2017年10月22日 星期日

認知預測中風病人之BADL出院能力及恢復 (1028更新)

資料內容:
中風患者認知、PASS及STREAM之前後測分數,
認知測驗包含:記憶廣度、訊息處理速度 (FDT-Part1&2)、選擇性注意力 (FDT-Part3)、轉換性注意力 (FDT-Part4)、順序推理 (以LOTCA評估)、整體認知功能 (MMSE)、及動作計畫 (Praxis)。

樣本數:129

預測模型之主要結果:
認知前測                               預測 BI後測:R-square=0.10
PASS+STREAM前測           預測 BI後測:R-square=0.04
認知+PASS+STREAM前測 預測 BI後測:R-square=0.12

認知前測                               預測 BI改變(恢復):R-square=0.11
PASS+STREAM前測           預測 BI改變(恢復):R-square=0.20
認知+PASS+STREAM前測 預測 BI改變(恢復):R-square=0.28預測因子都不顯著....

結果不佳之可能原因:
可能原因為:BI評量「實際表現」而非執行BADL之「能力」,因此可能個案之認知、平衡、動作都不錯,但因照護者之因素,未實際從事BADL。



2017年10月3日 星期二

科技部計畫構想

以下為三個科技部計畫之構想

  1.  藉由日常生活活動評量思覺失調症患者之多向度工作記憶 內容概述:依據Baddeley之多向度工作記憶模型,挑選與各向度工作記憶較相關之日常生活活動組成測驗,藉由受試者執行日常生活活動之表現,以評量思覺失調症患者之各向度工作記憶。未來使用者評估這組題庫時,除瞭解患者之日常生活活動功能外,亦可推估患者之各向度工作記憶表現。

    重要性/優點
    A)新的認知測驗方式。
    B)解決認知測驗普遍缺乏生態效度之缺點。
    C)臨床人員可藉由此測驗之結果,介入影響日常生活活動之認知功能,以提昇日常生活活動之介入成效。
    D)有助於研究者探討認知介入之類化 (generalization)及認知介入與日常生活功能之關聯。
  2. 自陳式多向度工作記憶測驗應用於中風患者
    內容概述:依據Baddeley之多向度工作記憶模型,發展各向度之患者自陳式測驗

    重要性/優點
    A)目前缺乏應用於中風患者之自陳式多向度工作記憶測驗。
    B)自陳式測驗可做為初步篩檢工具,醫療人員可針對患者主訴有缺損之認知向度進行深入評估及治療。
    C)作為臨床及RCT之介入成效指標,瞭解治療成效能否使患者主觀感受到明顯進步。
    D)作為未來研究驗證工作記憶測驗MID之效標測驗。
  3.  發展中風患者重要功能之電腦化適性測驗系統(呼應老師CAT+CAT之構想)
    內容概述:現有之CAT都僅能單獨施測,卻無測驗平台可整合之。可發展一CAT測驗平台,使得使用者可自由選擇欲施測之向度個數(如選擇向度A, B, and C或只選向度B and C),CAT施測時則依據使用者所選的向度自行組成多向度(或單向度)CAT。

    重要性/優點
    A)CAT使用上更靈活,使用者可選用自己熟悉的測驗(例如:可自由選用BI+FASBI+STREAM)。
    B
    可將題庫內所有題目之施測指導語/影片/手冊/計分標準等資料電腦化/圖像化/影像化,以改善使用者難以精熟題庫中所有題目之困擾」。
    C
    可結合病人常模及實證介入研究結果,使得CAT評量結果更具臨床意義及介入參考價值。




2017年9月18日 星期一

C-DVT及T-SDMT反應性資料探索

以下為C-DVT及T-SDMT可能發表之論文主題:

C-DVT

主題1:C-DVTMID

結果:18位中風患者之自覺持續性注意力改變量為2-3分(最大改變量7分),這群患者之C-DVT前後測進步秒數為13.9秒(總完成時間),即C-DVTMID=13.9秒。
Note:後續可延伸分析C-DVT短版之MID

