General Instruments¶

These are standard questionnaires and assessments commonly used in research studies.

fal¶

Fragebogen zur Allgemeinen Leistungsfähigkeit (General Performance Questionnaire)

A general questionnaire assessing overall performance and capabilities.

Shape: 32 fields × 18 columns

field_name	field_type	field_label
record_id	text	Probanden-ID
fal_datum	text	Datum
fal_alter	text	Wie alt sind Sie? (Jahre)
fal_haendigkeit	radio	Sind Sie
fal_geschlecht	radio	Geschlecht
fal_schulabschluss	text	Welchen Schulabschluss haben Sie?
fal_taetigkeit	radio	Welcher Tätigkeit gehen Sie z.Zt. nach?
fal_studium_fachrichtung	text	Fachrichtung (falls Studium)
fal_beruf	text	Beruf (falls berufstätig)
fal_schlafdauer	text	Wie viele Stunden haben Sie letzte Nacht geschlafen? (Stunden)
fal_schlafdauer_bewertung	radio	Diese Schlafdauer war für mich
fal_alkohol	radio	Haben Sie gestern Alkohol getrunken?
fal_alkohol_menge	text	Falls ja, bitte Menge angeben
fal_raucher	radio	Falls Sie Raucher sind: Haben Sie heute
fal_koffein	radio	Falls Sie Kaffee, Tee oder Cola trinken: Haben Sie heute
fal_letzte_mahlzeit	text	Vor wie vielen Stunden haben Sie zum letzten Mal gegessen?
fal_behandlung_neuro	radio	Sind Sie z.Zt. in neurologischer, psychiatrischer oder psychologischer Behandlung?
fal_behandlung_neuro_grund	text	Falls ja, wegen
fal_behandlung_neuro_frueher	radio	Waren Sie bereits früher einmal in neurologischer, psychiatrischer oder psychologischer Behandlung?
fal_behandlung_neuro_frueher_grund	text	Falls ja, wegen
fal_behandlung_aerztlich	radio	Sind Sie z.Zt. in ärztlicher Behandlung (außer beim Neurologen/ Psychiater)?
fal_behandlung_aerztlich_grund	text	Falls ja, wegen
fal_medikamente	radio	Nehmen Sie z.Zt. Medikamente ein?
fal_medikamente_details	text	Falls ja, bitte angeben
fal_drogen	radio	Nehmen Sie Drogen oder haben Sie schon mal regelmäßig Drogen genommen?
fal_drogen_details	text	Falls ja, bitte angeben
fal_studien_mv	radio	Haben Sie bereits an Studien zur Bewegungsvorstellung teilgenommen?
fal_studien_mv_details	text	Falls ja, bitte angeben
fal_mv_technik	radio	Haben Sie bereits Bewegungsvorstellungstechniken genutzt, um eine Tätigkeit zu erlernen oder zu verbessern? (Sport, Instrumente o.ä.)
fal_mv_technik_details	text	Falls ja, bitte angeben
fal_instrument	text	Spielen Sie ein Instrument? Wenn ja, welches? Wie lange schon? Wie oft spielen Sie in der Woche?
fal_sport	text	Treiben Sie regelmäßig Sport? Wenn ja, welche Sportarten? Wie lange schon? Wie oft betreibst Du diesen Sport in der Woche? (Bei Mehrfachantworten alles gesondert notieren!)

Usage Example

from rcol.instruments import fal

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print(fal)

# Get specific columns
print(fal[['field_name', 'field_label']])

ehi¶

Edinburgh Handedness Inventory

A standardized questionnaire to assess hand dominance (laterality).

Shape: 10 fields × 18 columns

field_name	field_type	field_label
ehi_schreiben	checkbox	1. Schreiben
ehi_zeichnen	checkbox	2. Zeichnen
ehi_werfen	checkbox	3. Werfen
ehi_schere	checkbox	4. Schere
ehi_zahnbuerste	checkbox	5. Zahnbürste
ehi_messer	checkbox	6. Messer (ohne Gabel)
ehi_loeffel	checkbox	7. Löffel
ehi_besen	checkbox	8. Besen (obere Hand)
ehi_streichholz	checkbox	9. Streichholz anzünden (Streichholz)
ehi_kiste	checkbox	10. Öffnen einer Kiste (Deckel)

Usage Example

from rcol.instruments import ehi

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print(ehi)

bdi_ii¶

Beck Depression Inventory II

A widely used self-report measure for assessing depression severity.

