2016年7月人社部发布《关于开展长期护理保险制度试点的指导意见》，在全国15个试点城市探索建立长期照护保险制度，制度实施之初明确将重度失能人群首先纳入保障范围，待制度成熟后逐步纳入中度、轻度失能人群。^[1]而建立失能等级的认定工具是制度得以顺利实施的核心环节。目前国内试点地区多采用日常基本生活能力量表(Activities of Daily Living, ADL)及其测算工具Barthel指数，《中文简易智能精神状态检查量表》(MMSE量表)、《综合医院分级护理》以及体力状况评分标准(卡氏评分，KPS)等一种或几种评估工具，对有长期照护需求的失能人群进行等级认定，但是单一量表对身体失能状态的判断不足，而多种量表组合的方式容易导致评估工作的碎片化和人力资源浪费。^[2]基于此，课题组前期通过德尔菲专家咨询法(Delphi法)已经构建了一项简洁易操作的复合型失能等级评估量表指标体系，现本文应用层次分析法对各指标的权重分布进行量化分析。

1 资料与方法 1.1 指标体系

本文基于课题组的前期研究成果，邀请22名专家应用Delphi法构建了涉及感知觉、日常生活能力、认知能力、情绪行为4项一级指标，22项二级指标的失能等级评估指标体系，现对该指标体系进行权重确定。

1-2 层次分析法确定指标权重

层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)是美国著名的运筹学家T.L.Satty等人于20世纪70年代提出的一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。^[3]该方法可以将复杂的决策问题分解为不同组成因素，并按照因素间的相互关联及其隶属关系形成有序层次、条理化，通过定性判断同层次因素间的相对重要性给出定量分析，然后利用数学方法确定每个层次各因素的相对权重。具体步骤如下：

1.2.1 建立递阶层次结构模型

建立递阶层次结构模型是AHP法中最重要的一步，是将决策问题的有关因素按照逻辑关系分解成目标层、准则层及指标层等。

1.2.2 建立两两比较的判断矩阵

对同一层次的各因素对于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构建两两比较的判断矩阵。经过前期的Delphi专家咨询，已知失能等级评估量表各指标的重要性赋值均数。重要性赋值均数的高低表明了各指标在同一层次的重要性差异，假设任意两个指标的重要性均值之差Z=A_ij-A_ik，查找如表 1所示的Z所对应的Saaty相对重要等级的标度值^[4]，构造判断矩阵并计算各层次指标权重系数W。

1.2.3 判断矩阵一致性检验

为检验权重系数是否符合逻辑，可通过计算随机一致性比率CR(consistency ratio)检验判断矩阵的一致性。^[5] CR=CI/RI，其中CI(consistency index)为一致性指标，CI=(λmax－m)/(m－1)，m为判断矩阵的阶数，λmax为判断矩阵的最大特征值；RI(random index)为平均随机一致性指标，会随着判断矩阵的阶数变化，可参考表 2所示Saaty给出的值。^[6] CR的值越小，说明判断矩阵的一致性越好。通常，当CR≤0.1时，认为判断矩阵通过一致性检验，层次单排序结果可接受。

1.2.4 测算综合权重

指标层各指标权重的确定，除考虑其本身所在层次中指标权重的分配，还需要考虑其在上一层准则层中权重的分配，Saaty提出可采用乘积法，计算各指标对目标层的组合权重。^[7]

2 结果 2.1 准则层(一级指标)权重

已建立的失能等级评估量表指标体系中，目标层为失能等级评估，准则层为4项一级指标，指标层为22项二级指标。以准则层为例，设定A1，A2，A3及A4为一级指标感知觉、日常生活能力、认知能力与情绪行为，Delphi法显示其重要性均数分别为A1=4.86，A2=5.00，A3=4.82，A4=4.64。通过两两比较一级指标的重要性均值之差，构建判断矩阵(表 3)。

根据Saaty标度值确定法，经既定规则转换成标准化判断矩阵(表 4)。经计算可得，一级指标相应权重如表 4所示，其中λmax=4.0000，m=4时，CI=0.0000，RI=0.89，则CR=0.0000。CR≤0.1，判断矩阵通过一致性检验。即一级指标的权重系数分别为感知觉是0.2408、日常生活能力0.5899、认知能力0.1204、情绪行为0.0489。

2.2 指标体系权重结果及一致性检验

根据上述步骤，同理构建四个二级指标的判断矩阵A-B1，A-B2，A-B3及A-B4，计算各指标权重并进行一致性检验，结果如表 5、表 6所示，各矩阵均通过一致性检验。

