VALIDATION AND PSYCHOMETRIC EVALUATION OF A QUESTIONNAIRE TO STUDY DISEASE ACTIVITY IN SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS

Full Text

Systemic lupus erythematosus, disease activity, activity index, questionnaire, validity, Rasch-analysis. Системная красная волчанка (СКВ) является системным заболеванием соединительной ткани с вариабельными клиническими проявлениями в диапазоне от незначительного кожного и суставного воспаления до инвали-дизирующих поражений центральной нервной системы, почек и других органов и систем [1, 6]. Непредсказуемое течение с разнообразным вовлечением практически всех систем организма оказывает существенное отрицательное влияние на качество жизни пациентов [2, 4, 5, 9] и затрудняет оценку тяжести болезни [1]. Потребность в индивидуализации и оптимизации терапии вынуждает исследователей использовать методики оценки воздействия болезни, основанные на мнении пациентов [4, 6, 8]. Нам была осуществлена разработка и начальная валидизация опросника для самооценки активности болезни у пациентов с СКВ (ОАСКВ), продемонстрирована его внешняя, содержательная и дивергентная валидность в небольшой когорте пациентов [3]. ОАСКВ оценивает восприятие активности СКВ пациентом в течение предыдущей недели по 10 пунктам, взвешенным по шкале Ликерта от 0 до 3 и содержит числовую порядковую шкалу общей активности болезни по мнению пациента. ОАСКВ предоставляет результат в диапазоне значений от 0 до 40 баллов [3]. ЦЕЛЬ РАБОТЫ Провести оценку свойств ОАСКВ в большой когорте пациентов с СКВ с вариабельными клиническими проявлениями, осуществить дальнейшую внешнюю и дивергентную валидизацию и изучение психометрических параметров опросника. МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ Для оценки валидности и психометрических параметров ОАСКВ был изучен у 129 больных с верифицированным диагнозом СКВ в возрасте от 18 до 69 лет (114 (88,4 %) женщин и 15 (11,6 %) мужчин), различными клиническими проявлениями и вариабельной активностью заболевания. Возраст пациентов составил (M (SD)) 35,67 (14,49) лет, продолжительность болезни 7,06 (6,68) лет (медиана 5, диапазон 0,5-27 лет). Для оценки внешней валидности ОАСКВ использованы индексы активности болезни SLAM-R, SLEDAI-2K, BILAG-2004, ECLAM [1]. Все индексы ранее продемонстрировали 18 Выпуск 2 (66). 2018 хорошую конвергентную валидность, их значения тесно коррелировали между собой. Дивергентная валидность оценивалась корреляцией с повреждением по индексу SLICC/ACR [1]. Для определения внутренней структуры опросника был применен факторный анализ по модели главных компонент с вращением по методу варимакса и иерархический кластерный анализ. Для определения числа факторов использован критерий Кайзера. Кластерный анализ для анализа структуры опросника выполнен по методу межгрупповой связи с использованием в качестве объектов классификации пунктов опросника, а меры близости - корреляции по Пирсону. Для психометрической оценки ОАСКВ был применен вариант теории измерений - Раш-анализ в однопараметрической модели. Результаты «калибровки» пунктов и «личностных мер» представлены в виде логарифмических единиц (логитов - натуральный логарифм отношения шансов), расположенных по возрастающей шкале. Принято расстояние в 0,15 логитов или больше для заключения об адекватном разделении пунктов. В использованной модели применены чувствительные к выбросам статистики пригодности (outlier-sensitive fit statistic, OUTFIT) и информационно-взвешенные статистики пригодности (information weighted fit statistic, INFIT). За допустимо согласованные с моделью принимались значения INFIT и OUTFIT в диапазоне от 0,7 до 1,4. Для одномерного статистического анализа использованы дескриптив ные статистики и корреляционный анализ. Для многомерного анализа применена модель множественной линейной регрессии с пошаговым вариантом расчета, в которой зависимой переменной была оценка активности СКВ пациентом, а влияющими переменными - основные клинические проявления и коррелирующие лабораторные параметры. Статистический анализ, включая корреляционный, регрессионный, факторный и кластерный анализ выполнен с использованием программного пакета IBM SPSS Statistics, выпуск 21.0. Раш-анализ выполнен с использованием программы Winsteps версии 3.90.0, автор M. Linacre. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ Результаты факторного анализа ОАСКВ представлены в табл. 1, 2 и на рис. 1. Критерий Кайзера позволил выделить 5 факторов. Критерий отсеивания Кеттелла (построение графика собственных значений и определение точки перегиба на графике - рис. 1, выделено стрелкой) также позволил утверждать наличие 5 факторов. Анализ факторных нагрузок (табл. 2) выделяет тесно связанные между собой пункты опросника, разделенные на 5 факторов. Результаты кластерного анализа ОАСКВ представлены на рис. 2. Кластерный анализ, как и факторный анализ, привел к выделению 5 групп переменных (рис. 2), все 5 кластеров были получены на 1 этапе анализа. Кластеры Таблица 1 Факторный анализ - полная объясненная дисперсия Компонента Начальные собственные значения Суммы квадратов нагрузок вращения всего % дисперсии кумулятивный % всего % дисперсии кумулятивный % 1 1,720 17,200 17,200 1,486 14,860 14,860 2 1,711 17,115 34,315 1,455 14,553 29,413 3 1,359 13,593 47,908 1,398 13,977 43,390 4 1,067 10,673 58,580 1,288 12,881 56,271 5 1,016 10,162 68,743 1,247 12,472 68,743 6 0,929 9,294 78,037 7 0,749 7,488 85,525 8 0,631 6,311 91,837 9 0,423 4,232 96,068 10 0,393 3,932 100,000 Примечание. Метод выделения - анализ главных компонент. Таблица 2 Факторный анализ - матрица повернутых компонент Пункт опросника Компонента Фактор 1 2 3 4 5 Ухудшение зрения 0,776 0,053 -0,256 0,072 0,290 I Головная боль 0,758 0,002 0,183 -0,098 -0,107 Боль / слабость в мышцах 0,084 0,831 0,139 -0,074 0,019 II Боль в суставах -0,038 0,799 0,040 0,090 -0,101 Слабость -0,013 -0,008 0,859 0,107 0,005 III Лихорадка 0,024 0,167 0,644 0,037 0,106 Высыпания на коже -0,386 0,057 -0,040 0,788 -0,042 IV Выпадение волос 0,349 -0,028 0,287 0,767 0,015 Одышка / боль в груди -0,028 0,066 0,001 0,079 0,880 V Отеки на ногах 0,171 -0,296 0,204 -0,176 0,595 Примечание. Метод выделения - анализ методом главных компонент; метод вращения - варимакс с нормализацией Кайзера (вращение сошлось за 6 итераций). Выпуск 2 (66). 2018 19 fèi(5ÿ?ÎÏÏKl[Ufa П^бУпТгГІМШ = деляемое как боль и нарушение функции) (кластер 2, фактор V), конституциональные симптомы (слабость, лихорадка) (кластер 3, фактор III), поражение нервной системы (ухудшение зрения, головная боль) (кластер 4, фактор I) и поражение кожных покровов (кластер 5, фактор IV). Определенный интерес представляет анализ расстояний до объединения кластеров. Видно, что конвергенция кластеров, отражающих активность со стороны внутренних органов, опорно-двигательного аппарата и конституциональных проявлений (ранее объединенного с поражением покровов и нейропсихической сферы) происходит на поздних этапах, что отражает частичную независимость вклада поражения разных органов и систем в общую оценку активности [2, 4]. Подобное влияние на детерминанты качества жизни у пациентов СКВ отмечено в некоторых исследованиях [7, 10]. Результаты Раш-анализа представлены в табл. 3, 4 и на рис. 3. M (SD) INFIT и OUTFIT составило 1,08 (0,28) и 1,0 (0,24, соответственно, что подтверждает одноразмерность опросника. Параметры разделения (3,91) и надежности пунктов опросника (0,94) были удовлетворительными. При анализе отдельных пунктов опросника оказалось, что значения статистики INFIT превышало 1,4 для двух пунктов - «отеки» (1,42) и «высыпания на коже» (1,41), однако превышение было незначительным и не указывало на необходимость