死亡态度描绘量表在医学生中的适用性研究

陈倩楠，张 静，钱志刚

（蚌埠医学院研究生院，安徽蚌埠，233000）

死亡态度指个体对死亡的认知态度，包括积极态度和消极态度［1］。调查显示自杀是大学生非正常死亡的首位原因［2］，自杀不仅给周围同学带来心理创伤，给家庭带来沉重打击，也给社会造成巨大负面影响［3］。由于医学专业的特殊性，医学生会有更多与死亡接触的机会，研究［4］发现必须面对死亡和因死亡而产生的情感负担是医学生的压力之一，死亡态度对医学生医学行为及死亡价值观都产生重要影响［5-6］。评估医学生的死亡态度对树立正确的死亡价值观至关重要，医学生不仅要评估自己的死亡态度，还需要在以后的临床工作中评估临终患者及其家属的死亡态度［7］。有学者认为医务人员具备客观恰当的死亡态度有利于更好地与患者及家属沟通［8］，并为患者及家属提供更多支持性的精神服务［9-10］，由此可见有效评估医学生死亡态度的工具是十分必要的。死亡态度描绘量表（修订版）（DAP-R）由Wong等人于1994年编制，唐鲁于2013年汉化形成中文版用于评估临床护士死亡态度［11］，该量表已在国内外被广泛应用不同人群。查阅文献未发现该量表在中国医学生中进行适用性研究，本研究旨在检验DAP-R量表是否在中国医学生中适用。

1 资料与方法

1.1 一般资料

2020年11月—12月选取安徽省某医学高校护理、临床、口腔、检验、麻醉专业医学生为研究对象。调查前获得各年级辅导员知情同意，通过年级QQ群发放电子一般情况调查表和DAP-R量表，并告知本次研究的目的、方法、意义、注意事项，强调研究遵循匿名、知情同意、自愿参与原则［12］。研究对象纳入标准：①知情同意并自愿参与。量表剔除标准［13］：①填写缺失项超过20%；②答题时间＜1 min。

1.2 方法

1.2.1 研究工具

1.2.1.1 一般情况调查表：由研究小组在文献回顾基础上自行设计，包括所在年级、性别、民族等信息。

1.2.1.2 死亡态度描绘量表(修订版)：DAP-R量表包含死亡恐惧（7个条目）、死亡逃避（5个条目）、自然接受（5个条目）、趋近接受（10个条目）、逃离接受（5个条目）5个维度32个条目，每个条目均采用Likert 5级评分法，计分方式：“非常同意”=5分、“同意”=4 分、“中立”=3 分、“不同意”=2 分、“非常不同意”=1分，维度得分高低说明趋向于该维度死亡态度的高低[14]。中文版总量表Cronbach′sα系数为 0.875，折半系数为0.864，各维度Cronbach′sα系数均在0.7以上及经探索性因子分析显示量表信效度良好。

1.2.2 量表的信效度评价指标

1.2.2.1 项目分析：采用答案分布法、临界比值法（极端值法）、条目总分相关法，条目删除标准［15-18］：①条目与量表的r值＜0.3；②CR＜3或P＜0.05；③条目的答案选择率＞80%。

1.2.2.2 信度检验：采用内部一致性Cronbach′s α系数和前后折半信度Spearman-Brown系数评价信度。

1.2.2.3 效度检验：采用探索性因子分析、内部相关性分析、验证性因子分析评价量表的结构效度，采用相应条目与所属维度的Pearson相关系数（r）评价量表内容效度［19］。结构效度：根据KMO值和Bartlett球形检验结果判别是否适合进行因子分析，以主成分分析法产生的因子结构碎石图、特征值＞1、累积方差贡献率＞50%为依据确定因子数［20］，以条目相应因子载荷＞0.4且在其他因子上载荷较低［21］为标准，若存在条目双载荷或多载荷情况时，应结合整体量表测量情况和专业知识给予删除或保留。内部相关性：计算各维度间的Pearson相关系数及各维度与总量表的Pearson相关系数。

1.3 统计学方法

采用Excel软件对数据进行整理，采用SPSS26.0及AMOS 20.0软件对数据进行统计分析，检验水准α=0.05，P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般情况调查

