基于慢性病患者的中医生命质量评价量表、六维健康调查简表第一版和三水平五维健康量表结果比较研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0806

中国全科医学 ›› 2023, Vol. 26 ›› Issue (25): 3096-3103.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0806

基于慢性病患者的中医生命质量评价量表、六维健康调查简表第一版和三水平五维健康量表结果比较研究

王葳¹^,², 谢诗桐³^,⁴, 周佳孟¹^,², 潘婕¹^,², 朱文涛¹^,²^,^*()

1．100029　北京市，北京中医药大学管理学院
2．100029　北京市，北京中医药大学中药药物经济学评价研究所
3．300072　天津市，天津大学药物科学与技术学院
4．L8S4L8　加拿大汉密尔顿，加拿大麦克马斯特大学健康证据、方法与影响系

收稿日期:2022-12-22 修回日期:2023-04-11 出版日期:2023-09-05 发布日期:2023-04-27
通讯作者: 朱文涛
作者贡献：王葳、谢诗桐提出研究思路，分析研究数据，撰写论文；周佳孟、潘婕整理和分析研究数据，对分析结果进行二次验证；朱文涛提供文章原始数据，监督和指导论文写作，对文章负责。
基金资助:
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2020-JYB-ZDGG-072); 中华中医药学会团体标准项目(T/CACM1372-2021)

Comparison of the CQ-11D, SF-6Dv1 and EQ-5D-3L Contemporaneous Utility Scores in Patients with Chronic Disease

WANG Wei¹^,², XIE Shitong³^,⁴, ZHOU Jiameng¹^,², PAN Jie¹^,², ZHU Wentao¹^,²^,^*()

1. School of Management, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China
2. Institute of Pharmacoeconomic Evaluation of Traditional Chinese Medicine, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China
3. School of Pharmaceutical Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300072, China
4. Department of Health Research Methods, Evidence & Impact, McMaster University, Hamilton L8S4L8, Canada

Received:2022-12-22 Revised:2023-04-11 Published:2023-09-05 Online:2023-04-27
Contact: ZHU Wentao

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摘要/Abstract

摘要： 背景我国慢性病患者逐年增加，健康相关生命质量是评价慢性病预防和治疗效果的重要指标，选择合适的慢性病患者健康相关生命质量测量工具有重要意义。目的评估中医生命质量评价量表（CQ-11D）、六维健康调查简表第一版（SF-6Dv1）和三水平五维健康量表（EQ-5D-3L）测量慢性病患者健康效用值的效度、一致性和相关性，探索较适用于慢性病患者的量表。方法根据中国人口的性别及年龄比例进行配额抽样，2021年2—4月，在华北、东北、华东、华中、西南、西北及华南7个地理区域展开调查，每个分区选取2~6个具有代表性的省、自治区及直辖市（共28个），采用"面对面"调查的方式收集受访者的基本信息与患慢性病情况，并依次收集CQ-11D、SF-6Dv1和EQ-5D-3L的自报结果，从中筛选慢性病患者，对3个量表的效用值测量结果进行分析，采用Bland-Altman图和组内相关系数（ICC）分析3个量表的一致性和相关性，并使用Kruskal-Wallis H检验对性别和年龄进行单因素分析。结果研究共纳入692例慢性病患者，CQ-11D、SF-6Dv1和EQ-5D-3L测量总体慢性病患者的效用均值分别为（0.855±0.168）、（0.793±0.132）和（0.876±0.136）。患病人数前三的慢性病分别为高血压（n=275）、关节炎（n=128）和高脂血症（n=124）。直方图显示EQ-5D-3L具有明显的天花板效应，CQ-11D分布范围更广泛；Bland-Altman图显示3个量表间的一致性相对较好，95%一致性区间（LOA）内的点均在95%左右；CQ-11D与视觉模拟评分（VAS）的相关性最高（P<0.001），3个量表间的ICC范围为0.528~0.625，显示出中等水平的相关性（P<0.001），其中Bland-Altman图和ICC分析结果均显示SF-6Dv1与EQ-5D-3L的一致性最好。对3种不同慢性病的亚组分析结果与上述总样本结果相似。单因素分析结果显示，高血压、高脂血症患者中，男性患者3个量表的效用值均高于女性（P<0.05）。高脂血症患者中，3种量表测量效用值最小值均在≥60岁人群。结论在慢性病患者中，EQ-5D-3L的天花板效应较为明显。CQ-11D测量3种慢性病效用值范围分布较为广泛，并且未观察到天花板效应，同时与VAS的相关性最高，相对适合测量中国慢性病患者的健康相关生命质量。

