2016年7月10日 星期日

Development of a Tablet-based symbol digit modalities test for reliably assessing information processing speed in patients with stroke

作者: Tung, L. C.Yu, W. H.Lin, G. H.Yu, T. Y.Wu, C. T.Tsai, C. Y.Chou, W.Chen, M. H.Hsieh, C. L.
期刊: DISABILITY AND REHABILITATION VOL. 38, NO. 19, 1952–1960
年份: 2016

背景與目的
符號數字轉換測驗(Symbol Digit Modalities Test, SDMT)可測量訊息處理速度,而中風病人的訊息處理速度通常會受到影響,因此建議使用SDMT來偵測中風病人是否有認知障礙。而SDMT雖然施測起來方便快速,但仍存在練習效應和隨機誤差,以及施測過程中的一些缺點,包括能藉由記憶術加速完成測驗,測驗內容多行排列容易造成視覺追視混亂等。為降低其練習效應和隨機測量誤差,並改善上述缺點,本研究之目的為發展平板SDMT (Tablet-based symbol digit modalities test, T-SDMT),並比較 T-SDMT和原始版 SDMT 於中風患者之練習效應及隨機測量誤差,以便瞭解其臨床應用價值。

方法研究分為二階段
階段一發展T-SDMT
諮詢專家如何改量 SDMT 的設計,以降低其練習效應及降低隨機測量誤差,彙整專家意見並以Ipad施測,發展出第一版T-SDMT;接著徵求大學生測試第一版 T-SDMT,並納入其供的意見後,發展出第二版T-SDMT;最後招募中風患者測試第二版T-SDMT,並納入其供的意見後,發展出第三版T-SDMT
階段二:比較T-SDMTSDMT 兩測驗於中風患者之心理計量特性
徵求慢性中風患者接受2T-SDMT 及原始版 SDMT 施測,前後間隔2週。練習效應為計算2次施測結果之 paired t-test 以及效應值d。隨機測量誤差為計算2次施測結果之組內相關係數 (Intraclass Correlation Coefficient, ICC),再接著計算MDC/SEM,其百分比MDC%為隨機測量誤差大小,同時也呈現布蘭德-奧特曼差異圖(Bland–Altman plot)顯示二評估工具2次施測分數的差異和施測2次的平均分數之間的關係。同時效度為計算二測驗2次施測結果之Pearson’s correlation coefficient (r)

結果
階段一:經由諮詢專家改量 SDMT 的設計,透過Ipad施測,加入語音說明作答方式,每次作答只出現一個符號在螢幕中間,受試者需參照上面的數字-符號對應,以下面的3*3的矩陣排列數字1-9作答9個符號改成不同的形狀,數字-符號對應改為每次出現符號順序不變,數字順序改變。在90秒正式測驗前,先做5個練習題和60秒模擬測驗。經由大學生和中風患者測試後,確認介面、作答方式和語音說明都能清楚瞭解。
階段二:共52名中風患者完成前後兩次測驗。T-SDMTSDMT2次施測結果達顯著差異(p<0.05)d值皆為0.12,代表二測驗練習效應可忽略;T-SDMT的再測一致性ICC=0.96,高於SDMT(ICC=0.94)T-SDMT的隨機測量誤差SDM%=22.8%,低於SDMT(SDM%=32.8%);二測驗的同時效度,第一次測驗Pearson’s r=0.9,第二次測驗Pearson’s r=0.91,皆為高度相關。(見表1)

討論
再測信度兩測驗都答統計顯著,練習效應幾乎可忽略,比較二測驗的Bland–Altman plot(見圖1.圖2),發現T-SDMTSDMT的改變分數更接近0,可說明T-SDMT的練習效應較SDMT小;T-SDMT的再測一致性高於SDMT,可說明兩周前後的結果更一致;T-SDMT/SDMT的隨機測驗誤差MDC6.7/10.3,說明患者二測驗分數至少要超過7/11題才代表有真正進步;T-SDMT/SDMTSDM%22.8%/32.8%,說明隨機測驗誤差T-SDMTSDMT10%,因此更適合用來評估,而T-SDMT的隨機測驗誤差可能是因為患者不熟悉平板電腦操作而誤觸兩次所造成;同時效度兩測驗Pearson’s r=0.9-0.91高度相關,說明兩測驗是評估相同特質。在操作方面T-SDMT相較於SDMT還有下列優點,包括:評估事前準備時間較少、評估工具較少、能自動儲存作答結果和有語音提示。

限制
此研究主要收慢性中風患者,不能類化到急性和亞急性患者;先前研究發現SDMT間隔一周的練習效應大,但此研究沒有測量間隔一周的練習效應;此測驗軟體只適用於Ipad,之後應發展能安裝在Android系統的軟體沒同時施測C-SDMT,之後能同時比較SDMT三種版本。

總結
T-SDMT能評估到和SDMT相同的特質,且相較於SDMT有較低的練習效應和隨機測驗誤差,有較好的再側信度和較高的操作便利性,因此推薦使用T-SDMT來測量中風患者的訊息處理速度。

表1
圖1

圖2





2 則留言:

  1. 心得: 內容有壓縮內容在2頁A4/1.5倍行高,但花了2個半天時間看文獻,3個小時打成文字,希望速度加快。

    問題:
    1.階段二的結論似乎解釋太多(跟討論略有重複),是否直接打數據?
    2.布蘭德-奧特曼差異圖(Bland–Altman plot)不懂每個點代表什麼
    3.此研究SDMT是用口頭詢問版嗎?方法有提到口頭詢問版和紙筆測驗版但不知是哪個?
    4.以目前來說打完一篇後有需要重覆修改嗎?

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  2. to your 心得: 理解程度如何? 這也需考量。若能理解,後續即能提升效能。 if not, 不太可能。
    1. 結果與討論之寫法不一,結果無須解釋數據。
    2. 請看 X/Y 軸代表之概念
    3. 再細看原文之流程與工具介紹,你知道應寫在這些地方嗎?
    4. 至少改一次,以提升理解與表達能力。之後也會提升閱讀效能。

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