家務(wù)性和休閑性身體活動的活動時間、頻率、方式等。評價標(biāo)準(zhǔn)參照國際身體活動數(shù)據(jù)處理與分析指南[15],并借鑒其他研究[16,17]的分級方法,將總身體活動水平分為高、中、低3 個水平(高水平:每周3天以上大強(qiáng)度身體活動能量消耗至少1500 METs/周,或每周7天中等強(qiáng)度、大強(qiáng)度身體活動累計能量消耗至少3000 METs/周;中等水平:每周3天以上至少20 分鐘的大強(qiáng)度身體活動,或每周5 天以上至少30 分鐘的中等強(qiáng)度身體活動,或每周5 天以上中等強(qiáng)度、大強(qiáng)度身體活動累計能量消耗至少600 M ETs/周;低水平:不滿足高水平和中等水平的身體活動),4 個單項身體活動水平分為活躍和不活躍2個水平(①職業(yè)性身體活動水平活躍:每周300 分鐘以上的中度到大強(qiáng)度的工作,如步行、搬舉重物或其他相應(yīng)的活動,若不是,則為“不活躍”;②交通性身體活動水平活躍:每周300分鐘以上的步行、騎自行車或其他類似活動,若不是,則為“不活躍”;③家務(wù)勞動性身體活動水平活躍:每周300分鐘以上較重的家務(wù)活動,如吸塵、挖掘、搬舉或其他類似活動,若不是,則為“不活躍”;④休閑性體力活動水平活躍:每周中到大強(qiáng)度體力活動150分鐘以上或每周大強(qiáng)度體力活動60 分鐘以上,若不是,則為“不活躍”)。18歲以前以及18~30歲的體育鍛煉,指在此年齡期間,有目的、有計劃、有規(guī)律的從事各種體育活動,分是、否兩個水平。

    2.2.2 實驗室測量法

    使用美國諾蘭德公司生產(chǎn)的雙能X 線骨密度測試儀(Dual-Energy X-ray Absorptiometry,DXEA)XR—46(型號)對研究對象進(jìn)行身體成分測試。儀器在每日測試前均進(jìn)行精確度和準(zhǔn)確度檢測,測試瘦體重、脂肪和骨密度的變異系數(shù)分別小于1.5%、2.5% 和1.0%。測試中的所有操作均由同一位專業(yè)人員完成。根據(jù)世界衛(wèi)生組織(WHO)1994年提出的診斷標(biāo)準(zhǔn)[18],將骨量低于正常成年人骨峰值1.0~2.5 個標(biāo)準(zhǔn)差判定為骨量減少。

    2.2.3 數(shù)理統(tǒng)計法

    應(yīng)用統(tǒng)計軟件SPSS16.0 版本進(jìn)行統(tǒng)計分析。以DXEA 測骨密度所得的T 值作為判斷骨量減少(-2.5<T<-1)的金標(biāo)準(zhǔn),采用Pearson相關(guān)分析、單因素方差分析和二分類Logistic 回歸分析方法,對經(jīng)理論分析形成的調(diào)查問卷所涉及的影響因素進(jìn)行篩選,得到評估模型。繪制受試者工作特征曲線(receiver operat?ing characteristic curve,ROC),根據(jù)ROC 曲線下面積(area under the curve,AUC)、靈敏度、特異度、約登指數(shù)、符合率確定臨界值,使評估工具達(dá)到良好的篩檢價值且簡便易行。最后通過外部樣本回代,采用Kappa一致性檢驗方法對評估與金標(biāo)準(zhǔn)篩檢結(jié)果的一致性進(jìn)行檢驗,以評價評估工具的應(yīng)用效果。本統(tǒng)計方法均以P<0.05為水平具有顯著性。

    3 結(jié)果

    3.1 全身骨密度影響因素的篩選和骨量減少風(fēng)險評估模型的建立

    3.1.1 正態(tài)性檢驗

    采用K-S 檢驗方法對連續(xù)性變量進(jìn)行正態(tài)性檢驗,P>0.05,結(jié)果見表2。由表2所示,各連續(xù)性變量在建模組和檢驗組中分布均屬于正態(tài)分布。