исключения этих пунктов. Значение INFIT менее 0,7 отмечено для одного пункта - «слабость» (0,59). Такие результаты вполне объяснимы, так как слабость является неспецифическим проявлением, наблюдается часто и вносит, пожалуй, наименьший вклад в объективную картину оценки активности СКВ [4, 9]. В то же время отеки были относительно редко встречающимся проявлением и, поэтому, расцениваются как наиболее «сложный» пункт в Раш-анализе. Согласование эмпирически наблюдаемых и ожидаемых значений (рис. 3В) было вполне удовлетворительным, различия, как и сле- Таблица3 Раш-анализ - статистики пунктов: порядок корреляции N Pos Clb SE INFIT OUTFIT PntR Пункт опросника MNSQ ZSTD MNSQ ZSTD 9 24 1,16 0,21 1,42 1,7 1,17 0,7 0,23 Отеки 3 77 -0,16 0,13 1,41 2,9 1,38 2,4 0,26 Высыпания 5 54 0,28 0,15 1,39 2,3 1,26 1,4 0,36 Зрение 6 51 0,35 0,15 1,21 1,3 1,09 0,5 0,37 Одышка/боль 10 97 -0,47 0,12 0,83 -1,4 0,81 -1,5 0,38 Боль в суставах 2 48 0,42 0,15 1,19 1,2 1,13 0,7 0,39 Лихорадка 7 103 -1,00 0,12 0,85 -1,3 0,85 -1,3 0,42 Головная боль 8 82 -0,24 0,13 0,78 -1,9 0,76 -1,8 0,42 Боль в мышцах 1 121 -0,92 0,12 0,59 -4,2 0,58 -4,1 0,49 Слабость 4 41 0,59 0,16 1,11 0,6 1,00 0,1 0,50 Алопеция M 74,0 0,00 0,14 1,08 0,1 1,00 -0,3 SD 35,0 0,65 0,03 0,28 2,1 0,24 1,8 Примечание. N - номер вхождения, Pos - число «верных» ответов, Clb - калибровка, SE - стандартная ошибка среднего, PntR - точечная корреляция, рассчитывается как корреляция между «оценками» ответов по каждому из пунктов с оценками Раш-модели, INFIT - информационно-взвешенные статистики пригодности; OUTFIT - чувствительные к выбросам статистики пригодности; MNSQ - средние квадраты; ZSTD - стандартизованные статистики пригодности, M - среднее значение, SD - стандартное отклонение. полностью соответствуют факторам, полученным в результате проведения факторного анализа, и имеют рациональную патофизиологическую интерпретацию. Номер компоненты Рис. 1. Факторный анализ - график собственных значений для опросника активности СКВ Расстояние в масштабе объединения кластеров ПЕРЕМЕННЫЕ 0 5 10 15 20 25 Метка № +---------+---------+---------+---------+---------+ суставы 10 -' одышка € 1oetm 9 1 слабость 1 1лихорадка 2 ' зрение 5 1головная боль 1 ‘ сыпь 3 -1алопеция 4 -1 Рис. 2. Иерархический кластерный анализ -дендрограмма с использованием метода средней связи (межгрупповой) Эти кластеры отражают активность в системах органов: суставно-мышечная система (кластер 1, фактор II), поражение внутренних органов (почек, сердца, легких - трудно дифференцируемое больным самостоятельно, но опре- 20 Выпуск 2 (66). 2018 üssmpfä ©шПГ ШШ Таблица 4 Раш-анализ - сводка по 10 пунктам опросника Показатель Pos Clb SE INFIT OUTFIT MNSQ ZSTD MNSQ ZSTD M 73,6 50,00 1,44 1,08 0,1 1,00 -0,3 SD 35,1 6,50 0,26 0,28 2,1 0,24 1,8 Max 121,0 61,58 2,07 1,42 2,9 1,38 2,4 Min 24,0 39,96 1,18 0,59 -4,2 0,58 -4,1 Реал. RMSE 1,61 Скорр. SD 6,29 Разделение 3,91 Надежность 0,94 Модель RMSE 1,46 Скорр. SD 6,33 Разделение 4,33 Надежность 0,95 SE среднего пунктов = 2,17 Примечание. Max - максимальное значение; Min - минимальное значение; RMSE - корень квадратный из стандартной ошибки, рассчитанной для пунктов; «Модель RMSE» рассчитывается исходя из того, что данные соответствуют модели, а «Реал. RMSE» предполагает, что отклонения данных возникают из-за несоответствия модели; «Скорр. SD» - стандартное отклонение после вычитания ошибки измерения; «Разделение» - отношение «скорр. SD» к RMSE, показывает меру разделения в единицах RMSE; «Надежность» эквивалентна а Кронбаха; остальные сокращения аналогичны табл. 5. Рис. 3. Визуализация результатов Раш-анализа: А - суммарная вероятность градаций ответов опросника; Б - суммарная категория информации градаций ответов опросника; В - ожидаемые и наблюдаемые ответы; Г - характеристические кривые каждого пункта опросника довало