简介和评注

（一）研究目的

1.确定尿色表里的尿液颜色是否能作为一项评定水合状态的确切指标运用于护理养老院，检验尿液颜色和尿比重之间的关联对肾功能的影响。

2.其他研究表明，年老男人与女人的肾功能衰退可能存在差异，能影响尿液颜色。因此，尽管在报告声明中没有表明，但性别也是个考虑因素。

（二）研究设计

这部分的研究使用的是描述性相关性研究设计，而其他部分运用水合管理干预。这次研究的主要观察变量是尿液颜色和尿比重，但肾功能和性别也是考虑之列。

1.样本　98所护理养老院参与这次研究，要注意排除标准，即控制影响水合作用的情况出现，如利尿药的使用和糖尿病不稳定期。试验目标是要获得试验对象连续8周的尿及分析得到的数据，即每个人在这8周的平均尿量及尿比重。患者的样品按分组分析人口统计记述，见于表6-2。

2.测量　尿比重作为一个表示水合状况的标准，比重上升即表明水合作用减弱。研究人员想确定较深颜色的尿液（高彩色分数）是否跟较弱的水合作用（高比重分数）有关，尿液颜色使用8级彩色表来评定。以前的研究发现，在军人、男运动员、住院老年男性患者中，这表与水合作用状况有适度到强的相关性，但它的有效性从来未在老年妇女中测试。使用此图表来评定尿液颜色是等级有序的，因为颜色是有浅逐渐至深，但颜色间的间隔是不均等变化的。所以，图表里的数字1～8，是代表颜色由浅至深的排名。

培训研究助理收集尿液标本，让其测量尿标本的颜色及比重。因此，研究者要采取一定措施来保证某一样品的等级因测量者不同而发生变化，测量方法和条件的控制已在协议书中阐明。以前收集的研究数据，项目负责人鉴定的4个标本由每一站点的助理评价其间信度。作为项目负责人的助理通过测试一些标本，利用间信度作为一个度制作出同一等级。这项研究的数据排列类型，间信度用卡伯系数来表示；1.00代表完美协议。信度系数0.8或0.8以上是非常可取的（Polit　＆Beck，2004）。

助理们已经在一些站点与项目负责人的等级取得完美协议，其卡伯系数为1.00，但在其他点取得中等偏低的水平，其卡伯系数统计为0.42。想要知道卡伯平均值和每个点的等级，如果一些点存在低信度问题，这会降低已经建立的等级间的相关性。高间信度是可取的，因为它更能保证两变量间的关系确立的准确性。另外，我们在日常护理措施中使用彩色图表，间信度的附带信息还可提示我们会遇到结果一致性的问题。

该研究助理并没有对两种测量方法的结果使用完全盲法，但测试规定尽量减少偏差。也就是说，要求研究助理先做尿颜色的测量，再做尿比重的测量，大概是因为尿颜色的测量比较主观。

3.结果　从表6-2每周记录中可了解到尿液颜色与尿比重的关系。相关系数是用Spearman等级相关统计方法得出的，这种统计方法用于有一个或两个回归变量，不是用于等级变量。在这个案例里，尿颜色等级从1～8，尿比重采用以0.005为均等间隔的量表来测量。Rho解释为Pearson相关系数r（－1～＋1）。

每个星期的尿颜色与尿比重的相关系数为0.39～0.71，得到的所有系数都具有统计学意义，即均高于偶然发生率。从表6-1看出，在研究过程中，样本量在减少，反映了在这个群体收集尿液标本的难度。

4.分组分析　研究者按反映肾功能的肌酐清除率将标本分成3组（表6-3），再把这3组标本按性别归类。表6-3列出以下的Spearman等级秩序系数rho：①有完整数据的78户居民；②男、女之比；③按性别与肾综合功能分的6组标本。

尿液颜色与尿比重的整体相关性是4.8，即中等相关（Burns　＆Grove，2005）。肾功能良好的妇女的相关性最高，肾功能中度损害的男性与女性相关性最低；该表报告有中度肾功能损害的相关性统计值没有意义，因为它非常低，而且供分析的样本量非常小。研究结果还表明，尿液颜色的反映存在性别的差异，就一般情况而言，女性尿液颜色能更好反映水合作用。

