生命质量量表EQ-5D 与SF-6D 的比较研究
梁敏洪 1 付希婧高鹏朱文涛*
摘要：目前，成本-效用分析已广泛应用于药物经济学评价研究中。多属性健康状况分类体系可以把人群的生命质量转换为以偏好为基础的效用值，进而计算质量调整生命年（QALYs）以用于药物经济学评价中。欧洲五维健康量表（EQ-5D）和六维度健康调查简表（SF-6D）是国际上使用较为广泛的基于偏好的效用值测量工具，本文通过对以上两个量表进行比较研究，从维度结构、信息性、偏好估算方法、效用值运算方式和量表的可操作性进行对比分析，以期为我国药物经济学评价中测量的工具选择及使用提供参考。
关键词：欧洲五维健康量表六维度健康调查简表比较
药物经济学(Pharmacoeconomics , PE)是以经济学原理为基础，参考卫生经济学方法而创建的一门新型边缘学科。成本-效用分析(Cost-utility Analysis, CUA) 作为药物经济学评价的方法之一，近年来在国外得到了较大的发展和应用。CUA 是把生命数量和质量的结果加以综合的研究，在临床中主要以质量调整生命年(Q uality Adjusted Life Y ears, QALYs)作为结果的效用指标，其计算的关键在于生命质量权重即健康效用值的测量。
目前，效用值的测量分为直接测量和间接测量。直接测量包括标准博弈法，时间权衡法，以及评分法及变种。间接测量主要为使用多属性健康系统量表测量法，且具有使用方便、简明易懂以及可信度高等优点。作为多属性健康系统量表的主要类型，欧洲五维健康量表（EQ-5D）和六维度健康调查简表（SF-6D）是基于偏好的效用值测定量表，在国际上使用最为广泛。本文旨在对国际上两种量表的使用情况进行整理及分析，探讨两个效用量表的健康描述系统、效用值积分体系估算方法及运算方式和操作性等方面的特点和差异性，从而为我国药物经济学评价研究中量表的选择及应用和量表的后期研究提供参考。
1 EQ-5D 及SF-6D 概述
EQ-5D 是由欧洲生命质量项目研究组开发的。该量表由问卷和效用值积分体系两部分组成。问卷可分为EQ-5D 健康描述系统和EQ-V AS 两个部分，用于测评人群的生命质量状况及分布[1]。效用值积分体系与量表配套使用，可以将其对状态的定性测量结果转换为计算
1作者：梁敏洪（1988-），男，广东佛山人，硕士研究生，社会医学与卫生事业管理专业，研究方向：
药
物经济学。
质量调整生命年（QALYs）的关键参数——健康效用值[2]。
SF-6D 是基于健康相关生命质量问卷 36 简表（SF-36）创建的效用测量工具，可以将SF-36 问卷的数据信息转换成效用和QALYs。与EQ-5D 相同，SF-6D 也由多属性健康状态分类系统和效用值积分体系两部分组成。目前，官方推荐通过SF-36/SF-12 加上三个额外指标进行调查，把需要的问卷信息归类到SF-6D 的健康状态分类系统后进行效用值计算。因此本文在比较研究SF-6D 时采用该测量方法。
2 EQ-5D 及SF-6D 的比较研究
2.1 维度
EQ-5D 健康描述系统包括五个维度：行动能力、自我照顾能力、日常活动能力、疼痛或不舒服、焦虑或抑郁。SF-6D 健康状态分类系统包括六个维度：躯体功能、角色限制、社会功能、疼痛、精神健康、活力。根据维度的设计及内容分析现有研究发现两量表的健康分类系统存在一定的重叠性。如行动能力与躯体功能，日常活动能力与角色限制和社会功能，疼痛与疼痛/不舒服、焦虑或抑郁与精神健康相关性较高，现把两量表中相关性较高维度对应整理，详细见表1。与EQ-5D 相比，SF-6D 多一个活力的维度，这表示若疾病更容易使人疲惫劳累且对活力有较大影响，选用SF-6D 较为合适。
表1 EQ-5D 与SF-6D 的维度比较
带比喻的成语EQ-5D SF-6D
行动能力（Mobility）
躯体功能（PF：Physical Functioning）自我照顾能力（Self-Care）