    表2 兩組中不同自變量的正態(tài)檢驗P值

    3.1.2 相關(guān)分析

    將各影響因素中的連續(xù)型變量與全身骨密度值、全身骨密度T 值做Pearson 相關(guān)分析,得到身高、體重、瘦體重和脂肪與骨密度值和全身骨密度T值有相關(guān)關(guān)系(P<0.05)見表3。

    表3 影響因素與全身骨密度的相關(guān)分析(r)

    3.1.3 單因素方差分析

    以全身骨密度值和全身骨密度T 值為因變量,對影響因素中的分類變量進(jìn)行單因素方差分析,結(jié)果見表4,得到豆制品、休閑性身體活動、總身體活動水平、18 歲前的體育鍛煉以及18~30 歲的體育鍛煉對全身骨密度值和T值存在顯著影響。

    表4 骨密度影響因素的頻率分布及單因素方差分析(F)

    (續(xù)表4)

    3.1.4 全身骨量減少風(fēng)險評估模型的建立

    以是否骨量減少(-2.5<T<-1)為因變量(是=1,否=0),以與全身骨密度T值有顯著相關(guān)的豆制品[每周5次以上(參照水平)、每周3~4次、每周1~2次、每周不足1 次及以下]、休閑性身體活動(是=1,否=2)、總身體活動水平(低、中、高)(是=1,否=0)、18歲之前的體育鍛煉(是=1,否=2)、18~30歲的體育鍛煉(是=1,否=2)和體重為自變量,運(yùn)用Forward LR(最大偏似然估計的似然比檢驗)的篩選方法進(jìn)行二分類Logistic 回歸分析,結(jié)果見表5,總身體活動水平、18~30 歲的體育鍛煉和體重進(jìn)入回歸模型,得到公式(1)。最大似然比檢驗顯示似然對數(shù)值=62.029,Cox-Snell 擬合優(yōu)度值R2=0.235,Nagelkerke 擬合優(yōu)度值R2=0.424,說明該回歸模型擬合效果較好。Hosmer-Lemeshow 檢驗結(jié)果為:χ2=3.151,P=0.925,表明該模型通過了Hosmer-Lemeshow檢驗。Exp(B)為比數(shù)比OR,由此可知18~30 歲缺乏運(yùn)動為影響骨密度的危險因素,而較高的總身體活動水平和較高的體重是骨密度的保護(hù)因素[19]。

    表5 是否骨量減少的二分類Logistic回歸分析

    3.2 全身骨量減少風(fēng)險評估模型的評價

    骨量減少風(fēng)險評估模型的評價主要通過考察模型篩檢骨量減少(-2.5<T<-1)的篩查價值。以靈敏度為縱坐標(biāo),以l-特異度為橫坐標(biāo),繪制ROC曲線,以AUC、靈敏度、特異度、約登指數(shù)和符合率為檢驗指標(biāo),檢驗?zāi)P秃Y檢骨量減少(-2.5<T<-1)的篩檢效果,以上檢驗指標(biāo)的值越大,模型篩檢效果越優(yōu),同時確定臨界值。ROC曲線下面積可以作為某一種診斷方法準(zhǔn)確性評價的指標(biāo),面積越大,該診斷方法用于篩查疾病的準(zhǔn)確性就越高[20]。約登指數(shù)是靈敏度與特異度之和減去1,指數(shù)越大說明篩查實驗的效果越好,真實性越強(qiáng)。

    通過公式(1)繪制ROC 曲線,得到Logistic 回歸模型篩檢骨量減少(-2.5<T<-1)的AUC 為0.870[P=0.000,95%CI 為(0.788,0.953),標(biāo)準(zhǔn)誤=0.042]。Logis?tic 回歸模型不同臨界值的篩檢評價指標(biāo)的比較見表6。可見,當(dāng)臨界值為-2.0713 時,各評價指標(biāo)較為理想。此時得到Logistic 回歸模型篩檢骨量減少高危人群的靈敏度為87.5%,特異度為70.8%,符合率為73.2%。

