护理研究

脑卒中高危人群药物素养自评量表的编制与信效度检验

张赛雅 ¹ , 孙仪泽 ¹ , 赵天芮 ² , 李萍 ¹ , 冯俊艳 ¹ , 高俊香 ¹ , 张丽华 ¹^,^*^,^*

护理研究 | 量表研究 2026,40(10): 1705-1711

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护理研究 |量表研究 2026 , 40 (10) : 1705 -1711

脑卒中高危人群药物素养自评量表的编制与信效度检验

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张赛雅¹, 孙仪泽¹, 赵天芮², 李萍¹, 冯俊艳¹, 高俊香¹, 张丽华¹^,^*^,^*

作者信息

¹河北医科大学第二医院，河北 050000

²应急总医院

通讯作者:

张丽华，E-mail:27300129@hebmu.edu.cn

ZHANG Lihua, E-mail: 27300129@hebmu.edu.cn

作者简介:

张赛雅，护师，硕士研究生

Development of a self-rated medication literacy scale for stroke-prone population and its reliability and validity test

Saiya ZHANG¹, Yize SUN¹, Tianrui ZHAO², Ping LI¹, Junyan FENG¹, Junxiang GAO¹, Lihua ZHANG¹

Affiliations

¹The Second Hospital of Hebei Medical University, Hebei 050000 China

²Emergency General Hospital

出版时间: 2026-05-25 doi: 10.12102/j.issn.1009-6493.2026.10.013

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摘要

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目的

编制脑卒中高危人群药物素养自评量表并检验其信效度。

方法

以药物素养概念模型为理论框架，通过文献分析、半结构化访谈、小组讨论、德尔菲专家函询和预调查形成脑卒中高危人群药物素养自评量表。采用便利抽样法，选取河北省石家庄市某社区及某三级甲等综合医院的424例脑卒中高危病人为研究对象，进行量表信效度检验。

结果

脑卒中高危人群药物素养自评量表包括4个维度，共24个条目。量表总体的Cronbach's α系数为0.940，折半信度为0.874，重测信度为0.908。量表条目水平的内容效度指数为0.83~1.00，量表水平的内容效度指数为0.90。探索性因子分析提取4个公因子，累计方差贡献率为63.538%。验证性因子分析结果显示，量表因子结构稳定。

结论

编制的脑卒中高危人群药物素养自评量表具有良好的信效度，可作为脑卒中高危人群药物素养水平的有效自评工具。

关键词

脑卒中 / 高危人群 / 药物素养 / 量表构建 / 信度 / 效度

Abstract

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Objective

To develop a self-rated medication literacy scale for stroke-prone population and to test its reliability and validity.

Methods

The conceptual model of medication literacy was used as the theoretical framework.The self-rated medication literacy scale for stroke-prone population was formulated through literature analysis,semi-structured interviews,focus group discussions,Delphi expert consultations,and a preliminary survey.A total of 424 stroke-prone patients from a community and a tertiary grade A general hospital in Shijiazhuang city,Hebei province were selected as the study subjects by convenience sampling.The reliability and validity were tested.

Results

The self-rated medication literacy scale for stroke-prone population comprised 4 dimensions with a total of 24 items.The overall Cronbach's α coefficient of the scale was 0.940.The split-half reliability was 0.874.The test-retest reliability was 0.908.The item-level content validity index ranged from 0.83 to 1.00.The scale-level content validity index was 0.90.Exploratory factor analysis showed four common factors,with a cumulative variance contribution rate of 63.538%.Confirmatory factor analysis results indicated a stable factor structure for the scale.

Conclusions

The developed self-rated medication literacy scale for stroke-prone population demonstrates good reliability and validity.It could serve as an effective self-assessment tool for evaluating medication literacy levels in stroke-prone population.

