《Discover Public Health》：Rasch analysis of an intimate partner violence tool for healthcare students
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摘要专业翻译
背景：亲密伴侣暴力（Intimate Partner Violence, IPV）是一项重大的公共卫生问题，医疗保健专业人员在识别和支持经历IPV的个体方面处于独特位置。然而，研究揭示了医疗保健专业人员在应对IPV方面的准备度存在差距。医师管理亲
摘要专业翻译
背景：亲密伴侣暴力（Intimate Partner Violence, IPV）是一项重大的公共卫生问题，医疗保健专业人员在识别和支持经历IPV的个体方面处于独特位置。然而，研究揭示了医疗保健专业人员在应对IPV方面的准备度存在差距。医师管理亲密伴侣暴力准备度调查（Physician Readiness to Manage Intimate Partner Violence Survey, PREMIS）是一种用于评估临床准备度的已验证工具，但其在学生群体中的应用仍未被充分探索。
目的：本研究旨在使用Rasch等级量表模型（Rasch Rating Scale Model），评估PREMIS中感知准备度（Perceived Preparation, PP）和感知知识（Perceived Knowledge, PK）分量表的心理测量学特性。
方法：来自某学术医疗中心医学、护理、药学及口腔医学专业的381名学生参与了一项与IPV相关的跨专业教育活动，并完成了PREMIS工具的改编版本。排除完全无应答的受访者后，共纳入307名学生。Rasch分析分别评估了PP和PK分量表的单维性、项目拟合、等级量表功能、项目难度及个体能力，并检验了不同专业群体和性别间的差异项目功能（Differential Item Functioning, DIF）。
结果：Rasch分析支持PP和PK分量表的单维性。大多数项目表现出可接受的拟合统计量。在合并两个最低类别后，等级量表功能良好。项目难度各异，能够有效区分学生的准备度水平，但在较高能力水平上区分度有所降低。未发现任何项目在不同专业群体或性别间存在偏倚。
结论：研究结果支持PREMIS的PP和PK分量表在医学生群体中使用的效度证据。在学生群体中验证该工具，为评估IPV教育及制定跨医疗保健学科改善IPV准备度的干预措施奠定了基础。
论文解读
一、研究背景与问题提出
亲密伴侣暴力（Intimate Partner Violence, IPV）被定义为由现任或前任亲密伴侣实施的躯体暴力、性暴力、心理攻击、跟踪或经济虐待，是一项重大的公共卫生问题。在美国，约41%的女性和26%的男性一生中曾经历过亲密伴侣实施的接触性性暴力、躯体暴力或跟踪，对其健康与福祉产生深远影响。IPV与多种不良健康结局相关，包括生活质量下降、重度抑郁障碍、焦虑、自伤、HIV/AIDS、流产、宫颈癌、心血管疾病，以及凶杀和自杀风险升高。
鉴于经历IPV的个体频繁使用医疗服务，医疗机构为早期识别和干预提供了重要机会。美国预防服务工作组推荐在医疗保健中进行常规IPV筛查，尤其针对育龄期患者。然而，实际实施情况在各临床学科间并不一致，一个常见障碍是医疗保健专业人员准备不足，包括培训有限、应对IPV信心不足以及对最佳实践理解不够。这一实施缺口构成了识别和帮助弱势个体的关键错失机会。
可靠且有效的测量工具对于评估IPV培训缺口及评价培训和教育举措的效果至关重要。医师管理亲密伴侣暴力准备度调查（Physician Readiness to Manage Intimate Partner Violence Survey, PREMIS）正是为此目的而设计，最初面向医师开发，评估影响IPV临床实践的关键领域。该工具随后被改编用于希腊医师、药师及医疗保健专业学生等群体。然而，PREMIS的原始及改编版本此前均采用基于经典测量理论（Classical Test Theory, CTT）的探索性和验证性因素分析进行评估，该方法存在固有局限性。Rasch模型则规定特定反应的概率取决于单一人员参数和单一项目参数，当数据拟合该模型时，支持人员和项目的恒定比较，并产生等距水平的测量。Rasch分析可评估单维性、局部独立性和跨亚组不变性，且不假设反应类别等距，而是使用logit将有序反应转换为等距水平测量。此外，Rasch分析还能评估测量不变性，即项目是否在不同群体间等效运作，这对于旨在跨多元医疗保健学科使用的工具至关重要。由于PREMIS最初为医师开发，尚不清楚感知准备度和感知知识的测量在其他医疗保健专业间是否具有不变性。此前尚未对PREMIS进行过Rasch分析的心理测量学评估。
