Learning Lab›精神健康診斷與 OT 臨床推理實驗室
Mental Health · Occupational Therapy · Clinical Reasoning

精神健康診斷與 OT 臨床推理實驗室

Mental Health Diagnosis & OT Clinical Reasoning Lab

這裡不替你下結論。先把自己的觀察、假設、反證、缺失資訊與職能問題整理清楚;需要時,再把整理後的內容帶到你自己的 AI,最後將仍有疑問的地方帶回給老師、督導或臨床教師討論。

1自己推理→2整理問題→3必要時問自己的 AI→4老師討論→5修正推理
Sera.Phina 的原則:Think first. Ask AI second. Discuss. Revise.
1觀察與事實
2假設與鑑別
3Occupation
4Assessment / FOR
5反思與討論
Learning Path

這個工具怎麼用?

網站本身不接 AI,也不會替你產生診斷答案。它只協助你把臨床推理變得可見、可整理、可帶走。

1

Self Reasoning

先完成自己的 Clinical Reasoning Map,把描述、推論與假設分開。

2

AI Reflection

若需要,複製網站產生的提示到你自己的 AI,請 AI 協助找漏洞與缺失資訊。

3

Teacher Feedback

仍有不確定或需要專業判斷時,整理成老師討論版,再回來修正原本推理。

隱私提醒:請勿輸入真實姓名、病歷號、電話、地址、學號等可識別個案身分的資料。本頁資料只存在你的瀏覽器;除非你自行複製到外部 AI,否則不會送出網站。
Clinical Reasoning Map

開始整理你的推理

不用一次全部填完。重要的是留下「我目前知道什麼、我怎麼解讀、我還缺什麼」。

0% 完成

A. 個案與主要問題

先描述,再解讀。避免把「每天待在房間」直接寫成「沒有動機」。

B. 診斷與鑑別假設

目標是建立可檢驗的假設,不是搶先猜出唯一答案。

C. Missing Information

好的臨床推理常常不是「我知道答案」,而是「我知道下一步要找什麼資料」。

D. Diagnosis → Occupation

診斷不是 OT 的終點。思考症狀如何影響這一個人的生活、角色與參與。

E. MOHO 視角

不是每一格都一定要有問題;也可以記錄優勢與保護因子。

F. Assessment / FOR / Intervention

Assessment follows the clinical question;不要只依診斷名稱自動配對工具或理論。

G. Client priorities & Reflection

最後仍要回到個案本人,以及你真正不確定、值得討論的地方。

Export & Reflection

整理、帶走,再回來修正

完成到哪裡就輸出到哪裡。AI 與老師都只是下一層反思來源;最後要回到你自己的推理圖修改。

按上方任一功能後,整理結果會顯示在這裡。
老師回饋之後:不要只保存老師或 AI 的答案。回到上面的 Clinical Reasoning Map,修改原本的假設、Missing Information、Assessment 或介入推理,留下思考如何改變的痕跡。
Reference Framework

這個工具採用的學習架構

這裡提供的是「思考框架」,不是用來自動判定答案。

診斷辨識

DSM-5-TR 作為主要診斷架構;DSM-IV 可用於版本演變。若需要 DSM-IV-TR 特有內容,應另查原始資料,不直接以 DSM-IV 代替。

鑑別診斷六問

What? · When? · Pattern? · Context? · Function? · Alternative?

MOHO

Volition · Habituation · Performance Capacity · Environment。

OT Assessment

依臨床問題選擇,例如 Occupational Questionnaire、Interest Checklist、OT Priority Checklist,而不是依疾病名稱自動配對。

FOR / Models

可依問題考慮 Behavioral/Cognitive、Role Acquisition、Psychodynamic、Yalom therapeutic factors、Occupational Justice 等。

職能治療核心

Diagnosis ≠ Occupational problem。除了 impairment,也要看角色、routine、參與、環境與結構性限制。

Sera.Phina Learning Loop

把答案帶走之前,先留下你怎麼想。

每個 Learning Lab 都遵循同一個方向:先自己思考與整理;需要時再使用自己的 AI;最後把重要疑問帶回老師、督導或臨床教師討論,並修正原本推理。

Think→Organize→Ask AI if needed→Discuss→Revise
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