【PRO专栏】条目和领域的评分

条目和领域的评分

给条目和领域赋分值时，条目要相对独立，条目选项应一致，不鼓励由患者判定条目的权重。顶层设计时就要考虑各指标、领域的等权重。否则，就需要拿出足够的证据，因子分析中也是如此.

针对条目的最佳测量尺度，通常每个答案选项均赋以数字评分，例如：正常，顺序的，间断的，或比例尺度，又如，名义变量、有序变量、间隔变量、定比变量，评分算法可以从多个条目中产生一个单一分值。只有当各条目反应性相对独立的情况下，对每一条目来说确定同等权重的评分才是比较合适的。否则，赋予同等权重将使相关的条目权重过重，而使独立的条目权重过轻。即使条目间无关联，如果应答选项的数目或相关的应答选项的值因条目不同而变化，赋予每一条目同等权重也会导致某些条目权重过重。当把域分数结合为一个单一总分时，同样的加权问题应用也会更加复杂。

因为偏好权重经常产生并应用于资源配置中(比如可能用于预定团体权重的成本一效果分析等)，在临床疗效评价中其应用前景很好，可以用来说明治疗措施的效果。然而，由于目标人群的偏好权重可能是未知的，并且不见得充分、适当，因此偏好权重的方法在实际应用中情况并不乐观，结合多个领域的总分值可以作为那些形式复杂而内容单一的证据支持。PRO量表的概念框架是最终的概念框架，它记录每个分值所代表的概念。