中文版心理健康素养量表修订及信效度检验

Revision and assessment of reliability and validity of the Chinese version of the Mental Health Literacy Scale

摘要

目的 修订中文版心理健康素养量表（Mental Health Literacy Scale，MHLS），并验证其信度与效度，以构建适用于中国人群心理健康素养的测量工具。 方法 采用便利抽样法，于2019年10月至2020年4月通过问卷星平台收集341名社区居民的有效数据。测量工具包括中文版MHLS、简易应对方式问卷（Simplified Coping Style Questionnaire，SCSQ）、亚临床抑郁自助策略量表（Self Help Strategies for Subclinical Depression，SHS）、求助问卷（Help Seeking Questionnaire，HSQ），患者健康问卷抑郁量表-9项（Patient Health Questionnaire-9，PHQ-9）及广泛性焦虑自评量表-7项（Generalized Anxiety Disorder Scale-7，GAD-7）。采用探索性因子分析（exploratory factor analysis，EFA）和验证性因子分析（confirmatory factor analysis，CFA）检验量表信效度，通过Cronbach’s α和重测信度评估内部一致性及稳定性，从结构效度、聚合效度、区分效度和效标关联效度多维度验证测量学属性。 结果 EFA结果显示，中文版MHLS共提取5个公共因子，分别为疾病知识、信息寻求、对疾病的态度、对求助的态度以及污名化，累计解释率为43.297%。CFA表明，5因子模型拟合良好（χ²/df=1.754），比较适配指数（comparative fit index，CFI）为0.903，增量适配指数（incremental fit index，IFI）为0.905，适配优度指数（goodness of fit index，GFI）为0.884，残差均方和平方根（root mean square error of pproximation，RMSEA）为0.047，残差均方根（root mean square residual，RMR）为0.053。总量表及各分量表的Cronbach α系数为0.701~0.877；重测信度为0.617~0.882（P<0.01）。MHLS总分与SCSQ中积极应对因子得分（r=0.213，P<0.01）、求助问卷得分（r=0.248，P<0.01）及抑郁自助策略得分（r=0.302，P<0.01）均呈显著正相关，表明该量表具有良好的准则相关效度。组间差异结果显示男性、低学历及未接受过心理健康知识培训群体的心理健康素养水平显著低于其他人群。 结论 中文版MHLS显示出良好的信度与效度，可作为评估个体心理健康素养的科学测量工具，有助于深入了解公众对心理健康的认知水平。同时建议多渠道科普提升男性、低学历人群的心理健康认知水平。

Abstract

Objective To revise the Chinese version of the Mental Health Literacy Scale （MHLS） and validate its reliability and validity， aiming to develop a measurement tool suitable for assessing mental health literacy in the Chinese population. Methods A convenience sampling method was employed to collect valid data from 341 community residents via the Wenjuanxing online survey platform between Oct 2019 and Apr 2020. The measurement instruments included the MHLS， the Simplified Coping Style Questionnaire （SCSQ）， the Self Help Strategies for Subclinical Depression （SHS）， the Help-Seeking Questionnaire （HSQ）， the Patient Health Questionnaire-9 （PHQ-9）， and the Generalized Anxiety Disorder Scale-7 （GAD-7）. Exploratory factor analysis （EFA） and confirmatory factor analysis （CFA） were employed to examine the scale’s reliability and validity. Internal consistency and stability were assessed using Cronbach’s α and test-retest reliability， while construct validity， convergent validity， discriminant validity， and criterion-related validity were evaluated to verify the psychometric properties. Results EFA extracted five common factors： disease knowledge， information-seeking， attitudes toward mental illness， attitudes toward help-seeking， and stigma， with a cumulative variance explanation rate of 43.297%. CFA indicated a good fit for the five-factor model （χ²/df=1.754）， comparative fit index （CFI） was 0.903， incremental fit index （IFI） was 0.905， goodness-of-fit index （GFI） was 0.884， root mean square error of approximation （RMSEA） was 0.047， and root mean square residual （RMR） was 0.053. The Cronbach’s α coefficients for the total scale and subscales ranged from 0.701 to 0.877， and test-retest reliability ranged from 0.617 to 0.882 （P<0.01）. Additionally， the total score of the MHLS showed significant positive correlations with the positive coping subscale of the SCSQ （r=0.213，P<0.01）， the HSQ score （r=0.248，P<0.01）， and the SHS score （r=0.302，P<0.01）， demonstrating good criterion-related validity. The results of group difference analysis revealed that males， individuals with lower educational attainment， and those without prior mental health knowledge training exhibited significantly lower levels of mental health literacy compared with other demographic groups. Conclusion The Chinese version of the MHLS demonstrates good reliability and validity in a Chinese sample， serving as a scientific measurement tool for assessing individual mental health literacy and providing insights into the public’s understanding of mental health. Additionally， it is recommended to enhance mental health awareness among males and individuals with lower educational attainment through multi-channel educational initiatives.

