A stroke-ban szenvedő betegek nyílt hozzáférésű kézdominancia-felismerési feladatának érvényessége

A kutatás elsődleges célja egy kézkészség-különbség feladat pszichometriai tulajdonságainak és érvényességének értékelése agyvérzés utáni populációban. A vizsgálati tervezet két azonos mérési pontot tartalmaz a motoros feldolgozás megbízhatóságának és pontosságának felméréséhez.<\/p>

A kísérleti protokoll két fő összetevőre oszlik:<\/p>

Egyetlen reakcióidő (SRT) feladat: Ezt a feladatot a motoros feldolgozás alapvonalának meghatározására használják egy ingerre adott egyszerű reakcióidő mérésével.<\/p>

Kézkészség-ítéleti feladat (HLJT): Egy mentális forgatási feladat, ahol a betegeknek jobb és bal képek fotóit mutatják különböző forgatási szögekben. A résztvevőknek el kell dönteniük, hogy a bemutatott kéz jobb vagy bal kéz. Az elemzett változók a pontossági arány (helyes válaszok százaléka) és a döntéshozatali idő (latencia).<\/p>

A HLJT befejezése után strukturált interjú történik a feladat során használt mentális stratégiák azonosítására. Ez lehetővé teszi a kutatók számára, hogy megállapítsák, a betegek motoros képzelőerőre (pl. saját kezük mentális mozgatása) vagy külső vizuális stratégiákra támaszkodtak-e az eredmények eléréséhez.<\/p>

Ezen adatok kiegészítésére a vizsgálat érvényesített motoros és kinésztetikus képzelőerő skálákat tartalmaz a mozgásreprezentáció szubjektív minőségének felmérésére. Továbbá demográfiai adatokat (például életkor és az agyvérzés óta eltelt idő) és kognitív változókat gyűjtenek a potenciális zavaró tényezők ellenőrzésére, amelyek befolyásolhatják a kézkészség feladatok teljesítményét.<\/p>

A változások és a mérések érvényességének értékelésére kovarianciaanalízis (ANCOVA) kerül végrehajtásra. Ebben a modellben az alapvonal mérése (1. ülés) kovariánsként kerül bele az egyéni kezdeti különbségek ellenőrzésére a reakcióidőben és pontosságban. Ez a megközelítés lehetővé teszi a feladat stabilitásának és a vizsgált változók hatásának pontosabb becslését a résztvevők kezdő pontszámaihoz kapcsolódó hibavariancia csökkentésével.<\/p>