Анализ конструктной валидности и надежности опросника для оценки факторов, влияющих на рекомендацию безрецептурных препаратов персоналом аптеки во Вьетнаме

 1958

Анализ конструктной валидности и надежности опросника для оценки факторов, влияющих на рекомендацию безрецептурных препаратов персоналом аптеки во Вьетнаме

Журнал "Ремедиум" №11, 2019г.

DOI: http://dx.doi.org/10.21518/1561-5936-2019-11-54-60

В.Д. Чан1,2, e-mail: vandepro@gmail.comВ.В. Дорофеева1, e-mail: wwd.pro@gmail.com, Т.П. Лагуткина1, e-mail: lagutkina.t@gmail.com,1 Российский университет дружбы народов; 2 Кантхоский университет медицины и фармации, Кантхо, Вьетнам

Целью данного исследования является разработка валидного и надежного инструмента для оценки факторов, влияющих на рекомендацию безрецептурных препаратов персоналом аптеки населению. В исследовании приняли участие 422 фармацевта. Для проверки конструктной валидности и надежности опросника используются исследовательский факторный анализ, подтверждающий факторный анализ и Раш-анализ. Результаты исследования показывают, что опросник имеет приемлемую конструктную валидность (CMIN/df = 2,95; RMSEA = 0,07; SRMR = 0,06; CFI = 0,89; GFI = 0,92; Infit и Outfit MNSQ от 0,77 до 1,24; PTMEA CORR от 0,20 до 0,41) и хорошую внутреннюю надежность (альфа Кронбаха для всего опросника в целом= 0,73). Разработанный опросник имеет большую практическую значимость и потенциал для изучения предпочтения фармацевтов при рекомендации безрецептурных препаратов.

Construct validation and reliability analysis of a questionnaire to evaluate the factors infl uencing pharmacy staff’s recommendation of over-the-counter drugs in Vietnam

Van DeTran1,2, e-mail: vandepro@gmail.com, Valeriya V. Dorofeeva1, e-mail: wwd.pro@gmail.com, Tatiana P. Lagutkina1, e-mail: lagutkina.t@gmail.com,1 Peoples’ Friendship University of Russia; Can Tho University of Medicine and Pharmacy, Can Tho, Vietnam

The purpose of this study is to develop a valid and reliable tool for assessing factors affecting recommendation of over-the-counter drugs from pharmacy staff. A total of 422 pharmacy staff took part in this study. Exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and Rasch analysis were used to evaluate construct validity and reliability of a questionnaire. The results showed that the questionnaire had acceptable construct validity (CMIN/df = 2,95; RMSEA = 0,07; SRMR = 0,06; CFI = 0,89; GFI = 0,92; Infit and Outfit MNSQ: 0,77–1,24; PTMEA CORR: 0,20–0,41) and good overall internal reliability (Cronbach’s alpha = 0,73). The developed questionnaire has great practical significance and potential for studying the preferences of pharmacists when recommending over-the-counter drugs.

Введение

Розничная реализация лекарственных средств играет важную роль в системе здравоохранения на службе людей. В розничном фармацевтическом секторе к концу 2015 года во Вьетнаме насчитывалось 42196 точек по продаже лекарств, в том числе 9196 аптек, 482 больничных аптеки, 9780 аптечных пунктов и 14871 аптечный киоск [1]. В среднем на одну вьетнамскую аптеку приходится более 2 218 человек. Этот показатель почти эквивалентен России (2734 чел. на одну аптеку), Япония (2278 чел. на одну аптеку), Польша (2767 чел. на одну аптеку) [2]. По данными Центрального статистического управления Вьетнама в 2017 году общее количество провизоров составлило 10300, фармацевтов – 21500 [3]. В среднем на 10 тыс. населения приходится 2,2 провизора [4], а к 2020 году, соглосно национальной стратегии развития вьетнамской фармацевтической промышленности, этот показатель превысит 2,5 [5]. В целом, этот показатель все еще очень низок по сравнению со средним значением в мире (5,09), в Европе (8,08), включая Россию (выше 8,0) [6].