关键词: 慢性病, 慢性病指标, CQ-11D, SF-6Dv1, EQ-5D-3L, 健康效用值

Abstract:

Background

China is facing an increasing number of chronic disease patients. Health-related quality of life (HRQoL) is an important indicator assessing the effect of prevention and treatment measures for chronic diseases, so it is important to select an appropriate HRQoL measurement tool for these patients.

Objective

To compare the validity, consistency and correlation of the Chinese Medicinal Quality of Life scale (CQ-11D) , Short-form 6-dimension version 1 (SF-6Dv1) , and the 3-level version of EQ-5D (EQ-5D-3L) in terms of utility values measuring HRQoL in chronic disease patients, and to identify a scale that is most applicable to Chinese chronic disease patients.

Methods

From February 2021 to April 2021, this study recruited the initial sample of Chinese people using quota sampling with quotas based on sex and age from a total of 28 representative provinces, autonomous regions or municipalities selected from seven geographical regions (north China, northeast China, east China, central China, southwest China, northwest China, and south China, with 2 to 6 selected from each of the regions) . A face-to-face survey was used to collect the sample people's basic demographic information and the situation of chronic diseases, and self-reported HRQoL measured using the CQ-11D, SF-6Dv1 and EQ-5D-3L, respectively, then according to the survey results, those with chronic diseases were selected, and the utility values of the three scales in them were analyzed. Bland-Altman chart and intraclass correlation coefficient (ICC) were used to analyze the consistency and correlation of the three scales. Kruskal-Wallis H test was used for univariate analysis to determine whether or not there is a statistically significant difference between the utility values of the scales across age or sex groups.

Results

A total of 692 chronic disease patients were finally included. The mean (standard deviation) of utility scores of CQ-11D, SF-6Dv1 and EQ-5D-3L scales were (0.855±0.168) , (0.793±0.132) and (0.876±0.136) , respectively. The top three prevalent chronic diseases were hypertension (n=275) , arthritis (n=128) and hyperlipidemia (n=124) . Histogram showed that EQ-5D-3L had obvious ceiling effect, and CQ-11D was more widely distributed. The Bland-Altman chart showed that the consistency between the three scales was relatively good, and the points within the 95% limits of agreement (LOA) were all about 95%. The strength of correlation between CQ-11D and visual analogue score (VAS) was the highest (P<0.001) . The ICC among the three scales ranged from 0.528 to 0.625, showing a moderate level of correlation (P<0.001) . Both Bland-Altman chart and ICC analysis showed that SF-6Dv1 and EQ-5D-3L had the best consistency. The results of analysis for the three chronic diseases in subgroups were similar to those in the total sample. Univariate analysis showed that male patients with hypertension or hyperlipidemia had higher utility scores of three scales than their female counterparts (P<0.05) . And the utility scores of three scales were the lowest in 60-year-olds and above among patients with hyperlipidemia.

Conclusion

The ceiling effect of EQ-5D-3L scale is obvious in patients with chronic diseases. CQ-11D demonstrated a wide range of distribution of utility values in measuring the three chronic diseases, which may be more suitable for measuring HRQoL in Chinese chronic disease population, as no ceiling effect was observed and its correlation with VAS was the strongest.

