Informație

Ce schemă de codare folosește NEF? Rata sau faza?

Ce schemă de codare folosește NEF? Rata sau faza?



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Există o dezbatere de lungă durată în neuroștiința teoretică despre ce informații despre vârfuri sunt cele mai importante: rata sau faza? Ce poziție adoptă NEF în acest mod?


NEF nu are nicio poziție formală cu privire la importanța informațiilor privind rata sau a informațiilor de fază. Tot ceea ce îi pasă sunt vârfurile.

Ca dovadă, luați în considerare derivarea decodoarelor, care este nucleul NEF.

Decodificatorii, $ d $ sunt un vector de greutăți sinaptice aplicat activităților neuronilor (o greutate de decodare per neuron) pentru a aproxima o funcție dată $ f (x (t)) $. Se pot considera că sunt axonii unui neuron.

Având în vedere activitățile neuronilor în matrice $ A $ (rândurile sunt neuroni, coloanele sunt puncte de evaluare), la o intrare $ x $, această relație poate fi explicată ca:

$$ A cdot d = f (x (t)) $$

Având în vedere o ecuație cu o necunoscută, în care o matrice $ A $ este combinată cu un vector $ d $ pentru a obține un alt vector $ f (x (t)) $, acest lucru poate fi rezolvat folosind algebra liniară pentru a găsi $ d $.

Rețineți că nu se menționează rata sau faza în această derivare. Desigur, în simulatorul de neuroni Nengo, neuronii de viteză pot fi folosiți și funcțiile care iau în considerare faza pot fi calculate, dar aceste alegeri de proiectare sunt la îndemâna modelatorului și nu sunt forțate chiar de NEF.


Materiale și metode

Participanți

Acest manuscris descrie o serie de experimente efectuate pe o cohortă generală de 284 de participanți (191 femei, 93 bărbați, vârsta cuprinsă între 18 și 41 de ani). Toți participanții erau sănătoși, auto-raportați ca fiind normosmici și în stare bună de sănătate în momentul experimentului. Niciuna dintre femeile participante nu era gravidă în momentul experimentului (auto-raportare). Participanții erau toți studenți universitari, recrutați prin reclame pe terenul campusului. Consimțământul informat scris și consimțământul publicării au fost obținute de la participanți în conformitate cu standardele etice ale Declarației de la Helsinki (1964). Experimentul a fost aprobat de comitetul instituțional de etică al Universității Bar Ilan (numărul de referință ISU20140804001). Participanții au fost plătiți pentru participarea lor. Pentru a evita învățarea încrucișată, fiecare participant a fost testat folosind o singură condiție, cu excepția experimentelor raportate în Figura 4 - figura supliment 1.

Proiectare experimentală

Amestecurile de miros temporal (TOM) au fost compuse din amestecuri de uleiuri parfumate de portocală (ORG) și scorțișoară (CIN) sau de aromele monomoleculare Citral (CTL) (CAS: 5392-40-5, Sigma-Aldrich) și Dimethyl Trisulfide ( DMTS) (CAS: 3658-80-8, Sigma Aldrich). În ambele cazuri, mirosurile au fost diluate până la intensitatea percepută în mod egal (CTL: 1: 100, ORG: 1: 1, DMTS, 1: 10000, CIN: 1: 1). Compozițiile amestecurilor de uleiuri parfumate au fost analizate utilizând spectrometria de masă prin cromatografie în gaz (GCMS). Tuburile Tenax au fost utilizate pentru prinderea substanțelor volatile, iar acestea au fost supuse GCMS combinat cu eșantionarea dinamică a spațiului capului. Principalii constituenți ai fiecărui ulei în funcție de contribuția lor relativă la amestec au fost după cum urmează. Ulei de scorțișoară: E-cinamaldehidă (CAS 14371-10-9), linalol (CAS 78-70-6), o-cimen (CAS 527-84-4), terpineol (CAS 98-55-5) și acetat de cinamil ( CAS 103-54-8). Ulei portocaliu: limonen (CAS 138-86-3), gardenol (CAS 93-92-5) și linalol (CAS 78-70-9).

Am folosit un olfactometru personalizat pentru diluarea aerului, controlat de computer, pentru a furniza mirosuri în ordine și lungimi de secvență diferite. Stimulii mirosului au durat 200 ms. Intervalul inter-stimul (adică timpul dintre două TOM) a fost setat la 8 s. Următorul proces (de exemplu, următoarea pereche de TOM-uri) a fost prezentat la 23 de secunde după ce participantul și-a prezentat răspunsul (care de obicei dura

2–5 s). Trei tonuri scurte (1 s) au informat participantul despre prezentarea mirosului primit. Participanții au fost supuși mai multor studii de antrenament pentru a practica sincronizarea unei inhalări nazale mai lungi de 1 s, chiar înainte ca mirosurile să fie eliberate. Pentru a simplifica sarcina, participanții au fost instruiți că primul TOM a fost remediat. Participanților li s-au permis trei studii pentru a se familiariza cu cele două TOM-uri și cu configurația experimentală și apoi au efectuat 20 de studii. Respirația nazală a fost înregistrată folosind o canulă nazală atașată la un traductor sensibil la presiune, care a tradus aceste modificări ale presiunii într-un semnal electric printr-o interfață USB (Plotkin și colab., 2010). Semnalul a fost achiziționat și digitalizat la o rată de eșantionare de 1 KHz. Înregistrarea declanșatoarelor de respirație și miros și interfața cu utilizatorul au fost proiectate și realizate într-un mediu LabView (National Instruments).

Livrarea mirosului

Stimulii de miros și aer au fost furnizați printr-un sistem de livrare a mirosurilor, construit la comandă, cu trei porturi. Pentru a preveni efectele încrucișate între cele două orificii de miros (de exemplu, modificări ale presiunii aerului sau contaminarea mirosului), am folosit trei canale complet independente (Figura 1A). Pentru a elibera un miros, aer purificat (grad medical 99,999%, Maxima, Israel) a fost transmis printr-un flacon de sticlă conținând un miros lichid. Selecția mirosului a fost făcută folosind o electrovalvă controlată digital (07V113, AIGNEP) pe fiecare dintre canalele de livrare dedicate. Au fost utilizate supape de reținere unidirecționale pentru a preveni refluirea fluxului de aer odorizat. Debitul de aer a fost setat la 1,8 LPM folosind un regulator de debit de masă (Alicat Scientific). Mirosurile și tubulatura din plastic care livrează mirosuri au fost înlocuite în fiecare zi.

Pentru a preveni contaminarea, participanții erau așezați în fața a trei porturi dedicate pentru mirosuri, unul pentru fiecare dintre mirositori (distanța de la porturile de miros era de

5 cm, Figura 1A). Am folosit o întârziere relativ scurtă (8 s) între primul și al doilea TOM, deoarece testarea preliminară a arătat că întârzierile mai lungi între cele două prezentări ale TOM au scăzut ratele de succes, chiar și atunci când participanților li s-a cerut să discrimineze între două mirosuri foarte diferite. Am verificat că acest ISI scurt a fost adecvat testând capacitatea participanților de a discrimina între cele două perechi de mirosuri (Figura 2). În primul set de experimente (ORG și CIN), primul TOM a fost setat să fie AB și al doilea TOM a fost fie AB, fie BA. În parte din al doilea set de experimente (CTL și DMTS), am schimbat primul TOM în BA. Am modificat acest design pentru a ne asigura că nu există nicio părtinire legată de identitatea primului TOM. Deoarece rezultatele au fost aceleași, am pus în comun datele.

Pentru a ne asigura că prezentarea mirosului se potrivește cu faza de inhalare a ciclului respirator, am instruit participanții să inhaleze pentru o durată de cel puțin 1 s chiar înainte ca mirosul să fie prezentat (folosind un indiciu auditiv înainte de fiecare sosire a mirosului). Testele în care prezentarea mirosului s-a extins în perioada de expirație sau a început prematur înainte de inhalare au fost excluse din analiză (Figura 1F, metode). Întârzierea dintre cele două mirosuri, Δt, a fost setată la ≤600 ms. Nu am testat întârzieri mai lungi, deoarece durata generală a unui TOM trebuia să fie mai scurtă decât o perioadă de inhalare tipică (aproximativ 1-1,5 s) pentru a fi percepută în totalitate și pentru a reduce la minimum posibilitatea discriminării între cele două TOM, realizând că acestea erau compus din două mirosuri consecutive. De fapt, la întârzieri mari (de exemplu, 300 și 600 ms) câțiva participanți au realizat că TOM-urile erau compuse din două mirosuri consecutive. Nu i-am exclus pe acești participanți din analiza noastră pentru a preveni părtinirea.

Măsurători PID

Pentru a estima concentrația de miros, am folosit un mini detector foto-ionizator (miniPID, Aurora Scientific). Amplitudinea răspunsului PID depinde de identitatea mirosului, de concentrația acestuia și de distanța de la intrare. Fiecare miros produce un răspuns diferit, legat de cât de eficient poate fi ionizat mirosul măsurat. Am măsurat răspunsurile PID ale ușii la mirosuri și dinamica lor temporală la diferite întârzieri. Toate TOM-urile au provocat o dinamică de răspuns similară. Răspunsurile PID au variat între aceste întârzieri și ordinea de prezentare a mirosului, reflectând interacțiunile dintre miros și interacțiunile de curgere între conducte. Cu toate acestea, concentrația de miros a constituenților mirosului și a TOM-urilor în trei întârzieri testate a fost foarte similară în cadrul studiilor cu aceeași stare. Astfel, fiecare TOM era de așteptat să obțină același sentiment de miros în toate studiile. Măsurători ale concentrației de miros la plasarea intrării PID

La 5 cm de orificiile de miros (adică, locația nasului participanților) a relevat faptul că ordinea de prezentare a mirosului a fost păstrată, deși concentrația mirosului a fost mai variabilă în cadrul testelor atunci când a fost măsurată la o distanță de 5 cm (Figura 1 - figura supliment 1C ).

Post-procesare și analiză

Semnalul de respirație a fost redus la zero și bazat, astfel încât valorile pozitive să indice inhalare și valorile negative să denote expirație. Un filtru de trecere a benzii de 0,05–100 Hz a fost aplicat pe urmele respiratorii pentru a elimina artefactele de înaltă frecvență și a deriva. Apoi, după normalizarea printr-un scor z, întreaga urmă înregistrată a suferit o segmentare în epoci, fiecare constând dintr-un singur proces.

Pentru a fi siguri că impulsurile de miros au ajuns în sincronie cu perioada de inhalare, am verificat meticulos toate impulsurile de miros care apar în perioada de inhalare. Am marcat durata proporțională a impulsurilor de miros în fiecare TOM sau, cu alte cuvinte, cât din pulsul de miros a fost prezentat concomitent cu inhalarea nazală. Un algoritm automat a atribuit un scor fiecărui proces, în funcție de scorul combinat al tuturor declanșatorilor de miros într-un proces dat. Am aplicat un criteriu strict care a stabilit limita la 1,00 (toate impulsurile de miros au fost prezentate complet în cadrul inhalărilor) pentru a respinge orice încercări care erau discutabile. În cele din urmă, acest proces automat a fost susținut de o inspecție vizuală test cu test. Rezultatele au rămas aceleași atunci când am folosit o limită mai puțin strictă (de exemplu, 0,9) sau când am presupus că compensarea mirosului a fost mai mare decât estimarea obținută din măsurătorile PID (de exemplu, presupunând o compensare a mirosului foarte lungă de 200 ms).

În principala paradigmă experimentală, fiecare sesiune a constat din 20 de încercări. Orice participant cu un număr total de mai puțin de 14 studii valabile (70% din sesiune) a fost exclus din analize suplimentare. Acest lucru a condus la excluderea a 73 de participanți în urma analizei datelor lor de la un test la altul, lăsând în total 284 de participanți. Numărul de studii eliminate în grupul de participanți rămași care au participat la paradigmele TOM a totalizat 162 din 1940 și 223 din 3972 de studii, sau 8,3% și 5,6% din toate evenimentele din experimentele CIN / ORG și CTL / DMTS, respectiv. Rezultatele au fost practic aceleași atunci când am folosit un criteriu mai puțin strict pentru excluderea studiilor.

Așa cum este detaliat mai sus, două TOM-uri au fost prezentate în fiecare proces. Fiecare a fost compus din două impulsuri rapide de miros distanțate de o întârziere predefinită. Stimulii de miros au fost prezentați ulterior unui indiciu auditiv care îi instruia pe participanți să inspire. Cu toate acestea, stimulii nu au fost declanșați pentru a se bloca cu o anumită fază de inhalare nazală și, ca urmare, au fost întâlniți la diferite faze de respirație. Faza respiratorie a fost calculată cu funcția „unghi” a MATLAB aplicată transformatei Hilbert a urmelor respiratorii. Produsul acestui calcul este faza care crește treptat de la –π / 2 la π / 2 pe parcursul fazei inhalatorii a ciclului respirator (a se vedea Figura 2D pentru vizualizare).

Analize statistice

Având în vedere natura alternativă a sarcinii, rezultatul fiecărui proces ar putea fi „corect” sau „incorect”, iar rata de succes la nivel de șansă a fost de 0,50. Prin urmare, o rată de succes semnificativ mai mare decât șansa într-un experiment cu 20 de studii a fost calculată a fi 0,70 (funcție de distribuție cumulativă binomială). În cazurile în care numărul studiilor valide a fost mai mic de 20, acest prag a fost ajustat în consecință, astfel încât a depășit semnificativ șansa la un nivel semnificativ de p & lt0.05. În mod similar, performanța mediană a grupului a fost comparată cu șansa (0,50) utilizând un test de semn pe două fețe. O comparație a performanței grupului între condiții a fost efectuată utilizând o analiză a varianței (ANOVA). Pentru a reduce efectul valorilor aberante asupra rezultatului acestui studiu, ne-am concentrat analiza asupra medianelor de grup. Cu toate acestea, rezultatele au rămas aceleași chiar și atunci când am folosit media grupului (de exemplu, am efectuat un test cu două fețe pe două fețe).

În plus față de testarea standard a datelor în raport cu o ipoteză nulă, am supus datele din fiecare analiză testelor Bayesian cu un eșantion t cu rata de succes ca variabilă dependentă, comparativ cu performanța întâmplătoare (0,50) cu un Cauchy anterior de 0,707 (Bine, 1962) Perspectiva adăugată obținută din această abordare provine din capacitatea sa de a cuantifica dovezile în favoarea a două modele diferite. Statisticile bayesiene sunt avantajoase în evaluarea probabilității relative a ipotezei nule asupra ipotezei experimentale. Acest avantaj devine o necesitate atunci când cineva nu respinge H0 (adică „rezultate nesemnificative”) și trebuie să cuantifice dovezile care să susțină această afirmație (Leech și Morgan, 2002). Prin urmare, am detaliat statisticile noastre Bayesiene alături de fiecare test regulat de semn. Statistica Bayesiană de ieșire utilizată a fost BF10, care descrie un raport de probabilitate și anume probabilitatea sau pur și simplu cât de probabile sunt datele în ambele ipoteze. În interpretarea noastră, am folosit recomandarea standard ca un BF10 între 1 și 3 implică dovezi anecdotice, 3-10 substanțiale și 10-30 dovezi puternice, unde BF10 cuantifică dovezi pentru ipoteza alternativă relativă la ipoteza nulă. Toate analizele statistice bayesiene au fost efectuate în versiunea 0.9.2 JASP (2019). Analizele statistice privind valorile fazei respiratorii au fost efectuate folosind funcțiile implementate în CircStat MATLAB, o cutie de instrumente pentru statistici circulare care sunt analoage testului t regulat sau ANOVA (Berens, 2009).

Analiza similitudinii mirosului

Pentru a estima distanța perceptivă olfactivă între toate mirosurile, am solicitat o cohortă separată (N = 12 pentru ΔT = 300 ms și N = 9 pentru ΔT = 600 ms) pentru a evalua toate cele patru mirosuri utilizate în acest studiu (ORG, CIN, CTL și DMTS ) pe baza a unsprezece descriptori verbali selectați dintr-o listă de descriptori folosiți în mod obișnuit (Dravnieks, 1985). Pentru a calcula similitudinea mirosului, am proiectat apoi evaluările participanților într-un spațiu bidimensional folosind analiza componentelor principale (PCA), o metodă de reducere a dimensionalității obișnuită în cercetarea olfactivă (Haddad și colab., 2010 Khan și colab., 2007). Așa cum era de așteptat, mirosurile de ORG și CIN au cuprins o zonă care se suprapune în acest spațiu perceptual, în timp ce CTL și DMTS au fost semnificativ divergente, cu CTL mai asemănătoare cu ORG / CIN (Figura 2 - figura suplimentului 1A). Am cuantificat similitudinea calculând distanța medie euclidiană între evaluările pentru fiecare miros. Distanța perceptivă dintre CTL și DMTS a fost semnificativ mai mare decât distanța dintre ORG și CIN (CTL / DMTS = 5,52 ± 1,12 CIN / ORG = 4,18 ± 1,25, asociat t test: t (110) = 5,95, p = 3,1E – 8, Cohen’s d = 1,12, Figura 2 - figura supliment 1C). Mai mult, această distanță perceptivă a fost susținută de un algoritm predictiv care permite estimarea similarității perceptive din structura moleculară (Snitz și colab., 2013). Distanța dintre ORG și CIN a fost de 0,0189 radiani, dar distanța dintre CIT și DMTS a fost de 1,0846 radiani. Cu alte cuvinte, discriminarea între TOM-uri compuse din citral și DMTS era de așteptat să fie un ordin de mărime mai ușor decât discriminarea între ORG și CIN. În sfârșit, ca și în cazul TOM-urilor anterioare, am verificat că aceste două mirosuri aveau intensități similare (CTL = 7,37 ± 1,19, DMTS = 7,12 ± 0,99, test t asociat, t (7) = −0,84, Cohen d = 0,23, p = 0,43, N = 8).

Analiza fazei TOM

Am calculat fazele de respirație ale celor două TOM-uri pentru încercări corecte și incorecte. Fazele de respirație pentru primul și al doilea TOM au fost corelate, atât pentru studii corecte, cât și incorecte (corect: corelație circulară r = 0,67, p = 1,33E-8, ​​N = 100 incorect: r = 0,549, p = 1,02E-5, N = 84). Pante de linie de regresie au fost apropiate de una (corectă: a = 0,942, incorectă: a = 0,859), indicând faptul că participanții au avut tendința de a întâlni cele două TOM-uri la faze de respirație similare (Figura 2 - figura supliment 1A-B). Mai mult, compararea diferențelor dintre fazele de respirație ale TOM-urilor (de exemplu, TOM1 - TOM2) în studiile corecte și incorecte a arătat în continuare că diferențele de fază din studiile corecte și incorecte nu au fost semnificativ diferite (test non-parametric multi-eșantion pentru mediane egale , Testul Kruskal-Wallis pentru date circulare: mediană comună a populației = -0,478 rad, KW (P) = 1,402, p = 0,236 Figura 2 - figura supliment 1C-D). În cele din urmă, o adaptare a testului Kolmogorov-Smirnoff pentru date circulare (testul Kuiper) efectuată iterativ de 10.000 de ori pe datele de fază a sugerat o valoare p medie de 0,985, cu o statistică medie k de 480,15 ± 126,4 cu alte cuvinte, distribuțiile de fază erau foarte asemănătoare.

Percepția olfactivă a TOM-urilor

Odorantul și TOM-urile au fost evaluate utilizând un set de unsprezece descriptori verbali (plăcut, fructat, comestibil, fierbinte, chimic, medicinal, fumat, alcoolic, atractiv, pământesc și sulfuros) pe o scară de la 0 la 10 (unde 0 corespundea la „deloc” și 10 corespundeau „foarte mult”). Trebuie remarcat faptul că în sesiunile de evaluare care implică TOM-uri, acestea au fost întotdeauna evaluate înainte de mirosurile monomoleculare pentru a preveni părtinirea percepției amestecurilor, dat fiind că componentele lor izolate nu au fost încă prezentate separat. Participanții ar putea suferi mai multe runde mirositoare ale aceluiași miros înainte de evaluare și s-a impus un interval inter-stimul de 23 s între oricare două prezentări de miros. Datele pentru doi descriptori ai unui singur participant au fost corupte și au fost înlocuite cu media grupului pentru acel scor. Înainte de proiecția în spațiul principal al componentelor, evaluările descriptorului au fost normalizate folosind scorul Z.


Perceptron

Bine, știm elementele de bază, să verificăm rețeaua neuronală pe care o vom crea. Cea explicată aici se numește Perceptron și este prima rețea neuronală creată vreodată. Se compune din 2 neuroni din coloana de intrări și 1 neuron din coloana de ieșire. Această configurație permite crearea unui clasificator simplu pentru a distinge 2 grupuri. Pentru a înțelege mai bine posibilitățile și limitările, să vedem un exemplu rapid (care nu are prea mult interes decât să înțeleagă):

Să presupunem că doriți ca rețeaua dvs. neuronală să poată returna ieșirile în conformitate cu regulile „inclusiv sau”. Aducere aminte :

  • dacă A este adevărat și B este adevărat, atunci A sau B este adevărat.
  • dacă A este adevărat și B este fals, atunci A sau B este adevărat.
  • dacă A este fals și B este adevărat, atunci A sau B este adevărat.
  • dacă A este fals și B este fals, atunci A sau B sunt false.

Dacă înlocuiți „adevăratele” cu 1 și „false” cu 0 și puneți cele 4 posibilități ca puncte cu coordonate pe un plan, atunci realizați că cele două grupuri finale „fals” și „adevărat” pot fi separate de o o singura linie. Iată ce poate face un Perceptron.

Pe de altă parte, dacă verificăm cazul „exclusiv sau” (în care cazul „adevărat sau adevărat” (punctul (1,1)) este fals), atunci putem vedea că o linie simplă nu poate separa două grupuri, iar un Perceptron nu poate rezolva această problemă.

Deci, Perceptronul nu este într-adevăr o rețea neuronală foarte eficientă, dar este simplu de creat și poate fi util ca clasificator.