Graphical abstract

关键词

心理健康素养量表（MHLS） / 中文版 / 信度 / 效度

Key words

Mental Health Literacy Scale （MHLS） / Chinese version / reliability / validity

近年来，精神障碍患病率的持续攀升已成为全球公共卫生领域的重要议题。全球疾病流行病学调查（2017年）数据显示，精神障碍相关疾病负担约占全球年龄标准化残疾生存年（years lived with disability，YLD）总量的14%^［1］，而规范治疗可及性不足则进一步加剧了疾病负担。中国心理健康问题发生率持续上升，而公众心理健康素养（mental health literacy，MHL）水平却显著低于发达国家^［2］，目前面临着专业诊疗资源匮乏与疾病负担沉重的双重困境^［3］。在此背景下，MHL作为促进早期识别、改善求助行为的关键干预靶点，受到广泛关注。MHL是公众对心理健康问题的认知、识别、应对及资源利用能力的综合体现，被视为促进心理健康服务可及性、减少病耻感的关键因素^［4］。《“健康中国2030”规划纲要》明确提出需加强心理健康知识普及，但相关工作的推进亟需科学的本土化评估工具支撑。

目前国内广泛使用的心理健康素养量表（Mental Health Literacy Scale，MHLS）多聚焦单一维度（如知识或态度），存在条目冗长、文化适应性不足等问题，比如情景案例问卷虽有灵活性、针对性、有效性等优点，但是标准化程度低且费时费力^［5］；2010年编制的《精神卫生工作指标调查评估问卷》仍是最常用的心理健康知识调查工具。2023年编制的国民心理卫生素养问卷测量内容较全面但应用研究较少^［6］；2019年发布的国民心理健康素养问卷^［7］虽延续了国家卫健委对心理健康知识水平的测量重点，但忽略了对污名化应对效能及资源识别能力的测量。因此，引入国际前沿的多维度量表并完善其本土化信效度，具有重要的理论与实践价值。

O’Connor和Casey于2015年编制的35条目MHLS^［8］因其全面性与简洁性受到国际学界认可，能有效评估澳大利亚学者Jorm于1997年首次提出的MHL的6个属性（识别特定疾病的能力、了解如何寻求心理健康信息、了解风险因素和原因、自我治疗知识、提供专业帮助知识、促进认可和适当寻求帮助的态度），被认为是唯一能够测量MHL所有维度的量表^［9］。相较于同类工具，MHLS不仅涵盖心理健康知识、求助效能、污名化态度等核心维度，还新增了对心理健康问题识别能力的评估，并采用Likert式量表优化了作答效率。研究表明，该量表在澳大利亚^［8］、越南^［10］、德国^［11］、法国^［12］等多元文化背景下均表现出良好的信效度。尽管MHLS具有国际通用性，但其直接应用于中国人群仍面临文化适配挑战，如对精神疾病的识别率低、认为心理疾病危险甚至耻辱、寻求专业帮助的态度消极^［13］。基于以上背景，本研究拟对其进行授权后翻译及修订，探讨MHLS在中国文化背景下的信度与效度，弥补现有量表在污名应对、资源识别等维度的测量缺口，从而为中国MHL的研究提供科学、有效的测量工具。

