全科医学

从香港的评估工具认证看澳门残评工具发展

作者:澳门大学政府与行政学系 陈建新等 来源:第七届北京国际康复论坛论文汇编 日期:2012-10-08
导读

         随着澳门经济急速发展,衍生出不少社会问题,澳门特区政府便加大力度推动各项社会服务,当中以复康事业发展较为显着,其中尤以引入残疾评估机制较为重要。本文尝试以一项港澳合作量表认证研究作为切入点,来探讨澳门残疾评估工具今后发展。

关键字:  评估工具 | 残评工具 

  [摘要] 随着澳门经济急速发展,衍生出不少社会问题,澳门特区政府便加大力度推动各项社会服务,当中以复康事业发展较为显着,其中尤以引入残疾评估机制较为重要。本文尝试以一项港澳合作量表认证研究作为切入点,来探讨澳门残疾评估工具今后发展。

  1 背景

  随着澳门经济急速发展,衍生出不少社会问题,特别令基层及弱势人士生活上遇到颇大压力,所以近年澳门政府投放大量资源于社会保障及社会福利,当中残疾人士亦被受关注,所以澳门政府致力改善残疾人士的生活,务求令澳门成为一个无障碍城市和伤健共融社会。澳门复康事务主要体现于两方面—复康服务和伤健共融,复康服务包括跨专业的综合评估服务[1]、残疾人士院舍转介服务[2]、复康中心转介服务[3]、残疾补助[4]等;而伤健共融工作则包括残疾人士就业发展资助计划[5]、残疾人士社交康乐活动津助计划[6]等。今年,澳门特区政府透过第3/2011号《残疾分类分级的评估、登记及发证制度》行政法规,为残疾人士的残疾状况进行评估,并向残疾程度达到法定评估准则的残疾人士发放残疾评估登记证,以便创设更佳条件支持他们康复及融入社会[7]。另外,《残疾津贴及残疾人士免费卫生护理服务的制度》法案已经提交立法会,希望能对残疾人士提供更多合适的医疗服务。近年残疾津贴受到社会所关注,可是现时针对残疾人士提供的补助主要包括社会保障基金提供之残疾金及社工局提供之残疾补助,前者资助对象为澳门永久性居民及以按社会保障制度供款至少三十六个月[8];后者资助对象为家庭总收入低于最低维生指数之人士[9]。而近年引入的残疾金和残疾咭亦是为了减轻残疾人士及家庭生活压力。

  尽管残疾人士所面对的问题很多时都可归类于贫穷问题,例如近日澳门较为热门话题是养老金保障金额应否高于最低维生指数,与及残疾人士的退休年龄应该较健全人士为低。而贫穷初期的概念主要是和生存有关,所以澳门的最低维生指数主要是参考低收入家庭的支出,但是现代处理贫穷问题已不只是生存,还包括发展和社会参与。所以《长者权益纲要法》和《国际残疾公约》提出社会共融是十分合适的,社会共融主要指出,人们不单要有基本的收入,还要拥有参与社会生活的权利,而这些权利的行使很大程度上是受到一个人的教育、保健、就业、住屋等状况所影响。所以要减少一个地区的贫穷情况,单纯靠提高当地居民的收入并不足够,还有通过教育、医疗、住屋等服务增加他们对社会生活的参与,防止他们被社会边缘化(Marginalized)。[10]这些配套措施的考虑便需要评估工具进行有效归类。

  现时社工局的复康评估工具根据《国际功能、残疾和健康分类》(International Classification of Functioning Disability and Health, ICF)只作为评鉴及分类的基础,把各类残疾分六个类别,根据残疾程度分四级评定残疾,以协助寻找合适的服务配置转介[11],而长者服务亦透过香港的学术团体来建立相关的评估工具来分流长者长期服务的转介机制和服务供应机构的评级机制,因此可见澳门政府是认知评估所取得的数据来建构时间序列的数据库去优化现在复康事业。但以目前情况来说,澳门社会服务机构对评估工具的认知度仍不是很高[12],缺少对长者复康长期照顾服务的动态监测告跟进治疗。