Introducere

Provocări pentru o înțelegere neurologică a jocului

Jocul în timpul vieții timpurii este o activitate omniprezentă. Angajarea în joc este asociată pozitiv cu dezvoltarea abilităților sociale, a abilităților cognitive, a limbajului și a bunăstării emoționale (Lyytinen și colab., 1999 Pellegrini și colab., 2002 St George și colab., 2016 Thibodeau și colab., 2016 Fung și Cheng, 2017). Conceptualizările actuale ale jocului în științele comportamentale îl privesc în termeni generali ca un comportament care este voluntar, antrenant, nefuncțional și asociat cu expresia afectului pozitiv (Burghardt, 2005 Lillard și colab., 2013 Miller, 2017). Jocul poate fi, de asemenea, clasificat pe baza focalizării jocului, adică cu ce se joacă individul? De exemplu, joc fizic se joacă cu propriul corp și cu alți oameni, de exemplu, cățărarea, alunecarea, urmărirea (Power, 1999 Pellegrini și colab., 2002 St George și colab., 2016) sociodramatic sau pretinde joc este jocul cu o lume fictivă, iar accentul jocului este mai mult decât o entitate observabilă concretă (Lillard et al., 2013) jocuri cu reguli implică jocul cu un set de reguli pe care participanții sunt de acord să le respecte pentru a participa la experiența de joc, de exemplu, jocuri de masă sau jocuri de joacă, cum ar fi tag (Hassinger-Das și colab., 2017) și joc de obiecte presupune jocul cu obiecte fizice (Power, 1999 Pellegrini și Gustafson, 2005). Jocul obiectelor poate fi subdivizat în continuare, în funcție de activitatea desfășurată cu obiectul. De exemplu, obiectele pot fi folosite în jocul relațional, în care mai multe obiecte sunt combinate sau unite între ele și obiectul-pretenție, în care obiectul este folosit pentru a reprezenta altceva (Belsky și Most, 1981).

Aceste categorii și definiții diverse arată că jocul la oameni este divers, cu mai multe fațete și este definit de un set de termeni largi care cuprind aspecte motivaționale, cognitive, sociale și emoționale ale comportamentului și psihologiei. În consecință, o provocare pentru cercetările actuale este să convergem asupra unui sistem comun de definiție și măsurare pentru joc & # x2013, indiferent dacă este examinat la nivel comportamental, cognitiv sau neurologic. Aceasta este o provocare în timp util de abordat, deoarece tehnicile avansate de imagistică a creierului permit acum capturarea simultană a activității neuronale din diadele pentru adulți și sugari în timpul interacțiunilor sociale naturaliste, cum ar fi jocul comun (Wass și Leong, 2016 Leong și colab., 2017). Esențial pentru această provocare este faptul că este dificil să se exercite nivelul de control experimental și precizia temporală necesare pentru investigații la nivel neurologic, păstrând în același timp calitatea de formă liberă, diversă, pe care mulți o consideră o trăsătură definitorie a jocului.

Dezvoltarea comportamentului jocului uman

Comportamentul jocului se schimbă substanțial pe durata vieții (Power, 1999). Aceste schimbări în comportamentul jocului apar la fiecare nivel de dezvoltare (de exemplu, progresia de la jocul solitar la jocul cooperativ) și interacțiunile cu ceilalți într-un efort de a atinge obiectivele de dezvoltare. În timpul copilăriei, mamele se implică într-un joc individual cu bebelușul pentru a modela și promova abilitățile necesare dezvoltării copilului lor, cum ar fi abilitățile de comunicare și de limbă, își cresc capacitățile cognitive, încurajează dezvoltarea autonomă și alte abilități importante care sunt necesare pentru interacțiune socială și bunăstare (de exemplu, Valentino și colab., 2011 Bernier și colab., 2016). De exemplu, Mermelshtine și Barnes (2016) au descoperit că reacția mamei la copilul lor în timpul jocului la vârsta de 10 luni a prezis în mod pozitiv capacități și abilități cognitive mai mari (de exemplu, rezolvarea problemelor, cunoștințe și memorie) la 18 luni. Acest efect a rămas după contabilizarea educației materne, a adversității la domiciliu și a jocului avansat de obiecte pentru sugari. În timp ce interacțiunea diadică, de exemplu, mama-copil și # x2013, este prezentă pe parcursul primului an de viață, abia la sfârșitul primului an abilitatea sugarului și a # x2019 de a se angaja în interacțiune triadică (adică, mamă-copil-obiect) devine consolidat (Bakeman și Adamson, 1984 de Barbaro și colab., 2013a). Această progresie către interacțiunea triadică, concentrată în jurul unui obiect, este considerată importantă pentru multe aspecte ale dezvoltării psihologice, inclusiv conștientizarea simbolică și limbajul (Tomasello, 1999 De Schuymer și colab., 2011). După cum subliniază Rodr & # x00EDguez (2009), obiectele sunt simboluri ale utilizărilor lor în cadrul unei culturi (o ceașcă, de exemplu, poate reprezenta consumul de alcool), iar înțelegerea acestor relații obiect-utilizare reprezintă achiziția timpurie a normelor culturale și adoptarea un sistem simbolic fundamental. Adulții și sugarii comunică despre obiecte și cu obiecte. Mai mult, există o încrucișare substanțială între literaturile despre jocul de obiecte și explorarea obiectelor în copilărie, iar explorarea este privită ca o parte fundamentală a jocului din copilărie (Belsky și Most, 1981). Dovezile sugerează că explorarea obiectelor în copilărie joacă un rol în dezvoltarea rezolvării problemelor și a atenției (Caruso, 1993 Poon și colab., 2012 Clearfield și colab., 2014) și se observă diferențe individuale între copii din medii socioeconomice diferite (Clearfield și colab., 2014). În consecință, concentrarea modelului nostru în jurul unui obiect fizic a fost considerată cea mai bună abordare pentru studierea activității comportamentale și neuronale în timpul jocului pentru părinți și # x2013.

Pe lângă utilizarea jocului de obiecte în abordarea actuală, contextul jocului mamă-copil este la fel de important pentru studiul actual. Importanța interacțiunilor mamă-copil asupra dezvoltării timpurii este bine documentată (de exemplu, Belsky și de Haan, 2011 Bernier și colab., 2016 Mermelshtine și Barnes, 2016). Cu toate acestea, interacțiunile măsurate sunt adesea legate de procesele parentale (de exemplu, susținerea / afectarea părinților, sensibilitatea, comunicarea, capacitatea de reacție) care apar într-un context de joc și nu includ codarea cantitativă a interacțiunilor de joc reale. În timp ce aceste studii oferă o perspectivă asupra modului în care dezvoltarea timpurie este influențată de procesele parentale materne, ele nu pot explica rolul specific al jocului mamă-copil. Prin urmare, este un pas important următor să examinăm dacă și cum joacă mama și copilul afectează dezvoltarea timpurie, în special dezvoltarea neuronală. Pentru a atinge acest obiectiv, ar trebui dezvoltată o schemă de codare a jocului, care să fie compatibilă cu rezoluția în timp cu cea a măsurilor de imagistică a creierului.

Perspective despre neuroștiința jocului de la modele animale

Datorită provocărilor controlului experimental (de exemplu, standardizarea participanților și comportamentul și mediul # x2019), studiile de neuroștiințe despre joc s-au concentrat în principal pe modele animale (în special șobolani) și comportamentul de joc social dur (vezi recenziile de la Pellis și Pellis, 2009 Cooke și Shukla, 2011 Siviy și Panksepp, 2011 Vanderschuren și colab., 2016). Modelele de rozătoare s-au dovedit a fi deosebit de utile, deoarece șobolanii prezintă forme previzibile și stereotipe ale comportamentului legat de joc (de exemplu, un animal și # x2018pins & # x2019 celălalt pe spate, emisie de vocalizări cu ultrasunete etc.), care sunt ușor de cuantificat și de susținut la manipulare experimentală și farmacologică. În consecință, există acum o literatură relativ bogată cu privire la substraturile neuroanatomice și neurochimice ale comportamentului brutal la șobolani, folosind metode (invazive), cum ar fi leziunile cerebrale, administrarea intracraniană a compușilor neuroactivi și testele de exprimare a genelor. Și anume, circuitele neuronale cheie care acum se știu că funcționează concertate pentru a susține șobolanii și # x2019 joacă un comportament de luptă sunt: ​​(1) a circuit executiv cortical (în special cortexul prefrontal (PFC) și cortexul orbitofrontal (OFC)) care mediază reglarea fină a dezvoltării și complexitatea jocului, cum ar fi capacitatea de a se coordona sau de a modifica mișcările ca răspuns la statutul social al unui partener de joacă (Moore, 1985 Pellis și colab., 1999 Pellis și colab., 2006 Bell și colab., 2009 Siviy și Panksepp, 2011) (2) a circuit limbic subcortical (amigdala, hipotalamusul și striatul) care moderează motivația și răspunsul afectiv la joc (Meaney și colab., 1981 Wolterink și colab., 2001 Daenen și colab., 2002 Burgdorf și colab., 2007), potențial prin dopaminergic și opioid căi (Vanderschuren și colab., 2016) și (3) circuite somatosenzoriale (cortex somatosenzorial, talamus, cerebel) care controlează modelele și performanța jocului motor (Siviy și Panksepp, 1985, 1987a, b Panksepp și colab., 1994 Byers și Walker, 1995).

Studiile pe animale au arătat în plus că jocul induce plasticitatea neuronală în zonele cerebrale implicate în procesarea senzoriomotorie (de exemplu, cortexul parietal, coliculii și striatul, Gordon și colab., 2002) și, de asemenea, în cortexul medial prefrontal (mPFC, Cheng și colab., 2008), o zonă care trimite intrări modulatorii puternice către circuitele limbice care controlează comportamentul social. La om, mPFC inhibă agresivitatea și monitorizează comportamentul de abordare / evitare (Bufkin și Luttrell, 2005 Hall și colab., 2010). Prin urmare, creșterea plasticității în mPFC după joc ar putea indica faptul că jocul ajută la îmbunătățirea controlului rețelelor de comportament social. Jocul aspru la șobolani pare, de asemenea, să promoveze dezvoltarea creierului prin creșterea expresiei factorului neurotrofic derivat din creier (BDNF) în amigdala și cortexul prefrontal (Gordon și colab., 2003) și cea a factorului de creștere asemănător insulinei. 1 (IGF-1) în cortexurile frontale și posterioare (Burgdorf și colab., 2010). În consecință, s-a sugerat că plasticitatea neuronală indusă de joc ar putea sprijini apariția comportamentelor asemănătoare adulților (Cooke și Shukla, 2011). Deși trebuie să se aplice precauție în extrapolarea rezultatelor obținute de la animale la oameni, datele actuale sugerează că, între specii, jocul poate fi un proces neurocomportamental fundamental care este susținut de (și produce schimbări în) circuite neuronale corticale și subcorticale majore care susțin cognitivitatea, funcția emoțională și senzorimotorie. Cu toate acestea, metodele neuroștiințifice care au fost folosite cu succes cu modelele animale sunt prea invazive pentru a fi efectuate la subiecți umani. În plus, chiar și atunci când se compară aparent jocul bazat pe motor și # x201D, comportamentul uman este mult mai complex și mai puțin stereotip decât comportamentul de luptă împotriva animalelor, așa cum este descris mai sus. În consecință, cercetarea neuroștiinței la oameni tinde fie să evalueze schimbarea neurologică utilizând un proiect pre-test, post-test (Newman și colab., 2016), fie să studieze activitatea neuronală în timp ce participantul observă, dar nu se implică, joacă comportament (Smith și colab., 2013). Trecerea dincolo de aceste constrângeri empirice pentru a identifica mecanismele neuronale care stau la baza comportamentului de joc complex și continuu la om prezintă o provocare considerabilă. Pentru a aborda această provocare, neuroimagistica umană neinvazivă (de exemplu, EEG, fMRI) și abordările de codificare comportamentală psihologică ar putea fi combinate într-o analiză multimodală care poate produce progrese în înțelegerea mecanismelor neurocognitive ale jocului. Cu toate acestea, în prezent nu există un cadru metodologic care să fie adecvat pentru efectuarea unei analize multimodale a jocului care acoperă creierul, cunoașterea și comportamentul.

Limitări ale măsurilor curente de joc pentru analize neuronale

Pentru a combina analizele neuronale și comportamentale ale jocului, comportamentul de interes trebuie identificat cu o rezoluție temporală precisă. În plus, codarea comportamentală ar trebui să poată identifica schimbarea între diferite stări de joacă și non-joacă, pentru a facilita analiza intra și interindividuală a modificărilor corespunzătoare ale activității neuronale. Cu toate acestea, schemele existente de codare a jocului se bazează în principal pe evaluări globale, liste de verificare sau număr de frecvențe ale comportamentelor de joc și, prin urmare, nu captează informații temporale despre cand apar comportamente specifice jocului sau informații despre comportamentul non-joc. Exemple de scheme de rating globale includ Poon și colab. (2012) care au evaluat sesiunile de joc părinte-copil pe o scară de 1 & # x2013 5 pentru atenția comună, imitație și jocul de obiecte, și St George și colab. (2016) care a acordat fiecărui părinte un scor global pe 10 dimensiuni diferite, incluzând sensibilitatea (cât de receptiv a fost părintele la semnalele copilului & # x2019s), respect pozitiv (demonstrații de dragoste și afecțiune) și stimularea dezvoltării cognitive (predare). Abordările listei de verificare includ Testul de joc simbolic (Lowe și Costello, 1976), care surprinde comportamentele pe care copiii le afișează atunci când se joacă cu un anumit set de jucării, cum ar fi & # x2018feeds doll & # x2019 și & # x2018 mută camionul sau remorca. & # x2019 O abordare similară a listei de verificare se găsește în multe măsuri de joc personalizate, cum ar fi cea folosită de Pellegrini (1992), unde copiii au fost observați în locul de joacă și au fost înregistrate comportamentele afișate, inclusiv interacțiune de la egal la egal și joc de obiecte. Într-o analiză a jocului pentru copii, Belsky și Most (1981) au aplicat o abordare a listei de verificare a datelor eșantionate în timp, utilizând o listă de verificare pentru a înregistra nivelul de joc & # x2018 cel mai competent & # x2019 observat în fiecare perioadă de 10 s. Autorii recunosc că această abordare ascunde informațiile despre frecvența comportamentelor de joc, întrucât orice comportament de joc de & # x2018 nivel inferior & # x2019 care apare în aceeași perioadă de 10 s nu poate fi capturat de schema de codare. Dar informațiile despre comportamentele de # # nivel înalt & # x2019 sunt, de asemenea, ascunse, inclusiv sincronizarea și frecvența exactă a acestora în fiecare perioadă de 10 secunde. Din perspectiva neuroștiinței, știind că un tip de joc a avut loc la un moment dat într-o fereastră de 10 s nu oferă o precizie temporală suficientă pentru a putea fi efectuate analize blocate de evenimente.

Câteva studii au captat informații temporale mai precise în contextul jocului de mamă / părinte și # x2013infant (de exemplu, Courage și colab., 2010 James și colab., 2012 Zuccarini și colab., 2017). Cu toate acestea, nu există scheme de codificare specifice jocului, care suntem conștienți de măsurarea comportamentului de joc între părinte și copil la o rezoluție de timp suficient de fină (adică 10s de milisecunde) pentru a fi compatibilă cu analizele neuronale (de exemplu, EEG). Mai mult, aceste scheme existente nu sunt concepute pentru a surprinde și analiza evoluția temporală a unei game de stări comportamentale ca un continuum fluid. De exemplu, Zuccarini și colab. (2017) a codat & # x2018explorarea obiectelor motorului & # x2019 în jocul pentru copii, unde copilul a explorat un obiect cu mâinile sau gura și Koterba și colab. (2014) copilul codat și gura în timpul jocului cu zgomot. În timp ce astfel de scheme reflectă accentul nostru pe codarea continuă cu granulație fină a comportamentului de joc, o fac codificând una sau două acțiuni specifice și apoi analizând modul în care durata sau frecvența acțiunilor variază între sugari. Schema noastră de codificare, în schimb, este concepută pentru a urmări comportamentul în continuă evoluție al participanților pe măsură ce aceștia se mișcă prin joc, predare / învățare, atenție comună și alte astfel de stări și facilitează analiza în cadrul participanților, precum și între aceștia. Un sistem de codare multimodal pentru jocul mamei și # x2013, adecvat pentru analiza tiparelor care apar în datele neurologice și comportamentale în timp real, necesită flexibilitatea pentru a capta o mare varietate de stări comportamentale, combinată cu un grad foarte ridicat de precizie temporală și așa ceva. o combinație nu există în schemele de codare de joc stabilite.

În al doilea rând (așa cum este indicat de studiile pe animale), jocul este o activitate interactivă socială extrem de complexă, care activează o combinație de circuite neuronale senzorimotorii, cognitive și socio-emoționale - fiecare dintre ele putând susține dimensiuni de comportament separate. Foarte important, nici o dimensiune comportamentală singură nu este suficientă pentru a defini jocul, deoarece comportamentul în fiecare dimensiune poate apărea atât în ​​situații ludice, cât și non-ludice. Mai degrabă, co-apariția activității de-a lungul mai multor dimensiuni este cea care definește un episod jucăuș. Aici, contribuim la formarea unei înțelegeri neuroștiințifice a jocului prin prezentarea unui model și cadru metodologic care surprinde comportamentul la o rezoluție temporală ridicată și ca o stare multidimensională în continuă evoluție, mai degrabă decât ca un set de acțiuni discrete sau ca un nivel global rezumat al tipului sau calității. În acest fel, codarea comportamentală este bine potrivită cu rezoluția temporală ridicată a datelor EEG, maximizând acuitatea cu care pot fi explorate corelațiile creier-comportament.

Prezentare generală și considerații ale cadrului metodologic de codare a jocului

După cum s-a descris în secțiunea anterioară, cercetările neuroștiințifice actuale sugerează că comportamentul jocului este susținut de trei circuite neuronale majore care controlează motivația și afectează (adică structuri limbice), performanța motorie (adică structuri somatosenzoriale) și funcția executivă de ordin superior (adică , structuri corticale frontale). Ca urmare, cadrul de codare propus surprinde comportamentul de joc orientat pe obiecte de-a lungul a trei dimensiuni corespunzătoare: socio-emoțional (SE), senzorimotor (SM) și cognitiv (C). Comportamentul sugarilor și # x2019 sau adulților și # x2019 este codificat în funcție de prezența sau absența [1/0] a activității de joacă-congruente în fiecare dimensiune. Intenția schemei de codare este de a surprinde în mod fiabil forme comune de comportament ludic, păstrând în același timp claritatea codării pentru fiecare dimensiune (fundamentând schema în comportamente clare, observabile). Având în vedere acest lucru, activitatea congruentă a jocului a fost definită pentru fiecare dimensiune după cum urmează:

Activitatea congruentă a jocului în dimensiunea SE are loc atunci când există o afișare a afectelor pozitive sau neutre, în concordanță cu ideea că jocul duce la un sentiment intern de recompensă (Burghardt, 2005 Miller, 2017). Activitatea de joacă-congruentă în dimensiunea SM are loc atunci când partenerul (mama sau copilul) manipulează și / sau ating voluntar obiectul în mod explorator. Acest criteriu reflectă locul central al comportamentului voluntar autodirecționat în definițiile jocului (Burghardt, 2005 Lillard și colab., 2013 Miller, 2017 Sawyer, 2017). În cele din urmă, dimensiunea C surprinde prezența angajamentului atențional, precum și nivelul de complexitate al acestui angajament cognitiv. Prin urmare, analiza noastră este menită să exploreze jocul & # x2018minds-on & # x2019, mai degrabă decât jocul & # x2018minds-off & # x2019. Prin & # x2018minds-on play, & # x2019 înțelegem jocul în care cognitivitatea și atenția sunt implicate prin, de exemplu, observarea comportamentului obiectului / partenerului, explorarea obiectului sau comunicarea. & # x2018 Jocul mintal, și # x2019, în schimb, se referă la comportamentul de joacă în care cunoașterea și atenția se desprind de obiectul de joc și partenerul, iar scopul jocului este mai senzorial în natură, de exemplu, mestecarea unei jucării sau lovirea ei pe masă în timp ce se uită în altă parte. Conform cadrului nostru, a joc-congruent starea este una în care sugarul (sau adultul) prezintă simultan activitate congruentă în toate cele 3 dimensiuni (adică [1 1 1]).

O caracteristică importantă a acestui cadru este că nu presupune nicio definiție a jocului.În schimb, am fundamentat cadrul în comportamente observabile specifice care sunt considerate factori importanți în diferite conceptualizări ale jocului și # x2013 și anume afișarea afectului și implicarea voluntară fizică și cognitivă cu obiectul jocului (Lillard și colab., 2013 Miller, 2017). Analizând modelele de co-apariție a acestor comportamente de bază, cadrul nostru poate fi utilizat pentru a evalua asemănările și grupările potențiale ale diferitelor stări sociale legate de joc (și, eventual, substraturile lor neuronale), care pot duce în viitor la o definiție a jocului comportament care se bazează pe neuroștiințe. Un alt punct forte al cadrului propus este acela că reduce povara judecății subiective cu privire la existența sau nu a activității ludice. Mai degrabă, comportamentele obiective și observabile sunt codificate (de exemplu, atingerea unei jucării, privirea la o jucărie, zâmbetul etc.), iar prezența sau absența jocului (și a altor stări sociale conexe) este dedusă din tiparele de comportament co-aparute temporar. Fundamentarea codificării în comportamente observabile specifice tinde să conducă la niveluri mai ridicate de acord între evaluatori (Bakeman și Gottman, 1997).

