本申請(qǐng)涉及醫(yī)學(xué)建模領(lǐng)域，尤其涉及一種量表生成方法及裝置。

背景技術(shù)：

量表是一種復(fù)合測(cè)量，又稱(chēng)為測(cè)量工具，由多個(gè)具有邏輯結(jié)構(gòu)或是經(jīng)驗(yàn)結(jié)構(gòu)的項(xiàng)目組成的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)定表格，用于測(cè)量測(cè)試對(duì)象的某種狀態(tài)、行為或態(tài)度。在醫(yī)學(xué)研究中，許多疾病狀態(tài)無(wú)法精確測(cè)量、如疼痛、失眠、心理壓抑、生存質(zhì)量、生活自理能力等。只能通過(guò)測(cè)量這些狀態(tài)的某些表征或測(cè)試對(duì)象的自我主觀感受，間接地測(cè)評(píng)。

量表測(cè)評(píng)具有客觀性強(qiáng)，可比性好，程序標(biāo)準(zhǔn)化，易于操作的優(yōu)點(diǎn)，但是量表測(cè)評(píng)的結(jié)果受測(cè)試對(duì)象個(gè)體差異影響大。量表的設(shè)計(jì)缺陷，可能測(cè)評(píng)導(dǎo)致結(jié)果偏倚。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本申請(qǐng)實(shí)施例將提出一種量表生成方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中量表的測(cè)評(píng)結(jié)果受測(cè)試對(duì)象個(gè)體差異影響大的缺陷。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種量表生成方法，包括：

從多個(gè)候選危險(xiǎn)因素中，選擇至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素；將所述至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素分別作為量表因子，生成量表初稿，所述量表初稿包括所述量表因子以及所述量表因子的可選條目；采用第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)；基于所述信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)的結(jié)果，對(duì)所述量表初稿包含的所述量表因子以及所述量表因子的可選條目進(jìn)行篩選，以生成所述量表。

進(jìn)一步可選地，所述生成量表初稿，還包括：根據(jù)所述量初稿表對(duì)正向測(cè)試樣本的測(cè)評(píng)結(jié)果、所述量表初稿對(duì)負(fù)向測(cè)試樣本集的測(cè)評(píng)結(jié)果、所述正向測(cè)試樣本的樣本數(shù)以及所述負(fù)向測(cè)試樣本的樣本數(shù)，采用Logistic模型迭代訓(xùn)練，以確定所述量表初稿中量表因子的可選條目的分值。

進(jìn)一步可選地，采用第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)，包括以下至少一種：采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的內(nèi)部一致性信度；采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的分半信度；以及，采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的重測(cè)信度。

進(jìn)一步可選地，確定所述量表初稿的所述內(nèi)部一致性信度，包括：采集所述第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿的測(cè)評(píng)結(jié)果；基于所述測(cè)評(píng)結(jié)果，統(tǒng)計(jì)所述量表初稿的克朗巴赫α系數(shù)以及所述量表初稿中的量表因子包含的可選條目的克朗巴赫α系數(shù)；根據(jù)所述量表初稿的克朗巴赫α系數(shù)以及所述量表初稿中的量表因子的可選條目的克朗巴赫α系數(shù)，確定所述量表初稿的內(nèi)部一致性信度；

確定所述量表初稿的所述分半信度包括：對(duì)所述量表初稿進(jìn)行拆分，得到第一子量表以及第二子量表；采用所述第一測(cè)試樣本集分別針對(duì)所述第一子量表以及所述第二子量表進(jìn)行測(cè)評(píng)，得到第一測(cè)評(píng)結(jié)果以及第二測(cè)評(píng)結(jié)果；計(jì)算所述第一測(cè)評(píng)結(jié)果以及所述第二測(cè)評(píng)結(jié)果之間的相關(guān)系數(shù)，作為所述量表初稿的分半信度；

確定所述量表初稿的所述重測(cè)信度包括：按照預(yù)設(shè)時(shí)間間隔，采用所述第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行多次測(cè)評(píng)；計(jì)算多次測(cè)評(píng)的結(jié)果之間的Kappa系數(shù)作為所述量表初稿的重測(cè)信度。

進(jìn)一步可選地，采用所述第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行效度評(píng)價(jià)，包括以下至少一種：采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的區(qū)分效度；采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的準(zhǔn)則效度；以及，采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的結(jié)構(gòu)效度。

進(jìn)一步可選地，確定所述量表初稿的所述區(qū)分效度包括：對(duì)所述第一測(cè)試樣本集進(jìn)行聚類(lèi)，以得到多個(gè)樣本分組；采用所述量表初稿分別對(duì)所述第一測(cè)試樣本集進(jìn)行測(cè)評(píng)；對(duì)所述量表初稿分別對(duì)所述多個(gè)樣本分組中的所述第一測(cè)試樣本集的測(cè)評(píng)結(jié)果進(jìn)行方差分析，以得到所述多個(gè)樣本分組之間的差異；根據(jù)所述多個(gè)樣本分組之間的差異以及所述多個(gè)樣本分組對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果的等級(jí)，確定所述量表初稿的區(qū)分效度；

確定所述量表初稿的所述準(zhǔn)則效度包括:

將所述量表初稿針對(duì)第一測(cè)試樣本集的測(cè)評(píng)結(jié)果與所述第一測(cè)試樣本集對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比；基于對(duì)比結(jié)果，確定所述量表初稿的靈敏度、特異度以及ROC曲線下面積，用以獲取所述量表初稿的準(zhǔn)則效度；

確定所述量表初稿的所述結(jié)構(gòu)效度包括：采用因子分析法，獲取所述量表初稿的結(jié)構(gòu)效度。

進(jìn)一步可選地，將所述至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素分別作為量表因子，生成量表初稿，包括：獲取所述量表因子的候選條目；根據(jù)德?tīng)柗品▽?duì)所述量表因子對(duì)應(yīng)的候選條目進(jìn)行篩選，以得到所述量表因子的可選條目；根據(jù)所述量表因子以及所述量表因子的可選條目，生成所述量表初稿。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種量表生成裝置，包括：

選擇模塊，用于從多個(gè)候選危險(xiǎn)因素中，選擇至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素；

量表生成模塊，用于將所述至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素分別作為量表因子，生成量表初稿，所述量表初稿包括所述量表因子以及所述量表因子的可選條目；

量表評(píng)價(jià)模塊，用于采用第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)；

量表篩選模塊，用于基于所述信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)的結(jié)果，對(duì)所述量表初稿包含的所述量表因子以及所述量表因子的可選條目進(jìn)行篩選，以生成所述量表。

進(jìn)一步可選地，所述量表生成模塊，還用于：根據(jù)所述量表初稿對(duì)正向測(cè)試樣本的測(cè)評(píng)結(jié)果、所述量表初稿對(duì)負(fù)向測(cè)試樣本集的測(cè)評(píng)結(jié)果、所述正向測(cè)試樣本的樣本數(shù)以及所述負(fù)向測(cè)試樣本的樣本數(shù)，采用Logistic模型迭代訓(xùn)練，以確定所述量表初稿中量表因子的可選條目的分值。

