背景
以往研究已证实个体特征对健康相关生活质量（HRQoL）的影响。然而，大量研究采用重复测量方法，由于各种原因，该方法在测量误差方面存在局限性。本研究评估了心理测量学特征，采用了世界卫生组织生活质量简表（WHOQOL-BREF）和瓦珠五级问卷（EQ-5D-5L），探讨了HRQoL因素对普通人群的影响，并平行运用结构方程模型（SEM）进行分析，以及对同步回归分析结果进行对比分析。
方法
本研究利用2023年泰国人口常模调查的二次统计数据，对2000名成年人进行了面对面访谈。然而，在排除73人后，最终纳入1927人进行结构方程模型（SEM）分析。本研究调整了Ferran模型的适用测量次数及其评价指标（内部一致性、整合效率和区域划分效率）。同时，我们采用了偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）的预测相关性（Q²）、效率幅度（f²）、模型相似度总和（GOF）等指标，并进行了以下检验。
结果
年龄对 WHOQOL-BREF 评分的影响（β = -0.264，f² = 0.037）。
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结论
不同的统计方法导致不同的结果，SEM指标所代表的因素包括年龄、职业材料的使用、HRQoL评估的影响以及标准的康复分析规则。然而，政策制定者有可能将资源分配给HRQoL水平相对较低的人群。
引用
健康相关生活质量（HRQoL）是一种患者自述结果，反映整体身体健康状况，并由非医疗专业人员进行持续临床评估。它是人口健康调查监测的慢性疾病（例如终末期肾病和糖尿病）的关键指标。此外，HRQoL 可用于有效展示和计算质量调整生命年，这是有效性分析的主要结果，也是《全球卫生技术评估指南》推荐的方法。
HRQoL强调健康情况对整体生活品质（QoL）的影响。 Wilson和Cleary提出了HRQoL的概念框架，并将几个因素与HRQoL联系起来，包括生物功能、症状、功能状态、总体健康感知（GHP）、非医疗因素以及个体和环境的特征。 然而，Ferrans等人通过省略非医疗因素并将它们重新归类为个人或环境特征来改进了这一模型。 这一修订后的模型能够生成更广泛的假设，超越临床表现，使其适用于真实世界环境。 因此，一项系统综述建议在Ferran模型的指导下确定因果关系并指导有针对性的医疗干预。
为了评估HRQoL，通常在普通人群和临床人群中应用多维测量工具，从而捕捉身体、心理和社会健康领域。 虽然通用工具通常被采用以实现跨人群比较，但它们可能对特定临床变化不够敏感。 这些工具报告跨健康维度的健康概况或作为单一指数（效用）分数。 效用分数可用于计算经济分析中的质量调整生命年。 值得注意的是，效用分数特别源自基于健康偏好的工具，这是测量HRQoL的通用工具之一。 因此，通用工具经常用于进行大规模健康调查。
HRQoL在泰国的普通人群和患者群体的健康监测中越来越常用。 先前的研究通常应用通用工具，如针对普通人群的欧洲五维度五水准问卷（EQ-5D-5L）、慢性乙型肝炎患者的EQ-5D-5L、服用华法林患者的世卫组织QoL-简表（WHOQOL-BREF），以及HIV患者的SF-12v2健康调查。 这些研究还确定了影响HRQoL水准的各种社会人口学因素，包括性别、年龄、体重指数（BMI）、共病数量（NOC）、教育水准和职业等。 研究采用单变数和多变数回归分析探索这些关联。 然而，这两种方法都存在某些局限性。 单变数分析无法控制混杂变数，而多变数回归分析假设一个观测因变数和多个自变数之间存在简单的线性关系。 此外，如果对多个观测因变数进行单独的回归分析，多变数回归分析可能会增加测量误差，并可能忽略潜在变数。
结构方程模型（SEM）在各个研究领域提供了稳健的统计方法。 它能够同时分析多个观测变数和潜在变数之间的复杂关系，从而考虑测量误差。 此外，它用于进行验证性因数分析并检验测量工具的结构效度和可靠性。 因此，SEM有助于测试理论模型并克服多变数回归方法的局限性。
