中文版多维疲乏目录应用于脑卒中患者的信效度检验

陈祎婷，施 娟，夏 会，李 铮

（1. 复旦大学护理学院，上海 200032；2. 上海市养志康复医院，上海 201619）

疲劳是脑卒中后的一种常见症状。有调查显示，脑卒中后疲劳的发生率为16%～92%[1-4]，一项2016年的系统评价显示，脑卒中后疲劳的发生率为50%（95%CI 43%～57%）[5]。脑卒中后疲劳（post-stroke fatigue，PSF）是指脑卒中后自觉疲劳、乏力或能量缺乏，并影响自主活动的一种感觉，其在脑卒中后短期内即可发生，且可长期存在于脑力劳动及体力活动后[6]。PSF对患者的康复及预后往往会产生较大的负性影响，但其尚未受到足够重视，在评估时往往被忽略[7]。疲劳是一种主观感受，临床工作者与研究者只有选择有效的测评工具，才能尽可能准确地了解患者疲劳的实际情况。目前，临床主要使用单维度量表来评估PSF。相关量表主要反映躯体疲劳强度状况，缺乏对疲劳认知或情绪等心理性疲劳表现的评估。部分多维度评价工具也被应用于患者疲劳状况的评估，如疲劳影响量表（Fatigue Impact Scale，FIS）等，但由于其填写较费时费力，未能得到很好推广[8]。多维疲乏目录（the Multidimensional Fatigue Inventory，MFI-20）由Smets 等[9]设计研制，篇幅相对简短，回答难度低，更适用于临床患者疲劳程度的评估。国内学者苗雨等[10]已于2008年将MFI-20 汉化并在军队基层医护人员中进行了信效度检验。汉化版MFI-20已被用于肿瘤、2型糖尿病、血液透析患者等，并证明具有良好的信效度[11-13]。目前，对于MFI-20 在我国脑卒中患者中应用的报道尚缺乏。本研究将中文版MFI-20 用于脑卒中患者疲劳状况的测定，并对其信度及效度进行验证，以了解该量表在脑卒中患者人群中的适用性，并为优化脑卒中患者的疲乏测评及相关研究的开展提供参考。

1 对象与方法

1.1 对象2019年4月至2020年1月，选取上海市2所康复医院的住院脑卒中患者作为研究对象。纳入标准：①符合全国第四届脑血管病会议发布的脑卒中诊断标准；②首发脑卒中且病程在2年内；③患者对研究知情同意且自愿参加。排除标准：①短暂性脑缺血发作患者；②失语且无法书写者；③患有严重认知障碍或精神疾病者；④伴有严重心、肝、肾等重要脏器功能不全或呼吸衰竭者；⑤康复过程中并发胃肠道出血、骨折、肿瘤等严重影响疲劳状态的疾病者；⑥恶性肿瘤治疗后未满5年者。

1.2 方法

1.2.1 研究工具

1.2.1.1 一般资料调查表由研究者自行设计，内容包括人口学资料及疾病相关资料两部分。人口学资料包括年龄、性别、婚姻状况、文化程度、照护类型、职业类型、经济状况、医疗支付方式、宗教信仰等；疾病资料包括脑卒中类型、脑卒中病程分期、合并慢性病史、有无疼痛、有无接受PSF 相关健康教育，获得PSF 相关健康教育的主要途径等。其中，脑卒中病程分期，参照2000年《脑卒中的分型分期治疗建议草案》，将脑卒中分为3 期：发病1 个月以内为急性期，2～6 个月为恢复期，6个月以上为后遗症期[14]。