Scopuri și predicții

Scopul studiului actual este de a dezvolta un nou cadru metodologic pentru codarea comportamentului ludic pentru sugari și # x2019 și adulți și # x2019 care ar fi compatibil, în viitor, cu analiza EEG. Așa cum s-a menționat anterior, cercetările actuale privind interacțiunile mamă-copil și dezvoltarea sugarului măsoară adesea procesele parentale care au loc într-un context de joacă, mai degrabă decât jocul în sine, iar schemele actuale de codificare a jocului mamă-bebeluș de obicei nu au precizia temporală pentru a fi integrate cu măsurile neuronale. . Prin urmare, ilustrăm aplicarea cadrului nostru de codare dimensională propus folosind exemple de la două corpuri diadice contrastante ale interacțiunilor orientate către obiecte ale mamei și ale copilului # x2013 în condiții experimentale care au fost fie necorespunzătoare (Condiția 1), fie favorabile (Condiția 2) pentru a provoca jocul comportament. În condiția 1, comportamentul jucăuș a fost descurajat cerând mamelor să se concentreze asupra învățării copiilor despre valoarea socială (dezirabilă sau nedorită) a obiectelor. În condiția 2, comportamentul jucăuș a fost încurajat cerând mamelor să folosească obiectele în interacțiuni spontane, distractive și naturale cu copilul lor. Aceste corpuri cuprind atât măsurători comportamentale cât și electroencefalografice (EEG) care au fost colectate concomitent de la mame și sugari. Cu toate acestea, pentru acest studiu, ne concentrăm pe analize comportamentale. Se intenționează ca codificarea comportamentului de joc în cadrul metodologic propus să fie ușor asimilat cu și să informeze viitoarea analiză a datelor neuronale care au fost colectate și în timpul jocului adult-sugar. Avem două seturi specifice de predicții cu privire la diferențele de comportament dintre condițiile care ar trebui să apară după aplicarea cadrului de codare:

(1) În condiția 2 (favorabilă), sugarul și starea modală # x2019 vor fi [1 1 1] (adică, jocul-congruent de-a lungul tuturor celor trei dimensiuni), dar în condiția 1 (non-favorabilă), [1 1 1] va fi nu fie starea modală

(2) În starea 2 raportată la starea 1, sugarii vor prezenta:

(a) Scăderea efectului negativ

(b) Implicarea senzorimotorului crescută

(c) Angajament cognitiv echivalent (atențional)

Prima predicție se referă la sensibilitate a cadrului de codare în detectarea comportamentului legat de joc. Pur și simplu, dacă mamele au fost instruite să se joace cu copiii lor, atunci (deși programatorii nu fac judecăți directe cu privire la participanții care se jucau sau nu), ne așteptăm ca cadrul de codificare să dezvăluie că un stat congruent în joc era într-adevăr cel mai frecvent stat social pe care sugarii le-au afișat. Al doilea set de predicții se referă la utilitate a cadrului în identificarea diferențelor în calitatea interacțiunii sociale și sincronicitatea temporală cu diada.


YouTube: Implementarea practicilor bazate pe dovezi în corecțiile comunitare (2013)

Acest seminar web oferă câteva strategii practice pentru îmbunătățirea procesului de implementare și obținerea unor rezultate mai bune ale programului. James Bonta descrie eforturile echipei de cercetare de la Public Safety Canada pentru a dezvolta modelul Inițiativei de instruire strategică în supravegherea comunității (STICS) și pașii sistematici pe scară largă întreprinși pentru a asigura implementarea cu succes a programului. STICS se concentrează pe rolul ofițerilor de probațiune și lucrează pentru a îmbunătăți eficacitatea interacțiunilor lor de zi cu zi cu infractorii.


Obiective de invatare

  • Definiți și notați diferențele dintre următoarele forme de memorie: memoria de lucru, memoria episodică, memoria semantică, memoria colectivă.
  • Descrieți cele trei etape ale procesului de învățare și amintire.
  • Descrieți strategiile care pot fi utilizate pentru a îmbunătăți învățarea originală sau codificarea informațiilor.
  • Descrieți strategiile care pot îmbunătăți procesul de recuperare.
  • Descrieți de ce dispozitivul mnemonic clasic, metoda loci, funcționează atât de bine.

Diferența dintre NTSC, PAL și SECAM

În primele zile ale televiziunii, au apărut o serie de standarde care guvernează modul în care informațiile trebuie transmise de la studio, la casele telespectatorilor. Trei au ieșit în cele din urmă NTSC, PAL și SECAM. Există o serie de diferențe între NTSC, PAL și SECAM. Să începem cu ratele de reîmprospătare. NTSC utilizează o rată de reîmprospătare de 60Hz, în timp ce PAL și SECAM utilizează ambele o rată de reîmprospătare de 50Hz. Rata de reîmprospătare este de câte ori se schimbă imaginea de pe ecran pentru a simula iluzia de mișcare. NTSC are astfel o mișcare mai fluidă din cauza celor încă 10 cadre pe secundă.

În consecință, NTSC folosește doar 525, doar 486 dintre ele fiind vizibile. Restul sunt utilizate ca mecanisme de control pentru sincronizare și retragere verticală. PAL și SECAM au ambele o rezoluție mai mare prin utilizarea a încă 100 de linii pe cadru. Din cele 625 de linii PAL și SECAM, 576 sunt vizibile, iar restul sunt utilizate și pentru control.

Cel mai mare dezavantaj al NTSC este incapacitatea sa de a corecta automat culorile de pe ecran. Astfel, are nevoie de un control al nuanței pe care un utilizator trebuie să îl regleze manual. Văzând problema, producătorii PAL și SECAM au folosit inversarea fazelor pentru a corecta automat culoarea și a elimina necesitatea unui control al nuanței.

Nu numai PAL și SECAM au similitudini, deoarece PAL pur și simplu a încercat să se îmbunătățească pe NTSC, în timp ce SECAM a schimbat unele dintre abordările utilizate de NTSC, una dintre acestea este utilizarea QAM. QAM înseamnă Quadrature Amplitude Modulation și este tehnica utilizată atât de NTSC, cât și de PAL în modularea crominației. SECAM nu a folosit QAM, optând în schimb să utilizeze Modulația de frecvență sau FM. Acest lucru conferă SECAM un semnal superior pe distanțe mai mari, dar o diafragmă crescută între luminanță și crominanță.

O altă zonă în care SECAM este diferită atât de PAL, cât și de NTSC este transmiterea albastru și roșu. Cu NTSC și PAL, atât albastru cât și roșu sunt difuzate simultan. Cu SECAM, acestea sunt trimise alternativ. Modul alternativ de trimitere a culorilor în SECAM elimină artefactele de culoare care sunt prezente în NTSC și PAL, dar reduce la jumătate rezoluția culorii.

1. NTSC utilizează o rată de reîmprospătare de 60Hz în timp ce PAL și SECAM utilizează 50Hz
2. NTSC are 525 de linii, în timp ce PAL și SECAM folosesc 625 de linii
3. NTSC necesită un control al nuanței, în timp ce PAL și SECAM nu
4. NTSC și PAL folosesc QAM în timp ce SECAM utilizează FM
5. NTSC și PAL trimit împreună culorile roșu și albastru, în timp ce SECAM le trimite alternativ


(Webmentions trimise înainte de 2021 din păcate nu vor apărea aici.)

Ce carte sau PDF ați recomanda pentru a avea detalii extrem de matematice despre analiza longitudinală (toți pașii de dovezi date). Oricare ar fi nivelul, elementele de bază sau avansate? THX

Aceasta este o postare foarte utilă, pe care știu că ați făcut-o cu ceva timp în urmă. Mă întrebam dacă ați dat peste o situație în care trebuia să impuneți o structură asupra corelației efectelor aleatorii (a celui de-al doilea nivel al unui model cu 2 niveluri). În cazul meu, am perioade de măsurare (iar indivizii sunt măsurați o singură dată. Există un efect specific cluster în fiecare perioadă (U_t, t în (0,1,2,3,4)), iar aceste efecte specifice cluster sunt corelate în special, corelațiile se degradează în timp (AR1). Nu cred că lme4 sau nlme pot face acest lucru, dar m-am gândit că mă veți corecta dacă greșesc.

Vă mulțumim pentru un site atât de grozav. Am înțeles cele trei ecuații de nivel datorită acestui site web. Lucrez la date educaționale: model de creștere discontinuă pe trei niveluri. Am o problemă în cod folosind variabile de control. ses (statutul socio-economic), lcsize (dimensiunea clasei) sunt variabile de control ale variantelor de timp, iar demonstrația (demografică, cum ar fi urbană / rurală ca 0,1) este variabilă de control invariantă în timp. După modelul nul, am folosit acest cod. Nu sunt sigur dacă acest lucru este corect. PERF85 este variabila dependentă, TIME, TRANS și RECOV sunt variabile independente. Totuși, nu primesc nicio eroare-
step1a & lt-lme (PERF85

1 | ENTITY_CD, FINNL85,
control = lmeControl (opt = "optim"))
în timp ce folosesc (TIME | ses) sau (1 | ses) primesc erori

Acest lucru este foarte util! Mulțumiri!

Vă mulțumim pentru acest site web. Am încercat să vă urmez comenzile (în R), dar nu am primit datele dvs. Vă rugăm, puteți să arătați cum să obțineți datele? Încerc să vă înțeleg gândurile. Vă mulțumesc anticipat, Marcos Salvino

Bună Kristoffer. Cum ar fi potrivirea tendinței pătratice pentru date fără tx? Ar trebui pur și simplu eliminat din ecuație?

(timp + I (timp ^ 2)) +
(timp + I (timp ^ 2) | subiecte),
date = date)

De asemenea, cum se poate accesa rezultatele pentru reprezentarea grafică a efectului temporal asupra graficelor în timp ce o faceți?

Dragă Kristoffer,
Vă mulțumim pentru acest site grozav. Am o întrebare despre modelele parțial imbricate. Ce valoare ar trebui să utilizați pentru variabila de grupare „terapeut” pentru acei subiecți aflați în starea de control (adică pentru acei subiecți care nu sunt cuibăriți în cadrul terapeuților). Am văzut diverse sugestii: subiecții de control sunt toți în grupuri de mărimea 1, subiecții de control sunt toți într-un singur grup mare, utilizați valoarea „none” pentru subiecții de control. Ce ai recomanda?
Mulțumesc anticipat,
Mirjam Moerbeek

Kristoffer Magnusson 2018-10-31

Bună, Mirjam, este o întrebare extraordinară și ceva ce am planificat să clarific în această postare. Atâta timp cât variabila indicator (control = 0) este inclusă în formula efectelor aleatorii, toate efectele aleatoare de nivelul trei vor fi zero în grupul de control, pentru toate sugestiile de codare pe care le menționați. Folosind această parametrizare, experiența mea este că alegerea codificării nu va face nicio diferență practică în estimări (cel puțin atunci când se utilizează lme4). Utilizarea valorii „none” (caracter) va fi echivalentă cu codificarea acesteia ca un cluster mare. Din motive practice, tind să le codez ca fiind într-un cluster mare sau uneori (dacă este o simulare) ca aparținând aceluiași număr de clustere ca și grupul de tratament. Modelul se va potrivi ușor mai rapid în comparație cu utilizarea singletonilor, iar ranef () și coef () vor include doar un rând al treilea nivel pentru grupul de control.

Pentru clarificare, iată un mic exemplu folosind powerlmm

Dragă Kristoffer,
Vă mulțumim pentru răspunsul prompt! Am simulat câteva seturi mari de date pentru diferite specificații ale variabilei terapeut și rezultatele sunt conform răspunsului dvs.
Cele mai bune gânduri,
Mirjam

Bună Kristoffer,
Am o altă întrebare cu privire la centrare. Mă întrebam dacă trebuie să centrez suplimentar timpul (de exemplu, centrarea medie mare) dacă folosesc <0,1,2,2,2> și <0,0,0,1,2> ca cele două perioade de timp? Sau înseamnă asta automat că timpul a fost centrat la al treilea punct de timp, astfel încât acest punct de timp a servit ca zero?
J.

Bună Kristoffer
Acest articol a fost foarte oportun, deoarece sunt în proces de analiză a datelor pentru primul meu studiu de doctorat. Ați putea explica mai departe ce înțelegeți prin „În schema 1, cei doi coeficienți de pantă reprezintă panta reală în perioada respectivă de timp. În timp ce în schema 2 coeficientul pentru timpul 2 reprezintă abaterea de la panta din perioada 1, adică dacă estimarea este 0 atunci rata de schimbare este aceeași în ambele perioade. "

Înțeleg în schema 1, comparați pante create de punctele de timp 0: 2 la 3: 5. Schema 2 este puțin confuză. Spuneți că aici comparați o pantă ipotetică 3: 5 (pe baza a ceea ce s-ar aștepta având în vedere panta 0: 2) cu 3: 5?

De asemenea, mă întrebam dacă puteți descrie cum să codificați trei curbe de creștere (adică datele mele au două discontinuități) folosind ambele scheme pe care le-ați descris mai sus. Am date cu 15 puncte de timp (0:14). La punctele de timp 5: 7 a existat o manipulare experimentală care a creat o deplasare descendentă de la punctul de timp 4 la 5 și apoi o deplasare ascendentă de la punctul 7 la 8.

Majoritatea studiilor pe care le-am analizat pentru exemple au doar o singură discontinuitate sau nu descriu în mod adecvat modul în care și-au codat variabilele.

Bună Kristoffer, lucrez în prezent la un model de creștere pe două niveluri cu două pante separate și foloseam schema de codare 1, care a fost foarte utilă! Ați putea furniza o referință în care a fost introdusă această schemă de codare?
Mulțumiri,
J.

Kristoffer Magnusson 2018-07-17

Bună Johanna, schema de codare este de la Raudenbush & amp Bryk (2001) p 179.

Bună Kristoffer, post excelent. Știți cum să implementați mai mulți membri cu lme4? Grittings

Kristoffer Magnusson 2018-06-24

Mulțumiri! Ultima dată când am verificat montarea unui model de membru multiplu în lme4 a fost nevoie de ceva hacking, totuși asta a fost acum câțiva ani. brms sau MCMCglmm sunt probabil opțiuni mai bune, consultați brms :: mm sau MCMCglmm :: mult.memb

Slobodan Ivanovic 24-06-2018

Bună Kristoffer,
Mă întreb dacă R poate gestiona un model pe mai multe niveluri pe 3 niveluri în care DV este o variabilă de numărare (adică un model GLMM). Știu că acest lucru nu este posibil în SAS în Proc GLIMMIX.
Mulțumiri.
Shamel

Kristoffer Magnusson 15.05.2018

Bună, puteți utiliza lme4 pentru a se potrivi GLMM-urilor cu 3 niveluri, doar înlocuiți „lmer” cu „glmer” și adăugați argumentul „familiei”.

Mulțumesc, Kristoffer. Din câte știu eu, glmer (pachetul lme4) nu ne permite să specificăm o structură pentru matricea reziduală (R). Dacă acest lucru este corect, există vreo modalitate de a modela 3 niveluri de cuibărire utilizând NLME, care are flexibilitate în specificarea matricei R?

Kristoffer Magnusson 15.05.2018

Este corect, lme4 nu acceptă efectele secundare R. Ați putea încerca MASS :: glmmPQL care permite montarea GLMM-urilor cu efecte secundare R folosind nlme sub capotă.

Mulțumesc, 2 întrebări rapide de urmărire:
(1) Când spuneți că lme4 nu acceptă efectele secundare R, înseamnă că poate modela doar o matrice reziduală cu varianțe constante și covarianțe zero (adică o matrice a componentelor varianței)?

(2) GlmmPQL permite montarea modelelor cu 3 niveluri de cuibărire? ? Nu am putut găsi nimic în documentația cu privire la asta.

Bună Kristoffer,
În primul rând vă mulțumesc pentru acest ghid.
Acesta este un ghid foarte util.
Am o întrebare cu privire la modelul pe două niveluri.
De fapt, am date cu două grupuri de tratament cu măsurători repetate. Mărimea totală a eșantionului este de 50, 25 fiecare grup și măsurători repetate luate de 14 ori fiecare individ. Vreau să aplic un model pe două niveluri pe aceste date. Vreau să verific care tratament este mai bun. Vreau să păstrez măsurători repetate ale unei persoane la nivelul unu. Ai putea să mă ajuți pentru această problemă?
Mulțumesc anticipat.

Mă întrebam despre adaptarea parțială a variabilei de timp. Am un set de date în care punctele de timp sunt 1:60 zile și la fiecare 2 sau 3 zile (deci nu 1,2,3 etc, ci 1,3,5,8 etc) și inegale între subiecți. Am încercat să folosesc cel de-al doilea format așa cum îl prezentați aici și apoi să mă potrivesc cu modelul, dar primesc o eroare de grad-defficient în lmer și o eroare de singularitate în lme. Ai idee să rezolvi asta?

Mulțumesc mult pentru acest ghid. Chiar am nevoie de ajutorul tău cu o problemă: trebuie să încadrez un model cu date de serie temporală, ca un model mixt. Am sosiri orare de costume care intră într-o companie. Încerc să se potrivească unui model mixt cu FE astfel ziua săptămânii și ora zilei. Ca ME, încerc să estimez o matrice ar (1) covară pentru o zi (5 ore de la deschidere la închidere, deci o matrice 5x5) și o matrice ar (1) covară între zile (5 zile pe săptămână, deci 5x5 matrice), deci datele mele sunt:

data zilei oră CantCustomers
1/1/2014 1 10 125
1/1/2014 1 11 110
1/1/2014 1 12 180
1/1/2014 1 13 173
1/1/2014 1 14 68
2/1/2014 2 10 114
2/1/2014 2 11 92
.

Modelul meu în R este actual:
y & lt = lme (CantCustomer

1 | data, corelație = corAR (1), date = datosh)

Când verific matricea R este de 5x5. Dar matricea D mi-a dat doar 1 valoare, de varianță. Înțeleg că aceasta este o sigma * Identitate de 5x5. Matricea este apoi rezultatul lui V = Z'DZ + R și, de asemenea, o matrice 5x5.
Cum pot seta matricea R și D pentru a se potrivi matricei de covarianță orare (intra) și zilnice (între) ca un Ar (1)?

Vă mulțumesc foarte mult, orice sfat vă poate ajuta.

Acesta este un conținut atât de bun de blog care ne arată o învățare excelentă. Bine că ai reușit să dai niște termeni valorici despre utilizarea modelelor liniare ierarhice în rezolvarea unor astfel de probleme. Acest lucru ne oferă o învățare ideală.

Vă mulțumim că ați distribuit acest lucru! A devenit cu siguranță una dintre referințele mele obligatorii pentru a face modele longitudinale în R. Am doar o întrebare rapidă, poate fără legătură: deci cum să fac o analiză a seriilor temporale pe mai multe niveluri (N & gt1) în R? Ce pachete pot fi utilizate pentru asta?


Teme și coduri

& lsquoThemes & rsquo sunt caracteristici ale conturilor participanților și rsquo care caracterizează percepții și / sau experiențe particulare pe care cercetătorul le consideră relevante pentru întrebarea de cercetare.

& lsquoCoding & rsquo este procesul de identificare a temelor din conturi și atașarea etichetelor (codurilor) pentru indexarea acestora.

Cercetătorii vor alege, în general, să definească caracteristicile ca teme în care se repetă de mai multe ori în setul de date, în transcrieri și / sau între transcrieri. Cu toate acestea, aceasta nu este o regulă dură și rapidă. Dacă un singur comentariu făcut de un participant este deosebit de util în elucidarea contului lor, poate doriți să creați o temă care să o încapsuleze și să o includeți în șablonul dvs.

Este important să recunoaștem că temele din cercetarea calitativă nu se ascund în date, așteaptă să fie descoperite de cercetător. Mai degrabă, acestea apar din implicarea unui anumit cercetător cu textul, pe măsură ce el sau ea încearcă să abordeze o anumită întrebare de cercetare. Ca atare, acestea sunt instrumente pragmatice care îl ajută pe cercetător să își prezinte datele. Când decideți dacă și cum să definiți teme, țineți cont de această intenție pragmatică, puneți-vă întrebarea și dacă codific textul în acest fel, este posibil să mă ajutați să-mi construiesc înțelegerea datelor? & Rsquo

Pentru o discuție a problemelor filozofice referitoare la relația dintre text, analiză și experiența participantului și rsquos-ului, accesați ce este Analiza șablonului? secțiune.

Pentru o discuție despre cum să judecați calitatea codificării tematice, vizitați secțiunea verificări de calitate și reflexivitate.


ERORI COMUNE LA EFECTUAREA UNEI REVIZUIRE A TABELULUI RETROSPECTIV

1. Eșecul de a crea întrebări de cercetare bine definite, clar articulate

Primul pas în planificarea unui RCR este formularea unei serii de întrebări de cercetare la care să se răspundă pe baza rezultatelor studiului. Întrebările de cercetare ar trebui să fie logice, rezultând din ceea ce se știe sau se crede că este adevărat față de ceea ce este necunoscut și necesită validare [5].Întrebările de cercetare formează structura inițială a RCR și ghidează proiectarea studiului și analiza datelor. Este important să petreceți un timp adecvat cu scripturi și revizuiri cu atenție a întrebărilor de cercetare pentru studiu.

Nu lipsesc sfaturile publicate cu privire la dezvoltarea și rafinarea întrebărilor de cercetare. Am selectat un cadru pentru proiectarea și articularea întrebărilor de cercetare pe care să le prezentăm aici, pe care l-am găsit a fi deosebit de util. Deși nu sunt menționate în altă parte în acest manuscris, recomandăm cititorului Morgan și Harmon [6] ca referință suplimentară în cadrul cadrelor de cercetare corespunzătoare. Cadrul prezentat aici este o tipologie de întrebări de cercetare. Astfel de întrebări se încadrează în general în una din cele trei categorii: întrebări de descriere, întrebări de relație sau întrebări de comparație.

Întrebările despre descriere sunt comune RCR-urilor. Aceste întrebări descriu ce se întâmplă sau ce există [7]. Cercetările privind incidența și prevalența sunt descriptive. De exemplu, am putea formula întrebarea de cercetare, & # x0201c Care este rata de incidență a gripei sezoniere în rândul populației vârstnice din Belgia pentru anul 2009? & # X0201d Răspunsul la această întrebare ar putea fi exprimat în termeni procentuali. Alte exemple ar putea include întrebări care compară caracteristicile și rezultatele pacienților cu pneumonie dobândită în comunitate care au fost internați în Unitatea de Terapie Intensivă (UCI) cu acei pacienți tratați în secție [8] sau caracterizarea tiparelor de recomandare a durerii articulare a șoldului [9]. Rezultatele la întrebările descriptive sunt adesea raportate ca proporții, procente, număr de frecvențe, măsuri ale tendinței centrale (medie, mediană, mod), măsuri ale variabilității (deviație standard, interval) sau diferite diagrame, grafice și tabele.