進(jìn)一步可選地，所述量表評(píng)價(jià)模塊，包括：第一信度評(píng)價(jià)子模塊，用于采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的內(nèi)部一致性信度；第二信度評(píng)價(jià)子模塊，用于采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的分半信度；以及第三信度評(píng)價(jià)子模塊，用于采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的重測(cè)信度。

進(jìn)一步可選地，所述第一信度評(píng)價(jià)子模塊，用于：采集所述第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿的測(cè)評(píng)結(jié)果；基于所述測(cè)評(píng)結(jié)果，統(tǒng)計(jì)所述量表初稿的克朗巴赫α系數(shù)以及所述量表初稿中的量表因子包含的可選條目的克朗巴赫α系數(shù)；根據(jù)所述量表初稿的克朗巴赫α系數(shù)以及所述量表初稿中量表因子的可選條目的克朗巴赫α系數(shù)，確定所述量表初稿的內(nèi)部一致性信度；

所述第二信度評(píng)價(jià)子模塊，用于：對(duì)所述量表初稿進(jìn)行拆分，得到第一子量表以及第二子量表；采用第一測(cè)試樣本集分別針對(duì)所述第一子量表以及所述第二子量表進(jìn)行測(cè)評(píng)，得到第一測(cè)評(píng)結(jié)果以及第二測(cè)評(píng)結(jié)果；計(jì)算所述第一測(cè)評(píng)結(jié)果以及所述第二測(cè)評(píng)結(jié)果之間的相關(guān)系數(shù)，作為所述量表初稿的分半信度；

所述第三信度評(píng)價(jià)子模塊，用于：按照預(yù)設(shè)時(shí)間間隔，采用第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行多次測(cè)評(píng)；計(jì)算多次測(cè)評(píng)的結(jié)果之間的Kappa系數(shù)作為所述量表初稿的重測(cè)信度。

進(jìn)一步可選地，所述量表評(píng)價(jià)模塊，包括：第一效度評(píng)價(jià)子模塊，用于：采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的區(qū)分效度；第二效度評(píng)價(jià)子模塊，用于采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的準(zhǔn)則效度；以及，第三效度評(píng)價(jià)子模塊，用于采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的結(jié)構(gòu)效度。

進(jìn)一步可選地，所述第一效度評(píng)價(jià)子模塊，用于：對(duì)所述第一測(cè)試樣本集進(jìn)行聚類(lèi)，以得到多個(gè)樣本分組；采用所述量表初稿分別對(duì)所述多個(gè)樣本分組中的第一測(cè)試樣本集進(jìn)行測(cè)評(píng)；對(duì)所述量表初稿分別對(duì)所述多個(gè)樣本分組中的第一測(cè)試樣本集進(jìn)行測(cè)評(píng)的結(jié)果進(jìn)行方差分析，以得到所述多個(gè)樣本分組之間的差異；根據(jù)所述多個(gè)樣本分組之間的差異以及所述多個(gè)樣本分組對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果的等級(jí)，確定所述量表初稿的區(qū)分效度；

所述第二效度評(píng)價(jià)子模塊，用于將所述量表初稿針對(duì)第一測(cè)試樣本集的測(cè)評(píng)結(jié)果與所述第一測(cè)試樣本集對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比；基于對(duì)比結(jié)果，確定所述量表初稿的靈敏度、特異度以及ROC曲線下面積，用以獲取所述量表初稿的準(zhǔn)則效度；

所述第三效度評(píng)價(jià)子模塊，用于：采用因子分析法，獲取所述量表初稿的結(jié)構(gòu)效度。

進(jìn)一步可選地，所述量表生成模塊，用于：獲取所述量表因子的候選條目；根據(jù)德?tīng)柗品▽?duì)所述量表因子對(duì)應(yīng)的候選條目進(jìn)行篩選，以得到所述量表因子的可選條目；根據(jù)所述量表因子以及所述量表因子的可選條目，生成所述量表初稿。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供的量表生成方法及裝置，通過(guò)篩選候選危險(xiǎn)因素得到目標(biāo)危險(xiǎn)因素，生成量表初稿。對(duì)該量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)，并基于信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)的結(jié)果對(duì)該量表初稿進(jìn)行調(diào)整以生成最終的量表，克服了現(xiàn)有技術(shù)中量表的測(cè)評(píng)結(jié)果受測(cè)試對(duì)象個(gè)體差異影響大的缺陷，提升了量表有效性、正確性、穩(wěn)定性、可靠性以及一致性。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本申請(qǐng)實(shí)施例一種量表生成方法的流程示意圖；

圖2是本申請(qǐng)實(shí)施例一種量表生成方法的另一流程示意圖；

圖3-1是本申請(qǐng)實(shí)施例繪制的ROC曲線的示例圖；

圖3-2是本申請(qǐng)實(shí)施例獲取的退行性頸椎疾病患病風(fēng)險(xiǎn)自評(píng)量表的示例圖；

圖4是本申請(qǐng)實(shí)施例一種量表生成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本申請(qǐng)實(shí)施例一種量表生成裝置的另一結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6本申請(qǐng)實(shí)施例一種量表生成裝置的另一結(jié)構(gòu)示意圖；

圖7是本申請(qǐng)實(shí)施例一種量表生成裝置的另一結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

量表是一種復(fù)合測(cè)量工具，由多個(gè)具有邏輯結(jié)構(gòu)或是經(jīng)驗(yàn)結(jié)構(gòu)的因子組成的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)定表格，用于測(cè)量測(cè)試對(duì)象的某種狀態(tài)、行為或態(tài)度。在醫(yī)學(xué)研究中，許多疾病狀態(tài)無(wú)法精確測(cè)量、如疼痛、失眠、心理壓抑、生存質(zhì)量、生活自理能力等。只能通過(guò)測(cè)量這些狀態(tài)的某些表征或測(cè)試對(duì)象的自我主觀感受，間接地測(cè)評(píng)。在精神衛(wèi)生學(xué)領(lǐng)域研究出了世界醫(yī)學(xué)范圍內(nèi)公認(rèn)的心理學(xué)量表，在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、公共衛(wèi)生學(xué)領(lǐng)域也都有信度以及效度較好的量表。但是在頸椎病領(lǐng)域，還未出現(xiàn)能夠有效的測(cè)量工具。目前頸椎病的管理模式還處于被動(dòng)的模式，即可疑患者并發(fā)頸痛、肢體麻木等臨床癥狀后前往醫(yī)院就診。在醫(yī)院內(nèi)則需要通過(guò)影像學(xué)檢查進(jìn)行確診。確診頸椎病的影像學(xué)檢查包括x線、核磁或者CT檢查中的至少一項(xiàng)?；颊叱诵枰?jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，還需要接受放射線的潛在危害。本申請(qǐng)實(shí)施例的核心在于，克服現(xiàn)有技術(shù)中量表的測(cè)評(píng)結(jié)果受測(cè)試對(duì)象個(gè)體差異影響大的缺陷，得到更加高質(zhì)量的量表，從而根據(jù)該量表，可以更加便捷地對(duì)用戶(hù)是否患頸椎病進(jìn)行測(cè)量。

