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    老年前期人群退休規(guī)劃過程量表的漢化及信效度檢驗

    2023-06-09 08:11:42張佳惠龐書勤洪雪珮鄭智慧李綿利黃鈺峰王煒駿
    護理學(xué)報 2023年10期
    關(guān)鍵詞:重測中文版效度

    張佳惠,龐書勤,洪雪珮,鄭智慧,李綿利,黃鈺峰,王煒駿

    (1.福建中醫(yī)藥大學(xué) 護理學(xué)院,福建 福州 350122;2.廈門大學(xué)附屬第一醫(yī)院 心內(nèi)科,福建 廈門 361001)

    隨著老齡化日益加劇,養(yǎng)老負擔(dān)不斷加重[1]。研究指出,年齡介于45~59 歲的人群屬于老年前期人群[2],隨著年齡增大逐漸出現(xiàn)免疫力降低、生理功能衰退等特征[3]。每年我國有數(shù)百萬的老年前期人群進入退休階段,其退休準(zhǔn)備和角色適應(yīng)直接影響老年期的生活質(zhì)量[4-5]。面對社會養(yǎng)老保障不足、家庭供養(yǎng)持續(xù)弱化的現(xiàn)實困境,提前進行退休規(guī)劃、儲蓄養(yǎng)老資源是應(yīng)對養(yǎng)老風(fēng)險的關(guān)鍵[5-7],有助于老年前期人群實現(xiàn)退休期望,促進退休轉(zhuǎn)變與適應(yīng)[8]。新西蘭Noone 博士開發(fā)的退休規(guī)劃過程量表包括經(jīng)濟、健康、休閑方式和心理社會規(guī)劃4 個維度、39 個條目,可全面評估退休準(zhǔn)備的階段與實施情況[9]。目前我國尚缺乏測量退休準(zhǔn)備的專用量表,本研究旨在漢化退休規(guī)劃過程量表,并評價中文版退休規(guī)劃過程量表的信效度,為科學(xué)測評我國老年前期人群退休規(guī)劃提供評估與干預(yù)工具。

    1 對象與方法

    1.1 研究對象 于2021 年1—7 月,方便抽樣選取福建省福州市、廈門市、龍巖市等地符合納入條件的老年前期人群605 名進行調(diào)查。納入標(biāo)準(zhǔn):(1)基于生命周期理論[10],并從個體的生理變化和我國男女性退休年齡綜合考慮[11-12],選取年齡50~59 歲人群;(2)健康狀況良好,能夠完成一般溝通交流;(3)經(jīng)說明解釋,愿意參加本調(diào)查。

    1.2 研究工具

    1.2.1 一般人口學(xué)資料 自行設(shè)計,包括性別、年齡、婚姻狀況、居住地、自覺健康狀況、每月經(jīng)濟收入、是否患有慢性病、是否有養(yǎng)老保險、是否有醫(yī)療保險。

    1.2.2 退休規(guī)劃過程量表 (Process of Retirement Planning Scale, PRePS)由新西蘭Noone 博士[9]于2010 年研制并應(yīng)用于年齡45~60 歲的老年前期人群,總量表的Cronbach α 系數(shù)為0.867,共包含4 個維度、52 個條目,分別是退休描述(條目1~18),退休目標(biāo)(條目19~22),退休準(zhǔn)備的決定(條目23~36),退休準(zhǔn)備(條目37~52)。采用Likert 5 級評分法,1~5 分(非常不同意~非常同意),總分為52~260 分,得分越高表明退休規(guī)劃越充分。目前該量表已被翻譯為土耳其版、韓版、西班牙版等多個版本,用于多國的退休規(guī)劃測評。

