应用ROC曲线确定母乳喂养自我效能量表的界值

周晖 王义婷 王新雅 田莹莹

(南京医科大学附属妇产医院，江苏 南京 210004)

应用ROC曲线确定母乳喂养自我效能量表的界值

周晖 王义婷 王新雅 田莹莹

(南京医科大学附属妇产医院，江苏 南京 210004)

目的应用ROC曲线确定母乳喂养自我效能量表得分的最佳界值，预测母乳喂养行为的不足人群，为尽早实施母乳喂养的支持和干预提供理论依据，促进纯母乳喂养率的提高。方法选取2016年1-4月于南京市妇幼保健院产科门诊就诊的120例患者。在妊娠36周至分娩前、产后48～72 h分别进行母乳喂养自我效能量表(BESE)的测定，根据产后2个月的喂养方式绘制ROC曲线，从而确定最佳界值。结果妊娠36周的BSES分值和分娩后48～72 h的BSES分值ROC曲线下有效面积分别为0.709和0.701;在妊娠36周至分娩前测量的最佳界值为100.5；在产后48～72 h测量的最佳界值为100(P<0.05)。结论妊娠36周的和分娩后48～72 h两个时间点的BSES分值对预测产后的母乳喂养行为具有一定的准确性。因此可将测量时间提前到妊娠36周至分娩前时这一区间，提供针对性的母乳喂养护理干预，改善母乳喂养行为。同时加强对得分小于100分的人群的实绝护理干预，以提高母乳喂养率及持续时间。

母乳喂养； 自我效能量表； ROC曲线； 临界值

众所周知，母乳喂养是最理想的哺乳方式，然而实际的母乳喂养行为仍有喂养率和持续时间两方面的不足。第四次卫生服务调查显示：我国6个月内纯母乳喂养率仅为27.6%[1]，与《中国儿童发展纲要(2011-2020)》提出的0～6个月婴儿纯母乳喂养率达到50%以上的要求相差甚远。因此，如何提高母乳喂养率成为新生儿科及产科的护理重点。研究表明，母乳喂养自我效能量表(Breastfeeding self-efficacy scale，BSES)可以对母乳喂养的行为进行预测。该表于1999年由Dennis研究编制，2003年引入中国[2],用于早期评定产妇的母乳喂养自信心水平，预测喂养方式，通过母亲对母乳喂养需要具备的技能、对成功母乳喂养的一些特殊原则的认知，以及对母乳喂养的态度和信念，反应出母乳喂养行为实施的可能趋势。研究[3-5]结果显示自我效能得分越高的产妇在产后趋于纯母乳喂养的可能性越大，反之，得分越低，越倾向过早的终止母乳喂养。因此，针对低分值人群进行护理干预是至关重要的。本研究旨在确定母乳喂养自我效能量表的最佳界值，以确定护理干预的目标人群，从而提高纯母乳喂养率及持续时间。

1 资料与方法

1.1一般资料 选取2015年1-5月于我院产科门诊就诊的产妇为研究对象，纳入标准：(1)年龄满18周岁。(2)单胎妊娠。(3)妊娠满36周。(4)本院建卡并规律产检。(5)具有良好的语言沟通及文字理解能力。(6)自愿进行母乳喂养效能和母乳喂养行为测定者。排除标准：(1)母婴分室；(2)有影响母乳喂养的母婴疾病或治疗；(3)拒绝母乳喂养者。

1.2方法 对纳入研究的护士进行母乳喂养自我效能量表的使用和测量培训,达到量表测评方法和标准一致;在知情同意的基础上，分别于孕周36周、产后48～72 h、产后两个月分别进行母乳喂养自我效能测定和母乳喂养行为观察，量表现场填写,即时回收。产后48～72 h、2个月由专人分别进行现场观察和电话随访了解其喂养方式。本次孕36周进行母乳喂养自我效能测定120人，有效量表116份，有效回收率96.67%，随访中因母婴分室排除4例，因用药暂停母乳喂养排除1例，因乳头疼痛拒绝母乳喂养排除1例，产后48～72 h共测量观察110例。2个月电话访视共106例，失访4例。失访率11.67%。

1.3调查工具 母乳喂养自我效能量表[2]：包含2个维度(技能维度和内心活动维度)，30个条目的中文版量表，各条目仍采用5级评分(数字“1～5”代表“一点也不自信”到“总是很自信”)。中文版的母乳喂养自我效能量表Cronbach′s α系数为0.93，2个维度的Cronbach′s α系数分别为0.92和0.88。总分30～150分，得分越高表示个体的母乳喂养自我效能越高。

1.4统计学方法 应用SPSS 19.0统计软件，绘制ROC(Receiver operating characteristic)曲线，将BSES得分划分为若干临界点，以每个临界点对应的灵敏度为纵坐标，1-特异度为横坐标，计算ROC曲线下面积(AUC值)，并获得不同BSES得分下灵敏度与特异度，根据约登指数(约登指数=灵敏度+特异度-1)确定BSES最佳界值。