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

圖1是本申請(qǐng)實(shí)施例一種量表生成方法的流程示意圖。結(jié)合圖1，該方法包括：

步驟101、從多個(gè)候選危險(xiǎn)因素中，選擇至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素。

步驟102、將所述至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素分別作為量表因子，生成量表初稿，所述量表初稿包括所述量表因子以及所述量表因子的可選條目。

步驟103、采用第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)。

步驟104、基于所述信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)的結(jié)果，對(duì)所述量表初稿包含的所述量表因子以及所述量表因子的可選條目進(jìn)行篩選，以生成所述量表。

針對(duì)步驟101，在一可選實(shí)施例中，所述的候選危險(xiǎn)因素為可能致使人體患脊柱退行性頸椎病的危險(xiǎn)因素，可以包括以下至少一種：一般人口學(xué)因素、職業(yè)相關(guān)因素、體育鍛煉因素、生活行為特征因素、環(huán)境因素、睡眠因素、體格因素。

其中，一般人口學(xué)因素，如年齡、性別、民族、文化程度、收入水平等。職業(yè)相關(guān)因素，如職業(yè)類(lèi)型、工作強(qiáng)度、工作姿勢(shì)、同一工作姿勢(shì)持續(xù)時(shí)間等。體育鍛煉因素，如鍛煉強(qiáng)度、鍛煉頻率等。生活行為特征，如吸煙、飲酒、交通方式、家務(wù)活動(dòng)強(qiáng)度等。環(huán)境因素，如工作或生活環(huán)境中是否存在振動(dòng)等。睡眠因素，如睡眠時(shí)間等。體格因素，如身高、體重、腰圍、臀圍等。

發(fā)明人在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過(guò)程中，通過(guò)對(duì)大量脊柱退行性頸椎病發(fā)病案例的研究及以社區(qū)為基礎(chǔ)進(jìn)行的脊柱退行性疾病患病現(xiàn)狀的調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)上述因素均與脊柱退行性頸椎病的發(fā)生有著密切的關(guān)系。例如，在一些調(diào)查中顯示，對(duì)于中青年人(<50歲)，退行性頸椎疾病的發(fā)生率隨年齡的增加而升高，而對(duì)于50歲以上人群，退行性頸椎疾病的患病率隨年齡的升高而降低。再例如，調(diào)查顯示女性的患病風(fēng)險(xiǎn)高于男性，是男性的1.805倍。例如，保持坐姿持續(xù)八小時(shí)以上的辦公室人員易患頸椎病。再例如，長(zhǎng)期在振動(dòng)環(huán)境下工作的公交車(chē)司機(jī)與辦公室白領(lǐng)相比，患頸椎病的概率可能不同。上述列舉的候選危險(xiǎn)因素可利用性高、涵蓋面廣，既節(jié)省了篩選危險(xiǎn)因素的時(shí)間，又有利于獲取到較為全面的目標(biāo)危險(xiǎn)因素。

針對(duì)步驟102，量表由若干一級(jí)指標(biāo)以及一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成。所述的量表因子是頸椎病的量表中包含的可能導(dǎo)致頸椎病的目標(biāo)危險(xiǎn)因素，每一個(gè)量表因子對(duì)應(yīng)一個(gè)一級(jí)指標(biāo)。其中，每個(gè)量表因子可能包含一個(gè)或多個(gè)可選的條目，每一個(gè)可選的條目表征目標(biāo)危險(xiǎn)因素的一個(gè)二級(jí)指標(biāo)。該一個(gè)或多個(gè)可選的條目作為相應(yīng)的量表因子包含的內(nèi)容，表征了目標(biāo)危險(xiǎn)因素誘發(fā)頸椎病的各個(gè)方面。

可選的，一般人口學(xué)因素作為量表因子時(shí)，包含的可選條目可以是年齡、性別、民族、文化程度、收入水平等。職業(yè)相關(guān)因素作為量表因子時(shí)，包含的可選條目可以是職業(yè)類(lèi)型、工作強(qiáng)度、工作姿勢(shì)、同一工作姿勢(shì)持續(xù)時(shí)間等。體育鍛煉因素作為量表因子時(shí)，包含的可選條目可以是鍛煉強(qiáng)度、鍛煉頻率等。生活行為特征作為量表因子時(shí)，包含的可選條目可以是吸煙、飲酒、交通方式、家務(wù)活動(dòng)強(qiáng)度等。環(huán)境因素作為量表因子時(shí)，包含的可選條目可以是工作或生活環(huán)境中是否存在振動(dòng)等。睡眠因素作為量表因子時(shí)，包含的可選條目可以是睡眠時(shí)間等。體格因素，包含的可選條目可以是身高、體重、腰圍、臀圍等。

根據(jù)上述確定好的量表因子以及每一量表因子對(duì)應(yīng)的可選條目形成量表初稿。得到量表初稿之后，進(jìn)一步對(duì)量表進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)。信度(reliability)用于評(píng)價(jià)量表的可靠性、穩(wěn)定性和一致性。效度(Validity)評(píng)價(jià)量表的有效性和正確性，即測(cè)定值與目標(biāo)真實(shí)值的偏差大小。效度越高表示測(cè)量結(jié)果越能顯示出所要測(cè)量對(duì)象的真正特征。效度是量表的首1要條件，而信度是效度的必要條件，有效的量表必是可信的量表，但可信的量表未必是有效的量表。

針對(duì)步驟103，信效度評(píng)價(jià)采用的第一測(cè)試樣本集包含多個(gè)測(cè)試樣本，是一定數(shù)量的頸椎病患者以及非頸椎病患者組成的。在選取頸椎病患者樣本以及非頸椎病患者樣本時(shí)，通過(guò)設(shè)置不同的選取標(biāo)準(zhǔn)與排除標(biāo)準(zhǔn)，獲得覆蓋性更高的第一測(cè)試樣本集，從而基于該第一測(cè)試樣本集對(duì)量表初稿進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)有效性更高。

可選地，采用第一測(cè)試樣本集對(duì)量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)，可包括對(duì)量表初稿的內(nèi)部一致性信度、分半信度以及重測(cè)信度中的至少一個(gè)進(jìn)行評(píng)價(jià)。采用第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行效度評(píng)價(jià)，可包括對(duì)量表初稿的區(qū)分效度、準(zhǔn)則效度以及結(jié)構(gòu)效度中的至少一個(gè)進(jìn)行評(píng)價(jià)。具體的信度以及效度評(píng)價(jià)的方式將會(huì)在后續(xù)實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)闡述。

基于上述步驟，以第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)之后，在步驟103中，基于信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)的結(jié)果，對(duì)所述量表初稿包含的所述量表因子以及所述量表因子的可選條目進(jìn)行篩選，以生成所述量表。

對(duì)量表因子或量表因子包含的可選條目進(jìn)行篩選，可以根據(jù)信度評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行篩選或根據(jù)效度評(píng)價(jià)的結(jié)果進(jìn)行篩選或根據(jù)信度以及效度評(píng)價(jià)的結(jié)果進(jìn)行篩選。