资 料 和 方 法

研究对象与资料收集

本研究经上海交通大学医学院附属精神卫生中心伦理委员会批准（批件号：2020-59）。所有参与者在填写问卷前均签署知情同意书。数据采集时间为2019年10月至2020年4月，通过问卷星平台，采用便利抽样法招募上海市社区居民完成在线调查。纳入标准：年龄>18岁，意识清晰，知情并自愿参与本研究。排除标准：存在严重认知障碍、精神疾病史或近期接受过心理健康相关干预的个体。最终纳入有效样本341例，其中男性80例，女性261例；年龄18~30 岁，平均（20.4±3.2）岁；受教育程度高中及以下75例（22.0%），在读本科生188例（55.1%），已获学士学位12例（3.5%），研究生在读66例（19.4%）。为评估量表重测信度，首测2周后通过短信或者电话邀请首测受试者中自愿参与者进行复测，最终完成复测者39例，其中男性9例，女性30例；年龄18~29岁，平均（22.5±2.5）岁；均为大专及以上学历。

研究工具

心理健康素养量表

经原量表作者O’Connor和Casey授权同意，本研究对其编制的35条目MHLS^［8］进行了翻译与修订。具体流程如下：首先由多名心理学专业研究生完成量表的初步翻译，随后由4位心理学教授进行文化适应性调整。例如，精神分裂症在我国人群中具有较高的患病率且对社会功能影响显著，在原版问卷中未被覆盖，可能影响量表对我国人群MHL水平的全面评估。为提高量表内容的适应性与代表性，依据专家咨询和精神分裂症诊断临床表现，新增了评估精神分裂症识别能力的第8条目，最终形成包含36个条目的中文版MHLS。量表采用4级或5级评分，总分为各条目得分之和，最高164分，最低36分，得分越高表明参与者的MHL水平越高。O’Connor和Casey（2015）^［8］提出该量表包含的6个维度的题目分布：疾病识别能力（1~9条目）、风险因素与病因知识（10~11条目）、自我治疗知识（12~13条目）、专业帮助资源知识（14~16条目）、心理健康信息获取知识（17~20条目）以及促进识别与恰当求助的态度（21~36条目）。

简易应对方式问卷

解亚宁^［14］编制的简易应对方式问卷（Simplified Coping Style Questionnaire，SCSQ）共包含20个条目。受试者根据Likert 4级评分法评估其采用不同应对方式的频率：0=“从不”，1=“偶尔”，2=“有时”，3=“经常”。问卷分为两个分量表：积极应对（12条目）和消极应对（8条目）。积极应对条目主要评估个体面对压力时的积极应对策略；消极应对条目则涉及不良应对方式。该问卷的内部一致性信度为0.801。

亚临床抑郁自助策略量表

本研究所使用的“抑郁症自助策略（Self Help Strategies for Subclinical Depression，SHS）”问卷项目改编自Morgan等^［15］提出的Jorm情景访谈（情景剧访谈）问卷。情景剧访谈法是目前应用最广的MHL测量方法之一，其内容基于多种精神疾病情境案例构建。本研究问卷共包含10个关于抑郁症自助策略的项目，均采用5分Likert量表评分，1分表示“完全无帮助”，5分表示“非常有帮助”，总分越高表明受试者对自助策略的认知越积极。验证性因子分析（confirmatory factor analysis，CFA）显示，该问卷的两种结构模型均拟合良好（χ²=87.934，df=34，χ²/df=2.586），比较适配指数（comparative fit index，CFI）为0.967，适配优度指数（goodness-of-fit index，GFI）为0.949，增量适配指数（incremental fit index，IFI）为0.967，近似误差均方根（root mean square error of approximation，RMSEA）为0.068，且内部一致性信度为0.894。

