晚期癌症患者预感性悲伤评估量表汉化及信效度评价

叶 盈，辛大君，鲜 莉，傅 静，张 婷

（西南医科大学:1护理学院；2国际教育学院 四川泸州646000；3四川卫生康复职业学院）

2015年，根据国家统计局资料显示，在我国城市和农村的恶性肿瘤死亡率均位列第一。预感性悲伤的含义是当人意识到有可能会失去一些有价值或意义的事物时，在自己既往观念发生变化的过程中，所产生的反应以及行为[1]。而对于癌症患者而言，预感性的悲伤主要是在死亡真正降临之前，就早已感知死亡发生后的一种悲伤的反应[2]。预感性悲伤是患者确诊癌症时开始，直到癌症晚期阶段最为严重[3]。悲伤有正常和病态之分，如果癌症患者正常的悲伤反应随着疾病的发生与发展一直持续，或者更为严重，就可能会转化为病态悲伤反应。已有研究显示，病态的悲伤反应不利于癌症患者疾病的康复，同时，悲伤反应也不利于癌症患者的疼痛控制，增加了癌症患者的自杀风险[4]。医护人员需要及时发现以及干预病态的悲伤反应，评估预感性悲伤反应的程度是识别和干预其的前提和基础。但通过对我国文献的查阅，笔者发现，在我国尚没有针对癌症患者的关于评估预感性悲伤反应的专业心理测量量表。而晚期癌症患者预感性悲伤量表（Preparatory Grief in Advanced Cancer Patients，PGAC)最初起源于希腊[5]，2005年，Mystakidou通过大样本的研究，将PGAC量表与其它量表分析比较表明，该量表的因子分析、内部一致性、内容效度以及有效性较好，可以用来评估研究对象的预感性悲伤反应程度[6]。通过该量表对患者的悲伤反应心理的评估后，可以根据评估结果来鉴别需要心理支持或者干预的癌症患者。因此，本研究旨在对PGAC汉化与评价，为我国癌症患者预感性悲伤评估提供一个可靠并且有效的测量工具。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

采用目的抽样，于2015年7～9月在四川省3所三级甲等医院中抽取400名晚期癌症患者作为研究对象，纳入标准：①确诊为癌症晚期的患者(III期，IV期)；②能配合研究调查；③年龄≥18岁；④自愿参与本研究；⑤具有一定的阅读理解及沟通能力。排除标准：①非癌症晚期患者；②对诊断不知晓的患者；③拒绝合作的癌症患者；④意识不清晰，或者伴有精神方面的疾病，认知方面有障碍，以及还患有比较严重相关疾病的癌症患者；⑤年龄未满18岁的患者。采用访谈式问卷调查法进行调查，现场答疑，现场回收问卷。

1.2 研究工具

1.2.1 一般资料调查表

该调查表主要包括研究对象的基本资料和患病相关信息以及身体的不舒适症状、癌痛程度、家庭支持情况、家庭成员有无恶性肿瘤的相关病史情况等。

1.2.2 PGAC量表

PGAC量表共有31个条目，7个维度。该量表的计分方法为四分法，同意为3分，不同意为0分，最后所得到的分数值的高低，表明调查对象所承受的悲伤反应程度。有研究证实了PGAC量表Cronbach’s α系数是0.838，各维度Cronbach’s α系数是0.823～0.864[7]。

1.2.3 HADS量表

医院患者焦虑抑郁自评量表（Hospital Anxiety And Depression Scale)[7-8]由zigmond AS等人于上世纪80年代研究形成，该表主要应用于评估伴有躯体疾病的患者的焦虑、抑郁等情绪的程度，经过多年的发展，其已被广泛的应用于对临床的患者的评估过程中。其由14个条目组成，该量表在评估住院患者时有较好的信效度，量表的临床敏感性较好，适合对危重、老年及癌症患者的评价，且量表本身内容简洁易懂，相对无较为敏感以及私密的问题，完成起来比较容易。

1.3 量表的汉化

通过文献检索，得到了PGAC量表的原英文版，同时，也得到了量表的制作者Mystakidou的知情同意。采取Brislin翻译方法，对其展开翻译-回译-文化调试和预调查[9]。步骤如下：

1.3.1 翻译

翻译由3名专家组成。护理学教授1名，英语翻译专业博士1名，心理学教授1名。3名专家先将PGAC量表分别进行翻译，然后将翻译后的量表通过专家们的集体讨论修订，最终确定为中文版翻译稿PGAC1。

1.3.2 回译

分别由护理学专家（1名）和英语专业同步翻译专家（1名）将PGAC1翻译成英文，专家在此之前并未见过本量表的英文版，得到回译过后的量表后，课题组将其所有条目与原英文量表进行比对，出现差异较大的条目，由专家组讨论修改后，得出最终的回译版的英文量表，该量表与原英文版量表尽量接近，该量表为PGAC2。