Key words: Chronic disease, Chronic disease indicators, CQ-11D, SF-6Dv1, EQ-5D-3L, Health utility scores

王葳,谢诗桐,周佳孟,等. 基于慢性病患者的中医生命质量评价量表、六维健康调查简表第一版和三水平五维健康量表结果比较研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(25): 3096-3103. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0806.
WANG Wei,XIE Shitong,ZHOU Jiameng, et al. Comparison of the CQ-11D, SF-6Dv1 and EQ-5D-3L Contemporaneous Utility Scores in Patients with Chronic Disease[J]. Chinese General Practice, 2023, 26(25): 3096-3103. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0806.

图/表 12

参考文献 25

[1]	陈亦晨，陈华，周弋，等. 2002—2020年上海市浦东新区居民主要慢性病早死概率研究[J]. 中国全科医学，2022，25（9）：1098-1104. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.074.
[2]	World Health Organization. Global status report on noncommunicable diseases 2014[R]. Geneva：World Health Organization，2014.
[3]	国家卫生健康委统计信息中心. 2021中国卫生统计年鉴[M].北京：中国协和医科大学出版社，2021.
[4]	李晓梅，万崇华，王国辉，等. 慢性病患者的生命质量评价[J]. 中国全科医学，2007，10（1）：20-22. DOI：10.3969/j.issn.1007-9572.2007.01.008.
[5]	刘晓迪，王在翔，吴炳义，等. 基于文献分析中国慢性非传染性疾病领域存在问题[J]. 中国公共卫生，2019，35（8）：959-962. DOI：10.11847/zgggws1118013.
[6]	孙晓红，刘珂珂，江华，等. 慢性病保健模型在糖尿病长期管理中的应用研究[J]. 中国全科医学，2018，21（31）：3878-3881. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2018.00.043.
[7]	孙利华. 药物经济学[M]. 3版. 北京：中国医药科技出版社，2015.
[8]	刘国恩，胡善联，吴久鸿，等. 中国药物经济学评价指南2020（中英双语版）[M]. 北京：中国市场出版社，2020.
[9]	谢诗桐，陈丕楠，贺小宁，等. 国内外普适性健康效用量表综述研究[J]. 中国卫生政策研究，2020，13（8）：58-68. DOI：10.3969/j.issn.1674-2982.2020.08.009.
[10]	北京中医药大学管理学院，北京中医药大学中药药物经济学评价研究所. 中医生命质量评价量表[J]. 中国药物经济学，2022，17（5）：5-9. DOI：10.12010/j.issn.1673-5846.2022.05.001.
[11]	LANCSAR E, LOUVIERE J. Conducting discrete choice experiments to inform healthcare decision making：a user's guide[J]. Pharmacoeconomics，2008，26（8）：661-677. DOI：10.2165/00019053-200826080-00004.
[12]	国家统计局. 中国统计年鉴[M]. 北京：中国统计出版社，2019.
[13]	伍红艳. 健康效用值测量研究[D]. 沈阳：沈阳药科大学，2012.
[14]	WARE J E JR, SHERBOURNE C D. The MOS 36-item short form health survey（SF-36）：Ⅰ. Conceptual framework and item selection[J]. Med Care，1992，30（6）：473-483.
[15]	CHRISTIANSEN A S J, MØLLER M L S, KRONBORG C, et al. Comparison of the three-level and the five-level versions of the EQ-5D[J]. Eur J Health Econ，2021，22（4）：621-628. DOI：10.1007/s10198-021-01279-z.
[16]	LIU G G, WU H Y, LI M H, et al. Chinese time trade-off values for EQ-5D health states[J]. Value Health，2014，17（5）：597-604. DOI：10.1016/j.jval.2014.05.007.
[17]	BRAZIER J, ROBERTS J, DEVERILL M. The estimation of a preference-based measure of health from the SF-36[J]. J Health Econ，2002，21（2）：271-292. DOI：10.1016/s0167-6296(01)00130-8.
[18]	刘笑晗，李顺平，陈钢. SF系列量表演变及SF-6D多属性效用量表的介绍[J]. 中国卫生经济，2019，38（2）：8-11. DOI：10.7664/CHE20190202.
[19]	叶子平，郑义，孙利华. 六维健康状态分类系统SF-6D介绍及研究现状[J]. 中国卫生经济，2018，37（2）：70-73. DOI：10.7664/CHE20180219.
[20]	MCGHEE S M, BRAZIER J, LAM C L, et al. Quality-adjusted life years：population-specific measurement of the quality component[J]. Hong Kong Med J，2011，17（s6）：17-21.
[21]	MCHORNEY C A, TARLOV A R. Individual-patient monitoring in clinical practice：are available health status surveys adequate?[J]. Qual Life Res，1995，4（4）：293-307. DOI：10.1007/bf01593882.
[22]	萨建，刘桂芬. 定量测量结果的一致性评价及Bland-Altman法的应用[J]. 中国卫生统计，2011，28（4）：409-411，413. DOI：10.3969/j.issn.1002-3674.2011.04.018.
[23]	LI F, LIN X, LIU J. Variability of urinary biomarkers of neonicotinoid insecticides in Chinese population：implications for human exposure assessment[J]. Chemosphere，2022，307（Pt 1）：135705. DOI：10.1016/j.chemosphere.2022.135705.
[24]	YANG F, LAU T, LEE E, et al. Comparison of the preference-based EQ-5D-5L and SF-6D in patients with end-stage renal disease（ESRD）[J]. Eur J Health Econ，2015，16（9）：1019-1026. DOI：10.1007/s10198-014-0664-7.
[25]	JIN H, WANG B, GAO Q, et al. Comparison between EQ-5D and SF-6D utility in rural residents of Jiangsu Province，China[J]. PLoS One，2012，7（7）：e41550. DOI：10.1371/journal.pone.0041550.