Key words

stroke / high-risk population / medication literacy / scale development / reliability / validity

引用本文

张赛雅, 孙仪泽, 赵天芮, 李萍, 冯俊艳, 高俊香, 张丽华. 脑卒中高危人群药物素养自评量表的编制与信效度检验. 护理研究, 2026 , 40 (10) : 1705 -1711 . DOI: 10.12102/j.issn.1009-6493.2026.10.013

Saiya ZHANG, Yize SUN, Tianrui ZHAO, Ping LI, Junyan FENG, Junxiang GAO, Lihua ZHANG. Development of a self-rated medication literacy scale for stroke-prone population and its reliability and validity test[J]. Chinese Nursing Research, 2026 , 40 (10) : 1705 -1711 . DOI: 10.12102/j.issn.1009-6493.2026.10.013

正文

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脑卒中高危个体是指具有高血压、糖尿病、血脂异常、心房颤动或瓣膜性心脏病、肥胖、吸烟、缺乏运动、脑卒中家族史8项危险因素中的3项及以上者^[1]。药物素养（medication literacy）是指个人能够获得、理解、交流、计算和处理相关特定药物信息，做出合理的药物和健康决策，从而安全、有效地使用药物的能力^[2]。脑卒中高危人群的药物素养及服药依从性在疾病预防控制中发挥着重要作用，缺少对药物的认识、药物素养水平及服药依从性低下易加速脑卒中发展进程。目前药物素养的研究多针对冠心病^[3]、肿瘤病人^[4]、经皮冠状动脉介入术后病人^[5]或老年人^[6-7]等，对脑卒中高危人群关注较少。选择合适的药物素养评估工具是提高人群药物素养水平、开展个性化教育的前提。因此，本研究从病人角度出发，编制脑卒中高危人群药物素养评估量表，旨在为脑卒中高危人群提供科学的药物素养评估工具，为临床医护人员制定科学的用药干预措施提供参考，助力脑卒中一级预防。

1　研究方法

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1.1　量表初稿的编制

1.1.1　理论模型

2022年，Neiva Pantuzza等^[8]在已有研究的基础上提出了药物素养概念模型，该模型包含功能性素养、交际性素养、批判性素养和算术4个维度，与Paige等^[9]提出的电子健康素养交互模型存在一定的共同之处，又延伸出药物素养独特板块。在药物素养概念模型中，研究者对安全使用药物所必需的药物信息进行归纳，使药物素养的定义更加具有可操作性，也使评估工具的研制及临床干预有所参考。

1.1.2　文献分析

采用主题词与自由词相结合的方式，以“药物素养/药学素养/药物健康素养/药学信息素养”为中文检索词，检索中国知网、万方数据库、维普、SinoMed数据库；以“medication literacy/pharmacotherapy literacy/pharmacy health literacy/pharmaceutical literacy/medication health literacy”为英文检索词，检索PubMed、Web of Science、CINAHL、Cochrane Library、EMbase、Scopus数据库，检索时限为建库至2023年10月27日。文献纳入标准：1）研究对象≥18岁；2）研究内容为药物素养评估工具的开发和（或）验证；3）研究类型为原始研究；4）中文或英文文献。排除标准：1）综述、会议摘要；2）无法获取原文、全文；3）重复发表。初步检索获得1 011篇文献，剔除重复文献后阅读题目、摘要及全文进行文献筛选，最终纳入29篇文献，其中，英文文献21篇，中文文献8篇。检索并分析相关文献内容，通过追溯参考文献补充药物素养评估工具内容。

1.1.3　半结构化访谈

采用便利抽样法，选取河北省某三级甲等医院神经内科11例首次发病的脑卒中病人进行半结构化访谈，了解病人发病前服药习惯。纳入标准：1）年龄≥18岁；2）符合脑卒中诊断标准，经头颅CT或MRI确诊；3）有居家用药史；4）思维清晰，精神正常，具备一定表达能力。排除标准：1）合并其他重大疾病（肿瘤、肾衰竭等）；2）精神异常或无自理能力；3）资料收集不完整。根据文献回顾情况，结合药物素养模型4个维度，设计访谈提纲：1）您了解自己的用药情况吗？如药物名称、用药时间及用药间隔等？2）您住院前用药时会查看说明书吗？会关注上面的哪些信息？3）您平时通过哪些途径获取药物信息？4）住院前您了解居家所服用药物的副作用及注意事项吗？5）您在用药方面有哪些需求？希望获得什么帮助？6）之前有发生过忘记服药或重复服药的情况吗？是如何解决的？7）居家用药过程中对药物有疑问或问题时，是如何解决的？8）如果您在居家服药过程中出现了不良反应会如何处理？研究小组采用Colazzi 7步分析法^[10]整理、分析访谈资料，基于药物素养概念模型形成条目池。

