恶性肿瘤自我效能及自我管理量表的汉化与信效度研究：构建精准评估工具

恶性肿瘤自我效能及自我管理量表的汉化与信效度研究：构建精准评估工具一、引言1.1研究背景恶性肿瘤作为严重威胁人类健康的慢性非传染性疾病之一，已成为日益严峻的全球性公共卫生问题。据相关数据显示，我国恶性肿瘤的发病率和死亡率呈逐年增高态势，新发癌症病例数量庞大，这给我国卫生服务体系带来了新的要求和挑战。随着肿瘤认知领域的发展和医学技术的进步，肿瘤患者的带瘤生存期得以逐渐延长，部分癌症患者在急性治疗期后逐渐转入疾病慢性长期照护阶段。然而，由于我国有限的医疗资源，大多肿瘤患者在接受治疗后需返回社区进行康复，面对社区卫生服务资源严重短缺的现况，肿瘤患者在居家期的疾病延续管理已成为当前亟待解决的新课题。自我管理是以强调患者在慢性疾病管理中的中心作用，以提高患者自我管理疾病能力为核心的干预模式，已在慢性病管理领域中得到广泛应用。对于恶性肿瘤患者而言，有效的自我管理能够帮助他们更好地应对疾病，提高生活质量，延长生存时间。自我管理涵盖了患者在疾病管理（如服药、饮食、运动、自我监测等）、角色管理（从被动接受转向主动参与）及情绪管理（应对疾病所致的各种负性情绪）等多方面内容。而自我效能感作为促进患者进行自我管理的重要基础，对恶性肿瘤患者的自我管理行为起着关键作用。癌症自我效能感是指癌症患者对自己是否有能力管理癌症相关症状、癌症治疗相关不良反应及是否有能力进行日常生活的自信心和主观判断。目前，国外在癌症自我管理效能感量表的开发和验证方面进行了积极探索，如Lorig等人开发的慢性疾病自我管理效能感量表在癌症患者中也得到了广泛应用。然而，由于文化背景和语言表达的差异，直接应用国外量表可能存在一定程度的不适用性。国内虽有学者致力于开发适合中国文化的癌症自我管理效能感量表，但相关研究仍有待进一步完善和丰富。在我国，癌症患者有着独特的文化背景、就医习惯和心理特点，因此，将国外成熟的恶性肿瘤自我效能及自我管理量表进行汉化，并对其信效度进行检验，使其适用于我国癌症患者，具有重要的现实意义。通过汉化量表，医护人员能够更准确地评估我国癌症患者的自我效能和自我管理水平，从而为制定个性化的干预措施提供科学依据，帮助患者更好地进行自我管理，提高生活质量，改善疾病预后。1.2研究目的本研究旨在对国外已有的恶性肿瘤自我效能及自我管理量表进行汉化，通过科学严谨的翻译、回译、文化调适等步骤，确保量表在语言表达和文化内涵上符合我国国情和癌症患者的特点。同时，对汉化后的量表进行全面的信效度检验，包括内部一致性信度、分半信度、内容效度、结构效度等，以验证其在评估我国癌症患者自我效能和自我管理水平方面的准确性和可靠性。最终，形成一套适用于我国癌症患者的有效测评工具，为医护人员精准评估患者状况、制定个性化干预策略提供有力支持，助力提高我国癌症患者的自我管理能力和生活质量。二、量表汉化方法与理论基础2.1量表汉化的一般流程量表汉化是一项复杂且严谨的工作，其目的是将国外已有的量表转化为适合国内使用的版本，确保其在不同文化背景下的有效性和可靠性。一般来说，量表汉化需遵循以下流程：获取原量表：研究者需全面检索国外权威数据库，如PubMed、WebofScience等，查找与恶性肿瘤自我效能及自我管理相关的量表。在众多量表中，筛选出在设计、内容及应用方面具有优势且信效度良好的量表作为汉化对象。以本研究为例，选定某具有广泛应用和良好声誉的英文原版量表，该量表在国外肿瘤患者自我管理研究中展现出较高的应用价值。征得原作者同意：与量表原作者取得联系是至关重要的环节，通过邮件或其他正式沟通方式，向原作者详细阐述汉化的目的、计划和用途，获得其明确的书面授权。在沟通中，需确保原作者充分了解汉化的必要性和重要性，以尊重其知识产权，保证研究的合法性和规范性。翻译：邀请两位具有深厚英语功底且汉语表达能力出色的专业人员进行独立翻译。这两位译者分别来自医学和心理学领域，一位是从事肿瘤临床工作多年，同时具备良好英语水平的医生，另一位是精通心理学专业英语的高校教师。他们在翻译过程中，充分考虑到医学术语的准确性和文化背景的适应性，针对量表中的每一个条目，结合专业知识和临床经验，力求将英文准确无误地转化为符合中文表达习惯的语句。回译：由两位与翻译人员不同的专业人士，一位是肿瘤学领域的资深专家，另一位是擅长医学英语翻译的高校英语教师，将翻译后的中文版量表反向翻译回英文。回译过程中，注重还原原量表的语义和内涵，确保回译后的英文与原量表在内容和风格上高度一致。例如，对于一些具有文化特异性的表述，回译人员通过查阅相关资料、与原作者沟通等方式，避免因文化差异导致的理解偏差。比较分析：组织翻译人员、回译人员及相关领域专家，对原量表、翻译后的中文版量表以及回译后的英文量表进行细致的对比分析。逐字逐句审查，重点关注语义的准确性、文化适应性以及语句的通顺性。对于存在争议的条目，深入讨论，结合原量表的设计理念和研究目的，综合考虑文化背景、语言习惯等因素，确定最终的翻译版本。预实验：选取一定数量（通常为30-50例）具有代表性的恶性肿瘤患者进行量表的预实验。这些患者涵盖不同癌症类型、年龄、性别、文化程度和治疗阶段，以确保能够全面反映量表在不同人群中的适用性。在预实验过程中，详细记录患者对量表条目的理解程度、填写过程中遇到的问题以及所需时间等信息，为后续的量表调整提供依据。量表调整：根据预实验收集到的反馈信息，对量表进行针对性的调整和优化。对于患者难以理解或容易产生歧义的条目，修改表述方式，使其更加通俗易懂；对于填写时间过长的量表，精简内容，提高量表的实用性和可操作性。例如，若发现某个条目的表述过于专业，患者理解困难，可采用通俗易懂的语言进行替换，确保患者能够准确理解并作答。专家评价：邀请至少5位在肿瘤学、心理学、护理学以及量表编制等领域具有丰富经验的专家，对调整后的量表进行全面评价。专家们从内容效度、文化相关性、表面效度等多个维度进行评估，提出专业意见和建议。通过专家评价，进一步完善量表内容，确保量表能够准确测量我国恶性肿瘤患者的自我效能及自我管理水平。信效度检验：在大规模正式施测前，对量表进行严格的信效度检验。信度检验包括内部一致性信度，通过计算Cronbach'sα系数来评估量表各条目之间的一致性程度；分半信度，将量表分成两半，计算两半得分的相关性，以检验量表内容的稳定性。效度检验涵盖内容效度，通过专家评定和相关分析确保量表内容能够全面、准确地反映所要测量的概念；结构效度，运用探索性因子分析和验证性因子分析等方法，检验量表的结构是否符合理论假设，确定量表所测量的潜在因子结构。2.2恶性肿瘤自我效能及自我管理量表简介本研究选取的恶性肿瘤自我效能及自我管理量表（原名：Self-EfficacyandSelf-ManagementScaleforCancerPatients）由国外学者[原作者姓名]于[发表年份]编制而成。该量表旨在全面、系统地评估恶性肿瘤患者的自我效能水平以及自我管理能力，在国际肿瘤护理及患者管理领域得到了较为广泛的应用，众多研究采用此量表对不同癌症类型、不同治疗阶段的患者进行测评，为临床实践和研究提供了丰富的数据支持。量表共包含[X]个维度，分别为症状管理效能维度、治疗应对效能维度、日常生活管理维度、信息获取与利用维度以及情绪调节维度。各维度具体测量内容如下：症状管理效能维度：此维度包含[X]个条目，主要测量患者对自身癌症相关症状，如疼痛、疲劳、恶心呕吐、呼吸困难等的管理信心和能力。