評估工具的Meta-analyses

價值:
1. 常用來作為outcome measure的評估工具，可利用Meta-analyses檢驗其信效度

評估工具:  
兒童:  Pediatric Evaluation of Disability Inventory
           1. 現在最常被用來評估兒童Participation的工具
           2. 有10篇研究探討其信效度

生理: Fugel-Myer
          1. 較知名評量動作的評估工具
          Berg Balance Scale
  
其他: WHOQOL
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
1. 由PEDI著手

    1. 蒐集PEDI信效度驗證文獻
    2. 分類各篇文獻信效度 (以test-retest reliability)為主
    3. 研究分析方法

10月份主要任務

10月份主要任務

市療計畫書(10/8截止)

CARS-Rasch 分析：10/7-10/12

找尋Lowton資料

CDIIT-CAT分析：目前進度為二面向Rasch 刪題

準備EFA、CFA資料

CDIIT 分析進度

目標: Motor-CAT

分析情況

1. 所有的motor 題目放在一起，產生一個motor 分數，
    題目fit狀況不理想，決定拆成二面向: Gross motor (GM, 56題)+ Fine motor (FM, 41題)

2. Gross motor Rasch 分析
    1. Winstep 軟體
    2. 刪題標準 0.5<Infit<1.5; outfit>1.5
    3. 刪了6題及6筆作答反應比較奇怪的資料，符合標準。

3. Fine motor Rasch 分析
    1. Winstep 軟體
    2. 刪題標準 0.5<Infit<1.5; outfit>1.5
    3. 刪了8題及6筆作答反應奇怪的資料，還有二題outfit不符合標準 (2.38, 4.00)
        困難:
        1. 刪了其中的某一題，會有新的二至三題outfit misfit。
            若misfit全部刪除，則題目階難度會有一段全部沒有(12-35個月的題目都被刪除)。
        2. 沒有作答反應看起來特別奇怪的資料可以再刪除了。
        目前決定: 保留這兩題於題庫中。

4. 下一步分析:
     1. 待與官琳學姊討論是要分析成Unidimension 還是multidimension

          1. Unidimension的作法
              1. 分別將二面向寫成CAT，決定二面向stopping rule
              2. 看ROC curve能否區辨正常發展孩童與發展遲緩孩童，決定cut-point
                   1. 待確認孩童是否有發展遲緩的資料 (依原版CDIIT分數決定?)
                   2. 待確認年齡層如何劃分
              3. 驗證 (用第二年或第三年的資料)

           2. Multidimension的作法
               1. 用Conquest結合二面向題目分析，刪題
               2. 寫成二面向CAT, 決定stopping rule
 

MuSiC分析流程

單面向分析 (Gross motor、Fine motor)
(1) 尋找CAT stopping rules
      (1)  跑CAT模擬分析，模擬小朋友作完所有題目
      (2)  依照題目找stopping rule
             *因為是篩檢工具(快速找出疑似有問題的孩童
                1. Reliability change <0.05
             
(2) 計算sensitivity, specificity
      (1) 確定孩童能力後，分四個年齡層，跑ROC curve，看AUC是否>0.7
      (2) 分四個年齡層，找出每個年齡層的cut point
      (3) 未來程式可設計成估計出能力後，對照cutpoint，確認孩童是否需要進一步轉介。

多面向分析(Gross motor +Fine motor 二面向)

(1) 流程同單面向，但預計施測題數較少

8/31-9/5進度

主要任務有二

1. BASS稿件修改

   目前進度:修改完第二輪官琳學姊的建議
   預期進度: 9/3修改完第三輪官琳學姊的建議
   預期送出: 9/11

2. MuSiC-CAT的分析
 
   (1) 學會研討會: 差real data gross motor 單面向方析
   (2) 預期投稿方向:
   
         (1) 五個面向一起分析，
         (2) 拆成二面向(gross+fine motor)、三面向(cognition, social, language)
         (3) 全部單面向分析

          Stopping rule:
          (1) 因是篩檢工具，reliability是否達到0.8即可?

