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本发明提供一种基于量表的同时失认症检测方法。所述方法包括以下步骤：设计并确定包括多个图片的量表，每个图片是由多个同一种较小的基本几何图形摆成的一个较大的几何图形；基于所述量表拟定试题，并采用所述试题对患者进行考核，要求所述患者对图片中的较小的基本几何图形和较大的几何图形分别进行识别；获得所述患者的考核分数，得到对所述患者同时失认症严重程度的定量评价。本发明通过基于量表对患者进行检测，可有效检测患者患有同时失认症的严重程度，而且还可以检测患者识别不同形状能力。
主权项：
1.一种量表的修正方法，所述量表用于同时失认症严重程度的评价，其特征在于，包括以下步骤： 设计并确定包括多个图片的量表，每个图片是由多个同一种较小的基本几何图形摆成的一个较大的几何图形； 基于所述量表拟定试题，并采用所述试题对同时失认症患者进行考核，要求所述患者对图片中的所述较小的基本几何图形和所述较大的几何图形分别进行识别； 获得所述患者的考核分数，得到对所述患者同时失认症严重程度的定量评价； 通过对参评人员的考核分数进行统计学计算来对所述量表进行评估，并基于评估结果对所述量表进行修正； 所述量表的设计并确定的方法包括： 设计出多种待选量表； 将所述多种待选量表发送给由神经病学和心理学专家组成的专家组进行投票； 根据投票结果确定量表； 所述较小的基本几何图形包括正三角形、正方形和圆；所述较大的几何图形也包括正三角形、正方形和圆，所述较大的几何图形具有布满了所述较小的基本几何图形的较大的实心几何图形，或者是具有只在边缘摆放所述较小的基本几何图形的较大的空心几何图形； 所述试题包括局部测试题和整体测试题：局部测试题要求识别出较小的基本几何图形，用于检测患者对单个物体形状的识别能力；整体测试题要求识别出由较小的基本几何图形摆成的较大的几何图形，用于检测患者对整体形状的识别能力； 所述试题包括18种不同的量表图片，每种图片的数量均为3个，共54个图片；每个图片均用作1个局部测试题和1个整体测试题，共得到54个局部测试题和54个整体测试题；每个试题答对得1分，答错不得分；如果在设定的时间内未能识别出较小的基本几何图形或较大的几何图形，对应试题不得分；所述患者的考核分数等于局部测试题得分与整体测试题得分的差值；所述考核分数越高，则同时失认症越严重； 所述对所述量表进行评估的方法包括： 确定参加量表评估的参评人员，所述参评人员包括后部皮质萎缩患者和阿尔兹海默病患者，以及与所述后部皮质萎缩患者和所述阿尔兹海默病患者年龄匹配、无痴呆或精神疾病家族史的认知正常人员； 采用所述试题对参评人员进行考核，基于考核分数对所述量表进行信度分析、效度分析、最佳截止点和ROC曲线分析，具体包括以下步骤： 采用Cronbach 's α系数验证量表的内部一致性； 采用相关系数评价量表的重测信度和测评人员间信度； 采用相关系数评价量表的内容效度； 采用KMO检验和Bartlett 's检验确定因子分析的可行性；采用主成分分析和最大方差旋转检验量表的结构效度； 采用Pearson相关系数评估效标效度及整体测试与量表评分的相关性； 绘制参评人员工作特征曲线即ROC曲线，分析量表的敏感度和特异度，并确定其截点； 所述基于评估结果对所述量表进行修正的方法包括： 根据效度分析，若参评人员某个局部测试题得分与全部局部测试题得分的Pearson相关系数小于设定的阈值，或参评人员某个整体测试题得分与全部整体测试题得分的Pearson相关系数小于设定的阈值，则删除所述局部测试题或整体测试题，并删除与所述局部测试题或整体测试题使用相同图片的另外2个局部测试题或整体测试题。
