Dutch Translation and Psychometric Testing of 9-Item Shared Decision Making Questionnaire (SDM-Q-9) and Shared Decision Making Questionnaire- Physician Version (SDM-Q-Doc) in Primary and Secondary Care

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論文作者: Sumayah Rodenburf-Vandenbussche, Arwen H. Pieterse, Pieter M. Kroonenberg, Isabelle Scholl, Trudy van der Weijden, Gre P. M. Luyten, Roy F. P. M. Kruitwagen, Henk den Quden, Ingrid V. E. Carlier, Irene M. van Vliet, Frans G. Zitman, Anne m. Stiggelbout (2015)

前言 introduction (I)：

A. 為何需要從事此研究

SDM-Q-9與SDM-Q-Doc分別評量病人與醫師在諮商過程中自覺參與共同決策的程度。而荷蘭目前並沒有任何自評共同決策的工具，以及該量表其他語言版本之驗證內容有限，如缺乏convergent validity數據。

B. 研究目的  

將SDM-Q-9及SDM-Q-Doc翻譯成荷蘭文，並驗證其心理計量特性(包含:Acceptability, reliability, factorial structure, and convergent validity)。

方法 method (M)：

A. 樣本：

在四所初級與次級醫療機構進行收案作業，主要收案部門為精神科、眼科、婦產科、腫瘤科以及家醫科，而收案對象為各科醫師與其門診病人。

B. 程序：

1.將研究資訊告知醫師，並邀請醫師參與。

2.藉由參與研究的醫師將研究資訊告知其門診病人，並邀請病人參與。

3.參與研究的醫師及病人需在諮商結束後完成下列三份文件:

 a.醫師:SDM-Q-Doc, Kasper et al.’s single-item modification of the Control Preference Scale (CPS_post), 人口學特性調查問卷。

 b.病人:SDM-Q-9, CPS_post, 人口學特性調查問卷。

C. 評估工具：

a.SDM-Q-9 and SDM-Q-Doc:量測病人與醫師在諮商過程中自覺參與共同決策的程度，共9題。每題皆為6分尺度，選項由完全不同意(0分)到完全同意(5分)，總分由0分到45分。0分代表最低的共同決策程度，45分代表最高的共同決策程度。原始總分可再經由線性轉換成0分到100分。

b.CPS_post:評量在最後決策階段自覺經驗的角色，屬單一題目的5分尺度量表，如:1:“I made the decision alone”, 2: “I made the decision alone considering what my physician’s opinion/ patient’s preferences”, 3: “I shared the decision with my physician/ patient”, 4: “My physician/ patient decided considering my opinion/ preferences”, 5: “My physician/ patient made the decision”。

D. 資料分析：

1. Item characteristics

 a.Acceptance :計算每題的答題率。

 b.Item difficulty:計算每題的平均得分。若分數低於中間值2.5分，代表該項目所代表之共同決策行為難以達成。

2. Reliability

 a.Internal consistency:以Cronbach's alpha驗證，當數值大於0.7表示可接受。

(內部一致性為檢驗量表題項之間的關聯性或一致性程度。Cronbach's alpha介於0.7-0.9為內部一致性高。而內部一致性高代表各題項具同質性。)

 b.Corrected item total correlation:以Cronbach's alpha檢驗各題項是否對整份量表有充分貢獻。(當刪除數值較低者[<0.4]，可提升量表的內部一致性。)

3. Validity

 a.Convergent validity:以Spearman's correlation coefficient檢驗SDM-Q-9總分及SDM-Q-Doc總分與CPS_post得分之相關程度。

(Validity為檢視評估工具能真實評估到欲評估的建構或特質的程度，其效度種類繁多，而其中有兩類效度為檢驗評估工具與某評估工具的關聯程度，而如果選用的某工具是被公認的黃金標準，則此類效度稱為concurrent validity；如果欲評估特質缺乏黃金標準時，則某工具為評估理論上相關特質，則此類效度稱為convergent validity。收斂效度的判讀標準並沒有統一的共識，因為它是判斷工具與"理論上相關特質"的關聯程度，因此選用的"理論上相關特質"會直接影響其判讀標準。如果作者自認兩工具的欲評估特質相關性高，則會選用較嚴格的判讀數值，而如果作者自認兩評估特質相關性不高，則其選用的判讀數值會較寬鬆。)

收斂效度之判讀標準
(參考-恭宏學長的部落格)

(在此篇期刊中，作者並沒有明確提及收斂效度的判讀標準為何?只在統計分析的段落中曾提及，此研究假設SDM-Q-9/ SDM-Q-Doc與CPS_post可能會呈現中度到良好相關，並補充說明r=0.45-0.60。)