1.3.3 文化调试

汉化后的PGAC量表要更适于我国的文化背景，有10名与本课题研究方向相关的专家或人员与课题组成员，针对跨文化调试的问题，进行讨论。专家组包括心理学专家（1名），肿瘤科专家（2名），统计学专家（1名），临床一线医生（2名），肿瘤科临床护士（2名），晚期癌症患者（2名）。将PGAC2逐一条目进行讨论，有异议的进行修改，汇总后，形成了PGAC3。

1.3.4 预调查

选取25例满足纳入标准的癌症晚期患者进行预调查。根据预调查的情况，如问卷各个条目的理解情况，完成情况，意见与建议等。再次调整或者适当的修改PGAC3，最终形成终稿PGAC。

1.4 数据的录入与分析

数据的录入、分析运用统计分析软件SPSS 21.0。两名研究者共同核对录入数据。计量资料用x±s表示，计数资料以率(%)表示。采用分布考察法等多种方法来对中文版的PGAC量表进行分析。采用相关分析、因子分析等分析方法来对量表的效度进行评价，采用Cronbach’sα系数、分半系数对量表的信度检验。P＜0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 基本情况

其发放问卷400份，回收有效问卷388份，有效回收率97%。调查对象一般人口学特征：患者年龄18～86（54.08±12.10）岁，男192例（49.5%），女194例（50.5%）；文化程度：大专及以上80例（20.6%），高中（含中专）77例（19.8%），初中及以下231例(59．6%)；肿瘤类型：肺癌104例(26.8%)，淋巴瘤67例（17.3%），胃癌26例（6.7%），宫颈癌51例（13.1%），卵巢癌19例（4.9%），鼻咽癌18例（4.6%），直肠癌18例（4.6%），肝癌16例（4.1%），食管癌14例（3.6%），乳腺癌10例（2.6%），骨肿瘤9例（2.3%），结肠癌9例（2.3%），脑肿瘤7例（1.8%），喉癌5例（1.3%），胸腺瘤3例（0.8%），阴道癌3例（0.8%），小肠癌3例（0.8%），白血病1例（0.3%），舌癌1例（0.3%），其他4例（1.0%）。得知癌症诊断到参与本次调查的时间：≤1月者31例（8%），1～6月者163例（42%），6～12月者96例（24.7%），超过1年的患者98例（25.3%）。

2.2 量表效度分析

2.2.1 结构效度

2.2.1.1 探索性因子分析法

研究结果显示，PGAC量表的KMO值为0.918，Bartletfs球形检验χ2=5 724.783(P ＜ 0.001)，有统计学意义，可以运用因子分析。对各条目采用主成分分析法提取公因子，在没有限制因子个数的条件下，提取因子。研究显示，该研究生成特征值＞1的因子共7个，解释了62.864%的变异。碎石检验法发现从第7个因子后，分析结果的坡度变小。最终选择了7个因子进行主成分分析。本次分析选用的7个因子，其特征值＞1。且该条目所在因子，为载荷系数最大的因子。结果见表1。

表1 探索性因子分析正交旋转后的结构矩阵

2.2.1.2 相关性分析法

本研究通过相关性分析来检验问卷内部一致性，相关性分析包括各因子与条目，因子与总量表，因子间。结果显示，汉化版PGAC量表各条目与因子间的相关系数为0.465～0.907，各因子与总量表的相关系数为0.042～0.930，各因子间相关系数为0.017～0.673。其中因子7与其它因子之间的相关系数在0.017～0.200，因子6与其它因子间的相关系数值在0.096～0.268。结果见表2、表3。

表2 各条目与各因子间的相关分析

2.2.2 内容效度

经过10名专家对中文版PGAC量表的内容的评价，结果显示PGAC量表的CVI值为0.916。

2.2.3 校标效度

将HADS量表的分数作为校标，与汉化版PGAC量表的分数运用校标关联效度的Pearson相关分析，得到PGAC量表得分与HADS量表得分的Pearson相关系数为0.132（P=0.012＜ 0.05），与HADS量表的维度分数的Pearson相关系数为0.115（P=0.026＜0.05）、0.120（P=0.022 ＜ 0.05），由此表明，PGAC量表的校标关联效度良好。

2.3 量表信度分析

本研究运用Cronbach’sα系数、分半信度对PGAC中文版问卷进行信度分析。研究结果显示，本量表Cronbach’sα系数0.919，分半信度0.842，因子7的Cronbach’sα系数、分半信度均最低，除因子7，本量表的信度较好。结果见表4。