1.1.4　小组讨论

邀请8名在脑卒中、慢性病领域具有丰富临床工作经验与科学研究基础的护理人员对量表条目进行调试。纳入标准：1）中级职称及以上；2）从事心血管临床护理工作时间≥5年；3）研究生学历。由课题组成员主持小组讨论，结合半结构化访谈结果对量表条目内容进行针对性分析、修改，以期符合表述概念。由两名研究者记录、整合小组讨论意见，现场对条目内容进行删改或增加，直至参与讨论者一致通过，最终形成脑卒中高危人群药物素养自评量表初稿。

1.2　德尔菲专家函询

邀请石家庄、北京、西安等地的15名专家对量表初稿进行函询。专家纳入标准：1）本科及以上学历；2）副高级及以上职称；3）从事脑卒中临床治疗、药学治疗、临床护理或护理管理工作时间>8年（博士研究生学历>5年）。编制专家函询问卷，共包括3个部分。1）前言：包括研究背景与内容简介；2）专家一般情况调查表：包括年龄、学历、职称、研究领域、工作年限、对条目的熟悉程度及判断依据等；3）脑卒中高危人群药物素养自评量表专家函询表：要求专家采用Likert 5级评分法对各条目的重要性进行评价，并设专家意见栏，专家可提出条目增加、删除或修改建议。条目筛选标准：保留重要性均分≥3.5分、变异系数（CV）≤0.25、满分率≥40%的条目。结合专家意见对条目进行修订，存在争议的部分由课题组讨论决定。

1.3　预调查

采用便利抽样法，选取河北省某三级甲等综合医院的15例脑卒中高危病人作为预调查对象。纳入标准：1）符合《脑卒中人群筛查及综合干预技术方案》规定，具有高血压、糖尿病、血脂异常、心房颤动或瓣膜性心脏病、肥胖、吸烟、缺乏运动、脑卒中家族史8项危险因素中的3项及以上；2）年龄≥18岁；3）有口服用药史； 4）意识清楚；5）可以通过语言正常交流；6）知情同意，自愿参与本研究并签署知情同意书。排除标准：1）有脑卒中、短暂性脑缺血发作病史；2）既往或目前存在精神障碍，合并其他危重疾病（如呼吸衰竭、恶性肿瘤等）；3）无自理能力；4）资料收集不完整。为确保数据的有效性，电子问卷设置为每个ID仅能填写1次，且只有将所有条目作答完成方可提交量表。

1.4　正式调查

1.4.1　调查对象

采用便利抽样法，选取河北省石家庄市某社区及某三级甲等综合医院的脑卒中高危病人为研究对象。纳入及排除标准同预调查。样本量按照调查人数为量表条目数的5~10倍计算，并考虑10%~20%的无效问卷^[11]，同时为保证探索性因子分析和验证性因子分析结果具有可信性与可靠性，样本量均要求>200例^[12]。故本研究拟纳入439例病人。本研究已通过河北医科大学第二医院伦理委员会审批（审查决议编号：2023-R554）。

1.4.2　调查工具

1）一般资料调查表：由课题组自行设计，包括病人的人口学资料和罹患疾病情况。2）脑卒中高危人群药物素养自评量表：包括4个维度，共32个条目，采用Likert 5级评分法，从“总是/非常不同意”到“从不/非常同意”依次计1~5分，得分越高表明病人的药物素养水平越高。

1.4.3　资料收集及质量控制方法

纸质版问卷由2名研究者与病人进行面对面调查，调查前用统一、规范的指导语向病人介绍问卷填写方法。电子版问卷采用问卷星统一收集。问卷回收后，剔除答案一致、未填写完整及作答存在明显规律的问卷。本研究共发放问卷439份，回收有效问卷424份，问卷有效回收率为96.58%。将其中204份问卷数据用于量表的项目分析、探索性因子分析、等级划分，其余220份问卷数据用于验证性因子分析及信度检验。