2 结果

2.1母乳喂养自我效能量表 妊娠36周BSES总分为40～149分，平均得分(106.07±21.83)分，技能维度得分17～74分，平均(49.62±11.65)分，内心活动维度得分19～75分，平均(56.45±10.78)分。产后48～72 h BSES总分为33～150分，平均得分(110.30±26.01)分，技能维度得分15～75分，平均(52.13±13.10)分，内心活动维度得分16～75分，平均(58.16±13.44)分。

2.2ROC曲线 曲线下面积(AUC)是反应某一诊断指标的诊断效能，曲线中的每一点都有一个对应的敏感度和特异度。AUC越接近于1，说明诊断效果越好。AUC在0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC=0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值[6]。研究两个时间段曲线下面积均>0.7，说明使用母乳喂养自我效能量表得分预测母乳喂养方式具有一定的准确性。见图1。

图1 不同时间点绘制的ROC曲线

2.3最佳界值 以ROC曲线上的各切点作为阈值，计算相应的灵敏度、特异度及约登指数。通常选择ROC曲线上尽量靠近左上方约登(Youden)指数最大的切点为检测的最佳临界值，从而使试验的灵敏度和特异度均较高，误判率较小。结果显示,妊娠36周至分娩前其灵敏度为0.770、特异度为0.591时约登指数最大，对应的切点100.5即为ROC曲线上的最佳临界点。产后48～72 hh其灵敏度为0.885、特异度为0.432时约登指数最大，对应的切点100即为ROC曲线上的最佳临界点。见表1。

表1 不同时间段的最佳界值

3 讨论

3.1妊娠36周至分娩前BSES测量的可行性分析 Blyth[7]、Baghurst等[8]利用BSES作为工具分别对怀孕末期的准产妇和产后一周的母亲进行调查，结果显示产前和产后1周BSES得分与产后母乳喂养行为和持续时间显著相关。陈娟慧[9]、刘爱珍等[10]的研究显示分娩前BSES得分对产后42 d婴儿喂养方式有预测作用，分娩前母乳喂养自我效能得分每增加1分，母乳喂养的可能性是混合喂养/人工喂养的1.027倍。由此可见，BSES可以用于产前测量，并且对产后2个月喂养方式及持续时间具体一定的预测价值，与本次研究结果相符。然而母乳喂养的知识、技能和信心的支持需要一定的时间逐步建立，产后母亲经历分娩(手术)、疼痛和生活方式的变动的影响，再进行母乳喂养的支持和指导，效果往往不尽如人意。因此本次研究将预测调研的时间点提前到妊娠36周开始，通过妊娠36周与分娩后48～72 h使用BSES和母乳喂养行为进行分析，结果显示，妊娠36周的BSES分值和分娩后48～72 h的BSES分值ROC曲线下有效面积分别为0.709和0.701，符合AUC在0.7～0.9时有一定准确性的标准，提示两个时间点的BSES分值对预测产后的母乳喂养行为具有一定的准确性。因此我们可以将测量时间前置至妊娠36周至分娩前时，提前预判该孕妇产后的母乳喂养可能趋势，以便及早的对孕产妇进行母乳喂养的评估和可能存在的影响因素、给予针对性的护理干预，为改善其母乳喂养行为，促进纯母乳喂养率和持续时间提供改善空间。

3.2对BESE分值界定灵敏度、特异度分析 灵敏度是指衡量BSES得分鉴别出产后2个月非纯母乳喂养的能力，可正确地判定产后2个月非纯母乳喂养的比例；特异度是用来衡量BSES得分鉴别产后2个月纯母乳喂养的能力，可正确地判定产后2个月纯母乳喂养的比例。妊娠36周约登指数的最大值为0.361，对应的BSES得分为100.5分，此值即为最佳临界值，对应的灵敏度为0.770，特异度为0.591。可理解为，当BSES得分小于100.5时，有77%的非纯母乳喂养孕妇可以甄别出来，当BSES得分大于100.5时，有59%的纯母乳喂养可以甄别出来。同样，妊娠后48～72 h的数据可以理解为当BSES得分小于100时，有89%的非纯母乳喂养产妇可以甄别出来，当BSES得分大于100时，有43%的纯母乳喂养可以甄别出来。由此看出，用BSES界值对产后2个母乳喂养方式进行预测，灵敏度尚可，但特异度不足。然而，考虑到非纯母乳喂养所带来的危害，本着尽可能甄别出非纯母乳喂养的人群，以确定护理干预的目标人群，可适当牺牲特异度来获取较高的灵敏度。因此，使用BSES得分100分作为产前、产后预测产后2个月喂养方式是切实可行的。

通过文献的循证和我们研究数据分析的结果，不难看出，孕妇在36周左右的母乳喂养自我效能和后续的母乳喂养的行为直接相关。因此将母乳喂养自我效能量表作为一个评估和衡量工具，在孕36周左右找出母乳喂养自我效能低的孕妇，给予实际的指导和帮助，提升他们的母乳喂养自我效能，将对纯母乳喂养行为的建立，纯母乳喂养率的提升起到一定程度的扭转作用。

[1] 中华人民共和国卫生部统计信息中心.2008中国卫生服务调查研究：第四次家庭健康询问调查分析报告[R].北京：卫生部统计信息中心，2009.