SEM已在组织绩效、交通、患者护理和自杀行为等各个学科中得到应用。 由于SEM能够处理HRQoL测量中固有的相互关联因素和潜在结构的复杂性，它已被认为是研究HRQoL的有价值的分析方法。 多项研究已使用SEM检查影响HRQoL的各种因素，并更全面地捕捉类风湿关节炎、帕金森病、冠心病以及青少年物质使用障碍和年轻与老年成年人等特殊人群中HRQoL的多维结构。 鉴于这一不断增长的证据，SEM使研究人员能够同时检查因变数和自变数之间的复杂关系，从而对理论概念产生更准确的估计。 例如，先前关于中国类风湿关节炎、韩国糖尿病患者、泰国结直肠癌和慢性阻塞性肺病（COPD）患者的研究表明，SEM可以同时检查并充分捕捉影响HRQoL因素的直接和间接效应。 此外，SEM通过多种模型拟合指标提供具体证据，证明实证数据是否符合假设模型，而传统回归分析则无法提供这些指标。 因此，SEM被认为是健康结果研究中HRQoL多维结构的首选方法。 本研究中我们使用SEM与这一方法学趋势一致，旨在提供对影响HRQoL因素之间结构关系的更深入见解，这在泰国尚未进行过。
根据Ferran的模型，HRQoL由五个核心要素组成：生物功能、症状、功能状态、GHP以及个体和环境的特征。 先前的研究已经证明了个体特征、功能状态和HRQoL水准之间的因果关系。 在Ferran的模型中被归类为生物功能的多病共存，在欧洲和中国的中老年人群中已直接与功能限制增加和HRQoL水准下降相关，也与普通社区居住人群相关。 一些先前的泰国研究发现，女性性别、年龄较大、肥胖和不良健康感知与泰国普通人群中HRQoL降低相关。 综合起来，这些直接关联的模式为在泰国普通人群中应用Ferran模型探索这些因素之间的关系提供了理论依据。 虽然学者们建议在患者群体中使用Ferran模型，但它也适用于其他人群，如儿童、社区居住的老年人和健康女性。 然而，尚未有研究在泰国普通人群中应用SEM来检查社会人口学因素与它们的潜在变数之间的关系，使用Ferran模型。 因此，本研究旨在（a）使用Ferran模型探索将生物因素、功能状态和GHP与HRQoL联系起来的路径，（b）评估当前背景下HRQoL测量工具的结构效度和可靠性，以及（c）使用SEM确定与HRQoL相关的个体特征，并将结果与传统回归分析进行比较。
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研究设计和参与者
本研究使用了名为“EQ-5D-3L和EQ-5D-5L泰国人口规范”项目的数据，该专案通过对2,000名泰国成年人进行面对面访谈进行了横断面调查。 研究使用四阶段分层随机抽样来选择用于数据收集的省份、地区、次地区和村庄。 所选省份的详细资讯在其他地方有所说明。 对于每个层，根据年龄组、性别和居住区域选择参与者。 纳入标准为：年龄≥18岁、泰语流利、能够完成数据收集过程。 排除标准包括基于自我报告的医疗史的急性或危及生命的状况或认知障碍迹象，以及研究者（KK）或训练有素的面试官在访谈期间观察到的参与者是否能够适当地理解和回答问题。 采用配额抽样方法按年龄、性别和居住区域（大都市和农村）的比例选择参与者，以确保代表泰国普通人群。 所有符合条件的方便样本个体都被邀请参加由训练有素的面试官进行的面对面访谈，访谈在2023年5月至6月间在参与者家中进行。 所有训练有素的面试官至少完成了公共卫生或管理科学学士学位，并拥有超过5年的实地调查研究专业经验。 在数据收集之前，研究者（KK）为所有面试官提供了具体培训，介绍如何使用纸笔方法一致地记录参与者的反应，以最小化面试官偏差。
概念模型
本研究采用了Ferran模型，并对其构建进行了若干修改，以探讨其对HRQoL因素的影响。如图1a所示，Ferran模型包含生物学因素、功能特征、GHP与HRQoL的关联，以及各个体组成成分和部分个体身体及环境特征的同步反馈和传递效应。在目前的研究中，我对Ferran模型进行了调整，以收集以下数据：（1）未使用的Ferran模型；（2）通过生理成分（PCS）和心理成分（MCS）传递视觉功能状态的能力，同时完成部分修改，以观察GHP的中间效应；（3）未考察的GHP个体特征的影响；以及（4）未使用的环境特征（图1b）。在Ferran模型中，各个体要素（包括年龄、BMI、每日血液量、性别和职业）之间的关系（图1b）。调整后，Ferran模型的每个组成部分均被用作标准化工具进展调查，所用工具数量如下：综合SF-12v2、WHOQOL-BREF和EQ-5D-5L。在使用两种概念模型分析WHOQOL-BREF和EQ-5D-5L问卷时，请务必谨慎。WHOQOL-BREF提供四个特定领域的健康概览数值，而EQ-5D-5L则生成一个健康影响指标。
