营养素养评价工具的汉化及在糖尿病患者中的信效度研究——基于CTT和Rasch模型的分析

摘要：

背景 糖尿病是一种营养相关的慢性病,患病率和致残率均较高.因此患者对营养知识的掌握和运用能力(即营养素养)对预防和控制疾病至关重要,但国内目前尚未见有效评价工具.目的 基于经典测量理论(CTT)和项目反应理论(IRT)的Rasch分析对英文版营养素养评价工具(NLit)进行汉化并验证其信效度.方法 2018年11月—2019年5月采用方便抽样的方法选择在天津医科大学总医院内分泌科住院的325例糖尿病患者作为研究对象,采用经翻译、修订形成的中文版营养素养评价工具(CHI-NLit)进行问卷调查.结合CTT和Rasch模型分析两种测量方法对问卷进行维度划分以及内部一致性、内容效度、结构效度、效标关联效度评价.结果 残差主成分分析结果显示,CHI-NLit并非单维测验,6个分量表满足单维标准,因此保留原量表的6个维度.经Rasch模型拟合度和难度分析后,删除不达标的条目26、29、31、32,共保留38个条目形成CHI-NLit.总量表的项目信度、样本信度分别为0.919和0.838,分量表的项目信度/样本信度分别为0.928/0.681、0.902/0.690、0.948/0.679、0.932/0.651、0.960/0.601、0.928/0.683;总量表的库理信度(KR-21)为0.860,分量表的KR-21分别为0.702、0.718、0.719、0.694、0.688、0.721;总量表的重测信度为0.936,分量表重测信度分别为0.895、0.915、0.906、0.931、0.923、0.904.就效度而言,总量表内容效度指数(S-CVI)为0.905,各条目的内容效度指数(I-CVI)为0.8～1.0;各条目拟合符合Rasch模型,难度适中,结构效度较好,效标效度的Pearsen相关系数为0.784,CHI-NLit各维度得分与NVS得分呈线性正相关,绘制CHI-NLit量表预测营养素养水平的ROC曲线,ROC曲线下面积(AUC)为0.885〔95％CI(0.846,0.924)〕;当截断值为21.5分时,约登指数最大为0.623.结论 CHI-NLit具有良好的信效度,可以为糖尿病患者营养素养的测量提供参考.

关键词：糖尿病、营养素养、经典测量理论、Rasch模型、评价、信度、效度、量表

所属期刊栏目：23

分类号：R587.1(内分泌腺疾病及代谢病)

在线出版日期：2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3342-3347