Tuesday, April 7, 2015

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

Thursday, April 2, 2015

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

Tuesday, March 17, 2015

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。

Monday, February 9, 2015

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

Monday, February 2, 2015

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

Wednesday, January 28, 2015

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.

Friday, January 23, 2015

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