РАЗРАБОТКА И ПСИХОМЕТРИЧЕСКАЯ ВАЛИДАЦИЯ ШКАЛЫ КУЛЬТУРЫ БЕЗОПАСНОСТИ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ СТУДЕНТОВ МЕДИЦИНСКИХ ВУЗОВ (HDSC-MS)
Ключевые слова:
студенты медицинских вузов, безопасность медицинских данных, конфиденциальность данных пациентов, культура безопасности, разработка шкалы, психометрическая валидация, факторный анализ, Узбекистан.Аннотация
Нарушения безопасности медицинских данных в системе здравоохранения
в значительной степени обусловлены человеческим поведением, однако
инструменты, предназначенные для оценки знаний, поведения и установок
студентов медицинских вузов в области информационной безопасности,
практически не прошли надлежащей валидации. Целью настоящего
исследования являлись разработка и психометрическая оценка Шкалы культуры
безопасности медицинских данных для студентов медицинских вузов (Health
Data Security Culture Scale for Medical Students — HDSC-MS), представляющей собой
многомерный инструмент для измерения четырёх компонентов: знаний,
поведения в области безопасности, ценностей и установок, а также рефлексивной
ответственности.
Пункты шкалы были разработаны на основе анализа опубликованных
научных исследований, национального законодательства и местной
клинической практики, после чего оценены 8 экспертами с использованием
коэффициента и индекса содержательной валидности. После пилотного
исследования (n = 30) инструмент был заполнен 412 студентами бакалавриата
медицинских специальностей двух университетов Узбекистана, из которых
данные 403 участников были включены в анализ. Выборка была случайным
образом разделена на две группы для проведения эксплораторного факторного
анализа (EFA, n = 201) и конфирматорного факторного анализа (CFA, n = 202).
Оценивались внутренняя согласованность (α Кронбаха, ω Макдональда),
ретестовая надёжность (ICC, n = 64, интервал 2–3 недели), конвергентная
валидность, валидность по известным группам, а также инвариантность
измерения в зависимости от этапа обучения. Содержательная валидность
оказалась удовлетворительной (S-CVI/Ave = 0,91). Эксплораторный факторный
анализ подтвердил трёхфакторную структуру пунктов шкалы Лайкерта
(поведение, ценности/установки, рефлексивная ответственность),
объясняющую 54,2 % дисперсии. Конфирматорный факторный анализ
подтвердил соответствие модели эмпирическим данным (χ²/df = 1,86; CFI = 0,936;
TLI = 0,928; RMSEA = 0,064; SRMR = 0,057). Данная модель продемонстрировала
лучшее соответствие по сравнению с однофакторной моделью и
альтернативными моделями высшего порядка. Показатели надёжности
находились на приемлемом и хорошем уровнях (α = 0,78–0,83; ω = 0,79–0,84; ICC =
0,74–0,81); для теста знаний показатель KR-20 составил 0,71. Подшкалы
продемонстрировали умеренную положительную корреляцию с общей
самооценкой (ρ = 0,31–0,46) и отрицательную корреляцию с контрольным
перечнем рискованных поведенческих практик (ρ = от −0,38 до −0,52). Студенты
клинических курсов и обучающиеся, прошедшие формальную подготовку,
показали более высокие результаты по уровню знаний, однако различия в
поведенческих показателях отсутствовали либо были незначительными.
Подтверждена конфигурационная, метрическая и скалярная инвариантность
измерения между этапами обучения (ΔCFI ≤ 0,008). Итоговая версия HDSC-MS
включает 12 пунктов для оценки знаний, 11 — поведения, 9 — установок, 7 —
рефлексивности и 6 заданий на ситуационное суждение.
Шкала HDSC-MS представляет собой теоретически обоснованный
многомерный инструмент для диагностики культуры безопасности медицинских
данных у студентов и оценки эффективности образовательных мероприятий.
Насколько известно авторам, это первый инструмент подобного рода,
разработанный в условиях Центральной Азии.
Библиографические ссылки
1. World Health Organization. Global Strategy on Digital Health 2020–2025. – Geneva: WHO, 2021.
2. Mostaghimi A., Olszewski A. E., Bell S. K., Roberts D. H., Crotty B. H. Erosion of Digital Professionalism During
Medical Students’ Core Clinical Clerkships // JMIR Medical Education. – 2017. – Vol. 3, № 1. – Article e9. – DOI:
10.2196/mededu.6879.
3. Beltrán-Aroca C. M., Ruiz-Montero R., Labella F., Girela-López E. The Role of Undergraduate Medical Students
Training in Respect for Patient Confidentiality // BMC Medical Education. – 2021. – Vol. 21. – Article 273. – DOI: 10.1186/s12909-021-02689-6.
4. Tran K., Morra D., Lo V., Quan S. D., Abrams H., Wu R. C. Medical Students and Personal Smartphones in the Clinical
Environment: The Impact on Confidentiality of Personal Health Information and Professionalism // Journal of Medical
Internet Research. – 2014. – Vol. 16, № 5. – Article e132. – DOI: 10.2196/jmir.3138.
5. Mota-Anaya E., Almeida-Chafloque K., Castro-Arechaga S., Flores-Anaya L., León-Lozada C., Pereyra-Elías R., Mayta-
Tristán P. Breaking a Vital Trust: Posting Photos of Patients on Facebook Among a Sample of Peruvian Medical Students //
AJOB Empirical Bioethics. – 2019. – Vol. 10, № 4. – P. 241–249. – DOI: 10.1080/23294515.2019.1672826.
6. Hosseini-Qavam-Abad L., Asghari F., Bandehagh A., Bigdeli S., Najafipour S. Designing a Tool to Assess Medical
Students’ Knowledge and Attitudes of Confidentiality and Disclosure of Patient Information // Journal of Medical Education.
– 2016. – Vol. 15, № 2. – P. 75–80.
7. Marelić M., Viskić J., Poplašen L. M., Relić D., Jokić D., Rukavina T. V. Development and Validation of Scale for
Measuring Attitudes Towards E-Professionalism Among Medical and Dental Students: SMePROF-S Scale // BMC Medical
Education. – 2021. – Vol. 21. – Article 445. – DOI: 10.1186/s12909-021-02879-2.
8. Schein E. H. Organizational Culture and Leadership. – 4th ed. – San Francisco: Jossey-Bass, 2010.
9. Bandura A. Social Learning Theory. – Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1977.
10. Mokkink L. B., Terwee C. B., Patrick D. L., Alonso J., Stratford P. W., Knol D. L. et al. The COSMIN Study Reached
International Consensus on Taxonomy, Terminology, and Definitions of Measurement Properties for Health-Related
Patient-Reported Outcomes // Journal of Clinical Epidemiology. – 2010. – Vol. 63, № 7. – P. 737–745.
11. von Elm E., Altman D. G., Egger M., Pocock S. J., Gøtzsche P. C., Vandenbroucke J. P. The Strengthening the Reporting
of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) Statement: Guidelines for Reporting Observational Studies // Annals
of Internal Medicine. – 2007. – Vol. 147, № 8. – P. 573–577.
12. Lawshe C. H. A Quantitative Approach to Content Validity // Personnel Psychology. – 1975. – Vol. 28, № 4. – P.
563–575.
13. Polit D. F., Beck C. T. The Content Validity Index: Are You Sure You Know What’s Being Reported? // Research in
Nursing & Health. – 2006. – Vol. 29, № 5. – P. 489–497.
14. Boateng G. O., Neilands T. B., Frongillo E. A., Melgar-Quiñonez H. R., Young S. L. Best Practices for Developing and
Validating Scales for Health, Social, and Behavioral Research: A Primer // Frontiers in Public Health. – 2018. – Vol. 6. –
Article 149.
15. Hu L. T., Bentler P. M. Cutoff Criteria for Fit Indexes in Covariance Structure Analysis: Conventional Criteria Versus
New Alternatives // Structural Equation Modeling. – 1999. – Vol. 6, № 1. – P. 1–55.