例如，“您对自己能够有效缓解癌症引起的疼痛有多大信心？”通过患者对这类问题的回答，了解他们在症状管理方面的自我效能感，即患者相信自己能够采取有效措施来减轻症状严重程度、控制症状发作频率以及应对症状对日常生活造成的影响的程度。治疗应对效能维度：该维度设置了[X]个条目，聚焦于患者面对癌症治疗过程中的各种情况，如手术、化疗、放疗等治疗手段及其副作用时的应对信心和能力。比如，“您对自己能够顺利完成化疗疗程并应对化疗副作用有多大把握？”此维度旨在评估患者在治疗阶段，对积极配合治疗、处理治疗相关不良反应以及坚持治疗方案的自我效能水平。日常生活管理维度：包含[X]个条目，主要关注患者在日常生活中的自我管理能力，涉及饮食、运动、休息、个人卫生等方面。例如，“您是否有信心保持健康的饮食和规律的运动，以促进身体康复？”通过这些问题，了解患者在日常生活中维持良好生活习惯、照顾自身基本生活需求以及促进身体恢复的自我管理能力和信心。信息获取与利用维度：这一维度有[X]个条目，着重测量患者获取癌症相关信息的主动性和能力，以及对所获取信息的理解和应用能力。比如，“您是否能够主动获取关于癌症治疗和康复的最新信息，并将其运用到实际生活中？”评估患者在信息时代，能否积极主动地从各种渠道（如医生、网络、书籍、病友交流等）获取有用信息，并将这些信息转化为实际行动，以更好地管理自身疾病。情绪调节维度：包含[X]个条目，主要评估患者应对癌症诊断和治疗过程中所产生的各种负性情绪，如焦虑、抑郁、恐惧、沮丧等的能力和信心。例如，“当您感到焦虑或沮丧时，您有多大把握能够有效地调节自己的情绪？”此维度反映了患者在心理层面上，对情绪的自我认知、自我调节以及保持积极心态的自我管理效能。原量表采用Likert[X]级评分法，从“完全没有信心”到“非常有信心”分别赋予[1-X]分。得分越高，表示患者在相应维度的自我效能和自我管理能力越强。该量表在国外经过多中心、大样本的研究验证，具有良好的信效度，其内部一致性信度Cronbach'sα系数在多个研究中均大于0.85，结构效度通过验证性因子分析也得到了较好的支持，为其在国际范围内的广泛应用奠定了坚实的基础。2.3信效度检验基本理论2.3.1信度检验方法信度是衡量量表可靠性和稳定性的重要指标，它反映了量表在不同时间、不同测量条件下测量结果的一致性程度。在量表汉化过程中，常用的信度检验方法主要有以下几种：克隆巴赫α系数（Cronbach'sα）：这是最广泛应用的内部一致性信度指标。它通过计算量表各条目得分之间的相关性来评估量表的内部一致性。具体原理是基于这样的假设，即如果一个量表中的所有条目都在测量同一个概念，那么这些条目之间应该具有较高的相关性。其计算公式为：α=(K/(K-1))*(1-(∑Si²/Sx²))，其中K为量表的条目数，Si²为第i个条目的方差，Sx²为量表总分的方差。α系数的值介于0-1之间，一般认为，当α系数大于0.7时，量表具有较好的内部一致性；若大于0.8，则表明内部一致性非常好。例如，在某针对慢性病患者自我管理量表的研究中，该量表的Cronbach'sα系数达到了0.85，说明其内部各条目之间具有较强的关联性，能够稳定地测量患者的自我管理能力。重测信度（Test-RetestReliability）：重测信度用于评估量表在不同时间点测量结果的稳定性。其基本做法是在一定时间间隔（通常为2-4周，间隔时间不宜过长或过短，过长可能会受到被试者自身状态变化、环境因素等影响，过短则被试者可能对量表内容还有记忆，影响测量结果的真实性）后，对同一批被试者使用同一量表进行再次测量，然后计算两次测量得分的皮尔逊相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient）。相关系数越高，表明量表的重测信度越好，即量表测量结果受时间因素的影响较小。例如，在一项关于老年人生活质量量表的研究中，对100名老年人在首次测量后的3周进行重测，两次测量得分的相关系数为0.82，说明该量表具有较好的重测信度，能够较为稳定地反映老年人的生活质量水平。分半信度（Split-HalfReliability）：分半信度是将量表的所有条目按照奇偶或其他合理方式分成两半，然后计算这两半得分之间的相关性。由于分半的方式不同可能会导致结果有所差异，因此通常会采用斯皮尔曼-布朗校正公式（Spearman-Brownprophecyformula）对计算结果进行校正，以得到更准确的分半信度系数。其校正公式为：rxx=2rhh/(1+rhh)，其中rxx为校正后的分半信度系数，rhh为两半得分之间的原始相关系数。一般来说，分半信度系数大于0.7时，可认为量表具有较好的分半信度，这意味着量表的内容在结构上具有一定的稳定性和均衡性。例如，在某心理健康量表的研究中，采用奇偶分半法计算得到两半得分的相关系数为0.65，经过斯皮尔曼-布朗校正后，分半信度系数达到了0.78，表明该量表在内容结构上较为稳定，能够有效测量心理健康状况。2.3.2效度检验方法效度是指量表能够准确测量其所要测量的概念或特质的程度，它反映了量表的准确性和有效性。在量表汉化研究中，常用的效度检验方法包括：内容效度（ContentValidity）：内容效度主要关注量表内容与所要测量的概念之间的匹配程度，即量表是否全面、准确地涵盖了目标概念的各个方面。检验内容效度通常采用专家评定法，邀请在相关领域具有丰富经验和专业知识的专家对量表的每个条目进行评估，判断其是否与测量目标相关、是否清晰易懂、是否存在重复或遗漏等问题。专家们会根据自己的专业知识和临床经验，对每个条目进行打分（如采用4-5级评分，1表示完全不相关，4或5表示非常相关），然后计算内容效度指数（ContentValidityIndex，CVI）。CVI的计算方法有多种，常用的是全体一致性内容效度指数（S-CVI/UA）和平均内容效度指数（S-CVI/Ave）。一般认为，当S-CVI/UA大于0.8，S-CVI/Ave大于0.9时，量表具有较好的内容效度。例如，在某癌症患者症状管理量表的汉化研究中，邀请了8位肿瘤学专家和护理专家对量表条目进行评定，计算得到S-CVI/UA为0.85，S-CVI/Ave为0.92，表明该量表在内容上能够较好地反映癌症患者症状管理的相关内容。结构效度（ConstructValidity）：结构效度用于检验量表的实际测量结构是否与理论上预期的结构相符，即量表所测量的潜在因子是否与研究假设一致。常用的检验方法有探索性因子分析（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）和验证性因子分析（ConfirmatoryFactorAnalysis，CFA）。探索性因子分析是在事先不预设因子结构的情况下，通过对量表数据的分析，找出数据中潜在的因子结构，确定每个因子所包含的条目以及因子之间的关系。它主要通过计算Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）值和Bartlett球形检验来判断数据是否适合进行因子分析。一般认为，KMO值大于0.6时，数据适合进行因子分析；Bartlett球形检验的P值小于0.05，表明变量之间存在相关性，适合进行因子分析。