顧勁梅,紀(jì)舒妤,奚謙,彭厚瑄,覃麗,趙璨,陳培萌,黃小翠,梁?,摚攴f
1.530021 廣西壯族自治區(qū)南寧市,廣西醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院全科醫(yī)學(xué)科
2.543103 廣西壯族自治區(qū)梧州市龍圩區(qū)新地鎮(zhèn)衛(wèi)生院
3.530229 廣西壯族自治區(qū)南寧市江南區(qū)延安鎮(zhèn)衛(wèi)生院
4.530603 廣西壯族自治區(qū)南寧市馬山縣周鹿中心衛(wèi)生院
5.530041 廣西壯族自治區(qū)南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)壇洛中心衛(wèi)生院
6.543214 廣西壯族自治區(qū)岑溪市糯垌中心衛(wèi)生院
7.530047 廣西壯族自治區(qū)南寧市江南區(qū)江西中心衛(wèi)生院
8.530021 廣西壯族自治區(qū)南寧市,廣西醫(yī)科大學(xué)全科醫(yī)學(xué)院
全科醫(yī)生臨床能力測(cè)評(píng)是基層衛(wèi)生人力資源領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[1]。客觀、科學(xué)評(píng)價(jià)全科醫(yī)生在基層執(zhí)業(yè)環(huán)境中真實(shí)的醫(yī)療及公共衛(wèi)生服務(wù)能力,并準(zhǔn)確鑒定全科醫(yī)生基層衛(wèi)生服務(wù)能力缺口與不足具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,可以為有效提升全科醫(yī)生教育培訓(xùn)工作質(zhì)量提供改進(jìn)方向及有益參考[2]。我國(guó)城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡,城市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心和農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院雖同屬基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu),但服務(wù)人群、醫(yī)療環(huán)境、基層衛(wèi)生服務(wù)內(nèi)容、風(fēng)俗文化等均有所差別[3],對(duì)全科醫(yī)生的服務(wù)能力也有不同要求。目前,針對(duì)在農(nóng)村基層執(zhí)業(yè)的全科醫(yī)生的臨床能力測(cè)評(píng)研究較為匱乏,缺乏適用于農(nóng)村基層醫(yī)療環(huán)境的醫(yī)療服務(wù)能力評(píng)價(jià)工具是導(dǎo)致該類研究偏少的重要原因之一[4]。列斯特評(píng)估量表(Leicester Assessment Package,LAP)是由英國(guó)萊斯特大學(xué)Fraser 教授首先提出,并經(jīng)過(guò)廣泛驗(yàn)證的用于全科醫(yī)生、醫(yī)學(xué)生及住院醫(yī)師應(yīng)診能力評(píng)估的工具[5-6]。近年來(lái),我國(guó)北京市、上海市等地的極少數(shù)社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心引入該量表評(píng)估全科醫(yī)生應(yīng)診能力及全科醫(yī)生培訓(xùn)效果[7-9],但納入評(píng)估的全科醫(yī)生樣本量偏小,缺少LAP 在國(guó)內(nèi)全科醫(yī)生人群中的信效度驗(yàn)證數(shù)據(jù)及LAP 在農(nóng)村基層執(zhí)業(yè)的全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)估中的應(yīng)用。本課題組在前期研究中,以經(jīng)典LAP 為藍(lán)本,通過(guò)德?tīng)柗品?gòu)建了適用于基層環(huán)境的全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并采用層次分析法明確各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。本研究旨在以農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院工作的全科醫(yī)生及助理全科醫(yī)生為驗(yàn)證人群,采用問(wèn)卷調(diào)查法檢驗(yàn)前期研究中所構(gòu)建的基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的信度和效度,為在農(nóng)村基層醫(yī)療環(huán)境中科學(xué)、客觀測(cè)評(píng)全科醫(yī)生應(yīng)診能力提供標(biāo)準(zhǔn)化工具,為推動(dòng)農(nóng)村基層全科醫(yī)生臨床能力測(cè)評(píng)研究和工作提供理論依據(jù)和研究范例。