本申請(qǐng)實(shí)施例中，通過(guò)篩選候選危險(xiǎn)因素得到目標(biāo)危險(xiǎn)因素，生成量表初稿。對(duì)該量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)，并基于信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)的結(jié)果對(duì)該量表初稿進(jìn)行調(diào)整以生成最終的量表，克服了現(xiàn)有技術(shù)中量表的測(cè)評(píng)結(jié)果受測(cè)試對(duì)象個(gè)體差異影響大的缺陷，提升了量表有效性、正確性、穩(wěn)定性、可靠性以及一致性。

圖2是本申請(qǐng)實(shí)施例一種量表生成方法的另一流程示意圖。結(jié)合圖2，該方法包括：

步驟201、從多個(gè)候選危險(xiǎn)因素中，選擇至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素。

步驟202、將至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素分別作為量表因子，并獲取所述量表因子對(duì)應(yīng)的候選條目；

步驟203、根據(jù)德?tīng)柗品▽?duì)所述量表因子對(duì)應(yīng)的候選條目進(jìn)行篩選，以得到所述量表因子的可選條目；

步驟204、根據(jù)所述量表因子以及所述量表因子的可選條目，生成所述量表初稿。

步驟205、根據(jù)所述量表初稿對(duì)正向測(cè)試樣本的測(cè)評(píng)結(jié)果、所述量表初稿對(duì)負(fù)向測(cè)試樣本集的測(cè)評(píng)結(jié)果、所述正向測(cè)試樣本的樣本數(shù)以及所述負(fù)向測(cè)試樣本的樣本數(shù)，采用Logistic模型迭代訓(xùn)練，以確定所述量表初稿中量表因子的可選條目的分值。

步驟206、采用第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)。

步驟207、基于所述信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)的結(jié)果，對(duì)所述量表初稿包含的所述量表因子以及所述量表因子的可選條目進(jìn)行篩選，以生成所述量表。

針對(duì)步驟201，在一可選實(shí)施例中，可以對(duì)所述多個(gè)候選危險(xiǎn)因素進(jìn)行單因素分析，以獲取所述多個(gè)候選危險(xiǎn)因素中P<第一閾值的危險(xiǎn)因素；可選的，第一閾值可以是0.05，但不限于此；其中，P為該候選因素導(dǎo)致頸椎病病發(fā)的概率值。

對(duì)P<第一閾值的危險(xiǎn)因素進(jìn)行多因素回歸分析，以獲得P<第一閾值的危險(xiǎn)因素中的檢驗(yàn)水平為預(yù)設(shè)值的至少一個(gè)危險(xiǎn)因素，作為至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素。所述預(yù)設(shè)值可以為0.05，但不限于此。

可選的，本發(fā)明實(shí)施例中可以通過(guò)X²檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)方法，對(duì)候選危險(xiǎn)因素進(jìn)行單因素分析，從候選危險(xiǎn)因素中選擇出P<0.05的危險(xiǎn)因素?？蛇x的，本發(fā)明實(shí)施例可以通過(guò)線性回歸、非線性回歸等回歸方法，對(duì)選擇出的P<0.05的危險(xiǎn)因素進(jìn)行多因素回歸分析，以獲得檢驗(yàn)水平為0.05的至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素。

通過(guò)對(duì)多個(gè)候選危險(xiǎn)因素進(jìn)行單因素分析，找出顯著性危險(xiǎn)因素；通過(guò)對(duì)找出的顯著性危險(xiǎn)因素進(jìn)行多因素回歸分析，確定目標(biāo)危險(xiǎn)因素；雙重篩選確保了得到的目標(biāo)危險(xiǎn)因素的可利用性，為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估提供了較為可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

針對(duì)步驟202，目標(biāo)危險(xiǎn)因子對(duì)應(yīng)的候選條目可根據(jù)臨床診斷經(jīng)驗(yàn)或生活經(jīng)驗(yàn)大致獲取，不贅述。為了用量表的術(shù)語(yǔ)進(jìn)行描述，可將目標(biāo)危險(xiǎn)因素作為量表因子，相應(yīng)地，目標(biāo)危險(xiǎn)因子對(duì)應(yīng)的候選條目即為量表因子對(duì)應(yīng)的候選條目。

針對(duì)步驟203，量表因子中可能包含多個(gè)可選條目，然而并非每一可選條目均能夠體現(xiàn)所屬的量表因子對(duì)頸椎病的貢獻(xiàn)，因此需要進(jìn)行篩選以進(jìn)一步提升量表的可靠程度。例如，職業(yè)相關(guān)因素作為量表因子中，其候選條目可以包括：職業(yè)類(lèi)型、工作薪資水平、工作強(qiáng)度、工作姿勢(shì)、工作地域、同一工作姿勢(shì)持續(xù)時(shí)間等。經(jīng)德?tīng)柗品?Delphi method)分析，職業(yè)相關(guān)因素中，工作薪資水平以及工作地域?qū)︻i椎病沒(méi)有貢獻(xiàn)，可將二者刪除，不作為職業(yè)相關(guān)因素的可選條目。本步驟中采用的德?tīng)柗品?Delphi method)，是采用背對(duì)背的通信方式征詢(xún)專(zhuān)家小組成員的意見(jiàn)，經(jīng)過(guò)幾輪征詢(xún)，使專(zhuān)家小組的意見(jiàn)趨于集中，最后得出綜合意見(jiàn)。采用上述的方式確定量表因子對(duì)應(yīng)的可選條目，更加客觀真實(shí)。

本步驟中篩選得到的量表因子的可選條目參見(jiàn)圖1對(duì)應(yīng)的實(shí)施例中的記載，不再贅述。

使用量表進(jìn)行測(cè)評(píng)，實(shí)際上包括如下的幾個(gè)過(guò)程：填寫(xiě)或選擇量表中的可選條目；根據(jù)量表中的可選條目的分值得到量表測(cè)評(píng)結(jié)果的總分?jǐn)?shù)；根據(jù)總分?jǐn)?shù)判斷被測(cè)評(píng)對(duì)象患頸椎病的可能性大小。因此，在投入使用以及信效度評(píng)價(jià)之前，應(yīng)當(dāng)首先獲取量表中每個(gè)可選條目的分值。

針對(duì)步驟205，可選的，采用Logistic模型獲取量表中每個(gè)可選條目的分值。其中，Logistic模型是一種概率型模型，即能夠預(yù)測(cè)一定條件下某事件發(fā)生/不發(fā)生的概率。該模型的原理為：設(shè)因變量y＝In[P/(1-P)]，y為二值變量，一般采用0和1代表不同的事件狀態(tài)；假定同時(shí)存在有n個(gè)自變量(x₁，…，x_n)與因變量y之間存在關(guān)聯(lián)，事件發(fā)生的概率為P，則事件不發(fā)生的概率為(1-P)，設(shè)多個(gè)自變量與P和(1-P)的比值的對(duì)數(shù)呈線性關(guān)系，如下Logistic函數(shù)所示：

In[P/(1-P)]＝a₀+β₁x₁+…+β_nx_n

Logistic模型即是在此函數(shù)基礎(chǔ)上的回歸模型。在本實(shí)施例中，采用Logistic模型確定可選條目的分值時(shí)，a₀為已知的常數(shù)項(xiàng)，將n個(gè)可選條目作為自變量x₁，…，x_n。β₁～β_n為回歸系數(shù)，回歸系數(shù)能夠明確解釋各影響因素的作用。實(shí)際上，β_n與x_n的分值相關(guān)，x_n的分值＝e^βn。