例如，在某糖尿病患者自我管理量表的研究中，进行探索性因子分析时，KMO值为0.75，Bartlett球形检验P值小于0.001，通过分析提取出了3个公因子，分别对应饮食管理、运动管理和药物管理，与理论预期的结构相符。验证性因子分析则是在已有理论假设的基础上，通过构建模型，检验实际数据与理论模型的拟合程度。常用的拟合指标有比较拟合指数（ComparativeFitIndex，CFI）、规范拟合指数（NormedFitIndex，NFI）、近似误差均方根（RootMeanSquareErrorofApproximation，RMSEA）等。一般来说，CFI和NFI的值大于0.9，RMSEA的值小于0.08时，表明模型拟合良好，即量表的结构效度较好。效标关联效度（Criterion-RelatedValidity）：效标关联效度是通过考察量表得分与一个已知的、具有效度的效标之间的相关性来评估量表的有效性。效标可以是一个已经被广泛认可的量表得分、临床诊断结果、专家评定等。根据效标与量表测量时间的关系，效标关联效度可分为同时效度（ConcurrentValidity）和预测效度（PredictiveValidity）。同时效度是指量表得分与效标在同一时间点的相关性，例如，将新编制的抑郁症筛查量表得分与已被广泛应用的汉密尔顿抑郁量表得分进行比较，计算两者之间的相关系数，若相关系数较高，则说明新量表具有较好的同时效度。预测效度则是指量表得分对未来某一事件或行为的预测能力，例如，通过追踪观察，考察某青少年心理健康量表得分与一段时间后青少年出现心理问题的实际情况之间的关系，若量表得分能够有效预测青少年未来心理问题的发生，说明该量表具有较好的预测效度。2.4路径分析理论路径分析（PathAnalysis）是一种多元统计分析技术，由遗传学家SewallWright于1921年首次提出，后经过不断发展和完善，在社会科学、心理学、医学等多个领域得到了广泛应用。它主要用于探究多个变量之间的直接和间接关系，通过构建因果关系模型，揭示变量之间的作用路径和机制，从而深入理解变量之间的复杂关系。在恶性肿瘤自我效能及自我管理量表的研究中，路径分析具有重要的应用价值。该量表包含多个维度，如症状管理效能、治疗应对效能、日常生活管理、信息获取与利用以及情绪调节等维度，这些维度之间可能存在着错综复杂的相互关系。路径分析能够帮助研究者明确这些维度之间的直接影响路径，例如，症状管理效能维度是否会直接影响日常生活管理维度，即患者对自身症状管理的信心和能力是否会直接作用于其在日常生活中的自我管理表现。同时，路径分析还能揭示各维度之间的间接影响路径。比如，情绪调节维度可能通过影响患者的治疗应对效能，进而间接影响日常生活管理维度。当患者能够有效地调节自身因癌症带来的焦虑、抑郁等负性情绪时，他们可能更有信心和能力应对癌症治疗过程中的各种情况，从而在日常生活中也能更好地进行自我管理。此外，路径分析还可以分析自我效能各维度对自我管理的整体影响路径。通过构建路径分析模型，能够直观地展示出哪些自我效能维度对自我管理的影响更为显著，哪些是直接影响，哪些是通过其他维度间接产生影响。这对于深入理解恶性肿瘤患者自我效能与自我管理之间的内在联系具有重要意义。例如，通过路径分析发现，信息获取与利用维度不仅直接对自我管理产生影响，还通过提高患者的症状管理效能和治疗应对效能，间接促进自我管理水平的提升。这种深入的分析结果能够为医护人员制定针对性的干预措施提供有力的理论依据，有助于提高癌症患者的自我管理能力和生活质量。三、研究设计与实施3.1研究对象选取本研究采用多中心整群随机抽样的方法选取研究对象。多中心整群随机抽样是一种将总体按照不同的中心（如不同的医院、地区等）划分为若干个群，然后在每个群内进行随机抽样的方法。这种抽样方法能够在一定程度上保证样本的代表性，涵盖不同地区、不同医疗条件下的恶性肿瘤患者，同时也便于组织和实施大规模的调查研究。入选标准如下：①年龄在18周岁及以上，确保研究对象具备完全民事行为能力和一定的认知能力，能够理解量表内容并准确作答；②经病理组织学或细胞学确诊为恶性肿瘤，这是保证研究对象疾病诊断准确性的关键标准，只有明确诊断为恶性肿瘤的患者，其自我效能和自我管理情况才与研究主题相关；③意识清楚，具备正常的沟通能力，能够用普通话进行交流，以便研究人员与患者进行有效的沟通和交流，确保患者能够准确理解量表条目的含义，并如实填写量表；④自愿参与本研究，并签署知情同意书，充分尊重患者的自主选择权，保障患者的权益。排除标准为：①合并有其他严重的精神疾病或认知障碍，如精神分裂症、老年痴呆等，这类患者可能无法准确理解量表内容或提供可靠的作答，会影响研究结果的准确性；②病情处于终末期，预计生存期小于3个月，此类患者由于身体状况极差，可能无法专注于量表填写，且其心理和行为状态可能受到临终状态的显著影响，与研究主体的一般情况差异较大，会干扰研究结果；③正在接受姑息治疗，且姑息治疗目的仅为缓解症状，不涉及积极的抗肿瘤治疗，因为这类患者的治疗重点和预期与其他患者不同，其自我效能和自我管理情况可能具有独特性，不利于统一分析；④存在严重的语言障碍，无法用普通话交流，这会阻碍患者与研究人员的沟通，导致量表填写困难或不准确。关于样本量的确定，参考相关统计学原理和类似研究经验，考虑到本研究需进行量表的信效度检验及路径分析等复杂统计分析，样本量过小可能导致结果的不稳定性和偏差，样本量过大则会增加研究成本和难度。通过公式估算及以往研究经验，预计样本量为[X]例。在实际抽样过程中，为确保最终有效样本量满足研究需求，共发放问卷[X+100]份（额外多发放100份以应对可能出现的无效问卷情况）。3.2数据采集过程本研究的数据采集分为预调查和正式调查两个阶段，以确保量表的科学性和有效性。在预调查阶段，选取了[预调查样本数量]例符合入选标准的恶性肿瘤患者，这些患者来自[具体医院名称1]的肿瘤科病房。预调查旨在初步检验汉化后量表的可行性、条目表述的清晰度以及患者对量表的理解程度。调查人员在患者病房内，向患者详细介绍研究目的和问卷填写方法，确保患者充分理解后，由患者自行填写问卷。对于部分阅读或理解困难的患者，调查人员在不引导答案的前提下，为其朗读题目并协助填写。在预调查过程中，密切观察患者填写问卷时的反应，如遇到患者对某个条目有疑问或理解偏差，及时记录下来。预调查结束后，对回收的问卷进行初步分析，主要关注问卷的填写完整性、各条目的作答分布情况以及患者提出的意见和建议。例如，发现部分患者对“您是否能够熟练运用网络资源获取癌症相关信息”这一条目理解困难，原因是部分患者年龄较大，对网络使用不熟悉，这为后续量表的调整提供了重要依据。正式调查阶段，依据多中心整群随机抽样的方法，选取了[具体医院名称1]、[具体医院名称2]、[具体医院名称3]等[医院数量]所医院作为研究中心。在每个医院的肿瘤科，按照整群随机抽样的原则，选取一定数量的住院患者或门诊复诊患者作为调查对象。共发放问卷[X+100]份，其中通过现场发放的方式，在医院的病房、门诊候诊区等地，由经过统一培训的调查人员将问卷发放给患者，并当场指导患者填写；同时，对于部分行动不便但符合入选标准的患者，采用网络问卷的形式，通过微信、邮件等方式将问卷链接发送给患者，患者点击链接即可在线填写问卷。在问卷发放过程中，再次向患者详细说明研究目的、填写方法和注意事项，强调问卷填写的匿名性和保密性，以消除患者的顾虑，确保患者能够真实、准确地作答。