孕前保健健康素养量表土耳其版本的跨文化适应与心理测量学特性验证

本研究针对土耳其缺乏有效评估工具的问题，开展了孕前保健健康素养量表(HLSPC)的土耳其版本信效度研究。通过在线调查246名育龄人群，验证性因子分析(CFA)显示量表六因子结构稳定(χ2/df=1.98, CFI=0.93, RMSEA=0.05)，总量表Cronbach's α系数达0.86，知识量表KR-20为0.66。该研究为土耳其孕前健康干预提供了科学评估工具。

　　

在当今全球公共卫生领域，健康素养(Health Literacy)已成为衡量个体健康管理水平的关键指标。它不仅仅指阅读健康信息的能力，更强调人们获取、理解、评估和应用健康信息的知识、动机和能力，从而做出明智的健康决策。根据世界卫生组织的定义，健康素养是影响健康结局的重要决定因素，而性别、年龄、教育水平、社会经济状况和居住地等因素都会显著影响个体的健康素养水平。尽管各国情况存在差异，但全球范围内的健康素养普遍偏低，这已成为一个重要的公共卫生问题。

土耳其作为一个人口大国，其医疗卫生服务使用率相当高。根据土耳其卫生部2023年健康统计年鉴，全国医师就诊量接近9.74亿人次，这表明民众与医疗卫生服务有着密切的接触。然而，在孕产妇健康方面，土耳其仍面临挑战：孕产妇死亡率为每10万活产13.5例，新生儿死亡率为每千活产6.0例。这些数据提示，孕产妇和儿童健康仍是需要重点关注的公共卫生领域。

女性作为公共卫生的关键人群，其健康决策不仅影响自身福祉，还关系到家庭和后代健康。由于怀孕和分娩等生理过程，女性面临特定的健康风险，提高其健康素养显得尤为重要。特别是在孕前和产前时期，低健康素养与产前保健延迟或不足、危险行为以及不良母婴健康结局相关。相反，较高的健康素养则有助于及时获得医疗卫生服务、改善自我管理能力，并促进健康行为，如适当使用维生素、母乳喂养、戒烟和药物依从性等。研究还表明，高健康素养与改善营养、增加体力活动以及更好的新生儿结局相关。

因此，提高孕前期的健康素养对于评估和降低母婴健康的短期和长期风险至关重要。然而，评估这一时期育龄男女需求的工具普遍不足。土耳其卫生部2024-2028年战略计划将提高医疗卫生质量、加强健康素养和改善母婴健康结局作为优先事项。尽管有这些努力，土耳其仍缺乏有效评估育龄男女孕前健康素养的工具，这限制了对目标人群的精准干预。

在这种情况下，由日本研究人员Suto等人于2021年开发的孕前保健健康素养量表(Health Literacy Scale for Preconception Care, HLSPC)引起了研究人员的关注。该量表能够评估育龄男女与孕前保健相关的知识和技能，有助于在初级保健和公共卫生环境中评估干预措施的效果。本研究旨在将HLSPC翻译成土耳其语，并在土耳其育龄人群中对其进行心理测量学评估。

为了开展这项研究，研究团队采用方法学研究设计，于2023年10月至2024年4月期间通过在线方式收集数据。研究共纳入246名参与者，入选标准包括年龄18-49岁、未经历自然或手术绝经、本人或伴侣未怀孕。数据收集工具包括描述性信息表和HLSPC量表。HLSPC量表由两部分组成：第一部分是"孕前保健健康素养行为与技能量表"，涵盖健康素养的四个能力领域（获取、理解、评估和应用健康信息），包含6个因子17个条目，采用4点Likert量表计分；第二部分是"孕前保健知识量表"，包含13个多项选择题，回答正确计1分，错误计0分。

研究过程中，团队首先进行了语言效度验证，由两名英语语言文学专家独立翻译量表，然后进行回译和专家评审。内容效度通过Polit和Beck方法评估，项目水平内容效度指数(Item-Level Content Validity Index, I-CVI)在0.90-1.00之间，量表水平内容效度指数(Scale-Level Content Validity Index/Average, S-CVI/Ave)为0.98。随后进行了小规模预试验，确保量表的语言清晰度。数据分析采用SPSS 26和AMOS 23软件，进行了验证性因子分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)、内部一致性检验和重测信度分析等多种统计方法。

