PARE量表验证研究

儿科虚拟与机器人康复环境中参与度测量的预备研究

摘要

对于存在运动或认知障碍的儿童,康复干预需要有效测量其参与度,以了解康复过程的效果,并实现更有针对性的干预,从而改善儿童和康复治疗师的体验。事实上,关注客户在治疗过程中的参与信号有助于提升康复实践效果。本文介绍了 PAREscale(儿科康复参与度评估量表)的验证结果,该量表旨在捕捉客户与康复提供者互动过程中情感、认知和行为参与三个维度的表现。结果显示,该量表可有效用于干预环境中不同参与度成分的测量,以支持治疗性虚拟场景的应用或利用机器人治疗运动和认知障碍。

关键词
参与度评估;社交辅助机器人;康复

1 引言

在儿科康复 [6] 以及更广泛的医疗保健 [1, 7] 领域,人们对研究参与度在决定服务成效方面的作用日益关注。参与度这一概念被认为是一种涉及情感的、认知的和行为维度的多层面状态。

更具体地说,在文献中,参与度的构念已被概念化为两种相互关联的方式:1)作为一种“参与其中”的过程,通过患者与治疗师之间的互动和联结共同构建[5, 8];2)作为一种“处于参与状态”的状态,即患者通过一系列可观察行为表现出来的内在状态[1]。事实上,建立一种相互信任的关系(例如[2]客户与治疗师之间的关系)似乎是促进参与度状态的关键因素,这种状态以在治疗互动中的投入、承诺和投入程度为特征,并在整个治疗过程中不断变化[3, 5]。

参与度的过程需要一种最佳的动机状态,该状态由接受性(情感方面,对治疗师和治疗的信任)、意愿(认知方面,对干预有效性的信念)和自我效能(行为方面,相信治疗干预是可行且可接受的)所定义。治疗师和辅助技术(如机器人和游戏)通过采用支持客户自主性、联结和能力需求的策略,在创造最佳动机条件方面发挥着关键作用。

本文介绍了基于金等人关于PRIME‐O研究启发而设计的 PARE量表的验证研究结果[6]。PRIME‐O是一种区分性测量工具,旨在评估特定的儿科康复疗程中参与度的情感、认知和行为成分。类似地,PARE量表旨在捕捉儿科环境中客户与辅助技术互动过程中参与度相关的这三个相互关联的维度。该观察性量表将成为AVATEA项目中一系列测量工具的一部分,用于评估不同水平运动和认知障碍儿童的参与度(如脑电图、自动参与视觉识别)。一组儿童将在治疗师的支持下,参与在虚拟场景中或借助机器人伴侣进行的游戏式康复任务,这些任务将提供不同难度和挑战水平的刺激[4]。

2 方法

PARE量表由8个项目组成,采用5点李克特量表,包括3个情感的、2个认知的和3个行为参与项目(见表1)。针对每个项目,已确定了具体的行为指标,这些指标源自并改编自 PRIME‐O量表。此外,PARE是一个灵活的工具,能够捕捉各种认知和/或运动障碍。

表1:PARE量表。项目1‐3:情感子量表;项目4‐5:认知子量表;项目6‐8:行为子量表。

项目 描述
1) 积极反应 患者感到开心,并表现出积极的肢体语言在活动期间。
2) 激活/唤醒 患者在活动中表现积极能量水平
3) 兴趣和热情 患者对活动表现出兴趣和热情。
4) 注意力 患者参与并专注于该任务。
5) 接受性与理解 患者表现出开放或接受的态度,并显示出在活动期间对所说/所做事情的理解。
6) 姿势和动作 患者采取了躯干/四肢/头部的合适姿势在活动期间。
7) 与治疗师/辅助设备的互动 患者表现出积极的融洽关系和相互关系与治疗师/辅助设备。
8) 参与活动 患者对提出的活动做出了适当的回应表现出积极参与。

评分标准:
0 完全没有 ‐ 1 ‐ 2 中等程度 ‐ 3 ‐ 4 非常大程度

情感的参与度包括对治疗师/辅助设备的积极和消极反应;建立联系并影响执行任务的意愿至关重要。客户的情感指标示例包括:良好的眼神交流、开放的姿势、持续的兴趣而非无聊或缺乏兴趣、恰当的面部表情、互动的温暖性、相互回应性、共情和信任。

行为的参与度与参与的概念相关;它涉及投入到活动中,包括努力、坚持、专注和注意力等行为。客户的行为指标示例包括:执行活动、遵循指示、在活动中合作、对会话中的变化做出反应、分享他们想做的事情、改进或改变;与治疗师/设备建立相互关系。

认知的参与度包含投入程度的概念;它涉及深思熟虑以及愿意付出必要的努力来理解和掌握干预计划中设定的技能。它指儿童的情感反应,包括兴趣、热情和唤醒状态。这一维度涉及儿童对即将执行任务的开放性以及对参与治疗师/辅助设备的信心。客户的认知指标示例包括:分享想法、通过语言和行为表达理解;倾听治疗师、保持注意力、参与活动、愿意尝试新的体验/活动。

该研究的两个目标是:(1)基于评分者间一致性,提供该工具的信度测量。为此,五点量表上的先验一致标准关注观察者提供的评分是否在1分之内彼此;(2)验证拟由康复环境中的专业人员使用的PARE量表的结构效度。

3 结果

为实现研究目标,两名在儿科和老年人康复领域经验丰富的心理学家从YouTube上少量可免费获取的视频中,筛选出总共20个时长为5至10分钟的视频。根据他们的判断,这些视频展示了不同参与指标下较高和较低参与度的康复干预过程。在这20个视频中,有6个呈现了低参与度的治疗场景,14个呈现了高参与度的治疗场景。随后,邀请五名专业人员观看这些选定的视频,并使用PARE量表进行评分。结果显示评分一致性较高:56.4%的评分完全相同,38.8%的评分相差在1分以内,总体一致性达到95.2%。在结构效度方面,结果证实,代表低参与度指标的视频所获得的评分显著低于代表高参与度的视频(见表2)。具体而言,低参与度视频的平均评分为1.375,而高参与度视频的平均评分为2.946。对这两组样本均值进行t检验比较,显示出具有显著性的统计差异(p<.001)。此外,整个量表的内部一致性信度非常好(克朗巴哈系数 = 0.940196)。

表2:低/高参与度视频的平均评分。

类别 平均值 视频编号及评分
低参与度视频 1.375 V7=0.75, V11=0.875, V12=1.5, V15=1.625, V16=1.75, V20=1.75
高参与度视频 2.946 V10=2.25, V2=2.5, V3=2.625, V4=2.625, V5=2.75, V6=2.75, V8=2.75, V9=2.875, V10=2.875, V13=3, V14=3, V17=3.625, V18=3.75, V19=3.875

4 结论

PARE量表在呈现高参与度和低参与度的视频中表现出较高的评分一致性和显著的评分差异,并且在整个量表上具有良好的内部一致性信度。我们相信,PARE量表可帮助治疗师在 AVATEA项目中的儿科康复情境下有效评估参与度与脱离度,同时有助于推动虚拟场景和机器人伴侣等新工具的应用,以实现成功的治疗干预和积极结果。用于治疗运动和认知障碍的康复机器人应用,可能揭示基于患者‐治疗师互动中参与度精确测量的创新视角的发展。

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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