    1.3 量表的漢化及跨文化調(diào)試

    1.3.1 量表的翻譯 課題組在獲取原作者Noone 博士的同意后,參照Brislin 翻譯模式[13]對量表進行翻譯和修訂。(1)正向翻譯:首先邀請2 名研究者(均為碩士學(xué)歷,且通過英語6 級考試)根據(jù)翻譯程序獨立完成量表翻譯,之后再由1 名具有海外留學(xué)經(jīng)歷的健康管理學(xué)博士對2 個翻譯版本進行比較,組織前2 名譯者及課題組成員討論,形成PRePS 中文版1。(2)反向翻譯:另選2 名未接觸過原量表、熟練掌握中英文、具有海外留學(xué)經(jīng)歷的翻譯者(均為高校教師)對PRePS 中文版1 進行獨立回譯。由課題組成員對2 個回譯版本進行對比、整合,形成PRePS 回譯版。(3)檢譯:將PRePS 回譯版發(fā)給原作者Noone博士,請其評價PRePS 回譯版與原版在內(nèi)容、詞義表達上是否一致,基于原作者的建議,并綜合考慮我國國情進一步修改,形成PRePS 中文版2。

    1.3.2 量表的文化調(diào)適 本研究邀請6 名專家對PRePS 中文版2 進行評議,其中老年護理專家2 名,社區(qū)護理專家2 名,健康護理專家1 名,臨床護理專家1 名。6 名專家工作年限為17~40 (26.83±9.41)年,學(xué)歷均在本科及以上,其中博士1 名、碩士4 名、本科1 名;高級職稱5 名、副高級職稱1 名。6 名專家圍繞表達清晰度、語言習(xí)慣、文化背景以及概念等價性方面,對量表的各條目進行評議,采用Likert 5級評分法:從“完全不相關(guān)”至“非常相關(guān)”依次賦予1~5 分,最終形成預(yù)調(diào)查版量表(量表版本Ⅰ)。

    1.4 資料收集 采用問卷星調(diào)查法 (問卷鏈接:https://www.wjx.cn/vm/PXSrbFh.aspx),由研究者將問卷的鏈接及研究目的、意義、填寫注意事項等發(fā)放給調(diào)查對象,囑其匿名填寫,并直接提交。研究共分為2個階段進行:(1)從2021 年1—2 月選取樣本1(n=88),采用量表版本Ⅰ進行預(yù)調(diào)查,了解量表條目是否表達清晰、通俗易懂,根據(jù)調(diào)查對象的意見反饋和數(shù)據(jù)分析結(jié)果,進行條目篩選,形成正式調(diào)查版量表(量表版本Ⅱ)。(2)從2021 年3—7 月,招募樣本2(n=598)參與問卷調(diào)查并進行條目篩選和信效度分析,進一步完善量表。2~4 周后從樣本2 中選取60 例老年前期人群再次完成量表版本Ⅱ以此檢驗重測信度。

    1.5 量表的信度效度檢驗方法 內(nèi)在信度由Cronbach α 系數(shù)和奇偶分半信度共同評價;外在信度則通過重測信度體現(xiàn)[14]。內(nèi)容效度:采用內(nèi)容效度指數(shù)(content validity index,CVI)作為量化指標(biāo),請專家評估各條目與主題的相關(guān)性,CVI 越高,內(nèi)容效度越好[15]。

    結(jié)構(gòu)效度:(1)探索性因子分析[16](Exploratory Factor Analysis, EFA):采用主成分分析法和最大方差正交旋轉(zhuǎn)法,提取特征值>1 的公因子,刪除因子載荷值<0.4、有多重載荷、公因子包含條目數(shù)<3 個的條目;(2)驗證性因子分析 (Confirmatory Factor Analysis, CFA):采用最大似然估計法檢驗?zāi)P蛿M合度,若各擬合指數(shù)均達標(biāo),提示結(jié)構(gòu)效度良好[16]。(3)計算各維度之間、各維度與總分之間的相關(guān)系數(shù),評價量表的內(nèi)在相關(guān)性效度[15]。

    1.6 倫理考慮 本研究已獲得福建中醫(yī)藥大學(xué)附屬第三人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會的批準(zhǔn) (批準(zhǔn)號:2022KS-85-1)。所有調(diào)查對象在填表前均已獲悉該知情同意書,在得到調(diào)查對象口頭同意后請其直接填寫問卷,并承諾所測數(shù)據(jù)僅用于本研究,將嚴格保護個人隱私。

