中华流行病学杂志  2022, Vol. 43 Issue (7): 1118-1126 |
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公共卫生安全是指公众的健康和生命安全相对处于没有危险和不受威胁的状态，以及保障健康和安全的能力。公共卫生安全主要研究已经或可能发生的、对公众健康和生命安全造成或可能造成重大损失的突发公共卫生安全事件[1-2]。我国多次发生重大公共卫生安全事件，对人民群众的健康和生命安全构成严重威胁，如2003年的重症急性呼吸综合征暴发流行[3]、2008年的汶川大地震[4]、2019年底出现的新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情[5]。
提升公众公共卫生安全素养是有效应对公共卫生安全事件的基础和前提[6]。研究表明，我国公众公共卫生安全素养不足，导致公众的主体作用得不到有效发挥，增大公共卫生安全事件发生、蔓延或损害加重的风险，增加防控和救治成本[7-14]。如在2020年COVID-19疫情中，愿意佩戴口罩的公众中超过1/3不能正确佩戴，达不到防护效果[15]，农村居民的COVID-19防控知识和技能明显低于其他人群[16]。
目前，国内外尚未开发出专门用于测量公众公共卫生安全素养的工具，无法及时掌握公众公共卫生安全素养水平，不能很好地为制定针对性的预防和应对措施提供科学依据。为此，本研究采用定性和定量相结合的方法，利用经典测试理论（CTT）[17]和项目反应理论（IRT）[18-19]，开展中国公众公共卫生安全素养量表的构建研究。
对象与方法1. 理论构想：根据WHO健康素养的基本概念[20]，采用文献检索和专家深访法[21]，经过内容分析[22]，参考WHO全球公共卫生安全报告[23]和国家卫生健康委员会发布的《公民卫生应急素养条目》[24]，本研究将公共卫生安全素养定义为个体通过获取、理解、应用公共卫生安全相关信息和服务，发现、管理或消除威胁健康和生命安全的危险因素，预防、控制公共卫生安全事件的发生和发展，减少或避免其危害的能力，包括公共卫生安全意识、知识和技能3个维度，涵盖重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物中毒和职业中毒，以及其他危害公共健康和安全的突发公共卫生事件（如事故灾难、自然灾害等）5个领域。
2. 构建指标体系和指标池：采用文献检索法检索国内外有关公共卫生安全素养的文献，把意识、知识和技能3个维度作为一级指标。其中意识包括责任意识、法律意识、风险意识和预防意识4个二级指标；知识包括表现或症状知识、致病或致伤害途径知识、危险因素或病原学知识和预防知识4个二级指标；技能包括处置或治疗、预防、急救和心理调适技能4个二级指标。在二级指标的基础上，形成三级指标173个，构成指标池。
3. 遴选指标：邀请10名公共卫生应急、安全、教育、疾病预防控制和健康教育等领域的专家，采用专家名义小组法，保留内容效度指数（CVI）≥80%的指标，共90个[25]。根据指标测试的内容和所属维度，把指标均衡分配到3个平行问卷中，每个问卷3个维度，每个维度10个题项，共30个题项。采用德尔菲专家咨询法对30名专家进行2轮咨询，收集专家对3个问卷的共90个题项的评价和建议[26-27]。
4. 编制初始量表：在2轮德尔菲专家咨询的基础上，形成了包括公共卫生安全意识（10个题项）、知识（10个题项）和技能（10个题项）的3个中国公众公共卫生安全素养初始量表，初始量表 1~3均包含30个题项。3个初始量表题项选项均采用Likert五级分类法，“非常同意”“同意”“不确定”“不同意”“非常不同意”分别赋值0~4分。本研究使用专家一致性系数最优的初始量表3作为调查工具进行现场验证，初始量表3的维度和具体题项见表 1。
5. 现场验证调查：
（1）调查对象：根据样本量计算公式
（2）调查方法：将初始量表3转为“问卷星”电子问卷后，将问卷二维码发送给各省份调查员，由调查员向调查对象当面出示，由调查对象用手机扫描，自行完成调查问卷并提交到“问卷星”平台。
6. 题项缩减：
（1）基于CTT的题项缩减：采用校正题项-总相关系数法（CITC）和内部一致性信度（Cronbach's α）系数法评价量表内部一致性[29]。删除CITC < 0.3及删除后量表Cronbach's α增大的题项，删除题项-维度相关系数（IDCC）小的题项。采用区分度法[30]，将量表得分前27%的测试对象设为高分组，得分后27%设为低分组，计算：①难度指数：某个题项高分组答对人数的百分比（WH）与低分组答对人数的百分比（WL）的均值，即难度指数=（WH+WL）/2，删除难度指数 < 0.2或 > 0.9的题项；②鉴别力指数=WH-WL，删除鉴别力指数 < 0.2的题项；③临界比值：比较高分组与低分组在每个题项的平均得分差异，进行t检验，删除t < 3或P > 0.05的题项。采用探索性因子分析（EFA）主成分分析法提取公因子，采用最大方差法进行正交旋转，确定因子数目，计算累积方差贡献率（> 50%为可以接受）。题项删除标准：①公因子方差 < 0.2或因子荷载 < 0.7；②旋转后无法归属于任何一个公因子；③同时归属于≥2个公因子；④每个公因子应包含≥3个条目，否则应结合专业考虑合并。