基本信息	例数	百分比（%）	基本信息	例数	百分比（%）
性别			从业状况
男	365	52.75	正式员工	199	28.76
女	327	47.25	临时工	42	6.07
年龄（岁）			钟点工	1	0.14
18~29	40	5.78	个体及自由职业者	87	12.57
30~39	63	9.10	离/退休	191	27.60
40~49	162	23.41	学生	26	3.76
50~59	170	24.57	务农	80	11.56
≥60	257	37.14	无业	62	8.96
民族			其他	4	0.58
汉族	645	93.21	慢性病种类^a
少数民族	47	6.79	高血压	275	39.74
文化程度			高脂血症	124	17.92
小学以下	48	6.94	关节炎	128	18.50
小学	99	14.31	糖尿病	89	12.86
初中	163	23.55	心脏病^b	84	12.14
高中或中专	144	20.81	胃溃疡或十二指肠溃疡	52	7.51
大学专科	82	11.85	慢性肺部疾病^c	35	5.06
大学本科	141	20.37	骨质疏松症	62	8.96
硕士研究生及以上	15	2.17	哮喘	15	2.17
户口类型			卒中或其他脑血管疾病	23	3.32
非农业户口	424	61.27	癌症或恶性肿瘤	6	0.87
农业户口	268	38.73	髋骨或股骨骨折	9	1.30
			白内障	19	2.75
			帕金森病	1	0.14

