基于项目反应理论建模评价维持性血液透析患者生存质量水平的研究

关键词：维持性血液透析  生存质量水平  项目反应理论  KDQOL-36  肾脏康复

Keywords:item response theory  maintenance hemodialysis  quality of life  KDQOL-36  renal rehabilitation

摘要：

      摘要 目的：本研究旨在通过项目反应理论（item response theory，IRT）对维持性血液透析（maintenance hemodialysis，MHD）患者的生存质量水平进行量化评估，通过参数化模型分析KDQOL-36量表条目，为改善MHD患者生存质量提供科学依据。 方法：用肾病生存质量量表（kidney disease quality of life instrument-36，KDQOL-36）对160例MHD患者进行多中心、横断面的生存质量评估。聚焦于躯体和心理维度，分别拟合并比较多种IRT模型，筛选出拟合优度最佳的模型及拟合良好的条目进行参数化建模，最后检验其心理测量特性。 结果：本研究最终对躯体、心理维度均建立了6项条目的二参数逻辑斯蒂模型（two-parameter logistic model，2PLM）。对于躯体维度，2PLM显示出最优模型拟合（比较拟合指数CFI=0.984）和良好信度（潜在类别信度系数LCRC=0.808）；效度检验表明，潜在特质分数（θ）与生理健康评分（PCS）（P<0.01，r=0.45） 及肾病症状与问题领域（SPKD）（P<0.01，r=0.25）呈显著正相关。对于心理维度，2PLM同样显示出最优拟合（CFI=0.971）和良好信度（LCRC=0.789）；效度检验显示，θ值与心理健康评分（MCS）（P<0.01，r=0.29） 及肾病负担领域（BKD）（P<0.01，r=0.33） 呈显著正相关。 结论：本研究应用IRT成功构建了针对KDQOL-36躯体维度和心理维度的二参数逻辑斯蒂模型，模型均显示出良好的心理测量学特性（信度和效度），为评估MHD患者生存质量水平提供了参数化工具，为肾病管理决策提供量化依据。

Abstract:

      Abstract Objective： This study aimed to quantitatively assess the quality of life (QoL) in maintenance hemodialysis （MHD） patients using item response theory （IRT）， and to analyze the items of the KDQOL-36 scale via parametric modeling, to support QoL improvement strategies in this population. Method： A multicenter cross-sectional study was conducted among 160 MHD patients using the KDQOL-36 scale. Focusing on physical and mental health dimensions，optimal IRT models were selected to screen well-fitting items and establish parametric models. Psychometric properties of the final models were rigorously validated. Result： For both the physical and mental dimensions， a 6-item two-parameter logistic model （2PLM） was ultimately established. For the physical dimension， the 2PLM demonstrated the best model fit （CFI=0.984） and good reliability （LCRC=0.808）. Validity testing showed that the individual ability parameter （θ） had significant positive correlations with the physical component summary score （PCS） （P=2.49×10﹣35，r=0.45） and the symptoms and problems of kidney disease domain（SPKD） （P=1.74×10﹣12，r=0.25）. For the mental dimension， the 2PLM also showed the best model fit（CFI=0.971） and good reliability（LCRC=0.789）. Validity testing revealed significant positive correlations between θ and the mental component summary score（MCS） （P=1.91×10﹣5，r=0.29） and the burden of kidney disease domain（BKD） （P=2.43×10﹣4，r=0.33）. Conclusion： IRT-based modeling of the KDQOL-36 yielded robust two-parameter logistic models for both physical and mental dimensions, providing parametric tools for assessing the QoL levels of MHD patients and offering a quantitative basis for guiding kidney disease management.