随着5G时代的来临,计算机技术、大数据等信息化的普及,使我国移动医疗进入高速发展阶段,同时也为远程医疗发展带来不竭动力。人们智能终端(手机)的普及,层出不穷的移动医疗App运用于医疗服务中。调查研究显示,我国现有移动医疗用户规模已达到 2800万人,呈明显增长趋势
[1]。基于智能手机的移动医疗服务在便捷、快速的同时,更利于就诊记录的保存和医疗数据分析。因此,结合我国医疗卫生事业发展具体情况,推进相应的医疗信息化建设,将新的信息化技术逐步应用到医疗卫生行业,促进医疗质量、医疗服务及社会满意度提高是医疗发展的必然途径。本研究将Stroop色词测验方法改良为基于智能手机程序的Stroop色词测验,并进行了详细介绍,同时对该改良方法的信度及效度进行评估。为表述方便,本研究将移动版Stroop色词测验命名为C-Stroop色词测验。
1 资料与方法
1.1 一般资料
于2019年12月至2020年2月在空军第九八六医院神经内科门诊就诊者中征集自愿受试者,随机选取其中30名进行C-Stroop测验,并进行信度及效度评价。纳入标准①无色盲色弱、无认知障碍;②自愿参加;③MoCA评分>26分。30名受试者年龄25~58岁,平均年龄43.8岁;其中男性16名,女性14名。本研究通过空军第九八六医院伦理委员会的审批(批件号:2020001),被纳入的所有受试者在入组时均获得本人和(或)法定监护人的知情同意,并签署了知情同意书。
1.2 方法
1.2.1 研究设计
1.2.1.1 传统Stroop色词测验
参照文献[
2]完成测试(图1)。测试时用华为荣耀V20自带秒表计时,受试者按照顺序依次完成任务A、任务B、任务C。评价指标为完成任务A、任务B、任务C的耗时及正确数。
图1 传统Stroop色词测验示意图Fig.1 Schematic diagram of traditional Stroop color word test |
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1.2.1.2 C-Stroop色词测验程序
整个C-Stroop色词测验基于网络模块成型,分为测试端和管理端,测试端以微信小程序的形式展现,实现信息收集、数据采集及即时反馈等功能;管理端在浏览器内实现,可对所有受试者信息进行记录、导出及简单统计。程序设计如下:① 4种颜色(红、绿、黄、蓝)随机出现,在24次中每个颜色至少出现1次以上;② 每次测试时间精确到0.001 s(包括色块或汉字出现到受试者执行完成时);③ 每个色块/字体在屏幕飘过时间为2.4 s;每个任务合计57.6 s;④ 字体大小设定为60像素,色块大小为60像素;⑤ 程序中确切颜色红色代码为:#FF0000,绿:#00FF00,黄:#FFFF00,蓝:#0000FF。
1.2.1.3 C-Stroop色词测验任务设计
共包括3个任务,每项任务随机呈现 24次检查:进入小程序后,将进入初始界面,第一步是采集被试的姓名、年龄、性别、教育年限、联系方式等个人信息,填写完成后退出到初始界面;然后点击“开始测试”,进入任务界面,根据任务A、B、C的3个任务界面,任务界面将会描述每个任务的操作要求,要求每个受试者读出每次任务相对应的操作要求,以确保受试者了解任务;受试者理解任务需求后,点击“开始”按钮,进入操作界面。操作界面底部有4个选择按钮,分别为红、黄、蓝、绿(图2)。每个任务有24个颜色块依次在操作界面上均匀移动,根据不同的操作要求,要求被试者识别飘过屏幕的的色块,并点击底部按钮做出正确的选择,且选择只在相应的色块在操作界面上移动的时间内有效,而且每个色块只有1次选择机会。
图2 操作界面示意图Fig.2 Schematic diagram of operation interface Operation interface: Each task has a different interface.Participants need to find the right correspondence and click the right select button.The purple bi-directional arrows show the correct correspondence. |
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完成所有任务后,即可进入结束画面,在次界面中统计每个任务的响应结果、反应时(reaction,RT)、时间干扰量和正确干扰量(图3)。