Întrebările legate de relație se întreabă cum sunt legate fenomenele între ele [10]. De exemplu, ne-am putea pune întrebarea, & # x0201c Care este relația dintre epuizarea profesională și ideea de sinucidere în rândul medicilor rezidenți din nord-estul Statelor Unite? & # X0201d populația de interes și apoi calculați un coeficient de corelație pentru a cuantifica această relație. Alte exemple de acest tip ar putea include examinarea relației dintre nivelurile de boli infecțioase raportate de comunitate și rata defectelor tubului neural [11] sau evaluarea relației dintre utilizarea medicamentelor antipseudomonale și dezvoltarea unei rezistențe la Pseudomonas aeruginosa [12]. Răspunsurile la aceste tipuri de întrebări sunt adesea furnizate sub forma unui coeficient de corelație. Există mulți astfel de coeficienți, iar alegerea corectă a coeficientului este dictată de natura datelor, inclusiv nivelul datelor (nominal, ordinal, interval sau raport) și distribuția subiacentă.

Întrebările de comparație pun întrebări despre diferențele de grup sau subgrup pe o variabilă (sau variabile) de interes. Grupurile discutate în definiția de mai sus reprezintă niveluri ale variabilei independente, în timp ce variabila examinată între grupuri este cunoscută sub numele de variabilă dependentă. Întrebările de comparație sunt adesea folosite în studiile clinice randomizate. Într-un exemplu simplu, un grup de pacienți cu o anumită tulburare sunt repartizați aleatoriu fie unui tratament, fie unui grup de control. Grupul de tratament primește intervenția în timp ce grupul de control nu. La sfârșitul studiului, cele două grupuri sunt comparate pentru a evalua eficacitatea tratamentului. În timp ce întrebările de comparație pot căuta să stabilească relații cauză-efect, acest lucru nu este întotdeauna cazul. Am putea pune întrebarea de cercetare, & # x0201c Există diferențe între bărbați și femei în ceea ce privește satisfacția vieții în urma unei leziuni ale măduvei spinării? Această întrebare se pretează totuși la comparație. Alte exemple ar putea include compararea efectului resuscitării lichide cu albumina sau soluția salină asupra mortalității la pacienții cu terapie intensivă [13] sau compararea a patru diete de slăbire de la aportul scăzut la ridicat de carbohidrați pentru efectele asupra scăderii în greutate [14]. La aceste tipuri de întrebări se răspunde adesea prin compararea statistică a măsurilor de tendință centrală între grupuri.

2. Nerespectarea problemelor de eșantionare a priori

Există două probleme principale care trebuie abordate în ceea ce privește considerațiile de eșantionare: dimensiunea eșantionului și strategia de eșantionare. Un proces matematic numit analiza puterii poate fi folosit pentru a ajuta la determinarea numărului de diagrame necesare pentru un anumit studiu. Puterea se referă la probabilitatea ca un test statistic să respingă ipoteza nulă atunci când ipoteza alternativă este adevărată. Să luăm în considerare un exemplu pentru a ilustra mai clar puterea. Într-un exemplu menționat anterior, am pus o întrebare de cercetare legată de diferențele de gen în satisfacția vieții în urma unei leziuni ale măduvei spinării. Ipoteza nulă este întotdeauna menționată pentru a nu reflecta nicio diferență. În acest exemplu, ipoteza nulă ar stabili că nu s-ar găsi nicio diferență între bărbați și femei la o măsură de satisfacție cu viața. Desigur, cercetătorii sunt deseori interesați să respingă ipoteza nulă în favoarea alternativei (există diferențe semnificative statistic între bărbați și femei în ceea ce privește satisfacția vieții). Este necesară o putere suficientă pentru a detecta această diferență semnificativă statistic între sexe.

Puterea este legată de dimensiunea eșantionului. Studiile cu probe mai mari au o putere mai mare. Pentru cercetătorul care efectuează un RCR, este necesar un număr suficient de înregistrări ale pacienților pentru a obține suficientă putere. Diverse abordări ale efectuării unei analize de putere pot fi găsite în manualele de statistici și în articolele din reviste. Un program software gratuit, descărcabil numit G * Power 3.0 este o alternativă populară și ușor de utilizat la efectuarea analizei de putere. Faul și colab. [15] discutați utilitatea acestui program mai detaliat.

A doua considerație de eșantionare este strategia utilizată pentru obținerea eșantionului de înregistrări ale pacienților. Deși există multe proceduri de eșantionare disponibile cercetătorului, vom menționa aici 3 metode. Poate că cea mai comună strategie utilizată în RCR este eșantionul de comoditate. Folosind această metodă, cercetătorii folosesc informații medicale la dispoziția lor. În timp ce această metodă prezintă limitări în ceea ce privește generalizabilitatea rezultatelor, aceasta este o metodă practică, utilă în special atunci când se tratează cazuri mai rare și mărimi mai mici ale eșantionului. Al doilea tip de metodă de eșantionare, eșantionarea aleatorie, este etalonul aur al acestor tehnici. Elementele din populație sunt selectate la întâmplare, ceea ce înseamnă că fiecare fișă medicală are șanse egale de a fi selectate pentru codificare. Selecția aleatorie contabilizează tendința de eșantionare și permite cercetătorilor să-și generalizeze rezultatele la populația din care a fost extras eșantionul. Trebuie remarcat faptul că, pentru a utiliza în mod eficient eșantionarea aleatorie, cercetătorul trebuie să aibă acces la un număr substanțial de dosare ale pacienților. În cazurile în care eșantionarea aleatorie este fezabilă, vă recomandăm utilizarea acestuia. A treia tehnică de eșantionare este denumită eșantionare sistematică. Utilizând această procedură, cercetătorul selectează fiecare a patra înregistrare medicală pentru codificare. Deși această metodă adoptă o abordare sistematică a eșantionării, nu este cu adevărat aleatorie. La fel ca înainte, această metodă necesită acces la un număr mare de dosare ale pacienților. Pe scurt, în cazurile în care cercetătorii au acces la mai multe situri sau intenționează să studieze o tulburare comună sau o procedură medicală, eșantionarea aleatorie este metoda preferată. În cazurile în care informațiile sunt limitate, un eșantion de comoditate va fi mai practic.

3. Eșecul operaționalizării adecvate a variabilelor în studiu

Operaționalizarea se referă la actul de & # x0201ctraducerea unui construct în manifestarea sa & # x0201d [16]. Acest termen este utilizat pe scară largă în cercetarea științelor sociale. Referindu-ne la exemplul nostru anterior de burnout, am putea adera la o definiție de construct aplicată în mod obișnuit a burnout-ului ca fiind multidimensională pentru a include un sentiment de depersonalizare, realizare personală redusă și epuizare emoțională. Pentru a operaționaliza aceste aspecte ale epuizării, Maslach și colab. [17] a creat Maslach Burnout Inventory, care este cea mai utilizată evaluare a burnout-ului în literatura de cercetare. Întorcându-ne atenția asupra RCR-urilor, operaționalizarea variabilelor are loc prin doi pași. Primul proces care trebuie să aibă loc a priori este identificarea și definirea variabilelor de studiu. În unele cazuri, acest proces poate fi simplu. Clasificarea unei anumite valori de laborator, de exemplu, se va încadra în sau în afara intervalelor normale, iar aceste intervale sunt bine acceptate și bine înțelese într-o comunitate de practică. În alte cazuri, lucrurile sunt mai puțin clare. De exemplu, luați în considerare durerea variabilă. Durerea este o experiență senzorială care are și componente afective. Katz și Melzack [18] și Melzack și Casey [19] discută dimensiunile psihologice senzoriale-discriminative, motivaționale-afective și cognitive-evaluative ale durerii. În plus, luați în considerare calitatea durerii. În unele cazuri, pacienții descriu durerea ca pulsantă, în timp ce alții vorbesc despre senzația de arsură. Prin urmare, este important să ne gândim la modul în care durerea ar trebui să fie operaționalizată pentru un anumit studiu. Al doilea pas, la fel de important, în operaționalizarea unui studiu și a variabilelor # x02019s necesită o revizuire a literaturii pentru a descoperi cum alte studii de cercetare au operaționalizat aceleași variabile în lucrări similare sau relevante. Referindu-ne la exemplul durerii, am putea descoperi că cercetătorii anteriori care studiau durerea au folosit scale de evaluare verbale sau numerice, scale analogice vizuale sau chestionarul McGill Pain pentru a operaționaliza această variabilă. Prin înțelegerea modului în care o variabilă a fost operaționalizată în studiile anterioare, cercetătorii vor putea probabil să adopte o abordare existentă care este bine adaptată pentru a aborda o anumită întrebare de cercetare. Un instrument util care poate fi dezvoltat și inclus în manualul de cercetare este un apendice sau un glosar de definiții ale variabilelor și studii relevante pentru a sprijini utilizarea și definițiile din RCR [2]. Finalizând acești pași, investigatorii RCR pot crește semnificativ fiabilitatea și validitatea variabilelor supuse anchetei [20].

4. Eșecul instruirii și monitorizării abstractorilor de date

Abstractorii de date care analizează și codifică fiecare diagramă joacă un rol important în ceea ce privește calitatea datelor. Codificarea trebuie efectuată cu acuratețe și consecvență, sau validitatea datelor poate fi compromisă. Înainte de orice extragere a datelor, programatorii trebuie să fie instruiți cu atenție. Instruirea ar trebui să includă o analiză atentă a variabilelor, manualul procedural și formularul de abstractizare a datelor. În urma acestei revizuiri, abstractorii de date ar trebui să codeze mai multe înregistrări ale pacienților pentru practică. Aceste elemente codificate trebuie verificate cu atenție de către cercetător pentru a asigura acuratețea. Orice discrepanțe în codare ar trebui revizuite în comun și discutate pentru a clarifica orice problemă. După antrenament, va fi necesară o monitorizare continuă. Acest lucru asigură că abstractorii codifică datele cu precizie și în timp util. În etapele inițiale ale abstractizării, ar putea fi avantajos să programați o întâlnire cu abstractorii de date pentru a discuta sau clarifica orice probleme care ar fi putut apărea în timpul procesului de codificare.

Pe lângă precizie, consistență și actualitate, abstractorii de date trebuie să rămână și obiective. Se recomandă ca abstractorii să rămână orbi la scopul studiului și la întrebările de cercetare pe care RCR încearcă să le abordeze. După cum s-a observat pe bună dreptate de Gearing și colab. [2], & # x0201c Abstractorii orbi față de ipoteză reduc părtinirea recenzorului, în special posibilitatea ca evaluarea lor să fie influențată de cunoașterea celorlalți (de exemplu, anchetatori), îngrijorarea asupra efectelor negative ale rezultatului studiului sau interpretarea abstractizării lor ca fiind prea îngăduitoare. sau dur. & # x0201d

5. Neutilizarea formularelor de abstractizare standardizate

La efectuarea unui RCR, formularul de abstractizare va ajuta la asigurarea unei măsuri de consistență între abstractori, contribuind în același timp la reducerea erorilor în colectarea datelor. Formele de abstractizare pot fi de hârtie sau electronice, ambele având avantaje unice. Cheile oricărui tip de formă de abstractizare sunt de a avea o organizare logică similară în flux cu formatul graficelor originale și simplitatea întrebării / răspunsului pentru diferitele variabile operaționale implicate în studiu [2,20].

Formularele de hârtie pot fi rentabile și mai ușor de utilizat pe mai multe site-uri de codificare. Dacă cercetătorul alege să utilizeze un formular pe hârtie, trebuie furnizate orientări specifice pentru înregistrarea și codificarea datelor sau se oferă un formular de date structurat și preimprimat care nu permite spațiu pentru interpretarea codificatorului colectării datelor. Cu toate acestea, formularele pe hârtie demonstrează un dezavantaj pentru colectarea datelor atunci când sunt luate în considerare scrierea de mână a codificatorului, transcrierea răspunsului și stocarea și întreținerea formularelor [1,2].

Formularele electronice sunt avantajoase atunci când se iau în considerare factorii investigațiilor RCR la scară largă, centralizarea stocării datelor, reducerea erorii de intrare și transcriere și reducerea numărului de pași de evaluare și intrare a datelor [2]. În plus, formularele electronice, create de obicei dintr-un pachet de programe informatice, cum ar fi Microsoft Access, limitează interpretarea coderului și pot fi concepute pentru a permite doar răspunsuri de cod specifice pentru variabila [1,2].

Indiferent de formatul ales pentru formularul de abstractizare, codificatorul (codul) ar trebui să aibă instruire, explicații și recenzii ale răspunsurilor de cod așteptate pentru fiecare variabilă operaționalizată. Metode suplimentare pentru a reduce erorile în codificare includ furnizarea de numere exacte de spații de caractere pentru ca coderul să introducă răspunsul. Aceasta elimină o cantitate de eroare din variabilitatea interpretării și răspunsului coderului la fiecare etapă a procesului de codare [1]. Ar trebui utilizat un test pilot mic pentru a se asigura că toate elementele codificate ale formularului de abstractizare pot fi populate. În unele cazuri, s-ar putea observa că anumite categorii ar trebui combinate din cauza frecvenței raportării. Erorile sau omisiunile pot fi, de asemenea, găsite pe baza utilizării unui test-pilot informal în această fază. (Discutăm mai jos despre necesitatea unui studiu pilot mai substanțial).

6. Eșecul creării unui manual procedural adecvat pentru extragerea datelor

În plus față de formularul de abstractizare, ar trebui creat și compilat un manual de proceduri de abstractizare pentru codificatori pentru a asigura în continuare acuratețea, fiabilitatea și consistența tuturor analizorilor și codificatorilor. Acest manual ar trebui să aibă o explicație clară și detaliată a protocoalelor și pașilor pentru extragerea datelor. Când este posibil, ilustrații sau imagini ale elementelor formularului, datele sau locațiile variabile din dosarul medical și răspunsul acceptabil introdus în formularul de abstractizare. Informații suplimentare, cum ar fi abrevieri de date, interpretări, sinonime și simboluri abreviate, ar trebui incluse în textul manualului atunci când se discută analiza variabilelor și introducerea formularului sau furnizate ca glosar pentru referință în manual [20].

Cât de des este posibil, investigatorul ar trebui să detalieze logica arborelui decizional / stem pentru cât mai multe situații potențiale de codificare care pot fi prevăzute. Dacă apare o decizie de codificare neprevăzută, investigatorul poate alege să actualizeze manualul de procedură pentru a include noua decizie de codificare, astfel încât toți programatorii implicați să poată urma aceleași decizii logice care pot apărea. Această recomandare este utilă în special dacă există mai mulți codificatori sau mai multe site-uri implicate în anchetă. Standardizarea este esențială pentru a se asigura că datele studiului sunt de calitate sonoră.

7. Eșecul dezvoltării explicite a criteriilor de includere și excludere

În plus față de instrucțiunile pentru extragerea datelor, manualul de proceduri și protocolul de cercetare ar trebui să abordeze includerea și excluderea graficelor legate de studiu. În general, odată ce întrebarea de cercetare a fost dezvoltată și protocoalele, inclusiv operaționalizarea variabilelor de studiu, au fost stabilite, eșantionul graficului pacientului poate fi ușor identificat. Cu toate acestea, o inspecție atentă și o analiză atentă a literaturii și a eșantionului de diagrame pot permite apariția unor excluderi. Sugestiile pentru criteriile de excludere includ o lipsă suficientă de variabile înregistrate în grafic, prezența unor comorbidități excesive sau confuzive și / sau prezența unor factori de confuzie care ar degrada suficient validitatea datelor din grafic. Pe de altă parte, o metodologie de studiu mai restrictivă poate solicita îndeplinirea criteriilor specifice subliniate în protocoale și manualul de abstractizare înainte de includerea în RCR. În oricare dintre metodologii, protocoalele trebuie să fie clare, abstractorii trebuie să fie instruiți în protocoalele de incluziune și excludere și o revizuire a diagramelor excluse ar trebui să aibă loc în rândul abstractorilor și anchetatorilor pentru a se asigura că diagramele nu sunt incluse sau excluse în mod inutil de către unul sau mai mulți indivizi.

8. Nerespectarea fiabilității între evaluatori sau intra-evaluatori

Fiabilitățile intra-evaluator și inter-evaluator sunt o estimare statistică calculată, conform căreia codificarea rapoartelor este consecventă în cadrul sau între evaluatori. Fiabilitatea intra-evaluator evaluează diferențele atunci când același abstractor recodează același set de variabile. Fiabilitatea între evaluatori măsoară în mod specific capacitatea a doi sau mai mulți abstractori independenți de a reproduce o codificare identică. Fiabilitatea între evaluatori poate fi, de asemenea, considerată ca o măsură a cantității de eroare dintre codificatorii setului de variabile de date [1].

Fiabilitatea între evaluatori trebuie calculată și măsurată folosind Cohen & # x02019s kappa (& # x003ba), spre deosebire de un calcul al ratei sau al procentului de acord între / printre codificatori. Utilizarea unui calcul al acordului procentual va indica doar acordul codificatorilor în cadrul unor abstracții similare sau identice, în timp ce & # x003ba va evalua gradul de acord dintre / între codificatori în comparație cu acordul total posibil, restricționând în același timp posibilitatea de acord întâmplător [1] ]. Cea mai ușoară metodă pentru calcularea & # x003ba este utilizarea unui site de internet, cum ar fi calculatorul online Kappa, care poate fi găsit la http: //justus.randolph. nume / kappa [21]. Cohen & # x02019s kappa va returna un rezultat în intervalul -1, care demonstrează dezacordul perfect la +1, care demonstrează un acord perfect. Coeficientul minim acceptabil & # x003ba pentru RCR & # x02019s ar trebui să fie +0,6.

Măsurătorile de fiabilitate intra-evaluator sunt comparate utilizând un calcul de corelație intra-clasă (ICC). Pentru a efectua un ICC, un număr predeterminat, randomizat de diagrame este selectat și recodat de către abstractor pentru evaluarea și calcularea codării. Probleme de eroare în ceea ce privește fiabilitatea intra-evaluator apar din cauză că evaluările ulterioare ale coderului și # x02019 au posibilitatea contaminării prin cunoașterea codificării datelor anterioare [1]. ICC este calculat folosind pachete software statistice SPSS disponibile de la IBM la www.ibm.com/software/analytics/spss [22], freeware R disponibil de la http://www.r-project.org [23] și Microsoft Excel , toate având tutoriale online, cum ar fi cele disponibile la http://www.uvm.edu/

dhowell / StatPages / More_ Stuff / icc / icc.html [24], http://aliquote.org/memos/2011/04/ 29 / computing-intraclass-correlation-with-r [25] și http: // www .real-statistics.com / fiabilitate / intraclasă-corelație / [26], respectiv.

9. Eșecul efectuării unui test pilot

Testele pilot, denumite uneori studii pilot, sunt versiuni pe scară mică ale unei investigații de cercetare care nu au dimensiunea eșantionului pentru a calcula complet statisticile sau pentru a răspunde la întrebarea de cercetare, dar sunt efectuate pentru a evalua proiectarea studiului, fezabilitatea acestuia și pentru a evalua metodologia și procedurile anchetă. În plus, testele pilot vor ajuta la determinarea fezabilității extragerii datelor, subliniind frecvența în care lipsesc variabile operaționalizate din evidența pacientului, oferind informații despre procedurile și ratele de recuperare a graficelor unei instituții și # x02019, testarea criteriilor de includere și excludere și evaluarea eșantionării potențiale a datelor. și probleme de fiabilitate.

În general, se recomandă ca testele pilot să cuprindă aproximativ 10% din eșantionul de investigație vizat și să fie selectate printr-un proces randomizat. Aceste recomandări ajută la asigurarea faptului că abstractorii au codificat un număr suficient de înregistrări medicale pentru a se simți confortabil cu procesul și pentru a evalua adecvarea variabilelor și a schemelor de codare. Randomizarea asigură faptul că diagramele codificate sunt reprezentative pentru populația de diagrame pe care evaluatorul probabil o va vedea în timpul fazei de codificare.

10. Nerespectarea confidențialității și a considerațiilor etice

Confidențialitatea și etica în cercetarea medicală este un domeniu foarte serios și foarte reglementat, atât instituțional, cât și prin guvernul federal. Etica și supravegherea tuturor cercetărilor umane au fost codificate în Titlul 45 partea 46 din Codul reglementărilor federale, în special 45CFR46.101 (2009). Pentru a ajuta la supravegherea cercetării, 45CFR stabilește și reglementează formarea comisiilor de revizuire instituțională (IRB), sfera supravegherii cercetării IRB și în ce circumstanțe cercetarea este scutită de aprobarea și supravegherea IRB. Conform 45CFR46.101 (b) (4) (2009):

Cercetări care implică colectarea sau studiul datelor, documentelor, înregistrărilor, specimenelor patologice sau specimenelor de diagnostic existente, dacă aceste surse sunt disponibile publicului sau dacă informațiile sunt înregistrate de investigator în așa fel încât subiecții să nu poată fi identificați, direct sau prin identificatori legat de subiecți [27].

Acest tip de cercetare descris în mod logic include studii RCR, deși este recomandarea noastră ca aprobarea IRB sau validarea excluderii din supravegherea RCR și a protocoalelor sale să fie obținute, deoarece fiecare IRB poate avea o perspectivă unică și o interpretare a sferei sale de supraveghere.