根據(jù)所述量表初稿的進(jìn)行測(cè)評(píng)時(shí)，采用的是頸椎病患者組成的正向測(cè)試樣本以及非頸椎病患者組成的負(fù)向測(cè)試樣本。其中，該正向測(cè)試樣本以及負(fù)向測(cè)試樣本可以從第一測(cè)試樣本集中收取，也可以重新根據(jù)預(yù)先設(shè)置的選取標(biāo)準(zhǔn)與排除標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行樣本采集。

由于，正向測(cè)試樣本的樣本數(shù)以及負(fù)向測(cè)試樣本的樣本數(shù)均為已知，因此可以認(rèn)為，Logistic函數(shù)中，可選條目x₁，…，x_n造成頸椎病的概率是已知的。根據(jù)上述的已知條件，通過(guò)多次迭代計(jì)算即可得到β₁～β_n的值。

針對(duì)步驟206，可選的，可以設(shè)置頸椎病患者樣本的選取標(biāo)準(zhǔn)如下：

①經(jīng)體格檢查和x線檢查，確診為頸椎病患者

②首次確診為頸椎病

③性別不限

④年齡18-65歲

⑤有自主行為能力

⑥知情同意

設(shè)置頸椎病患者樣本的排除標(biāo)準(zhǔn)如下：

①頸椎病復(fù)發(fā)患者

②因外傷導(dǎo)致的頸椎病

③頸椎先天性發(fā)育異常

例如，設(shè)置非頸椎病患者樣本的選取標(biāo)準(zhǔn)如下：

①經(jīng)體格檢查和x線檢查，確診頸椎健康者

②性別不限

③年齡18-65歲

④有自主行為能力

⑤知情同意

設(shè)置非頸椎病患者樣本的排除標(biāo)準(zhǔn)如下：

①患有頸部頸椎以外其他部位疾病

在獲取一定數(shù)量的頸椎病患者以及非頸椎病患者之后，標(biāo)記一定數(shù)量的頸椎病患者為正向測(cè)試樣本，標(biāo)記一定數(shù)量的非頸椎病患者為負(fù)向測(cè)試樣本分別采用正向測(cè)試樣本以及負(fù)向測(cè)試樣本對(duì)上一步驟得到的量表初稿進(jìn)信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)。其中，正向測(cè)試樣本以及負(fù)向測(cè)試樣本的樣本總量根據(jù)量表初稿的條目數(shù)量進(jìn)行設(shè)置。優(yōu)選的，在本實(shí)施了中設(shè)置該樣本總量不低于量表初稿中條目數(shù)量的5～20倍。

在一可選的實(shí)施例中，可以通過(guò)計(jì)算量表初稿總體的克朗巴赫α系數(shù)以及量表初稿中每一條目的克朗巴赫α系數(shù)對(duì)量表初稿進(jìn)行內(nèi)部一致性評(píng)價(jià)。

克朗巴赫α系數(shù)(Cronbach'salpha或Cronbach'sα)是一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，是指量表所有可能的項(xiàng)目劃分方法的得到的折半信度系數(shù)的平均值。若一份量表包含n個(gè)可選條目，各條目間的平均相關(guān)系數(shù)為r，則此量表的克朗巴赫α系數(shù)為：

其中，K為該量表的包含的可選條目的項(xiàng)數(shù)，i表示可選條目的編號(hào)，σ²Y_i為量表初稿中第i條可選條目的方差，σ²X為量表初稿可選條目的總分的方差。

通常克朗巴赫α系數(shù)的值在0和1之間。如果克朗巴赫α系數(shù)不超過(guò)0.6，一般認(rèn)為內(nèi)部一致信度不足；達(dá)到0.7-0.8時(shí)表示量表具有相當(dāng)好的信度，達(dá)0.8-0.9時(shí)說(shuō)明量表信度非常好。

可選的，本實(shí)施例中，當(dāng)計(jì)算得到的每一條目的克朗巴赫α系數(shù)>0.5，且量表初稿總體的克朗巴赫α系數(shù)>0.0.7時(shí)，判定該量表初稿的內(nèi)部一致性信度為良好。

在一可選的實(shí)施例中，計(jì)算量表的分半信度可采用如下的方式：以量表初稿對(duì)第一測(cè)試樣本集進(jìn)行測(cè)評(píng)之后，拆分所述量表初稿，得到第一子量表以及第二子量表；其中，對(duì)拆分量表初稿可以按照量表初稿中可選條目的編號(hào)將量表初稿分成前后兩個(gè)部分，也可以按照量表初稿中可選條目的編號(hào)本身的奇偶性將量表初稿分為可選條目的編號(hào)為奇數(shù)的第一子量表以及可選條目的編號(hào)為偶數(shù)的第二子量表。

得到第一子量表以及第二子量表之后，采用第一測(cè)試樣本集分別針對(duì)所述第一子量表以及所述第二子量表進(jìn)行測(cè)評(píng)，得到第一測(cè)評(píng)結(jié)果以及第二測(cè)評(píng)結(jié)果；根據(jù)第一測(cè)評(píng)結(jié)果以及第二測(cè)評(píng)結(jié)果，計(jì)算二者之間的相關(guān)系數(shù)，將得到的相關(guān)系數(shù)的值作為量表初稿的分半信度。

優(yōu)選的，本申請(qǐng)實(shí)施例中，設(shè)置相關(guān)系數(shù)＞0.6為信度良好的標(biāo)準(zhǔn)。

特別的，在進(jìn)行分半信度評(píng)價(jià)時(shí)，若第一子量表與第二子量表中包含的可選條目在難度、內(nèi)容和得分變異等方面相似時(shí)，需用斯皮爾曼-布朗(Spearman-Brown)公式來(lái)進(jìn)一步確定量表的信度分半信度。

在一可選的實(shí)施例中，確定所述量表初稿的所述重測(cè)信度可以采用如下的方式：按照預(yù)設(shè)時(shí)間間隔，采用第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行多次測(cè)評(píng)；計(jì)算多次測(cè)評(píng)的結(jié)果之間的Kappa系數(shù)作為所述量表初稿的重測(cè)信度。

需要說(shuō)明的是，本實(shí)施例中，使用量表初稿進(jìn)行多次測(cè)評(píng)時(shí)，采用的是同一批第一測(cè)試樣本集，從而能夠準(zhǔn)確地得到多次測(cè)評(píng)之間的相關(guān)性。重測(cè)信度考察的是經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后量表測(cè)評(píng)結(jié)果的穩(wěn)定程度，重測(cè)信度越高，測(cè)量結(jié)果越一致，這也表明受測(cè)環(huán)境中日常隨機(jī)因素的影響越小。

