Mayer Salovey Caruso Emotional Intelligence Test繁中版已published

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施測方式設計

* 弦外之音測驗與SCSQ用隨機方式施測

* 說明施測時間，讓施測者先有心理準備

SCSQ

1.    照唸指導語易恍神，故施測時，可以更平易近人的方式講述指導語，且需確保受試者有聽到”只唸一次”的關鍵。

2. 適當停頓，讓受試者可以來得及想像情境。

3. 當受試者要求再聽時，可以說”我現在不能告訴你,但測驗結束後我會跟你說”。

4. 所有受試者都認為使用提示卡較佳，故統一於一開始施測就拿出來。

5. 因為只能念一次，可能需再詢問測驗發展者：當思覺失調症患者因為記憶問題(選不出來,回答不出來,忘記)，而無法作答時，通常如何測試或如何處理。

6. 另一方法則是：有重唸者，也可註記有再唸，並記錄原來及重唸後之分數。

弦外之音測驗

1.     採用紙本，一個故事一張A4。

2.     受測者每讀完一篇故事，施測者詢問2個問題並記錄答案。

3.     答案紀錄紙先列好可能的選項方便勾選。

4.     受試者需於4題控制題中答對3題(含)以上，才視為有效資料。

5.     若受試者無法閱讀, 依需求調整為口述。

八大核心研究能力

目前碩班學習我覺得在閱讀上有較大進步，在寫作、研究設計及統計方面也有一些進步。

閱讀方面：我覺得修習心理計量課幫助蠻多，當概念較清楚時閱讀就比較能抓到重點；另一方面，當對於領域較熟悉時，也可以提升閱讀速度。

寫作部分：能力尚待加強，且討論批判的能力仍弱，但現在會比較知道撰寫計畫時的方向與目標。寫作仍需要持續邊寫邊學。

研究設計：這部分修習謝老師的課及參與討論幫助很大，和學長姊討論也很有幫助；目前對基本研究設計有些概念，但問題解決能力及進階研究設計仍待精進。

研究方向：目前大概僅能跟隨前人的腳步，沒有創造力。

統計方面：修課使我對基本統計有些概念，但目前可能多為知其然，而不知其所以然。此外仍缺乏實際的應用能力，且判斷能力也較薄弱。比較進階的統計能力，目前也是缺乏的。

時間管理：這部分是本人大不足之處，個人管理尚待加強。

溝通能力：上課的報告訓練及向模範學習，對我的能力提升有不少助益。

建構團隊：這部分目前可能不是主要學習的部分，不過老師常會提供大家一些想法，所以稍有一些概念。

心理計量的"錯誤"或"不同概念"之paper searching

 Bland altman

1.  Yang KG, Raijmakers NJ, Verbout AJ, Dhert WJ, Saris DB. Validation of the short-form womac function scale for the evaluation of osteoarthritis of the knee. J Bone Joint Surg Br. 2007;89:50-56

      說明:

      Bland altman使用方法不同:  同時用於信度與效度的驗證  (SF WOMAC FS之再測信度、SF WOMAC和 modified WOMAC與tradional版之收斂效度)，且主要非由此方法看一致性程度而是藉由視覺呈現Bland altman plot 來看是否有 heteroscedasticity，進而判斷工具評量之準確度是否會受到症狀嚴重度之影響。

         問題之處 :  1. 沒有external criteria

                   2. 僅看收斂效度證據薄弱 ?

Predictive validity 

 2.  Czaikowski BL, Liang H, Stewart CT. A pediatric four score coma scale: Interrater reliability and predictive validity. J Neurosci Nurs. 2014;46:79-87

   說明:

本篇驗證PFSS之預測效度，外在效標為PCPC(看functional outcomes)。預測效度之概念也是看工具預測功能(包括outcomes和 mortality)之能力，但採用之方法卻非使用皮爾森相關而是用ROC曲線，看曲線下面積AUC大小來判斷工具診斷出poor outcome之效能(分成分數1-3及4-6兩類, 4-6為poor outcome)。