Cealaltă considerație care trebuie luată în considerare în protocoalele RCR este responsabilitatea legală și etică de a adera la legea federală cu privire la informațiile despre sănătatea pacientului. Legea portabilității și responsabilității asigurărilor de sănătate din 1996 (HIPAA) [28] printre numeroasele sale dispoziții este recunoscută cel mai mult pentru stabilirea standardelor privind confidențialitatea informațiilor medicale personale (PMI) prin regula de confidențialitate. Conform Regulii de confidențialitate HIPAA, situată în titlul II, subtitrarea simplificării administrative a legii, tuturor furnizorilor, planurilor și centrelor de interzicere li se interzice utilizarea sau divulgarea informațiilor de sănătate protejate, cu excepția cazului în care este autorizat de un pacient sau atunci când este permis în mod specific prin regulament. Regula se aplică, de asemenea, în mod explicit tuturor formelor de comunicare a informațiilor despre sănătate, inclusiv oral, scris, electronic sau orice alt mijloc [29]. Nu poate fi exagerată importanța păstrării în minte a acestor două coduri etice și juridice atunci când se elaborează și se efectuează un RCR.


YouTube: Implementarea practicilor bazate pe dovezi în corecțiile comunitare (2013)

Acest seminar web oferă câteva strategii practice pentru îmbunătățirea procesului de implementare și obținerea unor rezultate mai bune ale programului. James Bonta descrie eforturile echipei de cercetare de la Public Safety Canada pentru a dezvolta modelul Inițiativei de instruire strategică în supravegherea comunității (STICS) și pașii sistematici pe scară largă întreprinși pentru a asigura implementarea cu succes a programului. STICS se concentrează pe rolul ofițerilor de probațiune și lucrează pentru a îmbunătăți eficacitatea interacțiunilor lor de zi cu zi cu infractorii.


Materiale și metode

Participanți

Acest manuscris descrie o serie de experimente efectuate pe o cohortă generală de 284 de participanți (191 femei, 93 bărbați, vârsta cuprinsă între 18 și 41 de ani). Toți participanții erau sănătoși, auto-raportați ca fiind normosmici și în stare bună de sănătate în momentul experimentului. Niciuna dintre femeile participante nu era gravidă în momentul experimentului (auto-raportare). Participanții erau toți studenți universitari, recrutați prin reclame pe terenul campusului. Consimțământul informat scris și consimțământul publicării au fost obținute de la participanți în conformitate cu standardele etice ale Declarației de la Helsinki (1964). Experimentul a fost aprobat de comitetul instituțional de etică al Universității Bar Ilan (numărul de referință ISU20140804001). Participanții au fost plătiți pentru participarea lor. Pentru a evita învățarea încrucișată, fiecare participant a fost testat folosind o singură condiție, cu excepția experimentelor raportate în Figura 4 - figura supliment 1.

Proiectare experimentală

Amestecurile de miros temporal (TOM) au fost compuse din amestecuri de uleiuri parfumate de portocală (ORG) și scorțișoară (CIN) sau de aromele monomoleculare Citral (CTL) (CAS: 5392-40-5, Sigma-Aldrich) și Dimethyl Trisulfide ( DMTS) (CAS: 3658-80-8, Sigma Aldrich). În ambele cazuri, mirosurile au fost diluate până la intensitatea percepută în mod egal (CTL: 1: 100, ORG: 1: 1, DMTS, 1: 10000, CIN: 1: 1). Compozițiile amestecurilor de uleiuri parfumate au fost analizate utilizând spectrometria de masă prin cromatografie în gaz (GCMS). Tuburile Tenax au fost utilizate pentru prinderea substanțelor volatile, iar acestea au fost supuse GCMS combinat cu eșantionarea dinamică a spațiului capului. Principalii constituenți ai fiecărui ulei în funcție de contribuția lor relativă la amestec au fost după cum urmează. Ulei de scorțișoară: E-cinamaldehidă (CAS 14371-10-9), linalol (CAS 78-70-6), o-cimen (CAS 527-84-4), terpineol (CAS 98-55-5) și acetat de cinamil ( CAS 103-54-8). Ulei portocaliu: limonen (CAS 138-86-3), gardenol (CAS 93-92-5) și linalol (CAS 78-70-9).

Am folosit un olfactometru personalizat pentru diluarea aerului, controlat de computer, pentru a furniza mirosuri în ordine și lungimi de secvență diferite. Stimulii mirosului au durat 200 ms. Intervalul inter-stimul (adică timpul dintre două TOM) a fost setat la 8 s. Următorul proces (de exemplu, următoarea pereche de TOM-uri) a fost prezentat la 23 de secunde după ce participantul și-a prezentat răspunsul (care de obicei dura

2–5 s). Trei tonuri scurte (1 s) au informat participantul despre prezentarea mirosului primit. Participanții au fost supuși mai multor studii de antrenament pentru a practica sincronizarea unei inhalări nazale mai lungi de 1 s, chiar înainte ca mirosurile să fie eliberate. Pentru a simplifica sarcina, participanții au fost instruiți că primul TOM a fost remediat. Participanților li s-au permis trei studii pentru a se familiariza cu cele două TOM-uri și cu configurația experimentală și apoi au efectuat 20 de studii. Respirația nazală a fost înregistrată folosind o canulă nazală atașată la un traductor sensibil la presiune, care a tradus aceste modificări ale presiunii într-un semnal electric printr-o interfață USB (Plotkin și colab., 2010). Semnalul a fost achiziționat și digitalizat la o rată de eșantionare de 1 KHz. Înregistrarea declanșatoarelor de respirație și miros și interfața cu utilizatorul au fost proiectate și realizate într-un mediu LabView (National Instruments).

Livrarea mirosului

Stimulii de miros și aer au fost furnizați printr-un sistem de livrare a mirosurilor, construit la comandă, cu trei porturi. Pentru a preveni efectele încrucișate între cele două orificii de miros (de exemplu, modificări ale presiunii aerului sau contaminarea mirosului), am folosit trei canale complet independente (Figura 1A). Pentru a elibera un miros, aer purificat (grad medical 99,999%, Maxima, Israel) a fost transmis printr-un flacon de sticlă conținând un miros lichid. Selecția mirosului a fost făcută folosind o electrovalvă controlată digital (07V113, AIGNEP) pe fiecare dintre canalele de livrare dedicate. Au fost utilizate supape de reținere unidirecționale pentru a preveni refluirea fluxului de aer odorizat. Debitul de aer a fost setat la 1,8 LPM folosind un regulator de debit de masă (Alicat Scientific). Mirosurile și tubulatura din plastic care livrează mirosuri au fost înlocuite în fiecare zi.

Pentru a preveni contaminarea, participanții erau așezați în fața a trei porturi dedicate pentru mirosuri, unul pentru fiecare dintre mirositori (distanța de la porturile de miros era de

5 cm, Figura 1A). Am folosit o întârziere relativ scurtă (8 s) între primul și al doilea TOM, deoarece testarea preliminară a arătat că întârzierile mai lungi între cele două prezentări ale TOM au scăzut ratele de succes, chiar și atunci când participanților li s-a cerut să discrimineze între două mirosuri foarte diferite. Am verificat că acest ISI scurt a fost adecvat testând capacitatea participanților de a discrimina între cele două perechi de mirosuri (Figura 2). În primul set de experimente (ORG și CIN), primul TOM a fost setat să fie AB și al doilea TOM a fost fie AB, fie BA. În parte din al doilea set de experimente (CTL și DMTS), am schimbat primul TOM în BA. Am modificat acest design pentru a ne asigura că nu există nicio părtinire legată de identitatea primului TOM. Deoarece rezultatele au fost aceleași, am pus în comun datele.

Pentru a ne asigura că prezentarea mirosului se potrivește cu faza de inhalare a ciclului respirator, am instruit participanții să inhaleze pentru o durată de cel puțin 1 s chiar înainte ca mirosul să fie prezentat (folosind un indiciu auditiv înainte de fiecare sosire a mirosului). Testele în care prezentarea mirosului s-a extins în perioada de expirație sau a început prematur înainte de inhalare au fost excluse din analiză (Figura 1F, metode). Întârzierea dintre cele două mirosuri, Δt, a fost setată la ≤600 ms. Nu am testat întârzieri mai lungi, deoarece durata generală a unui TOM trebuia să fie mai scurtă decât o perioadă de inhalare tipică (aproximativ 1-1,5 s) pentru a fi percepută în totalitate și pentru a reduce la minimum posibilitatea discriminării între cele două TOM, realizând că acestea erau compus din două mirosuri consecutive. De fapt, la întârzieri mari (de exemplu, 300 și 600 ms) câțiva participanți au realizat că TOM-urile erau compuse din două mirosuri consecutive. Nu i-am exclus pe acești participanți din analiza noastră pentru a preveni părtinirea.

Măsurători PID

Pentru a estima concentrația de miros, am folosit un mini detector foto-ionizator (miniPID, Aurora Scientific). Amplitudinea răspunsului PID depinde de identitatea mirosului, de concentrația acestuia și de distanța de la intrare. Fiecare miros produce un răspuns diferit, legat de cât de eficient poate fi ionizat mirosul măsurat. Am măsurat răspunsurile PID ale ușii la mirosuri și dinamica lor temporală la diferite întârzieri. Toate TOM-urile au provocat o dinamică de răspuns similară. Răspunsurile PID au variat între aceste întârzieri și ordinea de prezentare a mirosului, reflectând interacțiunile dintre miros și interacțiunile de curgere între conducte. Cu toate acestea, concentrația de miros a constituenților mirosului și a TOM-urilor în trei întârzieri testate a fost foarte similară în cadrul studiilor cu aceeași stare. Astfel, fiecare TOM era de așteptat să obțină același sentiment de miros în toate studiile. Măsurători ale concentrației de miros la plasarea intrării PID

La 5 cm de orificiile de miros (adică, locația nasului participanților) a relevat faptul că ordinea de prezentare a mirosului a fost păstrată, deși concentrația mirosului a fost mai variabilă în cadrul testelor atunci când a fost măsurată la o distanță de 5 cm (Figura 1 - figura supliment 1C ).

Post-procesare și analiză

Semnalul de respirație a fost redus la zero și bazat, astfel încât valorile pozitive să indice inhalare și valorile negative să denote expirație. Un filtru de trecere a benzii de 0,05–100 Hz a fost aplicat pe urmele respiratorii pentru a elimina artefactele de înaltă frecvență și a deriva. Apoi, după normalizarea printr-un scor z, întreaga urmă înregistrată a suferit o segmentare în epoci, fiecare constând dintr-un singur proces.

Pentru a fi siguri că impulsurile de miros au ajuns în sincronie cu perioada de inhalare, am verificat meticulos toate impulsurile de miros care apar în perioada de inhalare. Am marcat durata proporțională a impulsurilor de miros în fiecare TOM sau, cu alte cuvinte, cât din pulsul de miros a fost prezentat concomitent cu inhalarea nazală. Un algoritm automat a atribuit un scor fiecărui proces, în funcție de scorul combinat al tuturor declanșatorilor de miros într-un proces dat. Am aplicat un criteriu strict care a stabilit limita la 1,00 (toate impulsurile de miros au fost prezentate complet în cadrul inhalărilor) pentru a respinge orice încercări care erau discutabile. În cele din urmă, acest proces automat a fost susținut de o inspecție vizuală test cu test. Rezultatele au rămas aceleași atunci când am folosit o limită mai puțin strictă (de exemplu, 0,9) sau când am presupus că compensarea mirosului a fost mai mare decât estimarea obținută din măsurătorile PID (de exemplu, presupunând o compensare a mirosului foarte lungă de 200 ms).

În principala paradigmă experimentală, fiecare sesiune a constat din 20 de încercări. Orice participant cu un număr total de mai puțin de 14 studii valabile (70% din sesiune) a fost exclus din analize suplimentare. Acest lucru a condus la excluderea a 73 de participanți în urma analizei datelor lor de la un test la altul, lăsând în total 284 de participanți. Numărul de studii eliminate în grupul de participanți rămași care au participat la paradigmele TOM a totalizat 162 din 1940 și 223 din 3972 de studii, sau 8,3% și 5,6% din toate evenimentele din experimentele CIN / ORG și CTL / DMTS, respectiv. Rezultatele au fost practic aceleași atunci când am folosit un criteriu mai puțin strict pentru excluderea studiilor.

Așa cum este detaliat mai sus, două TOM-uri au fost prezentate în fiecare proces. Fiecare a fost compus din două impulsuri rapide de miros distanțate de o întârziere predefinită. Stimulii de miros au fost prezentați ulterior unui indiciu auditiv care îi instruia pe participanți să inspire. Cu toate acestea, stimulii nu au fost declanșați pentru a se bloca cu o anumită fază de inhalare nazală și, ca urmare, au fost întâlniți la diferite faze de respirație. Faza respiratorie a fost calculată cu funcția „unghi” a MATLAB aplicată transformatei Hilbert a urmelor respiratorii. Produsul acestui calcul este faza care crește treptat de la –π / 2 la π / 2 pe parcursul fazei inhalatorii a ciclului respirator (a se vedea Figura 2D pentru vizualizare).

Analize statistice

Având în vedere natura alternativă a sarcinii, rezultatul fiecărui proces ar putea fi „corect” sau „incorect”, iar rata de succes la nivel de șansă a fost de 0,50. Prin urmare, o rată de succes semnificativ mai mare decât șansa într-un experiment cu 20 de studii a fost calculată a fi 0,70 (funcție de distribuție cumulativă binomială). În cazurile în care numărul studiilor valide a fost mai mic de 20, acest prag a fost ajustat în consecință, astfel încât a depășit semnificativ șansa la un nivel semnificativ de p & lt0.05. În mod similar, performanța mediană a grupului a fost comparată cu șansa (0,50) utilizând un test de semn pe două fețe. O comparație a performanței grupului între condiții a fost efectuată utilizând o analiză a varianței (ANOVA). Pentru a reduce efectul valorilor aberante asupra rezultatului acestui studiu, ne-am concentrat analiza asupra medianelor de grup. Cu toate acestea, rezultatele au rămas aceleași chiar și atunci când am folosit media grupului (de exemplu, am efectuat un test cu două fețe pe două fețe).

În plus față de testarea standard a datelor în raport cu o ipoteză nulă, am supus datele din fiecare analiză testelor Bayesian cu un eșantion t cu rata de succes ca variabilă dependentă, comparativ cu performanța întâmplătoare (0,50) cu un Cauchy anterior de 0,707 (Bine, 1962) Perspectiva adăugată obținută din această abordare provine din capacitatea sa de a cuantifica dovezile în favoarea a două modele diferite. Statisticile bayesiene sunt avantajoase în evaluarea probabilității relative a ipotezei nule asupra ipotezei experimentale. Acest avantaj devine o necesitate atunci când cineva nu respinge H0 (adică „rezultate nesemnificative”) și trebuie să cuantifice dovezile care să susțină această afirmație (Leech și Morgan, 2002). Prin urmare, am detaliat statisticile noastre Bayesiene alături de fiecare test regulat de semn. Statistica Bayesiană de ieșire utilizată a fost BF10, care descrie un raport de probabilitate și anume probabilitatea sau pur și simplu cât de probabile sunt datele în ambele ipoteze. În interpretarea noastră, am folosit recomandarea standard ca un BF10 între 1 și 3 implică dovezi anecdotice, 3-10 substanțiale și 10-30 dovezi puternice, unde BF10 cuantifică dovezi pentru ipoteza alternativă relativă la ipoteza nulă. Toate analizele statistice bayesiene au fost efectuate în versiunea 0.9.2 JASP (2019). Analizele statistice privind valorile fazei respiratorii au fost efectuate folosind funcțiile implementate în CircStat MATLAB, o cutie de instrumente pentru statistici circulare care sunt analoage testului t regulat sau ANOVA (Berens, 2009).

Analiza similitudinii mirosului

Pentru a estima distanța perceptivă olfactivă între toate mirosurile, am solicitat o cohortă separată (N = 12 pentru ΔT = 300 ms și N = 9 pentru ΔT = 600 ms) pentru a evalua toate cele patru mirosuri utilizate în acest studiu (ORG, CIN, CTL și DMTS ) pe baza a unsprezece descriptori verbali selectați dintr-o listă de descriptori folosiți în mod obișnuit (Dravnieks, 1985). Pentru a calcula similitudinea mirosului, am proiectat apoi evaluările participanților într-un spațiu bidimensional folosind analiza componentelor principale (PCA), o metodă de reducere a dimensionalității obișnuită în cercetarea olfactivă (Haddad și colab., 2010 Khan și colab., 2007). Așa cum era de așteptat, mirosurile de ORG și CIN au cuprins o zonă care se suprapune în acest spațiu perceptual, în timp ce CTL și DMTS au fost semnificativ divergente, cu CTL mai asemănătoare cu ORG / CIN (Figura 2 - figura suplimentului 1A). Am cuantificat similitudinea calculând distanța medie euclidiană între evaluările pentru fiecare miros. Distanța perceptivă dintre CTL și DMTS a fost semnificativ mai mare decât distanța dintre ORG și CIN (CTL / DMTS = 5,52 ± 1,12 CIN / ORG = 4,18 ± 1,25, asociat t test: t (110) = 5,95, p = 3,1E – 8, Cohen’s d = 1,12, Figura 2 - figura supliment 1C). Mai mult, această distanță perceptivă a fost susținută de un algoritm predictiv care permite estimarea similarității perceptive din structura moleculară (Snitz și colab., 2013). Distanța dintre ORG și CIN a fost de 0,0189 radiani, dar distanța dintre CIT și DMTS a fost de 1,0846 radiani. Cu alte cuvinte, discriminarea între TOM-uri compuse din citral și DMTS era de așteptat să fie un ordin de mărime mai ușor decât discriminarea între ORG și CIN. În sfârșit, ca și în cazul TOM-urilor anterioare, am verificat că aceste două mirosuri aveau intensități similare (CTL = 7,37 ± 1,19, DMTS = 7,12 ± 0,99, test t asociat, t (7) = −0,84, Cohen d = 0,23, p = 0,43, N = 8).

Analiza fazei TOM

Am calculat fazele de respirație ale celor două TOM-uri pentru încercări corecte și incorecte. Fazele de respirație pentru primul și al doilea TOM au fost corelate, atât pentru studii corecte, cât și incorecte (corect: corelație circulară r = 0,67, p = 1,33E-8, ​​N = 100 incorect: r = 0,549, p = 1,02E-5, N = 84). Pante de linie de regresie au fost apropiate de una (corectă: a = 0,942, incorectă: a = 0,859), indicând faptul că participanții au avut tendința de a întâlni cele două TOM-uri la faze de respirație similare (Figura 2 - figura supliment 1A-B).Mai mult, compararea diferențelor dintre fazele de respirație ale TOM-urilor (de exemplu, TOM1 - TOM2) în studiile corecte și incorecte a arătat în continuare că diferențele de fază din studiile corecte și incorecte nu au fost semnificativ diferite (test non-parametric multi-eșantion pentru mediane egale , Testul Kruskal-Wallis pentru date circulare: mediană comună a populației = -0,478 rad, KW (P) = 1,402, p = 0,236 Figura 2 - figura supliment 1C-D). În cele din urmă, o adaptare a testului Kolmogorov-Smirnoff pentru date circulare (testul Kuiper) efectuată iterativ de 10.000 de ori pe datele de fază a sugerat o valoare p medie de 0,985, cu o statistică medie k de 480,15 ± 126,4 cu alte cuvinte, distribuțiile de fază erau foarte asemănătoare.

Percepția olfactivă a TOM-urilor

Odorantul și TOM-urile au fost evaluate utilizând un set de unsprezece descriptori verbali (plăcut, fructat, comestibil, fierbinte, chimic, medicinal, fumat, alcoolic, atractiv, pământesc și sulfuros) pe o scară de la 0 la 10 (unde 0 corespundea la „deloc” și 10 corespundeau „foarte mult”). Trebuie remarcat faptul că în sesiunile de evaluare care implică TOM-uri, acestea au fost întotdeauna evaluate înainte de mirosurile monomoleculare pentru a preveni părtinirea percepției amestecurilor, dat fiind că componentele lor izolate nu au fost încă prezentate separat. Participanții ar putea suferi mai multe runde mirositoare ale aceluiași miros înainte de evaluare și s-a impus un interval inter-stimul de 23 s între oricare două prezentări de miros. Datele pentru doi descriptori ai unui singur participant au fost corupte și au fost înlocuite cu media grupului pentru acel scor. Înainte de proiecția în spațiul principal al componentelor, evaluările descriptorului au fost normalizate folosind scorul Z.


Obiective de invatare

  • Definiți și notați diferențele dintre următoarele forme de memorie: memoria de lucru, memoria episodică, memoria semantică, memoria colectivă.
  • Descrieți cele trei etape ale procesului de învățare și amintire.
  • Descrieți strategiile care pot fi utilizate pentru a îmbunătăți învățarea originală sau codificarea informațiilor.
  • Descrieți strategiile care pot îmbunătăți procesul de recuperare.
  • Descrieți de ce dispozitivul mnemonic clasic, metoda loci, funcționează atât de bine.

Diferența dintre NTSC, PAL și SECAM

În primele zile ale televiziunii, au apărut o serie de standarde care guvernează modul în care informațiile trebuie transmise de la studio, la casele telespectatorilor. Trei au ieșit în cele din urmă NTSC, PAL și SECAM. Există o serie de diferențe între NTSC, PAL și SECAM. Să începem cu ratele de reîmprospătare. NTSC utilizează o rată de reîmprospătare de 60Hz, în timp ce PAL și SECAM utilizează ambele o rată de reîmprospătare de 50Hz. Rata de reîmprospătare este de câte ori se schimbă imaginea de pe ecran pentru a simula iluzia de mișcare. NTSC are astfel o mișcare mai fluidă din cauza celor încă 10 cadre pe secundă.

În consecință, NTSC folosește doar 525, doar 486 dintre ele fiind vizibile. Restul sunt utilizate ca mecanisme de control pentru sincronizare și retragere verticală. PAL și SECAM au ambele o rezoluție mai mare prin utilizarea a încă 100 de linii pe cadru. Din cele 625 de linii PAL și SECAM, 576 sunt vizibile, iar restul sunt utilizate și pentru control.

Cel mai mare dezavantaj al NTSC este incapacitatea sa de a corecta automat culorile de pe ecran. Astfel, are nevoie de un control al nuanței pe care un utilizator trebuie să îl regleze manual. Văzând problema, producătorii PAL și SECAM au folosit inversarea fazelor pentru a corecta automat culoarea și a elimina necesitatea unui control al nuanței.