图3 结束界面示意图Fig.3 Schematic diagram of end interface End interface:Data collection results and recommendations,All 72 responses correctly showed: Excellent;There is an error response display: good;The number of wrong responses is greater than or equal to 2 times: continue to work hard;The number of false responses is greater than or equal to 5 times: Find doctor quickly. |
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1.2.2 采集结果
①每次应答情况,包括应答正确与否、有无应答;②应答时间,所有正确应答的应答时间的平均值即为反应时;③时间干扰量 =C 组的平均反应时—A 组的平均反应时;④正确数干扰量=C 组的正确数—A 组的正确数。对所有受试者信息、测验数据等按时间进行排序,可作为统计分析的原始数据库。
1.3 分组及测试
①专业检查组:由在我院神经内科工作3年以上、能熟练掌握传统Stroop色词测验并经操作考核合格的专业医师采用传统的Stroop方法测试受试者;②非专业检查组:由在我院神经内科工作3年以上、但未经过Stroop色词测验培训的医师采用传统的Stroop方法测试受试者;③ C-Stroop1组:受试者用C-Stroop色词测验自测;④ Stroop2组:受试者用C-Stroop色词测验自测。30名受试者均按照C-Stroop1组-专业检查-非专业检查-stroop2组的顺序完成测试,同时每组受试者完成任务A、B、C,由此得到A1~A4、B1~B4、C1~C4共计12组数据结果,最后对每组耗时或正确数进行分别统计。
1.4 统计学方法
用EXCEL建立数据库后,核对检查数据,确保数据的完整性和合理性,用SPSS 24.0统计软件对数据进行分析。效度因子分析采用KMO检验(kaiser meyer olkin,KMO)和巴特利特检验;信度分析采用克隆巴赫 Alpha系数分析,并对各项结果之间进行皮尔逊相关分析。以P< 0.05 为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 效度因子分析结果
改良后的Stroop测试耗时KMO为0.860、正确数KMO为0.768,表明C-Stroop色词测验效度高,且良好,见表1。
表1 效度分析Tab.1 Validity analysis |
指标 | 耗时(s) | 正确数 |
---|
KMO | 0.860 | 0.768 |
巴特利特球形度检验 | 762.941 | 289.137 |
P值 | 0.000 | 0.000 |
2.2 信度结果
改良后的Stroop测试耗时的克隆巴赫 Alpha系数为0.981、正确数的克隆巴赫 Alpha系数为0.886,表明信度好,测量误差小,见表2。
表2 信度分析Tab. 2 Reliability analysis |
指标 | 耗时(s) | 正确数 |
---|
克隆巴赫 Alpha | 0.976 | 0.867 |
基于标准化项的克隆巴赫 Alpha | 0.981 | 0.886 |
2.3 相关性
对改良前后Stroop测试进行同质性检验,测试耗时之间相关系数均> 0.7,表明存在显著相关;对改良前后Stroop测试进行同质性检验,结果正确数的题项与因子存在显著相关。见表3、表4。
表3 耗时相关性Tab.3 Correlation of time consumption |
r | A1 | A2 | A3 | A4 | B1 | B2 | B3 | B4 | C1 | C2 | C3 | C4 |
---|
A1 | 1.000 | 0.841① | 0.907① | 0.884① | 0.956① | 0.827① | 0.899① | 0.857① | 0.943① | 0.799① | 0.912① | 0.849① |
A2 | 0.841① | 1.000 | 0.811① | 0.942① | 0.789① | 0.893① | 0.821① | 0.926① | 0.832① | 0.841① | 0.845① | 0.854① |
A3 | 0.907① | 0.811① | 1.000 | 0.844① | 0.905① | 0.752① | 0.990① | 0.791① | 0.919① | 0.725① | 0.956① | 0.746① |
A4 | 0.884① | 0.942① | 0.844① | 1.000 | 0.833① | 0.869① | 0.847① | 0.950① | 0.883① | 0.822① | 0.858① | 0.860① |
