8/24-8/28任務

日期	任務	已完成	未完成
105/8/24 105/8/28	注意力測驗收案名單更新到40位有完整資料	已完成
	注意力測驗收案	進行中	新進5位 2位拒絕 本周進度:0位前側/3位後側
			總邀請人數:160位 參與研究人數:55位 前後測完成人數:43位 前測完成人數: 1位 中徒退出人數:11位
	Proposal進度	列大綱

 電腦化數字警醒測驗於中風患者之心理計量特性驗證

中文摘要

第一章、中風患者之持續性注意力缺失

第一節、持續性注意力之定義

第二節、中風患者之臨床症狀

第三節、中風患者之持續性注意力缺失及其影響

第二章、中風患者持續性注意力之評估

第一節、持續性注意力評估對中風患者之重要性

第二節、持續性注意力評估工具所需具備的心理計量特性及相關指標

一、信度

(一) 再測信度

(二) 施測者間信度

(三) 內部一致性

(四) 評估標準誤

(五) 最小可偵測變化值

(六) 練習效應

二、效度

(一) 效標效度

1. 同時效度

2. 預測效度

(二) 收斂效度

(三) 生態效度

(四) 區辨效度

(五) 反應性

1. 外在反應性

(1) 團體層級

(2) 個別層級

2. 內再反應性

(1) 團體層級

(2) 個別層級

三、天花板與地板效應

第三節、常用於中風患者之持續性注意力評估工具介紹

第四節、電腦化數字警醒測驗之潛在價值與不足

一、電腦化數字警醒測驗之潛在價值

二、補充電腦化數字警醒測驗於中風患者之之心理計量特性

第三章、研究目的與預期結果

一、研究目的

二、預期結果

第四章、研究方法

第一節、研究對象

第二節、評估工具

第三節、研究流程

第四節、資料分析

一、人口學變項

二、信效度檢驗

(一) 效標效度

1. 同時效度

2. 預測效度

(二) 生態效度

(三) 反應性

1. 外在反應性

(1) 團體層級

(2) 個別層級

2. 內再反應性

(1) 團體層級

(2) 個別層級

參考文獻

表1 常用於中風患者之持續性注意力評估工具特性整理表

表2 常用於中風患者之持續性注意力評估工具心理計量特性整理表

附錄1 三層面巴氏量表

附錄2 電腦化數字警醒測驗

附錄3 自覺認知功能量表(個案版)

附錄4 自覺認知功能改變量表(個案版)

收案對象.流程.工具

對象: 中風患者

納入標準: (1) 20歲以上 (2) 出血性或阻塞性中風患者 (3) 初次發病 (4) 急性患者 (發病時間小於三個月)。排除標準: (1) 合併其他影響認知的重大疾病 (Parkinson's Disease. Dementia等等) (2) 忽略症 (3) 失語症 (4)失用症 (5) 嚴重視力及視野問題 (6) 雙側上肢動作缺失 (7)無法遵從三個步驟的指令。

收案工具:

三層面巴氏量表、C-DVT、T-SDMT、自覺認知功能量表與自覺認知功能改變量表（個案版）

二項電腦化認知測驗由受試者依測驗指示操作筆記型電腦或平板電腦以完成施測；三層面巴氏量表、自覺認知功能量表及自覺認知功能改變量表(個案版)皆由施測者以訪談的方式進行評估。

收案流程:

研究者向臨床治療師詢問符合研究收案標準的患者名單，由研究者口頭邀請個案參與研究。患者充分瞭解研究內容並簽受試者同意書後進行施測。

研究包含前後二次施測：

第一次施測將於受試者住院接受職能治療後二周內完成，施測內容包含二項電腦化認知測驗（C-DVT、T-SDMT）、自覺認知功能量表(個案版)、三層面巴氏量表，預計施測時間為60分鐘。施測順序依序為C-DVT、三層面巴氏量表(BI-SS)、T-SDMT、自覺認知功能量表(個案版)。

第二次施測於第一次施測後最短間隔7天完成，包含二項電腦化認知測驗（C-DVT、T-SDMT）、自覺認知功能改變量表(個案版)、三層面巴氏量表，預計施測時間為60分鐘。施測順序依序為C-DVT、三層面巴氏量表、T-SDMT、自覺認知功能改變量表(個案版)。

