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朝陽科技大學 休閒事業管理系 毛祚彥、李素箱所指導 陳威廷的 大腦前額葉血液動力學多項式模型預測高齡者嚴肅遊戲表現之前導研究 （2021），提出台中志工招募2022關鍵因素是什麼，來自於失智症、近紅外光譜儀、遊戲式智能檢測、預測模型、長照據點。
而第二篇論文輔仁大學 跨專業長期照護碩士學位學程在職專班 蕭伃伶所指導 江勃儀的 影響照顧管理專員工作滿意度相關因素之研究－以新北市為例 （2021），提出因為有 工作滿意度、照顧管理專員、照顧管理的重點而找出了 台中志工招募2022的解答。
大腦前額葉血液動力學多項式模型預測高齡者嚴肅遊戲表現之前導研究
為了解決台中志工招募2022 的問題，作者陳威廷 這樣論述：
目的：探討以遊戲式智能檢測結合大腦前額葉血液動力學參數預測嚴肅遊戲表現之可行性。方法：以整群抽樣招募台中市111名高齡者，進行遊戲式智能檢測時（Game-based Intelligent Test, GBIT）以近紅外線光譜儀（Near-infrared spectroscopy , NIRS）測量大腦前額葉血液動力學參數。GBIT項目包含：反應力、注意力、協調力及記憶力。前額葉血液動力學參數包含：含氧血紅素（oxygenated hemoglobin, O2Hb）、去氧血紅素（de oxygenated hemoglobin, HHb）、氧差及（oxygen difference, O2
diff）、總血流（total hemoglobin, THb）及組織氧飽和指數（tissue saturation index, TSI）。本研究最終有效檢測為105名高齡者（男性26人、女性79人，平均年齡79.70歲），有效樣本率為94.59%。結果：大腦前額葉血液動力學參數在遊戲式智能檢測時，O2Hb、O2diff、THb及TSI顯著上升，HHb顯著下降。嚴肅遊戲表現佳組與差組在大腦前額葉血液動力學多項式模型參數有顯著差異，其中以HHb多項式模型的1次項及R2最有顯著差異。大腦前額葉血液動力學多項式模型可以預測嚴肅遊戲表現分組，羅吉斯回歸預測成功率為79.25%，預測因子分別有HHb多
項式模型2次項、1次項、R2及O2 Hb多項式模型的常數。神經網路預測成功率為98.11%，最關鍵因子為TSI多項式模型的2次項。結論：本研究證實大腦前額葉血液動力學多項式模型具有嚴肅遊戲表現之鑑別與預測性，其中以HHb為最關鍵因子。建議未來研究能持續探討HHb多項式模型在認知功能測驗之反應，並驗證以多項式模型預測高齡者認知功能。關鍵詞：失智症、近紅外光譜儀、遊戲式智能檢測、預測模型、長照據點
影響照顧管理專員工作滿意度相關因素之研究－以新北市為例
為了解決台中志工招募2022 的問題，作者江勃儀 這樣論述：
高齡社會來臨，長期照顧需求人數快速增加，2007年我國設立長期照顧管理中心，由照顧管理專員主責需求評估、資格核定與服務品質監督管理的角色，長期照顧十年計畫2.0政策持續滾動修正，面臨許多問題與挑戰，照顧管理專員長期處於流動率大及人力不足的狀態；本研究旨在探討照顧管理專員的工作滿意度及其影響因素。本研究為橫斷式研究設計，母群體為新北市長期照顧管理中心現職照顧管理專員，使用普查方式，以結構式問卷收集資料，以SPSS 25.0統計軟體進行統計分析。收案期間為110年11月至12月，實際收案數為86份。研究結果顯示照顧管理專員的工作滿意度為中等程度(3.36 ± 0.50，滿分5)，內在滿意度顯著高
於外在滿意度(t = 12.499，p