2.4 条目的区分度

本研究根据下列四种方法来评价条目区分度。①条目分布考察法：应用频数分析，针对本次研究调查中所回收的PGAC量表的31个条目进行分析，分析结果表明，没有出现呈偏态分布的条目，所以，通过条目分布考察法，没有条目可以删除。②变异系数法：由研究结果表明，本量表的每个条目的CV值＞15%，得出运用此法，无条目被删除。③条目的决断值（CR值）：本研究计算出所回收的各有效问卷的总分，然后按照所计算出总得分的高低顺序进行排序，高分组为得分较高的前27%，低分组为得分较低的后27%，分别为其赋值1、2，用独立样本T检验进行统计学分析。研究结果显示，高分组与低分组的分值之差较大，差异有统计学意义(P＜0.01)，量表中的所有条目都能反应被调查对象的悲伤反应情绪，所以通过条目决断值无条目需要被删除。④条目与总分的相关系数：研究结果显示，各条目的得分与量表的总分的相关系数范围在0.071～0.730之间，由上表可知，相关系数小于0.30的条目分别是条目16、条目18、条目28，条目21，条目22。根据条目与量表之间的相关系数大于0.30就得以保留的方法，由此得出，删除以上相关系数小于0.30的条目，以保证本量表的科学性。

表3 各因子之间、各因子与总量表间的相关性分析

表4 PGAC量表Cronbach's α系数和分半信度结果

3 讨 论

因国内外的社会背景以及文化背景的不同，经过本次的研究所得出的最终汉化版的PGAC量表包含了26个条目，有较好的信效度，可以用于心理学评估。中文版PGAC量表为自评式，较适宜于评价自身有关于悲伤方面的反应。本量表在问卷调查过程中，对于问卷中的条目，调查对象能够自行理解或者通过研究者的解释后理解，如实作答，本量表的完成需要10～15 min，自评的时间较为适中，在临床工作中切实可行。

3.1 效度评价

本研究分别通过以下几种效度评价方法对中文版PGAC量表进行评价。

3.1.1 结构效度

①因子分析法：由探索性因子分析的结果可以看出，本研究所提取的7个因子分别从以下几个方面来评价研究对象的预感性悲伤反应。因子1主要评估的是研究对象患癌后所出现的消极情绪，包括抑郁、沮丧等；因子2则是评估癌症患者对死亡的认知；因子3包含的是癌症患者患病以来对自我的感知如身体变化、生活能力等；因子4描述的是癌症患者患癌事件后在灵性需求上的自我观念；因子5表达的是癌症患者对周围的人或者事物兴趣程度的变化；因子6代表的是癌症患者的心愿；因子7评估的是癌症患者对治疗疾病的信心以及对自己的评价和对未来的希望感。7个因子从多方面多角度的去评估癌症患者的预感性悲伤反应，较为全面具体。②相关性分析：由结果可以看出，汉化版PGAC量表的相关性良好。只有因子6和因子7的相关系数不符合统计学要求，所以删除因子6与因子7，使得本表更适宜于对我国的癌症患者预感性悲伤的评估。

3.1.2 内容效度

中文版PGAC量表通过较为科学的汉化的过程，整个研究小组多次合作讨论修改后，分别得出PGAC1、PGAC2、PGAC3，在PGAC3的基础上再次修订才得出PGAC量表的终稿。所以统计学分析算出CVI为0.916，由此可以得出本量表内容效度符合要求。

3.1.3 校标效度

本研究以HADS量表为校标与汉化版PGAC量表运用校标关联效度的Pearson相关分析，结果表明其校标关联效度较好。

3.2 信度评价

本研究显示，中文版PGAC量表的Cronbach's a系数为0.919，因子的Cronbach'sα系数为0.533～0.926，因子7的Cronbach's a系数低于0.60；汉化版PGAC量表的分半信度是0.842，因子的分半信度是0.462～0.940，从结果可以看出，因子7的分半信度是最低的。所以，将因子7删除后，汉化版的PGAC量表的信度符合要求且较好。

4 结 论

PGAC量表是相比较下便利而实用且可应用于临床的心理测验工具。面对癌症这类危及生命的重大的应激事件，随着病情的进展，心理负担随之加重[10]，适度的悲伤情绪普遍存在，为人之常情，而本量表的意义就在于便于临床工作者及时筛查和识别出病态的悲伤反应，并根据患者自身情况和量表的各条目得分，分析出其主要的心理问题，临床医务人员在临床工作中应高度重视和关注病人悲伤反应程度，针对病态的悲伤反应，应及时给予相应的干预措施，减轻患者因悲伤而引起的焦虑、抑郁情绪，有效的预防和减少癌症患者极端行为的发生，有利于临床一线工作中更好的对癌症患者的诊疗与心理方面的早期干预。

不足之处：本研究仅选取四川省的3所三甲医院的癌症晚期患者为研究对象，但我国人口基数大，不同地区文化背景存在差异性，所以在今后的研究中，取样的广度和深度还需要进一步延展。我们希望在今后的研究中，可以将不同级别医院、社区及不同地区、不同民族的癌症患者纳入进来，做进一步的探讨研究，最终形成能够更好的应用于评估我国癌症患者预感性悲伤程度的中文版PGAC量表。

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