求助问卷

求助问卷（Help Seeking Questionnaire，HSQ）^［16］用于评估个体在遇到心理健康问题时从不同来源寻求帮助的意愿。共包含7个题目，分别评估向非专业人士求助的情况和向心理健康专业人士求助的情况。各题均采用7点评分的Likert量表，评分范围从“非常不可能”（1分）到“非常可能”（7分），总分越高，表明受试者求助意愿越积极。验证性因素分析结果显示，该问卷的两种结构模型均拟合良好（χ²=69.765，自由度=13，χ²/df=5.367，CFI=0.924，GFI=0.946，IFI=0.925，RMSEA=0.113），内部一致性信度为0.817。

患者健康问卷抑郁量表-9项

患者健康问卷抑郁量表-9项（Patient Health Questionnaire-9，PHQ-9）^［17］用于评估近两周抑郁症状的自评情况，共9个条目，每项按0（从未）至3（几乎每天）4级评分，总分越高表明抑郁症状越显著。本研究中该量表的内部一致性信度为0.874。

广泛性焦虑障碍量表-7项

广泛性焦虑障碍量表-7项（Generalized Anxiety Disorder Scale-7，GAD-7）^［18］用于评估近两周焦虑症状的自评情况，共7个条目，每项按0（从未）至3（几乎每天）4级评分，总分越高表明焦虑症状越显著。本研究中该量表的内部一致性信度为0.902。

数据清洗和质量控制 本研究使用问卷星平台在线完成，所有题目设置为必答题，完成问卷不少于3 min，后台将收集的数据进行严格质量控制，对答题时间<3 min、不按逻辑作答，作答选项有规律性或均为同一选项的问卷予以剔除。在正式填写问卷前，系统首先呈现研究说明及电子知情同意书，并设置筛选题对年龄及相关纳入与排除条件进行限定，仅符合纳入标准且不符合排除标准的受试者方可继续完成调查。

统计学分析 采用SPSS 26.0软件进行条目分析、探索性分析以及信度分析。Amos 26.0软件对量表进行验证性因子分析。

信度评价通过计算Cronbach’s α系数与重测信度系数评估。效度评价选取结构效度、聚合效度、区分效度、校标关联效度检验。（1）结构效度采用双阶段因子分析策略：首先通过探索性因子分析（exploratory factor analysis，EFA）提取潜在因子结构，数据分析前经Bartlett球形检验确认变量相关性，同时Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）抽样适切性系数满足Kaiser准则（KMO>0.60）的因子分析适用性要求；继而采用CFA检验理论模型与数据的拟合程度。CFA模型适配度通过三类指标评估：绝对适配度采用渐进残差均方和平方根（root mean square error of approximation，RMSEA），RMSEA<0.10表示模型适配良好；增值适配度选用CFI和IFI，CFI与IFI>0.90表示模型适配非常好；简约适配度采用简约调整后的非规准适配指数（parsimony normed fit index，PNFI）和GFI，PNFI与GFI>0.90表示模型简约性良好。（2）区分效度采用AVE平方根判断法，当每个因子的AVE平方根值均大于与其他因子的相关系数的最大值时，说明区分效度良好。（3）使用标准载荷系数判断聚合效度，各个测量项的标准载荷系数值均大于0.5^［19］。（4）以SCSQ、SHS及HSQ为校标，计算MHLS总分及各因子分与上述量表得分的相关性，相关系数越大表示校标效度越好。

结 果

条目分析 条目分析结果显示，除第11项和第13项外，其余各条目与问卷总分之间的相关性均达到显著水平，相关系数为0.193~0.573（表1）。考虑到量表各维度测量的完整性，删除某一特定条目可能会影响量表的内在一致性，因此暂时保留该条目，并结合因素分析结果予以进一步探讨。