主題2:C-DVT原版 VS. 短版 之反應性
結果:

原版
短版
(31st-60th percentile)
全部樣本數 (N = 41)


Group level (SRM)
0.31
0.18
Individual level
(% of patients whose change score > MDC)
34.1%
29.2%
前後測間隔天數≥14
(N = 27)


Group level (SRM)
0.57
0.51
Individual level
(% of patients whose change score > MDC)
85.7%
71.4%

T-SDMT

主題1:T-SDMTMID
結果:14位中風患者之自覺分配性注意力改變量為2-3分(最大改變量7分),這群患者之T-SDMT前後測進步之答對題數為4.3題,即T-SDMT(施測三次取平均)之MID=4.3題。

主題2:T-SDMT不同施測方式之反應性比較
結果:

施測一次
施測二次取平均
施測三次取平均
全部樣本數
(N = 44)



Group level (SRM)
0.58
0.67
0.69
Individual level
(% of patients whose change score > MDC)
25.0%
20.5%
20.5%
前後測間隔天數≥14
(N = 31)



Group level (SRM)
0.45
0.52
0.55
Individual level
(% of patients whose change score > MDC)
22.6%
16.1%
12.9%
解讀:施測二次取平均之反應性與施測三次取平均相仿,或許未來使用T-SDMT只要施測二次即可(須同時考量test-retest reliability之結果)。
Note:【施測二次取平均】及【施測三次取平均】之個體層級反應性可能低估。因【施測二次取平均】及【施測三次取平均】之個體層級反應性參照【施測一次】之MDC值,但【施測二次取平均】及【施測三次取平均】之MID <【施測一次】之MDC值。

畢業前主要任務及學習重點

主要任務
1.          完成博論收案及撰寫
2.          STREAM+PASS+BI CAT 稿件撰寫(系統建置?
3.          FAS-CAT系統建置
4.          協助PRO-認知系統建置
5.          協助發展「二階層認知功能篩檢電腦適性測驗」

學習重點
1.          Higher-order IRT概念/分析軟體/應用:多階層之IRT模型
2.          Response time IRT概念/分析軟體/應用:同時考量答題對錯及反應時間之IRT模型。
以上二項IRT可應用於,可應用於博論及二階層認知功能之CAT建置。

目前先透過文獻閱讀瞭解此二項IRT之概念及可分析之軟體。若概念不懂可先透過mail向施老師或業太請益;若有免費之分析軟體可使用現有資料試著分析看看。

2017年8月31日 星期四

電腦化認知及社會認知測驗之常模

20-29歲常人 (n=104)做答C-DVT、COTIME(弦外之音測驗)及COWMEM之主要指標描述性資料如下:
變項名稱
可能之最高分
Mean
SD

C-DVT總時間(秒)
-
204.5
13.9


Median
Q1
Q3
C-DVT_錯誤個數
0
1
0
2
COTIME測驗題總分
54
51
53
50
圖片WM_答對題數
48
46
47
45
語音WM_答對題數
48
48
48
47
整合WM_答對題數
48
43
44
40
COMET_答對題數




  總分
168
120
126
115
  快樂
24
20
21
18
  悲傷
24
16
18.75
14
  生氣
24
18
20
16
  厭惡
24
18
19
16
  害怕
24
9
12
7
  驚訝
24
18
20
16.25
  平靜
24
22
23
20


依據上述資料計算判別測驗結果優劣的critical value如下:
變項名稱
Critical value
計算方法
C-DVT總時間(秒)
>232
Mean+2*SD
C-DVT_錯誤個數
≥3
成績位於第12百分位數之受試者分數
(底標分數的算法)
COTIME測驗題總分
≤49
圖片WM_答對題數
≤44
語音WM_答對題數
≤46
整合WM_答對題數
≤39
COMET_答對題數


  總分
≤109

  快樂
≤17

  悲傷
≤12

  生氣
≤13

  厭惡
≤13

  害怕
≤5

  驚訝
≤15

  平靜
≤19