内容效度

根据Polit和Beck方法评估的内容效度显示，I-CVI值在0.90-1.00之间。S-CVI/UA为0.82，S-CVI/Ave为0.98。Kendall's W一致性系数为0.20，显著性水平p<0.001。

结构效度

研究中，KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验值为0.82，Bartlett球形检验结果为χ²=1470.11，p<0.001。CFA图示结果显示，量表的拟合优度指数为：χ²=200.67(p<0.001)，χ²/df=1.98。GFI(Goodness-of-Fit Index)为0.92，CFI(Comparative Fit Index)为0.93，AGFI(Adjusted Goodness-of-Fit Index)为0.89，NFI(Normed Fit Index)为0.88，RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation)为0.05。

通过CFA检验量表中潜在变量的因子载荷和显著性，发现所有变量的因子载荷在0.33-0.87之间，对量表有显著贡献(t值范围：4.81-11.96；p<0.001)。

信度分析

量表中各条目的因子载荷均高于0.30，且数值超过0.20。所有条目均具有统计学显著的因子载荷(p<0.001)，这支持了模型与数据的拟合度。因此，量表中没有删除任何条目。此外，在量表总分和子维度上，下27%组与上27%组之间观察到统计学显著差异(p<0.001)。

Cronbach's α信度系数和分半检验一致性结果

量表总Cronbach's α值为0.86，而子维度的Cronbach's α值分别为：F1:0.58，F2:0.74，F3:0.80，F4:0.65，F5:0.76，F6:0.71。在量表高分组和低分组进行的分析中，每个因子在组间均观察到显著差异(p<0.001)。

条目-总分和子量表相关性

为评估研究中使用的量表的效度和信度，检验了条目-条目相关性、校正后的条目-总分相关性、子量表间相关性以及子量表-总分相关性。量表条目间的相关系数在0.01-0.65之间；校正后的条目-总分相关性在0.23-0.60之间；子量表间的相关系数在0.20-0.55之间；子量表与总量表得分间的相关系数在0.42-0.79之间。

重测分析

在HLSPC的重测测量评估中，12个条目在两次测量间存在强相关性(r≥0.70)且显著(p<0.001)，而其余5个条目存在中度相关性(r=0.30-0.69)且显著(p<0.05/p<0.001)。

"孕前保健知识量表"部分的效度和信度结果

条目难度分析结果显示，两个条目（条目3和4）较难(p(J)≤0.29）。一个条目（条目11）难度中等(p(J)=0.30-0.49)，三个条目（条目1、2和12）较易(p(J)=0.50-0.69)，七个条目（条目5、6、7、8、9、10和13）非常容易(p(J)=0.70-1)。评估条目区分度指数时，10个条目被归类为非常好(r(jx)≥0.40)，2个条目可接受(r(jx)=0.30-0.39)，1个条目较弱(r(jx)≤0.19)。使用KR-20(Kuder Richardson-20)方法评估HLSPC的信度分析，KR-20值确定为0.66。

本研究成功对Suto等人开发的HLSPC进行了土耳其语版本的效度和信度适应。通过一阶多因子验证性因子分析确认了"孕前保健健康素养行为与技能量表"部分的6因子17条目结构。拟合指数处于可接受水平。所有条目均具有可接受的t值、因子载荷、27%高低组比较、Cronbach's α信度系数和重测一致性值。对于"孕前保健知识量表"部分，条目难度指数、条目区分度指数和KR-20信度系数值也处于可接受范围内。该量表由两部分组成，被确定是适用于土耳其文化背景的有效且可靠的工具。