    1.7 統(tǒng)計學(xué)方法 采用SPSS 22.0 分析數(shù)據(jù),用百分數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等進行一般資料的統(tǒng)計學(xué)描述,依據(jù)被調(diào)查者填寫問卷的時間先后順序進行編碼,分成前后等量的2 部分,方便選取前一半的樣本量做探索性因子分析,而后將后一半的樣本量導(dǎo)入Amos 24.0 進行驗證性因子分析,P<0.05 表示差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 一般資料 在預(yù)調(diào)查階段,共發(fā)放問卷90 份,剔除填寫不完整等無效問卷2 份,回收有效問卷88份,有效回收率為98%;在正式調(diào)查階段,共發(fā)放605 份問卷,剔除填寫不完整等無效問卷7 份,回收有效問卷598 份,有效回收率為98.8%,年齡為50~59(53.76±2.68)歲。其中,男267 名(44.6%)、女331名(55.4%);居住在城市208 名(34.8%)、居住在農(nóng)村390 名(65.2%);在婚有配偶561 名(93.8%)、不在婚(含未婚/離異/喪偶)37 名 (6.2%);每月的經(jīng)濟收入<3 000 元269 名(45.0%)、3 000~6 000 元261 名(43.6%)、經(jīng)濟收入>6000 元68 名(11.4%);自覺健康狀況“良好”205 名(34.3%)、“一般”322 名(53.8%)、“差”71名(11.9%);患有慢性病533名(89.1%)、未患有慢性病65名(10.9%);有養(yǎng)老保險288名(48.2%)、沒有養(yǎng)老保險310 名(51.8%);有醫(yī)療保險519 名(86.8%)、沒有醫(yī)療保險79名(13.2%)。

    2.2 該量表的修訂

    2.2.1 條目修訂 在量表翻譯過程中,根據(jù)函詢專家、預(yù)調(diào)查對象的意見反饋,進行了如下修訂:(1)由于我國法定退休年齡為男性60 周歲、女性55 周歲,為貼近我國國情,故將條目38“如果我被迫在65 歲退休,我會有足夠的錢來應(yīng)對退休生活”修改為“如果我被迫在60 歲退休,我會有足夠的錢來應(yīng)對退休生活”;(2)考慮到大部分50~59 歲的老年前期人群還處于臨退休階段,故將條目22“作為退休人員,我對未來想要扮演的角色有明確目標(biāo)”修改為“我對于退休后想扮演的角色有明確的目標(biāo)?!贝送猓陬A(yù)調(diào)查中,有5 名調(diào)查對象反映條目23、24、27、28、29、30、33、34、46、47 采取的是反向計分形式,表達邏輯與其他條目不一致,不易理解。經(jīng)反復(fù)推敲、評議,課題組統(tǒng)一了各條目的表達方式,均采用正向表達,如將條目23“現(xiàn)在開始考慮退休后的經(jīng)濟問題還為時過早”修改為“現(xiàn)在開始考慮退休后的經(jīng)濟問題正是時候”,最終形成與原量表理論結(jié)構(gòu)相同的4 個維度、52 個條目的正式調(diào)查版老年前期人群退休規(guī)劃過程量表(量表版本Ⅱ)。

    2.2.2 項目分析 項目分析是檢測量表條目可接受性的關(guān)鍵,本研究主要采用以下3 種方法,(1)相關(guān)系數(shù)法[17]:將各條目得分與量表總分進行Pearson 相關(guān)分析,刪除相關(guān)系數(shù)r<0.4 或P>0.05 的條目。(2)離散程度法[14]:通過計算各條目的變異系數(shù)(CV),即各條目標(biāo)準(zhǔn)差與平均值之比,刪除CV<15%的條目。(3)區(qū)分度分析法[18]:將樣本2(n=598)中各調(diào)查對象的測評總分降序排列,前27%(n=162)為高分組,后27%(n=162)為低分組,采用兩獨立樣本t 檢驗,刪除臨界比率值(critical ratio, CR)<3 或P>0.05的條目。結(jié)果顯示,各條目的CV 為0.216~0.358;各條目與量表總分的相關(guān)系數(shù)為0.499~0.824(P<0.001);各條目在量表總分高、低分組之間的CR 為8.436~27.940(P<0.001),均符合統(tǒng)計學(xué)保留要求,故無條目刪除。