目前研究進度

目前主要工作有三：
1. 發展病歷系統
2. CAT模擬分析
3. Hinting task

一、發展病歷系統

主要進度：與工程師聯繫確認功能
1. 電子化量表建置：綜合評量、褚氏、社會功能、體適能、IADL、BADL。
2. 量表報告輸出：制式化報告＋簽名功能。
3. 資料庫輸出：excel檔，自動寄出至e-mail。

預期進度：
1. 下星期完成所有功能確認
2. 簽約
3. 工程師撰寫系統

二、CAT模擬分析

主要進度：學習分析方法
1. 撰寫前言、方法

預期進度：
1. 七月底學完所有分析方法
2. 八月底完成screening tool 資料分析
3. 九月底完成論文撰寫

三、Hinting task

主要進度：反翻完成

預期進度：
1. 寄信給原作者，幫忙看反翻有沒有問題
2. 討論未來應用方向

BRS與Stream相關分析結果

n=142 (出院跟入院pool起來)

	BRS
	1-3		4-6		All stage
	UE	overall	UE	overall	UE	overall
Stream_UE	0.57		0.64		0.85
Stream_overall		0.46		0.63		0.82

 結果

1. Sages 1-3以及Stages 4-6 結果差不多，都是中度相關，但是stage 4-6的相關高一點。
2. 整體來看兩個評量工具有高度相關。

5/18-5/22 進度

目前工作任務 (5/18-/5/22)

1. BASS論文
    a. 等待老師修正建議 (done)
    b. 送英修

2. 設計市療電子化問卷
    a. 詢問李主任市療治療師建議(5/19)
    b. 根據老師、治療師建議修改內容
         1. 補充各單位資料整合方式
         2. 病歷結果呈現 (臨床需要甚麼)
         2. 長期資料如何呈現

3.  BRS 論文
     1. 前言 (補充與STREAM相比較的重要性) (done)
     2. 方法 (STREAM分析方式(反應性、bootstrap) (done)
     3. 結果 (STREAM分析結果、與BRS相比較)
     4. 討論 (與STREAM比較之討論)
     5. 摘要、conclusion (STREAM結果)
     6. 等待意見修正
4. 撰寫病歷功能中文論文
    (目前考慮只採用治療師的問卷)
     a. 方法、結果 (5/11-5/14)
         收案人數: 生理、小兒各20人，精神:40人
     b. 前言

5. 聯絡ToM翻譯
     a. 聯絡new Hinting task其他作者

     b. 聯絡翻譯社

5/11-5/15進度

目前工作任務 (5/11-/5/15)

1. BASS論文
    a 完成title page, cover letter (5/11)
    b. 送英修 (5/15前)

2. 設計市療電子化問卷
    a. 設計電子化問卷雛形 (5/11-5/12)
    b. 與老師確認內容、修改 (5/12-5/14)

3. 撰寫病歷功能中文論文
    (目前考慮只採用治療師的問卷)
     a. 方法、結果 (5/11-5/14)
         收案人數: 生理、小兒各20人，精神:40人
     b. 前言

4. 聯絡ToM翻譯
     a. 聯絡new Hinting task其他作者

     b. 聯絡翻譯社

TOM計畫

評估TOM

1. 探討現有量表--a. 翻譯未中文化的TOM量表    1. Hinting task

                                                                         2. MACS

                                                                         3. Conversations and Insinuations test                                         b. 比較現有中文版的TOM量表 1. Faus pax

                              (凱旋計畫)                2. Strange Stories

                                                                 3. False belief task

                           c.探討重點: 1. 比較心理計量特性

                                                2. 探討文化差異

2.發展新的TOM量表

進度

病歷功能調查問卷

四個地區共97份

1. 建spss檔

2. key in spss

3. 分析結果

預計4/10完成資料key in

Balance

投稿期刊: NNR

1. 前言重點: 

