营养素养评价工具的汉化及在糖尿病患者中的信效度研究——基于CTT和Rasch模型的分析

背景　糖尿病是一种营养相关的慢性病，患病率和致残率均较高。因此患者对营养知识的掌握和运用能力（即营养素养）对预防和控制疾病至关重要，但国内目前尚未见有效评价工具。目的　基于经典测量理论（CTT）和项目反应理论（IRT）的Rasch分析对英文版营养素养评价工具（NLit）进行汉化并验证其信效度。方法　2018年11月-2019年5月采用方便抽样的方法选择在天津医科大学总医院内分泌科住院的325例糖尿病患者作为研究对象，采用经翻译、修订形成的中文版营养素养评价工具（CHI-NLit）进行问卷调查。结合CTT和Rasch模型分析两种测量方法对问卷进行维度划分以及内部一致性、内容效度、结构效度、效标关联效度评价。结果　残差主成分分析结果显示，CHI-NLit并非单维测验，6个分量表满足单维标准，因此保留原量表的6个维度。经Rasch模型拟合度和难度分析后，删除不达标的条目26、29、31、32，共保留38个条目形成CHI-NLit。总量表的项目信度、样本信度分别为0.919和0.838，分量表的项目信度/样本信度分别为0.928/0.681、0.902/0.690、0.948/0.679、0.932/0.651、0.960/0.601、0.928/0.683；总量表的库理信度（KR-21）为0.860，分量表的KR-21分别为0.702、0.718、0.719、0.694、0.688、0.721；总量表的重测信度为0.936，分量表重测信度分别为0.895、0.915、0.906、0.931、0.923、0.904。就效度而言，总量表内容效度指数（S-CVI）为0.905，各条目的内容效度指数（I-CVI）为0.8~1.0；各条目拟合符合Rasch模型，难度适中，结构效度较好，效标效度的Pearsen相关系数为0.784，CHI-NLit各维度得分与NVS得分呈线性正相关，绘制CHI-NLit量表预测营养素养水平的ROC曲线，ROC曲线下面积（AUC）为0.885〔95%CI（0.846，0.924）〕；当截断值为21.5分时，约登指数最大为0.623。结论　CHI-NLit具有良好的信效度，可以为糖尿病患者营养素养的测量提供参考。