依據(jù)基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)相應(yīng)的調(diào)查量表,包括接診和病史采集、體格檢查、患者管理、解決問(wèn)題、醫(yī)生行為和與患者的關(guān)系、預(yù)防性照顧及病歷記錄7 個(gè)一級(jí)指標(biāo)和42 個(gè)二級(jí)指標(biāo)。農(nóng)村基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)量表包括8 個(gè)部分:第1 部分為研究對(duì)象的基本人口學(xué)信息,含性別、學(xué)歷、基層工作年限、職稱、執(zhí)業(yè)資格、執(zhí)業(yè)注冊(cè)范圍6 個(gè)條目;第2~8 部分以基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的一級(jí)指標(biāo)為各部分問(wèn)題,各部分所納入的條目為所屬的各二級(jí)指標(biāo)內(nèi)容,共計(jì)42 個(gè)條目,每個(gè)條目提供5 個(gè)選項(xiàng),根據(jù)Likert 5 級(jí)評(píng)分法,各選項(xiàng)按照“很難做到”“難做到”“一般能做到”“容易做到”“非常容易做到”分別賦值1~5 分。研究對(duì)象根據(jù)自身情況如實(shí)作答,總分為42~210 分,得分越高表示應(yīng)診能力越強(qiáng)。
本研究以正在農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院工作的全科醫(yī)生或助理全科醫(yī)生為研究對(duì)象。納入標(biāo)準(zhǔn):(1)具有執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格證或執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師資格證,且執(zhí)業(yè)注冊(cè)范圍包含全科醫(yī)學(xué);(2)現(xiàn)正在農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院工作,且至少有1 年及以上的農(nóng)村基層醫(yī)療衛(wèi)生工作經(jīng)驗(yàn);(3)自愿參與研究。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)從未在農(nóng)村基層醫(yī)療環(huán)境中接診患者;(2)未能提供自愿參與研究的書(shū)面知情同意書(shū)。
采用目的性和分層抽樣方法,按照東、南、西、北、中方向,在廣西壯族自治區(qū)抽取南寧、桂林、梧州、百色、貴港5 個(gè)城市,再依據(jù)2021 年廣西農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院年收入情況將以上5 個(gè)城市的鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院分為年收入>2 000 萬(wàn)元的高收入機(jī)構(gòu)、1 000~2 000 萬(wàn)元的中收入機(jī)構(gòu)、<1 000 萬(wàn)元的低收入機(jī)構(gòu),在每個(gè)城市中抽取高、中、低收入機(jī)構(gòu)各13~14 家。于2022 年9—12 月,通過(guò)“問(wèn)卷星”平臺(tái)將評(píng)價(jià)量表發(fā)放給在抽取的鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院工作的全科醫(yī)生或助理全科醫(yī)生開(kāi)展調(diào)查。
除基本人口學(xué)信息外,評(píng)價(jià)量表余下42 個(gè)條目。根據(jù)因子分析需要5~10 倍于量表?xiàng)l目的樣本數(shù)量,故本研究樣本量在210~420 較為合適。