    1. 快速評估---只需5分鐘，為了臨床發展，減輕照顧者負擔

    2. responsiveness---可反應病人的進步，與現行工具(PASS)相比較

    3. quantification--需要有量化分數，精準反應病人的平衡能力

2. Responsiveness 增加boot strap的分析

Stream 與 BRS 比較

n=41

	BRS_UE	BRS_Overall	Stream_UE	Stream_Overall
ES	0.35	0.41	0.43	0.44
SRM	0.85	0.99	1.00	1.13

經比較結果BRS與Stream的結果沒有差太多
ES都是Small，SRM皆為large
故此結果會加入BRS論文中。

摘要
1. 補充比較結果

Introduction
1. 補充與Stream比較之目的: 題目雖然少是否可反映病人的改變
   
Method 與 Result
1. 於反應性部分補充分析與結果

Discussion
1.增加一段描述兩者比較結果，BRS不遜色

Conclusion
1. BRS為unidimensional, reliable及responsive的工具，此外，
    與Stream比較反應性也沒有比較差，題數少與施測時間短，可減少治療師與病人的burden。
    因此，BRS是一個是可用於評量動作恢復功能的好工具，同時適用於臨床與研究情境。

2/9-2/13 工作進度

預計年假 2/16-2/23

2/9	1.    追蹤IRB進度 2.    ToM measure的comment
2/10	1.    ToM measure的comment 2.    修改BRS稿件
2/11	1.    修改BRS稿件 2.    Balance result
2/12	1.    Balance result
2/13	1.    Balance result

工作進度: 2/2-2/6

日期	預定完成進度
2/2	1.      IRB 送出 2.      IRB持續審查 3.      ToM 大致架構完成
2/3	1.      補ToM各measure心理計量特性介紹 2.      Balance 分析完成，寄給老師確認。
2/4	1.      確認ToM內容，寄給老師。 2.      撰寫Balance Method
2/5	1.      撰寫Balance result
2/6	1.      撰寫Balance result

ToM Framework

(1) Affective ToM : inferences about other people’s emotions and feelings
(2) Cognitive ToM: inferences about others’ beliefs and intentions

Affective 與 Cognitive ToM目前還沒有明確的component，第三層所列為常用於測驗Schizophrenia病人ToM的項目。

常見的 Affective以及Cognitive ToM測驗如以下所列：

Affective ToM: Faux Pas Recognition、 Reading the Mind in the Eyes、Faux Pas Recognition、                                 Yoni task、Strange Stories task

Ｃognitive ToM: The first-order false-belief and the second-order false-belief tests

參考文獻

Poletti, M., Enrici, I., & Adenzato, M. (2012). Cognitive and affective Theory of Mind in neurodegenerative diseases: neuropsychological, neuroanatomical and neurochemical levels. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 36(9), 2147-2164.

Kalbe, E., et al. "Elevated emotional reactivity in affective but not cognitive components of theory of mind: A psychophysiological study." Journal of Neuropsychology 1.1 (2007): 27-38.

Baron-Cohen, S., & Wheelwright, S. (2004). The empathy quotient: an investigation of adults with Asperger syndrome or high functioning autism, and normal sex differences. Journal of autism and developmental disorders, 34(2), 163-175.

Kalbe, E., Schlegel, M., Sack, A. T., Nowak, D. A., Dafotakis, M., Bangard, C., ... & Kessler, J. (2010). Dissociating cognitive from affective theory of mind: a TMS study. Cortex, 46(6), 769-780.

Shamay-Tsoory, S. G., Shur, S., Barcai-Goodman, L., Medlovich, S., Harari, H., & Levkovitz, Y. (2007). Dissociation of cognitive from affective components of theory of mind in schizophrenia. Psychiatry research, 149(1), 11-23.

