顯示具有 Research-研究主題-病歷系統 標籤的文章。 顯示所有文章
顯示具有 Research-研究主題-病歷系統 標籤的文章。 顯示所有文章

2022年8月14日 星期日

思覺失調個案的中長期收案計畫 芻議

如前所提:

  • 包含認知/社會認知/體識能//ADL之中長期追蹤,約每半年至一年評估一次
  • 研究主題包含評估工具之改良,特定功能恢復型態之探究與預測
  • 這需要臨床單位的配合,我們團隊或許已掌握此資源,如東部、北部與南部皆已有合作者

擬進入籌備期:

  • 內部團隊:恭宏、士捷與我等,預計每2週討論一次。再找1位助理協助並擔任紀錄(逸涵)。由助理建構專屬部落格與雲端空間,以利分享資源。[將邀請冠緯參與,但開會時間與視訊模式需先確認]
  • 外部團隊:玉里、桃療、亞大、高長以及精神科醫師,視需要時找他們諮詢【給予諮詢費用】。
  • 確認追蹤評量向度與工具
  • 參考追蹤計畫範本(搜尋/確認已發表文獻之研究典範,參考其向度與追蹤時間點)**
  • 確認研究資源(國科會、國家衛生研究院等)
  • 提出短中長期追蹤計畫與特定研究目的
  • 預計10月底之前建立初步規畫,今年或明年開始申請研究計畫
  • 難題:干擾因素之掌握(如藥物、共病等)

2020年5月9日 星期六

病歷紀錄是醫療品質指標之一??如何改良病歷成為 有用的大數據

這不是好問題,幾乎無人會答 NO

但顯然臨床OT之病歷紀錄品質堪憂(各領域皆然)
多年(數十年)未改善
還有專業人員的紀錄品質,可能比不上實習學生(可能因為時間不足/個案太多)
專業人員的紀錄品質,因為欠缺有系統的評核,故幾乎難有品質上的進展/提升

一些OT領域還在努力進行「質性描述」,但這些紀錄結果,之後如何查閱?運用?

如果OT的病歷資料無法累積成有效的 big data, 那眾多 clinicians 留下的臨床經驗如何轉化成有效的知識或有價值的資訊。。。這就 mission impossible!!
還是只有治療師的經驗 (難以具體化/難以寫下來的)。。。這更不可靠

Darwin 應是觀察紀錄的典範。
我們從OT有史以來的病歷紀錄   可獲得甚麼實證/智慧!?


我之前有一陣子 蠻熱衷投入【病歷改良】,但這牽涉臨床實務運作以及電子化病歷內容改變。。。需要改變治療師的習慣還有病歷系統。。。難度/阻力皆大
我最後可說是【模摸鼻子】下台一鞠躬

但我沒放棄,只是轉進。。。。

我不再期待現階段可以改變醫療人員習慣(增加評估與記錄),也不期待修改電子病歷之內容

我期待AI。。。由AI協助評估與記錄,再提供給醫療人員確認/參考
所以目前的努力方向是 教導 AI如何執行評估、記錄以及呈現結果//個案變化(也就是教導AI評估之後,順道寫病歷,連給病人的報告一併呈現!!)

我可能是受到挫折,做個更大的夢。。。只要不破滅(不醒來)持續努力  就有希望!!


2017年6月5日 星期一

【中風復健卓越模式】復活?

曾在2006年(蕙君碩一)OT理論課時 跟同學提出【我的網頁有詳述卓越模式】
後來因為發展CAT緩慢不前,遲遲無法進到【AI決策系統】
【門口的海報都退色了。。。曾有一陣子我還想取下來】
之前可說是放棄了。。。

最近受到冠緯的提點,還有AI (AlphaGo) 打遍天下的刺激。。。以及 FAS 論文被 Stroke 接受【以現有工具發展CAT,無須從頭自行發展】。。。所以就有【拉高戰略層次】的戰略思維!!
看來卓越模式 有可能 起死回生了!!