聯(lián)合Cronbach'sα系數(shù)、臨界比值法及Pearson 相關(guān)性分析決定是否刪除量表的條目。如刪除某一條目后,總量表Cronbach'α系數(shù)大于未刪除前,則考慮刪除該條目[10-11];將研究對(duì)象問(wèn)卷得分按從高到低排序,取得分前27%為高分組,得分后27%為低分組,采用獨(dú)立樣本t 檢驗(yàn)計(jì)算各條目高分組和低分組得分的均值差異,即臨界比值(CR),并進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),如CR ≤3.000 或P>0.05,則考慮刪除該條目[12-13];計(jì)算各條目得分和量表總得分的相關(guān)系數(shù),如相關(guān)系數(shù)<0.400 或P>0.05,則考慮刪除該條目[14-15]。
采用Cronbach'sα系數(shù)和折半信度檢測(cè)指標(biāo)體系的內(nèi)部一致性信度。計(jì)算量表第2~8 部分的Cronbach'sα系數(shù)和總量表的Cronbach'sα系數(shù),Cronbach'sα系數(shù)≥0.700 認(rèn)為量表內(nèi)部一致性信度較高[16];將量表?xiàng)l目分兩半計(jì)分,計(jì)算量表前半部和后半部得分的相關(guān)系數(shù),如兩半得分方差相同,則計(jì)算兩半部分得分的Spearman-Brown 系數(shù)判斷折半信度;如兩半得分方差不相同,則采用Guttman Split-Half 系數(shù)表示折半信度。折半系數(shù)>0.700 視為折半信度較優(yōu)[17]。
基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系保留了經(jīng)典LAP 的核心結(jié)構(gòu),即接診和病史采集、體格檢查、患者管理、解決問(wèn)題、醫(yī)生行為和與患者關(guān)系、預(yù)防性照顧及病歷記錄7 個(gè)一級(jí)指標(biāo),此外僅增加了3 個(gè)二級(jí)指標(biāo),故農(nóng)村全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)量表具有較強(qiáng)的理論支持,可不再使用探索性因子分析法(explorative factor analysis,EFA)探索其維度結(jié)構(gòu),而直接采用驗(yàn)證性因子分析法(confirmative factor analysis,CFA)驗(yàn)證其結(jié)構(gòu)效度[18]。采用Amos 24.0 統(tǒng)計(jì)軟件構(gòu)建CFA 模型,計(jì)算模型基本擬合度(preliminary fit criteria,PFC)、整體模型擬合度(overall model fit,OMF)及模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度(fit of internal structural model,F(xiàn)ISM)三類指標(biāo)判斷模型擬合程度,即假設(shè)模型與調(diào)查數(shù)據(jù)之間的擬合程度,從而驗(yàn)證量表的結(jié)構(gòu)效度[19]。再通過(guò)潛在變量的相關(guān)系數(shù)高低判斷是否具有更高層次因子結(jié)構(gòu),考慮構(gòu)建二階模型及進(jìn)行相關(guān)模型擬合[20]。如模型擬合不佳,本文將以協(xié)方差的修正系數(shù)(MI)>20 作為標(biāo)準(zhǔn),將相應(yīng)的誤差變量從固定參數(shù)調(diào)整為自由參數(shù),從而修正模型適配度。
量表數(shù)據(jù)錄入采用Excel 2010 軟件,數(shù)據(jù)分析使用SPSS 26.0 及Amos 24.0 統(tǒng)計(jì)軟件。采用相對(duì)數(shù)描述計(jì)數(shù)資料,采用(±s)描述計(jì)量資料。以P<0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
納入的研究對(duì)象可通過(guò)評(píng)價(jià)量表中的附件說(shuō)明詳細(xì)了解本研究目的、內(nèi)容、收集信息的用途及個(gè)人信息使用等情況。要求各研究對(duì)象將自愿參與本研究的知情同意書(shū)簽字后掃描發(fā)送至一位本文作者的郵箱??紤]到本研究不涉及公開(kāi)發(fā)表任何單一研究對(duì)象的個(gè)人信息及應(yīng)答情況,亦不涉及人體試驗(yàn),故無(wú)須申請(qǐng)倫理審批。
2022 年9—12 月,通過(guò)問(wèn)卷星共計(jì)發(fā)放600 份評(píng)價(jià)量表,回收398 份,排除填寫不規(guī)范、雷同答案過(guò)多及填寫人員符合排除標(biāo)準(zhǔn)等問(wèn)卷,共回收有效量表366份,有效應(yīng)答率為61.0%。問(wèn)卷應(yīng)答者來(lái)自南寧、桂林、梧州、百色、貴港5 個(gè)城市中的204 家鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院,其中女175 人(47.8%),男191 人(52.2%);297 人(81.1%)具有本科及以上學(xué)歷,293 人(80.1%)在基層工作年限<5 年,215 人(58.7%)具有中級(jí)職稱,315 人(86.1%)具有執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格證,應(yīng)答者的執(zhí)業(yè)注冊(cè)范圍均包括全科醫(yī)學(xué),見(jiàn)表1。
