多级评分的CD-CAT及其应用研究

发布时间：2020-05-12 17:33

【摘要】：抑郁是一种在全球范围内十分常见,对患者个人个和整个社会都危害极大的心境障碍,然而目前抑郁的诊断依赖为数不多的医务人员和心理工作者的人力,诊断效率不高,缺乏高效、准确、方便大规模施测的诊断工具。CD-CAT不仅保留了传统CAT测验长度较短、结果较准确的长处,并且能够对每一条症状进行判断,可以极大地为诊断提供帮助。本研究使用较新的Sequential G-DINA模型(以下简称Seq-GDINA),尝试建立抑郁的CD-CAT,拓展并综合比较了在0-1评分CD-CAT中五种常用的选题策略,并检验它们在应用于多级评分CD-CAT的效果,同时建立抑郁的CD-CAT题库,并在抑郁症病人和普通被试中施测,用于验证CD-CAT的可用性。研究结果表明:(1)Monte Carlo模拟实验研究表明:Seq-GDINA模型适用于多级评分量表且表现良好;在研究中使用的5种选题策略中,SHE选题策略总体来说表现最好,既能维持较短的测验长度,又能保证测验精度。使用Seq-GDINA模型的情况下定长测验精度优秀,但需要较高的后验概率作为终止条件才能保证不定长测验的精度。(2)经过认知诊断框架下的测验项目分析后,建立了包括122题的抑郁症状测量题库,该题库基本符合认知诊断测量学要求。(3)在进行实测后,首先对患者根据整个题库进行诊断,然后模拟各患者进行CD-CAT测验的过程,并比较两个结果的一致率:CD-CAT的模式判准率为0.860,属性平均判准率为0.976,与CES-D、SDS、PHQ-9的诊断结果的相关系数分别为0.842、0.629、0.832且均为显著(p0.001),平均测验长度为21.636,可以认为测验有较高的精度和效度以及较短的测验长度。(4)CD-CAT可以提供每个患者的详细症状,并根据ICD-10的标准转化为抑郁程度。被试中共有57种症状表现模式,例如,其中为“0000000000”,即完全没有抑郁症状的被试仅有4人;同样抑郁程度但症状不同的患者也能够区分出不同的症状;70名抑郁患者以外的被试当中,有22.9%的被试被诊断有不同程度的抑郁。这说明CD-CAT可以作为抑郁及其症状的诊断工具使用。(5)除了对患者个体的症状进行诊断和分类,根据结果得到的症状的数据还具备运用在其他方面的潜力。例如,在非临床抑郁患者的被试之中,大量被试有对“日常活动缺乏兴趣或愉快感”、“思维能力减退,注意力降低”的症状,值得关注,可能可以成为该群体预防抑郁的关键;超过一半的中度以上的抑郁症患者考虑或实施自杀行为,需要家人和医务人员的注意。
【图文】：

图 1-1 Seq-GDINA 模型使用限制与非限制 Q 矩阵时的 RMSEA.2.3.2 CD-CAT 选题策略CD-CAT 通常是根据信息量来选择最适合被试作答的项目，，由于知识状态

图 4-1 两位抑郁症患者的症状雷达图对未确诊的被试使用抑郁的 CD-CAT 的情况下，所有被确诊或正以外的 70 名有效被试当中，经诊断，无抑郁的人数为 54，轻度抑
【学位授予单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R749.4

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本文编号：2660589