护理学院王岚报道了“国际功能、残疾和健康分类（ICF）-COPD核心集”在COPD患者功能障碍探究中的开发及应用
天津医科大学护理学院王岚副教授主持结题了国家自然科学基金青年项目“基于ICF的慢阻肺功能障碍风险防控模型的构建与多学科协作式康复干预策略研究”，该研究基于国际功能、残疾和健康分类（ICF）构建了简明版与综合版ICF-COPD核心集，并使用经典测量学理论对量表进行了验证，应用随机森林和网络分析构建了慢阻肺功能障碍风险预测模型，为慢阻肺患者功能障碍的有效识别、风险防控、多学科协同干预策略提供了科学依据。相关研究成果已经发表在《International Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease》、《医学与哲学》和《护理研究》等核心期刊中。
课题主要研究结果显示，ICF-COPD核心集具有较高的内部一致性，Cronbach’s α系数为0.873，内容有效性指数（CVI）为0.801，并成功拟合四因子模型（图1），能充分评估COPD患者的功能障碍情况。并通过随机森林算法以及Logistic回归构建COPD患者功能障碍预测模型，最后进入模型的变量包括COPD评估测试（OR=11.091）、e110“个人消费用的用品或物质”（OR=5.136）、合并症有无（OR=2.480）、近一年有无急性加重（OR=2.347）和GOLD分级（OR=1.474）共五个影响因素（图2），模型的ROC曲线下面积可达0.803，模型判断能力良好，灵敏度为74.5%，特异度为76.6%，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验X2=14.725，P=0.065，P>0.05，模型效果良好。再通过网络分析解析出COPD患者的核心功能障碍为活动与参与维度中的“D450步行”（rS=1.372）与“D455四处移动”（rB=3.000）（图3），提示后续临床干预及实践工作应更注重COPD患者的步行与移动能力上的功能障碍。
图1 简要ICF-COPD核心集修正后的验证性因子分析结果
图2 COPD患者功能障碍随机森林模型变量权重条形堆叠图
图3 COPD患者的功能障碍及相关因素的网络结构