Nu numai PAL și SECAM au similitudini, deoarece PAL pur și simplu a încercat să se îmbunătățească pe NTSC, în timp ce SECAM a schimbat unele dintre abordările utilizate de NTSC, una dintre acestea este utilizarea QAM. QAM înseamnă Quadrature Amplitude Modulation și este tehnica utilizată atât de NTSC, cât și de PAL în modularea crominației. SECAM nu a folosit QAM, optând în schimb să utilizeze Modulația de frecvență sau FM. Acest lucru conferă SECAM un semnal superior pe distanțe mai mari, dar o diafragmă crescută între luminanță și crominanță.

O altă zonă în care SECAM este diferită atât de PAL, cât și de NTSC este transmiterea albastru și roșu. Cu NTSC și PAL, atât albastru cât și roșu sunt difuzate simultan. Cu SECAM, acestea sunt trimise alternativ. Modul alternativ de trimitere a culorilor în SECAM elimină artefactele de culoare care sunt prezente în NTSC și PAL, dar reduce la jumătate rezoluția culorii.

1. NTSC utilizează o rată de reîmprospătare de 60Hz în timp ce PAL și SECAM utilizează 50Hz
2. NTSC are 525 de linii, în timp ce PAL și SECAM folosesc 625 de linii
3. NTSC necesită un control al nuanței, în timp ce PAL și SECAM nu
4. NTSC și PAL folosesc QAM în timp ce SECAM utilizează FM
5. NTSC și PAL trimit împreună culorile roșu și albastru, în timp ce SECAM le trimite alternativ


(Webmentions trimise înainte de 2021 din păcate nu vor apărea aici.)

Ce carte sau PDF ați recomanda pentru a avea detalii extrem de matematice despre analiza longitudinală (toți pașii de dovezi date). Oricare ar fi nivelul, elementele de bază sau avansate? THX

Aceasta este o postare foarte utilă, pe care știu că ați făcut-o cu ceva timp în urmă. Mă întrebam dacă ați dat peste o situație în care trebuia să impuneți o structură asupra corelației efectelor aleatorii (a celui de-al doilea nivel al unui model cu 2 niveluri). În cazul meu, am perioade de măsurare (iar indivizii sunt măsurați o singură dată. Există un efect specific cluster în fiecare perioadă (U_t, t în (0,1,2,3,4)), iar aceste efecte specifice cluster sunt corelate în special, corelațiile se degradează în timp (AR1). Nu cred că lme4 sau nlme pot face acest lucru, dar m-am gândit că mă veți corecta dacă greșesc.

Vă mulțumim pentru un site atât de grozav. Am înțeles cele trei ecuații de nivel datorită acestui site web. Lucrez la date educaționale: model de creștere discontinuă pe trei niveluri. Am o problemă în cod folosind variabile de control. ses (statutul socio-economic), lcsize (dimensiunea clasei) sunt variabile de control ale variantelor de timp, iar demonstrația (demografică, cum ar fi urbană / rurală ca 0,1) este variabilă de control invariantă în timp. După modelul nul, am folosit acest cod. Nu sunt sigur dacă acest lucru este corect. PERF85 este variabila dependentă, TIME, TRANS și RECOV sunt variabile independente. Totuși, nu primesc nicio eroare-
step1a & lt-lme (PERF85

1 | ENTITY_CD, FINNL85,
control = lmeControl (opt = "optim"))
în timp ce folosesc (TIME | ses) sau (1 | ses) primesc erori

Acest lucru este foarte util! Mulțumiri!

Vă mulțumim pentru acest site web. Am încercat să vă urmez comenzile (în R), dar nu am primit datele dvs. Vă rugăm, puteți să arătați cum să obțineți datele? Încerc să vă înțeleg gândurile. Vă mulțumesc anticipat, Marcos Salvino

Bună Kristoffer. Cum ar fi potrivirea tendinței pătratice pentru date fără tx? Ar trebui pur și simplu eliminat din ecuație?

(timp + I (timp ^ 2)) +
(timp + I (timp ^ 2) | subiecte),
date = date)

De asemenea, cum se poate accesa rezultatele pentru reprezentarea grafică a efectului temporal asupra graficelor în timp ce o faceți?

Dragă Kristoffer,
Vă mulțumim pentru acest site grozav. Am o întrebare despre modelele parțial imbricate. Ce valoare ar trebui să utilizați pentru variabila de grupare „terapeut” pentru acei subiecți aflați în starea de control (adică pentru acei subiecți care nu sunt cuibăriți în cadrul terapeuților). Am văzut diverse sugestii: subiecții de control sunt toți în grupuri de mărimea 1, subiecții de control sunt toți într-un singur grup mare, utilizați valoarea „none” pentru subiecții de control. Ce ai recomanda?
Mulțumesc anticipat,
Mirjam Moerbeek

Kristoffer Magnusson 2018-10-31

Bună, Mirjam, este o întrebare extraordinară și ceva ce am planificat să clarific în această postare. Atâta timp cât variabila indicator (control = 0) este inclusă în formula efectelor aleatorii, toate efectele aleatoare de nivelul trei vor fi zero în grupul de control, pentru toate sugestiile de codare pe care le menționați. Folosind această parametrizare, experiența mea este că alegerea codificării nu va face nicio diferență practică în estimări (cel puțin atunci când se utilizează lme4). Utilizarea valorii „none” (caracter) va fi echivalentă cu codificarea acesteia ca un cluster mare. Din motive practice, tind să le codez ca fiind într-un cluster mare sau uneori (dacă este o simulare) ca aparținând aceluiași număr de clustere ca și grupul de tratament. Modelul se va potrivi ușor mai rapid în comparație cu utilizarea singletonilor, iar ranef () și coef () vor include doar un rând al treilea nivel pentru grupul de control.

Pentru clarificare, iată un mic exemplu folosind powerlmm

Dragă Kristoffer,
Vă mulțumim pentru răspunsul prompt! Am simulat câteva seturi mari de date pentru diferite specificații ale variabilei terapeut și rezultatele sunt conform răspunsului dvs.
Cele mai bune gânduri,
Mirjam

Bună Kristoffer,
Am o altă întrebare cu privire la centrare. Mă întrebam dacă trebuie să centrez suplimentar timpul (de exemplu, centrarea medie mare) dacă folosesc <0,1,2,2,2> și <0,0,0,1,2> ca cele două perioade de timp? Sau înseamnă asta automat că timpul a fost centrat la al treilea punct de timp, astfel încât acest punct de timp a servit ca zero?
J.

Bună Kristoffer
Acest articol a fost foarte oportun, deoarece sunt în proces de analiză a datelor pentru primul meu studiu de doctorat. Ați putea explica mai departe ce înțelegeți prin „În schema 1, cei doi coeficienți de pantă reprezintă panta reală în perioada respectivă de timp. În timp ce în schema 2 coeficientul pentru timpul 2 reprezintă abaterea de la panta din perioada 1, adică dacă estimarea este 0 atunci rata de schimbare este aceeași în ambele perioade. "

Înțeleg în schema 1, comparați pante create de punctele de timp 0: 2 la 3: 5. Schema 2 este puțin confuză. Spuneți că aici comparați o pantă ipotetică 3: 5 (pe baza a ceea ce s-ar aștepta având în vedere panta 0: 2) cu 3: 5?

De asemenea, mă întrebam dacă puteți descrie cum să codificați trei curbe de creștere (adică datele mele au două discontinuități) folosind ambele scheme pe care le-ați descris mai sus. Am date cu 15 puncte de timp (0:14). La punctele de timp 5: 7 a existat o manipulare experimentală care a creat o deplasare descendentă de la punctul de timp 4 la 5 și apoi o deplasare ascendentă de la punctul 7 la 8.

Majoritatea studiilor pe care le-am analizat pentru exemple au doar o singură discontinuitate sau nu descriu în mod adecvat modul în care și-au codat variabilele.

Bună Kristoffer, lucrez în prezent la un model de creștere pe două niveluri cu două pante separate și foloseam schema de codare 1, care a fost foarte utilă! Ați putea furniza o referință în care a fost introdusă această schemă de codare?
Mulțumiri,
J.

Kristoffer Magnusson 2018-07-17

Bună Johanna, schema de codare este de la Raudenbush & amp Bryk (2001) p 179.

Bună Kristoffer, post excelent. Știți cum să implementați mai mulți membri cu lme4? Grittings

Kristoffer Magnusson 2018-06-24

Mulțumiri! Ultima dată când am verificat montarea unui model de membru multiplu în lme4 a fost nevoie de ceva hacking, totuși asta a fost acum câțiva ani. brms sau MCMCglmm sunt probabil opțiuni mai bune, consultați brms :: mm sau MCMCglmm :: mult.memb

Slobodan Ivanovic 24-06-2018

Bună Kristoffer,
Mă întreb dacă R poate gestiona un model pe mai multe niveluri pe 3 niveluri în care DV este o variabilă de numărare (adică un model GLMM). Știu că acest lucru nu este posibil în SAS în Proc GLIMMIX.
Mulțumiri.
Shamel

Kristoffer Magnusson 15.05.2018

Bună, puteți utiliza lme4 pentru a se potrivi GLMM-urilor cu 3 niveluri, doar înlocuiți „lmer” cu „glmer” și adăugați argumentul „familiei”.

Mulțumesc, Kristoffer. Din câte știu eu, glmer (pachetul lme4) nu ne permite să specificăm o structură pentru matricea reziduală (R). Dacă acest lucru este corect, există vreo modalitate de a modela 3 niveluri de cuibărire utilizând NLME, care are flexibilitate în specificarea matricei R?

Kristoffer Magnusson 15.05.2018

Este corect, lme4 nu acceptă efectele secundare R. Ați putea încerca MASS :: glmmPQL care permite montarea GLMM-urilor cu efecte secundare R folosind nlme sub capotă.

Mulțumesc, 2 întrebări rapide de urmărire:
(1) Când spuneți că lme4 nu acceptă efectele secundare R, înseamnă că poate modela doar o matrice reziduală cu varianțe constante și covarianțe zero (adică o matrice a componentelor varianței)?

(2) GlmmPQL permite montarea modelelor cu 3 niveluri de cuibărire? ? Nu am putut găsi nimic în documentația cu privire la asta.

Bună Kristoffer,
În primul rând vă mulțumesc pentru acest ghid.
Acesta este un ghid foarte util.
Am o întrebare cu privire la modelul pe două niveluri.
De fapt, am date cu două grupuri de tratament cu măsurători repetate. Mărimea totală a eșantionului este de 50, 25 fiecare grup și măsurători repetate luate de 14 ori fiecare individ. Vreau să aplic un model pe două niveluri pe aceste date. Vreau să verific care tratament este mai bun. Vreau să păstrez măsurători repetate ale unei persoane la nivelul unu. Ai putea să mă ajuți pentru această problemă?
Mulțumesc anticipat.

Mă întrebam despre adaptarea parțială a variabilei de timp. Am un set de date în care punctele de timp sunt 1:60 zile și la fiecare 2 sau 3 zile (deci nu 1,2,3 etc, ci 1,3,5,8 etc) și inegale între subiecți. Am încercat să folosesc cel de-al doilea format așa cum îl prezentați aici și apoi să mă potrivesc cu modelul, dar primesc o eroare de grad-defficient în lmer și o eroare de singularitate în lme. Ai idee să rezolvi asta?

Mulțumesc mult pentru acest ghid. Chiar am nevoie de ajutorul tău cu o problemă: trebuie să încadrez un model cu date de serie temporală, ca un model mixt. Am sosiri orare de costume care intră într-o companie. Încerc să se potrivească unui model mixt cu FE astfel ziua săptămânii și ora zilei. Ca ME, încerc să estimez o matrice ar (1) covară pentru o zi (5 ore de la deschidere la închidere, deci o matrice 5x5) și o matrice ar (1) covară între zile (5 zile pe săptămână, deci 5x5 matrice), deci datele mele sunt:

data zilei oră CantCustomers
1/1/2014 1 10 125
1/1/2014 1 11 110
1/1/2014 1 12 180
1/1/2014 1 13 173
1/1/2014 1 14 68
2/1/2014 2 10 114
2/1/2014 2 11 92
.

Modelul meu în R este actual:
y & lt = lme (CantCustomer

1 | data, corelație = corAR (1), date = datosh)

Când verific matricea R este de 5x5. Dar matricea D mi-a dat doar 1 valoare, de varianță. Înțeleg că aceasta este o sigma * Identitate de 5x5. Matricea este apoi rezultatul lui V = Z'DZ + R și, de asemenea, o matrice 5x5.
Cum pot seta matricea R și D pentru a se potrivi matricei de covarianță orare (intra) și zilnice (între) ca un Ar (1)?

Vă mulțumesc foarte mult, orice sfat vă poate ajuta.

Acesta este un conținut atât de bun de blog care ne arată o învățare excelentă. Bine că ai reușit să dai niște termeni valorici despre utilizarea modelelor liniare ierarhice în rezolvarea unor astfel de probleme. Acest lucru ne oferă o învățare ideală.

Vă mulțumim că ați distribuit acest lucru! A devenit cu siguranță una dintre referințele mele obligatorii pentru a face modele longitudinale în R. Am doar o întrebare rapidă, poate fără legătură: deci cum să fac o analiză a seriilor temporale pe mai multe niveluri (N & gt1) în R? Ce pachete pot fi utilizate pentru asta?


ERORI COMUNE LA EFECTUAREA UNEI REVIZUIRE A TABELULUI RETROSPECTIV

1. Eșecul de a crea întrebări de cercetare bine definite, clar articulate

Primul pas în planificarea unui RCR este formularea unei serii de întrebări de cercetare la care să se răspundă pe baza rezultatelor studiului. Întrebările de cercetare ar trebui să fie logice, rezultând din ceea ce se știe sau se crede că este adevărat față de ceea ce este necunoscut și necesită validare [5]. Întrebările de cercetare formează structura inițială a RCR și ghidează proiectarea studiului și analiza datelor. Este important să petreceți un timp adecvat cu scripturi și revizuiri cu atenție a întrebărilor de cercetare pentru studiu.

Nu lipsesc sfaturile publicate cu privire la dezvoltarea și rafinarea întrebărilor de cercetare. Am selectat un cadru pentru proiectarea și articularea întrebărilor de cercetare pe care să le prezentăm aici, pe care l-am găsit a fi deosebit de util. Deși nu sunt menționate în altă parte în acest manuscris, recomandăm cititorului Morgan și Harmon [6] ca referință suplimentară în cadrul cadrelor de cercetare corespunzătoare. Cadrul prezentat aici este o tipologie de întrebări de cercetare. Astfel de întrebări se încadrează în general în una din cele trei categorii: întrebări de descriere, întrebări de relație sau întrebări de comparație.

Întrebările despre descriere sunt comune RCR-urilor. Aceste întrebări descriu ce se întâmplă sau ce există [7]. Cercetările privind incidența și prevalența sunt descriptive. De exemplu, am putea formula întrebarea de cercetare, & # x0201c Care este rata de incidență a gripei sezoniere în rândul populației vârstnice din Belgia pentru anul 2009? & # X0201d Răspunsul la această întrebare ar putea fi exprimat în termeni procentuali. Alte exemple ar putea include întrebări care compară caracteristicile și rezultatele pacienților cu pneumonie dobândită în comunitate care au fost internați în Unitatea de Terapie Intensivă (UCI) cu acei pacienți tratați în secție [8] sau caracterizarea tiparelor de recomandare a durerii articulare a șoldului [9]. Rezultatele la întrebările descriptive sunt adesea raportate ca proporții, procente, număr de frecvențe, măsuri ale tendinței centrale (medie, mediană, mod), măsuri ale variabilității (deviație standard, interval) sau diferite diagrame, grafice și tabele.

Întrebările legate de relație se întreabă cum sunt legate fenomenele între ele [10]. De exemplu, ne-am putea pune întrebarea, & # x0201c Care este relația dintre epuizarea profesională și ideea de sinucidere în rândul medicilor rezidenți din nord-estul Statelor Unite? & # X0201d populația de interes și apoi calculați un coeficient de corelație pentru a cuantifica această relație. Alte exemple de acest tip ar putea include examinarea relației dintre nivelurile de boli infecțioase raportate de comunitate și rata defectelor tubului neural [11] sau evaluarea relației dintre utilizarea medicamentelor antipseudomonale și dezvoltarea unei rezistențe la Pseudomonas aeruginosa [12]. Răspunsurile la aceste tipuri de întrebări sunt adesea furnizate sub forma unui coeficient de corelație. Există mulți astfel de coeficienți, iar alegerea corectă a coeficientului este dictată de natura datelor, inclusiv nivelul datelor (nominal, ordinal, interval sau raport) și distribuția subiacentă.

Întrebările de comparație pun întrebări despre diferențele de grup sau subgrup pe o variabilă (sau variabile) de interes. Grupurile discutate în definiția de mai sus reprezintă niveluri ale variabilei independente, în timp ce variabila examinată între grupuri este cunoscută sub numele de variabilă dependentă. Întrebările de comparație sunt adesea folosite în studiile clinice randomizate. Într-un exemplu simplu, un grup de pacienți cu o anumită tulburare sunt repartizați aleatoriu fie unui tratament, fie unui grup de control. Grupul de tratament primește intervenția în timp ce grupul de control nu. La sfârșitul studiului, cele două grupuri sunt comparate pentru a evalua eficacitatea tratamentului. În timp ce întrebările de comparație pot căuta să stabilească relații cauză-efect, acest lucru nu este întotdeauna cazul. Am putea pune întrebarea de cercetare, & # x0201c Există diferențe între bărbați și femei în ceea ce privește satisfacția vieții în urma unei leziuni ale măduvei spinării? Această întrebare se pretează totuși la comparație. Alte exemple ar putea include compararea efectului resuscitării lichide cu albumina sau soluția salină asupra mortalității la pacienții cu terapie intensivă [13] sau compararea a patru diete de slăbire de la aportul scăzut la ridicat de carbohidrați pentru efectele asupra scăderii în greutate [14]. La aceste tipuri de întrebări se răspunde adesea prin compararea statistică a măsurilor de tendință centrală între grupuri.

2. Nerespectarea problemelor de eșantionare a priori

Există două probleme principale care trebuie abordate în ceea ce privește considerațiile de eșantionare: dimensiunea eșantionului și strategia de eșantionare. Un proces matematic numit analiza puterii poate fi folosit pentru a ajuta la determinarea numărului de diagrame necesare pentru un anumit studiu. Puterea se referă la probabilitatea ca un test statistic să respingă ipoteza nulă atunci când ipoteza alternativă este adevărată. Să luăm în considerare un exemplu pentru a ilustra mai clar puterea. Într-un exemplu menționat anterior, am pus o întrebare de cercetare legată de diferențele de gen în satisfacția vieții în urma unei leziuni ale măduvei spinării. Ipoteza nulă este întotdeauna menționată pentru a nu reflecta nicio diferență. În acest exemplu, ipoteza nulă ar stabili că nu s-ar găsi nicio diferență între bărbați și femei la o măsură de satisfacție cu viața. Desigur, cercetătorii sunt deseori interesați să respingă ipoteza nulă în favoarea alternativei (există diferențe semnificative statistic între bărbați și femei în ceea ce privește satisfacția vieții). Este necesară o putere suficientă pentru a detecta această diferență semnificativă statistic între sexe.

Puterea este legată de dimensiunea eșantionului. Studiile cu probe mai mari au o putere mai mare. Pentru cercetătorul care efectuează un RCR, este necesar un număr suficient de înregistrări ale pacienților pentru a obține suficientă putere. Diverse abordări ale efectuării unei analize de putere pot fi găsite în manualele de statistici și în articolele din reviste. Un program software gratuit, descărcabil numit G * Power 3.0 este o alternativă populară și ușor de utilizat la efectuarea analizei de putere. Faul și colab. [15] discutați utilitatea acestui program mai detaliat.

A doua considerație de eșantionare este strategia utilizată pentru obținerea eșantionului de înregistrări ale pacienților. Deși există multe proceduri de eșantionare disponibile cercetătorului, vom menționa aici 3 metode. Poate că cea mai comună strategie utilizată în RCR este eșantionul de comoditate. Folosind această metodă, cercetătorii folosesc informații medicale la dispoziția lor. În timp ce această metodă prezintă limitări în ceea ce privește generalizabilitatea rezultatelor, aceasta este o metodă practică, utilă în special atunci când se tratează cazuri mai rare și mărimi mai mici ale eșantionului. Al doilea tip de metodă de eșantionare, eșantionarea aleatorie, este etalonul aur al acestor tehnici. Elementele din populație sunt selectate la întâmplare, ceea ce înseamnă că fiecare fișă medicală are șanse egale de a fi selectate pentru codificare. Selecția aleatorie contabilizează tendința de eșantionare și permite cercetătorilor să-și generalizeze rezultatele la populația din care a fost extras eșantionul. Trebuie remarcat faptul că, pentru a utiliza în mod eficient eșantionarea aleatorie, cercetătorul trebuie să aibă acces la un număr substanțial de dosare ale pacienților. În cazurile în care eșantionarea aleatorie este fezabilă, vă recomandăm utilizarea acestuia. A treia tehnică de eșantionare este denumită eșantionare sistematică. Utilizând această procedură, cercetătorul selectează fiecare a patra înregistrare medicală pentru codificare. Deși această metodă adoptă o abordare sistematică a eșantionării, nu este cu adevărat aleatorie. La fel ca înainte, această metodă necesită acces la un număr mare de dosare ale pacienților. Pe scurt, în cazurile în care cercetătorii au acces la mai multe situri sau intenționează să studieze o tulburare comună sau o procedură medicală, eșantionarea aleatorie este metoda preferată. În cazurile în care informațiile sunt limitate, un eșantion de comoditate va fi mai practic.