本研究共回收850份量表，有效量表846份，删除作答时间＜1 min的4份无效量表，有效回收率为99.53%。专业：护理257（30.38%）人，临床302（35.70%）人，口腔114（13.48%），人检验94（11.11%）人，麻醉79（9.34%）人；年级：大学一年级270（31.92%）人，大学二年级254（30.02%）人，大学三年级150（17.73%）人，大学四年级172（20.33%）人；性别：男 359（42.43%）人，女 487（57.57%）人；民族：汉族822（97.16%）人，其他民族24（2.84%）人；独生子女229（27.07%）人，非独生子女617（72.93%）人；户籍所在地：农村地区546（64.54%）人，城市300（35.45%）人。

2.2 项目分析

条目的可靠性和代表性决定量表的信效度，项目分析是条目修改、删除、保留的部分依据［22］。采用条目与总量表的r值评价条目的可靠性和代表性［23］，结果显示除条目6、14、17、24外，其余条目与总量表的r值为0.400～0.680（均＞0.3且P＜0.05），说明其余条目代表性好。计算临界比值时，先把量表总分按降序排列，前27%的研究对象纳入高分组（总分≥98分），后27%的研究对象纳入低分组（总分≤83分），再进行独立样本t检验，结果显示条目 6、14、17、24的 CR 值分别为2.054、1.035、1.335、1.707，相对应P值为0.041、0.303、0.183、0.088，其余条目CR值均＞3且P＜0.05，说明其余条目能鉴别出不同研究对象的死亡态度差异［24］。答案分布代表了条目答案选择的集中趋势，若所占百分比＞80%则说明条目没有区分度呈偏态分布［25］。本研究各条目答案选择率＜80%。项目分析显示除条目6、14、17、24外，其余条目和量表总体上具有较高的同质性、代表性、且条目具有较好的鉴别能力。项目分析结果见表1。

2.3 信度分析

信度反应了测量工具内部一致性和稳定性［26］。本研究采用Cronbach′sα系数及折半信度系数评价量表信度，二者均表示量表内部一致性［27］，普遍认为总量表Cronbach's α系数≥0.8、维度Cronbach's α系数≥0.7、折半系数≥0.7时量表信度良好［28］，量表Cronbach′s α系数＞0.9、折半系数＞0.8，认为量表信度较好［29］。本研究总量表的Cronbach′s α系数为0.911（大于0.8且大于中文版 0.875），各维度的 Cronbach′s α 系数为0.794～0.897（大于0.7且大于中文版各维度0.577～0.832），Spearman-Brown 系数为 0.773～0.860（大于0.7且大于中文版0.594～0.772），表明量表具有较好的信度。量表信度结果见表2。

2.4 效度分析

2.4.1 内容效度

效度反映了测量工具测量期望概念的程度[30]。内容效度指按照量表中条目与所属维度的定义，评定条目内容与所属维度的一致性程度[31]，一致性越高说明量表内容效度越好。5个维度与相应条目r值分别为0.531～0.841、0.644～0.821、0.750～0.841、0.670～0.816、0.807～0.880，r值＞3且P＜0.05，说明条目能较好的反应所属维度内容。

2.4.2 结构效度

结构效度反映的是量表与其所依据理论框架的一致性和符合程度［32］。采用探索性因子分析和内部相关性分析评价量表的结构效度。探索性因子分析时，KMO值为0.930＞0.6，说明变量之间偏相关性弱，相关矩阵不是一个单位矩阵，适合进行探索性因子分析；Bartlett球形检验近似卡方值为15023.416且P＜0.001，说明可以使用提取因子方法［33］。主成分分析法提取出5个特征根＞1的因子，碎石图从第6个因子开始趋于平缓，说明提取拐点及之前的因子［34］，5个因子特征根分别为 6.651、4.632、3.026、2.723、2.628，分别解释变异量为20.785%、14.474%、9.457%、8.509%、8.211%，解释总变异的61.436%，说明死亡态度的信息量能被5个因子有效提取，本研究5个因子结构与中文版量表维度结构一致。最大方差正交旋转得到条目在所属因子上的载荷值，结果显示条目1在因子1、2上的载荷分别为0.334、0.574，且差值＞0.2，其余条目在相应因子上载荷为0.402～0.864，均进入各自维度范围。条目8、25、27存在双载荷现象，载荷均＞0.4，在因子4上的载荷值均大于因子5上的载荷值且差值均＜0.2，按照载荷大小把条目8、25、27分别纳入中文版所属因子4。因子1包括条目1、2、7、18、20、21、32，因子载荷为0.334～0.667；因子2包括条目3、1、12、19、26，因子载荷为0.573～0.785；因子3包括条目 6、14、17、24、30，因子载荷为 0.632～0.828；因子4包括条目4、8、13、15、16、22、25、27、28、31，因子载荷为0.402～0.697；因子5包括条目5、9、11、23、29，因子载荷为0.603～0.864，旋转后的因子载荷矩阵见表3。条目特征值碎石图见图1。验证性因子分析结果显示：卡方/自由度（Chi-Square/df）为1.794，拟合优度指数（GFI）为0.844，均方根残差（RMR）为0.077，近似误差均方根（RMSEA）为0.069、规范拟合指数（NFI）为0.853、Tucker-Lewis系数（TLI）为0.866、比较拟合指数（CFI）为0.879。