1.2.1.2 多维疲乏目录原版MFI-20由荷兰阿姆斯特丹大学医学院Smets 教授等于1995年编制，包含总体疲劳、躯体疲劳、精神疲劳、活动减少和动力下降5 个维度，共20个条目，主要用于测评受试对象近2周的疲劳状况[9]。“总体疲劳”是对身体和精神状态的总体描述；“躯体疲劳”是对躯体状态的一种体验描述，“精神疲劳”是对脑力活动时精神变化的描述，包括认知功能的缺陷；“活动减少”是对个体日常活动量及活力变化进行考察；“动力下降”主要体现个体对做某事兴趣的变化。每个维度均含有4个条目，分别有2个条目表述疲劳和不疲劳。20个条目中，包括10个正向计分条目和10 个反向计分条目。每个条目均采用Likert 5 级评分法，总分20～100 分，分数越高提示被测试者疲劳症状越严重[15]。我国学者苗雨等[10]于2008年对MFI-20进行了汉化。汉化版MFI-20 包括疲劳、脑力疲劳、动力下降、活动减少4 个维度，累计方差贡献率为56.85%，20 个条目的区分度指数为0.262～0.750。量表具有较好的信度和效度。整体量表的内部一致性为0.882，各因子的内部一致性均值为0.702，疲劳总分及各维度得分与负性事件总分的相关系数为0.250～0.590。

1.2.1.3 疲劳严重程度量表（Fatigue Severity Scale，FSS）该量表由美国学者Krupp 等于1989年设计开发，最初应用于系统性红斑狼疮和多发性硬化症患者。FSS 由9 个条目组成，每个条目均采用1～7 分计分，1分为“非常不同意”，7 分为“非常同意”，总分越高表明被测试者的疲劳程度越严重[16]。我国学者吴春薇等[17]于2005年对FSS 进行了汉化，并将其应用于脑卒中患者疲劳程度的测评。结果显示，汉化版FSS 具有较好的信效度，Cronbach’s α 系数为0.929，9 个条目的因子载荷系数均大于0.4，累积方差贡献率为64.98%。目前，FSS 常用于评估临床脑卒中患者的疲劳状况。本研究将其作为效标。

1.2.2 资料收集方法研究者对符合纳入标准的脑卒中患者进行自评式问卷调查。调查开始前向患者解释本研究的目的、意义与自愿参加的权利，征得患者同意后签署知情同意书，所有患者均表示接受。数据收集与分析人员在调查前接受统一的培训与考核，收集数据过程中保证客观、严谨，在患者完成问卷后及时逐项检查，避免缺项、漏项。收集获得的数据经双人核对后录入数据库，保证数据准确无误。

1.2.3 统计学方法采用SPSS 22.0 软件进行数据分析。计数资料采用频数、构成比进行统计描述；符合正态分布的计量资料采用均数±标准差描述，非正态分布的计量资料采用中位数和四分位数间距表示。量表的内部一致性评价采用Cronbach’s α 系数，若其值大于0.70，则认为具有较高的内部一致性[18]。采用Spearman Brown折半信度评价同质信度；使用因子分析进行结构效度分析。因子分析的前提是原始变量需具有较强的相关性。研究采用Pearson 相关分析法计算各条目得分与总分间的相关系数，若相关系数小于0.30，则说明不适合进行因子分析[19]。同时，采用Bartlett’s 球形检验及KMO 检验判断量表是否适合进行因子分析，若Bartlett’s检验值对应的伴随概率值（P值）小于预先给定的显著性水平α，且KMO 值恰当（KMO≥0.9 为非常适合，0.8≤KMO＜0.9 为适合，0.7≤KMO＜0.8 为一般，0.5≤KMO＜0.7 为不太适合，KMO＜0.5 为不适合），则适合应用因子分析[19]。应用主成分分析法提取公因子，并根据公因子的特征值大小（一般取大于1 的特征值）、因子累积方差贡献率（一般应达到70%以上）、碎石图（以公因子个数为横坐标，特征值为纵坐标，碎石图趋于平稳所对应的公因子数量则为比较适合的公因子个数）及研究者经验确定公因子数量。当各变量在某个公因子上载荷大小相差不多，对公因子解释有困难时，应用因子旋转法实现结构简化[19]。本研究采用了方差最大正交旋转法进行公因子提取，并采用Pearson相关分析法进行效标效度检验。