AI的關鍵在於資料的廣度、精準度與大數據,從2006年迄今,AI進步神速,我們團隊掌握臨床資料的廣度與精準度,也提升不少!! 或許時機較為成熟了。

Note: 自行發展的 ADL CAT & Balance CAT 皆曾投稿 Stroke,但都被退稿了。。。

2017年2月21日 星期二

邀請給研究計畫建議

跟雅珍合寫,擬投科技部計畫。
相關題目之我研究生涯後期的主要方向之一。

建構標準化、精準且快速之中風病人職能治療病歷紀錄內容

部分摘要內容如下:

背景:國內中風病人職能治療 (occupational therapy, OT) 之病歷紀錄(評估)內容大多採用自行發展、非標準化、未依據當代理論架構設計、欠缺心理計量特性 (psychometric properties) 實證,造成五大限制:一、臨床實務受影響,如難以預測預後與呈現療效等。二、難以依據理論架構進行臨床推理與設計治療計畫等。三、研究價值受限:因上述OT病歷紀錄內容之限制,目前OT病歷紀錄內容之研究價值相當有限。四、醫療專業間之交流受限:目前內容難以跟其他專業交流或受到認同。五、健保給付可能受限,因目前內容難以完整呈現OT療效。目前OT中風病人之病歷紀錄內容已逾數十年未大幅革新,亦影響專業品質與研究發展之提升,因此OT病歷紀錄內容亟待改善。

研究目的:本研究之主要目的為建構標準化、具備理論架構、快速且心理計量特性良好之中風病人OT病歷紀錄(評估)內容,包含二種測驗系統:「紙本短版評估工具系統」與「電腦適性測驗 (computerized adaptive testing, CAT) 系統」,以解決目前中風病人OT病歷紀錄(評估)之限制。

有興趣給建議者,請通知我。
我會給各位至少二週的時間,以提供修改建議。

2015年6月27日 星期六

年底科技部計畫 可能構想

1. 多向度二階認知功能電腦適性篩檢測驗之發展
    以常用認知功能篩檢測驗之向度 (項目) 為基本架構,再加入新題目,以拓展為多向度題庫/篩檢測驗
     主要價值: a. 同時完成二階認知功能(多面向)之篩檢,以提升效能,b. 以CAT施測,效率高,c. 避免練習效應,以利多次使用



    可再整合成高階【整體】認知功能篩檢測驗

    考慮跟神經部 邱銘章 教授合作

    考慮設計成【自填】為主,以利提升效能。但若部分老人不孰悉電腦操作,再以訪員協助之。

    但或須改成中風專用即可【+ clinical trial for 明年NHRI】,因考慮範圍過大(domains 過多、適用對象過廣)恐不易執行與驗證。且近年有學者發展專為中風病人設計之認知篩檢評估工具。
1. Bickerton WL et al. The BCoS cognitive profile screen: Utility and predictive value for stroke. Neuropsychology. 2015;29:638-648.
2. Demeyere N et al. The Oxford Cognitive Screen (OCS): Validation of a Stroke-Specific Short Cognitive Screening Tool. Psychol Assess. 2015.
3. Benaim C et al. The Cognitive Assessment scale for Stroke Patients (CASP) vs. MMSE and MoCA in non-aphasic hemispheric stroke patients. Ann Phys Rehabil Med. 2015;58:78-85.
Note: Bickerton WL 是華人OT !~! Benaim C 是PASS的發展者。OCS & CASP 都是2015新發表的工具!