角色限制（RL：Role Limitaions）日常活动能力（Usual Activities）
社会功能（SF：Social Functioning）疼痛/不舒服（Pain/Discomfort）疼痛（P：Pain）
焦虑/抑郁（Anxiety/Depression）精神健康（MH：Mental Health）
- 活力（VIT：Vitality）
2.2 关注点
2.2.1 事件关注点
EQ-5D 每个维度分为3 个层次：没有任何困难、有些困难和有极度困难。可见，该量表关注于健康状况严重程度的分级。SF-6D 每个维度都有4 到6 个层次，其运用前首先需要
使用SF-36 或SF-12 调查问卷收集数据。因此，受后两个量表性质所决定，SF-6D 更多的关注于健康状况中不良影响的持续时间或对生活的影响程度的大小，如“所有的时间”、“大部分时间”等。
2.2.2 时间关注点
深奥近义词两量表在关注的时间上也有明显的差异。EQ-5D 中表头注明：“请在下列各组选项中，指出哪一项最能反映您今天的健康状况”，因此该量表测量的是调查对象完成问卷当天的健康状态，关注的是时间点。而SF-36 或SF-12 中更多的题干为“在过去4 个星期里”，让调查对象回想过去一段时间内的健康状态，更多关注的是时间段。
2.3 信息性
信息性是指量表的辨别能力。量表中存在的天花板效应和地板效应均会导致其辨别能力的下降。所谓的天花板效应是指影响指标有效性的各种因素中，反应指标的量程不够大，而造成反应停留在指标量表的最顶端[3]。该量表在实际使用中，由于顶端水平上选择数量增多从而导致指标的有效性受到影响，使其辨别能力下降。地板效应与之相对。
目前，不少研究表明，EQ-5D 存在严重的天花板效应。David G.T. Whitehurst[4]等学者在研究中对346 名调查对象同时使用EQ-5D 和SF-6D 进行了生命质量的调查。结果显示，EQ-5D 组共有107
名为完全健康状态，占17%；每个维度中选择顶端水平的比例中，EQ-5D 组最低的“疼痛或不舒服”为17%，最高的是“自己照顾自己能力”为89%。与EQ-5D 相比，SF-6D 的地板效应较为明显。如“躯体功能”与“角色限制”中，SF-6D 处于最低水平的比例为24.6%和38.4%。也就表明，EQ-5D 对较好的健康状态敏感度不高，而与之相对，SF-6D 应用于较差的健康状态辨析度会降低。因此在实际使用中，对于较为温和的疾病，SF-6D 可能较为适用。同时由于EQ-5D 天花板效应明显，该量表定义的最好健康状态（full health）可能在SF-6D 描述系统中并不是最好，例如某对象EQ-5D 健康状态为“11111”，SF-6D 并不一定为“111111”。
2.4 效用值积分体系
效用值积分体系是通过视觉模拟标尺（V AS）、时间权衡法（TTO）或标准博弈法（SG）等技术建立的一套算法，构建的基本思路是直接测量量表中少数健康状态的效用值，再根据计量经济学技术或多维效用函数建立合适的模拟以预测所有状态的效用值[5] 。
2.4.1 偏好估算方法
本文中EQ-5D 选择比较的是英国MVH（Measuring and V aluing Health）研究，计分函数的偏好是在由具有代表性的3395 名英国成年人的随机样本中用时间权衡法（TTO）测量
中国结的来历
的，选择其中42 个健康状态并据此使用计量经济学方法建立的经典N3 模型用于预测所有状态的效用值。
SF-6D 采用的效用积分体系为John Brazier 等学者对英国611 名受试者进行调查，每个受试者都对6 个属性给出效用值，总共有249 种不同的健康状态被评估。然后利用计量经济学模型对这些数据进行分析，从而构建出的适用于英国人群的效用值换算表。