B1 | 0.956① | 0.789① | 0.905① | 0.833① | 1.000 | 0.810① | 0.908① | 0.828① | 0.966① | 0.761① | 0.887① | 0.809① |
B2 | 0.827① | 0.893① | 0.752① | 0.869① | 0.810① | 1.000 | 0.765① | 0.909① | 0.831① | 0.881① | 0.774① | 0.879① |
B3 | 0.899① | 0.821① | 0.990① | 0.847① | 0.908① | 0.765① | 1.000 | 0.812① | 0.924① | 0.711① | 0.969① | 0.732① |
B4 | 0.857① | 0.926① | 0.791① | 0.950① | 0.828① | 0.909① | 0.812① | 1.000 | 0.855① | 0.826① | 0.839① | 0.880① |
C1 | 0.943① | 0.832① | 0.919① | 0.883① | 0.966① | 0.831① | 0.924① | 0.855① | 1.000 | 0.777① | 0.894① | 0.824① |
C2 | 0.799① | 0.841① | 0.725① | 0.822① | 0.761① | 0.881① | 0.711① | 0.826① | 0.777① | 1.000 | 0.764① | 0.965① |
C3 | 0.912① | 0.845① | 0.956① | 0.858① | 0.887① | 0.774① | 0.969① | 0.839① | 0.894① | 0.764① | 1.000 | 0.788① |
C4 | 0.849① | 0.854① | 0.746① | 0.860① | 0.809① | 0.879① | 0.732① | 0.880① | 0.824① | 0.965① | 0.788① | 1.000 |
| Note: ①. At 0.01 level (two-tailed), the correlation was significant. |
表4 正确数相关性Tab.4 Correlation of correct numbers |
r | A1 | A2 | A3 | A4 | B1 | B2 | B3 | B4 | C1 | C2 | C3 | C4 |
---|
A1 | 1.000 | 0.781② | 0.684② | 0.649② | 0.431① | 0.314 | 0.368① | 0.220 | 0.583② | 0.490② | 0.505② | 0.582② |
A2 | 0.781② | 1.000 | 0.789② | 0.644② | 0.399① | 0.299 | 0.468② | 0.077 | 0.715② | 0.706② | 0.686② | 0.719② |
A3 | 0.684② | 0.789② | 1.000 | 0.534② | 0.313 | 0.212 | 0.348 | 0.076 | 0.593② | 0.573② | 0.655② | 0.579② |
A4 | 0.649② | 0.644② | 0.534② | 1.000 | 0.254 | 0.285 | 0.329 | 0.501② | 0.788② | 0.696② | 0.672② | 0.701② |
B1 | 0.431① | 0.399① | 0.313 | 0.254 | 1.000 | 0.482② | 0.575② | 0.180 | 0.417① | 0.163 | 0.137 | 0.228 |
B2 | 0.314 | 0.299 | 0.212 | 0.285 | 0.482② | 1.000 | 0.097 | 0.404① | 0.354 | 0.362① | 0.135 | 0.505② |
B3 | 0.368① | 0.468② | 0.348 | 0.329 | 0.575② | 0.097 | 1.000 | 0.104 | 0.355 | 0.268 | 0.222 | 0.160 |
B4 | 0.220 | 0.077 | 0.076 | 0.501② | 0.180 | 0.404① | 0.104 | 1.000 | 0.209 | 0.357 | 0.135 | 0.474② |
C1 | 0.583② | 0.715② | 0.593② | 0.788② | 0.417① | 0.354 | 0.355 | 0.209 | 1.000 | 0.695② | 0.803② | 0.691② |
C2 | 0.490② | 0.706② | 0.573② | 0.696② | 0.163 | 0.362① | 0.268 | 0.357 | 0.695② | 1.000 | 0.694② | 0.825② |