ожидать, возрастали по мере роста «сложности» вопросов. Характеристические кривые для всех пунктов ОАСКВ (рис. 3Г) имели очень близкий угол наклона, указывающий на схожие дискриминантные свойства, и различались преимущественно смещением относительно нулевых значений оси «сложности». Распределение оценок активности, полученных при применении ОАСКВ, было смещено в сторону низких значений (рис. 4), однако формальное исследование показало отсутствие значимых отклонений распределения от нормального, что позволяет использовать параметрические статистики для анализа. Значения ОАСКВ тесно коррелировали с оценками активности по индексам (табл. 5), однако наблюдалась слабая, но статистически значимая корреляция с повреждением, что свидетельствует о том, что больные не всегда четко разделяют понятия Выпуск 2 (66). 2018 21 ІШторСз активности и необратимых изменений, указывая «общую тяжесть» заболевания. Очевидно, что активность СКВ негативно влияет на качество жизни [5, 7] и следует ожидать, что пациенты с неудовлетворительным качеством жизни вследствие любых причин будут склонны приписывать свои страдания активной СКВ. Рис. 4. Распределение значений опросника активности СКВ Наблюдалась положительная корреляция общей оценки по ОАСКВ с величиной артериального давления (г = 0,254; p = 0,004) и рядом лабораторных параметров (протеинурия, СОЭ, креатинин крови) и отрицательная с уровнем гемоглобина и общего белка крови. Таблица 5 Корреляции значений опросника активности СКВ с оценками активности и повреждения Индексы активности и повреждения ОАСКВ г Р Индекс активности СКВ SLAM 0,720 <0,001 Индекс активности СКВ SLEDAI 0,622 <0,001 Индекс активности СКВ ECLAM 0,727 <0,001 Индекс активности СКВ BILAG 0,657 <0,001 Оценка активности СКВ врачом по ВАШ (0-10) 0,674 <0,001 Индекс повреждения СКВ SLICC/ACR 0,186 0,034 Регрессионный анализ (табл. 6) позволяет объяснить 32,9 % дисперсии зависимой переменной. Интересно, что наряду с очевидными влияющими факторами - конституциональные и сердечно-сосудистые проявления, в модели были сохранены «скрытые» влияющие переменные, такие как общий белок крови и иммунологические проявления, которые не могут ощущаться пациентами. Данный факт свидетельствует в пользу существования ряда не поддающихся прямому измерению параметров, влияющих на восприятие больными активности заболевания, что было отмечено в литературе [7]. Таблица 6 Коэффициенты множественной линейной регрессии, зависимая переменная общая оценка по ОАСКВ Модель (переменные) B SE ß t p 95 % ДИ для В нижняя граница верхняя граница (Константа) 14,372 3,729 3,854 0,001 6,954 21,790 Общий белок крови -0,143 0,044 -0,296 -3,270 0,002 -0,231 -0,056 Конституциональные проявления 4,079 1,250 0,298 3,264 0,002 1,593 6,565 Сердечно-сосудистые проявления 3,368 1,086 0,289 3,102 0,003 1,208 5,528 Иммунологические проявления 2,729 1,294 0,192 2,109 0,038 0,155 5,303 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Разработанный нами ОАСКВ является валидным, вместе с тем простым инструментом, позволяющим адекватно оценивать текущую тяжесть состояния больных, опросник имеет надежную структуру и очевидное патофизиологическое обоснование каждого пункта. Проведенная психометрическая оценка подтверждает внутреннюю валидность и надежность опросника. Данный инструмент может быть рекомендован к клиническому применению наряду с другими валидизированными опросниками.

About the authors

E. A Sushchuk

FSBEI HE «Volgograd State Medical University» of Public Health Ministry of the Russian Federation

Email: eugene.sushchuk@gmail.com

I. Y Kolesnikova

FSBEI HE «Volgograd State Medical University» of Public Health Ministry of the Russian Federation

S. I Krajushkin

FSBEI HE «Volgograd State Medical University» of Public Health Ministry of the Russian Federation

References

Supplementary files