在確定量表重測(cè)信度時(shí)，需要考慮任意兩次重測(cè)之間的時(shí)間間隔。若時(shí)間間隔太長(zhǎng)，因第一測(cè)試樣本集的特征可能隨時(shí)間發(fā)生變化，則兩次測(cè)量的差異除誤差之外還可能引入其他因素的影響。若時(shí)間間隔較短，則后一次測(cè)量受前一次測(cè)量的影響，會(huì)產(chǎn)生“記憶效應(yīng)”，不一定能真實(shí)反映測(cè)試對(duì)象的特征。優(yōu)選的，在本申請(qǐng)實(shí)施例中，設(shè)置2～4周作為任意兩次重測(cè)之間的時(shí)間間隔，能夠得到較優(yōu)的重測(cè)效果。

本實(shí)施例中，量表中的可選條目是是按照所屬的量表因子進(jìn)行分類(lèi)的變量，可選的，采用Kappa系數(shù)來(lái)評(píng)估再測(cè)信度；當(dāng)Kappa系數(shù)大于0.75表示重測(cè)信度很好，而低于0.4表示較差。例如，量表初稿中某一量表因子的Kappa系數(shù)低于0.4，則要考慮對(duì)該量表因子進(jìn)行修改或者刪除。

在一可選的實(shí)施方式中，確定所述量表初稿的所述區(qū)分效度可以包括如下的步驟：對(duì)所述第一測(cè)試樣本集進(jìn)行聚類(lèi)，得到多個(gè)樣本分組；例如，可以采用Q型聚類(lèi)方法對(duì)第一測(cè)試樣本集進(jìn)行分組。Q型聚類(lèi)是一種分層聚類(lèi)方法，能夠使第一測(cè)試樣本集中，相似特征的測(cè)試樣本聚集在一起，將差異大的測(cè)試樣本分離開(kāi)。

得到多個(gè)樣本分組之后，采用所述量表初稿分別對(duì)所述多個(gè)樣本分組中的測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)評(píng)。基于所述量表初稿分別對(duì)所述多個(gè)樣本分組中的測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)評(píng)的結(jié)果，進(jìn)行方差分析，如單因素方差分析以到所述多個(gè)樣本分組之間的差異。在方差分析中，方差表示的是多個(gè)樣本分組的組間變異與組內(nèi)變異的比值。故，方差F的值越大，多個(gè)樣本分組之間的差異越顯著。

在得到多個(gè)樣本分組的差異之后，分別獲取每一樣本分組的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果的等級(jí)，即，獲取每一樣本分組中的測(cè)試樣本患頸椎病的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)?？蛇x的，可以采用最小顯著差異法(LSD)對(duì)多個(gè)樣本分組中測(cè)試樣本的頸椎病患病風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)。

基于上述多個(gè)樣本分組之間的差異以及多個(gè)樣本分組對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果的等級(jí)，能夠確定所述量表初稿的區(qū)分效度。例如，第一測(cè)試樣本集對(duì)應(yīng)的三個(gè)聚類(lèi)結(jié)果為樣本分組A、樣本分組B、樣本分組C。根據(jù)LSD的分析結(jié)果，樣本分組A、樣本分組B以及樣本分組C對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為低、中、高。對(duì)上述A、B、C三個(gè)樣本進(jìn)行單因素方差分析之后，發(fā)現(xiàn)三組之間的差異顯著，則可認(rèn)為該量表初稿的區(qū)分效度較高，能夠有效地將被測(cè)人員劃分到不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

在一可選的實(shí)施方式中，可通過(guò)將所述量表初稿針對(duì)第一測(cè)試樣本集的測(cè)評(píng)結(jié)果與所述第一測(cè)試樣本集對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比確定所述量表初稿的所述準(zhǔn)則效度。

其中，在本申請(qǐng)實(shí)施例對(duì)應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景中，所述第一測(cè)試樣本集對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果為：對(duì)第一測(cè)試樣本集是否患頸椎病的臨床診斷結(jié)果。以量表初稿對(duì)第一測(cè)試樣本集中的任一樣本進(jìn)行測(cè)評(píng)之后，得到表征該樣本是否為頸椎病患者的測(cè)評(píng)結(jié)果?；谠摐y(cè)評(píng)結(jié)果與該樣本實(shí)際對(duì)應(yīng)的臨床診斷結(jié)果，確定所述量表初稿的靈敏度(sensitivity)、特異度(specificity)以及ROC曲線(受試者工作特征曲線)下面積，用以獲取所述量表初稿的準(zhǔn)則效度。

在一可選的實(shí)施方式中，采用因子分析法，獲取所述量表初稿的結(jié)構(gòu)效度。在制定量表初稿時(shí)，設(shè)置的量表因子以及量表因子對(duì)應(yīng)的可選條目時(shí)，主觀性以及經(jīng)驗(yàn)性較強(qiáng)。因此，實(shí)際上得到的量表可能并非是一個(gè)理想的結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)效度，表征了量表初稿對(duì)客觀事物的多指標(biāo)測(cè)量是否具有專(zhuān)業(yè)上的理想結(jié)構(gòu)。對(duì)量表初稿進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度的評(píng)價(jià)有利于獲得結(jié)構(gòu)更優(yōu)的量表。

可選的，針對(duì)量表初稿，先做因子分析檢驗(yàn)，因子分析檢驗(yàn)的目的是分析量表初稿中任一的量表因子包含的可選條目是否如量表初稿所設(shè)置的那樣集中在該量表因子中。做因子分析檢驗(yàn)之前，首先比較變量間簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)。若KMO＞0.5，且Bartlett`s球形檢驗(yàn)值＜0.05，則確定該量表初稿適宜做因子分析。再利用主成分分析法提取量表初稿的公因子，進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變換，尋求最佳的分析效果。如量表初稿的公因子能解釋50％以上的變異，而且每個(gè)可選條目在相應(yīng)的量表因子上有足夠強(qiáng)度的負(fù)荷(大于或等于0.4)，則認(rèn)為該量表初稿具有良好的結(jié)構(gòu)效度。

在一可選實(shí)施例中，采用第一測(cè)試樣本集對(duì)量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)之后，還可以按性別對(duì)第一測(cè)試樣本集進(jìn)行分組。分別計(jì)算男性和女性人群應(yīng)用本量表初稿的信度和效度指標(biāo)，具體過(guò)程不再贅述。

針對(duì)步驟207，根據(jù)信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)的結(jié)果對(duì)量表因子以及量表因子的可選條目進(jìn)行篩選時(shí)，可以通過(guò)判斷量表初稿是否滿足預(yù)設(shè)的信度評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)和/或效度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)。若不滿足，則對(duì)量表初稿進(jìn)行不斷地修改、增刪等，例如對(duì)量表初稿的可選條目的數(shù)量、可選條目的提問(wèn)方式、可選條目的答案、可選條目的選項(xiàng)數(shù)量以及可選條目的選項(xiàng)內(nèi)容進(jìn)行修改，以獲得更加可靠的量表。

針對(duì)信度評(píng)價(jià)結(jié)果，可選的，本申請(qǐng)實(shí)施例設(shè)置如下信度評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)：