4. Factor structure

 a.Principal component analysis (PCA):檢驗量表是否為one-dimensional structure。
  
(作者認為可用component數來確認dimensionality量，因此也認為component與diemensionality是有關連的，但作者是否認為兩詞可通用?文中的訊息量不足以完成此推論。)

 b.Confirmatory factor analysis (CFA):檢驗量表是否為one -dimensional structure。以4個模式進行驗證，模式1)單因子模式(one-factor model)，模式2)單因子模式，但排除item1；模式3)單因子模式，但排除item9；模式4)單因子模式，但排除item1與item9。當配適指標:comparative fit index (CFI) >0.95；standardized root mean square residual (SRMR) ≦0.08；root mean square error of approximation (RMSEA) ≦0.06 ，則表示CFA  model具可接受到良好程度。
(作者以one-factor model來檢驗量表是否one-dimensional structure。由此可知作者認為這兩個用詞是相似的，但作者是否認為兩詞可通用?而文中的訊息量不足以完成此推論。 )

(總結dimension, component及factor之差異:
從同義字出發，dimension, factor,及component皆與element同義，因此我們可以推論此三個名詞皆是用來描述某一元素的用詞；但從架構面,概念面與理論面出發，dimension是用來描述架構面中的某一元素時會使用到的term,而factor則是用來描述概念面的某一元素時會用的term，最後component則是在PAC中用來描述資料被縮減後變量的term。)

結果 results (R)：

A.    樣本之特性為何？

有182位病人參與本研究，女性占6成，且平均年齡為61歲。病人的疾病屬性主要可區分成五類:糖尿病、精神疾病、眼疾、婦科疾病及乳癌，其中糖尿病占4成。

有44位醫師參與本研究，其平均年齡為34歲，且主要來自家醫科、精神科、婦科、眼科及腫瘤外科，其中家醫科占4成。

B.     各研究目的所得之數據

1. Item characteristics

   a.Acceptance: SDM-Q-9的題項答題率皆超過9成五；而SDM-Q-Doc的答題率則皆超過9成八。

   b.Item difficulty: SDM-Q-9每題平均得分在3.5-4.3之間；而SDM-Q-Doc平均得分為3.3-4.5。

2. Reliability

  a.Internal consistency: SDM-Q-9的 Cronbach’sα為0.88；SDM-Q-Doc則為0.87。

  b.Corrected item total correlation: SDM-Q-9的校正項目總分相關係數皆在0.4以上，但第1題(0.38)除外；而SDM-Q-Doc也皆在0.4以上，但第9題(0.27)除外。

3. Validity

  a. Convergent validity:SDM-Q-9總分及SDM-Q-Doc總分與CPS_post得分有顯著相關，其相關程度分別為r=0.29 (SDM-Q-9)及r=0.48 (SDM-Q-Doc)。

4. Factor structure

  a. Principal component analysis (PCA):SDM-Q-9的component 1可解釋51.4%的變異量，component 2可解釋13.5%的變異量；SDM-Q-Doc的component 1可解釋50.1%的變異量；component 2可解釋12.4%的變異量。此結果指出兩份量表的題目皆可分類出2個component。
(作者在呈現此結果的Table上出現不足之處。如:兩份量表的component 2數值出現多筆缺失。)

  b.Confirmatory factor analysis (CFA):在SDM-Q-9中Model 1沒有符合任何配適指標，Model 2符合2個可接受的配適指標(RMSEA與SRMR)，Model 3沒有符合任何配適指標，Model 4符合3個配適指標(CFI，RMSEA與SRMR)；而在SDM-Q-Doc中Model 1只符合1個配適指標(SRMR), Model 3符合2個可接受的配適指標(RMSEA與SRMR)，Model 2與4符合3個配適指標(CFI，RMSEA與SRMR)，但Model 4的數值更理想。(Model 4:單因子模式，但排除item1與item9)

(作者在針對one-dimensional structure的描述部分出現前後差異。在統計分析的段落中，作者曾提及德文版SDM-Q-9與SDM-Q-Doc的文獻中有提出one-dimensional structure是基於CFA的結果，但卻又在結果的段落中提及德文版的文獻中有提出量表具有one-dimensional structure的推論是基於PCA的結果，此兩段文字明顯有前後不一致的情形。)
(經由查證，德文版的SDM-Q-9基於PCA的結果推論出該量表為unidimensional。而值得我們思考的是-該量表也顯示有2個component，但component 1可解釋62.4%的變異，所以作者將該量表定位為unidimensional。由此可知PAC結果所顯示的component量並非判斷量表是否為unidimensional的唯一依據，而是要再參考個別component可解釋多少%的變異，有學者建議component累加的解釋變異%數以達到60%為好，其中的60%的選擇並無一致性，主要由個別學者自行考量 。)

討論 discussion (D)：

A. 彙整主要研究發現

本研究之數據顯示SDM-Q-9及SDM-Q-Doc具有良好接受度、內部一致性以及可接受到良好的convergent validity。在因素結構方面，當兩份量表篩除Item 1與Item 9時才最符合one factor model,但基於原先理論，仍建議保留此兩題。