    表6 Logistic回歸模型不同臨界值的篩檢評價指標(biāo)比較

    3.3 全身骨量減少風(fēng)險評估工具的形成

    由于Logistic 回歸模型的預(yù)測變量回歸系數(shù)均為無限小數(shù),為方便風(fēng)險評估工具的應(yīng)用,需要對模型進(jìn)行簡化。以回歸系數(shù)B值為依據(jù),比較取整,去除常數(shù)項,得到公式(2)。

    對各預(yù)測變量下不同水平進(jìn)行賦值,18~30 歲的體育鍛煉為“是”、“否”兩個等級,分別賦值2和4;總身體活動水平有低、中、高三級,分別賦值0、1、2,體重(kg)為觀測值,計算W 值。通過對公式(2)繪制ROC曲線,得到簡化后模型的AUC為0.868[P=0.000,95%CI為(0.789,0.948),標(biāo)準(zhǔn)誤為0.041]。模型簡化前后的AUC對比見圖1。

    Logistic回歸模型簡化后不同臨界值的篩檢評價指標(biāo)的比較見表7??梢姡?dāng)臨界值為-9(為了方便實際應(yīng)用,將表格中的-9.0630四舍五入得到-9)時,各評價指標(biāo)較為理想,篩檢骨量減少高危人群的靈敏度為87.5%,特異度為74.0%,符合率為75.0%。

    表7 Logistic簡化后回歸模型不同臨界值的篩檢評價指標(biāo)比較

    圖1 模型簡化前后的ROC曲線

    風(fēng)險評估模型簡化前后的各篩檢評價指標(biāo)比較見表8,可以認(rèn)為簡化前后的模型篩檢效果相當(dāng),進(jìn)而,全身骨量減少風(fēng)險評估工具正式形成,即W=18~30歲的體育鍛煉-總身體活動水平-0.2×體重,其中,18~30歲的體育鍛煉分“是、否”兩個水平,分別取值2和4;總身體活動水平分“低、中、高”三個水平,分別取值0、1、2,體重為觀測值,臨界值為-9,W≤-9為全身骨量減少低風(fēng)險,W>-9為全身骨量減少高風(fēng)險。

    表8 模型簡化前后的篩檢評價指標(biāo)比較

    3.4 全身骨量減少風(fēng)險評估工具的應(yīng)用效果

    將所研制的骨量減少風(fēng)險評估工具應(yīng)用于34 人的回代樣本,進(jìn)行工具的應(yīng)用效果評價。采用Kappa一致性檢驗,對用金標(biāo)準(zhǔn)所測結(jié)果和自評估工具篩檢結(jié)果進(jìn)行對比(見表9),所得Kappa 值為0.55(P=0.016),根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)(Kappa 值≥0.75,一致性較好;0.75>Kappa 值≥0.4,一致性一般;Kappa 值<0.4,一致性較差),可見兩種方法的一致性尚可。此外,篩檢所得AUC 為0.944[P=0.021,95%CI:(0.817,1)],靈敏度為100%,特異度為75.0%,符合率為80.0%,即該工具將骨量減少者全部篩出歸為高危人群,在篩檢的低危人群中無骨量減少者。應(yīng)用效果表明,骨量減少風(fēng)險評估工具對年輕人群全身骨量減少有一定的篩查價值。

    表9 工具篩檢結(jié)果與金標(biāo)準(zhǔn)診斷結(jié)果對比(人數(shù))

    4 討論

    女性在年輕(絕經(jīng)前)時期維持較高水平的骨密度對于降低絕經(jīng)后骨質(zhì)疏松癥風(fēng)險和繼發(fā)的骨折風(fēng)險意義重大。研究[21]估計,絕經(jīng)前女性每年骨密度的丟失率在0.25%~1%。因此,本研究出于對年輕女性(絕經(jīng)前)骨骼健康狀況的關(guān)注,研制簡易的25~49 歲女性骨量減少風(fēng)險評估工具,用于篩查骨量減少的高危群體,以期預(yù)防骨質(zhì)疏松癥。