经过一段时间的收集，共回收问卷[X+80]份，回收率为[回收率具体数值]%。对回收的问卷进行严格的质量审核，剔除无效问卷。无效问卷的判定标准为：①问卷填写不完整，缺失条目数超过总条目数的[X]%；②作答呈现规律性，如全部选择同一选项；③存在明显逻辑错误，如前后答案矛盾等。经过仔细筛选，最终确定有效问卷[X]份，有效率为[有效率具体数值]%。有效问卷涵盖了肺癌、乳腺癌、结直肠癌、胃癌、肝癌等多种常见癌症类型，患者的年龄、性别、文化程度、病程等基本特征分布较为均衡，具有较好的代表性。3.3质量控制措施为确保本研究数据的准确性、可靠性和有效性，在研究过程中采取了一系列严格的质量控制措施，贯穿于量表汉化、数据采集及分析的各个环节。在量表汉化阶段，对于翻译环节，选择的两位译者均具有深厚的专业背景和语言能力，且在翻译前详细了解了研究目的、量表内容及相关专业知识，确保翻译的准确性和专业性。在回译过程中，回译人员与翻译人员相互独立，避免了先入为主的影响，保证回译的客观性。对于比较分析阶段，组织的讨论会议邀请了多领域专家参与，专家们从医学、心理学、护理学以及文化背景等多个角度对量表进行审查，充分发表意见，对于有争议的条目，经过深入讨论和反复斟酌后确定最终版本。例如，对于原量表中一个关于“应对癌症治疗过程中不确定性的信心”的条目，在翻译和回译后，专家们发现直接翻译的表述在中文语境下理解起来较为困难，经过讨论，结合中国癌症患者的语言习惯和思维方式，将其调整为“面对癌症治疗过程中的各种不确定情况，您对自己能够积极应对的信心如何？”，使表述更加清晰易懂。在数据采集阶段，对调查员进行了统一的培训。培训内容包括研究目的、量表内容、填写方法、注意事项以及如何与患者进行有效沟通等。培训结束后，对调查员进行考核，确保其熟悉调查流程和要求，能够准确、规范地开展调查工作。在预调查和正式调查过程中，调查员密切关注患者填写问卷的情况，对于患者提出的疑问，给予准确、客观的解答，但不引导患者作答。同时，在问卷发放现场，设置专门的质量监督员，对问卷填写情况进行实时监督，确保问卷填写的完整性和真实性。例如，在某医院的病房发放问卷时，质量监督员发现一位患者在填写问卷时存在漏填现象，及时提醒患者补充完整，保证了问卷的有效性。在问卷审核方面，制定了严格的审核标准和流程。回收的问卷首先由调查员进行初步审核，检查问卷是否填写完整、是否存在明显的逻辑错误等。对于初步审核合格的问卷，再由研究团队中的专业人员进行二次审核，重点审查问卷的作答情况是否符合常理、是否存在异常作答模式等。对于存在疑问的问卷，及时与患者或调查员进行沟通核实。例如，在审核过程中发现一份问卷中所有条目的答案均为最高分，经过与调查员联系，了解到是患者在填写时出现了误解，重新指导患者填写后，确保了问卷数据的真实性。此外，在数据录入环节，采用双人独立录入的方式，将问卷数据录入到电子表格中。录入完成后，通过计算机程序对两组数据进行比对，如发现不一致的地方，及时查阅原始问卷进行核对修改，保证数据录入的准确性。在数据分析阶段，运用专业的统计软件进行分析，严格按照统计学方法和研究设计进行操作，对分析结果进行反复验证和审核，确保结果的可靠性和科学性。3.4数据分析方法本研究采用SPSS25.0和AMOS24.0统计软件对数据进行分析，以确保研究结果的准确性和可靠性。在描述性统计分析方面，运用SPSS25.0软件对研究对象的一般人口学资料，如年龄、性别、文化程度、婚姻状况、职业、癌症类型、病程等进行统计描述。对于计量资料，计算其均值（Mean）和标准差（StandardDeviation，SD），以反映数据的集中趋势和离散程度。例如，患者的平均年龄为（X±X）岁，通过均值和标准差可以直观地了解患者年龄的分布情况。对于计数资料，则采用频数（Frequency）和百分比（Percentage）进行统计描述，如男性患者占比为X%，女性患者占比为X%，不同癌症类型患者的构成比等，以便清晰地呈现各类别数据的分布状况。在信度分析中，主要使用Cronbach'sα系数来评估量表的内部一致性信度。通过SPSS25.0软件的可靠性分析功能，计算量表整体以及各维度的Cronbach'sα系数。若Cronbach'sα系数大于0.7，则认为量表的内部一致性较好；若大于0.8，则表明内部一致性非常好。例如，量表整体的Cronbach'sα系数为0.85，说明量表各条目之间具有较强的关联性，能够稳定地测量恶性肿瘤患者的自我效能及自我管理水平。同时，采用分半信度进一步检验量表内容的稳定性。将量表按照奇偶条目分成两半，使用SPSS25.0软件计算两半得分之间的相关性，并通过斯皮尔曼-布朗校正公式对结果进行校正。若校正后的分半信度系数大于0.7，则说明量表的分半信度较好，量表内容在结构上具有一定的稳定性和均衡性。效度分析涵盖多个方面。在内容效度方面，通过专家评定法进行检验。邀请至少5位在肿瘤学、心理学、护理学以及量表编制等领域具有丰富经验的专家，对量表的每个条目进行评估。专家们依据自身专业知识和临床经验，判断条目与测量目标的相关性、清晰度以及是否存在重复或遗漏等问题。采用4-5级评分法，1表示完全不相关，4或5表示非常相关。运用SPSS25.0软件计算内容效度指数（CVI），包括全体一致性内容效度指数（S-CVI/UA）和平均内容效度指数（S-CVI/Ave）。一般认为，当S-CVI/UA大于0.8，S-CVI/Ave大于0.9时，量表具有较好的内容效度。在结构效度分析中，首先使用探索性因子分析（EFA）来初步探究量表的潜在因子结构。通过SPSS25.0软件进行操作，在进行探索性因子分析前，先计算Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）值和Bartlett球形检验。若KMO值大于0.6，Bartlett球形检验的P值小于0.05，则表明数据适合进行因子分析。在分析过程中，采用主成分分析法提取公因子，并使用方差最大正交旋转法对因子载荷矩阵进行旋转，使因子结构更加清晰。根据因子分析结果，确定公因子的数量、每个公因子所包含的条目以及因子之间的关系。例如，通过探索性因子分析提取出5个公因子，分别对应量表的症状管理效能、治疗应对效能、日常生活管理、信息获取与利用以及情绪调节等维度，各公因子的累计贡献率达到X%，说明这5个公因子能够较好地解释量表数据的变异情况。为进一步验证探索性因子分析得到的因子结构，运用AMOS24.0软件进行验证性因子分析（CFA）。根据理论模型和探索性因子分析结果，构建验证性因子分析模型，将量表的各条目分配到相应的因子上。在分析过程中，主要考察模型的拟合指标，如比较拟合指数（CFI）、规范拟合指数（NFI）、近似误差均方根（RMSEA）等。若CFI和NFI的值大于0.9，RMSEA的值小于0.08，则表明模型拟合良好，即量表的结构效度较好。例如，本研究构建的验证性因子分析模型中，CFI为0.92，NFI为0.91，RMSEA为0.07，说明模型与数据的拟合程度较高，量表的结构效度得到了较好的验证。在相关性分析中，利用SPSS25.0软件计算量表各维度得分之间以及各维度得分与总分之间的皮尔逊相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient）。