B. 研究結果之重要性<學術/臨床意義為何>（文中提及類似/不同之研究結果）

1. Item characteristics

a.Acceptance: 結果與德文版及西班牙文版相似，但接受度略高於德文版(>80%-88% (SDM-Q-9)；>93% (SDM-Q-Doc))。

(本研究所得的答題率超過九成，表示大多數的受試者皆可瞭解各題目的描述以及該如何選擇。此結果與其他研究結果相似，則表示我們可以增加對此結論的肯定程度。而實際數據的高低差異主要源自於樣本差異，此差異並不會對結論造成太多影響。)

2. Reliability

a.Corrected item-total correlation: SDM-Q-9的校正項目總分相關係數(0.38-0.73)低於德文版(>.07)，而與西班牙文版皆發現Item 1的corrected item-total correlation數據偏低，但德文版與西班牙文版皆未出現Item 9數據偏低的情形。SDM-Q-Doc與德文版皆出現Item 1與9數據偏低的情形，且本研究中的Item 9 (0.27)更低於德文版(0.44)。

(校正項目總分相關係數小表示該題與其他題項的關連程度低，因此，關連程度高的題目與關連程度低的題目可被視為2群不同類別的題目。而Item 1與Item 9在不同量表中皆出現數值偏的情形，因此值得我們懷疑這兩題可能是測量到不同特質。其他研究也觀察到相似的現象，則我們可以推論此現象不是因為樣本誤差所產生，而是真實存在的現象，但其數值實際的大小還是受限於樣本特性。)

3. Validity

a.Convergent validity: SDM-Q-9與CPS_post為低相關(r=0.29)；SDM-Q-Doc與CPS_post為中度相關(r=0.48)。而Kasper等學者則是發現SDM-Q-9與CPS_post有中度相關。

(在此篇期刊中，缺乏明確的收斂效度判讀標準，因此我們無法單純從作者提供的數據推論其結果的強弱。)

4. Factor structure

a.PCA: SDM-Q-9與SDM-Q-Doc皆產生一個two-component solution，此結果與西班牙文版的驗證結果相似。

(此結果證實SDM-Q-9與SDM-Q-Doc的量表結構為非單一成分。但再細部分析，我們可以發現雖然SDM-Q-9與SDM-Q-Doc都是評估共同決策的過程，因此我們是否可以假設此二量表的結構組成是一致的?但是此研究的數據卻告訴我們，此二量表的結構組成並不一致，因為在SDM-Q-9中Item 1,2屬於component 1，Item 3-9屬於component 2。而SDM-Q-Doc中則顯示Item 1,5,9屬於component 1,其餘項目屬於component 2。產生這種結果是因為我們一開始的假設已經錯誤，還是仍有其它因素會影響共同決策過程，但是被作者忽略掉呢?這仍是我可以繼續思考的議題。)

b.CFA: SDM-Q-9在刪除Item 1與Item 9時，可以最符合one-factor model，而西班牙文版的結果則是刪除Item 1而已。SDM-Q-Doc也是刪除Item 1與Item 9，才最符合one-factor  model，此結果與德文版相似，但當初的研發者為了維持理論與共同決策建構的一致，因此選擇繼續保留Item 1與Item 9。

(此結果顯示Item 1與Item 9與其他題目不屬於同一因素。Item 1為促進病人參與，但非屬共同決策過程本身，而Item 9為總結決策過程，也非屬決策過程本身。)

C. 研究限制及原因

1.在Convergent validity驗證時，缺乏較適切的評估工具。

(選用合適的評估工具可以增加人們對於結果的信賴程度，而CPS_post可能還不夠適切，因此所得結果可能容易被質疑，但最起碼已提供一個具體證據，顯示SDM-Q-Doc具有可接受的收斂效度。)

2.不同醫療場所或不同疾病診斷的收案量不足，因此無法比較各組之間的內在一致性差異。

3.收案方式為立意取樣，受試者背景差異大，且無法得知不願參加者的相關資訊，因此無法推知哪些類型的受試者可能會使結果產生偏差。

4.雖然提供給每間機構相同的指導語、資料與問卷，但不同的機構其收案程序可能會有些微差異，因為我們無法確保醫師在諮商結束後就立刻填寫問卷，因此延遲反應可能會造成recall error以及不正確地給分。

(此部分主要說明不同機構間或不同醫師間的不同程序差異，皆可能會對於結果造成影響，而此差異是否為可接受的，以及此差異是否可以被控制，則是我們可以思考的議題。)

補充:
1.Convergent validity有人將之翻譯成"聚合效度"、"收斂效度"、"輻合效度"等，主要用在當我們採取多種工具測量同一構念時，這些 工具衡量結果之間的相關程度，當此結果具備相關時，則表示有此種效度存在。

2.Dimension這一詞根據"國家教育研究院學術名詞暨辭書資訊網"的資料指出，在物理學中會將之翻譯成[維度；因次；尺度]，在心理學中會將之翻譯成[向度]，在新聞傳播學中會將之翻譯為[面向]。雖然[向度]與[面向]都是dimension的翻譯，但是本篇文獻屬心理計量領域，所以要使用中文翻譯時，建議使用[向度]!!