    2.2.3 信度分析 依據(jù)正式調(diào)查中調(diào)查對象填寫問卷的時間先后順序進行編碼,利用前299 名調(diào)查對象的數(shù)據(jù)進行Cronbach α 系數(shù)和分半信度的分析。研究顯示,總量表的Cronbach α 系數(shù)為0.982,各維度的Cronbach α 系數(shù)為0.952~0.969??偭勘淼姆职胄哦葹?.915,各維度的分半信度為0.935~0.962。此外,從樣本2(n=598)中方便抽取60 名老年前期人群,間隔2~4 周再次邀請其完成量表版本Ⅱ,結(jié)果顯示總量表的重測信度為0.865,各維度的重測信度為0.864~0.904,詳見表1。

    表1 中文版退休規(guī)劃過程量表及各維度信度

    2.2.4 效度分析

    2.2.4.1 內(nèi)容效度 總量表的內(nèi)容效度指數(shù)為0.980,各條目的內(nèi)容效度指數(shù)為0.860~1.000。

    2.2.4.2 結(jié)構(gòu)效度 利用正式調(diào)查中前299 名調(diào)查對象的數(shù)據(jù)進行探索性因子分析,采用主成分分析法,進行最大方差正交旋轉(zhuǎn),結(jié)果有9 個條目的載荷值同時在2 個維度上超過0.4,有2 個公因子都只有2 個條目,不滿足1 個因子至少有3 個條目的要求,給予刪除;接著將剩余的39 個條目進行第2 次探索性 因 子 分 析,KMO 值 為0.967,Bartlett’s 球 形 檢 驗χ2=13 364.087(df=741,P<0.001),適合做因子分析。共抽取4 個特征值>1 的公因子,累積解釋74.387%的變異,旋轉(zhuǎn)后各條目分布合適,無刪除條目,最終形成4 個維度,共39 個條目的模型,詳見表2;利用正式調(diào)查中后299 名調(diào)查對象的數(shù)據(jù)進行驗證性因子分析。結(jié)果顯示,本量表的各項擬合指數(shù)均達標(biāo),說明模型構(gòu)建良好,詳見表3。此外,總量表與各維度的相關(guān)性為0.816~0.930,各維度之間的相關(guān)性為0.678~0.769,詳見表4。

    表2 中文版退休規(guī)劃過程量表因子矩陣(n=299)

    表3 中文版退休規(guī)劃過程量表驗證性因子分析模型的擬合指數(shù)(n=299)

    表4 中文版退休規(guī)劃過程量表總分與各維度之間的相關(guān)系數(shù)(n=299)

    3 討論

    3.1 中文版退休規(guī)劃過程量表具有較好的信度信度反映了測評結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性,用來衡量待測工具的準(zhǔn)確程度[19]。研究指出,Cronbach α 系數(shù)和分半信度是檢驗量表內(nèi)部一致性的強有力指標(biāo),當(dāng)二者超過0.7 時,提示測評工具信度良好[20]。由結(jié)果可知,總量表的Cronbach α 系數(shù)為0.982,各維度的Cronbach α 系數(shù)為0.952~0.969;總量表的分半信度為0.915,各維度的分半信度在0.935~0.962,均超過參考標(biāo)準(zhǔn),且高于原量表[9]和西班牙版PRePS[21],分析原因可能是因為本研究調(diào)查的是年齡50~59 歲的老年前期人群,年齡跨度小,樣本異質(zhì)性較低,而Noone 的調(diào)查對象年齡范圍為45~60,且受試樣本量相對較小,導(dǎo)致了內(nèi)部一致性分析結(jié)果的不穩(wěn)定。重測信度是采取同種檢測方法重復(fù)測量相同對象時,評估前后測量結(jié)果的一致性,相關(guān)性越高,穩(wěn)定性越好。一般來說,重測信度范圍為0.40~0.75 提示重測信度較好,>0.75 說明重測信度很好。而本研究中,總量表的重測信度為0.865,各維度的重測信度為0.864~0.904,均>0.800,基本與土耳其版PRePS 的重測信度相當(dāng)[22],表明量表具有較好的跨時間穩(wěn)定性和可靠性[16]。由于“退休準(zhǔn)備”維度在本研究重測信度評估中分值最低,故建議未來的研究可以繼續(xù)完善退休準(zhǔn)備的條目設(shè)計,在行為方面捕獲更好的退休計劃。

