摘要
背景
离散选择实验（DCE）在健康偏好测量中的应用日益广泛。然而，鲜有研究探索将DCE应用于长期健康与福祉测量的价值评估。本研究评估可行性，检验属性顺序的影响，并探讨国家间的偏好相似性。
方法
基于维度结构、条目性能、利益相关者偏好和文化可行性，从EQ健康与福祉（EQ-HWB）测量系统中构建分类体系。英国和澳大利亚代表性样本完成13个DCETTO任务。通过数据质量、调查耗时、逻辑一致性和受访者理解度评估可行性。采用条件logit模型分析数据，评估可行性及属性顺序影响（健康属性或非健康属性优先）。比较英澳两国价值集的属性相对重要性、价值集长度及分布特征。
结果
2,489名英澳受访者完成在线DCETTO调查。参与者报告对问题和属性理解良好。多数严重程度维度呈现递增效用损失，但福祉属性存在更多不显著结果。身体健康属性的效用损失更大，锚定效用值范围在英国为-0.791至-0.588，澳大利亚为-0.588至1。两国偏好存在差异，顺序效应证据不一。
结论
DCETTO是健康与福祉偏好评估的可行方法。但偏好受属性顺序和国家背景影响。研究结果对未来健康与福祉价值评估研究具有指导意义。
引言
近期研究显示，使用离散选择实验（DCE）评估健康状态的价值已成趋势。DCE基于随机效用理论，假设受访者根据呈现的属性信息作出选择，同时受不可观测的随机误差影响。常用方法是通过健康时间权衡（DCETTO）将潜在价值锚定在0-1量表上。
尽管DCETTO在健康偏好测量中广泛应用，但在长期健康与福祉测量评估中仍存在关键认知空白：1）大量属性可能引发认知负担，影响效用权重可靠性；2）信息呈现顺序（特别是属性排序）可能影响选择结果，但证据尚不一致；3）跨国家比较对理解价值方法普遍化至关重要。本研究旨在通过大规模样本系统探讨上述三个问题，为健康与福祉测量价值评估提供方法学依据。
方法
描述系统构建
本研究采用2022版英国实验版EQ-HWB，包含7个维度（生理感觉、情绪、活动、自我价值等）和25项属性。经维度分析、心理测量表现评估、利益相关者偏好调查和跨文化验证，最终筛选出13项属性（包含EQ-HWB-9的9项核心属性及新增的4项），涵盖视力、听力、移动能力等身体健康属性，以及孤独感、睡眠质量等福祉属性。
实验设计
DCETTO任务包含两个健康状态选项，每个选项描述属性水平和健康状态持续时间。设计两种任务格式：健康属性优先（先呈现身体健康相关属性）和福祉属性优先。通过控制属性重叠降低认知负担，使用正交设计生成600个选择集，最终每个受访者完成13个选择任务。
数据收集
2024年初在英澳两国招募100名受访者进行预调查，主调查通过市场研究公司（SurveyEngine）招募各1200名样本。纳入标准：成年人、英语母语者、使用大屏设备完成调查。排除重复IP或未通过自动化检查者。英国谢菲尔德大学（批准号：051907）和澳大利亚科廷大学（批准号：HRE2024-0055）获得伦理审批。
结果
分类系统
排除与EQ-HWB-9高度相关或效度不足的条目（如挫败感、支持感等），最终确定13项属性：视力、听力、移动能力、日常活动、控制感、专注力、焦虑、抑郁、孤独、支持感、睡眠、疲劳和疼痛严重度。持续时间水平设定为1、4、5、7、10年。
可行性评估
英澳样本中位调查耗时分别为16.46分钟（标准差12.67）和18.69分钟（标准差12.99）。25%以上受访者被判定为快速答题者。80%以上受访者表示对选择有信心，但约15%认为选项区分困难。模型分析显示，大部分系数在5%水平显著且呈单调性，但睡眠、焦虑等属性出现非显著或非单调效应。
属性顺序效应
健康属性优先组中，英澳样本分别出现1个和3个显著非单调系数；福祉属性优先组则分别为3个和5个。Wald检验显示，听力、移动和睡眠水平在5%水平存在显著差异。合并数据回归分析发现英国样本睡眠和抑郁水平的排序效应显著为正（效用损失较小），而听力、移动和控制水平显著为负（效用损失更大）。
国家间偏好差异
两国样本均将视力、听力、移动能力和疼痛严重度列为最重要属性。健康状态效用值差异随严重程度增加而扩大，组内相关系数（ICC）分析显示不到5%的方差源于国家差异，皮尔逊相关系数达0.96，表明两国偏好高度线性相关。
讨论
本研究证实DCETTO方法可有效评估复杂健康与福祉测量系统。尽管属性顺序对参数估计影响有限，但显著影响效用值分布，建议后续研究采用自然测量顺序以提高可比性。英澳样本的偏好高度相似，支持跨文化研究数据整合的可能性，但成本效益分析仍需采用国家特异性参数。
研究发现，新增物理功能属性（如视力、听力）显著改变相对权重，提示"附加属性"测量系统的开发需考虑维度交互效应。与EQ-HWB-9研究相比，本研究中焦虑属性重要性提升，可能反映测量系统扩展对维度认知的影响。
研究局限包括：1）在线样本可能存在数据质量风险；2）持续时间变量处理为连续变量可能忽略离散时间偏好；3）合并数据回归可能引入尺度异质性，但主要目标为识别交互项显著性。
结论
DCETTO是评估长期健康与福祉测量系统的可行方法，能为大多数属性水平生成逻辑一致的偏好权重。属性顺序对效用值分布有影响，英澳偏好高度相似。研究结果为未来健康状态价值评估研究设计提供实证依据，支持跨国家比较和方法学改进。
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