印度人群妊娠回避意愿量表(DAP)的心理测量学评估及其在家庭规划中的应用价值

为解决印度农村地区妊娠意愿测量工具缺乏的问题，研究人员对14项妊娠回避意愿量表(DAP)进行心理测量学评估。通过Cronbach's α(0.92)、探索性因子分析和项目反应理论(IRT)验证，发现改良版DAP-13量表具有良好信效度，能显著预测避孕使用(当前aOR 1.79，未来aOR 1.88)和降低妊娠风险(aOR 0.57)，为LMIC国家生育健康研究提供新工具。

　　

在印度这个全球人口最多的国家，约有13%的已婚妇女存在未满足的避孕需求。传统上，妊娠意愿主要通过"是否想要孩子"这类二元问题进行回顾性评估，但这种方法存在明显局限：既无法捕捉人们对生育的复杂矛盾心理，又容易因回忆偏差导致高估意愿妊娠率。更棘手的是，低收入国家缺乏能前瞻性、连续量化评估妊娠回避意愿(Desire to Avoid Pregnancy, DAP)的本土化工具。

美国开发的14项DAP量表虽在欧美国家验证有效，但其跨文化适用性存疑——特别是量表包含"想到怀孕会微笑"这类可能受文化表达差异影响的条目。为此，由美国国立卫生研究院(NIH)资助的研究团队在印度马哈拉施特拉邦开展创新性研究，通过对888名农村已婚妇女的追踪调查，首次系统评估DAP量表在低收入国家的心理测量学特性。这项发表在《Contraception》的研究，为改善全球生育健康服务提供了重要循证依据。

研究采用多方法验证策略：利用18个月随访数据，通过Cronbach's α评估内部一致性；采用探索性因子分析检验量表单维性；运用项目反应理论(IRT)的partial credit模型分析条目性能；最后通过logistic回归验证DAP-13对避孕使用和妊娠结局的预测效度。所有分析均基于CHAR^M2临床试验(NCT03514914)的队列数据。

样本特征
1088名基线参与者中，887名符合分析条件（99%应答率）。人群平均DAP-13得分为2.14/4(SD=0.95)，未生育妇女得分最低(0.56)，与生育1胎(1.94)、2胎(2.60)和≥3胎(2.56)者存在显著梯度差异(p<0.001)。

心理测量学性能
反向计分的"makes me smile"条目出现负项-总分相关而被剔除。剩余13项表现出优异信度(α=0.92)，探索性因子分析支持单维模型（解释71%方差，所有条目因子负荷≥0.38）。IRT显示多数条目符合partial credit模型特征。

预测效度
每增加1分DAP-13分数：

• 当前避孕使用概率提升79%(aOR 1.79,95%CI 1.43-2.26)
• 未来18个月避孕使用概率提升88%(aOR 1.88,95%CI 1.44-2.44)
• 同期妊娠风险降低43%(aOR 0.57,95%CI 0.46-0.71)

讨论与意义
这是首个在低收入国家验证DAP量表的研究，证实改良版DAP-13能可靠捕捉印度农村妇女的妊娠回避意愿。量表展现的剂量-反应关系尤其有价值——不仅证实其构建效度，更提示临床实践中可通过分数阈值识别高风险人群。值得注意的是，"微笑"条目的文化不适应现象揭示：直接翻译的情感类条目可能无法跨文化传递相同内涵，未来研究需开发本土化表达。

该研究的现实意义在于：为评估家庭规划干预效果提供了量化工具，使政策制定者能更精准识别服务缺口。鉴于DAP分数与避孕行为的强关联性，临床工作者可将其纳入咨询决策——例如对中等分数者加强避孕指导，对高分者提供长效可逆避孕措施。这些发现为在全球范围内实现"以人为中心"的生育健康服务迈出关键一步。