目前已有研究表明，使用标准博弈法得出的效用值一般比使用时间权衡法的要高[6]。Y ork MVH 项目研究也提示，在一些严重程度较高的疾病比较中，使用标准博弈法得出的效用值比时间权衡法的较高，但对于程度较为温和的疾病，比较结果相反[7]。同时由于SF-6D 使用的为两阶段（two stage）或链式（chained）标准博弈法，第一阶段为使用最好健康状态与最差健康状态作为锚点；第二阶段以最好健康状态与死亡作为锚点使用标准博弈法估计最差状态。有研究显示，与没有采用链式程序的TTO 相比，SF-6D 获得的效用值更高[8-10]。2.4.2 效用计算方式
EQ-5D 的英国TTO 换算表是目前公认较好的换算表，广泛应用于没有换算表的国家和地区，运算公式为：效用值=1-MOB-SC-UA-PA-MOOD-C-N3。其中C 为常数项，N3 为交互项，表示若至少有一维度处于水平3，那么运算公式中需要减去N3 的值，详细的条目权重如表2，。此换算表产生的分值介于-0.59 至1.00 之间，低于0 表示比死亡更差的健康状态。
SF-6D 的运算公式采用的是Brazier 中模型10 ，运算公式为：效用值=C-PF-RL-SF-PAIN-MH-VIT-MOST。其中C 为常数项，MOST 为交互项，表示如果任意一个维度处于最严重的水平，公式中就需要用到该项。该公式的最后结果为0 到1 之间。
从运算公式中可见，若计算健康状态（所有维度为水平1），EQ-5D 效用值为1，若一维度出现问题（为水平2 或水平3），EQ-5D 效用值最大为1-0.036-0.081=0.883，考虑到EQ-5D 天花板效应，大部分取值为1，因此1 与0.883 的较大差距容易形成双峰；同时N3=0.269, 而MOST =0.070，表示EQ-5D 从水平2 到水平3 效用值会减少约0.3，而SF-6D 中由于MOST 仅为0.070，权重较少，若有一维度为最低水平对最终的效用值影响并没有EQ-5D 明显，这可能会导致在较差的健康状态中，使用EQ-5D 灵敏度更好；在病情较为温和的疾病状态中，SF-6D 可能更适合使用。
表 2 EQ-5D 与 SF-6D 的运算方式比较
2.5 可操作性
从上述维度与条目的比较中可以看出，EQ-5D 结构明晰，简单明了，易于操作。对于 年龄较高文化程度较低的调查人群，EQ-5D 适用性较高。SF-6D 需要使用 SF-36 或 SF-12 调查问卷收集数据，且后两个量表中有较多条目。因此在实际运用中，相对于 EQ-5D ，选 用 SF-6D 进行调研对调查员及调查人群的要求较高，同时更为耗时。总的来说，EQ-5D 在 操作上相对灵活，应用面广，因此英国
健康与临床优化研究所（national institute for health and clinical excellence ，NICE ）推荐其为成本-效用分析的首要生命质量测量工具。 3 结语
在生命质量量表的选择中，需要考虑量表中的各种健康状态能否较好的覆盖调查人群的 健康属性，能否较好的符合实际应用中调查人群的健康水平；该量表是否对调查人群可能出
EQ-5D
SF-6 D
MOB2 0.069 PF2
back的意思
0.053 MOB3从零学英语
0.314 PF3 0.011
SC2
0.104 PF4 0.040 PF5 0.054 SC3
0.214
PF6 0.111
UA2
0.036 RL2 0.053 RL3 0.055 RL4 0.050 SF2 0.055 UA3
0.094
SF3 0.067 SF4 0.070 SF5 0.087 PA2
小黄鳝0.123 PAIN2 0.047 PAIN3 0.025 PAIN4 0.056 PA3
0.386
PAIN5 0.091 PAIN6 0.167
MOOD2
夜夜曲0.071 MH2
0.049 MH3 0.042 MOOD3
0.236
MH4 0.109 MH5 0.128
VIT2 0.086 VIT3 0.061 VIT4 0.054 VIT5 0.091 N3 0.269 MOST 0.070 C
奖学金申请书格式0.081
C
1.000