3. Eșecul operaționalizării adecvate a variabilelor în studiu

Operaționalizarea se referă la actul de & # x0201ctraducerea unui construct în manifestarea sa & # x0201d [16]. Acest termen este utilizat pe scară largă în cercetarea științelor sociale. Referindu-ne la exemplul nostru anterior de burnout, am putea adera la o definiție de construct aplicată în mod obișnuit a burnout-ului ca fiind multidimensională pentru a include un sentiment de depersonalizare, realizare personală redusă și epuizare emoțională. Pentru a operaționaliza aceste aspecte ale epuizării, Maslach și colab. [17] a creat Maslach Burnout Inventory, care este cea mai utilizată evaluare a burnout-ului în literatura de cercetare. Întorcându-ne atenția asupra RCR-urilor, operaționalizarea variabilelor are loc prin doi pași. Primul proces care trebuie să aibă loc a priori este identificarea și definirea variabilelor de studiu. În unele cazuri, acest proces poate fi simplu. Clasificarea unei anumite valori de laborator, de exemplu, se va încadra în sau în afara intervalelor normale, iar aceste intervale sunt bine acceptate și bine înțelese într-o comunitate de practică. În alte cazuri, lucrurile sunt mai puțin clare. De exemplu, luați în considerare durerea variabilă. Durerea este o experiență senzorială care are și componente afective. Katz și Melzack [18] și Melzack și Casey [19] discută dimensiunile psihologice senzoriale-discriminative, motivaționale-afective și cognitive-evaluative ale durerii. În plus, luați în considerare calitatea durerii. În unele cazuri, pacienții descriu durerea ca pulsantă, în timp ce alții vorbesc despre senzația de arsură. Prin urmare, este important să ne gândim la modul în care durerea ar trebui să fie operaționalizată pentru un anumit studiu. Al doilea pas, la fel de important, în operaționalizarea unui studiu și a variabilelor # x02019s necesită o revizuire a literaturii pentru a descoperi cum alte studii de cercetare au operaționalizat aceleași variabile în lucrări similare sau relevante. Referindu-ne la exemplul durerii, am putea descoperi că cercetătorii anteriori care studiau durerea au folosit scale de evaluare verbale sau numerice, scale analogice vizuale sau chestionarul McGill Pain pentru a operaționaliza această variabilă. Prin înțelegerea modului în care o variabilă a fost operaționalizată în studiile anterioare, cercetătorii vor putea probabil să adopte o abordare existentă care este bine adaptată pentru a aborda o anumită întrebare de cercetare. Un instrument util care poate fi dezvoltat și inclus în manualul de cercetare este un apendice sau un glosar de definiții ale variabilelor și studii relevante pentru a sprijini utilizarea și definițiile din RCR [2]. Finalizând acești pași, investigatorii RCR pot crește semnificativ fiabilitatea și validitatea variabilelor supuse anchetei [20].

4. Eșecul instruirii și monitorizării abstractorilor de date

Abstractorii de date care analizează și codifică fiecare diagramă joacă un rol important în ceea ce privește calitatea datelor. Codificarea trebuie efectuată cu acuratețe și consecvență, sau validitatea datelor poate fi compromisă. Înainte de orice extragere a datelor, programatorii trebuie să fie instruiți cu atenție. Instruirea ar trebui să includă o analiză atentă a variabilelor, manualul procedural și formularul de abstractizare a datelor. În urma acestei revizuiri, abstractorii de date ar trebui să codeze mai multe înregistrări ale pacienților pentru practică. Aceste elemente codificate trebuie verificate cu atenție de către cercetător pentru a asigura acuratețea. Orice discrepanțe în codare ar trebui revizuite în comun și discutate pentru a clarifica orice problemă. După antrenament, va fi necesară o monitorizare continuă. Acest lucru asigură că abstractorii codifică datele cu precizie și în timp util. În etapele inițiale ale abstractizării, ar putea fi avantajos să programați o întâlnire cu abstractorii de date pentru a discuta sau clarifica orice probleme care ar fi putut apărea în timpul procesului de codificare.

Pe lângă precizie, consistență și actualitate, abstractorii de date trebuie să rămână și obiective. Se recomandă ca abstractorii să rămână orbi la scopul studiului și la întrebările de cercetare pe care RCR încearcă să le abordeze. După cum s-a observat pe bună dreptate de Gearing și colab. [2], & # x0201c Abstractorii orbi față de ipoteză reduc părtinirea recenzorului, în special posibilitatea ca evaluarea lor să fie influențată de cunoașterea celorlalți (de exemplu, anchetatori), îngrijorarea asupra efectelor negative ale rezultatului studiului sau interpretarea abstractizării lor ca fiind prea îngăduitoare. sau dur. & # x0201d

5. Neutilizarea formularelor de abstractizare standardizate

La efectuarea unui RCR, formularul de abstractizare va ajuta la asigurarea unei măsuri de consistență între abstractori, contribuind în același timp la reducerea erorilor în colectarea datelor. Formele de abstractizare pot fi de hârtie sau electronice, ambele având avantaje unice. Cheile oricărui tip de formă de abstractizare sunt de a avea o organizare logică similară în flux cu formatul graficelor originale și simplitatea întrebării / răspunsului pentru diferitele variabile operaționale implicate în studiu [2,20].

Formularele de hârtie pot fi rentabile și mai ușor de utilizat pe mai multe site-uri de codificare. Dacă cercetătorul alege să utilizeze un formular pe hârtie, trebuie furnizate orientări specifice pentru înregistrarea și codificarea datelor sau se oferă un formular de date structurat și preimprimat care nu permite spațiu pentru interpretarea codificatorului colectării datelor. Cu toate acestea, formularele pe hârtie demonstrează un dezavantaj pentru colectarea datelor atunci când sunt luate în considerare scrierea de mână a codificatorului, transcrierea răspunsului și stocarea și întreținerea formularelor [1,2].

Formularele electronice sunt avantajoase atunci când se iau în considerare factorii investigațiilor RCR la scară largă, centralizarea stocării datelor, reducerea erorii de intrare și transcriere și reducerea numărului de pași de evaluare și intrare a datelor [2]. În plus, formularele electronice, create de obicei dintr-un pachet de programe informatice, cum ar fi Microsoft Access, limitează interpretarea coderului și pot fi concepute pentru a permite doar răspunsuri de cod specifice pentru variabila [1,2].

Indiferent de formatul ales pentru formularul de abstractizare, codificatorul (codul) ar trebui să aibă instruire, explicații și recenzii ale răspunsurilor de cod așteptate pentru fiecare variabilă operaționalizată. Metode suplimentare pentru a reduce erorile în codificare includ furnizarea de numere exacte de spații de caractere pentru ca coderul să introducă răspunsul. Aceasta elimină o cantitate de eroare din variabilitatea interpretării și răspunsului coderului la fiecare etapă a procesului de codare [1]. Ar trebui utilizat un test pilot mic pentru a se asigura că toate elementele codificate ale formularului de abstractizare pot fi populate. În unele cazuri, s-ar putea observa că anumite categorii ar trebui combinate din cauza frecvenței raportării. Erorile sau omisiunile pot fi, de asemenea, găsite pe baza utilizării unui test-pilot informal în această fază. (Discutăm mai jos despre necesitatea unui studiu pilot mai substanțial).

6. Eșecul creării unui manual procedural adecvat pentru extragerea datelor

În plus față de formularul de abstractizare, ar trebui creat și compilat un manual de proceduri de abstractizare pentru codificatori pentru a asigura în continuare acuratețea, fiabilitatea și consistența tuturor analizorilor și codificatorilor. Acest manual ar trebui să aibă o explicație clară și detaliată a protocoalelor și pașilor pentru extragerea datelor. Când este posibil, ilustrații sau imagini ale elementelor formularului, datele sau locațiile variabile din dosarul medical și răspunsul acceptabil introdus în formularul de abstractizare. Informații suplimentare, cum ar fi abrevieri de date, interpretări, sinonime și simboluri abreviate, ar trebui incluse în textul manualului atunci când se discută analiza variabilelor și introducerea formularului sau furnizate ca glosar pentru referință în manual [20].

Cât de des este posibil, investigatorul ar trebui să detalieze logica arborelui decizional / stem pentru cât mai multe situații potențiale de codificare care pot fi prevăzute. Dacă apare o decizie de codificare neprevăzută, investigatorul poate alege să actualizeze manualul de procedură pentru a include noua decizie de codificare, astfel încât toți programatorii implicați să poată urma aceleași decizii logice care pot apărea. Această recomandare este utilă în special dacă există mai mulți codificatori sau mai multe site-uri implicate în anchetă. Standardizarea este esențială pentru a se asigura că datele studiului sunt de calitate sonoră.

7. Eșecul dezvoltării explicite a criteriilor de includere și excludere

În plus față de instrucțiunile pentru extragerea datelor, manualul de proceduri și protocolul de cercetare ar trebui să abordeze includerea și excluderea graficelor legate de studiu. În general, odată ce întrebarea de cercetare a fost dezvoltată și protocoalele, inclusiv operaționalizarea variabilelor de studiu, au fost stabilite, eșantionul graficului pacientului poate fi ușor identificat. Cu toate acestea, o inspecție atentă și o analiză atentă a literaturii și a eșantionului de diagrame pot permite apariția unor excluderi. Sugestiile pentru criteriile de excludere includ o lipsă suficientă de variabile înregistrate în grafic, prezența unor comorbidități excesive sau confuzive și / sau prezența unor factori de confuzie care ar degrada suficient validitatea datelor din grafic. Pe de altă parte, o metodologie de studiu mai restrictivă poate solicita îndeplinirea criteriilor specifice subliniate în protocoale și manualul de abstractizare înainte de includerea în RCR. În oricare dintre metodologii, protocoalele trebuie să fie clare, abstractorii trebuie să fie instruiți în protocoalele de incluziune și excludere și o revizuire a diagramelor excluse ar trebui să aibă loc în rândul abstractorilor și anchetatorilor pentru a se asigura că diagramele nu sunt incluse sau excluse în mod inutil de către unul sau mai mulți indivizi.

8. Nerespectarea fiabilității între evaluatori sau intra-evaluatori

Fiabilitățile intra-evaluator și inter-evaluator sunt o estimare statistică calculată, conform căreia codificarea rapoartelor este consecventă în cadrul sau între evaluatori. Fiabilitatea intra-evaluator evaluează diferențele atunci când același abstractor recodează același set de variabile. Fiabilitatea între evaluatori măsoară în mod specific capacitatea a doi sau mai mulți abstractori independenți de a reproduce o codificare identică. Fiabilitatea între evaluatori poate fi, de asemenea, considerată ca o măsură a cantității de eroare dintre codificatorii setului de variabile de date [1].

Fiabilitatea între evaluatori trebuie calculată și măsurată folosind Cohen & # x02019s kappa (& # x003ba), spre deosebire de un calcul al ratei sau al procentului de acord între / printre codificatori. Utilizarea unui calcul al acordului procentual va indica doar acordul codificatorilor în cadrul unor abstracții similare sau identice, în timp ce & # x003ba va evalua gradul de acord dintre / între codificatori în comparație cu acordul total posibil, restricționând în același timp posibilitatea de acord întâmplător [1] ]. Cea mai ușoară metodă pentru calcularea & # x003ba este utilizarea unui site de internet, cum ar fi calculatorul online Kappa, care poate fi găsit la http: //justus.randolph. nume / kappa [21]. Cohen & # x02019s kappa va returna un rezultat în intervalul -1, care demonstrează dezacordul perfect la +1, care demonstrează un acord perfect. Coeficientul minim acceptabil & # x003ba pentru RCR & # x02019s ar trebui să fie +0,6.

Măsurătorile de fiabilitate intra-evaluator sunt comparate utilizând un calcul de corelație intra-clasă (ICC). Pentru a efectua un ICC, un număr predeterminat, randomizat de diagrame este selectat și recodat de către abstractor pentru evaluarea și calcularea codării. Probleme de eroare în ceea ce privește fiabilitatea intra-evaluator apar din cauză că evaluările ulterioare ale coderului și # x02019 au posibilitatea contaminării prin cunoașterea codificării datelor anterioare [1]. ICC este calculat folosind pachete software statistice SPSS disponibile de la IBM la www.ibm.com/software/analytics/spss [22], freeware R disponibil de la http://www.r-project.org [23] și Microsoft Excel , toate având tutoriale online, cum ar fi cele disponibile la http://www.uvm.edu/

dhowell / StatPages / More_ Stuff / icc / icc.html [24], http://aliquote.org/memos/2011/04/ 29 / computing-intraclass-correlation-with-r [25] și http: // www .real-statistics.com / fiabilitate / intraclasă-corelație / [26], respectiv.

9. Eșecul efectuării unui test pilot

Testele pilot, denumite uneori studii pilot, sunt versiuni pe scară mică ale unei investigații de cercetare care nu au dimensiunea eșantionului pentru a calcula complet statisticile sau pentru a răspunde la întrebarea de cercetare, dar sunt efectuate pentru a evalua proiectarea studiului, fezabilitatea acestuia și pentru a evalua metodologia și procedurile anchetă. În plus, testele pilot vor ajuta la determinarea fezabilității extragerii datelor, subliniind frecvența în care lipsesc variabile operaționalizate din evidența pacientului, oferind informații despre procedurile și ratele de recuperare a graficelor unei instituții și # x02019, testarea criteriilor de includere și excludere și evaluarea eșantionării potențiale a datelor. și probleme de fiabilitate.

În general, se recomandă ca testele pilot să cuprindă aproximativ 10% din eșantionul de investigație vizat și să fie selectate printr-un proces randomizat. Aceste recomandări ajută la asigurarea faptului că abstractorii au codificat un număr suficient de înregistrări medicale pentru a se simți confortabil cu procesul și pentru a evalua adecvarea variabilelor și a schemelor de codare. Randomizarea asigură faptul că diagramele codificate sunt reprezentative pentru populația de diagrame pe care evaluatorul probabil o va vedea în timpul fazei de codificare.

10. Nerespectarea confidențialității și a considerațiilor etice

Confidențialitatea și etica în cercetarea medicală este un domeniu foarte serios și foarte reglementat, atât instituțional, cât și prin guvernul federal. Etica și supravegherea tuturor cercetărilor umane au fost codificate în Titlul 45 partea 46 din Codul reglementărilor federale, în special 45CFR46.101 (2009). Pentru a ajuta la supravegherea cercetării, 45CFR stabilește și reglementează formarea comisiilor de revizuire instituțională (IRB), sfera supravegherii cercetării IRB și în ce circumstanțe cercetarea este scutită de aprobarea și supravegherea IRB. Conform 45CFR46.101 (b) (4) (2009):

Cercetări care implică colectarea sau studiul datelor, documentelor, înregistrărilor, specimenelor patologice sau specimenelor de diagnostic existente, dacă aceste surse sunt disponibile publicului sau dacă informațiile sunt înregistrate de investigator în așa fel încât subiecții să nu poată fi identificați, direct sau prin identificatori legat de subiecți [27].

Acest tip de cercetare descris în mod logic include studii RCR, deși este recomandarea noastră ca aprobarea IRB sau validarea excluderii din supravegherea RCR și a protocoalelor sale să fie obținute, deoarece fiecare IRB poate avea o perspectivă unică și o interpretare a sferei sale de supraveghere.

Cealaltă considerație care trebuie luată în considerare în protocoalele RCR este responsabilitatea legală și etică de a adera la legea federală cu privire la informațiile despre sănătatea pacientului. Legea portabilității și responsabilității asigurărilor de sănătate din 1996 (HIPAA) [28] printre numeroasele sale dispoziții este recunoscută cel mai mult pentru stabilirea standardelor privind confidențialitatea informațiilor medicale personale (PMI) prin regula de confidențialitate. Conform Regulii de confidențialitate HIPAA, situată în titlul II, subtitrarea simplificării administrative a legii, tuturor furnizorilor, planurilor și centrelor de interzicere li se interzice utilizarea sau divulgarea informațiilor de sănătate protejate, cu excepția cazului în care este autorizat de un pacient sau atunci când este permis în mod specific prin regulament. Regula se aplică, de asemenea, în mod explicit tuturor formelor de comunicare a informațiilor despre sănătate, inclusiv oral, scris, electronic sau orice alt mijloc [29]. Nu poate fi exagerată importanța păstrării în minte a acestor două coduri etice și juridice atunci când se elaborează și se efectuează un RCR.


Perceptron

Bine, știm elementele de bază, să verificăm rețeaua neuronală pe care o vom crea. Cea explicată aici se numește Perceptron și este prima rețea neuronală creată vreodată. Se compune din 2 neuroni din coloana de intrări și 1 neuron din coloana de ieșire. Această configurație permite crearea unui clasificator simplu pentru a distinge 2 grupuri. Pentru a înțelege mai bine posibilitățile și limitările, să vedem un exemplu rapid (care nu are prea mult interes decât să înțeleagă):

Să presupunem că doriți ca rețeaua dvs. neuronală să poată returna ieșirile în conformitate cu regulile „inclusiv sau”.Aducere aminte :

  • dacă A este adevărat și B este adevărat, atunci A sau B este adevărat.
  • dacă A este adevărat și B este fals, atunci A sau B este adevărat.
  • dacă A este fals și B este adevărat, atunci A sau B este adevărat.
  • dacă A este fals și B este fals, atunci A sau B sunt false.

Dacă înlocuiți „adevăratele” cu 1 și „false” cu 0 și puneți cele 4 posibilități ca puncte cu coordonate pe un plan, atunci realizați că cele două grupuri finale „fals” și „adevărat” pot fi separate de o o singura linie. Iată ce poate face un Perceptron.

Pe de altă parte, dacă verificăm cazul „exclusiv sau” (în care cazul „adevărat sau adevărat” (punctul (1,1)) este fals), atunci putem vedea că o linie simplă nu poate separa două grupuri, iar un Perceptron nu poate rezolva această problemă.

Deci, Perceptronul nu este într-adevăr o rețea neuronală foarte eficientă, dar este simplu de creat și poate fi util ca clasificator.


Introducere

Provocări pentru o înțelegere neurologică a jocului

Jocul în timpul vieții timpurii este o activitate omniprezentă. Angajarea în joc este asociată pozitiv cu dezvoltarea abilităților sociale, a abilităților cognitive, a limbajului și a bunăstării emoționale (Lyytinen și colab., 1999 Pellegrini și colab., 2002 St George și colab., 2016 Thibodeau și colab., 2016 Fung și Cheng, 2017). Conceptualizările actuale ale jocului în științele comportamentale îl privesc în termeni generali ca un comportament care este voluntar, antrenant, nefuncțional și asociat cu expresia afectului pozitiv (Burghardt, 2005 Lillard și colab., 2013 Miller, 2017). Jocul poate fi, de asemenea, clasificat pe baza focalizării jocului, adică cu ce se joacă individul? De exemplu, joc fizic se joacă cu propriul corp și cu alți oameni, de exemplu, cățărarea, alunecarea, urmărirea (Power, 1999 Pellegrini și colab., 2002 St George și colab., 2016) sociodramatic sau pretinde joc este jocul cu o lume fictivă, iar accentul jocului este mai mult decât o entitate observabilă concretă (Lillard et al., 2013) jocuri cu reguli implică jocul cu un set de reguli pe care participanții sunt de acord să le respecte pentru a participa la experiența de joc, de exemplu, jocuri de masă sau jocuri de joacă, cum ar fi tag (Hassinger-Das și colab., 2017) și joc de obiecte presupune jocul cu obiecte fizice (Power, 1999 Pellegrini și Gustafson, 2005). Jocul obiectelor poate fi subdivizat în continuare, în funcție de activitatea desfășurată cu obiectul. De exemplu, obiectele pot fi folosite în jocul relațional, în care mai multe obiecte sunt combinate sau unite între ele și obiectul-pretenție, în care obiectul este folosit pentru a reprezenta altceva (Belsky și Most, 1981).

Aceste categorii și definiții diverse arată că jocul la oameni este divers, cu mai multe fațete și este definit de un set de termeni largi care cuprind aspecte motivaționale, cognitive, sociale și emoționale ale comportamentului și psihologiei. În consecință, o provocare pentru cercetările actuale este să convergem asupra unui sistem comun de definiție și măsurare pentru joc & # x2013, indiferent dacă este examinat la nivel comportamental, cognitiv sau neurologic. Aceasta este o provocare în timp util de abordat, deoarece tehnicile avansate de imagistică a creierului permit acum capturarea simultană a activității neuronale din diadele pentru adulți și sugari în timpul interacțiunilor sociale naturaliste, cum ar fi jocul comun (Wass și Leong, 2016 Leong și colab., 2017). Esențial pentru această provocare este faptul că este dificil să se exercite nivelul de control experimental și precizia temporală necesare pentru investigații la nivel neurologic, păstrând în același timp calitatea de formă liberă, diversă, pe care mulți o consideră o trăsătură definitorie a jocului.