Shape: 21 fields × 18 columns

field_name	field_type	field_label
bdi_ii_1_traurigkeit	radio	1
bdi_ii_2_pessimismus	radio	2
bdi_ii_3_versagensgefühle	radio	3
bdi_ii_4_unzufriedenheit	radio	4
bdi_ii_5_schuldgefühle	radio	5
bdi_ii_6_gefühle_von_bestrafung	radio	6
bdi_ii_7_selbstablehnung	radio	7
bdi_ii_8_selbstkritik	radio	8
bdi_ii_9_suizidgedanken_oder_-wünsche	radio	9
bdi_ii_10_weinen	radio	10
bdi_ii_11_unruhe	radio	11
bdi_ii_12_verlust_von_interesse	radio	12
bdi_ii_13_entscheidungsschwierigkeiten	radio	13
bdi_ii_14_wertlosigkeitsgefühle	radio	14
bdi_ii_15_verlust_von_energie	radio	15
bdi_ii_16_schlafstörungen	radio	16
bdi_ii_17_reizbarkeit	radio	17
bdi_ii_18_veränderungen_des_appetits	radio	18
bdi_ii_19_konzentrationsschwierigkeiten	radio	19
bdi_ii_20_müdigkeit_oder_erschöpfung	radio	20
bdi_ii_21_verlust_des_interesses_an_sexualität	radio	21

Usage Example

from rcol.instruments import bdi_ii

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print(bdi_ii)

moca¶

Montreal Cognitive Assessment

A screening tool for mild cognitive impairment.

Shape: 14 fields × 18 columns

field_name	field_type	field_label
moca_trails	text	Trail Making Test
moca_cube	text	Copy Cube
moca_clock	text	Draw Clock (Ten past eleven)
moca_naming	text	Naming animals
moca_memory	text	Recall
moca_digits	text	Digit Span
moca_letter_a	text	Letter A
moca_serial_7	text	Serial 7 subtraction
moca_repetition	text	Sentence Repetition
moca_fluency	text	Verbal Fluency
moca_abstraction	text	Similarities
moca_orientation	text	Time and Place
moca_education	radio	Education Adjustment
moca_total_score	text	TOTAL SCORE

Usage Example

from rcol.instruments import moca

# View all fields
print(moca)

tmt¶

Trail Making Test

A neuropsychological test of visual attention and task switching.

Shape: 4 fields × 18 columns

field_name	field_type	field_label
tmt_a_time	text	TMT A Time
tmt_a_errors	text	TMT A Errors
tmt_b_time	text	TMT B Time
tmt_b_errors	text	TMT B Errors

Usage Example

from rcol.instruments import tmt

# View all fields
print(tmt)

wnss¶

Weinstein's Noise Sensitivity Scale (WNSS-21)

A questionnaire measuring sensitivity to noise.

Shape: 22 fields × 18 columns

field_name	field_type	field_label
wnss_instructions	descriptive	Below are a number of statements addressing individual reactions to noise. After reading each statement, please select the number that best represents your level of agreement with the statement. Rating Scale: 1 = Strongly Disagree, 5 = Strongly Agree
wnss_1	radio	1) I wouldn't mind living on a noisy street if the apartment I had was nice.
wnss_2	radio	2) I am more aware of noise than I used to be.
wnss_3	radio	3) No one should mind much if someone turns up his or her stereo full blast once in a while.
wnss_4	radio	4) At movies, whispering and crinkling candy wrappers disturb me.
wnss_5	radio	5) I am easily awakened by noise.
wnss_6	radio	6) If it's noisy where I'm studying, I try to close the door or window or move someplace else.
wnss_7	radio	7) I get annoyed when my neighbors are noisy.
wnss_8	radio	8) I get used to most noises without much difficulty.
wnss_9	radio	9) It would matter to me if an apartment I was interested in renting were located across from a fire station.
wnss_10	radio	10) Sometimes noises get on my nerves and get me irritated.
wnss_11	radio	11) Even music I normally like will bother me if I'm trying to concentrate.
wnss_12	radio	12) It wouldn't bother me to hear the sounds of everyday living from neighbors (footsteps, running water, etc.).
wnss_13	radio	13) When I want to be alone, it disturbs me to hear outside noises.
wnss_14	radio	14) I'm good at concentrating no matter what is going on around me.
wnss_15	radio	15) In a library, I don't mind if people carry on a conversation if they do it quietly.
wnss_16	radio	16) There are often times when I want complete silence.
wnss_17	radio	17) Motorcycles ought to be required to have bigger mufflers.
wnss_18	radio	18) I find it hard to relax in a place that's noisy.
wnss_19	radio	19) I get mad at people who make noise that keeps me from falling asleep or getting work done.
wnss_20	radio	20) I wouldn't mind living in an apartment with thin walls.
wnss_21	radio	21) I am sensitive to noise.

Usage Example

from rcol.instruments import wnss

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print(wnss)