表1 研究對(duì)象的基本人口學(xué)信息(n=366)Table 1 Demographics of subjects included in the study
量表總Cronbach'sα系數(shù)為0.976,刪除各條目后量表總Cronbach'sα系數(shù)波動(dòng)在0.975~0.976,未高于0.976,提示指標(biāo)體系各條目間一致性較高,保留所有條目;將每份量表得分從高到低排列,前27%高分組(截至前99 例)和后27%低分組(截至倒數(shù)第99 例)的42 個(gè)條目CR 范圍是10.727~18.906(均>3.00 且P<0.001),說(shuō)明各條目具有良好的區(qū)分度,保留所有條目;在Pearson 相關(guān)性分析中,各條目得分與量表總得分的相關(guān)系數(shù)均>0.590,P<0.001,表明各條目與整體量表有較強(qiáng)相關(guān)性,保留所有條目,見(jiàn)表2。
表2 基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的條目篩選情況Table 2 Screening of items in the evaluation index system for consultation competency of GPs in primary care settings
總量表及7 個(gè)維度的Cronbach'sα系數(shù)均>0.700(表3),總量表的Guttman Split-Half 系數(shù)為0.931,提示問(wèn)卷具備良好的內(nèi)部一致性信度。
表3 基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系總量表及各維度的Cronbach's α 系數(shù)Table 3 Cronbach's α for the whole questionnaire and subsections
2.4.1 量表的一階CFA 模型構(gòu)建、修正及擬合:KMO=0.972,Bartlett's 球形檢驗(yàn)χ2=12 216.905(P<0.001),提示量表數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。運(yùn)用Amos 24.0 軟件構(gòu)建了初始一階7 個(gè)因子的CFA 模型,再運(yùn)用極大似然法擬合模型及估計(jì)參數(shù)。結(jié)果顯示,模型PFC 良好,未違反模型辨認(rèn)規(guī)則,表現(xiàn)為:(1)測(cè)量誤差方差無(wú)負(fù)值,并達(dá)到顯著水平;(2)一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)間的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷為0.59~0.87(一般標(biāo)準(zhǔn)為0.50~0.95[21]);(3)非標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷、因子間協(xié)方差、殘差間協(xié)方差、因子及殘差的方差等模型參數(shù)估計(jì)值的t 檢驗(yàn)均達(dá)到P<0.001 的顯著性水平(一般標(biāo)準(zhǔn)為P<0.05[21]);(4)模型參數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤小,波動(dòng)在0.012~0.107。
