长期护理失能等级评估标准分级模型验证

赵元萍; 丁睿; 谢红

doi:10.11847/zgggws1139527

长期护理失能等级评估标准分级模型验证

doi: 10.11847/zgggws1139527

赵元萍¹,
丁睿²,
谢红^2, ,

1.
日照市卫生学校，山东日照 276826
2.
北京大学护理学院

基金项目: 国家医保局项目（20190207）；北京市医保局项目

详细信息

作者简介:
赵元萍（1992 – ），女，山东烟台人，硕士，助理讲师，研究方向：长期护理保险失能评估，养老护理

通讯作者:
谢红，E-mail：xh6959@163.com

中图分类号: R 47
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出版历程
- 接收日期: 2022-06-22
- 网络出版日期: 2023-03-31
- 刊出日期: 2023-04-10

Validation of the National Disability Rating Criteria for the Elderly with Long-term Care: a hierarchical model-based empirical analysis

1.
Rizhao Municipal Health School, Rizhao, Shandong Province 276826, China

摘要

摘要: 目的验证长期护理失能等级评估标准分级模型的可靠性和合理性。方法于2022年3月，采用分层抽样法、目的抽样法和随机抽样法，对全国12个省（直辖市）共9 577名养老机构老年人采用长期护理失能等级评估标准进行失能状况评估，采用层次分析法、秩和比法、配对χ²检验进行长期护理失能等级与综合评价技术失能等级行比分析。结果老年人平均年龄（81.43 ± 8.46）岁，综合评价技术失能等级评价整体失能率达80.0%，中度及以上失能率为47.0%。层次分析法和秩和比法得到的回归方程WRSR = – 0.5679 + 0.2097 × probit，根据4级分级法确立综合评价技术失能等级判别标准。与原分级模型比对后，Kappa值为0.540（P < 0.001），McNemar-Bowker 检验值为3376.471（P < 0.001），2种分级模型具有一定差异，总吻合率为63.6%，基于2种分级模型评定的重度失能老年人为566人（5.9%），长期护理失能等级评估标准规定的失能分级模型中将30.1%的中度失能老年人划分到重度失能人群中。结论长期护理失能等级评估标准是评定老年人失能状况和等级的基础，经过数据模型验证，原标准分级模型存在问题，其科学、可靠性将直接影响对老年人失能状况的判断以及长护险相关政策的制定。
- 失能 /
- 长期护理失能等级评估标准 /
- 分级模型
Abstract: Objective To verify the reliability and rationality of the National Disability Rating Criteria for the Elderly with Long-term Care – Trial Edition using hierarchical model. Methods Using complex sampling method and a self-designed questionnaire, we conducted face-to-face interview and onsite assessment among 9 577 long-term caretakers aged 60 years and above in urban nursing facilities in 23 cities of 12 provincial level administrative divisions across various geographical areas in China during March 2022. The collected data were analyzed with analytic hierarchy process, rank sum ratio method and paired Chi-square test to comprehensively evaluate the long-term caretakers' disability degrees and to compare the evaluations with those based on the national criteria. Results For the 9 577 valid participants averagely aged 81.43 ± 8.46 years, 80.0% were assessed as having disability and 47.0% as having moderate and severe disability. A four-level hierarchical model was established based on the regression equation (weighted rank-sum ratio [WRSR] = – 0.5679 + 0.2097 × probit) obtained with analytic hierarchy process and rank sum ratio method. Paired comparison with the original hierarchical model, the Kappa value of the analysis was 0.540 (P < 0.001) and the value of McNemar-Bowker test was 3 376.471 (P < 0.001). There were some differences between the two hierarchical models, and the overall coincidence rate between the two models was 63.6% although there were some differences. Of all the elderly long-term caretakers, 566 (5.9%) were assessed as having severe disability based on combined evaluation with the two hierarchical models; whereas, of all the long-term caretakers assessed as having moderate disability using the hierarchical model established in the study, 30.1% were assessed as having severe disability according to the evaluation with the National Disability Rating Criteria. Conclusion Based on the analysis using the hierarchical model established in the study, there are some defects in the original hierarchical model adopted by the National Disability Rating Criteria and further researches are needed to address the issue.
- disability /
- disability rating criteria for long-term caretakers /
- hierarchical model

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表 1 长期护理综合失能等级判定方式

日常生活活动能力等级	认知能力/感知觉与沟通能力（以失能等级严重的判断）
日常生活活动能力等级	能力完好	轻度受损	中度受损	重度受损
能力完好	基本正常	基本正常	轻度失能	轻度失能
轻度受损	轻度失能	轻度失能	轻度失能	中度失能
中度受损	中度失能	中度失能	中度失能	重度失能
重度受损	重度失能	重度失能	重度失能	重度失能

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表 2 失能等级判别方式

失能等级	日常生活活动能力（级别）	认知能力（级别）	感知觉与沟通（级别）
能力完好	0	0	0/1
轻度失能	0	0	2
	0/1	1	0/1/2
	1	0	0/1
	1	2/3	0
	2	0	0/1
中度失能	1	2/3	1/2/3
	2	1	0/1/2
	2	2/3	1/2/3
	3	0	0/1
	3	1	0/1/2/3
	3	2	1/2
	3	3	0/1
重度失能	3	2	3
	3	3	2/3

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表 3 长期护理失能等级评估标准（试行）分级模型比较（n = 9577）

国家标准 – 长期护理失能等级（试行）	综合评价技术失能等级划分										McNemar-Bowker 检验值	P 值
	能力完好		轻度失能		中度失能		重度失能		总计
	人数	%	人数	%	人数	%	人数	%	人数	%
基本正常	1 916	20.0	468	4.9	0	0.0	0	0.0	2384	24.9	3376.471	＜0.001
轻度失能	0	0.0	2649	27.7	98	1.0	0	0.0	2747	28.7
中度失能	0	0.0	38	0.4	960	10.0	0	0.0	998	10.4
重度失能	0	0.0	0	0.0	2882	30.1	566	5.9	3448	36.0

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