목적 : 본 연구의 목적은 Rasch분석을 통해 VADCE-ADL 도구의 구성타당도를 검증하는 것이다. 연구방법 : 115명의 노인을 대상으로 VADCE-ADL을 시행하고, 이해도를 조사하였다. 노인들은 태블릿으로 VADCE-ADL 항목 영상을 시청하고 항목에 대한 이해도를 4점 척도로 표현하였다. 이에 대해 SPSS 24.0으로 기술통계, 빈도분석, 내적일치도 분석을 실시하고, 대상자 및 항목 적합성과 항목난이도는 Winstep 5.7.4를 사용하여 분석하였다. 연구결과 : VADCE-ADL의 내적 일치도는 0.916이었다. 부적합한 대상자는 없었고, 항목 적합성 분석 결과, 안전에 대한 조심 없음, 목욕 제품을 용도에 맞게 사용하지 못함, 로션 등 양을 적당하게 조절하지 못함 등 3개 항목이 부적합한 것으로 나타났다. 부적합한 항목을 제외하고 난이도가 높은 항목은 ‘개인 용품 관리의 어려움’, ‘변기 사용 후 물을 내리지 않음’, ‘다른 사람의 감정 인식 부족’, ‘집 안에서 공간 찾기 어려움’ 등이었다. 결론 : VADCE-ADL은 노인을 대상으로 일상생활활동 오류를 감지하는 능력을 평가하는 새로운 접근방식을 제시하며, 기존의 수행기반 또는 면답 기반 도구에 비해 시간 및 에너지 효율적인 대안을 제공한다. 추후 부적합한 항목에 대해 시나리오 및 애니메이션 수정 및 보완이 필요할 것이다.
Objective : This study aims to verify the construct validity of the VADCE-ADL tool through Rasch analysis. Methods : The VADCE-ADL comprised 40 videos of errors frequently seen during ADL in older people with dementia. One hundred and fifteen older Korean adults watched the videos and verbally expressed what the errors were. The understanding level was scored on a 4-point scale. Descriptive statistics, frequency analysis, and reliability analysis were conducted using SPSS 25.0, and participant and item suitability and item difficulty were analyzed using Winstep 5.7.4. Results : The internal consistency of VADCE-ADL was 0.916. Participant suitability analysis found no un-suitable individual. Item suitability analysis found three inappropriate items including ‘no significance for safety,’ ‘difficulty in distinguishing bath products,’ and ‘difficulty in controlling the amount.’ As a result of analyzing the difficulty level of the items excluding the three inappropriate items, the items with high difficulty were ‘errors in managing personal items,’ ‘not flushing the toilet after us-ing the toilet,’ ‘lack of awareness of other people's emotions,’ ‘difficulty finding space in the house,’ and ‘excessive respect for others.’ Conclusion : VADCE-ADL presents a promising approach to assessing error detection abilities in older adults dur-ing ADL, offering a time- and energy-efficient alternative to traditional performance-based tools. However, to maximize its effectiveness, improvements in animation design, scenario realism, and item calibration are essential
Ⅰ. Introduction Ⅱ. Methods Ⅲ. Results Ⅳ. Discussion Ⅴ. Conclusion References