（2）基于IRT的题项缩减：IRT通过在题项心理测量学指标与被试者潜在能力（素养得分）之间拟合互动关系模型，绘制项目特征曲线（ICC），以反映题项能够真实有效测出潜在能力的程度[31]。本研究采用等级反应模型中的2PL模型进行题项筛选。由于公众填写量表时只需回答同意的程度，无需进行答案猜测，所以猜测参数c=0。题项删除标准：①区分度系数 < 0.3；②难度界限系数∉[-3, 3]；③ICC聚堆、平缓、无单调性；④项目信息函数曲线（IIC）无峰值或平坦。
7. 统计学方法：采用SPSS 23.0软件进行描述性统计学分析和CTT分析，计算Cronbach's α、结构和区分效度指标。用EFA/验证性因子分析（CFA）进行单维性检验，如符合单维性要求，采用R 4.1.1软件ltm 1.1-1包等级反应模型进行IRT分析[32]。计算题项选项难度界限系数、区分度系数和信息量，并绘制ICC、IIC和测验信息函数曲线（TIF）。单维IRT相关指标的分析基于公式[33]：
式中，j为被测试者；k为类别（选项）；i为条目i；dik为条目i上选择k类别的难度参数；ai为条目i的区分度参数；θj为测试者能力参数。信息量的计算基于项目信息函数[33]：
式中，Pi（θ）为条目i的被试反应函数；P'i（θ）为项目反应函数对θ的一阶导函数。测验信息函数为每个项目信息函数的累积和，项目信息函数和测验信息函数用来反映该条目和量表在估计受试者能力时所提供的信息量大小。模型拟合度检验采用mirt包，计算Akaike信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、渐进残差均方和平方根（RMSEA）、非规准适配指数（TLI）、比较适配指数（CFI），检验最终量表的结构效度。其中，AIC和BIC值越小，模型拟合效果越好；RMSEA < 0.08，模型拟合效果良好，RMSEA < 0.05，模型拟合效果优秀；TLI和CFI > 0.9，模型拟合效果较好。
结果1. 基本情况：共收回问卷2 809份，有效问卷2 809份，问卷回收有效率为100%。其中，武汉市543人，广州市1 169人，成都市569人，北京市531人。调查对象中男性1 251人（44.54%），女性1 558人（55.46%），年龄（41.05±15.16）岁。调查对象平均用17 min完成14个一般情况信息的勾选和90个题项的测试，平均每题项用时9.8 s。
2. 量表各题项的心理测量学参数值：初始量表3的Cronbach's α值为0.917，其中，意识、知识、技能3个维度的Cronbach's α值分别为0.838、0.805、0.750。题项B2的CITC < 0.3，题项删除后量表Cronbach's α值（αd值）增大且IDCC < 0.4；题项B23的CITC < 0.3，αd值增大、IDCC < 0.4，且难度指数 < 0.2；题项B30的CITC < 0.3，αd值增大且难度指数 < 0.2，提示删除题项B2、B23和B30。见表 2。
3. 量表的结构效度：对初始量表3（30个题项）进行EFA，KMO值为0.965，Bartlett's球形度检验P < 0.001，表明适合做因子分析。提取4个公因子，特征根分别为8.606、3.939、2.908和1.173，累积方差贡献率为55.418%。删除题项B2、B23、B30后，对剩余27个题项进行EFA，提取3个公因子，特征根分别为8.148、3.508和2.607，累积方差贡献率为52.821%。根据EFA题项删除标准，在27个题项的基础上继续进行EFA，提取2个公因子，其中公因子1和2分别有11和2个题项，各题项的因子载荷均 > 0.7。2个公因子累积方差贡献率为63.361%。见表 3。根据EFA结果和题项删除标准，提示删除B10、B21、B15、B19、B27、B11、B3、B12、B29、B7、B18、B17、B28、B25共14个题项。保留13个题项的Cronbach's α值为0.891。
4. 基于IRT的题项缩减结果：13个题项量表公因子1的特征根6.778与公因子2的特征根1.459之比 > 3，提示数据满足单维性要求（表 3），适合进行IRT分析。IRT等级反应模型题项参数显示B14和B20的难度界限系数超出[-3, 3]，区分度系数 < 0.3，且信息量较小（表 4），对应的ICC呈平坦、聚堆状且IIC无峰值。其他题项参数较好，ICC均呈现曲线1单调递减，即能力越强的被试选择该选项的概率越低；曲线5单调递增，能力越强的被试选择该选项的概率越高；曲线2、3、4呈正态分布，且IIC峰值正常，提示删除B14和B20题项。删除后，量表Cronbach's α值增大到0.936，量表TIF无明显变化，模型拟合情况由欠佳转为较好（图 1）。检验模型拟合度的关键指标AIC由69 220.71降低为50 578.85，BIC由69 606.85降低为50 905.59，TLI由0.62提高到0.97，CFI由0.75提高到0.99，RMSEA由0.09降低为0.03，模型拟合效果较好，其中RMSEA指标达到优秀水平。题项B1、B4、B5、B6、B8、B9、B13、B16、B22、B24、B26信息量分别为9.07、14.82、12.25、14.22、10.78、9.46、9.39、8.83、8.29、9.19、12.70，量表总信息量为119.00。