Как и в России, во Вьетнаме, в рамках принципов надлежащей аптечной практики (GPP) устанавлено, что фармацевтическая консультация при рекомендации лекарственного препарата (ЛП) населению, особенно безрецептурного, является одной из важнейших задач сотрудников аптечной организации. Этот процесс способстует улучшению эффективности лечения больных, поскольку фармацевты помогают им принять правильное решение по выбору лекарств. Роль фармацевта отмечена в декларации Международного Фармацевтического Союза, в рамках которой написано, что «фармацевты должны предоставить объективную консультацию клиенту при выборе оптимальных ЛП с целью достижения эффективного самолечения» [7]. Значение консультации по выбору ЛП также отмечено всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ): «одно из направлений деятельности по осуществлению GPP является предоставление пациенту консультаций и рекомендаций по выбору ЛС в случаях, не требующих вмешательства врача». Во Вьетнаме роль консультанта по лекарственным средствам также определена министерством здравоохранения в циркуляре № 46/2011/TT-BYT: «Аптечный персонал в дополнение к обеспечению качества лекарственных средств должны предоставлять информацию о ЛС, консультирование по рациональному использованию ЛС» [8].

В настоящее время выбор безрецептурных препаратов фармацевтами вызывает все большую озабоченность со стороны фармацевтических компаний, поскольку это не только напрямую влияет на развитие фармацевтического рынка, но и положительно влияет на потребление лекарств населением [9-10]. До настоящего времени многие предыдущие исследования по этой теме были зарегистрированы в разных странах [11-14]. Так, согласно исследованию, проведенному Hanna и Hughes (2007) в Северной Ирландии, на фармацевтов могут влиять различные факторы, такие как потребительский, профессиональный, лекарственный [11]. Другое исследование Kotecki (2002) в США показало, что медицинский, социальный и маркетинговый факторы были важными факторами, влияющими на выбор безрецептурных препаратов [12].

Однако, исследователи только оценили влияние нескольких различных факторов на выбор фармацевта. Более того, опросник для всесторонной оценки комплекса факторов, влияющих на выбор препаратов персоналом, не был разработан и валиден. Цель настоящего исследования состояла в том, чтобы разработать и проанализировать качество опросника для оценки факторов, влияющих на рекомендации фармацевтов относительно безрецептурных препаратов.

Материалы и методы исследования

На основе предыдущих аналогичных исследований, был разработал опросник, включающий 20 пунктов и предназначенный для выявления предпочтения фармацевтов при выборе безрецептурных препаратов для пациентов [11-14]. Каждый пункт оценен фармацевтами по 5-балльной шкале Лайкерта от 1 (полностью не согласен) до 5 (полностью согласен). Содержание опросника представлено в таблице 1. Данное исследование было одобрено Комитетом по этике научных исследований «Кантхоский университета медицины и фармации», Кантхо, Вьетнам (№. HE2017001). 

Таблица 1. Опросник для оценки факторов, влияющих на выбор безрецептурных препаратов персоналом аптеки

Содержание Содержание
X1 Привлекательная упаковка X11 Рекомендация коллег
X2 Комбинации активных ингредиентов X12 Рекомендация врачей
X3 Диапазон лекарственных форм X13 Рекомендация по привычке
X4 Безопасность и эффективность ЛС для пациентов X14 Отзывы клиентов
X5 Меньше побочных эффектов, чем другие X15 Прибыль от продукта
X6 Быстрое начало действия X16 У меня их много в запасе
X7 Компания обладает репутацией и известный бренд X17 Объем продаж продукта
X8 Доверие к производителю X18 Характеристики пациента
X9 Существует хорошая медицинская реклама X19 Простота использования и удобства для пациента
X10 Продвижение продукции на торговых представителей X20 Стоимость ЛС для пациентов

Каждый пункт оценивается по 5-балльной шкале Лайкерта от 1 – полностью не согласен, 2 – не согласен, 3 – нейтральное отношение, 4 – согласен, 5 – полностью согласен.

