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为解决匈牙利 SF-36 人口常模数据陈旧、缺乏可比性等问题，塞梅维什大学等机构的研究人员开展更新常模数据的研究，得出不同年龄、性别群体的健康差异结果。该研究为政策决策提供依据，推荐科研读者阅读。
在健康研究领域，健康相关生活质量（HRQoL[注：Health-related quality of life 的缩写，指个体在身体、心理和社会健康及功能方面的感知幸福感]）可是个关键指标，它能为卫生和社会政策决策提供重要依据。而 36 项简短健康调查问卷（SF-36[注：36-item short form health survey 的缩写，是常用的测量健康相关生活质量的通用工具]）作为测量 HRQoL 的常用工具，在多个国家都有相应的常模数据。
匈牙利也不例外，早在 1999 年就有了 SF-36 的人口常模数据（数据收集于 1997 - 1998 年）。但随着时间的推移，问题来了。这都过去几十年了，这些数据一直没更新，匈牙利的社会、经济、文化还有健康技术等方面都发生了巨大变化，老数据可能早就没法代表现在匈牙利普通民众的真实情况了，用它来评估现在民众的 HRQoL，准确性大打折扣，可用性和可比性也都受限。而且之前的研究还没报告匈牙利特定的加权系数，这让它在匈牙利本地的适用性又弱了几分。所以，更新匈牙利 SF-36 的人口常模数据迫在眉睫。
为了解决这些问题，来自塞梅维什大学博士学院和布达佩斯考文纽斯大学卫生政策系的 Alex Bató、Valentin Brodszky 和 Fanni Rencz 等研究人员，在《Health and Quality of Life Outcomes》期刊上发表了一篇名为 “Development of updated population norms for the SF-36 for Hungary and comparison with 1997–1998 norms” 的论文。他们通过研究得出了一系列新的常模数据，还发现了不同年龄、性别群体的健康状况变化，这对匈牙利的健康和社会政策决策意义重大。
研究人员为了开展这项研究，用了好几种关键技术方法。首先是在线横断面调查，在 2020 年 11 月，他们从匈牙利成年普通人群中招募了 1700 人参与调查，这些人要填写包含 SF-36v1 在内的问卷。其次是数据处理方法，他们用原始分数和特定国家分数这两种方式来计算 SF-36 的常模数据，还通过探索性因子分析得出了匈牙利特定的加权系数。最后，他们用了多种统计分析方法，像 Shapiro–Wilk 检验、Mann–Whitney 检验、Kruskal–Wallis 检验等，来分析数据、比较差异。
下面咱们来看看具体的研究结果。
样本特征
1700 名受访者完成了调查，平均年龄 47.9 ± 16.3 岁，男性占 43.7% 。样本在关键社会人口学特征上有较好的代表性，不过接受中等教育的受访者略少，住在首都的受访者略多。从这些数据可以看出，虽然样本有一定的代表性，但也存在一些小偏差。
SF-36 的心理测量属性和常模数据
在测量属性方面，研究人员发现 8 个领域都没有地板效应（指得分达到最低可能值的比例过高的情况），但在角色情感（RE）、角色身体（RP）、社会功能（SF）、身体功能（PF）和身体疼痛（BP）这 5 个领域存在天花板效应（指得分达到最高可能值的比例过高的情况）。这说明在这些方面，很多受访者都达到了满分，可能无法准确反映出他们之间的差异。8 个领域的内部一致性信度都还不错，Cronbach's alpha 值在 0.885（活力，VT）到 0.893（RE）之间。
常模数据方面，除了一般健康（GH）领域，男性在其他所有领域的 HRQoL 得分都显著更高。随着年龄增长，4 个身体领域（PF、RP、BP 和 GH）的平均原始得分下降，而 4 个心理领域中的 3 个（VT、SF 和 MH）平均原始得分有所上升。住在农村的人在除 VT 和 MH 外的所有领域得分都比住在首都或其他城镇的人低。这些结果反映出不同性别、年龄和居住地点的人群在健康状况上存在差异。
2020 年与 1997 - 1998 年常模数据的比较
对比 2020 年和 1997 - 1998 年的数据，研究人员发现，18 - 24 岁和 25 - 34 岁年龄组在 2020 年的所有 8 个领域得分都比 1997 - 1998 年低，而 65 岁及以上年龄组得分更高。从 35 - 44 岁年龄组开始，2020 年在 RP、BP、SF 和 RE 领域的得分更高。在身体功能（PF）和活力（VT）领域，几乎所有年龄组在 2020 年的 HRQoL 都比 1997 - 1998 年差。这些变化可能与社会发展、生活方式改变等多种因素有关。
标准化国家特定 PCS 和 MCS 常模分数
通过探索性因子分析，研究人员得出了匈牙利特定的 PCS 和 MCS 斜交因子得分系数。结果显示，PCS 得分随年龄增长而下降，MCS 得分随年龄增长而上升。男性在所有年龄组的 PCS 和 MCS 得分都更高，除了 45 - 54 岁年龄组，这个组女性的 MCS 得分更高。受教育程度高、没有慢性病的人 PCS 得分更高；学生的 PCS 得分高，退休人员的 MCS 得分高；单身人士的 PCS 得分高，丧偶人士的 MCS 得分高；肥胖者的 PCS 得分比正常体重者低，MCS 得分比正常体重者高。这些结果进一步揭示了不同人群在身体和心理健康方面的差异。
多元回归模型结果
多元回归模型分析发现，男性的 PCS 得分更高；年龄越大，PCS 得分越低，MCS 得分越高；小学及以下教育程度的人 PCS 得分低；退休人员的 PCS 得分比在职人员低，残疾抚恤金领取者的 PCS 得分更低，退休人员的 MCS 得分比在职人员高；低收入者的 MCS 得分比高收入者低；已婚和丧偶者的 MCS 得分比单身者高；肥胖者的 PCS 得分比正常体重者低；患有慢性病的人 PCS 和 MCS 得分都低。这些因素对健康相关生活质量的影响为进一步研究提供了方向。
综合来看，这项研究有不少重要发现。它更新了匈牙利 SF-36 的人口常模数据，让我们能更准确地评估匈牙利民众的健康相关生活质量。研究发现年轻成年人（18 - 24 岁和 25 - 34 岁）在 2020 年的 HRQoL 比 1997 - 1998 年更差，这可能与社会环境变化、生活方式改变等多种因素有关。随着年龄增长，心理健康状况有所改善，但具体原因还需要进一步研究。
不过，这项研究也有一些局限性。数据是在 COVID-19 大流行期间收集的，可能会影响民众的 HRQoL；在线面板数据收集方法可能存在选择偏差，比如参与调查的人可能健康状况本来就更好，而且可能会遗漏没有网络接入的人群；使用特定国家的因子得分系数可能会限制与其他国家研究的比较。但研究人员也报告了原始分数，这在一定程度上还能进行国际比较。
总体而言，这项研究为匈牙利的健康和社会政策决策提供了有价值的参考，让决策者能更了解民众的健康状况，制定更合适的政策。它也为临床应用中使用 SF-36 提供了有用的参考点，医生可以将患者的详细反应、领域和总结分数与年龄和性别匹配的普通人群进行比较，更好地评估患者的健康状况。未来还需要更多研究来深入了解导致年轻成年人口 HRQoL 下降的因素，进一步完善对健康相关生活质量的研究。