    4.1 全身骨量減少風(fēng)險評估模型的建立與評價

    25~49 歲女性骨量減少風(fēng)險評估工具,是基于篩選影響全身骨密度的敏感因素而建立的。經(jīng)科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)暮Y選,得到豆制品、休閑性身體活動水平、總身體活動水平、18 歲之前是否參與體育鍛煉、18~30 歲的體育鍛煉、體重和瘦體重與骨密度密切相關(guān),由于瘦體重的測試一般需要借助儀器設(shè)備,不便作為自評估指標(biāo),而在身體成分各指標(biāo)與全身骨密度、骨密度T 值的相關(guān)性分析中,體重的相關(guān)系數(shù)與瘦體重較為接近,因而以體重取代瘦體重納入隨后的回歸分析。最終得到了全身骨量減少風(fēng)險評估模型的預(yù)測變量——總身體活動水平、18~30 歲的體育鍛煉和體重。這與本實驗室之前的研究結(jié)果一致[22]。

    適宜強(qiáng)度的運(yùn)動增進(jìn)骨骼健康,運(yùn)動一方面提供了一定強(qiáng)度的負(fù)荷刺激,使骨骼結(jié)構(gòu)發(fā)生適應(yīng)性改變,另一方面促進(jìn)了神經(jīng)體液調(diào)節(jié),改善骨骼的血液循環(huán)并促進(jìn)其對營養(yǎng)物質(zhì)的利用,最終促進(jìn)骨量增長,使骨骼強(qiáng)度和剛度得以提高[23-25]。目前多數(shù)研究結(jié)果表明,運(yùn)動對青少年及中老年人的骨密度有積極影響,但關(guān)于運(yùn)動對絕經(jīng)前女性骨密度影響的關(guān)注度不高,相關(guān)的隨機(jī)對照實驗較少。Kelley 等[21]在有限的隨機(jī)對照實驗的基礎(chǔ)上就運(yùn)動(至少1年)對絕經(jīng)前女性骨密度的影響進(jìn)行了meta分析,并基于效果量給出分析結(jié)果,即運(yùn)動對絕經(jīng)前女性骨密度有顯著有益的保護(hù)效果。Seidelin 等[26]的研究也發(fā)現(xiàn),12 周、每周2 次的間歇運(yùn)動,不僅提高了絕經(jīng)前和絕經(jīng)后女性的有氧運(yùn)動能力(包括最大攝氧量),還顯著提升了骨密度,且當(dāng)每周運(yùn)動頻率減為1次時,該生理適應(yīng)仍得以保持??梢姡L期規(guī)律運(yùn)動是骨骼健康的極為有利的因素。骨峰值的形成時期一般在30 歲左右[27-29],而18~30 歲位于骨峰值形成之前和骨骼快速生長期——青春期之后,作為又一個骨量增長時期,該時期的運(yùn)動對進(jìn)一步加快骨量形成、促進(jìn)骨峰值提高的意義不容忽視[30-32],此外,該時期的運(yùn)動還對絕經(jīng)性和老齡性骨量丟失、骨折風(fēng)險起到了低成本、高效能的預(yù)防作用[33]。體重作為一種機(jī)械刺激同樣有助于骨量的提高和維持。對于一些為追求時尚而刻意且過度減重的年輕女性,低體重會使她們有更高的低骨密度和低骨骼肌質(zhì)量風(fēng)險。因此,維持正常體重十分重要[34]。本研究發(fā)現(xiàn),作為體重主要組成成分的瘦體重、脂肪與全身骨密度成正相關(guān)關(guān)系,這與李偉[35]和傅曉華[36]的研究結(jié)果一致。一項針對城市年輕人群骨密度的研究[37]顯示,低骨骼肌質(zhì)量與絕經(jīng)前女性低骨密度密切相關(guān)。有研究[38]強(qiáng)調(diào),體重和瘦體重是維持年輕女性骨量水平的決定因素。瘦體重過低不利于骨量的維持,而年輕時低骨量水平可能同樣預(yù)示著日后的低骨骼肌質(zhì)量,這也為骨骼肌減少癥敲響了警鐘[39]。