但是,模型OMF 未達(dá)理想。依據(jù)MI>20 的標(biāo)準(zhǔn),依次將e1 和e2、e37 和e38、e3 和e4、e12 和e13、e10和e11 等誤差項(xiàng)從固定參數(shù)改為自由參數(shù),每次修正后均進(jìn)行模型擬合。經(jīng)過(guò)5 次修正后,最終一階模型的OMF 指標(biāo)較初始模型有一定程度改善。如擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI)、調(diào)和擬合優(yōu)度指數(shù)(AGFI)、均方根殘差(RMR)、近似誤差均方根(RMSEA)、標(biāo)準(zhǔn)擬合指數(shù)(NFI)、比較擬合指數(shù)(CFI)、增值擬合指數(shù)(IFI)、非規(guī)準(zhǔn)適配指數(shù)(TLI)、χ2自由度比值(χ2/df)、簡(jiǎn)約適配度指數(shù)(PGFI)、簡(jiǎn)約標(biāo)準(zhǔn)擬合指數(shù)(PNFI)等指標(biāo)在修正后均獲得優(yōu)化,尤其是TLI 修正后從未達(dá)理想到達(dá)到理想水平。盡管GFI、AGFI 及NFI 等指標(biāo)在修正后仍未達(dá)最佳,但大多數(shù)OMF 指標(biāo)已達(dá)理想水平,故整體而言,最終一階模型的OMF 尚稱良好(表4)。
表4 一階模型和二階模型修正前后的整體擬合度指標(biāo)Table 4 Overall goodness-of-fit metrics before and after correction for the first-order and second-order models
在模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度方面,所有模型參數(shù)估計(jì)值達(dá)顯著水平(P<0.001)(一般標(biāo)準(zhǔn)為P<0.05[21]);最終一階模型的標(biāo)準(zhǔn)化殘差絕對(duì)值<3;一階因子的平均方差抽取值(AVE)波動(dòng)在0.529~0.697(一般標(biāo)準(zhǔn)為>0.500[21]);一階因子的組合信度為0.785~0.940(一般標(biāo)準(zhǔn)為P>0.600[21]),見(jiàn)表5。33 個(gè)觀測(cè)變量的項(xiàng)目信度(R2)>0.5,9 個(gè)觀測(cè)變量的R2<0.5(一般標(biāo)準(zhǔn)為>0.5[21]),見(jiàn)圖1。雖然R2未達(dá)最佳適配標(biāo)準(zhǔn),但總體來(lái)看,其他FISM 指標(biāo)均已達(dá)標(biāo),故認(rèn)為修正后的一階模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度仍為良好。
圖1 應(yīng)診能力調(diào)查量表7 因子結(jié)構(gòu)方程模型(一階模型)Figure 1 Seven-factor structural equation model of the consultation competency survey scale(the first-order model)
表5 最終一階模型和二階模型的內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度指標(biāo)Table 5 The fit of internal structural model metrics for the final first-order and second-order models
2.4.2 量表二階CFA 模型構(gòu)建、修正及擬合:最終一階模型的標(biāo)準(zhǔn)化路徑圖(圖1)可顯示二級(jí)指標(biāo)/觀測(cè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù),7 個(gè)一階因子/潛在變量之間的相關(guān)系數(shù)及個(gè)別觀察變量信度系數(shù)(R2)。相關(guān)系數(shù)較高,為0.68~0.91,提示該模型可能具有更高層次的因子結(jié)構(gòu)。同樣采用Amos 24.0 統(tǒng)計(jì)軟件和極大似然法構(gòu)建、修正及擬合模型,并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。
與初始一階模型相比,修正前的二階模型依然具備較好的PFC。無(wú)負(fù)的誤差方差;二階因子與一階因子之間的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷為0.79~0.96,一階因子與各二級(jí)指標(biāo)之間標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷為0.59~0.87;模型參數(shù)估計(jì)值的t 檢驗(yàn)均達(dá)到顯著性水平(P<0.001);模型參數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤小,為0.008~0.118。
針對(duì)MI>20 的誤差項(xiàng)修正初始二階模型,依次釋放e1 和e2、e37 和e38、e3 和e4、e36 和r3、r5 和r6、e12和e13、e10 和e11。在經(jīng)歷7 次修正擬合后,構(gòu)建最終二階7 因子模型(圖2)。修正后的二階模型與修正前相 比,GFI、AGFI、RMR、RMSEA、NFI、CFI、IFI、TLI、χ2/df、PGFI、PNFI 等指標(biāo)均有不同程度改善(表4);但和一階模型相比,OMF 效果差異不大,均為合格。