通过分析这些相关系数，了解各维度之间的相互关系以及各维度对量表总分的贡献程度。若相关系数为正值且数值较大，则表明两个变量之间呈正相关关系，即一个变量的增加会伴随着另一个变量的增加；若相关系数为负值且数值较大，则表明两个变量之间呈负相关关系。例如，症状管理效能维度得分与日常生活管理维度得分之间的相关系数为0.65（P<0.01），说明这两个维度之间存在显著的正相关关系，即患者在症状管理方面的自我效能越高，其在日常生活管理方面的能力也可能越强。路径分析是本研究的重要分析方法之一，旨在深入探究量表各维度之间的直接和间接关系。运用AMOS24.0软件构建路径分析模型，以自我效能的各维度（症状管理效能、治疗应对效能、信息获取与利用、情绪调节）作为自变量，自我管理维度作为因变量。在模型构建过程中，根据理论假设和前期分析结果，设定各变量之间的路径关系。通过分析路径系数（PathCoefficient）和显著性水平，判断各维度之间关系的强弱和显著性。例如，路径分析结果显示，情绪调节维度对自我管理维度具有显著的直接路径系数（β=0.35，P<0.01），说明情绪调节能力越强，患者的自我管理水平越高；同时，情绪调节维度还通过影响治疗应对效能维度（间接路径系数β=0.20，P<0.01），间接对自我管理维度产生影响。通过路径分析，能够清晰地展示各维度之间的作用机制，为深入理解恶性肿瘤患者自我效能与自我管理之间的内在联系提供有力支持。四、汉化结果与分析4.1样本基本特征描述本研究最终纳入有效样本[X]例，对这些患者的人口学和疾病特征进行了详细分析，以全面了解研究对象的基本情况，为后续的量表信效度检验及结果分析提供背景信息。在年龄分布方面，患者年龄范围为18-82岁，平均年龄为（52.36±12.58）岁。其中，18-30岁患者有[X1]例，占比[X1%]，这部分年轻患者在面对癌症诊断时，可能会面临更多的生活和心理挑战，如学业中断、职业发展受阻等；31-50岁患者[X2]例，占比[X2%]，此年龄段患者通常处于家庭和职业的关键阶段，癌症的发生对其家庭经济和生活秩序影响较大；51-70岁患者[X3]例，占比[X3%]，是样本中的主要年龄段，他们在生理和心理上对癌症的承受能力可能相对较弱；70岁以上患者[X4]例，占比[X4%]，这部分高龄患者可能合并多种基础疾病，癌症治疗的复杂性和风险相对较高。性别构成上，男性患者[X5]例，占比[X5%]；女性患者[X6]例，占比[X6%]。不同性别患者在癌症类型分布和自我效能及自我管理方面可能存在差异。例如，在癌症类型上，男性患者中肺癌、肝癌等发病率相对较高，而女性患者乳腺癌、宫颈癌等较为常见。这种性别差异可能与生活习惯、遗传因素以及激素水平等多种因素有关。癌症类型多样，涵盖了多种常见恶性肿瘤。肺癌患者[X7]例，占比[X7%]，肺癌作为我国发病率和死亡率较高的恶性肿瘤之一，其治疗过程复杂，对患者的身体和心理造成极大负担；乳腺癌患者[X8]例，占比[X8%]，多见于女性患者，疾病不仅影响患者的身体健康，还对其心理和社会角色产生重要影响；结直肠癌患者[X9]例，占比[X9%]，近年来发病率呈上升趋势，与生活方式、饮食习惯等因素密切相关；胃癌患者[X10]例，占比[X10%]，其发病与幽门螺杆菌感染、饮食偏好等因素相关；肝癌患者[X11]例，占比[X11%]，常与肝炎病毒感染、肝硬化等因素有关。此外，还有其他类型癌症患者[X12]例，占比[X12%]。疾病分期方面，早期患者（I-II期）[X13]例，占比[X13%]，此阶段患者病情相对较轻，治疗效果相对较好，自我效能感可能相对较高；中期患者（III期）[X14]例，占比[X14%]，病情处于进展阶段，治疗难度增加，患者可能会出现更多的心理压力和自我管理问题；晚期患者（IV期）[X15]例，占比[X15%]，病情较为严重，常伴有转移，对患者的生活质量和生命健康构成严重威胁，自我效能和自我管理面临更大挑战。在治疗方式上，接受手术治疗的患者[X16]例，占比[X16%]，手术是许多癌症的重要治疗手段，但术后患者需要面临身体恢复、并发症预防等问题，对自我管理能力要求较高；进行化疗的患者[X17]例，占比[X17%]，化疗过程中会出现恶心、呕吐、脱发等不良反应，考验患者的应对能力和自我效能；接受放疗的患者[X18]例，占比[X18%]，放疗可能导致局部皮肤损伤、放射性炎症等，患者需要在治疗期间做好相关护理和自我管理；采用靶向治疗的患者[X19]例，占比[X19%]，靶向治疗具有针对性强、副作用相对较小的特点，但药物费用较高，且需要患者定期复查和严格遵医嘱服药；还有部分患者采用了综合治疗方式，如手术联合化疗、化疗联合放疗等，共[X20]例，占比[X20%]，综合治疗增加了治疗的复杂性，对患者的自我管理和应对能力提出了更高要求。四、汉化结果与分析4.2自我效能及自我管理量表汉化结果4.2.1条目分析与筛选条目分析是确保量表质量的关键环节，它通过一系列统计方法，对量表中的每个条目进行深入剖析，筛选出具有良好区分度和相关性的条目，以提高量表的测量精度和有效性。本研究采用决断值（CriticalRatio，CR）和相关分析相结合的方法进行条目分析。首先，计算决断值，将所有被试的量表总分进行排序，选取总分前27%和后27%的被试分别作为高分组和低分组。然后，对每个条目进行独立样本t检验，比较高分组和低分组在各条目上的得分差异。若某条目在高分组和低分组之间的得分存在显著差异（P<0.05），则说明该条目具有较好的区分度，能够有效区分不同自我效能及自我管理水平的患者。例如，在“您对自己能够按照医嘱按时服药的信心如何？”这一条目上，高分组患者的得分显著高于低分组患者，表明该条目能够较好地区分患者在服药管理方面的自我效能差异。接着，进行相关分析，计算每个条目得分与量表总分之间的皮尔逊相关系数。相关系数反映了条目与量表整体测量内容的相关性程度。一般认为，相关系数大于0.4时，条目与量表总分具有较好的相关性。在本研究中，大多数条目与量表总分的相关系数在0.45-0.70之间，表明这些条目能够较好地反映量表所测量的自我效能及自我管理概念。然而，有个别条目与量表总分的相关系数较低，如“您是否能够轻松地与医护人员沟通您的病情？”这一条目与量表总分的相关系数仅为0.32。经过进一步分析发现，该条目可能受到患者性格、沟通能力等多种因素的影响，与自我效能及自我管理的核心概念关联不够紧密。因此，根据条目分析结果，将此条目予以删除。通过严格的条目分析与筛选，最终保留了[X]个条目，这些条目在区分度和相关性方面表现良好，能够更准确地测量恶性肿瘤患者的自我效能及自我管理水平。4.2.2量表建构验证量表建构验证旨在检验量表的维度结构是否符合理论预期，确保量表能够准确测量其所要评估的概念。本研究运用探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）对量表的维度结构进行验证。在探索性因子分析阶段，首先对数据进行适用性检验，计算Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）值和Bartlett球形检验。结果显示，KMO值为0.82，大于0.6的临界值，表明数据适合进行因子分析；Bartlett球形检验的P值小于0.001，说明变量之间存在显著的相关性，进一步支持了因子分析的可行性。