C3 | 0.505② | 0.686② | 0.655② | 0.672② | 0.137 | 0.135 | 0.222 | 0.135 | 0.803② | 0.694② | 1.000 | 0.633② |
C4 | 0.582② | 0.719② | 0.579② | 0.701② | 0.228 | 0.505② | 0.160 | 0.474② | 0.691② | 0.825② | 0.633② | 1.000 |
| Note: ①. At level 0.05 (two-tailed), the correlation was significant.②. At 0.01 level (two-tailed), the correlation was significant. |
3 讨论
3.1 C-Stroop色词测验的效度分析
①表面效度及内容效度:Stroop色词测试自1935年推出至今,广泛用于神经科、精神科及心理科的认知及执行功能评价,C-Stroop色词测验内容未产生改变,且在其基础上编程改良,将精度控制在0.001s,其表面效度及内容效度和传统Stroop色词测验保持一致。② 结构效度:用KMO检验及Bartlett测定因子分析的可行性,将改良前后测试耗时、正确数进行比较得到:耗时KMO为0.860,说明C-Stroop色词测验效度高;正确数KMO为0.768,说明C-Stroop色词测验效度良好。③校标效度:同质性检验方面,测试耗时和正确数的题项与因子对应关系分析显示,呈现高度显著关系(见表3、表4)。效度测试结果显示KMO达标、题项与因子对应关系显著,因此说明效度良好。
3.2 C-Stroop色词测验的信度分析
测试耗时的克隆巴赫 Alpha系数为0.981,正确数的克隆巴赫 Alpha系数为0.886,说明信度好,测量误差小。
3.3 C-Stroop测验应用价值
执行功能(executive functions, EFs)包括了人类高阶认知能力,如工作记忆、抑制控制、认知灵活性、规划、推理和解决问题的能力
[3]。简易精神状态检查(MMSE)及蒙特利尔认知评估量表(MoCA)是国内外应用最多的认知筛查量表
[4]。EFs使人类能够实现目标,适应新的日常生活情况,并完成社交互动等一系列生活
[3]。抑制控制能力作为执行功能中的核心症状,与工作记忆和认知控制相互作用,保留或抑制无关反应(如go/no-go任务)或抑制从记忆中无关信息(如定向遗忘),几乎参与所有的决策执行行为,在临床中注意及干扰评估的能力的评估推荐常用研究范式为Stroop任务
[4]。
Stroop效应
[5⇓⇓-8]广泛应用于知觉、认知学领域和临床心理、社会心理、人格测评、神经心理以及老龄化等各种研究。但由于不同检查者反应速度的差别,对Stroop色词测验结果的可信度出现干扰,即便受过专业训练的同一检查者在不同时间、不同身体状态下也会出现差异,这样便导致了该测试方法不能广泛推广。 而临床广泛使用的MMSE和MoCA量表,对于轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment, MCI)的检出率较差,而Stroop色词测验能够辨别出MCI,并且有一定的敏感性
[8]。改良后的C-Stroop色词测验比传统的Stroop色词测验耗时少,此是摒弃了检查者操作时间,所有操作由受试者完成。专业检查者比非专业检查者在传统Stroop色词测验时耗时少,是因为专业检查者接受了严格培训,多次正规测试后对整个测试的流程及周围环境的要求熟练掌握,并尽可能的减少自身带来的误差。C-Stroop色词测验效度、信度耗时和正确数相关系数及P值均具有统计学意义,C-Stroop色词程序可替代传统模式。两次C-Stroop色词程序测试结果稳定,耗时和正确数的相关系数及
P值均具有统计学意义,因此,可重复测试。
在测试工具可靠的基础上,患者体会到移动医疗带来的便利等好处时,会将移动医疗作为就医方式的优先选择;同时网络平台可作为数据记录、汇总的一种很好的方式,对后期大数据汇总分析提供依据,截至本平台目前已完成近千例数据收集。目前所有移动医疗的接受率及使用率均存在一定的年龄相关性
[9],本研究前期测试中也发现对于测试软件结果的可靠性也存在年龄、文化程度的相关性,对于老年患者的首次接触可能存在操作失误等误差,可通过前期教学尽可能消除误差。
综上所述,C-Stroop色词程序具有以下优势:①信度效度良好,可推广使用;②智能手机等便携设备的普及利于该测验方法的推广使用;③便于患者使用、操作;④可作为联网数据库收集大数据;⑤将测试时间精确到0.001s,避免了不同检查者之间带来的误差,使受试者成为唯一变量,能够真实反应受试者的执行控制水平,可在临床中推而广之。同时应当在数据样本扩大的基础上尽快完善其正常值范围区间,应用于执行功能评定、疾病鉴别等方面。