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| 图 1 13个题项量表项目特征曲线、项目信息函数曲线和测验信息函数曲线 |
5. 最终量表 11个题项的主要测试点：经题项缩减，最终量表保留11个题项，测试点包括COVID-19在内的呼吸道传染病防控素养（题项B1、B8、B9、B13、B22）、食品安全、食物中毒和消化道传染病预防素养（题项B4、B6、B16）、性传播疾病预防素养（题项B5）、事故安全素养（题项B24）和自然灾害避险素养（题项B26）。
讨论目前，有关公众公共卫生安全素养的研究较少，相关研究大多聚焦于医疗卫生人员[34]和从事有职业危害风险工种人员[35-36]的职业卫生安全意识、知识、技能和行为，如遵守操作流程、使用防护装备、减少风险行为等[37]。研究表明，提高职业人员的公共卫生安全素养，可有效改善职业场所的公共卫生安全[38]。本研究通过现场调查验证和题项缩减，最终开发出包括11个题项的公众公共卫生安全素养评估量表。
本研究的现场调查验证的样本从我国4个城市8个区24个居委会/村随机抽取，调查地区同时兼顾COVID-19疫情流行区域和东、中、西部。抽取样本的年龄、性别、城乡和文化程度等特征分布情况，与第七次全国人口普查[39]、2020年中国居民健康素养监测结果[28]基本相符，对于我国公众具有一定代表性。
本研究首先采用CTT将初始量表3的30个题项缩减为13个题项，CTT的弱点是题项统计量严重依赖于被试样本，题项难度系数和区分度系数的大小完全取决于抽取的测试对象的能力（对题项各选项的选择概率），而不是题项本身的测试能力。IRT在测试对象的能力与题项的难度和区分度之间建立一种线性函数关系，克服了CTT的局限性[40-42]。本研究在CTT的基础上，再运用R软件ltm包中的等级反应模型进行IRT分析，进一步删除了难度界限系数、区分度系数和信息量不理想的2个题项。删除后，量表总Cronbach's α值达0.936，表明量表信度达到理想水平，量表内部一致性较好。各题项信息量在8.29~14.82，量表总信息量为119.00，说明量表和题项质量较好[43]，在使用量表时测量误差小[33, 44]，测量精度高。删除2个题项后，测验信息函数曲线无明显变化，对量表整体测验信息量无影响。RMSEA等模型拟合指标均达标，表明模型的效度较高[45]，能够有效用于测量公众的公共卫生安全素养。
EFA表明，本研究开发的量表具有单维性，即最终量表中的所有11个题项均为对个体的公共卫生安全素养进行评价，具有较高的效度。但也有研究认为，任何个人特质（能力）都不是单维的，如公共卫生安全素养量表的测量结果（即测试对象的素养水平）既取决于测试对象的素养水平，也取决于其对量表题项文字的阅读能力、理解能力等信息素养的高低，所以，测量结果是测试对象包括公共卫生安全素养在内的多种素养的综合反映[46-47]。同时，考虑到性别、年龄、职业、文化程度等均有可能是公共卫生安全素养水平的影响因素，本研究未进行项目功能差异检验。
虽然本研究开发的量表最终只保留了11个题项，但测试点涵盖呼吸道、消化道传染病和性传播疾病预防、食品安全和食物中毒预防、事故安全和自然灾害避险多个方面，能够综合反映测试对象的公共卫生安全素养。根据现场测试调查的用时情况，按平均每个问题/题项用时9.8 s计算，完成一份本研究开发的量表，人均用时不到2 min，说明量表简单易用，具有较好的可推广性，可用于我国公众公共卫生安全素养的快速测评。特别是在前期COVID-19疫情出现多点散发，感染来源调查困难，公众健康教育作用突显的情况下，及时测评公众公共卫生安全素养，可为制定和调整疫情防控、新闻宣传、健康教育工作重点提供重要依据[48]。
本研究存在一定局限性。如有关理论构想的准确性、量表题项的适切性以及量表的实际应用价值等，均需在实际应用中进一步验证。
综上所述，本研究通过理论构想、指标池构建、现场验证、题项缩减等步骤，首次开发适用于我国公众的公共卫生安全素养测评量表，量表具有较好的信度、效度、区分度和可推广性，对于我国公众公共卫生安全素养的快速测评具有良好的应用前景。
利益冲突 所有作者声明无利益冲突
作者贡献声明 陈颖：酝酿和设计实验、实施研究、采集数据、分析解释数据、论文撰写；侯晓辉、宁艳、王晓妍：酝酿和设计实验、实施研究、采集数据、分析解释数据；李英华、聂雪琼、李杰：实施研究、采集数据、行政、技术或材料支持；田向阳：酝酿和设计实验、实施研究、分析解释数据、研究指导、论文修改
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表1(Table 1)