Для сбора данных использовался метод поперечного исследования. В данном исследовании набраны фармацевты, работающие в аптеках в четырех городах Вьетнама: Ханой, Дананг, Хошимин и Кантхо. Опрос проводился с 10 июня по 30 октября 2017 г. Из полученных 560 анкет, 422 анкеты были заполнены полностью и использованы для анализа данных.

Конструктная валидность определяется с помощью исследовательского факторного анализа (exploratory factor analysis, EFA) и подтверждающего факторного анализа (confirmatory factor analysis, CFA). Адекватность выборки для факторного анализа оценивалась с использованием следующих критериев: значение статистики Кайзера-Мейера-Олкина (КМО) (полученные значения должны превышать 0,6); значение р-уровня критерия сферичности Бартлетта (приемлемым считается уровень значимости меньше 0,05) [15].

Исследовательский факторный анализ EFA позволяет выявить некоторое число основополагающих факторов, лежащих в основе структуры полученных данных. В процессе ЕFA нами использованы методы главных осей (Principal axis factoring) и варимакс (Varimax). Для определения оптимального числа факторов анализируется критерий Кайзер, в соответствии с которым необходимо оставить только факторы, собственные значения которых больше 1,0. Факторная нагрузка считается значимой, если ее абсолютное значение выше 0,5. Для обеспечения стабильности полученного фактора каждый фактор должен содержать как минимум 3 пункта [16].

Подтверждающий факторный анализ проведен для оценки факторной структуры опросника на основе теоретических основ, установленных EFA. Для проверки пригодности полученной факторной структуры, в процессе СFA проанализированы следующие показатели соответствия модели (Goodness of fit tests): CMIN/df, RMSEA, SRMR, CFI, GFI, NNFI. Данные показатели позволяют принять или отклонить полученную факторную модель. 

Показателями приемлемого соответствия модели считаются значения CMIN/df <3,0; RMSEA <0,08; SRMR ≤0,08; CFI >8,0; GFI >0,8; AGFI >8,0; и NFI, TLI, RFI >0.8 [17-23].

После проведения EFA и CFA валидность полученной факторной структуры опросника проверяется с помощью Раш-анализа. Нами проанализирован ряд индексов качества пунктов, состоящий из Infit и Outfit MNSQ. Данные индексы позволяют оценить конструктную валидность каждого утверждения, то есть определяют, насколько хорошо или плохо данный вопрос «вписывается» в общий континуум всех вопросов, поддерживая или нарушая единоразмерность шкалы. Оптимальные значения Infit и Outfit MNSQ должны быть расположены в пределах 0,6-1,4 [24]. Значения меньше 1 свидетельствуют о чрезмерной предсказуемости ответов на пункт в контексте измеряемого конструкта. Значения больше 1 говорят о большом уровне шума и низком соответствии ответов наблюдаемым данным. Кроме того, при Раш-анализе также использовано значение PTMEA CORR, которое показывает, насколько согласуются отклики всех респондентов по данному пункту с их откликами по всем пунктам. Приемлемым считается значение PTMEA CORR от 0,2 до 0,8 [25].

Анализ внутренней согласованности опросника осуществляется путем определения индекса надежности (коэффициент альфа Кронбаха). Значение больше 0,6 считается приемлемым [26]. Статистический анализ данных был проведен с использованием SPSS версии 20,0 и AMOS версии 20,0.

Результаты и обсуждение

В исследовании приняли участие 422 фармацевта. Анализ социально-демографического профиля респондентов показал, что 68,2% составили женщины-фармацевты, 67,8% опрошенных имели среднее фармацевтическое образование. Большинство респондентов – в возрасте от 26 до 35 лет (45,7%) и со стажем работы по специальности от 2 до 5 лет (43,4%).