    本研究綜合ROC曲線下面積(AUC)、靈敏度、特異度、約登指數(shù)和符合率,對骨量減少風(fēng)險評估模型的篩檢預(yù)測能力進(jìn)行評價。其中,AUC 用于對兩個診斷試驗的準(zhǔn)確度進(jìn)行綜合比較,它不受診斷界值的影響,是目前公認(rèn)的最佳評價指標(biāo)。AUC 越大,新的診斷方法篩檢準(zhǔn)確性就越高。當(dāng)AUC 在0.7~0.9 時,準(zhǔn)確性良好,在0.9以上時,準(zhǔn)確性較高。靈敏度即真陽性率,指新診斷方法將實際有骨量減少者進(jìn)行正確分組的能力。特異度即真陰性率,是新診斷方法將實際無骨量減少者進(jìn)行正確分組的能力[40]。符合率用來評價篩檢的可靠性[41]。本研究建立風(fēng)險評估模型的目的是較早地發(fā)現(xiàn)骨量減少的高危人群,做到提早預(yù)防,因而需對靈敏度有較高要求,但靈敏度和特異度是一種此消彼長的關(guān)系,只注重高靈敏度可能會導(dǎo)致特異度降低,而特異度太低會使假陽性預(yù)測率增加,這同樣會降低篩檢價值。本研究在綜合考慮了上述各評價指標(biāo)的基礎(chǔ)上,最終確定風(fēng)險評估模型的臨界值為-9(簡化后模型),使模型取得較為理想的篩檢效果。由國內(nèi)外的研究[5-13]可知,眾多骨質(zhì)疏松癥風(fēng)險篩查工具的靈敏度大都在80%以上,特異度在40%~70%,與之相比,本研究所建立的二分類Logistic 回歸模型在簡化前后篩檢的靈敏度和特異度分別為87.5%和70.8%、87.5%和74.0%,AUC 分別為0.870、0.868,可以識別大多數(shù)有骨量減少的高風(fēng)險人群,體現(xiàn)出良好的篩查價值。

    4.2 全身骨量減少風(fēng)險評估工具的應(yīng)用效果

    將所建立的全身骨量減少風(fēng)險評估工具應(yīng)用于外部樣本共34人,取得了評估工具與金標(biāo)準(zhǔn)篩檢結(jié)果相一致的驗證結(jié)果。AUC高達(dá)0.944,篩檢準(zhǔn)確性高。同時,評估工具的篩檢靈敏度達(dá)到100%,即將所有真陽性人群(骨量減少者)全部檢出,且篩檢的低危人群中無骨量減少者,特異度為75%,總體符合率達(dá)到80%,可見,本研究建立的全身骨量減少風(fēng)險評估工具取得了良好的應(yīng)用效果,這為絕經(jīng)前女性骨健康狀況的評估及骨質(zhì)疏松癥的早期預(yù)防提供了可能。此外,本研究所建的全身骨量減少風(fēng)險評估工具操作簡單,自評者根據(jù)自身18~30 歲時參加體育鍛煉情況、過去1年內(nèi)的總身體活動水平及當(dāng)前體重就可以迅速得到相應(yīng)的風(fēng)險分值,與臨界值比較后,可快速得出全身骨量減少的風(fēng)險狀況,方便了25~49歲女性的自評及對自我健康的管理。同時,本課題組已建立的腰椎骨量減少風(fēng)險評估方法[14]可以與本評估工具聯(lián)合使用,以達(dá)到對骨骼健康狀況的全面評估,推進(jìn)骨質(zhì)疏松癥的及早預(yù)防。

    5 結(jié)論

    本研究建立了25~49 歲女性全身骨量減少風(fēng)險自評估工具:W=18~30 歲的體育鍛煉(是=2;否=4)-總身體活動水平(低=0;中=1;高=2)-0.2×體重(kg)。其中,18~30 歲的體育鍛煉分“是、否”兩個水平,分別取值為2 和4;總身體活動分“低、中、高”三個水平,分別取值為0,1,2;體重(kg)為觀測值。臨界值為-9,W≤-9 為全身骨量減少低風(fēng)險,W>-9 為全身骨量減少高風(fēng)險。

    經(jīng)驗證,該風(fēng)險自評估工具篩檢效果良好、操作簡便,建議后續(xù)研究跨地區(qū)、大范圍的選取研究對象,以建立更加廣泛適用的自評估工具。

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