  因此本研究小组成员曾建议在澳门现有服务供给系统上参考美国机构开发的InterRAI(RAI, Resident Assessment Instrument)国际标准化评估工具(Minimum Data Set, MDS),改善整合澳门长者复康照顾体系的质素。InterRAI 是一个非牟利的组织,致力鼓励使用统一评估的方法和进行跨国界的研究,以改善长者的照顾质素[13],InterRAI除了诊断外,通过标准化评估工具(Minimum Data Set, MDS)采集评估者健康信息建立个人档案,评估人员分析、筛选信息(Screening),对身体评估以后,根据临床评估机制对相关评估协议(Clinical Assessment Protocols, CAPs)对其个人采取个人、家庭、小区、照护机构、甚至多元专业团体进行多维度的干预,利用标杆管理评估(Benchmarking)、筛选和资源优化等方法,通过病历组合分类系统(Case Mix),结果评量表(Outcome Measurement Scales)和质量指标(Quality Indicators)三个InterRAI基本工具,相应地制定有效的照顾计划,提高长者、体弱和残疾人士的健康状况。此工具也在美国、加拿大、澳洲、欧洲、香港等地应用,有部分美国省份的老人医疗保险(Medicare)和贫民医疗救助保险(Medicaid)与及大部分老人院舍以此为依据,香港也以这套工具作长者长期照顾服务分流。[14]所以本研究小组便尝试以香港的一个相关量表本地化工作,来检视澳门残评工作的发展。

   

  2 方法

  取样本方法

  本研究小组利用横断性研究设计(Cross-sectional design)对InterRAI CHA(Community Health Assessment)的多层次测量特质作评估,并利用香港的一所社福机构辖下的小区护理中心收集数据数据,由在两名小区护理中心工作的护士(以下称为评核员)进行数据数据收集工作。为了确保评核员能有足够能力使用InterRAI CHA进行数据收集工作,这两名评核员均接受了由三名有经验的InterRAI培训员提供,为期三日的密集式培训。两名评核员需要通过一个拟真情境式(Scenario-based)考试,以确保有足够能力使用InterRAI CHA。考试评核等于或高于85%即代表有足够能力使用InterRAI CHA,而两名评核员的成绩分别为84.7%和89.6%。本研究小组以本研究相同的样本选择标准抽出五名小区护理中心的就诊者进行前导研究(Pilot Test),两名评核员和两名InterRAI培训员对就诊者同时进行独立评核。两名评核员和两名InterRAI培训员的一致性由85.0% 提升至97.1%。观察结果显示,评核员和培训员在进行前导研究过程中均提升了他们使用InterRAI CHA的表现,并在引导测试之后进行主要研究。

  本小组透过利用吻合比例(Percentage of Agreement)计算本研究三大重要部份的样本大小,包括校标效度(Criterion Validity)、重测信度(Test-Retest Reliability)、以及使用者间信度(Inter-Rater Reliabilty)[15],并根据5%的第一型误差(Type I Error)以及90%的统计功效(Statistical Power)作决定样本大小的选择标准。透过比较InterRAI CHA的疼痛评估和另一个量度校标(即台湾版简易疼痛量表,Brief Pain Inventory-Taiwanese version, BPI-T)作校标效度测试,BPI-T是一个已被认可的量表,并已在过往研究中使用[16]。但是,这两个量表的样本特征和我们的就诊者特征有所不同,因此我们利用强度准则(Strength Criterion)并使用中效果值(Medium Effect Size)(r=0.243)计算样本大小=134[17],利用简便抽样法(Convenience Sample Method)抽出136名50岁以上小区住户人士。

  所有参加者都是小区护理中心的就诊者,参加者需要50岁以上,男女均可,并居住在小区。重测信度是根据以往的研究[18],此研究和以往的研究的关系是大约0.50,要求的样本大小是30[19]。随机选出30名参加者先进行最初的评估,之后让同一评核员使用InterRAI CHA对这30名参加者进行为期四星期的的重测信度评估。由于两位评核员均接受了密集式培训,从前导研究中结果显示他们有一个良好的一致性,所以,我们预计大效果值(Large Effect Size)等于r=0.371,使用此数值计算出重测信度的样木大小,并推算出需要随机抽样56名参加者进行重测信度,由两位评核员同时进行独立评核。

  评核员在小区护理中心内一间宁静的房间使用InterRAI CHA对全部参加者进行评估,评核员需要根据InterRAI CHA的评估结果,判断参加者需要不需要进行CHA-FA和CHA-MH。然后,由小区护理中心工作、不知道InterRAI CHA评估结果的临床医生检查参加者,临床医生需要在完成身体检查后填写完成核对用的清单,并根据身体检查的结果判断参加者需要不需要进行其他机能和精神健康上的评估。临床医生的判断诊断结果会和InterRAI CHA评估判断进行CHA-FA 和CHA-MH评估结果进行比较,目的是测试CHA-FA 和CHA-MH的校标效度(Criterion Validity),其他的校标指标(如五点口述分级评分法,5-point Verbal Rating Scale, VRS和台湾版简易疼痛量表,Brief Pain Inventory-Taiwanese Version, BPI-T)会由一个不知道InterRAI CHA结果的受训研究助理进行评估。这些校标指标评估结果会个InterRAI CHA的疼痛指标(Pain Scale)进行校标效度测试。

   