1.4.4　信效度检验

1.4.4.1　项目分析

1）临界比值法：将量表按总分由高到低排序，得分前27%为高分组，得分后27%为低分组，计算组间各条目决断值，决断值≥3且P<0.05，对应条目应予以保留^[13]。2）相关系数法：通过Pearson相关分析探讨各条目得分与量表总分的相关性，若相关系数<0.4，表明该条目代表性较差，对应条目应予以删除^[14]。3）Cronbach's α系数法：删除任一条目后，量表总体的Cronbach's α系数上升不明显，表明内在一致性较好，条目应予以保留^[14]。

1.4.4.2　效度检验

1）内容效度：请专家采用Likert 4级评分法对条目相关性进行评分，“不相关”计1分，“弱相关”计2分，“较强相关”计3分，“强相关”计4分。计算条目水平的内容效度指数（item-level content validity index，I-CVI）和量表水平的内容效度指数（scale-content validity index，S-CVI），I-CVI>0.78、S-CVI≥0.90代表量表的内容效度较好^[15]。2）结构效度：采用KMO值和Bartlett's球形检验判断数据是否适合进行探索性因子分析，KMO值>0.8且Bartlett's球形检验有统计学意义时，说明适合进行因子分析，采用主成分分析法和最大方差正交旋转法，提取特征值>1的公因子，每个公因子中至少包含3个条目，条目需在其所附属公因子上的因子载荷>0.5，在其他公因子上的因子载荷<0.5，条目存在多重载荷且因子载荷值相近时予以删除（因子载荷值均>0.4且差值<0.2）^[16]。验证性因子分析中卡方自由度比（chi-square degree of freedom ratio，χ²/df）<3、近似误差均方根（root mean square residual，RMSEA）<0.08、比较拟合指数（comparative fix index，CFI）>0.90、递增拟合指数（incremental fit index，IFI）>0.90、Tucker-Lewis指数（Tucker-Lewis index，TLI）>0.90为表明模型拟合度可接受。3）收敛效度和区分效度：计算组合信度（composite reliability，CR）和平均方差抽取量（average variance extracted，AVE），CR值>0.7或AVE>0.5表示收敛效度较好^[17]。观察变量间的相关系数，AVE的平方根大于相关系数表示区分效度达到标准。

1.4.4.3　信度检验

1）内部一致性信度：采用Cronbach's α系数检验，Cronbach's α系数>0.70认为内部一致性良好^[18]。2）折半信度：采用奇偶分组法将量表条目分成两半，计算相关系数。3）重测信度：随机抽取30例病人，间隔2周后重新填写量表，组内相关系数（ICC）>0.70表示重测信度较好^[19]。

1.5　统计学方法

采用SPSS 27.0和AMOS 24.0软件分析数据，符合正态分布的定量资料以均数±标准差（x±s）表示，组间比较采用方差分析；定性资料以频数及百分比（%）表示。采用问卷有效回收率表示专家积极性；采用专家权威系数表示专家权威性，专家权威系数为专家熟悉程度系数与判断依据系数的算术平均数；采用肯德尔和谐系数表示专家意见一致性；采用临界比值法、相关系数法、Cronbach's α系数法进行项目分析；采用内容效度、结构效度进行效度分析；采用内部一致性信度、折半信度、重测信度进行信度分析。以P<0.05为有统计学意义。

2　结果

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2.1　小组讨论

课题组根据小组讨论结果修改14个条目的表述，增加4个条目，删除5个条目，并将条目“我能够熟练操作手机或电脑以获取药物相关信息”“我关注公众号上的脑卒中相关药物知识”“我会通过观看电视养生节目了解药物信息”合并为“我能够熟练应用网络媒体获取脑卒中药物相关信息”。

2.2　专家函询

15名专家完成2轮函询，年龄为30~60（50.33±7.63）岁；其中神经内科主任5人，药学主任2人，护理专家8人；从事相关工作年限>30年10人；博士研究生5人，硕士研究生9人，本科1人；正高级职称12人，副高级职称3人。2轮专家函询问卷有效回收率均为100%，专家权威系数分别为0.900和0.920，肯德尔和谐系数分别为0.176和0.327（P<0.05）。结合条目重要性评分，第1轮函询删除7个条目，合并9个条目，增加5个条目；第2轮函询删除2个条目，合并4个条目。

