Page 96 - 中国全科医学2022-30
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1.3 调查内容 (1)一般资料:自行设计一般资料调 模型拟合越好;Entropy>0.8 说明类别分类合理;似然
查问卷,内容包括年龄、婚姻状况、工作状况、民族、 比检验若 P 值达到显著性水平(P<0.05),则表明 k 个
受教育程度、月收入、是否做过 HIV 检测、近 6 个月 类别的模型显著优于 k-1 个类别的模型,此外,还需
是否与男性发生性行为、近 6 个月是否与女性发生性 结合分类的实际意义来确定最终的类别数目。模型选择
行为、近 6 个月是否使用助性剂、抑郁情况。(2) 完毕后利用 Kappa 值评估通过潜在类别模型所得的分类
2
HIV 知 识 问 卷(HIV Knowledge Questionnaire,HIV- 与量表截断值所得的分类的一致性,利用 χ 检验对抑
KQ-18):该问卷由 CAREY 等 [9] 于 2002 年编制,用 郁分类和研究对象一般资料进行单因素分析,单因素分
于衡量个体对 HIV 及其预防相关知识的了解程度,共 析达统计学显著的变量与 HIV 预期污名化、HIV 相关
18 个条目,每个条目分为“对”“错”和“不知道”3 知识共同作为自变量,抑郁分类作为因变量进行多因素
个选项,答对的条目得 1 分,答错或不答得 0 分,总 Logistic 回归分析,检验水准 α=0.05。
分越高说明对 HIV 及其预防的相关知识掌握越好。该 2 结果
问卷的 Cronbach's α 系数为 0.890。本研究中该问卷 2.1 一般资料 最终收回问卷 1 396 份,有效问卷
的 Cronbach's α 系数为 0.759。(3)HIV 预期污名量 1 394 份,有效率为 99.9%。1 394 例研究对象中,年龄
表(Anticipated HIV Stigma Scale,AHSS): 该 问 卷 由 >30 岁 530 例(38.0%),未婚 1 210 例(86.8%),无
GOLUB 等 [10] 于 2013 年编制,用于衡量 MSM 者的 HIV 固定工作 483 例(34.6%),其他民族 152 例(10.9%),
预期污名化程度,共 7 个条目,各条目采用 Likert 4 级 受教育程度为本科及以上 716 例(51.4%),月收入
计分法,“完全不同意”计 1 分,“不同意”计 2 分,“同意” <7 000 元 1 013 例(72.7%),做过 HIV 检测 1 029 例
计 3 分,“完全同意”计 4 分,得分越高说明预期污名 (73.8%),近 6 个月与男性发生过性行为 967 例(69.4%),
化程度越严重。 该量表的 Cronbach's α 系数为 0.820。 近 6 个月与女性发生过性行为 159 例(11.4%);近
本研究中该量表的 Cronbach's α 系数为 0.837。(4) 6 个月使用过助性剂 461 例(33.1%),见表 1。HIV-
简版流调中心抑郁量表(Center for Epidemiologic Studies KQ-18 得 分 为(13.7±3.2) 分,AHSS 得 分 为(23.3
Depression Scale,CES-D10):该量表由美国国立精神 ±4.4)分。
卫生研究院 RADLOFF [11] 于 1977 年编制,共包含 20 2.2 潜在类别模型拟合指标 以 CES-D10 的 10 个条
个条目。YU 等 [12] 于 2013 年引进国内并精简为包含 10 目为外显指标,依次选取 1~5 个潜在类别模型对 MSM
个条目的 CES-D10,各条目采用 Likert 4 级计分法,“没 者抑郁状况进行探索性 LCA,不同类别数的潜在类别模
有或很少有”计 0 分,“有时或小部分时间”计 1 分,“时 型的拟合指标见表 2。结果显示 AIC、BIC、aBIC 随着
常或一半的时间”计 2 分,“绝大多数或全部时间”计 类别数的增加而降低;类别数为 2、4、5 时 Entropy 值
3 分,得分越高说明抑郁程度越严重,总分≥ 10 分提
表 1 研究对象一般资料
示存在抑郁症状。本研究在进行 LCA 时根据 KOHOUT
Table 1 Demographic characteristics of participants
等 [13] 的建议将该量表的各条目转换为 2 分类,其中原 百分数 百分数
条目 例数 条目 例数
条目的“0”和“1”转换为“0”,原条目的“2”和“3” (%) (%)
转换为“1”。该量表的 Cronbach's α 系数为 0.850。本 年龄(岁) 做过 HIV 检测
≤ 30 864 62.0 否 365 26.2
研究中该量表的 Cronbach's α 系数为 0.825。
>30 530 38.0 是 1 029 73.8
1.4 统计学方法 将原始数据导入 Excel 软件,采 婚姻状况 近 6 个月是否与男性发生性行为
用 SAS 9.4 和 Mplus 8.3 软件进行统计分析,计数资料 未婚 1 210 86.8 否 427 30.6
以相对数表示;计量资料以( ±s)表示;MSM 者抑 在婚 184 13.2 是 967 69.4
郁的潜在类别应用 LCA,本研究采用稳健极大似然 工作状况 近 6 个月是否与女性发生性行为
无固定工作 483 34.6 否 1 235 88.6
法(robust maximum likelihood,MLR) 对 1~5 个 潜 在
全职工作 911 65.4 是 159 11.4
类别的模型进行拟合,并通过拟合指标及实际理论决 民族 近 6 个月是否使用助性剂
定最佳模型,拟合指标包括:赤池信息准则(akaike 汉族 1 242 89.1 否 933 66.9
information criterion,AIC)、贝叶斯信息准则(bayesian 其他 152 10.9 是 461 33.1
information criterion,BIC)、校正贝叶斯信息准则(adjusted 受教育程度 抑郁
本科以下 678 48.6 否 729 52.3
bayesian information criterion,aBIC)、熵值(Entropy)、
本科及以上 716 51.4 是 665 47.7
似 然 比 检 验 指 标(lo-mendell-rubin,LMR)和基于
月收入(元)
Bootstrap 的 似 然 比 检 验(the bootstrap likelihood ratio <7 000 1 013 72.7
test,BLRT)结果等。其中 AIC、BIC、aBIC 越小提示 ≥ 7 000 381 27.3