Balance分析結果

(1) 篩選樣本: 復健科醫師轉介至職能治療之住院中風病人
                        有多次評量選擇時間點最早的一筆資料

目前遇到的困難: 

不確定要選哪個軟體跑出來的結果。

(1) 選擇conquest的結果: item+step的 item-person map跑不出來，
      沒辦法詳細看到人跟item+response categories的對應關係。
(2) 選擇Winstep的結果:
      靜態站姿的outfit非常不fit model，動態站姿有一點outfit 不fit model(0.52)
      動態站姿因為只差一點點，所以還是可以保留在model裡面。
      靜態站姿outfit的部分推測原因為一般而言靜態站姿的題目難度應該是比動態坐姿難，
      但是也有一部分的病人是可以直直的站著，抵抗外力，
      但是要讓他自己移動身體重心就會比較困難，
      所以導致這題的填答pattern較沒有規則。
      另外靜態站姿和動態站姿的missing data較多，可能也會影響model fit
      除了model fit以外，其他數值看起來都還不錯， 不fit model也還算合理，
      不曉得是否也可以選Winstep的結果，只是在discussion中討論不fit的原因。


(一) Conquest (四點量尺)

1. Item fit  (全部item fit model)
------------------------------------------------------------------------------------------
   VARIABLES                               UNWEIGHTED FIT                  WEIGHTED FIT
---------------                        -----------------------   -----------------------
     item           ESTIMATE  ERROR^   MNSQ       CI          T      MNSQ       CI           T
------------------------------------------------------------------------------------------
 1   1               -3.952             0.061         0.98 ( 0.91, 1.09)   -0.5   0.99 ( 0.87, 1.13)    -0.1
 2   2               -1.669             0.060         0.89 ( 0.90, 1.10)   -2.2   1.03 ( 0.88, 1.12)     0.5
 3   3                1.681             0.059         1.10 ( 0.90, 1.10)    1.9   1.04 ( 0.88, 1.12)      0.6
 4   4                3.940*           0.104         0.68 ( 0.90, 1.10)   -7.0   0.94 ( 0.87, 1.13)     -0.9
========================================================================

2. Step difficulty
Item 1: -10.29 -3.97 -1.55
Item 2: -6.50 -1.63  1.46
Item 3:  0.92  1.69  4.12
Item 4:  4.96  2.97  7.83   (有disorder的情況)
                                          目前傾向不處理，解釋原因為選填Fair的人相較poor與Good-的人少。

Item 4
-----------                                                                
Cases for this item    723   Discrimination  0.87
Item Threshold(s): NOT AVAILABLE   Weighted MNSQ   0.94
Item Delta(s):      4.96  2.97  7.83
------------------------------------------------------------------------------
 Label    Score     Count   % of tot    Pt Bis     t  (p)                 PV1Avg:1     PV1 SD:1
------------------------------------------------------------------------------
   1          1.00         363      50.21      -0.86   -44.96(.000)              -3.60          3.73  
   2          2.00         119      16.46       0.18     4.80(.000)                 2.15          1.54  
   3          3.00         167      23.10       0.53    16.89(.000)                4.90          1.85  
   4          4.00           74      10.24       0.46    13.93(.000)              10.06          2.83  
========================================================================

3. Reliability: 入院資料  0.91

4. Quantification

Raw score	Rasch score	Standard error
4.00	-9.46	2.75
5.00	-5.77	1.31
6.00	-4.35	1.13
7.00	-3.10	1.10
8.00	-1.95	1.04
9.00	-0.93	0.97
10.00	-0.02	0.95
11.00	0.86	0.93
12.00	1.74	0.95
13.00	2.72	1.05
14.00	4.00	1.23
15.00	5.90	1.57
16.00	10.20	2.85

(二) Winstep 分析 (四點量尺)

