《Journal of Multidisciplinary Healthcare》：Cross-Cultural Adaptation and Validation of the Chinese Version of the Exercise Adherence Rating Scale (EARS) in Older Patients with Urinary Incontinence After Prostate Cancer Surgery
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背景：依从性是根治性前列腺切除术后规定的盆底肌训练有效性的核心，但在中国老年患者中，评估家庭运动依从性的标准化工具有限。运动依从性量表（Exercise Adherence Rating Scale, EARS）是一种简短的患者报告依从性行为测量工具。本研究旨
背景：依从性是根治性前列腺切除术后规定的盆底肌训练有效性的核心，但在中国老年患者中，评估家庭运动依从性的标准化工具有限。运动依从性量表（Exercise Adherence Rating Scale, EARS）是一种简短的患者报告依从性行为测量工具。本研究旨在对EARS进行中文版跨文化调适，并在前列腺癌术后尿失禁老年患者中评估其信效度。
方法：研究人员通过正向翻译、回译、多学科专家评审和预试验对EARS进行翻译和跨文化调适。在177例前列腺癌术后尿失禁老年患者中评估心理测量学特性。分别使用内容效度指数和针对有序分类数据的验证性因子分析评估内容效度和结构效度。采用Cronbach’s α、奇偶分半信度和30名参与者的两周重测信度评估信度。Pearson相关分析用于检验补充原因条目与六条目依从性得分之间的关联。
结果：六条目量表总分的均值为15.71±5.92。条目水平内容效度指数范围为0.883~1.000，平均量表水平内容效度指数为0.990。预设的单因子模型拟合良好：比较拟合指数=1.000，Tucker-Lewis指数=1.013，近似误差均方根=0.000（90%置信区间，0.000~0.101），标准化均方根残差=0.036。标准化因子载荷范围为0.355~0.872（均P<0.001）。内部一致性和分半信度可接受（Cronbach’s α=0.787；Spearman-Brown系数=0.811），重测信度良好（组内相关系数=0.879；95%置信区间，0.762~0.940；P<0.001）。信心、感知的健康益处和愉悦感与依从性的相关性最强（r=0.448~0.554；均P<0.01）。
结论：EARS-C在本单中心样本中显示出满意的内容效度、可接受的内部一致性、良好的重复性和对原始单因子结构的支持。这些发现支持其用于评估自我报告的运动依从性，同时独立的多中心确认正在进行中。
前列腺癌是男性健康的主要威胁，根治性前列腺切除术是局限性前列腺癌的常见治疗方法，但术后尿失禁常见，可导致皮炎、感染，并显著降低生活质量与社会功能。临床指南推荐盆底肌训练（pelvic floor muscle training, PFMT）用于术后尿失禁，规律训练可加速控尿恢复，但效果部分取决于患者能否坚持执行规定方案。既往中国研究显示前列腺术后PFMT依从性有限，因此需要标准化评估工具来支持针对性康复。然而，现有评估方法存在重要局限：运动日记等自我报告易受回忆和自我呈现偏倚影响，且各研究间缺乏标准化；数字化或应用程序监测可能不便于部分老年患者持续使用。因此，临床上需要一种简短、标准化、不受疾病条件限制、针对规定家庭运动的患者报告工具。EARS由Newman-Beinart等人于2017年开发，专门用于测量规定家庭运动的依从性，简短且标准化，将六条目依从性结构与关于依从或不依从原因的补充问题分开，并已在多个人群中进行跨文化评估。但尚无中文版在老年前列腺癌术后尿失禁患者中建立。因此，开展跨文化调适和信效度检验十分必要。
本研究获得原作者授权，遵循Guillemin的指南和Brislin的回译模型，经过正向翻译、回译、多学科专家评审和预试验四个阶段，形成中文版EARS（EARS-C）。随后在2024年9月至2025年3月于上海长海医院尿失禁护理门诊，采用便利抽样纳入177例老年前列腺癌术后尿失禁患者进行心理测量学评估，其中30例完成两周后重测。最终得出：EARS-C内容效度满意、内部一致性可接受、重测信度良好，并支持原始单因子结构。重要意义在于提供了首个针对该人群的中文版EARS，可用于临床和研究中评估自我报告的运动依从性，并为多学科康复应用奠定基础。
关键技术方法：研究人员采用正向翻译与回译、多学科专家评审和预试验进行跨文化调适；通过内容效度指数（item-level content validity index, I-CVI；scale-level content validity index, S-CVI/Ave）评价内容效度；针对有序分类数据，使用验证性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA）检验预设单因子结构；采用Cronbach’s α和Spe