   也可改成電腦化MMSE即可

2. 菀薈的構想

3. 臉部表情辨識電腦適性測驗之發展 (士捷)

4. 生理OT電子病歷系統之發展

【+ clinical trial for 明年NHRI】clinical trial 的部分可以 life-style redesign 為主【融合 exercise, social activities & client-specific [domain-specific] cognitive training】 

2014年11月20日 星期四

病歷資料分析難以被一般研究取代之特點

除了【樣本數大】【自然累積】的優點
一些研究主題,如發生率或恢復模型,研究人員很難以一般前瞻式研究計畫驗證之
e.g., 一般研究需要【個案同意書】才能收集資料,但研究人員一般很少會在病人發病初期就邀請個案/家屬,即使邀請,成功率也低。

這問題造成一些研究議題,我們很難執行。

如中風病人之 shoulder pain/muscle tone 之發生率與變化,我們一直瞭解有限,也造成難以探究其病因與機轉,因此臨床人員治療shoulder pain/muscle tone的成效難以突破。

如果病歷紀載得好,上述研究議題或可見到曙光。

2014年6月5日 星期四

如何協助臨床 病歷電子化 並 強化其功能

蠻多OT單位仍未執行病歷電子化,有些雖已電子化,但功能不佳(如輸入不便、內容有限或未與其它單位整合)
故我想到「強化電子病歷效能計畫」,以期提升OT臨床效能
這是【重大】改革工程,很重要但急不來,且須臨床與研究人員充分/長期配合

目的提升OT電子病歷與臨床效能

•改良輸入不便/費時之方法
增加病歷輸入平台與效能(含 PC, notebook, Pad 有線/無線輸入模式,治療師輸入與個案填寫問卷)最好是可在螢幕以觸控+keyboard輸入,以提升效能
整合相關科室之病歷內容,以避免重複

• 改良病歷內容之方法
       *在有限增加治療師負擔的前提下,漸進改良病歷內容【每3~5年修改一次】
       *結合治療師之興趣並與相關研究人員,齊力發展/驗證與修改,這也可協助臨床人員發展專長領域
       * 先聚焦於特定幾個領域之修改,再逐漸擴展,量力而為,以免工程過大,難以推動

Note 1: 目前病歷內容較為有限,至少欠缺 patient-reported outcomes, IADL, 深入的認知評估、個案參與治療活動的程度【或個案/家屬治療師對治療目標之共識程度】等。
Note 2: Patient-reported outcomes 可由病人/家屬填寫之。於等待治療或治療後填寫。
Note 3: 未來整合臨床決策輔助系統(含實證治療指引)

• 經費來源(for 軟硬體/研究人員):
專案計畫(向院方申請)
研究計畫(向院方申請)
科室經費(由科內經費支付)

2014年4月28日 星期一

臨床病歷記錄(評估工具)效能亟待提升

三大領域皆然(目前之效能低落:評估/記錄費時,但評估數據之用途有限)
研究人員應協助之
可往「電腦化」結合「電子病歷」為主要方向
評估工具之修改與驗證應為主要方法學

今天(4/30)到輔大演講,他們的附設醫院將於2017年開張,如果他們OT學系能夠掌握臨床病歷之設計與改良,則研究題材與成果,盛況可期!

May 5, 2014: 上週五完上遇到馬偕歐育志,想到馬偕OT之電子病歷已執行多年,擬瞭解輸出與分析機會。
週六與亞東陳明輝主任提及電子病歷分析,已安排 June 7 至亞東演講「病歷分析研究」,亞東也已執行病歷電子化,也進行瞭解如何輸出。
將考慮申請馬偕以及亞東之研究計畫!

2014年3月9日 星期日

後續研究議題

長期議題(5~10+ years):本土重要/關鍵的研究議題
1. 認知評估工具之研發(傳統、電腦化或虛擬實境)(含社會認知功能)
2. 電腦適性衛教系統之發展(含個案參與度)
3. 臨床病歷改良
4. 發展及驗證提升職能之模式
5. 發展 pain 評估工具

我覺得這些長期議題都很重要,但絕非我個人的能力可以完成。。。。
退休之前,若能看到一些進展/成果,應該就很高興了!!
若有夥伴/團隊,長期合作,才有一些可能性!至少可以發表一系列、有深度的論文!!

短期議題:
現有 CATs 之改良 以及概化(含克服極端個案信度差、應用於其它族群)
現有 CATs 以及傳統工具之等化/連結
BI-SS 之 MID 驗證以及實用性驗證(找 Jenny 討論現有資料與後續)
改良台大生理OT之病歷記錄內容
找出 pain descriptors
驗證常用之 pain assessment tools

to be further revised...

