应用Rasch分析的卒中患者韩国性格希望量表的心理计量学特征

摘要

背景．据报道，在康复过程中，希望思维在鼓励患者实现功能目标方面起着积极的作用。在研究和康复实践中，希望是评估中风结果的一个关键概念。目标．摘要本研究的目的是探讨韩国性格希望量表(K-DHS)在偏瘫脑卒中患者中的心理计量学特征。方法．韩国166名社区偏瘫脑卒中患者完成了K-DHS。采用Rasch分析方法，根据项目拟合度、项目难度和评分表的适宜性对数据进行分析。结果。项目拟合分析表明，8项K-DHS是合适的，因为fit MSNQ在0.7 ~ 1.3之间。项目难度结果显示，个人属性与项目难度的分布存在差异。结果表明，K-DHS的4点李克特量表的项目拟合统计量均较好。人分离指数显示，K-DHS可区分脑卒中患者的2 ~ 3个希望状态层。项目分离指标表明，项目具有较高的信度和实用价值。结论．K-DHS包含了适合测量社区中卒中患者生活希望的项目，K-DHS评分量表也是适合的。本研究首先进行评级规模分析及其适当性，以及基于项目响应理论的项目的难度，并为提高希望和改善康复良好卒中的新见解。

1.介绍

人们对积极心理学越来越感兴趣，认为它是一种反思概念的一部分，而不是只关注人性的消极方面。1］．积极的人格特征(希望、乐观、灵性等)形成一种缓冲作用，保护个人免受生活压力等风险因素的负面影响[2］．心理学中对希望最常用的定义是Bright等人的定义[3.“一种气质，强调希望的认知层面和对目标的追求。”希望与学业成绩正相关[3.，适应性应对方法[4.，以及灵活而积极的思维[5.］．因此，抱有高度希望的人更能忍受身体上的疼痛[3.并且比其他人从压力反应中恢复得更快[1］．最近的研究报告表明，与其他患者相比，抱有高希望的患者在功能恢复、参与度和康复过程中表现出更好的结果[4.那5.］．据报道，诸如积极思考以改善自我概念和自尊、社会/家庭支持以减少抑郁症等干预措施的有效性[6.那7.］．

对于脑卒中患者来说，最重要的事情之一就是康复，保持日常活动和身体机能，然后恢复独立的生活方式。有报道称，在康复过程中，希望思维在鼓励患者实现功能目标方面起着积极的作用[3.］．由于身体缺陷，一种绝望感，对死亡的恐惧/焦虑[8.那9.]，中风患者亦可出现抑郁症状[10］．出于所有这些原因，希望是评估研究和康复实践中的中风结果的关键概念。希望的共同概念是斯奈德的模特[11］．希望的概念主要由三个部分构成，包括目标、途径和代理。具体来说，目标被定义为思考一个人的目标的过程，动力是朝着这些目标前进的动机，路径是实现这些目标的方法[12那13］．

评估希望最常用的评估工具之一是基于SNYDER等人提出的希望模型开发的倾向希望规模（DHS）。[14］．虽然DHS是针对本科生开发的，但它也经常用于其他人群，如精神障碍患者[15]及创伤性脑损伤[16和一般人一样。最初的DHS提出了一个双因素模型，该模型由两个分量表组成，分别测量中介和路径:中介是目标导向决定的动机成分，路径是目标实现的认知成分[11］．以往的研究使用因子分析在大学生中报告了DHS的维度[17]及14至18岁的学生[18］．其他研究报告了多民族样本DHS的两个因素[19]，阿拉伯人[20.，受伤幸存者[21，及中风病人[22］．通过验证性因子分析和并行效度检验验证DHS日语版的效度和信度[23］．最近，在195名马来西亚癌症患者中进行了马来版本DHS的验证研究，报告了可接受的内部一致性、重测信度、收敛效度和判别效度，因此适合于评估马来西亚癌症患者的希望[24］．然而，与普通人群相比，中风患者的希望结构存在差异[22］．此外，一些项目，如“我在生活中很成功”，已经载入了因素和需要的新量表，这将是争论的[25］．由于没有关于DHS的可用性的证据，特别是对于患有中风的父母，所以有关其在不同群体的充分性的问题仍然存在。中风患者有各种挑战，包括维持日常生活活动，克服卒中抑郁症，并与身体残疾参与康复培训[26那27］．因此，脑卒中患者K-DHS的心理测量特性可能与一般人群不同。

与经典测试理论方法相比，Rasch模型具有许多优点。项目反应理论，包括Rasch模型，是一种通过每个项目独特的项目特征曲线来分析项目的方法。Rasch模型已被推荐作为一种评估项目适合度和难度的方法，并且不受主题群体特征的影响。Rasch模型有一些优点，包括它验证了每个项目单元的难度和辨别能力，并根据分析结果估计参与者的真实能力。此外，Rasch分析比项目特征估计有优势[28］．在验证工具的适当性时，分析每个项目是合乎逻辑的，因为该项目是构成工具的最基本单位。Compared to classic test theory estimates, the ability of the subject, and the ability of the subject to be estimated from the total group and the total score of the test, the item response theory finds information on the subject’s abilities and the characteristics of the test items themselves based on the subject’s individual response to each item. Thus, item response theory is a systematic and logical method of verifying the appropriateness of the item [29］．