2.3　预调查结果

15例脑卒中高危病人年龄48~71（60.40±6.83）岁；男13例，女2例。病人问卷填写时间为5~10 min。病人反馈条目30与条目33表达含义相近，合并为“我能根据剩余药量计算出该药品还可以服用多久”。部分病人认为条目问题与答案间关联程度较弱，理解存在困难，因此对条目答案进行修改。病人认为量表内容全面、结构合理。

2.4　正式调查

2.4.1　调查对象

424例病人年龄22~88（56.90±12.90）岁；男231例（54.48%），女193例（45.52%）；小学及以下85例（20.05%），初中143例（33.73%），高中/中专117例（27.59%），专科及以上79例（18.63%）；未婚8例（1.89%），已婚389例（91.75%），离异3例（0.71%），丧偶24例（5.66%）；高血压292例（68.87%），糖尿病348例（82.08%），高脂血症234例（55.19%），心房颤动或瓣膜性心脏病148例（34.91%），吸烟152例（35.85%），肥胖115例（27.12%），缺乏运动145例（34.20%），脑卒中家族史58例（13.68%）。

2.4.2　项目分析结果

1）临界比值法：条目27决断值<3且P>0.05，拟删除。2）相关系数法：条目27得分与量表总分的相关系数<0.40（P>0.05），拟删除。3）Cronbach's α系数法：删除条目27后，总量表的Cronbach's α系数升高，提示条目27较其他条目内部一致性较差。综合考虑删除条目27。

2.4.3　效度检验

1）内容效度：计算得I-CVI为0.83~1.00，S-CVI为0.90。2）结构效度：计算得KMO值为0.921，Bartlett's球形检验χ²=4 100.028（P<0.001），说明适合做探索性因子分析。共提取5个公因子，累计方差贡献率为64.294%。条目5、条目6、条目21在所有因子上的载荷均<0.5，予以删除；条目1、条目2、条目11未按照模型理论的内容聚合，讨论后予以删除。随后进行第2轮探索性因子分析，KMO值为0.918，Bartlett's球形检验χ²=3 050.082（P<0.001）。共提取4个公因子，累计方差贡献率为63.456%。条目13存在双因子负荷，予以删除。故进行第3轮探索性因子分析，KMO值为0.912，Bartlett's球形检验χ²=2 845.745（P<0.001）。共提取4个公因子，累计方差贡献率为63.538%。结合药物素养概念模型，将4个公因子分别命名为功能性素养（6个条目）、交际性素养（10个条目）、批判性素养（4个条目）、算术（4个条目）。最终形成包括4个维度、24个条目的脑卒中高危人群药物素养自评量表，见表1。通过验证性因子分析进行模型拟合，结果显示χ²/df=2.145，CFI=0.907，IFI=0.908，TLI=0.895，RMSEA=0.072，其中χ²/df、IFI、CFI、RMSEA均达到模型适配度标准，TLI近似等于0.900，在可接受范围，表明模型拟合良好。3）收敛效度和区分效度：模型4个维度的CR值均>0.7，AVE值>0.5，模型中因子间相关系数为0.497~0.694，AVE平方根均大于该因子与其他因子之间的相关系数，表明量表的区分效度良好。

2.4.4　信度检验

量表总体的Cronbach's α系数为0.940，各维度的Cronbach's α系数为0.795~0.924；量表总体的折半信度为0.874；量表总体的重测信度为0.908，各维度的重测信度为0.725~0.930。

2.4.5　等级划分结果

量表共24个条目，每个条目评分采用Likert 5级评分法，总分为24~120分。K-means聚类分析及判别分析结果显示，第1类31例，得分为24~77分，为低素养；第2类114例，得分为78~101分，为中等素养；第3类59例，得分为102~120分，为高素养。3类得分比较，差异有统计学意义（F=364.716,P<0.001）,提示等级划分恰当。判别分析结果提示，3类的正确判别率分别为85.4%、100.0%、93.0%（均P<0.001）。