問題之處 :研究目的是想看工具預測差的outcomes和院內死亡的效能，因為研究設計是同時驗證(在admission和discharge)，似乎就不太能符合研究目的(預測未來功能表現)。

ecological validity

3.  Junghaenel DU, Schneider S, Stone AA, Christodoulou C, Broderick JE. Ecological validity and clinical utility of patient-reported outcomes measurement information system (promis(r)) instruments for detecting premenstrual symptoms of depression, anger, and fatigue. J Psychosom Res. 2014;76:300-306

  說明:

本研究驗證PROMIS-CAT用於偵測經前症候群婦女憤怒、憂鬱、疲累症狀之生態效度，生態效度概念一樣是看測驗分數是否能反映出於日常生活之表現，方法為看PROMIS-CAT及corresponding daily measure之相關。

疑問之處：

１.文章驗證生態效度方法有二如下ａ、ｂ，然不知驗證（ａ）之意義何在　

(a) differences in mean symptom levels on CAT and daily　short forms

(b) correlations between CATs and daily scores for　each week.

２. 生態效度計算Baseline　week、Pre-menstrual　week、Menstrual　week、Post-menstrual　week及Pooled　across　weeks，未針對premenstrual，另外在這四週，症狀會有不同的變化，然卻同時用來驗證生態效度，是否會不當。

Responsiveness reading 整理

Individual level 指標 :(偵測個別個案前後測是否有差異之能力)

1. 以總分改變量分成三等級，比較各等級人數比例
    (a)超過 MDC95：代表功能進步具備統計顯著
    (b)0 ~ MDC95：代表未進步或進步量未具備統計顯著
    (c)低於 0：退步

2.相對風險(relative risk, RR) :  驗證兩個量表於各等級人數之相對比值以及是
   否具備顯著差異[比較兩工具]

3.最小可偵測變化值比值: 總分之改變量除以個別量表之最小可偵測變化值

Group level 指標: (評估工具呈現團體前後測改變量之能力)

1. 效應值 d (effect size d)
2. 標準化反應平均值 (standardized response mean)
3. 配對 t 檢定 : 可以看改變是否有顯著差異or [比較兩工具] 總分於前後二次測量之平均分數是否有顯著差異

P.S. MDC為sample independent， 可類推個案
     
* 以Tests of Marginal Homogeneity(卡方檢定X2 /G2) 檢驗兩工具三等級的資料分佈是否相同

區辨效度部分研究

議題

1.慢性病患可行性較高 (急性組取消)

2. CGI-S或PANSS使用

根據資料統計:

心湖&文山坊CGI-S統計結果顯示大部分集中在level 1-2

[pretest]
CGI-S  一分    40人
CGI-S  二分    26人
CGI-S  三分      9人

[postest]
CGI-S  一分    49人
CGI-S  二分    20人
CGI-S  三分      4人


(59/73人 前後分數一致)


*  慢性病患CGI-S差異不大，仍可以使用CGI-S，但只能預期差異大概不顯著

*  根據莞薈學姊之說明，約 1月會去松德說明收案可以一起去，但若需使用PANSS則需跟她一起收， 學姊約5、6月才開始收案


問題

1. 這樣看起來是採用CGI-S較好嗎 ?  還是要跟學姊收才有辦法呢? 

2.  是否加入正常組 ?

流程問題確認

1. 急性組收案條件之一:  已開始1~2周之精神科職能治療   ? 

        考量 :   

          1. 病人症狀 (evidence :  4~6星期可有效控制，急性發作6個月逐漸穩定)，和慢性組區隔

           2.  適合評估---個案治療師評估?

           3.  案量  : 未出院

學者葉玲玲、藍忠孚與鄭若瑟（2003）利用國家衛生研究院全民健保資料庫抽樣 10 萬人，分析顯示：精神分裂症患者的急性病房 平均住院日數是 37.6 天，各醫院層級中，以醫學中心急性病房平均住院日數最長（55.7 天），其次為區域醫院（41.1 天），再其次為地區醫院（22.3 天）。

2. 施測者間信度:    驗證2個測驗 ?   量表 (ICC)  或項目(KAPPA) 的選擇?  

3. 使用MMSE