因为拉希模型区分冗余项目或项目的低水平,确定每一项涵盖了低水平的高水平的概念,我们要估计,拉希模型可以确定是否正确或删除项目基于严格的标准,以及是否要提高项目的完成度或通过验证性因素分析来验证有效性。因此，在本研究中，研究者通过应用Rasch模型和针对一般人群开发的希望量表，对项目难度、项目适合度、评分量表适合度进行评估，确定是否可以应用于脑卒中患者。

本研究的目的是通过Rasch分析来检验卒中患者韩语版DHS的心理计量学特征。这样，就可以确定韩国版DHS对中风患者的效用。

2.材料和方法

2．1．设计和参与者

该方法学研究使用二次分析数据测量2013年4月8日之前的希望水平[29］．166名居住在当地社区的脑卒中患者被纳入研究。该研究得到了延世大学研究伦理委员会的批准(1041849-201311-BM-023-01)。这项研究的受试者是在韩国版本的迷你精神状态检查中得分超过21分的中风患者[30.］．其中男性109例(65.7%)，女性57例(34.3%)。受试者平均年龄为53.40岁( 的）年，平均病程为48.42 ( 的）个月。脑出血78例(47.0%)，脑梗死88例(53.0%)。44.6%的患者存在右侧偏瘫，55.4%的患者存在左侧偏瘫。在受教育程度方面，高中毕业生的受教育程度最高( 那42.8%)，其次为大学毕业( 那28.9%)。中学毕业27人(16.3%)，小学毕业17人(10.2%)。最不常见的教育水平是没有教育经历( 那1.8%)。

目前的研究使用了由Snyder等人开发的DHS [14并在韩国进行了验证，以测量中风患者的希望水平。DHS是一种利用个体气质和个性特征测量希望的量表，由12个项目组成，每部分4个项目(代理思维、路径思维和干扰项)。这些问题的答案采用李克特四分制，得分越高，表示希望的程度越高。开发DHS时，项目内部一致性为74~。重测信度为 [31］．

2．2.数据分析

通过Rasch分析收集的数据进行项目分析。采用拟合均方统计量(init MNSQ)和装备均方统计量(outfit MNSQ)来判断项目的适宜性。在本研究中，小于0.7 infit MNSQ或大于1.3 MNSQ的项目被判定为不合适。

对于个人属性得分与难度的比较，使用项目和科目的分布进行分析。通过将项目的个人属性分数和难度转换为logit分数进行比较，评价项目的难度和适合于分析组的程度。根据个人和问题项目的属性得分和难度等级，将其分别放在一个图表上，形成问卷和人格分布图。由于个人属性得分和项目难度被转换为相同的logit量表，因此可以进行直接比较，从而可以评估项目难度是否适合直接比较分析的组。商定的两种分配的范围;也就是说，该项的难度类似于分布的范围，因此它可以衡量个别财产的整个范围[32］．量表边界点的估计值应与被试的平均能力估计值相似，且量表边界点也应随着量表得分的增加而增加[33］．

评分量表分析采用被试每项得分、阈值估计变化情况和拟合统计数据。WINSTEP 3.6 [34]用于分析每个低层次项目的Rasch模型。

3.结果

3．1.Unidimensionality

项目拟合分析表明，8项K-DHS是合适的，因为INFIT MSNQ在0.7和1.3之间（表1）.

３．２．项困难

在比较个人属性分数和项目难度时，7^th题中最难的是“I 've been pretty successful in life”，而第三题是“I 've been pretty successful in life”^{理查德·道金斯}“解决任何问题都有很多方法，”是最简单的。

3．3．评定量表分析

各量表得分的条目拟合程度为评定量表的功能提供了信息;条目匹配等于且大于1.4表示故障(标准:1.0)。结果表明，K-DHS没有不合适的量表。应该注意的是，阈值估计往往随着量表得分的增加而增加。结果表明，每一个低水平的量表都与量表得分的增加成正比(表1)2）.