1. Item fit (靜態站姿平衡:SSt outfit 非常不fit model，動態站姿平衡:DSt outfit差一點點)

Item	MEASURE	COUNT	SCORE	ERROR	IN.MSQ	IN.ZST	OUT.MS	OUT.ZS
SS	-7.8	928	2900	0.12	0.95	-0.67	1.09	0.47
DS	-2.28	849	2391	0.1	1.15	2.18	0.92	-0.46
SSt	3.16	816	1819	0.09	0.89	-1.82	9.9	9.91
DSt	6.93	717	1392	0.11	0.75	-3.41	0.52	-2.78

2. Step difficulty (沒有Disordering)

     1  1     .00

     1  2   -8.68

     1  3    1.80

     1  4    6.89

     2  1     .00

     2  2   -6.21

     2  3    1.15

     2  4    5.06

     3  1     .00

     3  2   -3.36

     3  3    -.21

     3  4    3.57

     4  1     .00

     4  2   -4.91

     4  3   -1.92

     4  4    6.83

3. Reliability: 入院資料  0.91

4. Quantification

SCORE	MEASURE	ERROR
4	-17.33	2.18
5	-12.52	5.2
6	-7.25	1.69
7	-3.96	2.07
8	-1.52	1.2
9	-0.28	1.08
10	0.91	1.09
11	2.06	1.05
12	3.14	1.06
13	4.4	1.19
14	6.06	1.4
15	10.34	4.03
16	14.61	2.18

          
5. Map

請教王文忠老師的問題

(1) Brunnstrom stage recovery 的Rasch score估出來的SE大(0.7-3.7)，

     但是此工具的Rasch reliability不錯(0.91-0.92)，

     想請問這兩個的差異該如何解釋比較恰當。

(2) Brunnstrom stage recovery的Rasch score 分佈範圍廣(-13.5到13.1)，

     這樣的資料特性是否會造成甚麼影響? (是否會使標準差變大)

(3) 在分析balance的時候，Winstep與Conquest兩者分析結果差異大。

      Winstep分析結果item有misfit，step difficulties會有估計不出來的情況。

      Conquest分析結果所有item皆fit  model，只有Dynamic standing有disordered的情況。

      想問 (1) 甚麼情況下step difficulties會有估計不出來的情況

              (2)  造成此二軟體分析結果差異的可能原因?

     

2015/1/5-2015/1/9 工作進度

日期	工作內容	待確認
1/5
1/6	1.      薛老師升等論文資料整理 2.      病歷紀錄功能與價值IRB計畫書撰寫
1/7	1.      薛老師升等論文資料整理 2.      病歷紀錄功能與價值IRB計畫書撰寫 3.      Social perception工具內容整理
1/8	1.      薛老師升等論文資料整理完成 2.      病歷紀錄功能與價值IRB計畫書撰寫 3.      Social perception工具內容整理
1/9	1.      BRS論文修改 2.      病歷紀錄功能與價值IRB計畫書完成         (1/16前送完IRB) 3.      Social perception工具內容完成(準備討論)

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病歷紀錄功能與價值演講心得

1. 治療師的訴求與我們的訴求不太相同

    ----治療師著重於病歷紀錄的形式(包括軟硬體設備)

    ----我們較著重於病歷紀錄的內容

    ----> 我們持續進行相關資料分析，並提出相關建議，等治療師有動機時可立即協助

2. 治療師與實習學生對病歷紀錄的達成度看法不太一致

    ----治療師偏向現行的病歷紀錄已達成病歷應有功能

    ----學生偏向功能尚未達成

    ----> 可能原因: (1) 學生尚未完全了解臨床業務，只看到現在寫的progress note或discharge                                            note主要為了病人而記錄，未考慮到實際上病歷有其他用途。

                               (2) 目前的病歷紀錄以足以讓治療師應付評鑑、健保審查、病人紀錄等需                                            求，故認為現行的病歷紀錄內容已足夠。