工作效率与活动受损量表 (Work Productivity and Activity Impairment, WPAI)

WPAI 是一份经过验证的自评问卷（Reilly、Zbrozek、Dasbach，1993），用于衡量健康问题对有薪工作和日常活动的影响程度，通常针对过去 7 天。它把损失分成缺勤（absenteeism）——字面意义上损失的工作时间——和出勤但效率下降（presenteeism）——人在工作岗位上但生产率降低，后者通常是更大、更隐蔽的成本组成部分。

为什么重要

简单的病假天数统计只能看到缺勤。一位从不请假、却因慢性疾病只有 60% 工作能力的医生或知识工作者，不会给缺勤记录增加任何内容，却造成了巨大而真实的生产率损失——WPAI 正是为了让这一隐形成本变得可见而设计的。由于它是经过验证的工具，而不是临时编制的调查，其得分可用于患者报告结局证据包和疾病成本研究，评估者无需重新验证该测量。作为一种自评工具，它本身就是 PROM 的一种形式，主要区别在于它关注工作和活动，而不是症状或生活质量。

计算方法

缺勤 % = 因健康损失的小时数 / (因健康损失的小时数 + 实际工作小时数) × 100

出勤但效率下降 % = 工作时自评的受损程度 0–10 × 10
                  （直接取自问卷，此处不做推导）

工作总受损 % =
    缺勤% + (1 − 缺勤%/100) × 出勤效率下降%
    （把两部分合并，使总和永远不超过 100%）

生产率成本 = 工作总受损% / 100 × 该时期收入

总受损公式有意不是简单的相加：直接把两个百分比相加可能超过 100%，所以出勤效率下降只应用于工作时间中剩余（未缺勤）的部分。

算例

一名偏头痛患者排定每周工作 40 小时，但缺了其中 4 小时：

损失小时 = 4，工作小时 = 36
缺勤% = 4 / (4 + 36) × 100 = 10%

他在 WPAI 问卷中另外把工作时对生产率的影响评为 10 分中的 3 分，即 出勤效率下降% = 30%（这一步是问卷的原始回答，不是由其他数字推导的）：

工作总受损% = 10 + (1 − 10/100) × 30
            = 10 + 0.9 × 30
            = 10 + 27
            = 37%

对于收入为 £800（每天 £160）的 5 天工作周：

生产率成本 = 37/100 × 800 = £296

请注意，朴素的病假天数统计只会记录损失的 4 小时（10%）——把出勤效率下降这一组成部分计入后，真实受损程度几乎是其三倍。

与软件工程的关联

这直接对应工程团队的健康指标：

缺勤就是病假和带薪休假——可见、已被追踪、也容易的那一部分。
出勤但效率下降是倦怠或被上下文切换拖垮的工程师，每次站会都在，但以降低的产能工作——通常是更大、更隐蔽的成本，在人头数或出勤数据中看不见。它转而表现为 DORA 和流程指标中吞吐量的下降，或对同一笔技术债的解决变慢，而该债务的“利息”会让受损程度更严重。
工程上的教训与临床上的相同：只测量缺勤并称之为“生产率损失”，会系统性地低估真实成本，因为它漏掉了所有在场却受损的人。

陷阱

自评中的回忆偏差。 7 天的回忆窗口与任何回顾性自评一样，受到相同的报告失真影响。
把 0–10 量表当作真实的物理测量。 它是由自评得出的有序量表，不是经过验证的物理量——把其上的差值严格地当作线性或等距量表，是建模的便利，而不是经过验证的物理事实。
在 WPAI 各变体之间汇总得分。 WPAI 有多个针对特定情形的版本——WPAI:GH（总体健康）、WPAI:SHP（特定健康问题）以及针对具体疾病的变体——在没有先核实它们是同一工具版本之前，不同变体的得分不应汇总或比较。

参考来源

Reilly MC, Zbrozek AS, Dasbach EJ. "The validity and reproducibility of a work productivity and activity impairment instrument." PharmacoEconomics 1993;4(5):353-65.
WPAI 工具文档，Reilly Associates——官方计分参考. https://www.reillyassociates.net/