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系統識別號 U0002-2606201414044100
中文論文名稱 對尿失禁患者進行凱格爾骨盆肌肉運動後治療效能的評估
英文論文名稱 Assessment of Kegel Pelvic Muscle Exercise Performance for the Treatment of Patient with Incontinence
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 102
學期 2
出版年 103
研究生中文姓名 劉冠宏
研究生英文姓名 Guan-Hong Liu
學號 601410813
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2014-06-19
論文頁數 67頁
口試委員 指導教授-陳瑞發
委員-林偉川
委員-王英宏
委員-陳瑞發
中文關鍵字 尿失禁  世界衛生組織生活品質問卷  項目反應理論  資料探勘  決策樹 
英文關鍵字 Urinary incontinence  World Health Organization Quality of Life  Item Response Theory  Data mining  Decision tree 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要 目前大多數醫師對尿失禁的診斷方式,以患者口頭描述的病情做為判斷病情嚴重性的依據,醫師根據經驗來判定該患者應採用藥物治療、手術治療或復健運動等治療方式。醫師目前使用的醫療系統缺少分析機制,在沒有使用儀器檢查的情況下,醫師診治時有可能忽略部分患者的隱藏因子,因而不容易做出最佳的診斷方式。
本論文透過項目反應理論分析,患者於生活品質問卷以及病症相關問卷的反應,再進一步探討其原因以及後續應對方式。另外應用資料探勘中的決策樹演算法分析療程與生活品質於各類型患者的關連,透過不指定因子分類模組以及指定因子分類模組推測患者一般患者以及特殊患者的治療成效,並提供醫師作為診治的參考。
英文摘要 Most doctors in the diagnosis of urinary incontinence, using the condition of patient's description as a basis to determine the severity of the disease. Doctors based on experience to determine which patients should be treated with medication, surgery or rehabilitation. Doctors currently lack health systems analysis mechanism, in the absence of the use of instrument checks, it is possible to ignore the factor in some patients when doctors choose for treatment, which is not easy to make the best diagnosis.
In this thesis, using item response theory to analysis the response of patients in questionnaires and further investigate its causes and subsequent coping. In addition, using of the decision tree algorithm analysis patient's related information. Through not specify classification module or specify classification module find the effectiveness of treatment in patients with factor, classification module speculate general and special patient and provides doctors as treatment information.
論文目次 目錄
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 1
1.3 研究目的 2
1.4 論文架構 2
第二章 相關研究 3
2.1 編制測驗簡介 3
2.2 Rasch模式 4
2.3 資料探勘 8
2.4 決策樹演算法 9
第三章 研究方法 10
3.1 系統架構 10
3.2 前置作業 13
3.2.1 資料收集 13
3.2.2 項目反應分析 18
3.2.3 原始資料 21
3.2.4 資料轉換及預處理 22
3.3 分析 23
3.3.1 選擇目標欄位 23
3.3.2 資料探勘 25
3.4 評估 28
第四章 實作結果與分析 29
4.1 實作環境說明 29
4.2 前置作業 29
4.2.1 資料收集 30
4.2.2 項目反應分析 31
4.3 決策樹分析 35
4.3.1 指定因子理想分類模組 35
4.3.2 實際決策樹分類模組 39
4.3.2.1 不指定因子分類模組 40
4.3.2.2 指定因子分類模組 42
4.4 評估 53
第五章 結論及未來方向 54
5.1 結論 54
5.2 未來展望 55
參考文獻 56
附錄一 問卷 58
附錄二 英文論文 59

圖目錄
圖 1 答對機率與受試者程度關係 5
圖 2 Item map範例 7
圖 3 決策樹模組 9
圖 4 系統架構 11
圖 5 項目反應分析流程 18
圖 6 資料預處理 22
圖 7 決策屬性階層 26
圖 8 資料探勘分析流程 27
圖 9 Item map 33
圖 10 第一階段分類流程 36
圖 11 第二階段分類流程 36
圖 12 第三階段分類流程 37
圖 13 第四階段分類流程 38
圖 14 不指定因子分類模組 41
圖 15 指定因子分模組1-凱格爾運動分數 43
圖 16 指定因子分模組1-WHOQOL_5 44
圖 17 指定因子分模組1-WHOQOL_3 45
圖 18 指定因子分模組2-WHOQOL_3 46
圖 19 指定因子分模組2-年齡65歲 48
圖 20 指定因子分模組2-WHOQOL_5 49
圖 21 指定因子分模組2-WHOQOL_1 51
圖 22 指定因子分模組2-BMI25.778 52

表格目錄
表格 1 Item and item statistics 6
表格 2 膀胱過動症問卷 15
表格 3 膀胱過動症問卷-明確回答比例 15
表格 4 病症資料欄位 16
表格 5 WHOQOL-BREF台灣簡明版 17
表格 6 WHOQOL-BREF篩選後採用題目 17
表格 7 問卷分數轉換表 20
表格 8 目標欄位 23
表格 9 實作環境 29
表格 10 樣本分類表 30
表格 11 效度及難度分析表 31
表格 12 WHOQOL_1-患者原始資料 41
表格 13 凱格爾運動分數4分-患者原始資料 43
表格 14 WHOQOL_3-患者原始資料 47
表格 15 WHOQOL_1-患者原始資料 51
表格 16 分類成果 53
參考文獻 [1]Andre’F De Champlain, "A primer on classical test theory and item response theory for assessments in medical education," Blackwell Publishing Ltd 2009. Medical Education 2010; 44: pp.109-117, 2010.

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[13]Sascha Bernholt and Ilka Parchmann, "Assessing the complexity of students’ knowledge in chemistry," Chemistry Education Research and Practice, 12, pp.167-173, 2011.
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