图1 条目特征值碎石图

表3 旋转后的因子载荷矩阵

内部相关矩阵显示，自然接受维度与其他维度r值为-0.022～0.094，与总量表的r值为0.254，其余维度与总量表r值为0.663～0.834，且大于各维度间的r值为0.208～0.709（P＜0.05）。说明虽各维度从不同方面共同说明死亡态度，但量表结构效度一般。维度间及维度与总量表的相关系数见表4。

表4 DAP-R量表维度间及维度与总量表的相关系数

3 讨论

本研究中量表信度检验时Cronbach′s α系数、Spearman-Brown系数均大于中文版量表信度，这可能与本次纳入样本量较多有关。本研究纳入850名医学生，样本量的差异性在很大程度上影响量表信效度检验。项目分析结果显示条目6、14、17、24与总量表的r值分别为0.145、0.158、0.145、0.142，且修正后的项与总计相关性分别为0.097、0.107、0.091、0.090，均小于 0.3；条目6、14、17、24的 CR 值分别为 2.054、1.035、1.335、1.707，均小于3，相对应的P值分别为0.041、0.303、0.183、0.088，说明条目 6、14、17、24均不符合项目分析要求。条目删除后的Cronbach’s α系数显示，删除条目 6、14、17、24后量表 Cronbach′s α 系数均 增加，分别为 0.913、0.913、0.914、0.914，均大于总量表 Cronbach’s α 系数0.911，说明应删除条目6、14、17、24，4个条目均属于自然接受维度。

内部相关性分析结果显示，自然接受维度与其他维度r值为-0.022～0.094，与总量表的r值为0.254，说明自然接受维度与其他维度相关性弱，不符合测量学要求，各项结果均显示理论上应该删除条目6、14、17、24。验证性因子分析结果显示 Chi-Square/df为 1.794＜2、GFI为 0.844＜0.90、RMR 为 0.077＜0.05、RMSEA 为 0.069＜0.08、NFI为 0.853＜0.90、TLI为 0.866＜0.90、CFI为0.879＜0.90，说明模型拟合一般。自然接受维度代表中立死亡态度，该维度认为死亡是生命过程中自然的一部分且不可避免的，对于死亡既不害怕也不欢迎，不论死亡是好是坏都可以坦然接受，综合考虑4个条目意义及自然接受维度内容，可能是导致该维度与量表相关性仅为0.254，该维度相应条目与总量表相关系数仅为0.145～0.353及CR＜3的原因。查阅文献发现量表汉化过程文化调适阶段，专家组中并未纳入关于死亡方向的心理学专家，由于中西方文化、宗教信仰、思维方式、研究对象的差异性可能导致量表条目内容未能充分表达源量表条目内容，是否删除4个条目及DAP-R量表是否适用于医学生还需进一步验证。

本研究经过严格的信效度检验，中文版DAP-R量表除个别条目需进一步验证外，其余条目在医学生中均具有较好的信效度，基本符合统计测量学要求。总体来看，量表在医学生中具有较好的信度，然而效度一般，有待于进一步验证在医学生中的适用性。由于科研经费和时间的限制，研究虽仅以某高校医学生为研究对象，但很大程度上验证了上述结论。在未来的研究中，将进一步检验量表效度，必要时对个别条目进行进一步细化和修改，以最终确定适合我国医学生的死亡态度量表。

利益冲突声明：作者声明本文无利益冲突。