该量表评估育龄期（18-49岁）个体孕前期的知识和行为，其条目数量有限有助于便用。然而，本研究的一个局限性是样本中男性参与者数量较少。HLSPC旨在评估育龄期个体的孕前健康素养。然而，当前研究中男性参与者的有限代表性可能会限制研究结果的普适性，特别是对男性的适用性。未来的研究应力求招募性别更平衡的样本，以更好地了解男性如何看待和参与孕前健康行为。此外，建议进行进一步的验证研究，以检验HLSPC在更多样化人群中的心理测量学特性，包括农村地区个体、不同教育水平和社会经济背景的个体。此类研究将有助于更全面地了解量表的跨文化适应性。而且，纵向研究可以探索以HLSPC衡量的孕前健康素养如何演变并影响实际妊娠结局和健康行为。

本研究根据专家判断，采用Polit和Beck提出的方法评估了量表的内容效度。I-CVI值在0.90-1.00之间，表明每个条目都被专家小组认为高度相关。此外，S-CVI/UA值为0.82，S-CVI/Ave值为0.98，表明土耳其语版本量表具有强大的整体内容效度。这些发现超过了Almanasreh等人和Polit与Beck建议的阈值，支持了量表的内容效度。尽管Kendall's W一致性系数相对较低（0.20），但其统计学显著性(p<0.001)表明专家间存在有意义但有限的一致性水平。基于这些结果，未对量表条目进行修改。

量表实现其预期目的的程度决定了其效度，可以使用多种方法评估量表的效度。因子分析可能不适用于每个数据集。数据集的因子分析适用性使用KMO系数和Bartlett球形检验进行评估。KMO系数用于确定研究中的样本量是否足以进行因子分析。与Bartlett检验不同，KMO是一种度量而非统计检验。KMO值越接近1表明充分性极佳，而低于0.50则不可接受。具体而言，KMO值在0.90以上为极佳，0.80以上为很好，0.70和0.60为中等，0.50为差。Bartlett球形检验基于正态性假设评估数据是否适合因子分析。显著的检验统计量表明数据矩阵满足因子分析所需的正态性假设。此外，为Bartlett检验计算的显著卡方统计量被视为分数正态性的证据。本研究的发现（KMO=0.82；χ²=1470.11；p<0.001）表明数据集满足因子分析的标准。

验证性因子分析是结构方程模型的一种类型，被认为是一种独立的研究方法，并作为探索性因子分析的扩展，用于评估数据的潜在结构。虽然探索性因子分析主要通过识别潜在结构来生成假设，但验证性因子分析则检验已识别因子之间的关系是否充分、哪些变量与哪些因子相关、因子是否独立以及因子是否充分解释模型。在量表开发研究中，用验证性因子分析验证通过探索性因子分析得到的测量模型对于确保量表的构念效度至关重要。对于验证性因子分析中模型拟合度的解释，需考虑条目的t值、因子载荷和拟合优度指数。模型中每个条目的t值应高于1.96。根据Harrington的观点，因子载荷不应低于0.30。因子载荷的解释如下：0.71及以上：优秀；0.63：很好；0.55：良好；0.45：一般/可接受；0.32：弱。文献中报道的通过验证性因子分析得到的拟合优度指数的可接受值如下：χ²的p>0.05，χ²/df<5，AGFI≥0.85，CFI>0.90，GFI>0.90，RMSEA<0.08，NFI>0.90。

当通过验证性因子分析评估模型拟合度时，获得的拟合指数表明模型具有可接受的充分性（χ²=200.676，df=101，p<0.001；GFI=0.92，CFI=0.93，AGFI=0.89，NFI=0.88，RMSEA=0.05）。尽管卡方检验具有统计学显著性，提示模型与观测数据可能存在差异，但已知该检验对样本量非常敏感。因此，模型拟合度的评估依赖于多个指数，这些指数一致支持模型的结构效度。这些发现证实了原始量表的六因子结构在土耳其语版本中得以保留，并提供了一个有效且有意义的构念。

量表中潜在变量的因子载荷在0.33-0.87之间，而在原始研究中，因子载荷在0.49-0.96之间。所有条目的t值均高于4.81。在评估低27%组和高27%组的发现时，观察到在子维度和总量表上，低分参与者与高分参与者能够被显著区分。量表条目的t值、因子载荷和拟合指数均良好且可接受。这些结果表明模型充分解释了预期的构念。