  3 工具

  3.1InterRAI CHA中文版本

  InterRAI CHA是一份有系统的问卷,目的是评估小区住户人士的需要,它有四个补充,分别是:1)机能健康2)精神健康3)听觉障碍或视障障碍4)协助生活。这四个补充根据不同组合的InterRAI CHA分数和项目所启动,对受某些健康状况影响的受访者提供一个更详尽综合的评估。利用InterRAI CHA内有8个指标对个人健康状况进行评估,如果能收集纵向的数据,随时间改变的病情状况也能够进行评估和比较。

  3.2疼痛指标(Pain Scale)

  InterRAI CHA有五个参数评估受访者的疼痛症状:

  受访者投诉或有证据显示感到疼痛的次数:由四分制等级评分,“0”代表「没有疼痛」,而“3”代表「疼痛症状每天都透过投诉或非语言方式表达」。

  疼痛的强度:由五分制等级评分,“0”代表「没有疼痛」,而“4”代表「难忍受的疼痛」。

  疼痛的持续性:由四分制等级评分,由“0”代表「没有疼痛」至“4” 代表「持续疼痛」。

  三日内剧烈的突发疼痛:由两分制等级评分,“0”代表「没有」,而“1” 代表「曾三日内发生剧烈的突发疼痛」。

  现有控制剧烈疼痛治疗疗程的足够性:由六分制等级评分,“0”代表「没有疼痛问题」,而“5” 代表「不能足够地控制疼痛」。

  在这五个部分之中,我们只抽出1)疼痛的次数,和2)疼痛的强度,作疼痛等级以评估受访者的疼痛程度,以上疼痛项目和疼痛程度会和五点口述分级评分法和台湾版简易疼痛量表互相比较,测试校标效度。

  3.3台湾版简易疼痛量表(Brief Pain Inventory-Taiwanese Version, BPI-T)

  BPI-T是从原版BPI翻译[20],是一个多方面的疼痛评估工具[21]。BPI-T有14个项目,而疼痛有困扰的病人需要用0至10的数字评定量表(Numerical Rating Scale, NRS),由0=没有疼痛,至10=最疼痛,评价他们自己在「最差」、「最少」、「平均」、「现在」的疼痛强度。病人需要指出他们的疼痛对他们的日常生活以及享受生活有所影响,影响的项目也是用0至10的数字评定量表评价由0=没有影响,至10=完全影响。病人需要在人体前后图记下他们感到疼痛的地方,记下他们认知的疼痛成因、正在接受的疼痛治疗、疼痛治疗缓和疼痛的程度,病人也需要从列表中选出相关能描述他们的疼痛特别的词汇,列表中词汇是由麦基尔疼痛问卷(McGill Pain Questionnaire)抽取出来的[22]。534名受癌症疼痛困扰的病人曾使用BPI-T评估,疼痛强度量表介别间的重测信度相关系数(Correlation Coefficient)是0.79,而疼痛影响量表介别间的重测信度相关系数是0.81。疼痛强度和疼痛影响分析的已解释变异量(Explained Variance)是高于60%。疼痛强度量表内部性信度(Internal Reliability)的阿尔法系数(Coefficient Alpha)是0.81,而疼痛影响量表则是0.89。BPI-T的验证性因素分析(Confirmatory Factor Analysis)明确地指出疼痛强度和影响量表和BPI-T等同。证明BPI-T是一个有效可信的多方面疼痛评估工具[23]

  3.4五点口述分级评分法(5-point Verbal Rating Scale, VRS)

  常用的自行报告式疼痛强度量表包括:视觉仿真评分法(Visual Analogue Scale, VAS)、口语等级量表(Verbal Rating Scales, VRS)、数字评定量表(Numerical Rating Scale, NRS)和图片量表(Pictorial Scale)。这些量表都有很高的关连(r=0.77至1),表示这些量表都有很高的并行效度(Concurrent Validity)[24]。一个近期研究也透过因素分析(Factor Analysis),评估疼痛强度量表在老人评估时的建构效度(Construct Validity)。这个研究的主要目的是根据分析五个不同的疼痛强度量表的心理测量,包括VAS、NRS和三个不同格式的VRS量表。因素分析的结论推断出一个因素,特征值(Eigenvalues)结果特别明显,第一个因素的特征值在五个量表中结果是4.40至4.63,证明五个量表中有88 至93%的量度变异数(Measure Variance)。第二个因素的特征值全部都是低于0.3 [25],这表示五个量表均可以记录内在构成长者长期慢性疼痛。也有研究指出,大部分长者都表示自行报告填写的量表使用是最方便的[26],一些本地的疼痛研究也提出类似的结论[27],因此,本小组利用五点口述分级评分法对InterRAI的疼痛评估量表作比较,从而测量并行效度(Concurrent Validity)。

   