2013年7月22日 星期一

離我們很遙遠的「大規模」「長期追蹤」流行病學研究

追蹤17340位50歲以上未中風者,持續10年(含是否中風以及記憶力等)。
每2年評估一次。
追蹤期間,其中1574位個案發生中風。

諸多重要的發現:
1. 中風後存活者與中風後死亡者(decedents),於中風前之記憶力損傷加劇,中風後死亡者尤劇。
2. 中風病人與未中風者之記憶力逐年衰退(我已經快50了,太可怕了)
Source: Stroke. 2012;43:2561-2566.

reflection:
* 這所需經費龐大,通常由國家級機構(如衛生署或國建局)或國家級計畫執行之。
能夠「主持」或「遊說執行」此計畫者,通常是「大教授」。
* 一個研究人員有幾個10年?
* 如果(電子)病歷記錄良好(含評估工具與評估時間規畫),或許自然可累積如此大量/有意義之數據。

Q: 有誰知道我們國家級機構或國家級計畫,最近10年,曾執行過那些長期追蹤計畫(或執行中)??有獎!!

2013年7月12日 星期五

大數據‧大危機‧大機遇──網絡時代的又一顛覆

經濟時報社論
大數據具有「4V」的特點:體量巨大(Volume)、類型繁雜(Variety)、價值密度低(Value)、處理速度快(Velocity)。」

「大數據時代」基本建立在三個基礎之上:
一、數以億計的人們,無時無刻,不知不覺地在生產大量數據,每一個人在每一時間每一地點,那怕是一個最不經意的微小行為,就是一個數據。所以,合起來,就是「海量」的數據;
二、數據雖已產生並存在,除非把它「上窮碧落下黃泉」地全數蒐集網羅起來,否則沒有意義,這就要靠像「稜鏡」一樣的網路技術;
三、最後一步,就是將「海量」的數據以超級快的速度加以歸納、計算與分析,這就靠一代又一代推陳出新的超級電腦。
第一個基礎是從來就有的,現在,加上了第二與第三,人類就進入到了「大數據時代」了。」

健保資料庫就是一例,只是內容深度不足,這要靠「病歷記錄 [(醫療人員 + 病人)一直不斷地大量產生」,而且病歷內容須統一,以補其不足。 if so, 這些大數據的用途將十分驚人!

2012年12月1日 星期六

因果關係的探索

在臨床就是療效與病因的確認!
RCT是目前公認「確認療效」的方法

然而統計學家有不同的方法,這也是上週去聽「陳秀熙」教授演講的收穫

今天又看到 「《臺大校園焦點》(第215期)謝志豪副教授(臺大海洋研究所/生態學與演化生物學研究所)國際研究團隊,在10月26日 的《科學》期刊上發表一套用於分析生態系統中生物與非生物因子間因果關係(causality)的新方法。」

「我們看到自然界中兩個物種的族群動態有顯著相關,可能是因為兩個物種間有種間互動,但也有可能是兩個物種同時受到相同環境因子的影響。兩者間的統計相關性,並不代表其中有因果關係,相反地,缺乏相關性也不表示兩者間沒有因果關係。

「謝志豪副教授及研究團隊發展出「收斂交叉映射法(Convergent Cross Mapping)」來進行檢驗。簡單來說這個方法的原理是根據「凡走過,必留下痕跡」而設計出來,他們利用時間序列資料,檢驗“A”是不是在“B”的歷史中留下痕跡;若是,則A便是造成B的“因”。」

有興趣者可去 Science 期刊看論文還有影片

然而這些統計方法皆須長期/大量收集資料。。。。電子病歷 may help!!

2012年11月24日 星期六

改革電子病歷的瓶頸

目前主要難題有二:
1. 治療師因為負擔已重,不想增加評估負擔。
2. 專業之間(如PT/OT/醫師)的競爭,使得各專業互不信任,評估資料難以分享。 

若各專業之評估結果可以分享,彼此分工/資料分享,則可省去諸多「重複」評估之業務,即可解決評估負擔。

然而各專業之間長期存在競爭態勢,也不易信任其它專業,使得以上的瓶頸難以克服!