3.4。人和物品分离

如表所示3.，人分离指数为2.76，信度为0.88。项目分离指数为4.53，项目信度为0.95。

4.讨论

本研究的目的是通过Rasch分析来检验中风患者的韩国版DHS的心理计量学特性。本研究将K-DHS数据中的Rasch模型应用于166例脑卒中患者，根据测试项目拟合度和个人属性得分进行分析，并将难度水平与反应类别进行比较，评估其充分性。

项目拟合的目的是验证项目的单维性，并用评分表估计项目拟合的MNSQ，以确定每个项目在单维性中的位置。MNSQ高表示每项与其他项没有不同的维度，MNSQ低表示该项是冗余的[32］．项目的适宜性是根据不合适的MNSQ和装备MNSQ来判断的;对于本研究而言，小于0.7 infit MNSQ或大于1.3 MNSQ的项目被判定为不适合项目。Infit值对针对人的物品的反应模式更敏感，装备价值对远离人的困难物品的反应更敏感。装备均方受离群值的影响，易于诊断和修正，对测量的威胁较小。Infit MNSQ受响应模式的影响，通常很难诊断和补救，因此Infit MNSQ对测量是一个更大的威胁[35］．本研究的项目分析结果显示，K-DHS中8个项目的拟合统计均较好。

Rasch分析将项目难度和被试的能力转换为logit，转换成相同的单位，使项目和被试在一个单一的线性尺度上进行比较。平均测试是对回答这个问题的被试的平均能力的估计;一般来说，随着项目分数的增加，受试者的平均能力估计也会增加[35］．结果显示，随着K-DHS得分的增加，被试对平均能力的估计也增加。项目难度结果表明，个人属性与项目难度在分布上存在差异。然而，38.6%的被试在K-DHS中项目难度超出范围，这意味着K-DHS在评价希望量表中水平过高或过低的被试时存在问题。“我在生活中已经相当成功”这一项是最难的，而“解决任何问题都有很多方法”这一项是最容易的。这意味着，在希望水平较低的中风患者中，有一项很少被报道;另一项在大多数中风患者中经常被报道。

Andrew等人[36]报道，只有18%的中风患者接受了出院护理计划的所有方面，这些未得到满足的需求可能会影响生活质量结果。虽然中风患者能存活下来，但他们仍可能有身体残疾或社交退缩，如失去职业[26那37］．在为普通人群开发的DHS中，中风患者可能很难得到“我在生活中很成功”的评价。

中风患者面临着持续的挑战[27］．在初期的初期，感情压力和无法控制，然后再将普拉斯罗克水平返回12至18个月后[35］．在这个适应过程中，脑卒中患者的自我效能会随着时间的推移而增强[38那39］．这可能就是为什么“任何问题都有很多解决方法”这句话很容易被中风患者接受的原因。这个项目类似于自我效能感，自我效能感被定义为相信一个人有能力组织和执行取得既定成就所需的行动。40］．此外，考虑到自我效能或自我控制水平可能会随着中风后时间的推移而改变[41]，应根据残疾程度和时间，进一步研究希望水平的进展情况。

在评定量表测试中使用的量表也有明确的类别，如潜在变量。每个量表得分的拟合统计数据提供了评价量表功能是否良好的信息。当各量表得分拟合统计量等于或大于1.4时(标准:1.0)，说明量表功能不佳，给出了与量表得分合并有关的信息。结果显示，4点量表的条目拟合统计都很好。

在人与项目分离指标方面，既往研究报道14 - 18岁学生Cronbach’s alpha的信度为0.88 [18]和大学生的0.826 [17］．分离指标结果表明人与项目之间存在差异。人分离指数低于项分离指数。因为人的分离指数是用来对个体进行分类的，低的人的分离意味着测试可能将样本分离到足够的水平。一般来说，0.9的人分离信度意味着测试可以划分3或4个等级，0.8可以划分2或3个等级，0.5可以划分1或2个等级[42］．K-DHS 0.88分离指数可将脑卒中患者的希望思维分为两层或三层。人或项目的高信度意味着能力高的人更有可能在测量结果上得到高分。考虑到项目分离指数表明项目传播良好，信度高，K-DHS项目可以覆盖脑卒中患者广泛的希望思维。

据报道，充满希望的想法可以改善自我概念、自尊和社会/家庭支持[6.那7.]及脑卒中功能水平的恢复及健康维持[4.那5.］．因此，需要在康复实践中对脑卒中患者的希望水平进行评估和评价。这项研究可以为中风后增强希望和改善健康提供新的见解。此外，它还可以增加新兴的知识体系，支持临床医生和研究人员使用K-DHS来评估临床实践中中风患者的乐观想法。

5.结论

K-DHS包含了适合测量社区中卒中患者生活希望的项目，K-DHS评分量表也是适合的。本研究首先进行评级规模分析及其适当性，以及基于项目响应理论的项目的难度，并为提高希望和改善康复良好卒中的新见解。这项研究也有几个限制。样本偏见和自我报告的偏见可能会影响我们数据的解释。因此，本研究的结果不能推广给具有显着认知缺陷的卒中患者。尽管有这些限制，目前的研究是通过基于项目响应理论的RASCH分析，首先进行评级规模，适当性和物品难度的分析，并确定测量中风患者的希望得分时使用的心理测量特性K-DHS。此外，它可以添加到新兴知识体系，支持临床医生和研究人员可以使用K-DHS评估临床实践中卒中患者的希望思想以及包括亚洲国家在内的类似文化背景。

数据可用性

用于支持本研究结果的数据可根据要求可从相应的作者获得。

的利益冲突

作者没有潜在的利益冲突需要披露。

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