可作題材

C-DVT與T-SDMT的收斂效度		計算同次(前.後)施測中C-DVT分數與T-SDMT分數的相關係數Pearson’s r
C-DVT	生態效度	計算同次(前.後)C-DVT分數與BI-SS分數的相關係數Pearson’s r
	預測效度	計算前測C-DVT分數與後測BI-SS分數的相關係數Pearson’s r
	外在反應性	計算C-DVT改變分數與BI-SS改變分數的相關係數Pearson’s r
	內在反應性	C-DVT各指標改變分數。獨立樣本t檢定. Effect size. SRM
	MID	計算自評進步量為「些許進步」的個案其C-DVT改變分數之平均值
T-SDMT	生態效度	計算同次(前.後)C-DVT分數與BI-SS分數的相關係數Pearson’s r
	預測效度	計算前測T-SDMT分數與後測BI-SS分數的相關係數Pearson’s r
	外在反應性	計算T-SDMT改變分數與前後測BI-SS改變分數的相關係數Pearson’s r
	內在反應性	T-SDMT各指標改變分數。獨立樣本t檢定. Effect size. SRM
	MID	計算自評進步量為「些許進步」的個案其T-SDMT改變分數之平均值
自覺認知功能量表	內在一致性	各題目間的相關性及題目與總分的相關性。用Cronbach’s α係數分析
	建構效度	由驗證性因素分析之適配度指標判斷
	天花板/地板效應	個案於評估工具之得分分佈中，獲得最高/最低分的人數比例>20%為判斷標準

補充:
1. 增加C-DVT.T-SDMT的區辨效

區辨效度:可區辨不同屬性之病人，屬性可採用MMSE分數區分(要去問是否能看到病歷資料?每個人是否都有評估MMSE?)，那若看MMSE分數有困難，是否可去看左右腦中風患者的分數?(右腦傷易伴隨忽略，雖然研究有排除診斷為忽略症的個案，但可能尚存潛在忽略症的病人?)

2. 反應性補充個別層級  (是只適用於內在反應性?外在反應性也可以這樣用嗎?好像沒看過)

團體層級:看改變分數的effect size,SRM；個別層級:以 MDC為切點，當病人的變化超過MDC則視為具有統計顯著性（真正有改變）

3. 生態效度可看BI-SS的表現.能力(相關程度:能力>表現)

所以分析時要拿C-DVT.T-SDMT的分數和BI-SS三個層面的分數，去比較能力分數和表現分數的相關係數

4. 自覺認知功能量表的5點量表和線性視覺量尺(VAS)的收斂效度

(1)計算前測的C-DVT.T-SDMT的分數，與自覺認知功能量表的相關係數

(2)計算C-DVT.T-SDMT的改變分數，與自覺認知功能改變量表的相關係數

(3)比較自覺認知功能量表(5點量表.C-DVT)/(線性視覺量尺VAS.C-DVT)的相關係數，以及比較(5點量表.T-SDMT)/(線性視覺量尺VAS.T-SDMT)的相關係數，有必要?

(4)比較自覺認知功能改變量表(5點量表.C-DVT)/(線性視覺量尺VAS.C-DVT)的相關係數，以及比較(5點量表.T-SDMT)/(線性視覺量尺VAS.T-SDMT)的相關係數，有必要?

最後再分析5點量表(likert scale)和線性視覺量尺(VAS)的優缺點.適用對象

6. C-DVT.T-SDMT的MID可個別由自覺認知功能改變量表的5點量表和線性視覺量尺(VAS)而得

那要使用5點量表還是線性視覺量尺(VAS)，就先看4(3)(4)所得到哪個收斂效度好，就用哪個??