    3.2 中文版退休規(guī)劃過程量表具有較好的效度效度是指研究工具測量結(jié)果的準(zhǔn)確性、有效性和正確性程度[23]。本研究結(jié)果顯示,總量表的內(nèi)容效度指數(shù)S-CVI 為0.980,而各個條目的內(nèi)容效度指數(shù)I-CVI 為0.830~1.000,滿足當(dāng)函詢專家≥6 人時,S-CVI>0.90,I-CVI>0.78 的統(tǒng) 計學(xué)要求[24],說明各條目能準(zhǔn)確反映老年前期人群的特質(zhì),與量表的核心概念具有較強的相關(guān)性,可展現(xiàn)待測內(nèi)容的不同構(gòu)面。內(nèi)部相關(guān)性分析顯示,各條目與總量表的相關(guān)系數(shù)為0.816~0.930,且各維度與總量表的相關(guān)系數(shù)整體高于各維度之間的相關(guān)系數(shù),說明量表內(nèi)部相關(guān)性良好,且各維度相互獨立。此外,本研究經(jīng)2 次探索性因子分析后共提取4 個特征值>1 的公因子,與原量表的理論結(jié)構(gòu)保持一致,累積解釋74.387%的變異,且驗證性因子分析結(jié)果顯示各項擬合指標(biāo)均達標(biāo)[25],模型擬合良好,中文版退休規(guī)劃過程量表整體結(jié)構(gòu)效度較好。因子分析共刪除13 個不符合統(tǒng)計學(xué)要求的條目,考慮主要與我國國情和傳統(tǒng)文化影響有關(guān),中華民族歷來提倡人與人之間要“互敬”,維持一個親密又舒適的社交距離。因此,多數(shù)個體在與他人相處過程中會盡量避免易造成不適的敏感話題,如金錢、家庭背景、工作狀況等[26],將更多的時間與精力用來經(jīng)營個人生活,而不是過分關(guān)注他人的退休準(zhǔn)備情況,這可能導(dǎo)致部分條目若涉及到是否了解同齡人經(jīng)濟準(zhǔn)備、社交活動等(如條目3、條目11、條目25、條目31、條目35)普遍得分較低,區(qū)分度不夠而被刪除。此外,我國50~59 歲的老年前期人群往往處于“上有老下有小”階段,雖然生活壓力隨著子女的成長逐漸得到緩解,但完全從工作中解放出來的只是少部分人群,更多的時候個體需要重新分配工作與休閑的占比,逐步減少工作強度,加強個人生活的投入,因此部分條目(如條目50、條目51 等)因不符合實際情況而被刪除。