При анализе адекватность выборки значение статистики КМО составило 0,73; уровень значимости критерия сферичности Бартлетта – p <0,05, что свидетельствует об адекватности анализируемого набора данных для исследовательского факторного анализа.

Результат извлечения факторов показывает, что 5-факторное решение является оптимальным для набора данных исследования, поскольку имеется 5 факторов с собственными значениями больше 1,0 (табл. 2). Вращение факторов показало, что 4 пункта (X1, X5, X13, X14) имеют нагрузку меньше 0,5 (табл. 2). Поэтому, данные пункты были удалены из набора данных. Затем проведен повторный процесс вращения факторов. Полученные результаты представлены в таблице 3. В результате каждый фактор содержал как минимум 3 пункта с нагрузкой выше 0,5. По результатам EFA получен опросник из 16 пунктов, которые разбиты на 5 факторов: 1 – экономический, 2 – потребительский, 3 – профессиональный, 4 – лекарственный, 5 – репутационный факторы. 

Таблица 2. Факторные нагрузки пунктов опросника

Пункты Фактор
1 2 3 4 5
X15
X16
X17
X13
Прибыль от продукта
У меня их много в запасе
Объем продаж продукта
Рекомендация по привычке
0,74
0,71
0,53
0,40
       
X20
X19
X18
X4
X14
Стоимость ЛС для пациентов
Простота использования и удобство для пациента
Характеристики пациента
Безопасность и эффективность ЛС для пациента
Отзывы клиентов
0,64
0,62
0,61
0,57
0,45
     
X2
X3
X6
X5
X1
Комбинации активных ингредиентов
Диапазон лекарственных форм
Быстрое начало действия
Меньше побочных эффектов, чем у других
Привлекательная упаковка
    0,75
0,61
0,58
0,46
0,46
   
X7
X8
X9
Компания обладает репутацией и известный бренд
Рекомендация по привычк
Рекомендация по привычкее   
      0,66
0,65
0,62 
 
X11
X12
X10
Рекомендация коллег
Рекомендация врачей
Продвижение продукции на торговых представителей
        0,75
0,61
0,52
Собственные значения 4,07 2,51 2,37 1,44 1,19

Таблица 3. Факторные нагрузки пунктов опросника (повторное вращение)

Пункты Фактор
1 2 3 4 5
Фактор 1: экономический
X16
X15
X17
У меня их много в запасе
Прибыль от продукта 
Объем продаж продукта
0,79
0,74
0,54
       
Фактор 2: потребительский
X20
X18
X19
X4
Стоимость ЛС для пациентов
Характеристики пациента 
Простота использования и удобство для пациента
Безопасность и эффективность ЛС для пациента
  0,69
0,61
0,59
0,54
     
Фактор 3: профессиональный
X11
X12
X10
Рекомендация коллег
Рекомендация врачей
Продвижение продукции на торговых представителей  
    0,82
0,57
0,53
   
Фактор 4: лекарственный
X2
X3
X6
Комбинации активных ингредиентов
Диапазон лекарственных форм 
Быстрое начало действия    

       
    0,82
0,57
0,52
 
Фактор 5: репутационный
X8
X7
X9
Доверие к производителю
Компания обладает репутацией и известный бренд 
Существует хорошая медицинская реклама
        0,69
0,64
0,61
Объясненная дисперсия (%) 11,23 10,4 8,9 8,83 8,6

По результатам подтверждающего факторого анализа (рис. 1) несколько показателей соответствия модели CFA (CMIN/df = 2,95; RMSEA = 0,07; SRMR = 0,06; CFI = 0,89; GFI = 0,92; AGFI = 0,88; NFI = 0.84; TLI = 0,86; RFI = 0,80) указывают на умеренно приемлемое соответствие полученной факторной структуры. Эти показатели подтверждают приемлемую конструктную валидность изучаемого опросника. Кроме того, рисунок 1 также описывает корреляцию между факторами. Уровень корреляции варьируется от слабой до умеренной (от -0,04 до 0,45), что свидетельствует о хорошей дискриминантной валидности опросника. 