  4 统计分析

  本小组使用SPSS17.0版进行数据分析,利用叙述统计(Descriptive Statistics)。分析研究参加者的人口特征,他们的InterRAI CHA项目以及量表分数。由于我们的样本的参加者相对地健康,不适合使用传统系数(Traditional Correlation)或Kappa统计量(Kappa Statistic)。因此,本小组使用合乎百分比(Percentage of Agreement)测试InterRAI的重测信度(Test-Retest Reliability)和使用者间信度(Inter-Rater Reliabilty),利用Pearson积差相关系数(Pearson’s Product Moment Correlations),透过CHA疼痛量表和其他相关量表,测试校标效度(Criterion Validity)。合乎百分比也可用作评估InterRAI CHA判断进行CHA-FA 或CHA-MH的评估结果和临床医生的判断诊断结果作比较,测试CHA-FA 和CHA-MH的并行效度(Concurrent Validity)。

   

  5结果

  5.1样本数据

  该社会服务团体组织了136位来自小区诊所的服务接受者出席这次活动。他们的年龄介乎51岁至91岁之间。中位年龄层是70.7 + 7.8,当中包括97位(71.3%)女性和39位(28.7%)男性。另一个人口统计的数据显示在表一。详细的InterRAI CHA整体参与者的项目和评分范围的叙述统计节录在附件二。

  表1样本背景数据(n=136)

   

   

  n

  %

  年龄

     50-59

     60-69

     70-79

     80-89

     90-99

   

  性别

  女性

  男性

   

  婚姻状况

  已婚

  丧偶

  离婚

  从未结婚

   

  居住状况

  私人居所/租住

  善终服务

  遗留

   

  居住安排

  与伴侣和其他人同住

  只与伴侣同住

  与儿女同住

  独居

  其他

   

  出生

  香港

  中国大陆

   

  10

  50

  60

  14

  1

  1

   

   

  97

  39

   

   

  87

  36

  8

  4

  1

   

   

  133

  2

  1

   

   

  49

  37

  25

  20

  2

  3

   

   

  50

  86

   

  7.4%

  36.8%

  44.1%

  10.3%

  0.7%

  0.7%

   

   

  71.3%

  28.7%

   

   

  64.0%

  26.5%

  5.9%

  2.9%

  0.7%

   

   

  97.8%

  1.5%

  0.7%

   

   

  36%

  27.2%

  18.4%

  14.7%

  1.5%

  2.1%

   

   

  36.8%

  63.2%

 

  5.2 重测信度(Test-retest Reliability)

  重测信度建立在计算InterRAI CHA项目的百分比协议来运算八个介乎内部测试和再测试之间的范围。全部分测试和再测试之间的范围都达致70%或以上的均指示出再测信度在适度的好评级。平均的协议是93.8%。

  表2重测信度吻合情度列表

   

  量表

  % 吻合情度

  Anhedonia Scale

  96.7%

  Positive Symptoms Scale

  100.0%

  Pain Scale

  86.7%

  IADL Involvement Scale (Performance)

  73.3%

  IADL Involvement Scale (Ability)

  100.0%

  ADL Long Scale

  100.0%

  Depression Rating Scale

  96.7%

  Cognitive Performance Scale

  96.7%

  平均

  93.8%

 

  5.3使用者信度(Inter-Rater Reliability)

  使用者信度由InterRAI CHA制订两个受过训练的评级者之间的八个范围的百分比计算同时56 参与者之间表现的评估。所有范围都显示,85%或以上的协议表示相互评级者信度为良好级别(表三)。平均协议为98.4%。

  表3使用者信度吻合情度列表

   

  量表

  % 吻合情度

  Anhedonia Scale

  100.0%

  Positive Symptoms Scale

  98.2%

  Pain Scale

  96.4%

  IADL Involvement Scale (Performance)

  94.6%

  IADL Involvement Scale (Ability)

  100.0%

  ADL Long Scale

  100.0%

  Depression Rating Scale

  98.2%

  Cognitive Performance Scale

  100.0%

  平均

  98.4%

 

  5.4 疼痛量表的内在一致性

  Cronbach’s alpha是计算InterRAI CHA(表四)中四个疼痛项目的同构型检验。Cronbach’s alpha的计算基于所有四个疼痛项目的数字为0.77,其中表示出痛苦的项目有足够级别的内部一致性。换言言之,所有的疼痛项目都测量出相似的特性。有趣的是,如果删除”突破疼痛”的项目,剩余的三个项目取得更好内部一致性(例如: Cronbach’s alphas = 0.87)。因此,除了疼痛外,疼痛的评分可以基于计算四个痛的项目和三个痛的项目(删除”突破疼痛”之后)来评估标准的有效性。

  表4内在一致性分析—疼痛量表

   分享:

评论

我要跟帖
发表
回复 小鸭梨
发表
//站内统计 //百度统计 //站长统计
*我要反馈: 姓    名: 邮    箱: