Best-worst Scaling（BWS）聚焦小组研究：优化医疗干预属性开发，洞察患者偏好

为优化 BWS 属性开发，加拿大研究人员对炎症性肠病患者开展研究，发现能优化属性、洞察偏好。

　　最佳 - 最差权衡法（Best-worst scaling，BWS）是一种用于对医疗干预属性进行优先级排序的陈述性偏好诱导方法。BWS 属性开发通常基于文献回顾、定性研究以及方法学 / 临床专家的意见。将 BWS 纳入焦点小组作为属性开发过程的一部分这方面的研究较少。研究旨在探索在焦点小组中使用潜在属性列表提出 BWS 问题，如何在属性开发过程中，更好地理解患者偏好并优化潜在 BWS 属性列表。

研究人员对五个加拿大炎症性肠病患者焦点小组提出关于炎症性肠病医疗优先级的 BWS 问题，目的在于：一是了解参与者选择的 “是什么”“如何选择” 以及 “为何这样选择”；二是记录参与者对属性的理解，以及他们用于优化潜在 BWS 属性列表所使用的语言。研究利用 20 个潜在属性生成 BWS 问题，对参与者选择的最重要 / 最不重要的属性（“是什么”）进行编码，并通过主题分析得出子主题，以此表明参与者 “如何选择” 和 “为何这样选择”。同时，研究人员对参与者理解属性 / BWS 问题的方式，以及讨论属性时使用的语言进行编码。

研究共涉及 36 名参与者，总结出他们最常选择的最重要 / 最不重要的属性。确定了三个解释参与者选择 “如何选择” 和 “为何这样选择” 的子主题：感知收益、个人经历的影响、当前健康状况和个人情况。参与者指出理解特定属性和 BWS 问题存在挑战，并对属性语言 / 描述的修改提出建议。在焦点小组中提出 BWS 问题具有多方面作用：一是深入了解参与者完成 BWS 问题时所做的假设；二是明确语言和属性描述，以及参与者完成 BWS 问题时遇到的挑战，这些可用于在属性开发过程中优化潜在属性列表；三是明确哪些属性最重要 / 最不重要及其原因，以便在属性开发的后续步骤中确定可剔除的潜在属性。

在焦点小组中开展 BWS 问题研究，能够激发关于属性相对重要性和优先级的讨论。通过公开对话，这种方法可以揭示意外的回答，或找出不明确的领域，在属性开发过程中，以一种透明的方式优化潜在属性列表。