效度分析

探索性因子分析

对总样本（n=341）进行EFA，结果显示KMO值为0.809，Bartlett球形检验χ²=3 531.252，P<0.001，说明该样本数据适合进行EFA。采用主成分分析法结合最大方差正交旋转法，参照碎石图提取特征值>1的公因子，初步获得9个公因子，累计方差解释率为56.63%。由于第2、7、8、9个公因子中部分条目因子载荷<0.4且难以解释为特定子维度，结合碎石图最终确定提取5个公因子。重新设定提取5个公因子后，累计方差解释率为43.30%。

删除符合下列任一条件的条目：（1） 共同性≤0.30；（2） 两因素间负荷绝对值差异≤0.05；（3） 结构矩阵中因子负荷≤0.40。结果显示，第5、10、11、12、13和15题未达到共同性和因子负荷的统计要求，因而予以删除。删除后条目共同性范围为0.300~0.648，因子负荷范围为0.436~0.798。各条目与各因子对应的因子负荷见表2。

验证性因子分析

基于EFA得到的5个因子进行CFA（图1），结果显示，第1题和第16题的因子负荷均低于0.4，未达到统计要求，因此予以删除。重新建模后，5个潜变量（疾病知识、信息寻求、对精神疾病的态度、对寻求帮助的态度、污名化）之间的相关系数均达到统计学显著水平（P<0.05）。其中，“对精神疾病的态度”与“对寻求帮助的态度”之间的相关系数最高（r=0.47），提示个体对精神疾病的态度可能与其对寻求帮助的意愿密切相关；各项拟合指标为：χ²/df=1.754，CFI=0.903，IFI=0.905，GFI=0.884，RMSEA=0.047，RMR=0.053，PNFI=0.65，表明5因子模型拟合良好。

聚合效度

各条目标准载荷系数为0.45~0.77，说明各条目对其所属潜在因子的测量具有较好的聚合效度（图1）。

区分效度

各潜在变量的AVE平方根均大于其与其他潜变量之间的相关系数，具有较好的区分效度（表3）。

校标关联效度

本研究以SCSQ、HSQ、SHS作为MHLS的校标。心理健康素养总分与SCSQ中积极应对因子的得分呈正相关（r=0.213，P<0.01），与HSQ得分呈正相关（r=0.248，P<0.01），以及与SHS得分呈正相关（r=0.302，P<0.01）（表4）。

信度分析

中文版MHLS的Cronbach’s α系数为0.701~0.877，39例受试者的重测信度为0.617~0.882（P<0.01，表5）。

MHL得分的组间差异分析

通过系列独立样本t检验进行已知组别差异分析。结果显示：女性MHL得分显著高于男性（99.23±9.60 vs. 94.34±10.32，t=3.82，P<0.001）；大专及以上学历者得分显著高于高中及以下学历者（99.50±9.46 vs. 93.05±10.22，t=5.14，P<0.001）；接受过心理健康相关课程/培训者得分较未接受者显著更高（t=4.37，P<0.001）；有亲友罹患精神疾病者得分显著高于无此经历者（t=3.15，P=0.002）；而抑郁与焦虑症状严重程度对得分无显著影响（t=1.24，P=0.216）（表6）。

讨 论

我们在国内社区居民样本中对中文版MHLS开展信效度检验。修订的MHLS整体及内部一致性信度为0.701~0.877，符合心理测量标准；重测信度为0.617~0.882，表明量表具有良好的稳定性。量表的效度分析结果表明，五因素模型的验证性因素分析拟合度良好，且具有良好的聚合效度和区分效度，表明该量表信效度理想。国内有学者分别在大学生、教师群体和中国精英运动员群体中进行该量表的信效度检验，均证实了量表具有较好的内部一致性信度、重测信度、内容效度和结构效度^［20-22］，我们的结论与文献一致。