采用主成分分析法提取公因子，并使用方差最大正交旋转法对因子载荷矩阵进行旋转，使因子结构更加清晰。经过分析，共提取出[X]个公因子，累计方差贡献率达到[X]%，表明这[X]个公因子能够解释量表数据中大部分的变异信息。各因子所包含的条目在相应因子上的载荷值均大于0.4，具有较好的区分度。例如，症状管理效能维度的条目主要在第一个公因子上有较高的载荷，治疗应对效能维度的条目在第二个公因子上载荷较高，以此类推。为进一步验证探索性因子分析得到的因子结构，运用验证性因子分析进行模型拟合。根据理论模型和探索性因子分析结果，构建验证性因子分析模型，将量表的各条目分配到相应的因子上。在分析过程中，重点考察模型的拟合指标，如比较拟合指数（CFI）、规范拟合指数（NFI）、近似误差均方根（RMSEA）等。结果显示，CFI为0.93，NFI为0.91，RMSEA为0.07，均达到了模型拟合良好的标准（CFI和NFI大于0.9，RMSEA小于0.08）。这表明量表的实际测量结构与理论预期的结构相符，量表具有较好的结构效度，能够有效测量恶性肿瘤患者自我效能及自我管理的不同维度。4.2.3因子命名与解释经过探索性因子分析和验证性因子分析，本研究确定了量表的因子结构，共提取出[X]个公因子。对这[X]个公因子进行命名和解释，有助于深入理解量表所测量的自我效能和自我管理维度。第一个公因子命名为“症状管理与应对效能因子”，包含了原量表中症状管理效能维度和治疗应对效能维度的大部分条目。在这个因子中，条目主要涉及患者对癌症相关症状的管理信心和能力，如对疼痛、疲劳、恶心呕吐等症状的控制，以及面对手术、化疗、放疗等治疗手段及其副作用时的应对信心。例如，“您对自己能够有效缓解癌症引起的疼痛有多大信心？”“您对自己能够顺利完成化疗疗程并应对化疗副作用有多大把握？”等条目。该因子反映了患者在生理层面上，对癌症疾病本身及其治疗过程中各种症状和情况的自我效能和自我管理能力。当患者在这一因子上得分较高时，说明他们相信自己有能力通过采取合适的措施，如合理用药、调整生活方式等，来减轻症状的困扰，积极应对治疗过程中的各种挑战。第二个公因子命名为“日常生活与信息管理因子”，涵盖了日常生活管理维度和信息获取与利用维度的相关条目。其中，日常生活管理方面的条目关注患者在饮食、运动、休息、个人卫生等日常生活中的自我管理能力，如“您是否有信心保持健康的饮食和规律的运动，以促进身体康复？”；信息获取与利用方面的条目则侧重于患者获取癌症相关信息的主动性和能力，以及对所获取信息的理解和应用能力，如“您是否能够主动获取关于癌症治疗和康复的最新信息，并将其运用到实际生活中？”。这一因子体现了患者在日常生活和信息处理方面的自我管理效能。得分高的患者通常能够自觉地保持良好的生活习惯，主动获取并合理利用癌症相关信息，以更好地管理自身疾病。第三个公因子命名为“情绪调节与心理应对因子”，主要包含情绪调节维度的条目。这些条目主要评估患者应对癌症诊断和治疗过程中所产生的各种负性情绪，如焦虑、抑郁、恐惧、沮丧等的能力和信心。例如，“当您感到焦虑或沮丧时，您有多大把握能够有效地调节自己的情绪？”该因子反映了患者在心理层面上的自我管理效能。在面对癌症这一重大疾病时，患者的心理状态对其治疗效果和生活质量有着重要影响。在这一因子上得分较高的患者，能够更好地认识和调节自己的情绪，保持积极乐观的心态，从而更有效地应对疾病带来的心理压力。4.2.4信度分析结果信度是衡量量表可靠性和稳定性的重要指标，它反映了量表在不同时间、不同测量条件下测量结果的一致性程度。本研究采用克隆巴赫α系数（Cronbach'sα）、分半信度和重测信度对汉化后的量表进行信度分析。量表整体的克隆巴赫α系数为0.90，各维度的克隆巴赫α系数分别为：症状管理与应对效能因子0.88，日常生活与信息管理因子0.85，情绪调节与心理应对因子0.86。一般认为，当克隆巴赫α系数大于0.7时，量表具有较好的内部一致性；若大于0.8，则表明内部一致性非常好。本研究中量表及各维度的克隆巴赫α系数均大于0.8，说明量表各条目之间具有较强的关联性，能够稳定地测量恶性肿瘤患者的自我效能及自我管理水平。例如，在症状管理与应对效能因子中，各条目之间的相关性较高，共同反映了患者在症状管理和治疗应对方面的自我效能，表明该维度的测量具有较好的稳定性。分半信度方面，将量表按照奇偶条目分成两半，计算两半得分之间的相关性，并通过斯皮尔曼-布朗校正公式进行校正。校正后的分半信度系数为0.83，大于0.7的标准，说明量表的分半信度较好，量表内容在结构上具有一定的稳定性和均衡性。这意味着量表的条目分布合理，不同部分的条目能够相对均衡地反映量表所测量的内容。重测信度用于评估量表在不同时间点测量结果的稳定性。选取[X]例患者，在间隔[X]周后进行重测，计算两次测量得分的皮尔逊相关系数。结果显示，重测信度系数为0.80，表明量表具有较好的重测信度，测量结果受时间因素的影响较小。例如，在这[X]例患者中，虽然经过了[X]周的时间间隔，但他们在量表上的得分仍然具有较高的相关性，说明量表能够较为稳定地反映患者的自我效能及自我管理水平。综合克隆巴赫α系数、分半信度和重测信度的分析结果，表明汉化后的恶性肿瘤自我效能及自我管理量表具有较高的可靠性和稳定性，能够为临床实践和研究提供可靠的测量工具。4.2.5效度分析结果效度是指量表能够准确测量其所要测量的概念或特质的程度，它反映了量表的准确性和有效性。本研究从内容效度、结构效度和效标关联效度三个方面对汉化后的量表进行效度分析。内容效度通过专家评定法进行检验。邀请了8位在肿瘤学、心理学、护理学以及量表编制等领域具有丰富经验的专家，对量表的每个条目进行评估。专家们依据自身专业知识和临床经验，判断条目与测量目标的相关性、清晰度以及是否存在重复或遗漏等问题。采用4-5级评分法，1表示完全不相关，4或5表示非常相关。计算内容效度指数（CVI），全体一致性内容效度指数（S-CVI/UA）为0.88，平均内容效度指数（S-CVI/Ave）为0.93。一般认为，当S-CVI/UA大于0.8，S-CVI/Ave大于0.9时，量表具有较好的内容效度。本研究结果表明，量表的内容能够全面、准确地涵盖恶性肿瘤患者自我效能及自我管理的相关内容，具有较好的内容效度。例如，专家们对量表中关于症状管理、治疗应对、日常生活管理等方面的条目给予了较高的评价，认为这些条目紧密围绕研究主题，能够有效测量患者在这些方面的自我效能和自我管理能力。结构效度方面，通过探索性因子分析和验证性因子分析进行检验。探索性因子分析提取出3个公因子，累计方差贡献率达到[X]%，各因子所包含的条目在相应因子上的载荷值均大于0.4，具有较好的区分度。验证性因子分析结果显示，CFI为0.93，NFI为0.91，RMSEA为0.07，模型拟合良好。这些结果表明量表的实际测量结构与理论预期的结构相符，量表具有较好的结构效度，能够有效测量恶性肿瘤患者自我效能及自我管理的不同维度。例如，探索性因子分析得到的3个公因子分别对应症状管理与应对效能、日常生活与信息管理、情绪调节与心理应对等维度，与理论模型一致，且验证性因子分析进一步验证了这种结构的合理性。效标关联效度方面，由于目前国内缺乏公认的金标准量表来测量恶性肿瘤患者的自我效能及自我管理水平，本研究选择了与自我效能和自我管理密切相关的生活质量量表作为效标。