Dezvoltarea comportamentului jocului uman

Comportamentul jocului se schimbă substanțial pe durata vieții (Power, 1999). Aceste schimbări în comportamentul jocului apar la fiecare nivel de dezvoltare (de exemplu, progresia de la jocul solitar la jocul cooperativ) și interacțiunile cu ceilalți într-un efort de a atinge obiectivele de dezvoltare. În timpul copilăriei, mamele se implică într-un joc individual cu bebelușul pentru a modela și promova abilitățile necesare dezvoltării copilului lor, cum ar fi abilitățile de comunicare și de limbă, își cresc capacitățile cognitive, încurajează dezvoltarea autonomă și alte abilități importante care sunt necesare pentru interacțiune socială și bunăstare (de exemplu, Valentino și colab., 2011 Bernier și colab., 2016). De exemplu, Mermelshtine și Barnes (2016) au descoperit că reacția mamei la copilul lor în timpul jocului la vârsta de 10 luni a prezis în mod pozitiv capacități și abilități cognitive mai mari (de exemplu, rezolvarea problemelor, cunoștințe și memorie) la 18 luni. Acest efect a rămas după contabilizarea educației materne, a adversității la domiciliu și a jocului avansat de obiecte pentru sugari. În timp ce interacțiunea diadică, de exemplu, mama-copil și # x2013, este prezentă pe parcursul primului an de viață, abia la sfârșitul primului an abilitatea sugarului și a # x2019 de a se angaja în interacțiune triadică (adică, mamă-copil-obiect) devine consolidat (Bakeman și Adamson, 1984 de Barbaro și colab., 2013a). Această progresie către interacțiunea triadică, concentrată în jurul unui obiect, este considerată importantă pentru multe aspecte ale dezvoltării psihologice, inclusiv conștientizarea simbolică și limbajul (Tomasello, 1999 De Schuymer și colab., 2011). După cum subliniază Rodr & # x00EDguez (2009), obiectele sunt simboluri ale utilizărilor lor în cadrul unei culturi (o ceașcă, de exemplu, poate reprezenta consumul de alcool), iar înțelegerea acestor relații obiect-utilizare reprezintă achiziția timpurie a normelor culturale și adoptarea un sistem simbolic fundamental. Adulții și sugarii comunică despre obiecte și cu obiecte. Mai mult, există o încrucișare substanțială între literaturile despre jocul de obiecte și explorarea obiectelor în copilărie, iar explorarea este privită ca o parte fundamentală a jocului din copilărie (Belsky și Most, 1981). Dovezile sugerează că explorarea obiectelor în copilărie joacă un rol în dezvoltarea rezolvării problemelor și a atenției (Caruso, 1993 Poon și colab., 2012 Clearfield și colab., 2014) și se observă diferențe individuale între copii din medii socioeconomice diferite (Clearfield și colab., 2014). În consecință, concentrarea modelului nostru în jurul unui obiect fizic a fost considerată cea mai bună abordare pentru studierea activității comportamentale și neuronale în timpul jocului pentru părinți și # x2013.

Pe lângă utilizarea jocului de obiecte în abordarea actuală, contextul jocului mamă-copil este la fel de important pentru studiul actual. Importanța interacțiunilor mamă-copil asupra dezvoltării timpurii este bine documentată (de exemplu, Belsky și de Haan, 2011 Bernier și colab., 2016 Mermelshtine și Barnes, 2016). Cu toate acestea, interacțiunile măsurate sunt adesea legate de procesele parentale (de exemplu, susținerea / afectarea părinților, sensibilitatea, comunicarea, capacitatea de reacție) care apar într-un context de joc și nu includ codarea cantitativă a interacțiunilor de joc reale. În timp ce aceste studii oferă o perspectivă asupra modului în care dezvoltarea timpurie este influențată de procesele parentale materne, ele nu pot explica rolul specific al jocului mamă-copil. Prin urmare, este un pas important următor să examinăm dacă și cum joacă mama și copilul afectează dezvoltarea timpurie, în special dezvoltarea neuronală. Pentru a atinge acest obiectiv, ar trebui dezvoltată o schemă de codare a jocului, care să fie compatibilă cu rezoluția în timp cu cea a măsurilor de imagistică a creierului.

Perspective despre neuroștiința jocului de la modele animale

Datorită provocărilor controlului experimental (de exemplu, standardizarea participanților și comportamentul și mediul # x2019), studiile de neuroștiințe despre joc s-au concentrat în principal pe modele animale (în special șobolani) și comportamentul de joc social dur (vezi recenziile de la Pellis și Pellis, 2009 Cooke și Shukla, 2011 Siviy și Panksepp, 2011 Vanderschuren și colab., 2016). Modelele de rozătoare s-au dovedit a fi deosebit de utile, deoarece șobolanii prezintă forme previzibile și stereotipe ale comportamentului legat de joc (de exemplu, un animal și # x2018pins & # x2019 celălalt pe spate, emisie de vocalizări cu ultrasunete etc.), care sunt ușor de cuantificat și de susținut la manipulare experimentală și farmacologică. În consecință, există acum o literatură relativ bogată cu privire la substraturile neuroanatomice și neurochimice ale comportamentului brutal la șobolani, folosind metode (invazive), cum ar fi leziunile cerebrale, administrarea intracraniană a compușilor neuroactivi și testele de exprimare a genelor. Și anume, circuitele neuronale cheie care acum se știu că funcționează concertate pentru a susține șobolanii și # x2019 joacă un comportament de luptă sunt: ​​(1) a circuit executiv cortical (în special cortexul prefrontal (PFC) și cortexul orbitofrontal (OFC)) care mediază reglarea fină a dezvoltării și complexitatea jocului, cum ar fi capacitatea de a se coordona sau de a modifica mișcările ca răspuns la statutul social al unui partener de joacă (Moore, 1985 Pellis și colab., 1999 Pellis și colab., 2006 Bell și colab., 2009 Siviy și Panksepp, 2011) (2) a circuit limbic subcortical (amigdala, hipotalamusul și striatul) care moderează motivația și răspunsul afectiv la joc (Meaney și colab., 1981 Wolterink și colab., 2001 Daenen și colab., 2002 Burgdorf și colab., 2007), potențial prin dopaminergic și opioid căi (Vanderschuren și colab., 2016) și (3) circuite somatosenzoriale (cortex somatosenzorial, talamus, cerebel) care controlează modelele și performanța jocului motor (Siviy și Panksepp, 1985, 1987a, b Panksepp și colab., 1994 Byers și Walker, 1995).

Studiile pe animale au arătat în plus că jocul induce plasticitatea neuronală în zonele cerebrale implicate în procesarea senzoriomotorie (de exemplu, cortexul parietal, coliculii și striatul, Gordon și colab., 2002) și, de asemenea, în cortexul medial prefrontal (mPFC, Cheng și colab., 2008), o zonă care trimite intrări modulatorii puternice către circuitele limbice care controlează comportamentul social. La om, mPFC inhibă agresivitatea și monitorizează comportamentul de abordare / evitare (Bufkin și Luttrell, 2005 Hall și colab., 2010). Prin urmare, creșterea plasticității în mPFC după joc ar putea indica faptul că jocul ajută la îmbunătățirea controlului rețelelor de comportament social. Jocul aspru la șobolani pare, de asemenea, să promoveze dezvoltarea creierului prin creșterea expresiei factorului neurotrofic derivat din creier (BDNF) în amigdala și cortexul prefrontal (Gordon și colab., 2003) și cea a factorului de creștere asemănător insulinei. 1 (IGF-1) în cortexurile frontale și posterioare (Burgdorf și colab., 2010). În consecință, s-a sugerat că plasticitatea neuronală indusă de joc ar putea sprijini apariția comportamentelor asemănătoare adulților (Cooke și Shukla, 2011). Deși trebuie să se aplice precauție în extrapolarea rezultatelor obținute de la animale la oameni, datele actuale sugerează că, între specii, jocul poate fi un proces neurocomportamental fundamental care este susținut de (și produce schimbări în) circuite neuronale corticale și subcorticale majore care susțin cognitivitatea, funcția emoțională și senzorimotorie. Cu toate acestea, metodele neuroștiințifice care au fost folosite cu succes cu modelele animale sunt prea invazive pentru a fi efectuate la subiecți umani. În plus, chiar și atunci când se compară aparent jocul bazat pe motor și # x201D, comportamentul uman este mult mai complex și mai puțin stereotip decât comportamentul de luptă împotriva animalelor, așa cum este descris mai sus. În consecință, cercetarea neuroștiinței la oameni tinde fie să evalueze schimbarea neurologică utilizând un proiect pre-test, post-test (Newman și colab., 2016), fie să studieze activitatea neuronală în timp ce participantul observă, dar nu se implică, joacă comportament (Smith și colab., 2013). Trecerea dincolo de aceste constrângeri empirice pentru a identifica mecanismele neuronale care stau la baza comportamentului de joc complex și continuu la om prezintă o provocare considerabilă. Pentru a aborda această provocare, neuroimagistica umană neinvazivă (de exemplu, EEG, fMRI) și abordările de codificare comportamentală psihologică ar putea fi combinate într-o analiză multimodală care poate produce progrese în înțelegerea mecanismelor neurocognitive ale jocului. Cu toate acestea, în prezent nu există un cadru metodologic care să fie adecvat pentru efectuarea unei analize multimodale a jocului care acoperă creierul, cunoașterea și comportamentul.

Limitări ale măsurilor curente de joc pentru analize neuronale

Pentru a combina analizele neuronale și comportamentale ale jocului, comportamentul de interes trebuie identificat cu o rezoluție temporală precisă. În plus, codarea comportamentală ar trebui să poată identifica schimbarea între diferite stări de joacă și non-joacă, pentru a facilita analiza intra și interindividuală a modificărilor corespunzătoare ale activității neuronale. Cu toate acestea, schemele existente de codare a jocului se bazează în principal pe evaluări globale, liste de verificare sau număr de frecvențe ale comportamentelor de joc și, prin urmare, nu captează informații temporale despre cand apar comportamente specifice jocului sau informații despre comportamentul non-joc. Exemple de scheme de rating globale includ Poon și colab. (2012) care au evaluat sesiunile de joc părinte-copil pe o scară de 1 & # x2013 5 pentru atenția comună, imitație și jocul de obiecte, și St George și colab. (2016) care a acordat fiecărui părinte un scor global pe 10 dimensiuni diferite, incluzând sensibilitatea (cât de receptiv a fost părintele la semnalele copilului & # x2019s), respect pozitiv (demonstrații de dragoste și afecțiune) și stimularea dezvoltării cognitive (predare). Abordările listei de verificare includ Testul de joc simbolic (Lowe și Costello, 1976), care surprinde comportamentele pe care copiii le afișează atunci când se joacă cu un anumit set de jucării, cum ar fi & # x2018feeds doll & # x2019 și & # x2018 mută camionul sau remorca. & # x2019 O abordare similară a listei de verificare se găsește în multe măsuri de joc personalizate, cum ar fi cea folosită de Pellegrini (1992), unde copiii au fost observați în locul de joacă și au fost înregistrate comportamentele afișate, inclusiv interacțiune de la egal la egal și joc de obiecte. Într-o analiză a jocului pentru copii, Belsky și Most (1981) au aplicat o abordare a listei de verificare a datelor eșantionate în timp, utilizând o listă de verificare pentru a înregistra nivelul de joc & # x2018 cel mai competent & # x2019 observat în fiecare perioadă de 10 s. Autorii recunosc că această abordare ascunde informațiile despre frecvența comportamentelor de joc, întrucât orice comportament de joc de & # x2018 nivel inferior & # x2019 care apare în aceeași perioadă de 10 s nu poate fi capturat de schema de codare. Dar informațiile despre comportamentele de # # nivel înalt & # x2019 sunt, de asemenea, ascunse, inclusiv sincronizarea și frecvența exactă a acestora în fiecare perioadă de 10 secunde. Din perspectiva neuroștiinței, știind că un tip de joc a avut loc la un moment dat într-o fereastră de 10 s nu oferă o precizie temporală suficientă pentru a putea fi efectuate analize blocate de evenimente.

Câteva studii au captat informații temporale mai precise în contextul jocului de mamă / părinte și # x2013infant (de exemplu, Courage și colab., 2010 James și colab., 2012 Zuccarini și colab., 2017). Cu toate acestea, nu există scheme de codificare specifice jocului, care suntem conștienți de măsurarea comportamentului de joc între părinte și copil la o rezoluție de timp suficient de fină (adică 10s de milisecunde) pentru a fi compatibilă cu analizele neuronale (de exemplu, EEG). Mai mult, aceste scheme existente nu sunt concepute pentru a surprinde și analiza evoluția temporală a unei game de stări comportamentale ca un continuum fluid. De exemplu, Zuccarini și colab. (2017) a codat & # x2018explorarea obiectelor motorului & # x2019 în jocul pentru copii, unde copilul a explorat un obiect cu mâinile sau gura și Koterba și colab. (2014) copilul codat și gura în timpul jocului cu zgomot. În timp ce astfel de scheme reflectă accentul nostru pe codarea continuă cu granulație fină a comportamentului de joc, o fac codificând una sau două acțiuni specifice și apoi analizând modul în care durata sau frecvența acțiunilor variază între sugari. Schema noastră de codificare, în schimb, este concepută pentru a urmări comportamentul în continuă evoluție al participanților pe măsură ce aceștia se mișcă prin joc, predare / învățare, atenție comună și alte astfel de stări și facilitează analiza în cadrul participanților, precum și între aceștia. Un sistem de codare multimodal pentru jocul mamei și # x2013, adecvat pentru analiza tiparelor care apar în datele neurologice și comportamentale în timp real, necesită flexibilitatea pentru a capta o mare varietate de stări comportamentale, combinată cu un grad foarte ridicat de precizie temporală și așa ceva. o combinație nu există în schemele de codare de joc stabilite.

În al doilea rând (așa cum este indicat de studiile pe animale), jocul este o activitate interactivă socială extrem de complexă, care activează o combinație de circuite neuronale senzorimotorii, cognitive și socio-emoționale - fiecare dintre ele putând susține dimensiuni de comportament separate. Foarte important, nici o dimensiune comportamentală singură nu este suficientă pentru a defini jocul, deoarece comportamentul în fiecare dimensiune poate apărea atât în ​​situații ludice, cât și non-ludice. Mai degrabă, co-apariția activității de-a lungul mai multor dimensiuni este cea care definește un episod jucăuș. Aici, contribuim la formarea unei înțelegeri neuroștiințifice a jocului prin prezentarea unui model și cadru metodologic care surprinde comportamentul la o rezoluție temporală ridicată și ca o stare multidimensională în continuă evoluție, mai degrabă decât ca un set de acțiuni discrete sau ca un nivel global rezumat al tipului sau calității. În acest fel, codarea comportamentală este bine potrivită cu rezoluția temporală ridicată a datelor EEG, maximizând acuitatea cu care pot fi explorate corelațiile creier-comportament.

Prezentare generală și considerații ale cadrului metodologic de codare a jocului

După cum s-a descris în secțiunea anterioară, cercetările neuroștiințifice actuale sugerează că comportamentul jocului este susținut de trei circuite neuronale majore care controlează motivația și afectează (adică structuri limbice), performanța motorie (adică structuri somatosenzoriale) și funcția executivă de ordin superior (adică , structuri corticale frontale). Ca urmare, cadrul de codare propus surprinde comportamentul de joc orientat pe obiecte de-a lungul a trei dimensiuni corespunzătoare: socio-emoțional (SE), senzorimotor (SM) și cognitiv (C). Comportamentul sugarilor și # x2019 sau adulților și # x2019 este codificat în funcție de prezența sau absența [1/0] a activității de joacă-congruente în fiecare dimensiune. Intenția schemei de codare este de a surprinde în mod fiabil forme comune de comportament ludic, păstrând în același timp claritatea codării pentru fiecare dimensiune (fundamentând schema în comportamente clare, observabile). Având în vedere acest lucru, activitatea congruentă a jocului a fost definită pentru fiecare dimensiune după cum urmează:

Activitatea congruentă a jocului în dimensiunea SE are loc atunci când există o afișare a afectelor pozitive sau neutre, în concordanță cu ideea că jocul duce la un sentiment intern de recompensă (Burghardt, 2005 Miller, 2017). Activitatea de joacă-congruentă în dimensiunea SM are loc atunci când partenerul (mama sau copilul) manipulează și / sau ating voluntar obiectul în mod explorator. Acest criteriu reflectă locul central al comportamentului voluntar autodirecționat în definițiile jocului (Burghardt, 2005 Lillard și colab., 2013 Miller, 2017 Sawyer, 2017). În cele din urmă, dimensiunea C surprinde prezența angajamentului atențional, precum și nivelul de complexitate al acestui angajament cognitiv. Prin urmare, analiza noastră este menită să exploreze jocul & # x2018minds-on & # x2019, mai degrabă decât jocul & # x2018minds-off & # x2019. Prin & # x2018minds-on play, & # x2019 înțelegem jocul în care cognitivitatea și atenția sunt implicate prin, de exemplu, observarea comportamentului obiectului / partenerului, explorarea obiectului sau comunicarea.& # x2018 Jocul mintal, și # x2019, în schimb, se referă la comportamentul de joacă în care cunoașterea și atenția se desprind de obiectul de joc și partenerul, iar scopul jocului este mai senzorial în natură, de exemplu, mestecarea unei jucării sau lovirea ei pe masă în timp ce se uită în altă parte. Conform cadrului nostru, a joc-congruent starea este una în care sugarul (sau adultul) prezintă simultan activitate congruentă în toate cele 3 dimensiuni (adică [1 1 1]).

O caracteristică importantă a acestui cadru este că nu presupune nicio definiție a jocului. În schimb, am fundamentat cadrul în comportamente observabile specifice care sunt considerate factori importanți în diferite conceptualizări ale jocului și # x2013 și anume afișarea afectului și implicarea voluntară fizică și cognitivă cu obiectul jocului (Lillard și colab., 2013 Miller, 2017). Analizând modelele de co-apariție a acestor comportamente de bază, cadrul nostru poate fi utilizat pentru a evalua asemănările și grupările potențiale ale diferitelor stări sociale legate de joc (și, eventual, substraturile lor neuronale), care pot duce în viitor la o definiție a jocului comportament care se bazează pe neuroștiințe. Un alt punct forte al cadrului propus este acela că reduce povara judecății subiective cu privire la existența sau nu a activității ludice. Mai degrabă, comportamentele obiective și observabile sunt codificate (de exemplu, atingerea unei jucării, privirea la o jucărie, zâmbetul etc.), iar prezența sau absența jocului (și a altor stări sociale conexe) este dedusă din tiparele de comportament co-aparute temporar. Fundamentarea codificării în comportamente observabile specifice tinde să conducă la niveluri mai ridicate de acord între evaluatori (Bakeman și Gottman, 1997).

Scopuri și predicții

Scopul studiului actual este de a dezvolta un nou cadru metodologic pentru codarea comportamentului ludic pentru sugari și # x2019 și adulți și # x2019 care ar fi compatibil, în viitor, cu analiza EEG. Așa cum s-a menționat anterior, cercetările actuale privind interacțiunile mamă-copil și dezvoltarea sugarului măsoară adesea procesele parentale care au loc într-un context de joacă, mai degrabă decât jocul în sine, iar schemele actuale de codificare a jocului mamă-bebeluș de obicei nu au precizia temporală pentru a fi integrate cu măsurile neuronale. . Prin urmare, ilustrăm aplicarea cadrului nostru de codare dimensională propus folosind exemple de la două corpuri diadice contrastante ale interacțiunilor orientate către obiecte ale mamei și ale copilului # x2013 în condiții experimentale care au fost fie necorespunzătoare (Condiția 1), fie favorabile (Condiția 2) pentru a provoca jocul comportament. În condiția 1, comportamentul jucăuș a fost descurajat cerând mamelor să se concentreze asupra învățării copiilor despre valoarea socială (dezirabilă sau nedorită) a obiectelor. În condiția 2, comportamentul jucăuș a fost încurajat cerând mamelor să folosească obiectele în interacțiuni spontane, distractive și naturale cu copilul lor. Aceste corpuri cuprind atât măsurători comportamentale cât și electroencefalografice (EEG) care au fost colectate concomitent de la mame și sugari. Cu toate acestea, pentru acest studiu, ne concentrăm pe analize comportamentale. Se intenționează ca codificarea comportamentului de joc în cadrul metodologic propus să fie ușor asimilat cu și să informeze viitoarea analiză a datelor neuronale care au fost colectate și în timpul jocului adult-sugar. Avem două seturi specifice de predicții cu privire la diferențele de comportament dintre condițiile care ar trebui să apară după aplicarea cadrului de codare:

(1) În condiția 2 (favorabilă), sugarul și starea modală # x2019 vor fi [1 1 1] (adică, jocul-congruent de-a lungul tuturor celor trei dimensiuni), dar în condiția 1 (non-favorabilă), [1 1 1] va fi nu fie starea modală

(2) În starea 2 raportată la starea 1, sugarii vor prezenta:

(a) Scăderea efectului negativ

(b) Implicarea senzorimotorului crescută

(c) Angajament cognitiv echivalent (atențional)

Prima predicție se referă la sensibilitate a cadrului de codare în detectarea comportamentului legat de joc. Pur și simplu, dacă mamele au fost instruite să se joace cu copiii lor, atunci (deși programatorii nu fac judecăți directe cu privire la participanții care se jucau sau nu), ne așteptăm ca cadrul de codificare să dezvăluie că un stat congruent în joc era într-adevăr cel mai frecvent stat social pe care sugarii le-au afișat. Al doilea set de predicții se referă la utilitate a cadrului în identificarea diferențelor în calitatea interacțiunii sociale și sincronicitatea temporală cu diada.


Teme și coduri

& lsquoThemes & rsquo sunt caracteristici ale conturilor participanților și rsquo care caracterizează percepții și / sau experiențe particulare pe care cercetătorul le consideră relevante pentru întrebarea de cercetare.

& lsquoCoding & rsquo este procesul de identificare a temelor din conturi și atașarea etichetelor (codurilor) pentru indexarea acestora.

Cercetătorii vor alege, în general, să definească caracteristicile ca teme în care se repetă de mai multe ori în setul de date, în transcrieri și / sau între transcrieri. Cu toate acestea, aceasta nu este o regulă dură și rapidă. Dacă un singur comentariu făcut de un participant este deosebit de util în elucidarea contului lor, poate doriți să creați o temă care să o încapsuleze și să o includeți în șablonul dvs.

Este important să recunoaștem că temele din cercetarea calitativă nu se ascund în date, așteaptă să fie descoperite de cercetător. Mai degrabă, acestea apar din implicarea unui anumit cercetător cu textul, pe măsură ce el sau ea încearcă să abordeze o anumită întrebare de cercetare. Ca atare, acestea sunt instrumente pragmatice care îl ajută pe cercetător să își prezinte datele. Când decideți dacă și cum să definiți teme, țineți cont de această intenție pragmatică, puneți-vă întrebarea și dacă codific textul în acest fel, este posibil să mă ajutați să-mi construiesc înțelegerea datelor? & Rsquo

Pentru o discuție a problemelor filozofice referitoare la relația dintre text, analiză și experiența participantului și rsquos-ului, accesați ce este Analiza șablonului? secțiune.

Pentru o discuție despre cum să judecați calitatea codificării tematice, vizitați secțiunea verificări de calitate și reflexivitate.


Priveste filmarea: VINCULAR CÓDIGO CEST AO NCM DO PRODUTO (August 2022).