2014.05.15 討論紀錄

關於 C-DVT & C-SDMT

• Responsiveness & MID 易受到 practice effect 影響，應如何排除？
• 相關研究較少提及 practice effect 之影響
• C-DVT & C-SDMT 之 practice effect (d) <0.2，且測量間隔僅1周，如延長測量時間練習效應應下降
• 儘管此顯示練習效應不高，但仍會影響測量結果
• 續思考有無其它方法可改善練習效應之問題？
• 追蹤研究需篩選並追蹤病人，造成樣本不易累積，如何克服？
• 因認知功能轉變不易發生，欲測量 responsiveness 或可收急性住院之個案，於入院及出院各評估一次，或可更清楚呈現差異
• 技術面且可行且有意義
• 可與臨床建立良好合作關係
• 可考慮是否有助理協助
• 考慮可擴充收案醫院
• 需長時間投入收案作業，累積相關處理經驗及效率是有意義的過程
• 仍需更清楚考慮研究目的、設計及價值，及如何改善品質

關於 C-PDT

• 研究設計方面
• 擬研究最適測量回數、練習效應、生態效度、同時效度
• 方法採用三次重複施測，每次施測重複測驗5回
• 此測驗5回取3回分析之方法，與實際測驗3回是否存在差異？(p.s 1)
• 由於此工具練習效應甚微，故此二方法之差異應微小
• 同時效度驗證之工具為電腦版或原始工具？
• 擬比較原始測量工具，因其實證資料較多且廣為應用
• 續完成更詳盡之研究設計細節，包含：
• 研究流程規劃及安排
• 疲勞、情緒反應等問題
• 休息時間及間隔規劃
• 可先找正常人測試，探索合適作法
• 續思考其它可能
• 更佳之研究設計
• 更有創新性、價值及可行性之研究

關於電腦化交替性注意力測驗

• 續思考其研究內容及方向，並與上述計畫整併

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思考方向及脈絡建議

• 可從理論及實務層面著手
• 理論涵蓋之所有心理計量特性 (bottom-up)
• 實務應用目的所需之心理計量特性 (top-down)
• 實務應用可參考其它工具驗證之應用性

關於OT-APST

• 主要面臨瓶頸有三
• 視知覺損傷個案來源
• 承前 [OT-APST 修改預想草稿及記錄 [1] 2014.05.14] ，住院病人中：
• 4-5成之個案出現視知覺功能問題
• 8成至少有一種以上的視知覺功能損傷 (依 OT-APST 篩檢結果)
• 顯著天花板效應
• 同上資料，住院病人相較於門診病人之天花板效應明顯下降，但仍有40%左右，顯示其臨床可用性仍受限
• 缺乏黃金效標
• The Ontario Society of Occupational Therapists (OSOT)為深入評估之工具，且其內容與 OT-APST相似度甚高，然測量時間需90分鐘，或可考慮作為對照
• Dr.Cooke評論此工具施測時間過長、未包含所有視知覺損傷建構且缺乏效度實證資訊
• OSOT測量之建構包含：Sensation, scanning, apraxia, body awareness, spatial relations, visual agnosia
• 深入了解後可發現，OSOT 之 body scheme 項目以木製人形拼圖方式進行； apraxia 則以通過環圈之方式進行(受限於動作計畫及動作功能影響)； spatial relations 以 peg boards方式測驗，只測量二度空間之功能； agnosia則以九種圖形配進行，與實際物體辨認有所出入
• OSOT現有之實證基礎有限：
• internal consistency
• inter-rater reliability
• discriminative validity
• ecological validity
• OSOT不確定台灣是否得以取得，該工具費用為高昂($859)，且實證基礎不足作為黃金效標恐有疑慮。 (2014.05.19)
• 總結以上
• 儘管住院病人被檢測出視知覺功能之比例較高，但天花板效應仍顯著，仍懷疑此工具之可用性
• 可深入了解 OSOT之施測內容、工具可取得性及實證基礎，以便了解其測驗架構及工具設計，如有必要或可提供調整 OT-APST之概念
• 關於 OT-APST之研究設計仍缺乏明確目標及價值 (創新、價值及可行性)
• 續思考並規劃之
• 補充
• 數字資料呈現，需考慮讀者之觀感
• excel表單呈現，可調整設定為小數點後2位即可

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(p.s 1)研究設計討論

研究設計的方法有二：

一、重複測量設計

• 數名受試者以1周為間隔，重複測量數次，每次均測量5回電腦化記憶力測驗
• 資料分析時分別比較取3回或者取5回之測量誤差大小，以決定最佳測量回數
• 以數次不同時間點之測量結果，建立其練習效應之關係

二、多組重複測量設計

• 將受試者分為1次組、2次組、3次組...，並以一周為間隔重複測量數次，每次測量回數依其組別而定
• 資料分析時比較不同組間之測量誤差大小，以決定最佳測量回數
• 以數次不同時間點之測量結果，建議其練習效應之關係

優劣分析

• 方法一簡單可行，無需太多受試者，然需考量方法一及方法二之測量是否相等，即測量5次取其中3次計算，及實際上只收3次之結果是否有所差異？ 所得結果是否得以類推？
• 方法二所需受試者人數多，可直接取得該族群之資料，然個案來源及收案時間可能造成執行上之困境。

問題討論： 方法一之分析方式，從5次中提取3次，其性質與方法二的3次組之差異？

• 差異來源：欲分析之特質為MDC及練習效應
• "MDC = 1.96 x  Standard Deviation from the 1st test x (square root of (1-ICC)) x square root of 2"
• 顯示MDC受SD、ICC數值影響
• 練習效應以效果值方式計算，故與平均值及標準差相關
• 假設
• 個案能力沒有改變
• 練習效應存在，隨絕對操作(實際操作測驗之次數)上升，並於一定次數後達穩定
• 推論
• 穩定性
• 依中央極限定理，如抽樣分配之變異數較小，平均多次測量結果可降低隨機測量誤差
• 測量回數多，絕對操作次數多，如練習效應趨近穩定，造成資料變異減少；測量回數少，絕對操作次數少，如練習效應初期，造成資料變異較大
• MDC
• 方法一之T2及T3資料，二方法之絕對測量次數不同：
• 方法一之絕對測量次數較多，假定練習效應趨於穩定，二次測量結果較為穩定(ICC↑)，致使MDC↓
• 方法二之絕對測量次數較少，假定練習效應初期，二次測量結果較不穩定( ICC↓)，致使MDC↑
• 故使用方法一估計MDC，可能低估測量誤差
• 練習效應
• 方法一之絕對測量次數較多，假設趨於穩定，造成平均值差異小、練習效應小
• 方法二之絕對測量次數較少，假設練習效應初期，造成平均值差異大，練習效應大
• 使用方法一估計練習效應，可能低估之
• 結論
• MDC部分可用方法一估計之，然可能低估測量誤差為限制。
• 如以方法一確立測量次數，其練習效應之影響可能被低估。
• 補充
• 然此工具練習效應甚微，故無需考量上述問題