3　讨论

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3.1　脑卒中高危人群药物素养自评量表维度与理论框架具有契合度

本研究以国际专家达成的药物素养共识为基础，以Neiva Pantuzza等^[8]研制的药物素养概念模型为指导，为脑卒中高危人群药物素养评估量表的划分维度提供了理论依据，最终构建出包含功能性素养、交际性素养、批判性素养与算术4个维度的量表基本框架。对于脑卒中高危人群而言，其药物素养具有较为特殊的内涵。脑卒中高危人群通常伴有多种基础疾病，如高血压、高血脂、糖尿病等，需要长期服用多种药物，药物之间的相互作用和治疗方案的复杂性增加了用药管理难度。脑卒中高危人群的药物素养为个体获取、理解、交流、计算和处理与脑卒中预防及基础疾病治疗相关的药物信息，能够正确识别药物种类、作用、用法用量、不良反应及药物相互作用等，结合自身健康状况和医生建议，做出明智的药物治疗决策，并在日常生活中安全、有效地使用药物，以降低脑卒中发病风险、控制基础疾病病情，提高生活质量。本研究构建的量表中，功能性素养维度反映了脑卒中高危人群具备的基本阅读和写作技能，能够理解药物相关信息，并在日常用药过程中有效发挥作用；交际性素养反映了脑卒中高危人群所具备的更高级的认知和读写技能，运用访问或沟通的形式获取药物信息，并将信息应用于与药物使用过程相关的不断变化的环境中；批判性素养反映了脑卒中高危人群能够准确评估、批判性分析信息的能力，并利用这些信息对生活事件和药物使用过程中的情况正确处理；算术能力反映了脑卒中高危人群能够对数字、时间和概率性的药物信息做出有效的药物相关决定的能力。

3.2　脑卒中高危人群药物素养自评量表的构建具有严谨性和科学性

量表的信度和效度是评价测量工具可靠性和准确性的指标^[20]。本研究严格遵循量表研制程序，参考COSMIN报告规范，以药物素养概念模型为理论基础，通过借鉴国内外现有药物素养评估工具内容，通过文献检索、半结构化访谈、小组讨论制定脑卒中高危人群药物素养自评量表初稿。通过邀请石家庄、北京、西安等地的15名专家对量表进行评价并根据预调查病人反馈对量表进行修订，正式调查后进行分析与验证，确定最终版量表包括4个维度，共24个条目，量表研制过程科学、严谨，有利于为我国脑卒中高危人群药物素养水平的评估提供参考。

3.3　脑卒中高危人群药物素养自评量表的构建具有良好的信效度

在信度评价中，量表总体的Cronbach's α系数为0.940，折半信度为0.874，重测信度为0.908，处于可接受水平。在效度评价方面，量表I-CVI为0.83~1.00，S-CVI为0.90，说明量表内容效度较好，能反映脑卒中高危人群药物素养水平。量表提取的公因子需要能够解释50%以上的变异量。本研究探索性因子分析共提取4个公因子，累计方差贡献率为63.538%，各条目在对应公因子上的因子载荷值均>0.5，说明结构效度较理想。验证性因子分析结果显示，大部分指标达到模型适配度标准，但TLI（0.895）略低于0.900。有研究指出，TLI>0.8仍属于可接受范围^[21]。提示脑卒中高危人群药物素养自评量表具有较好的信效度。