5.r和人群　要让P具有统计学意义，尽管能从样本获得数据，但研究者要实事求是地考虑到样本的数据能否代表大群体。研究人员想从样本推理到目标人群，然而他需要清楚在这个过程中他是否会犯了错误（图6-11）。在相关性研究中，研究人员需要知道，即使已经在样本数据中发现两变量之间的相关性，但在人群中这两变量之间的相关性是否有可能为0。

图6-11　推理

为了回答在实际人口中获得的相关性是否有可能为0的这个问题，研究人员要对每个获得的r值进行统计学显著性检验。每个统计检验会得到一个P值，这值表示在一个样本里两变量相关小概率事件发生的概率。小概率事件是指同一人群获得的其他样本的相关性为0的这个结果发生的可能性很小，因此，人口的相关性实际上可为0。

概率就是未知事件发生的次数，其值为小数，概率为0.15意味着事情进行100次有1次的可能性发生该事件。

计算出的P值≤0.05时，表明事件发生的概率较小（5%或更小），即，得到的相关性是小概率事件。因为概率很低，即得到的相关性碰巧发生的，很可能是真正相关，也就是人群中也可能存在相关。

与之相反，P值＞0.05时，表示有较大概率发生这一事件——人群存在相关是偶然出现的，并可致使研究人员作出这个人群的相关性为0的结论。这样的结果称之为不具有统计学意义相关。这个说法的图形展示见图6-12。

通常，研究人员不会报告统计检验得到的确切的P值，但会用星号的方式表明得到的值＜0.05或是＜0.01，如表6-4所示。星号告诉我们，运行得到的9个相关性有4个具有统计学意义，即处于0.01的等级，且有一个处于0.05的等级，也就是说，剩下的5个表示在这人群的相关性很可能不为0。相反，相关性无意义，没有标星号则表示在这个人群测试得到的值为0。

临床视角

图6-12　使用预先确定的切点0.05解释P值

从临床的角度考虑这些结果，将得到的相关系数（在这个案例是rho）平方得出决定系数。（用r2表示决定系数，因为相关系数往往使用Pearson相关系数。）平方整体均值rho（0.48）得出r2为0.23，这告诉我们，23%的样本尿比重的变化与尿液颜色的有关，反之亦然。也就是说，尿比重跟尿颜色的变化也受其他因素的影响。

为了尿液颜色能作为一个有效的水合状况的指标，研究者希望得到的r2能高些。实际上，肾功能良好的妇女的rho＝0.72，r2＝0.52。这使我们更有信心地使用尿液颜色作为反映这组患者的水合状况的一个指标。事实上，一般女性的r值（0.45）高于男性（0.028），男性尿比重3%的变化与尿颜色有关，反之亦然。

为了从这项研究结果中得出更多的临床知识？即使不参与这个试验，但有许多临床知识的为老人工作的护理专家将相关性及r2、r等广泛运用于临床。如口腔温度和深部温度存在相关性，平均相关性r为0.80（Henker　＆Coyne，1995）；直肠温度与深部温度的相关性r为0.95；体表温度与深部温度的相关性r约为0.60。（Erickson　＆Woo，1994）.平方r值，可以得到，口腔温度是深部温度的64%，直肠温度是深度温度的80%，体表温度是深度温度的36%。如果体温的测量和尿颜色的测量都能间接反映生理状况，那么，老年女性尿颜色作为尿比重的指标（r2＝50%）就不如口腔温度反映深部温度（r2＝64%）那么好，但比体表温度作深部温度的指标（r2＝36%）要好。

讨论

研究者将这些结果开始用于在养老院有良好肾功能的居民——利用尿颜色表评估水合状况。重要的是，要掌握获得尿颜色可靠等级的注意事项。总而言之，这是一种监测养老院居民水合作用的切合实际又可行的方法；然而，需要进一步确定的是尿颜色是否能成为尿比重和最终的水合状况的可靠指标。

（游睿芳）

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