信度指的是测验或量表准确反映其旨在测量的概念构念的能力，当应用于不同环境、不同时间以及来自同一总体的不同样本时，能产生一致的结果。对于Likert式量表，信度系数高于0.70被认为是可接受的，但希望该值尽可能接近1.00。Cronbach's α系数在0.80-1.00之间表示高信度，0.60-0.80表示中等信度，0.40-0.60表示低信度，0.00-0.40表示量表不可靠。在本研究中，F3子维度和总量表的Cronbach's α值与原始量表相似（F1:0.90；F2:0.85；F3:0.82；F4:0.85；F5:0.82；F6:0.82；总量表:0.91），显示出高信度。然而，F1子维度显示出低信度，而F2、F4、F5和F6子维度显示出中等信度。这些发现表明量表总体上具有可接受的信度，但其子维度间存在变异性。

仅评估个体关于孕前期的知识是不够的。评估他们在此期间的知识和行为可以更全面地了解他们的孕前需求。HLSPC涵盖六个子维度——适当医学检查、合理营养、应对压力、健康体重、生活在安全环境中和疫苗接种——这增强了其实用性。通过在这些维度上同时评估知识和行为，该量表允许对个体孕前期需求进行多维评估。HLSPC在临床和公共卫生环境中可以是一个有价值的工具。通过识别与孕前保健相关的知识和行为差距，HLSPC有助于设计基于需求的教育干预措施。它可用于初级卫生保健服务和社区健康中心，以筛查女性、男性个体或夫妇，指导量身定制的咨询。此外，其简洁、清晰、易于理解的结构使其能够整合到常规健康筛查或数字健康平台中，以提高对孕前保健的认识。

研究中获得的条目-条目、条目-总分和子量表间相关系数支持量表的结构效度。校正后的条目-总分相关性在0.23-0.60之间，表明条目充分代表了整体构念。此外，子量表与总分之间的中度正相关表明量表具有连贯统一的结构。

重测技术评估测量工具随时间的一致性。相关系数达到或超过0.70通常表明良好的重测信度。在本研究中，相关分析显示两次测量之间存在强且显著的正相关。这一发现证实了该测量工具具有高信度。

条目难度指数反映了测量工具中某个条目对受访者而言的挑战程度。通常期望条目难度指数值达到0.50或更高，尽管这并不总是理想的。如本研究确定的，测量工具中包含不同难度水平的条目是可取的，因为这确保了平衡的评估并支持测量工具的效度。条目区分度指数反映了测量工具中某个条目区分答对者和答错者的能力。指数越接近1表示区分度越高。在本研究中，量表中12个条目在区分度方面被确定为可接受或优秀，证实了该量表是有效的测量工具。确定内部一致性信度最常用的方法之一是KR-20方法。该方法估计所有条目彼此之间以及与整个量表的内部一致性。KR-20得分≥0.60被认为是可靠测量工具的标志。在本研究中，KR-20值为0.66，证实了该测量工具是可靠的。

在解释本研究结果时，应考虑几个局限性。首先，数据通过在线调查收集，这可能将参与者限制为有互联网接入和数字素养的个体。这可能导致抽样偏差，从而限制研究结果的普适性。其次，尽管样本量对于因子分析是足够的，但大多数参与者是女性，男性参与相对较少。这可能会影响量表在不同性别间的效度。在未来的研究中，建议在男性、农村地区以及不同文化背景中检验量表的效度。

总之，土耳其版本的HLSPC——包括6因子17条目的"孕前保健健康素养行为与技能量表"和13条目的"孕前保健知识量表"——可以作为评估土耳其人群孕前健康素养的有效且可靠的测量工具。使用该量表将使医疗卫生专业人员和研究人员能够评估土耳其人群孕前保健相关健康素养的现状。它还将有助于风险评估以及旨在促进行为改变的教育、护理和干预计划的制定。