医疗保健教育的现状在培养未来专业人员应对这一挑战性问题上常存在不一致。虽然课程中常包含吸烟戒断或糖尿病管理等其他公共卫生问题的充分培训，但IPV教育在不同健康学科间差异很大，有时甚少甚至缺失。鉴于IPV的高患病率和严重性以及受害者面临的即时风险，在学生进入实践前为其配备必要的知识、技能和态度至关重要。因此，本研究的主要目的是在多元学科的医学生样本中，使用Rasch分析评估PREMIS的感知准备度（PP）和感知知识（PK）分量表的心理测量学特性。
二、研究设计与关键方法
研究人员在某学术医疗中心开展了一项横断面研究。样本由381名医疗保健专业学生（包括医学、护理、药学及口腔医学专业）组成，这些学生参与了一项与IPV相关的跨专业教育活动。该活动为一次面对面互动模拟课程，学生需经历IPV受害者的模拟情境，处理住房、儿童保育和医疗保健等问题。模拟结束后，学生进入汇报环节，随后扫描二维码完成在线调查。研究经机构审查委员会批准（24x-064）。
研究人员使用了改编版PREMIS工具，该改编针对尚未参与独立临床实践的学生群体及其不同工作环境进行了调整。工具包含90个项目，涵盖四个领域，但本研究仅分析PP和PK两个分量表，排除了意见量表和实际知识量表，并删除了涉及儿童或老人虐待的4个项目（PP和PK各2个）。最终分析中，PP分量表含10个项目，PK分量表初始含14个项目。
数据分析采用Andrich等级量表模型（Rating Scale Model, RSM），使用Winsteps软件（版本5.6.0.0）分别对PP和PK分量表进行校准。选择RSM是因为每个分量表内的所有项目共享相同的李克特式反应格式。研究评估了以下方面：项目拟合统计量（Infit和Outfit均方统计量，MNSQ）、单维性（通过项目残差的Rasch主成分分析）、局部项目独立性（通过Yen's Q3残差相关）、等级量表功能、项目难度、人员能力、项目与人员分离指数及信度，并绘制了Wright-Andrich人员-项目图。此外，进行了差异项目功能（Differential Item Functioning, DIF）分析，比较是否需要常规进行体格检查的专业组（医学和护理，n=205）与不需要的专业组（药学和口腔医学，n=102），以及按性别比较（排除1名选择"不愿透露"的参与者，剩余306人）。
三、研究结果
感知准备度分量表
模型-数据拟合：10个项目的Infit MNSQ均值为0.99（SD=0.12），范围0.84至1.16；Outfit MNSQ均值为1.00（SD=0.13），范围0.85至1.25，所有项目均表现出可接受的拟合统计量。残差主成分分析显示第一残差对比的特征值为1.94，低于2.0，占总方差的6.9%，而Rasch测量解释了64.3%的总方差，支持10项PP分量表的单维性。一对项目被标记为潜在局部依赖，但因其测量概念上不同的方面而被保留。
等级量表功能：初始分析发现7点量表未最优运作——类别1和类别2之间的平均人员测量未单调递增，且类别1的Outfit MNSQ（2.07）超过可接受阈值。研究人员将类别1和2合并后重新分析，修订后的6类别量表功能正常。
项目难度估计：项目难度以0.00 logit为中心（SD=0.28），范围-0.51至0.33。最难认可的项目涉及高级干预技能，如制定安全计划（Q7）、评估改变准备度（Q4）和评估致命性（Q5）；最容易的反映基础任务，如识别IPV指标（Q3）和履行报告要求（Q10）。项目分离指数为3.40，项目分离信度为0.92。
人员能力估计：人员分离指数为3.26，人员分离信度为0.91。
Wright-Andrich人员-项目图：人员位置普遍高于项目位置，表明项目较好地覆盖了感知准备度的低至中范围，但在高端的覆盖有限。9.77%的学生在10项PP分量表上选择了最高类别。