圖2 應(yīng)診能力調(diào)查量表7 因子結(jié)構(gòu)方程模型(二階模型)Figure 2 Seven-factor structural equation model of the consultation competency survey scale(the second-order model)
修正后二階模型的內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度遜于修正后一階模型,其標(biāo)準(zhǔn)化殘差協(xié)方差矩陣中有3 個(gè)絕對(duì)值>3 的標(biāo)準(zhǔn)化殘差,其余指標(biāo)與修正后一階模型相似。如:所有模型參數(shù)統(tǒng)計(jì)量的估計(jì)值有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.001);一階因子對(duì)二階因子的AVE 是0.811,7 個(gè)一階因子的AVE 在0.529~0.697,均>0.500(表5);組合信度為0.786~0.968,均>0.600(表5);觀測(cè)變量R2<0.5 的觀測(cè)變量個(gè)數(shù)仍保持9 個(gè)(圖2)。
綜合PFC、OMF 和FISM 效果來(lái)看,一階7 因子CFA 模型的擬合效果優(yōu)于二階7 因子CFA 模型,且模型更為簡(jiǎn)約,表明廣西農(nóng)村基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)量表具有一階7 因子結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)效度較好。
本文將基于經(jīng)典LAP 構(gòu)建的基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系轉(zhuǎn)換為農(nóng)村基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)量表,以在農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院工作的全科醫(yī)生及助理全科醫(yī)生為驗(yàn)證人群,采用Cronbach'α系數(shù)和折半信度法檢驗(yàn)評(píng)價(jià)量表的內(nèi)部一致性信度,運(yùn)用驗(yàn)證性因子分析法和結(jié)構(gòu)方程評(píng)估量表的結(jié)構(gòu)效度,結(jié)果顯示評(píng)價(jià)量表具備較高的信度和效度,可用于農(nóng)村基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)研究及實(shí)際評(píng)估工作。本文是國(guó)內(nèi)較早開(kāi)展的以在農(nóng)村基層執(zhí)業(yè)的全科醫(yī)生為評(píng)估對(duì)象的臨床能力指標(biāo)體系信效度驗(yàn)證的研究,為我國(guó)農(nóng)村基層全科醫(yī)生臨床能力評(píng)估提供具備較高信效度的評(píng)價(jià)工具,促進(jìn)農(nóng)村基層醫(yī)療衛(wèi)生人才能力評(píng)價(jià)研究及工作開(kāi)展。
本研究聯(lián)合傳統(tǒng)的Cronbach'sα系數(shù)及折半信度系數(shù)和結(jié)構(gòu)方程中潛在變量組合信度及個(gè)別觀察變量項(xiàng)目信度(R2)等指標(biāo)來(lái)評(píng)估農(nóng)村基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)量表的信度。結(jié)果顯示,總量表及除基本人口學(xué)信息外的各部分Cronbach'sα系數(shù)均>0.700,刪除每一個(gè)條目后,總量表Cronbach'sα系數(shù)無(wú)明顯變化,同時(shí)總量表折半信度Guttman Split-Half 系數(shù)較高(為0.931),以上說(shuō)明傳統(tǒng)的信度計(jì)算方法證明了量表及各組成部分的內(nèi)部一致性良好。在驗(yàn)證性因子分析中,潛在變量組合信度作為模型一級(jí)指標(biāo)的信度系數(shù),可評(píng)估模型的內(nèi)在穩(wěn)定性[22]。本文最終一階模型的潛在變量組合信度為0.785~0.940(>0.600),說(shuō)明擬合的模型內(nèi)部穩(wěn)定性較好;個(gè)別觀察變量項(xiàng)目信度是另一個(gè)評(píng)測(cè)模型信度的指標(biāo)[23]。