7. 之前研究都只看C-DVT.T-SDMT的作答速度，依其作為注意力的指標，但錯誤數是否也要列入判斷標準(之前學長說那作為排除標準，錯誤題數>10就不要那比資料)，但以C-DVT總題數120題我覺得錯誤率1/8-1/6都尚可接受，畢竟急性個案的表現多半較差。而最初沒有評認知測驗作為收案納入標準，那錯誤題數是否可不作為排除標準，而視為其中一種注意力指標。

可作題材

C-DVT與T-SDMT的收斂效度		計算同次(前.後)施測中C-DVT分數與T-SDMT分數的相關係數Pearson’s r
C-DVT	生態效度	計算同次(前.後)C-DVT分數與BI-SS分數的相關係數Pearson’s r
	預測效度	計算前測C-DVT分數與後測BI-SS分數的相關係數Pearson’s r
	外在反應性	計算C-DVT改變分數與BI-SS改變分數的相關係數Pearson’s r
	內在反應性	C-DVT各指標改變分數。獨立樣本t檢定. Effect size. SRM
	MID	計算自評進步量為「些許進步」的個案其C-DVT改變分數之平均值
T-SDMT	生態效度	計算同次(前.後)C-DVT分數與BI-SS分數的相關係數Pearson’s r
	預測效度	計算前測T-SDMT分數與後測BI-SS分數的相關係數Pearson’s r
	外在反應性	計算T-SDMT改變分數與前後測BI-SS改變分數的相關係數Pearson’s r
	內在反應性	T-SDMT各指標改變分數。獨立樣本t檢定. Effect size. SRM
	MID	計算自評進步量為「些許進步」的個案其T-SDMT改變分數之平均值
自覺認知功能量表	內在一致性	各題目間的相關性及題目與總分的相關性。用Cronbach’s α係數分析
	建構效度	由驗證性因素分析之適配度指標判斷
	天花板/地板效應	個案於評估工具之得分分佈中，獲得最高/最低分的人數比例>20%為判斷標準

補充:
1. 增加C-DVT.T-SDMT的區辨效

區辨效度:可區辨不同屬性之病人，屬性可採用MMSE分數區分(要去問是否能看到病歷資料?每個人是否都有評估MMSE?)，那若看MMSE分數有困難，是否可去看左右腦中風患者的分數?(右腦傷易伴隨忽略，雖然研究有排除診斷為忽略症的個案，但可能尚存潛在忽略症的病人?)

2. 反應性補充個別層級  (是只適用於內在反應性?外在反應性也可以這樣用嗎?)

團體層級:看改變分數的effect size,SRM；個別層級:以 MDC為切點，當病人的變化超過MDC則視為具有統計顯著性（真正有改變）

3. 生態效度可看BI-SS的表現.能力(相關程度:能力>表現)

所以分析時要拿C-DVT.T-SDMT的分數和BI-SS三個層面的分數，去比較能力分數和表現分數的相關係數

4. 自覺認知功能量表的5點量表和線性視覺量尺(VAS)的收斂效度

(1)計算前測的C-DVT.T-SDMT的分數，與自覺認知功能量表的相關係數

(2)計算C-DVT.T-SDMT的改變分數，與自覺認知功能改變量表的相關係數

(3)比較自覺認知功能量表(5點量表.C-DVT)/(線性視覺量尺VAS.C-DVT)的相關係數，以及比較(5點量表.T-SDMT)/(線性視覺量尺VAS.T-SDMT)的相關係數，有必要?

(4)比較自覺認知功能改變量表(5點量表.C-DVT)/(線性視覺量尺VAS.C-DVT)的相關係數，以及比較(5點量表.T-SDMT)/(線性視覺量尺VAS.T-SDMT)的相關係數，有必要?

最後再分析5點量表(likert scale)和線性視覺量尺(VAS)的優缺點.適用對象

6. C-DVT.T-SDMT的MID可個別由自覺認知功能改變量表的5點量表和線性視覺量尺(VAS)而得

那要使用5點量表還是線性視覺量尺(VAS)，就先看4(3)(4)所得到哪個收斂效度好，就用哪個??

7. 之前研究都只看C-DVT.T-SDMT的作答速度，依其作為注意力的指標，但錯誤數是否也要列入判斷標準(之前學長說那作為排除標準，錯誤題數>10就不要那比資料)，但以C-DVT總題數120題我覺得錯誤率1/8-1/6都尚可接受，畢竟急性個案的表現多半較差。而最初沒有評認知測驗作為收案納入標準，那錯誤題數是否可不作為排除標準，而視為其中一種注意力指標。