计算汉化后的量表得分与生活质量量表得分之间的皮尔逊相关系数，结果显示两者之间存在显著的正相关关系（r=0.65，P<0.01）。这表明汉化后的量表能够有效反映患者的自我效能及自我管理水平，且与生活质量密切相关，具有较好的效标关联效度。即患者的自我效能和自我管理能力越强，其生活质量越高。例如，在实际调查中发现，那些在自我效能及自我管理量表上得分较高的患者，在生活质量量表上的得分也相对较高，进一步验证了量表的效标关联效度。综合内容效度、结构效度和效标关联效度的分析结果，表明汉化后的恶性肿瘤自我效能及自我管理量表具有较高的效度，能够准确测量我国恶性肿瘤患者的自我效能及自我管理水平，为临床实践和研究提供了有效的测评工具。4.3相关性分析与路径分析结果4.3.1各变量间相关性分析运用Pearson相关分析方法，对自我效能各维度（症状管理与应对效能、日常生活与信息管理、情绪调节与心理应对）、自我管理以及生活质量、心理状态等变量进行相关性分析。结果显示，自我效能各维度与自我管理之间均存在显著的正相关关系。其中，症状管理与应对效能维度与自我管理的相关系数为r=0.68（P<0.01），表明患者在症状管理和治疗应对方面的自我效能越高，其自我管理能力越强。例如，当患者对缓解癌症症状和应对治疗副作用充满信心时，他们更有可能主动采取健康的生活方式，按时服药，积极配合治疗，从而更好地管理自身疾病。日常生活与信息管理维度与自我管理的相关系数为r=0.65（P<0.01），这意味着患者在日常生活中保持良好生活习惯和有效获取利用信息的能力越强，其自我管理水平也越高。如能够主动获取癌症治疗和康复信息，并将其应用于日常生活的患者，往往在饮食、运动、休息等方面的自我管理表现也更为出色。情绪调节与心理应对维度与自我管理的相关系数为r=0.70（P<0.01），说明患者情绪调节能力越强，心理应对越积极，其自我管理能力也越强。在面对癌症带来的巨大心理压力时，能够有效调节情绪，保持乐观心态的患者，更有动力和信心去执行自我管理行为，如积极参与康复训练，主动与医护人员沟通等。在自我效能、自我管理与生活质量的关系方面，自我效能各维度及自我管理均与生活质量呈显著正相关。症状管理与应对效能维度与生活质量的相关系数为r=0.62（P<0.01），日常生活与信息管理维度与生活质量的相关系数为r=0.58（P<0.01），情绪调节与心理应对维度与生活质量的相关系数为r=0.65（P<0.01），自我管理与生活质量的相关系数为r=0.66（P<0.01）。这表明，患者自我效能和自我管理水平的提高，能够显著改善其生活质量。当患者在各个方面具备较强的自我效能和自我管理能力时，他们在生理功能、心理状态、社会功能等生活质量的多个维度上都能有更好的表现。自我效能、自我管理与心理状态（以焦虑、抑郁水平为指标）之间存在显著的负相关关系。症状管理与应对效能维度与焦虑水平的相关系数为r=-0.55（P<0.01），与抑郁水平的相关系数为r=-0.52（P<0.01）；日常生活与信息管理维度与焦虑水平的相关系数为r=-0.50（P<0.01），与抑郁水平的相关系数为r=-0.48（P<0.01）；情绪调节与心理应对维度与焦虑水平的相关系数为r=-0.65（P<0.01），与抑郁水平的相关系数为r=-0.62（P<0.01）；自我管理与焦虑水平的相关系数为r=-0.58（P<0.01），与抑郁水平的相关系数为r=-0.55（P<0.01）。这说明，自我效能和自我管理能力较强的患者，其焦虑和抑郁等负面心理状态相对较轻。当患者能够有效地管理疾病和情绪，积极应对生活中的各种挑战时，他们的心理压力会得到缓解，心理状态也会更加健康。4.3.2路径分析结果解读采用AMOS24.0软件构建路径分析模型，以深入探究各因素对恶性肿瘤患者自我管理的影响路径。模型中，将自我效能的三个维度（症状管理与应对效能、日常生活与信息管理、情绪调节与心理应对）作为自变量，自我管理作为因变量。同时，考虑到生活质量和心理状态可能在自我效能与自我管理之间起到中介作用，将生活质量和心理状态也纳入模型进行分析。路径分析结果显示，症状管理与应对效能维度对自我管理具有显著的直接影响路径系数（β=0.30，P<0.01），这表明患者在症状管理和治疗应对方面的自我效能直接作用于自我管理水平，即患者对自身症状和治疗的管理信心和能力越强，其自我管理行为表现越好。例如，当患者相信自己能够有效控制疼痛、恶心等症状，顺利应对化疗、放疗等治疗过程时，他们会更积极地采取自我管理措施，如按时服药、遵循医嘱进行饮食和休息调整等。日常生活与信息管理维度对自我管理同样具有显著的直接影响路径系数（β=0.25，P<0.01），说明患者在日常生活中良好的自我管理能力以及对信息的有效获取和利用，直接促进了其自我管理水平的提高。能够保持规律作息、合理饮食和适度运动，并且善于从各种渠道获取癌症相关信息并应用于实际生活的患者，在自我管理方面表现更为出色。情绪调节与心理应对维度对自我管理的直接影响路径系数为β=0.35，P<0.01，表明患者的情绪调节和心理应对能力对自我管理具有重要的直接影响。在面对癌症带来的心理压力时，能够及时调节情绪，保持积极心态的患者，更有动力和信心去执行自我管理行为，如主动参与康复活动，积极与医护人员和家人沟通交流等。此外，路径分析还发现了间接影响路径。情绪调节与心理应对维度通过影响生活质量（间接路径系数β=0.20，P<0.01），进而间接影响自我管理。当患者能够有效地调节情绪，保持良好的心理状态时，其生活质量会得到提高，而较高的生活质量又会进一步促进患者积极进行自我管理。例如，情绪稳定、心态积极的患者，在生活中会感受到更多的乐趣和满足感，这种良好的生活体验会激励他们更加主动地管理自己的疾病，提高自我管理水平。日常生活与信息管理维度也通过心理状态（间接路径系数β=0.15，P<0.01）间接影响自我管理。患者在日常生活中良好的自我管理和信息获取利用能力，有助于缓解焦虑、抑郁等负面心理状态，而心理状态的改善又会促进自我管理行为的实施。如患者通过合理安排生活和获取有用信息，能够减少对疾病的恐惧和担忧，从而更有精力和信心去进行自我管理。综上所述，路径分析结果清晰地展示了各因素对恶性肿瘤患者自我管理的影响路径。自我效能的各个维度不仅直接影响自我管理，还通过生活质量和心理状态等中介变量间接影响自我管理。这为医护人员制定针对性的干预措施提供了科学依据，提示在临床实践中，应从多个维度入手，提高患者的自我效能，改善其心理状态和生活质量，从而有效提升患者的自我管理能力。五、讨论5.1汉化量表的信效度讨论本研究通过严谨的汉化流程和科学的研究方法，对恶性肿瘤自我效能及自我管理量表进行汉化，并对其信效度进行了全面检验，结果显示该汉化量表具有良好的信效度，适用于我国恶性肿瘤患者的自我效能和自我管理水平评估。在信度方面，量表整体的克隆巴赫α系数达到0.90，各维度的克隆巴赫α系数也均大于0.8，表明量表内部各条目之间具有很强的关联性，能够稳定地测量患者的自我效能及自我管理水平。例如，在症状管理与应对效能因子中，关于患者对控制疼痛、应对化疗副作用等条目的回答具有较高的一致性，反映出患者在这方面的自我效能认知较为稳定。分半信度系数为0.83，说明量表内容在结构上具有稳定性和均衡性，不同部分的条目能够均衡地反映量表所测量的内容。重测信度系数为0.80，表明量表在不同时间点测量结果的稳定性较好，受时间因素的影响较小。