DIF结果：未发现任何项目基于体格检查要求或性别表现出偏倚。
感知知识分量表
模型-数据拟合：初始分析识别出两个项目拟合统计量不可接受——项目8（Infit和Outfit均为1.83）和项目14（Infit和Outfit均为0.42/0.43）。项目8涉及"IPV与妊娠的关系"，属于核心构念的外围主题；项目14（"为经历IPV的患者确定危险"）与保留的项目15（"与IPV受害者制定安全计划"）实质性重叠。这两个项目在统计和概念上均被证明应予以删除。重新分析剩余12个项目后，所有项目均表现出可接受的拟合。Infit MNSQ均值为0.99（SD=0.18），范围0.79至1.34；Outfit MNSQ均值为1.00（SD=0.18），范围0.79至1.34。残差主成分分析中第一残差对比的特征值（2.13）略超2.0，但仅占总方差的6.1%，Rasch测量解释了65.7%的方差。对立项目簇之间的人员测量的去衰减相关范围为0.89至1.00，两簇间相关为0.90，表明项目子集以等效方式排列人员并测量共同潜在特质，支持12项PK分量表的单维性。一对项目（Q11和Q12）被标记为潜在依赖，但因测量概念上独立的方面而被保留。
等级量表功能：初始7点量表存在与PP分量表类似的问题——两个最低类别的平均测量非单调，类别1的Outfit MNSQ（2.12）过高。合并类别1和2后，6点量表经重新评估确认其心理测量学充分性。
项目难度估计：项目难度以0.00 logit为中心（SD=0.42），范围-0.75至0.54。最难的项目涉及专业或程序性知识，如如何记录IPV（Q5）和转介资源（Q6）；最容易的反映基础理解，如受害者为何可能不披露IPV（Q11）和自身在检测IPV中的角色（Q12）。项目分离指数为5.12，项目分离信度为0.96。
人员能力估计：人员分离指数为3.11，人员分离信度为0.91。
Wright-Andrich人员-项目图：人员位置普遍高于项目位置，表明对感知知识的低至中范围有良好覆盖，但高端项目覆盖有限。14.01%的学生选择了最高类别，可能限制量表在区分知识最丰富参与者方面的敏感性。
DIF结果：PK项目在不同体格检查要求组和性别间均等效运作，未发现测量偏倚。
四、讨论与结论
研究结果表明，PP和PK分量表的大多数项目拟合可接受，项目对测量预期潜在特质做出了有意义的贡献。然而，量表在较高能力水平上区分度降低——PP和PK分量表分别有9.77%和14.01%的学生选择最高类别，表明当前项目集可能无法充分区分自我评估的IPV相关准备度和知识水平最高的学生。研究人员建议增加校准在更高难度水平的项目，以改善工具测量完整谱系的能力。尽管存在天花板效应，但比例适中，不排除分量表用于测量感知准备度的使用，但在预期得分较高的样本中应谨慎解读结果。
值得注意的是，PP和PK分量表在体格检查责任和性别方面均未表现出测量偏倚，表明PREMIS可可靠地改编用于不同医学生群体。然而，样本不允许在个别健康专业间进行更精细的比较，未来需要更大且更平衡的样本以检验跨特定学科的测量不变性。
此外，6类别李克特量表比传统7类别格式表现出更优的心理测量学性能，表明减少反应选项可能提高测量精度。由于原始PREMIS仅对极端类别提供描述性标签，参与者可能对中间量表点解读不一致。未来研究应检验为所有反应类别添加描述性锚点是否能提高反应清晰度和效度。
综合而言，研究建议面向学生的精细化PREMIS应使用10项PP量表、12项PK量表、6类别反应格式并为每个类别提供描述性锚点，同时向两个分量表添加更高难度的项目，以产生更能检测学生准备度和知识高端差异的工具，从而对教育效果更敏感。
本研究的局限性包括：自我报告测量可能引入社会期望偏倚；单中心研究限制了普遍性；少量项目对被标记为潜在局部依赖，信度和分离估计可能略微乐观；仅获得培训后调查数据，无法进行前后比较以了解PP和PK的潜在变化。
研究结论指出，本研究为PREMIS感知准备度和感知知识分量表在评估医学生IPV相关准备度方面的效用提供了初步支持。通过使用Rasch分析证明可接受的心理测量学特性，研究凸显了这些分量表作为课程开发、干预评估以及最终改善医疗保健对IPV应对的工具潜力。