在一階和二階模型中,有9 個(gè)觀察變量的項(xiàng)目信度<0.500,提示以上9 個(gè)觀察變量有一半以上的觀察變異來(lái)自隨機(jī)誤差,個(gè)別觀察變量信度略不足[24]。但是,Cronbach'sα系數(shù)、折半信度及組合信度均呈現(xiàn)較高數(shù)值,且彼此間相互驗(yàn)證,故量表依然被認(rèn)為具備較高的內(nèi)部一致性信度。目前,國(guó)內(nèi)多數(shù)文獻(xiàn)仍采用Cronbach'sα系數(shù)和折半信度系數(shù)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)量表信度的首要方法[25-26],本文采用聯(lián)合方法檢驗(yàn)量表信度,顯示出從多角度、多層面評(píng)價(jià)信度的優(yōu)勢(shì)。除采用量表數(shù)據(jù)驗(yàn)證內(nèi)部一致性信度外,國(guó)外文獻(xiàn)還報(bào)道了通過(guò)視頻方式錄制全科醫(yī)生接診患者的真實(shí)過(guò)程來(lái)評(píng)價(jià)經(jīng)典LAP 信度,并評(píng)測(cè)經(jīng)典LAP 的評(píng)價(jià)者間信度[27-28]。這些為完善本文基于經(jīng)典LAP 構(gòu)建的基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系在未來(lái)的實(shí)際運(yùn)用提供了有益參考。
本研究所構(gòu)建的農(nóng)村基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)量表是以經(jīng)典LAP 為參考,具備堅(jiān)實(shí)的理論構(gòu)建基礎(chǔ),故無(wú)須進(jìn)行EFA 確定量表所含的因素結(jié)構(gòu),直接使用CFA 檢驗(yàn)量表實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與量表假設(shè)因素結(jié)構(gòu)的契合度。CFA 的適用范疇是研究者明確量表或問(wèn)卷的因素結(jié)構(gòu)后,探究量表的因素結(jié)構(gòu)模型是否和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相契合,指標(biāo)變量是否可有效測(cè)量因素構(gòu)念[29]。本文采用PFC、OMF 及FISM 3 類指標(biāo)評(píng)估應(yīng)診能力評(píng)價(jià)量表的假設(shè)模型是否和量表實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)契合。PFC 旨在檢測(cè)以實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型是否違反模型辨認(rèn)規(guī)則,存在敘列誤差、辨認(rèn)問(wèn)題或數(shù)據(jù)文件輸入錯(cuò)誤是模型是否成立的基本條件[29];OMF 則是檢驗(yàn)?zāi)P偷耐庠谫|(zhì)量,即構(gòu)建的模型與實(shí)際觀察數(shù)據(jù)的適配情況[29];FISM 是模型內(nèi)在質(zhì)量的核驗(yàn),重點(diǎn)考察模型的信度及效度[29]。國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)對(duì)于如何判斷模型適配度并無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。除了本文所采用的由BOGOZZI 等[30]提出的3 類評(píng)判指標(biāo)外,DIAMANTOPOULOS 等[31]曾提出從模型適配度、測(cè)量模型評(píng)估、結(jié)構(gòu)模型評(píng)估及統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力評(píng)估4 方面來(lái)檢測(cè)模型的適配情況。目前,國(guó)內(nèi)仍有較多文獻(xiàn)僅從OMF 一個(gè)方面考慮假設(shè)模型的適配度,判斷標(biāo)準(zhǔn)仍顯單薄和不全面[32-33]。
