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精細運動功能評估軟件Care 618B

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產品標簽:精細運動功能評估軟件

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精細運動功能評估軟件Care 618B

產品簡介:

研究設計了腦癱兒童精細運動功能評估量表,通過參考現有量表,增加了評估項目和等級評分點,并且在Rasch分析模型下創建。作為項目反應理論( Item Response Theo2ry, IRT)之一的Rasch分析以往主要在人文科學中使用,并取得了顯著效果。近年來康復醫療界也開始使用Rasch分析來建立各種量表以及對量表進行信度、效度分析[ 426 ] ,以確定項目難度等級,從而可以更好地反映功能狀態的恢復過程,同時也可以刪除不適合項目,提高等級量表準確性。在Rasch分析下建立的本量表能夠合理地反映腦癱兒童精細運動功能損害程度,指導制定作業治療計劃,還可以較好地反映經治療后精細運動功能的細微變化。本文主要介紹使用Rasch分析模型初步建立0~3歲腦癱兒童精細運動功能評估量表的過程。

Rasch分析法:

本量表采用Rasch分析中的等級模式( rating scalemodel)創建。Rasch分析與傳統項目分析理論相比有以下三個特征:

1.能夠在共同尺度的基礎上實現不同項目的能力測定

2.在不同樣本群中均可以測定出共同的項目特性測定值

3.能夠精確地測定項目難易度和被測試者的能力以及它們之間的關系

所以在Rasch 分析下建立的量表具有良好的信度和效度,并且得出的能力分值具有等距性。傳統的項目分析理論是從原始數據中直接推斷出項目的難易度、信度和效度,確定原始數據與項目難易度之間的關系;而Rasch分析是通過對樣本總體進行評價后,在被測試者的全部測試結果中確定被測試者的能力和項目的難易度以及它們之間的關系,所以它需要有較多的測試項目和測試結果以確保分析結果的穩定性。此外Rasch分析不僅可以對是否數據(1, 0)進行分析,還能有效地處理等級尺度數據( 3, 2, 1, 0) 。Rasch分析的另一個主要應用是通過積分等同( scores equating)實現兩個不同量表之間的分值轉換。本研究采用B IGSTEPS (V2. 82版)軟件的等級模式進行分析。

量表編制結構:

我們參閱了國內外相關量表,包括Peabody精細運動發育量表[ 7 ] 、Gesell量表、0~6歲小兒神經心理發育檢查表、新生兒52項行為測試及遠城寺兒童發育量表等,結合兒童運動技能發育理論編寫原始項目池,共計97條,然后通過經驗性篩選和小樣本預評估,保留86項,其中適合0 ~3 歲腦癱兒童的評估項目有69項,由這69項組成0~3歲腦癱兒童精細運動功能評估量表的取樣量表。

取樣量表包括5個區域:

A區(視覺追蹤) 11項;

B區(上肢關節活動能力) 15項;

C區(抓握能力) 15項;

D區(操作能力) 12項;

E區(手眼協調) 16項。

共69個項目,每項均設定為0, 1, 2, 3四級評分。具體分級標準為: 0分為不能進行, 1分為有進行動機或能少量完成, 2分為部分完成, 3分為全部完成。


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