3 讨论 3.1 指标权重分析

根据本文的研究结果，对失能状态进行评估的4个一级指标感知觉、日常生活能力、认知能力与情绪行为，其权重系数分别为0.2408、0.5899、0.1204和0.0489，现对各指标在失能状态评估中的相对重要性进行分析讨论。

将感知觉纳入失能评估判断的试点城市有上海(《老年照护等级评估要求》2013版)、苏州及青岛等地，但均未明确给出具体权重。如上海与苏州给出了感知觉一级指标下二级指标的分值，可通过测算该项分数对比总分计算其权重系数，上海为30.00%，苏州为17.65%，本文为24.08%，介于二者之间，具有一定参考性。因日常生活能力是测量“独立生活而必须反复进行、最基本的一些活动能力”，主要由barthel指数构成，是身体功能障碍性缺失中最为基础的指标，因此被大部分试点城市作为失能评估的主要参考项或唯一工具，其权重为58.99%，与苏州“行为能力”项58.82%的比重接近。认知能力是失能评估中不可缺少的项目，在本研究实地调研中发现，失智类老人如果仅以日常生活能力项评估是完全正常的，但因其认知功能上的障碍导致照护的难度远高于正常失能的人群。上海“自理能力”项下认知能力权重为5%，苏州为23.53%，而本文为12.04%，介于二者之间。情绪行为项是青岛市、上海市(2013年)失能评估以及民政部老年人能力评估的主要参考项，但在其他试点地区应用较少。本研究在调研中发现，失能人群的情绪行为失常，如表现为易怒、极端或亢奋等情绪，或者有游走、攻击他人、大呼小叫、辱骂他人、抵触或拒绝照料等行为，均将导致照护过程无法顺利进行，加大了照护难度，因此本文结合专家意见保留了该项指标。上海市(2013年)失能评估中该项权重为5%，与本文的研究结果4.89%相似。

此外，4个一级指标下设置的22个二级指标中，超过平均权重0.045(1/22=0.045)的指标为意识水平、视力、进食、如厕、控制大便、控制小便、坐立位起身、平地行走、短期记忆及定向力等，分布在感知觉、日常生活能力、认知能力等一级指标中，证明这10项指标是反映失能程度状态的重要指标，即试点地区采用单一工具不能实现对失能状态的有效鉴别。这也可同时解释为什么上海、长春、青岛等试点城市在barthel指数的基础上，需要借助疾病轻重维度、医院护理等级认定及失智认定等工具对失能状态进行综合判断。

3.2 AHP方法的适宜性

在多指标综合评价中，权重的合理确定对构建综合评价模型至关重要，权重系数的科学合理性直接关系着评判结果的合理性，反过来，科学的权重确定也可以弥补指标选取的不足。^[8]AHP是一种定量与定性相结合的多目标决策分析方法，核心是将决策者的经验判断给予量化，从而为决策者提供定量形式的决策依据，具有系统性、实用性、简洁性等优点。^[9-10]同时，与其它确定指标权重的方法相比较，应用数量统计的方法有助于减少主观性判断的偏差，而且它对专家意见的一致性进行检验，以保证专家思想逻辑的一致性。^[11]但需注意的是，专家的专业知识和实践经验对指标的权重设计有较大影响，本文选择的是长期从事老年临床护理、养老服务管理的专家以及在一线从事老年人能力鉴定10年以上的工作人员及照护服务人员，构建的判断矩阵均通过了一致性检验，可认为主观数据比较接近客观情况，测算的指标权重结果较为可靠。其次，关于专家人数的确定，通常预测精度与预测人数成正比例的函数关系，但当专家人数接近15人时，进一步增加专家人数对于预测精度影响不大^[12]，所以本文选择22名专家的咨询结果较为可靠。

总之，本文基于前期Delphi专家咨询法与AHP法建立的复合型失能等级评估量表，指标的相对重要性排序与实际情况基本相符，同时避免了其他试点地区单一量表对失能判定不足，多量表组合难以决策各评估工具间的相对重要性等问题。但同时也需注意，本文建立的失能等级评估量表是基于专家经验判断得出的理论化分析，还需通过对于失能状态人群进行进一步实践化的应用性研究，以确定各个指标是否能真实反映失能人群的身体状态及失能程度，是否全面测量到失能评估对象相关维度的特征，从而检验该量表的可操作性、信度、效度等。

作者声明本文无实际或潜在的利益冲突。