復健部應有制高點可出面整合,然而目前似未看到復健部主任有此想法與行動。

2012年11月8日 星期四

電子病歷的研究題材 與 改革

台大臨床OT已使用電子病歷超過一年,累積相當多的資料了
或許進行 data mining & 電子病歷改革的時間來臨了
若能長期累積資料,相關研究及臨床用途多元

以下先說明病歷記錄之各種用途:
臨床評估與病歷記錄是臨床人員例行且重要之任務。臨床評估可協助治療師掌握個案之個人及病情特性,以做為臨床推理、設定治療計畫以及呈現療效之依據。

臨床人員以及病人投入相當多的時間進行評估,若能有系統建構評估範疇以及定期評估架構,即能隨著時間累積大量資料。

病歷記錄如果有效累積,研究價值極高。相關研究題材如下:

在此補充病歷記錄於「其它(治療師專長之確認與發展)」之效用:
累積大量資料(如每位治療師200位個案)後,我們可依據治療師於不同療效指標(如 motor, balance, ADL 等)之成效排序治療師(如前3名),如此可確認治療師之專長(如 motor training 專家、ADL專家等),亦有助於治療師發展專長,使專家更專精。各單位可公告各種成效之專家排序,以利病患選擇。如此病人(家屬)與治療師皆大歡喜!!

以目前台大復健OT的電子病歷資料,具體可切入之主題包含:
1. 病人的動機及合作程度與ADL變化之關聯
2. 中風病人sensory function profile 及其與ADL及動作之關聯
3. 認知功能與ADL之關聯
4. ....
後續我可以寫一項研究計畫:「中風病人OT病歷內容提升計畫」
目的:改革中風病人OT病歷內容,以提升臨床效能
後續:從一個/個別單位,分頭/個別改革病歷,數年後再整合之。
主要想法與歷程如下:




        目前病歷內容的改革,只能採取漸進方式,小幅度漸進修改之。我們難以大幅修改的主因是目前多數範疇(如認知,病人自陳結果等)欠缺適合國內中風病人的標準化評估工具。
        若擬執行此計畫,我將邀請數個OT單位參與。各單位除了採用我建議的核心範疇(動作/行動/平衡/ADL等)及其評估工具,各單位可依據他們治療師的興趣,選擇特定範疇(如認知、IADL等下圖方形所示之範疇,或其它),提出擬測試之評估工具或自行發展之項目。我也會找專家給予建議,確認及測試後即成為第1改革版電子病歷,再於臨床執行施測。
        因為參與單位所選擇之興趣範疇很可能不一,所以各單位第1版電子病歷,除了核心範疇統一之外,其餘略有不同。此策略之優點,除了考量治療師之興趣,也可避免大幅修改現有病歷所造成之負擔。
        這些新提出的評估工具或項目經過臨床大量使用/測試(如300位個案)之後,除了可以發表一些研究成果,我們再分析其心理計量特性,以決定保留或修改項目。經過實證良好的評估工具或項目,則將成為第2改革版電子病歷內容,所有單位採用之。如此漸進修改,大量測試,再修改,再邀請其它OT單位加入,以闊展測試/驗證效能以及最終成效。

  這些病歷改革以及預期成效能否實現,端賴臨床治療師之配合程度。所以研究者必須跟各單位治療師好好溝通,包含討論各單位所選擇之興趣範疇與評估項目的發展與測試。




病歷記錄分析,屬於次級資料分析 (secondary data analysis),至少具有3項限制:1. 誤差大,包含系統誤差(如範疇缺漏)及隨機誤差(如施測者眾、臨床評估時間有限造成誤差)。2. 難以確實執行定期評估。3. 遺漏值多。這些缺失需依賴治療師評估訓練以減低誤差,並且利用時間累積大量個案數以降低隨機誤差之影響。

Your comments are appreciated!