Рисунок 1. Результаты подтверждающего факторного анализа для опросника

Рисунок 1. Результаты подтверждающего факторного анализа для опросника

В таблице 4 представлены результаты Раш-анализа. Как следует из полученных результатов, значения Infit и Outfit MNSQ всех пунктов (0,77 до 1,24) находятся в оптимальном диапазоне от 0,6 до 1,4. Все пункы опросника имеют значения PTMEA CORR от 0,20 до 0,41, попадающие в диапазон приемлемости (от 0,2 до 0,8). Общий опросник имеет среднюю трудность (-0,93 до 1,01), с самым сложным пунктом – X11, а самым простым – X6

Таблица 4. Трудность пункта, Infit и Outfit MNSQ из Раш-анализа

Фактор Пункт Трудность пункта   Infit MNSQ Outfit MNSQ PTMEA CORR
Фактор 1 X16 1,01 1,02 1,03 0,41
X15 0,92 1,01 1,01 0,41
X17 0,91 0,82 0,81 0,38
Фактор 2 X20 -0,77 1,07 1,14 0,28
X18 -0,45 0,77 0,81 0,24
X19 -0,7 1,03 1,01 0,39
X4 -0,09 1,08 1,08 0,36
Фактор 3 X11 0,64 0,96 0,95 0,36
X12 0,07 1,24 1,22 0,26
X10 0,81 0,9 0,89 0,3
Фактор 4 X2 -0,17 0,91 1,01 0,33
X3 -0,18 0,91 0,95 0,34
X6 -0,93 1,12 1,13 0,31
Фактор 5 X7 -0,63 1,03 1,03 0,29
X8 -0,05 0,99 1,00 0,28
X9 -0,41 1,18 1,19 0,20

При анализе надежности опросника (табл. 5) коэффициент альфа Кронбаха для всего опросника в целом составил 0,73, а для каждого из пяти блоков 0,75; 0,71; 0,69; 0,69 и 0,69 соответственно, что указывает на приемлемую внутреннюю надежность опросника и каждого блока.

Таблица 5. Надежность внутренней согласованности опросника

Блок (фактор) Количество пунктов Альфа Кронбаха Альфа Кронбаха для всего опросника в целом
1 Экономический 5 0,75 0,73
2 Потребительский 3 0,71
3 Профессиональный 3 0,69
4 Лекарственный 3 0,69
5 Репутационный 3 0,69

Выводы

В данном исследовании был разработан опросник для оценки факторов, влияющих на выбор безрецептурных препаратов персоналом аптеки и проведена оценка его валидности с использованием исследовательского факторного анализа, подтверждающего факторого анализа и Раш-анализа. В результате исследовании было доказано, что факторная структура опросника имеет удовлетворительные психометрические свойства, приемлемую конструктную и дискриминантную валидность, хорошую надежность. Полученные результаты имеют большую практическую значимость и потенциал для оценки факторов, влияющих на выбор безрецептурных препаратов персоналом аптеки в различных странах.