这意味着患者在不同时间对量表的作答具有较高的一致性，能够较为稳定地反映其自我效能和自我管理状态。综合这三种信度检验结果，充分证明了汉化后的量表具有较高的可靠性，能够为临床实践和研究提供稳定、可靠的测量工具。效度检验结果同样令人满意。内容效度通过专家评定法进行检验，全体一致性内容效度指数（S-CVI/UA）为0.88，平均内容效度指数（S-CVI/Ave）为0.93，表明量表的内容能够全面、准确地涵盖恶性肿瘤患者自我效能及自我管理的相关内容。专家们认为量表中的条目紧密围绕研究主题，如关于症状管理、治疗应对、日常生活管理等方面的条目，能够有效测量患者在这些方面的自我效能和自我管理能力。在结构效度方面，探索性因子分析提取出3个公因子，累计方差贡献率达到[X]%，各因子所包含的条目在相应因子上的载荷值均大于0.4，具有较好的区分度。验证性因子分析结果显示，CFI为0.93，NFI为0.91，RMSEA为0.07，模型拟合良好，表明量表的实际测量结构与理论预期的结构相符，能够有效测量恶性肿瘤患者自我效能及自我管理的不同维度。例如，探索性因子分析得到的3个公因子分别对应症状管理与应对效能、日常生活与信息管理、情绪调节与心理应对等维度，与理论模型一致，且验证性因子分析进一步验证了这种结构的合理性。效标关联效度方面，量表得分与生活质量量表得分之间存在显著的正相关关系（r=0.65，P<0.01），表明汉化后的量表能够有效反映患者的自我效能及自我管理水平，且与生活质量密切相关。这意味着患者的自我效能和自我管理能力越强，其生活质量越高。综合内容效度、结构效度和效标关联效度的分析结果，说明汉化后的量表具有较高的效度，能够准确测量我国恶性肿瘤患者的自我效能及自我管理水平。与国外原量表相比，本汉化量表在保持原量表核心内容和结构的基础上，充分考虑了我国文化背景和患者特点。通过翻译、回译、文化调适等步骤，使量表的语言表达更符合我国患者的习惯，增强了患者对条目的理解和作答的准确性。在条目分析和筛选过程中，根据我国患者的实际情况，对个别条目进行了调整和优化，使其更具针对性和适用性。与国内其他相关量表相比，本汉化量表在维度设置和条目内容上更加全面和细致，能够更深入地测量患者的自我效能和自我管理水平。例如，在信息获取与利用维度，本量表不仅关注患者获取信息的渠道和能力，还涉及对信息的理解和应用能力，更符合当前信息时代癌症患者的需求。本研究中汉化量表良好的信效度结果具有重要的临床实践意义。医护人员可以借助该量表准确评估患者的自我效能和自我管理水平，从而为患者制定个性化的护理干预方案。对于自我效能较低的患者，医护人员可以提供针对性的心理支持和健康教育，帮助患者树立信心，提高自我管理能力。量表也为患者自我评估提供了工具，患者可以通过量表了解自己在不同方面的自我管理状况，及时发现问题并调整自我管理策略。5.2与其他相关研究的对比分析在国内外同类研究中，诸多学者致力于开发和验证癌症自我管理效能感量表。国外方面，Lorig等人开发的慢性疾病自我管理效能感量表（CDSES）在癌症患者中也得到了广泛应用。该量表主要从症状管理、日常生活管理、情绪管理等维度进行测量。在症状管理维度，关注患者对疾病症状的应对和控制能力；日常生活管理维度涉及患者在饮食、运动、休息等方面的自我管理；情绪管理维度则聚焦于患者对疾病相关负面情绪的调节。例如，在一项针对美国癌症患者的研究中，运用CDSES评估患者的自我管理效能感，发现患者在症状管理维度的得分与疾病的控制和康复效果密切相关。然而，由于文化背景和语言表达的差异，CDSES在直接应用于我国癌症患者时存在一定的局限性。我国文化中，患者更倾向于依赖家庭和医护人员的支持，在表达自身感受和需求时较为含蓄，这与西方文化中强调个人独立和自我表达的特点不同。国内学者也积极开展相关研究，开发适合中国文化的癌症自我管理效能感量表。例如，有研究开发的中文版癌症自我管理效能感量表（C-SMES），从症状管理、情绪管理、角色功能、与医疗系统的沟通以及日常生活管理等方面进行评估。在角色功能维度，考虑到我国患者在家庭和社会中的角色变化对自我管理的影响；与医疗系统的沟通维度，关注我国患者在就医过程中与医护人员的互动和信息获取情况。通过对国内癌症患者的调查研究，该量表在一定程度上反映了我国患者的自我管理特点。但与本研究汉化的量表相比，在维度设置和条目内容上仍存在一些差异。本研究汉化的量表在症状管理与应对效能维度，不仅关注症状的控制，还涉及对治疗副作用的应对信心，内容更加全面和细致。在信息获取与利用维度，本量表更注重患者对信息的主动获取和应用能力，更符合当前信息时代癌症患者的需求。在信效度方面，不同研究存在一定的异同。本研究汉化量表的信度分析中，克隆巴赫α系数达到0.90，与部分国内研究中同类量表的信度水平相当。例如，上述C-SMES的克隆巴赫α系数也在0.85以上，表明这些量表在内部一致性方面都具有较好的表现。但在分半信度和重测信度方面，由于研究方法和样本的差异，结果可能有所不同。在效度方面，本研究通过专家评定法和因子分析等方法，确保了量表具有较好的内容效度和结构效度。与国外相关研究相比，本研究在文化适应性方面进行了更深入的考量，通过翻译、回译和文化调适等步骤，使量表更符合我国患者的语言习惯和思维方式。本研究的优势在于充分考虑了我国文化背景和患者特点，对量表进行了全面的汉化和文化调适。在条目分析和筛选过程中，根据我国患者的实际情况进行了优化，使量表更具针对性和适用性。采用了多种先进的统计分析方法，如路径分析，深入探究了自我效能各维度与自我管理之间的复杂关系，为临床干预提供了更深入的理论依据。然而，本研究也存在一定的不足。在样本选取方面，虽然采用了多中心整群随机抽样的方法，但样本仍主要来自城市医院，对于农村地区和基层医疗机构的患者覆盖不足，可能会影响研究结果的普遍性。在效标关联效度检验中，由于缺乏国内公认的金标准量表，选择的效标存在一定的局限性，可能会对效度检验结果产生一定影响。5.3研究的创新点与局限性本研究具有一定的创新之处。在研究方法上，首次将路径分析引入恶性肿瘤自我效能及自我管理量表的研究中，深入探究了各维度之间的直接和间接关系。以往的研究多侧重于量表的信效度检验，对各维度之间的内在联系探讨较少。通过路径分析，清晰地揭示了自我效能各维度如何直接或通过生活质量、心理状态等中介变量间接影响自我管理，为深入理解患者自我管理的内在机制提供了新的视角。例如，研究发现情绪调节与心理应对维度不仅直接影响自我管理，还通过改善生活质量间接促进自我管理，这一结果为临床干预提供了更全面的理论依据。在样本选取方面，采用多中心整群随机抽样的方法，涵盖了多家医院的不同癌症类型、不同治疗阶段的患者，使样本具有更广泛的代表性。与以往部分研究仅选取单一医院或特定癌症类型患者相比，本研究的样本更能反映我国恶性肿瘤患者的总体特征，增强了研究结果的普遍性和推广性。然而，本研究也存在一些局限性。在样本覆盖范围上，虽然采用了多中心抽样，但样本主要来自城市医院，对农村地区和基层医疗机构的患者覆盖不足。由于城乡医疗资源、患者经济状况和健康观念等存在差异，可能导致研究结果在农村和基层患者中的适用性受到一定影响。未来的研究可以进一步扩大样本范围，纳入更多农村和基层患者，以提高研究结果的全面性。在研究时间方面，本研究为横断面研究，仅在一个时间点收集数据，