除模型適配度缺乏統(tǒng)一判斷標(biāo)準(zhǔn)外,對(duì)PFC、OMF及FISM 3類指標(biāo)應(yīng)達(dá)到什么程度方可認(rèn)為適配度理想、良好或可接受也無(wú)一致共識(shí)。比如,本文的一階和二階模型均存在GFI、AGFI 及NFI 等OMF 指標(biāo)和個(gè)別觀察變量信度不達(dá)標(biāo)的情況,但從整體來(lái)看,OMF 和FISM中達(dá)到理想的指標(biāo)數(shù)遠(yuǎn)大于未達(dá)標(biāo)數(shù)量,故仍可認(rèn)為本文構(gòu)建的量表的效度良好。達(dá)理想指標(biāo)和未達(dá)理想指標(biāo)的數(shù)量差異是國(guó)內(nèi)普遍采用的評(píng)價(jià)模型適配度是否良好的考慮之一,但仍缺乏明確的經(jīng)過(guò)科學(xué)研判的判斷標(biāo)準(zhǔn)。
目前,我國(guó)缺乏具備較高信效度的評(píng)價(jià)農(nóng)村基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力的指標(biāo)體系或測(cè)評(píng)量表,致使農(nóng)村基層醫(yī)療衛(wèi)生人才工作能力評(píng)價(jià)研究較少,相關(guān)的評(píng)價(jià)工作難以開(kāi)展。本研究所構(gòu)建的農(nóng)村基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)量表經(jīng)研究證實(shí)具備較高內(nèi)部一致性信度和良好的結(jié)構(gòu)效度,適用于在農(nóng)村基層醫(yī)療衛(wèi)生環(huán)境中測(cè)評(píng)全科醫(yī)生的應(yīng)診能力,為農(nóng)村基層醫(yī)療衛(wèi)生人員臨床能力評(píng)價(jià)提供標(biāo)準(zhǔn)化工具。國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)已肯定經(jīng)典LAP 適用人群廣泛,可用于全科醫(yī)生、醫(yī)學(xué)生及住院醫(yī)師的應(yīng)診能力評(píng)價(jià),并且可采用直接觀察和視頻錄像兩種方式評(píng)估被評(píng)估者接診患者的過(guò)程及表現(xiàn)[34-36]。以此為參考,本研究所構(gòu)建的評(píng)價(jià)量表或指標(biāo)體系,經(jīng)過(guò)相應(yīng)樣本人群驗(yàn)證信效度后,可有更為廣闊的應(yīng)用空間,除基層醫(yī)療外,還可用于本科醫(yī)學(xué)教育及住院醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn)中的應(yīng)診能力評(píng)估,可切實(shí)推動(dòng)基層醫(yī)療衛(wèi)生人才臨床能力評(píng)估及教育工作。
綜上所述,本研究以在農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院工作的全科醫(yī)生作為樣本人群,采用問(wèn)卷調(diào)查法,驗(yàn)證了前期構(gòu)建的基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系具備較高的信度和效度,可用于在農(nóng)村基層執(zhí)業(yè)環(huán)境中全科醫(yī)生應(yīng)診能力測(cè)評(píng)研究和實(shí)際工作,并有望成為評(píng)價(jià)全科醫(yī)生、醫(yī)學(xué)生及住院醫(yī)師應(yīng)診能力的標(biāo)準(zhǔn)化工具。本研究的局限性在于:本研究所采用的信效度驗(yàn)證人群為抽樣樣本,代表性和樣本數(shù)量的局限使研究結(jié)果的外推需謹(jǐn)慎。同時(shí),為促進(jìn)基層全科醫(yī)生應(yīng)診能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的實(shí)際運(yùn)用,下一步將在真實(shí)的農(nóng)村基層醫(yī)療執(zhí)業(yè)環(huán)境中使用該指標(biāo)體系評(píng)價(jià)全科醫(yī)生接診患者的過(guò)程和能力,收集真實(shí)世界的測(cè)評(píng)數(shù)據(jù),持續(xù)改善指標(biāo)體系質(zhì)量。
作者貢獻(xiàn):申穎負(fù)責(zé)研究構(gòu)思與設(shè)計(jì);顧勁梅、申穎設(shè)計(jì)調(diào)查量表和實(shí)施抽樣,負(fù)責(zé)撰寫論文;紀(jì)舒妤、奚謙、彭厚瑄、陳培萌、黃小翠、梁?,摪l(fā)放及收集調(diào)查量表;顧勁梅、覃麗、趙璨整理數(shù)據(jù),并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析;申穎負(fù)責(zé)論文最終版修訂,對(duì)論文整體負(fù)責(zé)。
本文無(wú)利益沖突。