    3.3 中文版退休規(guī)劃過程量表的實用性及可行性調(diào)查顯示,截止到2020 年,我國60 歲以上老年人口數(shù)達2.64 億,約占總?cè)丝诘?8.7%,預(yù)計到2050 年將突破4.87 億[1,27],養(yǎng)老負擔(dān)日益劇增。相比與社會養(yǎng)老服務(wù)體系較為完善的發(fā)達國家,我國未富先老,社會養(yǎng)老資源有限,加之受計劃生育政策的影響,傳統(tǒng)的家庭結(jié)構(gòu)趨于小型化與核心化,子女贍養(yǎng)壓力日漸增大,家庭供養(yǎng)逐漸弱化?,F(xiàn)階段,單純依靠社會或家庭養(yǎng)老已不能滿足日益增長的養(yǎng)老需求[28],為了保證晚年生活質(zhì)量,老年前期人群需要擺脫依賴型的養(yǎng)老觀念,加強退休規(guī)劃意識,充分發(fā)揮主觀能動性應(yīng)對養(yǎng)老問題,提前籌劃退休生活,降低對社會、子女的依賴,實現(xiàn)自立自養(yǎng)[29]。退休規(guī)劃不僅能提高個體的心理適應(yīng)性,緩沖離退休帶來的多重身心轉(zhuǎn)變,也有助于養(yǎng)老資源的前瞻性積累,促進個體對退休生活的有效調(diào)整[29],提高退休后的健康水平,增加生活幸福度。然而,現(xiàn)階段,我國退休規(guī)劃相關(guān)的研究尚處于起步階段,學(xué)術(shù)界暫未發(fā)現(xiàn)信、效度良好的退休規(guī)劃測評工具,中文版退休規(guī)劃過程量表的出現(xiàn)填補了這一領(lǐng)域的空白,且該量表條目數(shù)適中,表述通俗易懂,符合我國基本國情,每次測評大約需5~10 min,具有較好的可操作性。此外,以計劃過程理論為研制依據(jù)的PRePS 能夠較全面地評估了個體在財務(wù)、健康、生活方式和心理社會規(guī)劃4 個領(lǐng)域的規(guī)劃程度,并從退休描述、退休目標(biāo)、退休準(zhǔn)備的決定以及退休準(zhǔn)備4 個層次考察,以此確定不同群體著力于規(guī)劃的哪個階段,存在哪些薄弱點與知識盲區(qū),這也有助于醫(yī)護工作者精準(zhǔn)開展退休干預(yù),大力推動老年健康促進工作,具有較強的實用性。

    3.4 中文版退休規(guī)劃過程量表在老年前期人群中應(yīng)用的可靠性及科學(xué)性 本研究嚴格依據(jù)Brislin翻譯模型進行漢化,邀請了6 位研究領(lǐng)域與老年護理、社區(qū)護理等密切相關(guān)且具備豐富的工作經(jīng)驗與較高學(xué)術(shù)權(quán)威性的專家完成文化調(diào)適,其中既包括了學(xué)識淵博、造詣深厚的老專家,也涵蓋了思維活躍,善于接受新思想、新理念的青年專家,具有一定的代表性。此外,本研究通過專家函詢、預(yù)調(diào)查、正式調(diào)查等多個步驟,將量表應(yīng)用于我國老年前期人群,逐步完成指標(biāo)篩選,充分體現(xiàn)所測內(nèi)容的全面性、科學(xué)性,在一定程度上可以代表老年前期人群的真實觀點,保證了中文版退休規(guī)劃過程量表的可靠性和可行性。最終形成的正式版退休規(guī)劃過程量表包含退休描述、退休目標(biāo)、退休準(zhǔn)備的決定以及退休準(zhǔn)備4 個維度,共39 個條目,與原量表理論結(jié)構(gòu)一致,符合我國基本國情,體現(xiàn)中國特色,具有較好的信、效度,且各項指標(biāo)均符合測量學(xué)要求,可作為評估我國老年前期人群退休規(guī)劃的測量工具。

    4 局限性及未來研究方向

    本研究尚存在不足之處。一方面,在研究設(shè)計階段未能選擇理想的參照標(biāo)準(zhǔn)進行效標(biāo)效度的檢驗,在未來的研究中建議納入老年前期人群自我養(yǎng)老準(zhǔn)備量表進行調(diào)查分析,對比二者總分和各維度的相關(guān)性,進一步修正、完善量表。另一方面,由于時間、精力、研究經(jīng)費受限,本研究采取方便抽樣法,共調(diào)查了598 名老年前期人群,且大多來自于福建省,在一定程度上可能存在普遍性不足的問題,建議在今后研究中可開展大樣本的實證研究,進行多地區(qū)、多層次調(diào)查取樣,以此提高樣本的代表性、均衡性,增強量表的科學(xué)性和廣泛適用性。

    [致謝] 感謝福建中醫(yī)藥大學(xué)俞向梅老師對本文數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析指導(dǎo)!

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