[2] 戴晓娜.母乳喂养自信心量表的引入及母乳喂养自信心影响因素的探索性研究[D].天津：天津医科大学，2002.

[3] Henshaw EJ,Fried R,Siskind E,Newhouse L，et al.Breastfeeding Self-Efficacy，Mood，and breastfeeding outcomes among Primiparous women[J].J Hum Lact,2015，31,(3):511-518.

[4] Wu D S,Hu J,McCoy T P，et al.The effects of a breastfeeding self-efficacy intervention on short-term breastfeeding outcomes among primiparous mothers in Wuhan，China[J].J Adv Nurs,2014，70(8):1867-1879.

[5] 盛夕曼，洪静芳，王维利,等.社区初产妇母乳喂养自我效能调查及影响因素研究[J].中国全科医学,2015 ，36(2):5030-5031.

[6] 刘波，杨建国.ROC曲线在制定地沟油中胆固醇鉴别指标限量的应用[J].中国卫生统计,2013,30(5)：753-757.

[7] Blyth R J，Creedy D K，Dennis C.L,et al.Breastfeeding duration in an Australian population:The influence of modifiable antenatal factors[J].Journal of human lactation,2004，20(l):30-38.

[8] Baghurst P，Pincombe J，Peat B，et al.Breastfeeding self-efficacy and other determinants of the duration of breastfeeding in a cohort of first-time mothers in Adelaide，Australia[J].Midwifery,2007，23(4)：382-391.

[9] 陈娟慧，尹心红.初产妇母乳喂养自我效能现状及其影响因素的研究[J].中国护理管理,2013，13(2)：35-37.

[10] 刘爱珍,王建宁.母乳喂养自我效能及其影响因素研究进展 [J].中国护理管理,2014，14(6)：665-667.

Determiningcut-offpointsforscoresofthebreastfeedingself-efficacyscalebyusingROCcurve

Zhou Hui, Wang Yiting, Wang Xinya, Tian Yingying

(AffiliatedObstetricsandGynecologyHospitalofNanjingMedicalUniversity,NanjingJiangsu210004)

ObjectiveTo determine the cut-off points of breastfeeding self-efficacy scale(BSES) by using ROC curve in order to predict who breastfeeding behavior is poor and provide reference for giving breastfeeding supports and interventions.MethodsA total of 120 cases were convenience sampled between from January 2016 to April 2016 in affiliated obstetrics and gynecology hospital to Nanjing medical university. BSES scores were measured after 36 weeks gestation and at postpartum 48～72 h. The ROC curves were drawn according to the feeding patterns at postpartum 2 months to determine the best cut-off points.ResultsThe BSES score at 36 weeks of pregnancy and the BSES score at 48～72 hours after delivery were 0.709 and 0.701 for the effective area under the ROC curve (AUC) respectively. The optimal cut-off value was 100.5 (AUC=0.709, 0.770 sensitivity, 0.591 specificity) before delivery at 36 weeks of gestation. The optimal cut-off value for postpartum 48～72 h measurement was 100 (AUC=0.701, 0.885 sensitivity, 0.432 specificity), and the P values were less than 0.05.ConclusionsThe BSES scores after 36 weeks gestation and at postpartum 48～72 h to predict postpartum breastfeeding behavior has a certain accuracy. Therefore, We can measure the time to 36 weeks before delivery for further targeted breastfeeding nursing intervention, improving their breastfeeding behavior to provide improved space. The score of breast feeding self efficacy scale 100 is the best boundary, and the sensitivity and specificity of the comprehensive evaluation performance is the best. The breastfeeding self efficacy scale score of less than 100 points should be focused on the crowd, strengthen breastfeeding nursing intervention, in order to improve breastfeeding rate and duration.

Breastfeeding; Self-efficacy scale; ROC curve; Cut-off points

江苏省南京市医学科技发展项目(编号：YKK15152)

周晖(1972-)，女，江苏南京，本科，主任护师，研究方向：母乳喂养，母婴护理

田莹莹，E-mail：tianyingying0000@126.com

R473.71

A

10.16821/j.cnki.hsjx.2017.22.005

2017-03-14)