量表初稿的克朗巴赫α系數(shù)>0.7且可選條目的克朗巴赫α系數(shù)>0.5時(shí)，表征量表初稿的內(nèi)部一致性信度良好。

量表初稿的第一子量表以及第二子量表的相關(guān)系數(shù)>0.6時(shí)，表征該量表初稿的分半信度良好。

量表初稿包含的量表因子的Kappa系數(shù)>0.75時(shí)，表示該量表因子的重測(cè)信度良好，若Kappa系數(shù)<0.4時(shí)，表示該量表因子的重測(cè)信度較差。

針對(duì)效度評(píng)價(jià)結(jié)果，可選的，本申請(qǐng)實(shí)施例設(shè)置如下效度評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)：

量表初稿針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果不同的樣本分組的測(cè)評(píng)結(jié)果的差異較顯著，表征該量表初稿的區(qū)分效度良好。

量表初稿的靈敏度、特異度ROC曲線下面積分別達(dá)到相應(yīng)的閾值，表征該量表準(zhǔn)則效度良好。

量表初稿的公因子能解釋50以上的變異，而且每個(gè)可選條目在相應(yīng)的因子上有足夠強(qiáng)度的負(fù)荷(大于或等于0.4)，表征該量表的結(jié)構(gòu)效度良好。

本實(shí)施例中，通過(guò)篩選候選危險(xiǎn)因素得到目標(biāo)危險(xiǎn)因素，生成量表初稿。對(duì)該量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)，并基于信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)的結(jié)果對(duì)該量表初稿進(jìn)行調(diào)整以生成最終的量表，克服了現(xiàn)有技術(shù)中量表的測(cè)評(píng)結(jié)果受測(cè)試對(duì)象個(gè)體差異影響大的缺陷，提升了量表有效性、正確性、穩(wěn)定性、可靠性以及一致性。

以下部分將結(jié)合一個(gè)實(shí)際的例子對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例的實(shí)施方式進(jìn)行進(jìn)一步地說(shuō)明。

首先根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練出來(lái)的患病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型編制退行性頸椎疾病患病風(fēng)險(xiǎn)自評(píng)量表，并邀請(qǐng)臨床專(zhuān)家、流行病學(xué)專(zhuān)家和人體工效學(xué)專(zhuān)家等方面的專(zhuān)家，對(duì)量表進(jìn)行兩輪的修改。根據(jù)專(zhuān)家建議，形成量表初稿。

形成量表初稿之后，在門(mén)診選取頸椎病患者和非頸椎病患者各5名進(jìn)行預(yù)調(diào)查，根據(jù)預(yù)調(diào)查結(jié)果，對(duì)量表初稿進(jìn)行修改完善。

在獲取測(cè)試樣本時(shí)，采用整群抽樣，將一段時(shí)間內(nèi)骨科門(mén)診符合條件的測(cè)試對(duì)象按照順序全部入組，直到滿足樣本量的需求。選取一定數(shù)量的頸椎病患者和非頸椎病患者作為測(cè)試樣本。依據(jù)量表信效度評(píng)價(jià)的樣本量計(jì)算方法，測(cè)試樣本的樣本量應(yīng)設(shè)置為量表初稿中可選條目數(shù)的5-20倍。本實(shí)施例中，共發(fā)放評(píng)價(jià)量表308份，收回303份。279個(gè)測(cè)評(píng)對(duì)象，用于重測(cè)的人數(shù)為24人，測(cè)評(píng)對(duì)象的基本信息如下表1所示。

表1

如上表所示，279例測(cè)試對(duì)象的年齡范圍為15.47-74.23歲，平均年齡(40.20±13.46)歲。診斷為退行性頸椎疾病患者組，年齡范圍為15.47-74.23歲，平均年齡為(50.64±10.96)歲；對(duì)于非退行性頸椎疾病組，年齡范圍為16.24-71.66歲，平局年齡為(34.56±11.16)歲。

量表初稿的測(cè)評(píng)由測(cè)試對(duì)象自填完成。如測(cè)試對(duì)象的讀寫(xiě)能力不足以獨(dú)立完量表初稿的填寫(xiě)，則采用面對(duì)面詢(xún)問(wèn)方式完成量表初稿的測(cè)評(píng)并如實(shí)記錄。

本實(shí)施例中，針對(duì)量表初稿的測(cè)評(píng)結(jié)果，采用SAS軟件統(tǒng)計(jì)分析，從而根據(jù)分析的結(jié)果對(duì)量表初稿進(jìn)信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)。

在本實(shí)施例中，根據(jù)對(duì)24份退行性頸椎疾病患者的重復(fù)測(cè)量，除“鍛煉時(shí)間長(zhǎng)度”這一條目的Kappa為0.65，表示較好之外，其余條目均在0.75以上，達(dá)到了“很好”的標(biāo)準(zhǔn)，如下表2所示：

表2

在本實(shí)施例中，量表總體的克朗巴赫α系數(shù)為0.25，按照0.7的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，內(nèi)部一致性信度交差。每一個(gè)條目的克朗巴赫α系數(shù)在0.14-0.36之間，未達(dá)到0.7的標(biāo)準(zhǔn)，如表3所示：

表3

在本實(shí)施例中，該量表初稿的總體spearman brown分半信度系數(shù)為0.21，以Spearman brown分半信度系數(shù)＞0.6為信度良好的標(biāo)準(zhǔn)，說(shuō)明該量表初稿的分半信度差。

本實(shí)施例中，通過(guò)聚類(lèi)分析和單因素方差分析驗(yàn)證頸椎病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估自測(cè)量表的區(qū)分效度，使用Q型聚類(lèi)對(duì)樣本進(jìn)行聚類(lèi)。對(duì)聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行整理，將所有調(diào)查對(duì)象按照總得分劃分為三組，各組人數(shù)分別為214、14、51，得分為8.89±0.72、7.27±0.69、10.56±0.72，如圖4所示：

表4

對(duì)聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行單因素方差分析，見(jiàn)表5，發(fā)現(xiàn)三組之間差異顯著(F＝160.22，P<0.001)。

表5

采用LSD對(duì)三組的退行性頸椎疾病風(fēng)險(xiǎn)得分進(jìn)行多重比較，發(fā)現(xiàn)三組之間任意兩組的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，如表6所示。

表6

綜合以上分析結(jié)果，該量表初稿可以將全部人群按照風(fēng)險(xiǎn)得分分為低、中、高三組，且三組之間存在顯著性差異。說(shuō)明該量表初稿具有良好的區(qū)分效度。

本實(shí)施例中，將量表初稿的測(cè)評(píng)結(jié)果與臨床金標(biāo)準(zhǔn)相比，繪制的ROC曲線見(jiàn)圖3-1。本量表的靈敏度為57.28，特異度為76.70，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為59.00，陰性預(yù)測(cè)值為75.42，曲線下面積AUC為0.713，該量表進(jìn)行退行性頸椎疾病風(fēng)險(xiǎn)自評(píng)的準(zhǔn)則效度良好。

各因子的特征值如表7可以看出，因子1-3的特征值均大于1，采用限定主成分?jǐn)?shù)目的方法重新進(jìn)行因子分析。將主成分?jǐn)?shù)目限定為3，3個(gè)主成分總體貢獻(xiàn)率為48.23％。