基本信息	例数	百分比（%）	基本信息	例数	百分比（%）
性别			从业状况
男	365	52.75	正式员工	199	28.76
女	327	47.25	临时工	42	6.07
年龄（岁）			钟点工	1	0.14
18~29	40	5.78	个体及自由职业者	87	12.57
30~39	63	9.10	离/退休	191	27.60
40~49	162	23.41	学生	26	3.76
50~59	170	24.57	务农	80	11.56
≥60	257	37.14	无业	62	8.96
民族			其他	4	0.58
汉族	645	93.21	慢性病种类^a
少数民族	47	6.79	高血压	275	39.74
文化程度			高脂血症	124	17.92
小学以下	48	6.94	关节炎	128	18.50
小学	99	14.31	糖尿病	89	12.86
初中	163	23.55	心脏病^b	84	12.14
高中或中专	144	20.81	胃溃疡或十二指肠溃疡	52	7.51
大学专科	82	11.85	慢性肺部疾病^c	35	5.06
大学本科	141	20.37	骨质疏松症	62	8.96
硕士研究生及以上	15	2.17	哮喘	15	2.17
户口类型			卒中或其他脑血管疾病	23	3.32
非农业户口	424	61.27	癌症或恶性肿瘤	6	0.87
农业户口	268	38.73	髋骨或股骨骨折	9	1.30
			白内障	19	2.75
			帕金森病	1	0.14

慢性病	例数	CQ-11D	SF-6Dv1	EQ-5D-3L
高血压	275	0.846±0.182	0.796±0.137	0.875±0.143
高脂血症	124	0.852±0.179	0.781±0.135	0.870±0.139
关节炎	128	0.832±0.173	0.747±0.127	0.844±0.137
H值		5.306	13.928	7.112
P值		0.070	0.001	0.029

慢性病	例数	CQ-11D	SF-6Dv1	EQ-5D-3L
高血压	275	0.846±0.182	0.796±0.137	0.875±0.143
高脂血症	124	0.852±0.179	0.781±0.135	0.870±0.139
关节炎	128	0.832±0.173	0.747±0.127	0.844±0.137
H值		5.306	13.928	7.112
P值		0.070	0.001	0.029

基本信息	例数	CQ-11D	SF-6Dv1	EQ-5D-3L
性别
男	151	0.885±0.144	0.822±0.123	0.907±0.124
女	124	0.799±0.211	0.764±0.148	0.836±0.156
H值		21.087	9.322	18.292
P值		<0.001	0.002	<0.001
年龄（岁）
18~29	2	0.903±0.088	0.790±0.065	0.829±0.065
30~39	19	0.905±0.084	0.847±0.091	0.944±0.080
40~49	48	0.888±0.146	0.819±0.127	0.935±0.103
50~59	73	0.866±0.158	0.820±0.132	0.892±0.135
≥60	133	0.810±0.209	0.766±0.145	0.835±0.155
H值		12.201	11.616	27.649
P值		0.016	0.020	<0.001

基于慢性病患者的中医生命质量评价量表、六维健康调查简表第一版和三水平五维健康量表结果比较研究

Comparison of the CQ-11D, SF-6Dv1 and EQ-5D-3L Contemporaneous Utility Scores in Patients with Chronic Disease

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量表	CQ-11D	SF-6Dv1	EQ-5D-3L	VAS
CQ-11D	1.000	—	—	0.427^a
SF-6Dv1	0.528^a	1.000	—	0.363^a
EQ-5D-3L	0.538^a	0.625^a	1.000	0.345^a

基本信息	例数	CQ-11D	SF-6Dv1	EQ-5D-3L
性别
男	75	0.889±0.137	0.812±0.117	0.899±0.122
女	49	0.795±0.219	0.733±0.147	0.824±0.151
H值		12.887	9.519	9.000
P值		<0.001	0.002	0.003
年龄（岁）
18~29	4	0.788±0.340	0.847±0.170	0.892±0.125
30~39	11	0.947±0.038	0.798±0.110	0.949±0.090
40~49	38	0.878±0.146	0.814±0.128	0.931±0.109
50~59	31	0.879±0.133	0.782±0.119	0.846±0.118
≥60	40	0.787±0.223	0.738±0.149	0.806±0.160
H值		16.214	7.065	23.468
P值		0.003	0.133	<0.001