Литература / References

  1. DHG Pharma. Annual report 2015. Can Tho: DHG Pharma, 2015.
  2. Широкова И. Современный аптечный рынок: состояние и перспективы. Ремедиум. 2017;(3):14-19.
  3. General Statistics Office of Viet Nam. Number of health staffs [Electronic resource]. Available from: https://gso.gov.vn/default_en.aspx?tabid=783 (accessed date 01.11.2019).
  4. Vietnam’s Ministry of Health. Plan for people’s health protection, care and promotion 2016-2020. Hanoi: MOH; 2016.
  5. Vietnam’s Ministry of Health. Decision approving the national strategy on development of the Vietnam pharmaceutical industry up to 2020, with a vision toward 2030. Hanoi: MOH; 2014.
  6. International Pharmaceutical Federation (FIP). Pharmacy at a glance 2015-2017. The Hague, The Netherlands: FIP; 2017.
  7. Pharmaceutical Care Network Europe. Pharmaceutical care forum: Consensus document. Netherlands: PCNE, 2008.
  8. Vietnam’s Ministry of Health. Circular on good pharmacy practices No.: 02/2018/TT-BYT. Hanoi: MOH, 2018.
  9. Business Monitor International. Vietnam pharmaceuticals & healthcare report Q4 2010. London: Business Monitor International Ltd., 2010.
  10. Ricks J., Mardanov I. The effect of pharmacists on drug purchasing behavior of price-sensitive consumers. J Med Mark. 2012;12:177–187.
  11. Hanna L.A., Hughes C.M. ‘First, Do No Harm’: Factors that influence pharmacists making decisions about over-the counter medication. Drug Saf. 2010;33:245–255. doi: 10.2165/11319050-000000000-00000.
  12. Kotecki JE. Factors related to pharmacists’ over-the counter recommendations. J Community Health. 2002;27:291–306. doi: 10.1023/a:1016334411840.
  13. Kennedy E., Moody M. An investigation of the factors affecting community pharmacists’ selection of over the counter preparations. Pharm World Sci. 2000;22:47–52. Available at: https://link.springer.com/article/10.1023/A:1008718712778.
  14. Emmerton L., Benrimoj S.I. Influences on pharmacists’ stocking and recommendation of nonprescription products. J Pharm Mark Manage. 1991;5:37–50.
  15. Pallant J. SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using SPSS for. Sydney: Allen & Unwin; 2013.
  16. Comrey A.L. Factor-analytic methods of scale development in personality and clinical psychology. J Consult Clin Psychol. 1988;56:754–61. doi: 10.1037//0022-006x.56.5.754.
  17. Kline R.B. Principles and practice of structural equation modeling. NY: Guilford Press; 1998.
  18. Awang Z. Structural equation modeling using AMOS graphic. Selangor: Penerbit Universiti Teknologi MARA; 2012.
  19. Vandenberg R.J., Lance C.E. A review and synthesis of the measurement invariance literature: Suggestions, practices, and recommendations for organizational research. Res Organ Method. 2000;3:4–70. doi: 10.1177/109442810031002.
  20. Bentler P. Comparative fit indexes in structural models. Psychol Bull. 1990;107:238–246. doi: 10.1037/0033-2909.107.2.238.
  21. Greenspoon P.J., Saklofske D.H. Confirmatory factor analysis of the multidimensional students life satisfaction scale. Pers Individ Dif. 1998;25:965–971. doi: 10.1007/s11205-009-9538-2.
  22. Moss T.P., Lawson V., White P. Identification of the underlying factor structure of the Derriford Appearance Scale 24. Peer J. 2015;3:e1070. doi: 10.7717/peerj.1070.
  23. Abduh M., Alobaad A. Factors influence customer loyalty in kuwait islamic banks: An exploratory study. Muhamad Abduh. J Islam Econ Bank Finance. 2015;11:167–178. doi: 10.12816/0024454.
  24. Bond T.G., Fox C.M. Applying the Rasch model: Fundamental measurement in the human sciences. New Jersey, London: Lawrence Erlbaum Associates; 2007.
  25. Linacre J.M. Optimizing rating scale category effectiveness. J Appl Meas. 2002;3:85–106. Available at: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11997586.
  26. Howard M.C. A review of exploratory factor analysis decisions and overview of current practices: What we are doing and how can we improve? Int J Hum Comput Interact. 2016;32:51–62. doi: 10.1080/10447318.2015.1087664.



Участвуйте в конкурсах для фармацевтов и провизоров журнала Российские аптеки и получайте призы. Вступайте в Клуб РА - привилегированный клуб профессионалов аптечного дела и виртуальная площадка, на которой вы можете принимать участие в интерактивных программах, получать бонусные баллы и ценные призы.

Последние статьи