2 结果

2.1 一般资料共调查脑卒中患者374 例，其中男性267 例（71.39%），女性107 例（28.61%）；患者年龄27～89 岁，平均年龄（62.93±12.51）岁；小学及以下文化程度者44 例（11.76%），初中4 例（1.07%），高中224 例（59.89%），大学及以上文化程度者102例（27.27%）；无宗教信仰者315 例（84.2%），有宗教信仰者59 例（15.78%）；缺血性脑卒中275例（73.53%），出血性脑卒中99 例（26.47%）；脑卒中急性期2 例（0.53%），恢复期288例（77.01%），后遗症期84例（22.46%）；由父母照护21 例（5.60%），配偶照护168 例（44.90%），子女照护35例（9.40%），护工照护138 例（36.90%），无人照护12 例（3.20%）；合并高血压317 例（84.8%），糖尿病138 例（36.90%），高 血 脂9 例（2.40%），冠 心 病46 例（12.30%），房颤28例（7.5%）。

2.2 项目分析采用Pearson 相关分析法，计算MFI-20 个条目得分与量表总分间的相关系数。表1 显示，所得r值均＞0.30，且达到显著水平（P＜0.01），表明各条目间相关性较好。将量表总分进行排序，分别将正向及反向排序得分位于27%处的分数（即39 分与52 分）作为临界点，将患者分为3 组，取其中的高分组和低分组。得到高分组患者110 例，低分组患者115 例，对两组患者各条目得分的差异进行独立样本t检验。结果显示，各条目t值均＞3.00，P＜0.01，提示条目鉴别度较好，无条目需删除。详见表2。

表1 MFI-20各条目得分与总分的相关系数

表2 高分组与低分组患者MFI-20各条目得分比较（分，x±s）

2.3 信度检验结果显示，MFI-20 总量表的Cronbach’s α 系数为0.815，Spearman Brown 折半信度为0.865；各 维 度 的Cronbach’sα系 数 分 别 为0.854、0.714、0.819、0.724、0.862和0.853。

2.4 结构效度检验KMO 和Bartlett 检验结果显示，KMO 值为0.742，Bartlett’s 球形检验值为3 250.344（v=190，P＜0.01），提示适合进行因子分析。经主成分分析法和最大方差法对数据进行因子旋转，得到6 个特征值大于1 的因子，累计方差贡献率为68.21%，见表3。同时，碎石图显示，从第7 个因子开始曲线趋于平缓，见图1。根据原量表条目与因子分析结果，保留因子载荷＞0.5 的条目，第1 公因子包括条目7、11、13、19，主要反映注意力疲劳相关内容，将其命名为“注意力疲劳”；第2 公因子包括条目1、2、3、8、12，主要反映个体精力不足相关内容，命名为“精力不足”；第3 公因子包括条目6、10、17，主要反映个体活动量变化，命名为“活动减少”；第4 公因子包括条目5、9、16、18，主要反映个体总体状态的内容，命名为“总体疲劳”；第5 公因子包括条目4、15，主要反映个体做事兴趣的变化，命名为“动力下降”；第6 公因子包括条目14、20，主要反映个体躯体状态，命名为“躯体性疲劳”。