基本信息	例数	CQ-11D	SF-6Dv1	EQ-5D-3L
性别
男	44	0.854±0.146	0.758±0.123	0.865±0.111
女	84	0.820±0.186	0.741±0.130	0.833±0.149
H值		0.872	0.637	1.142
P值		0.351	0.425	0.285
年龄（岁）
18~29	6	0.881±0.096	0.812±0.109	0.883±0.116
30~39	7	0.860±0.052	0.819±0.086	0.946±0.068
40~49	30	0.842±0.167	0.760±0.113	0.862±0.108
50~59	30	0.853±0.137	0.751±0.126	0.837±0.134
≥60	55	0.806±0.208	0.722±0.138	0.821±0.156
H值		2.061	6.014	8.403
P值		0.351	0.198	0.078

[1]	林恺, 姚弥, 陈章, 纪欣鑫, 林润琪, 陈永松, Sim MOIRA. 2型糖尿病治疗负担的概念框架及应对方式：基于视频记录分析[J]. 中国全科医学, 2023, 26(34): 4302-4307.
[2]	余新艳, 赵珺, 赵晓晔, 姜清茹, 陈雅田, 王艳, 张海澄. 移动智慧医疗在基层老年慢性病患者心血管病防控中的应用研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(33): 4167-4172.
[3]	高婧, 周尚成, 高三德, 邹冠炀, 陈颖尧. 基于欧洲五维健康量表的中医治未病门诊就诊患者健康相关生命质量及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(32): 4043-4050.
[4]	何莉, 张逸凡, 沈雪纯, 孙燕, 赵洋. 中国大陆地区居民慢性病共病的流行趋势：一项Meta分析[J]. 中国全科医学, 2023, 26(29): 3599-3607.
[5]	潘晔, 刘志辉, 胡倩倩, 王留义. 中国老年人慢性病多病共存模式的研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(29): 3608-3615.
[6]	周思静, 罗邦安, 曹慧, 张熙, 王东欣. ≥65岁居民老年痴呆流行病学特征及其与慢性病共病的相关性研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(29): 3616-3621.
[7]	王萧冉, 张丹. 慢性病共病对我国老年人焦虑症状的影响研究：基于倾向性评分匹配[J]. 中国全科医学, 2023, 26(29): 3622-3627.
[8]	郭佳, 孙华君, 陈营, 张佳雯, 张雅欣, 马莹, 杜汋. 基层医疗卫生机构慢性病医防融合服务质量现场评价指标体系构建[J]. 中国全科医学, 2023, 26(28): 3489-3495.
[9]	何昱铮, 于吉庆, 郑建中, 佟岩. 宁夏回族自治区老年人健康促进行为与慢性病共病的关联分析[J]. 中国全科医学, 2023, 26(28): 3526-3532.
[10]	程晓冉, 张笑天, 李明月, 程昊哲, 汤皓晴, 郑汇娴, 张柏松, 刘晓云. 医防融合背景下慢性病随访对高血压和糖尿病患者健康行为及血压/血糖控制的影响研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(28): 3482-3488.
[11]	孙梦杰, 刘腊梅, 王佳南, 王鹏, 张振香. 老年慢性病患者医院-家庭过渡期真实经历与护理体验质性研究的Meta整合[J]. 中国全科医学, 2023, 26(28): 3565-3572.
[12]	高艳丽, 王红峻, 孙芾, 冀香芹, Changizi Roohollah. 民营二级综合医院开展慢性病管理模式的探索[J]. 中国全科医学, 2023, 26(28): 3585-3590.
[13]	林洋, 王芳, 王寒, 武蓉, 王瑶, 徐子尧, 王旭, 王彦丁. 老年共病患者衰弱患病率的Meta分析[J]. 中国全科医学, 2023, 26(25): 3185-3193.
[14]	杨辉. 合作与分工：关于"医防融合"的思考[J]. 中国全科医学, 2023, 26(22): 2711-2714.
[15]	邓宏宇, 吴淼淼, 杨正, 贺洋, 朱林林, 赵茜, 代华, 伍佳, 廖晓阳, 张永刚. 紧密型县域医共体医防融合慢性病管理创新模式构建研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(22): 2720-2725.