表7

3因子模式矩陣見(jiàn)表8，經(jīng)方差最大正交旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)后的因子成分矩陣見(jiàn)表9。以量表初稿的公因子能解釋50％以上的變異，且每個(gè)條目在相應(yīng)的因子上有足夠強(qiáng)度的負(fù)荷≥0.4作為結(jié)構(gòu)效度良好的標(biāo)準(zhǔn)，則此量表初稿結(jié)構(gòu)效度良好。

表8

表9

通過(guò)上述步驟獲取的退行性頸椎疾病患病風(fēng)險(xiǎn)自評(píng)量表如圖3-2所示，其重測(cè)信度好，但內(nèi)部一致性信度和分半信度較差。區(qū)分效度、準(zhǔn)則效度和結(jié)構(gòu)效度良好。

圖4是本申請(qǐng)實(shí)施例一種量表生成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。結(jié)合圖4，該裝置包括：

選擇模塊41，用于從多個(gè)候選危險(xiǎn)因素中，選擇至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素；

量表生成模塊42，用于將所述至少一個(gè)目標(biāo)危險(xiǎn)因素分別作為量表因子，生成量表初稿，所述量表初稿包括所述量表因子以及所述量表因子的可選條目；

量表評(píng)價(jià)模塊43，用于采用第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)；

量表篩選模塊44，用于基于所述信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)的結(jié)果，對(duì)所述量表初稿包含的所述量表因子以及所述量表因子的可選條目進(jìn)行篩選，以生成所述量表。

進(jìn)一步可選地，所述量表生成模塊42，還用于：根據(jù)所述量表初稿對(duì)正向測(cè)試樣本的測(cè)評(píng)結(jié)果、所述量表初稿對(duì)負(fù)向測(cè)試樣本集的測(cè)評(píng)結(jié)果、所述正向測(cè)試樣本的樣本數(shù)以及所述負(fù)向測(cè)試樣本的樣本數(shù)，采用Logistic模型迭代訓(xùn)練，以確定所述量表初稿中量表因子的可選條目的分值。

進(jìn)一步可選地，如圖5所示，所述量表評(píng)價(jià)模塊43，包括：第一信度評(píng)價(jià)子模塊4311，用于采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的內(nèi)部一致性信度；第二信度評(píng)價(jià)子模塊4312，用于采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的分半信度；以及第三信度評(píng)價(jià)子模塊4313，用于采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的重測(cè)信度。

進(jìn)一步可選地，所述第一信度評(píng)價(jià)子模塊4311，用于：采集所述第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿的測(cè)評(píng)結(jié)果；基于所述測(cè)評(píng)結(jié)果，統(tǒng)計(jì)所述量表初稿的克朗巴赫α系數(shù)以及所述量表初稿中的量表因子包含的可選條目的克朗巴赫α系數(shù)；根據(jù)所述量表初稿的克朗巴赫α系數(shù)以及所述可選條目的克朗巴赫α系數(shù)，確定所述量表初稿的內(nèi)部一致性信度；

所述第二信度評(píng)價(jià)子模塊4312，用于：對(duì)所述量表初稿進(jìn)行拆分，得到第一子量表以及第二子量表；采用所述第一測(cè)試樣本集分別針對(duì)所述第一子量表以及所述第二子量表進(jìn)行測(cè)評(píng)，得到第一測(cè)評(píng)結(jié)果以及第二測(cè)評(píng)結(jié)果；計(jì)算所述第一測(cè)評(píng)結(jié)果以及所述第二測(cè)評(píng)結(jié)果之間的相關(guān)系數(shù)，作為所述量表初稿的分半信度；

所述第三信度評(píng)價(jià)子模塊4313，用于：按照預(yù)設(shè)時(shí)間間隔，采用所述第一測(cè)試樣本集對(duì)所述量表初稿進(jìn)行多次測(cè)評(píng)；計(jì)算多次測(cè)評(píng)的結(jié)果之間的Kappa系數(shù)作為所述量表初稿的重測(cè)信度。

進(jìn)一步可選地，如圖6所示或圖7所述量表評(píng)價(jià)模塊43，包括：第一效度評(píng)價(jià)子模塊4321，用于：采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的區(qū)分效度；第二效度評(píng)價(jià)子模塊4322，用于采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的準(zhǔn)則效度；以及，第三效度評(píng)價(jià)子模塊4323，用于采用所述第一測(cè)試樣本集，確定所述量表初稿的結(jié)構(gòu)效度。

進(jìn)一步可選地，所述第一效度評(píng)價(jià)子模塊4321，用于：對(duì)所述第一測(cè)試樣本集進(jìn)行聚類(lèi)，以得到多個(gè)樣本分組；對(duì)所述多個(gè)樣本分組中的第一測(cè)試樣本集進(jìn)行測(cè)評(píng)；對(duì)所述量表初稿分別對(duì)所述多個(gè)樣本分組中的第一測(cè)試樣本集進(jìn)行測(cè)評(píng)的結(jié)果進(jìn)行方差分析，以得到所述多個(gè)樣本分組之間的差異；根據(jù)所述多個(gè)樣本分組之間的差異以及所述多個(gè)樣本分組對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果的等級(jí)，確定所述量表初稿的區(qū)分效度。

所述第二效度評(píng)價(jià)子模塊4322，用于將所述量表初稿針對(duì)第一測(cè)試樣本集的測(cè)評(píng)結(jié)果與所述第一測(cè)試樣本集對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比；基于對(duì)比結(jié)果，確定所述量表初稿的靈敏度、特異度以及ROC曲線下面積，用以獲取所述量表初稿的準(zhǔn)則效度.

所述第三效度評(píng)價(jià)子模塊4323，用于：采用因子分析法，獲取所述量表初稿的結(jié)構(gòu)效度。

進(jìn)一步可選地，所述量表生成模塊42，用于：獲取所述量表因子的候選條目；根據(jù)德?tīng)柗品▽?duì)所述量表因子對(duì)應(yīng)的候選條目進(jìn)行篩選，以得到所述量表因子的可選條目；根據(jù)所述量表因子以及所述量表因子的可選條目，生成所述量表初稿。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供的量表生成裝置，通過(guò)篩選候選危險(xiǎn)因素得到目標(biāo)危險(xiǎn)因素，生成量表初稿。對(duì)該量表初稿進(jìn)行信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)，并基于信度評(píng)價(jià)和/或效度評(píng)價(jià)的結(jié)果對(duì)該量表初稿進(jìn)行調(diào)整以生成最終的量表，克服了現(xiàn)有技術(shù)中量表的測(cè)評(píng)結(jié)果受測(cè)試對(duì)象個(gè)體差異影響大的缺陷，提升了量表有效性、正確性、穩(wěn)定性、可靠性以及一致性。

以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開(kāi)的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不付出創(chuàng)造性的勞動(dòng)的情況下，即可以理解并實(shí)施。

通過(guò)以上的實(shí)施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到各實(shí)施方式可借助軟件加必需的通用硬件平臺(tái)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然也可以通過(guò)硬件。基于這樣的理解，上述技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品可以存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，如ROM/RAM、磁碟、光盤(pán)等，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行各個(gè)實(shí)施例或者實(shí)施例的某些部分所述的方法。

最后應(yīng)說(shuō)明的是：以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。