图1 MFI-20因子分析碎石图

表3 MFI-20各公因子的因子载荷 （N=374）

2.5 效标效度检验结果显示，MFI-20 与校标FSS 的总分相关系数r为0.580，P＜0.01；两量表总分呈正相关。

3 讨论

3.1 MFI-20 应用于脑卒中患者的可行性及优势PSF是一种复杂、多特性的常见病理性症状。Cumming等的系统评价结果显示，PSF 症状总的发生率约为50%（95%CI 43%～57%），但存在较大的异质性（I2=94%）；选择MFI-20进行诊断的PSF症状发生率为56%（95%CI 51%～62%，I2=0）[5]。目前，临床使用的多维疲劳量表主要缺陷在于：量表题目过多，严重疲劳患者完成难度大；且量表包含与疲劳状况直接相关的躯体症状，易将疲劳同其他躯体疾病症状相混淆[20]。而MFI-20 语言简洁，受试者完成时间短，内容针对性强，不包含易混淆条目，具有良好的心理测量学特征，能够客观、准确地评估脑卒中患者的疲乏状况，既可从多个维度全面评定疲劳，也可以通过分量表进行单维疲劳的评定，且多维度与PSF症状的复杂特性相契合，可作为医护人员临床评估PSF症状的可靠工具。

3.2 MFI-20应用于脑卒中患者的信效度检验

3.2.1 具有良好的信度本研究采用内部一致性检验及折半信度对MFI-20 用于脑卒中患者的信度进行评价。结果显示，量表总体的Cronbach’s α 系数为0.815，且各维度的Cronbach’s α 系数均大于0.700，Spearman Brown 折半信度为0.865。这提示MFI-20 在脑卒中患者中有较好的同质信度，可作为患者疲劳状况评估的可靠工具。结果还发现，将条目4 和条目15删除后可使量表的Cronbach’sα系数有小幅提高，表明其对量表的整体同质性存在一定影响；但考虑到这两个条目具有良好的鉴别度，且共同构成公因子“动力下降”，故予以保留。

3.2.2 具有良好的效度结构效度与校标效度检验结果均显示，MFI-20 可以较好反映脑卒中患者的疲劳状况，具有良好的效度。项目分析结果显示，MFI-20 各条目均具有较高的鉴别度，且各条目得分与量表总分相关性较高。因子分析是评价量表结构效度的一种有效且常用的方法[19]。本次研究在特征值大于1 的前提下，对MFI-20 进行探索性因子分析，结合碎石图，最终共提取出6个公因子，虽然第5、6公因子分别只包括了2 个条目，但考虑到量表的完整度及对患者疲劳程度的全面呈现，均予以保留。根据结果，认为MFl-20 包含6 个维度，这与原版MFI-20 包含5 个维度（总体疲劳、躯体疲劳、精神疲劳、活动减少和动力下降）有所不同。此次因子分析中，完全与原量表一致的是包含条目7、11、13、19 的因子，原量表将其命名为“精神疲劳”，但考虑到相关条目均与注意力相关，故将其更名为“注意力疲劳”。苗雨等修订的中文版MFI-20 包含4 个维度，即体力疲劳、脑力疲劳、动力下降和活动减少，其中条目1、2、3、5、9、12、14、16、18、20 均纳入“体力疲劳”维度。与之相比，本研究结果增加了“总体疲劳”和“精力不足”2 个维度。这可能与两个研究的研究对象不同有关。在一定程度上也提示，脑卒中患者的总体疲劳状况较军队基层医护群体更需引起重视。此外，由于疲劳属于患者的主观体验，个体评价时会体现出一定的灵活性，且在不同人群中可能有所变化。故在不同人群中应用MFI-20 时，应先进行检验与完善[11]。目前，临床对于PSF的评价主要采用FSS，尚缺乏针对性的专用评价工具。结果显示，MFI-20 总分与FSS 总分呈正相关（r=0.580，P＜0.01），提示MFI-20 可以较好测评脑卒中患者的疲劳程度。

4 小结

在调查374 例住院脑卒中患者的基础上，通过内部一致性检验、折半信度检验、因子分析及校标效度检验，表明中文版MFI-20 在脑卒中人群中具有较好的信效度，并可通过总体疲劳、注意力疲劳、躯体疲劳、精神疲劳、活动减少和动力下降6 个维度客观测评脑卒中患者的疲劳状况，可作为临床评估脑卒中后疲劳症状的可靠工具。