本研究的组间差异分析显示女性、高学历、亲密关系中患有精神心理障碍、接受过心理/精神健康培训课程的受试者MHL得分更高。MHL得分与积极应对因子、求助意愿及自助策略知识得分呈显著正相关。既往研究发现，男性、亚裔美国人的种族/族裔、当前有心理问题困扰等因素可以预测较低的心理素养和消极的寻求帮助的态度^［23］。澳大利亚学者针对高等教育学生和教职员工的MHL调查中，发现心理素养得分高的受试者会寻求专业帮助和积极进行有效急救行为，常见的应对心理问题的方式包括与亲密朋友交谈、进行体育活动和与家人沟通^［24］。Wang等^［25］发现MHL较高的青少年和情感/行为困难较多的青少年，更有可能寻求帮助。Reavley等^［26］和Tomczyk等^［27］发现女性、高学历者、有亲友罹患精神疾病者以及接受过心理健康相关课程培训者的MHL水平显著更高。无论是成人还是青少年，MHL较高者对疾病的理解更为准确，寻求帮助的态度更为积极，且体验到的主观偏见和负面认知较少。污名化的减少还能促使其采取更为积极的应对方式，降低自杀风险^［28-29］。通过教育培训等干预措施可有效提升MHL水平及求助态度^［30-31］。值得注意的是，在中国文化背景下MHL的干预效果优于国外，且具有显著的即时效应与长期效应^［32］。

本研究中修订后的量表与原版略有不同，其中第1、5、10、11、12、13、15和16条目未达到统计检验标准而被删除。进一步分析发现：第11条目（“您认为男性比女性更容易患焦虑障碍的可能性有多大”）为反向计分条目，与第10条目（“您认为女性比男性更容易患任何类型精神疾病的可能性有多大”）同属于Jorm定义的“风险因素与病因知识”维度。第13条目（“您认为如果某人难以管理情绪，避免所有使其感到焦虑的活动或情境有多大帮助”）也是反向计分条目，与第12条目（“您认为如果某人难以管理情绪，改善睡眠质量有多大帮助”）同属于“自我治疗知识”维度。第15和16条目（均涉及“心理健康专业人员可以打破保密原则的情况”）与保密性相关（参与者对此概念较为陌生），属于“专业帮助资源知识”维度。这些条目统计表现不佳的可能原因包括：（1）受试者存在思维惯性；（2）条目翻译存在偏差；（3）受试者因文化背景不同而产生理解偏差；（4）测量内容不适用。因此，这些条目可能无法有效测量和区分中国文化背景下受试者的真实知识水平。类似地，第1条目（“如果某人在一个或多个社交场合或表现场合中变得极度紧张或焦虑，害怕被他人评价，并担心自己的行为会令人尴尬或感到羞耻，您认为其患有社交恐惧症的可能性有多大”）中社交恐惧症在中国的12个月患病率仅为0.2%^［33］，且公众对该疾病的认知度较低，因测量内容在中国文化背景下适用性可能较低而被删除。第5条目（“您认为心境恶劣障碍是一种疾病的可能性有多大”）的不适用性可能源于中国人群普遍对“心境恶劣”这一专业术语缺乏了解，且对其内涵认知不清。

本研究基于标准化流程构建的中文版MHLS包含疾病知识、信息寻求、对疾病态度、对寻求帮助的态度和污名化认知5个维度共28个条目，较完整地涵盖了MHL的核心内涵。心理测量学检验表明，该量表具有理想的内部一致性信度与结构效度。需要指出的是：受限于单中心横断面研究设计，样本代表性有限，可能存在选择偏倚；且因子结构的调整可能受限于样本特征。未来需通过更大规模、多样化的样本验证模型的稳定性，并可考虑使用项目功能差异分析进一步检验条目文化适应性。

修订后的量表为系统评估我国公众心理健康素养水平提供了标准化工具，其临床应用有将助于提升民众对心理障碍的识别能力，促进心理健康自我监测意识的形成，进而缩短从症状出现到专业求助的时间窗。本研究发现男性、低学历及未接受过心理健康知识培训群体的心理健康素养水平显著低于其他人群，提示公共卫生部门需针对上述高危人群制定定向科普教育计划，通过社区宣讲、新媒体传播等多渠道提升目标人群的心理健康认知水平。

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基金资助

上海交通大学文科创新培养计划项目(WKCX1929)

上海市青浦区区科委课题(QKY2022-33)