3.4　脑卒中高危人群药物素养自评量表具有良好的适用性

“十四五”国民健康规划强调，实现从“以治病为中心”向“以人民健康为中心”的全方位、全周期健康服务，要求我国脑卒中防治再上一个台阶^[22]。脑卒中防治关口前移势在必行，在治疗策略上要从“治已病”向“治未病”转变，重心下移到脑卒中高危人群，将早期干预脑卒中高危人群作为脑血管病一级预防的核心^[23]。针对脑卒中高危人群，降低发病风险的有效措施是在疾病发生前进行一级预防，针对高血压、糖尿病等早期危险因素积极干预^[24]，运用合理的药物治疗，有效降低发病风险^[25]。护士作为个体用药的咨询者、教育者，是大众身体健康的守门人，不仅在药物素养评估与干预中发挥核心作用，更扮演着提升个体药物素养的关键角色^[26]。了解个体的药物素养水平现状是帮助其提升药物素养的前提^[27]。建立精准的脑卒中高危人群药物素养评估体系将成为实现脑卒中一级预防目标的关键技术路径。本研究构建的脑卒中高危人群药物素养自评量表以Neiva Pantuzza等^[8]的药物素养概念模型为理论基础，该理论从功能、交际、批判及算术4个方面诠释药物素养概念，强调病人以获取安全用药所必需的信息为路径，实现合理用药目标，其在个人因素、社会决定因素、认知和功能决定因素、卫生系统决定因素影响下，呈现出不同层次的药物素养水平，保证了条目的全面性与特异性，且与国外学者编制的药物素养评估量表相比具有一定的文化适应性。

3.5　局限性

1）本研究仅在部分地区进行调查，可能限制了研究结果的普遍适用性；2）由于目前药物素养评估量表尚无金标准，故本研究并未检验效标关联效度。

4　小结

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本研究通过科学、标准、低偏倚风险的量表研制过程初步构建了脑卒中高危人群药物素养自评量表，量表包括4个维度，共24个条目，结合脑卒中高危人群用药特点，涵盖了药物素养相关内容，具有较高的科学性和适用性，可作为脑卒中高危人群药物素养水平的调查工具。未来可通过扩大样本量、提高样本代表性进一步优化量表。

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

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POULIOT

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2026年第40卷第10期

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doi: 10.12102/j.issn.1009-6493.2026.10.013

接收时间：2025-05-30
首发时间：2026-10-30
出版时间：2026-05-25

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作者

出版历史

收稿日期：2025-05-30
修回日期：2026-02-23

基金

作者信息

¹河北医科大学第二医院，河北 050000

²应急总医院

通讯作者:

张丽华，E-mail:27300129@hebmu.edu.cn

ZHANG Lihua, E-mail: 27300129@hebmu.edu.cn

参考文献

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https://castjournals.cast.org.cn/joweb/hlyj/CN/10.12102/j.issn.1009-6493.2026.10.013

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

条目

交际性素养

功能性素养

算术

批判性素养

1）我知晓我所服用的药物名称与剂量

0.674

2）我知晓所服用药物的用法及功效

0.735

3）我能针对脑卒中诱因（如高血压、糖尿病等）长期坚持服药

0.627

4）我认为医生开具的药物可以降低脑卒中发生的风险

0.729

5）我了解服用抗血小板药物容易增加出血的风险

0.612

6）我认为多了解一点脑卒中相关药物信息对我的病情会有所帮助

0.679

7）我看到与自己疾病相关的药物会留心关注

0.590

8）服药前我会查看药品是否处于有效期内

0.613

9）我会咨询医护人员该如何服用药物

0.773

10）我会咨询医护人员关于药物的副作用与注意事项，如他汀类药物长期服用易产生肝脏、肾脏损害

0.771

11）我能定期与医护人员沟通服用药物后的治疗效果

0.777

12）我会向医护人员咨询漏服药的处理方法

0.767

13）我会定期复诊询问医生下一步用药计划

0.621

14）当我出现药物不良反应时会及时复查

0.583

15）服药过程中对用药有疑问时我会主动寻求医生的帮助

0.767

16）用药过程中出现我无法解决的问题时我会咨询药物治疗门诊

0.819

17）无论何时我都谨遵医嘱用药

0.762

18）用药后出现头晕等不适时我会立即停用

0.769

19）我服药后会评估药物疗效

0.751

20）我能判断目前疾病应避免摄入的食物及饮品，如高血压病人应低盐低脂饮食

0.745

21）药品更换规格后我可以计算出新的药品规格应该服用的剂量

0.773

22）我能根据剩余药量计算出该药品还可以服用多久

0.820

23）我清楚自己服用药物的间隔时长

0.815

24）我知晓自己每餐应服用的药物种类与数量

0.782

因子特征值

5.753

3.441

3.428

2.626

方差贡献率（%）

23.971

14.339

14.285

10.942

累计方差贡献率（%）

23.971

38.310

52.596

63.538