摘要:焦虑症 (AD) 是一种主要的精神疾病。然而,由于 AD 的症状和混杂因素很多,很难诊断,患者长期得不到治疗。因此,研究人员对非侵入性生物信号的兴趣日益浓厚,例如脑电图 (EEG)、心电图 (ECG)、皮肤电反应 (EDA) 和呼吸 (RSP)。将机器学习应用于这些信号使临床医生能够识别焦虑模式并区分病人和健康人。此外,已经开发了具有多种不同生物信号的模型,以提高准确性和便利性。本文回顾并总结了 2012 年至 2022 年发表的将不同的机器学习算法应用于各种生物信号的研究。在此过程中,它提供了当前发展优缺点的观点,以指导未来焦虑检测的进步。具体而言,这篇文献综述表明,对于样本量为 10 至 102 名参与者的研究,测量准确度在 55% 至 98% 之间,非常有希望。平均而言,仅使用 EEG 的研究似乎获得了最佳性能,但使用 EDA、RSP 和心率可获得最准确的结果。随机森林和支持向量机被发现是广泛使用的机器学习方法,只要进行了特征选择,它们就会产生良好的结果。神经网络也被广泛使用,并提供良好的准确性,其优点是不需要进行特征选择。这篇综述还评论了模态的有效组合以及检测焦虑的不同模型的成功。
冠状病毒继续对全球公共卫生构成重大挑战,新变种的出现需要进一步努力来控制和管理病毒。在这种情况下,接种疫苗是限制 COVID-19 大流行蔓延的重要方法。然而,疫苗犹豫是阻碍遏制冠状病毒努力的最重要和最具影响力的问题之一;它与其他对疫苗接种有直接或间接影响的因素有关,包括心理因素 ( 1 , 2 )。然而,在中东和阿拉伯国家,COVID-19 疫苗犹豫与心理健康之间的关联尚未得到充分研究。因此,确定这些心理因素以制定干预措施和促进疫苗接受度非常重要 ( 3 )。多项研究发现,在 COVID-19 大流行期间,普通公众或医护人员中精神健康障碍的患病率增加,尤其是焦虑、恐惧和抑郁 ( 1 , 4 )。这些研究结果虽然有用,但并未超越疫情爆发到疫苗接种阶段,它们探讨了精神健康障碍,但并未将其与 COVID-19 疫苗犹豫直接联系起来,而且它们解释某些人为何不愿接种疫苗的能力仍然有限 (5)。研究人员一致表示,在 COVID-19 大流行期间报告的焦虑和抑郁症状的增加可能对疫苗犹豫产生影响 (6)。然而,先前针对这一问题的研究结果存在显著差异。例如,由于社交限制而每天感到焦虑、悲伤和烦躁的参与者对疫苗犹豫不决,而仅在某些日子报告同样感受的参与者犹豫不决较少 (7)。其他研究表明,报告有焦虑或抑郁症状的人对疫苗犹豫较少 (5)。虽然焦虑、恐惧和其他心理障碍似乎是疫苗犹豫的原因之一,但心理障碍和犹豫之间的关系可能是相互的。对疫苗安全性和有效性的担忧以及可能的副作用会引发疫苗犹豫和抵制。因此,犹豫不决的个人与社会直接对抗,因此会面临更多
牙科的历史几乎与人类文明一样长,如今牙医面临的最困难的事情之一就是管理患者的疼痛和焦虑1。即使面对牙科技术和护理的进步,许多人仍然由于疼痛和焦虑而避免或推迟接受牙齿护理。焦虑是对手术的常见反应,尤其是在使用局部麻醉剂在手术过程中保持清醒时可能引起各种独特的问题和焦虑。除了感到不舒服外,焦虑还与延迟康复,对镇痛药的需求更高,术后疼痛以及手术期间的焦虑有关。此外,担心的患者需要更长的时间来治愈,对他们的结果不太满意,并且定期访问2。此外,对焦虑的患者特别治疗儿童会导致牙医变得更加痛苦。
人口统计学和社会特征表本研究使用的问卷由 28 个问题和 2 个量表组成。询问研究社会人口统计学特征的问题可以简要定义如下:年龄、性别、身高、体重、婚姻状况、子女数量、教育水平、吸烟情况、慢性病(糖尿病、高血压、哮喘、慢性阻塞性肺病、心血管疾病)、需要药物治疗的心理疾病(焦虑、压力、抑郁)、医院工作单位(病房、重症监护、手术室、综合诊所)、疫情期间在 COVID-19 诊所的工作状态、感染 COVID-19 疾病、使用抗病毒药物、因 COVID-19 住院(服务、重症监护、插管)、COVID-19 疫苗接种状况等变量
使用特定的搜索词对数据库进行了广泛的搜索,包括PubMed,Web of Science和Google Scholar,导致在进行进一步筛选之前收集了大量研究。纳入标准是:用英语,全文提供的研究,人类研究以及在过去10年(在撰写本文时)进行的研究。排除标准是:动物研究,侧重于神经系统解剖而不是焦虑症的研究,以及包括抑郁症或其他心理疾病在内的研究。使用横截面方法可以汇总优势,同时考虑研究的局限性。筛选了研究的局限性,其中一些在研究中陈述了,而其他研究则必须使用预先制定的问题来解释以确保可重复性。变量(例如主要结果,结论和局限性)被制表以指导这些研究的解释。
目的:这项定量研究旨在确定出院教学,焦虑,抑郁以及各种人口统计学和疾病相关的因素是否可以预测中国西部地区宫颈癌手术患者的出院准备。方法:从2023年11月到2024年5月,采用便利抽样方法来对新疆的高等级A专业医院的宫颈癌手术患者进行调查表。调查包括一份患者一般信息问卷,出院教学量表(QDTS),广义焦虑症7-项目量表(GAD-7),一份调查表评估了在增强的康复(ARAS)模型恢复(ARAS)模型和PHENAIRE-9(PHQ-9)(恢复后的康复(ARAS)中,妇科恶性肿瘤肿瘤手术患者的准备就绪。多元线性回归分析用于识别影响排放准备就绪的因素。结果:总共参加了180名宫颈癌手术患者,在ERAS模型下的妇科恶性肿瘤排出就绪问卷中的平均得分为190.46±25.36。多个线性回归分析表明,教育水平,慢性疾病,药物使用,出院教学质量和抑郁情绪是宫颈癌手术患者出院准备的重要预测指标。结论:发现宫颈癌手术患者的总体排出准备状态处于中等状态。护士应优先考虑具有较低教育水平,慢性病,抑郁症和需要药物治疗后的患者。应制定个性化的健康指导和有针对性的干预措施,以提高出院教学的质量,从而提高患者的出院准备。关键词:宫颈癌,手术,出院准备,出院指令的质量,抑郁>
此详细案例报告探讨了氯胺酮辅助心理治疗(KAP)在30年代后期的男性患者治疗焦虑症(GAD)(GAD)和抑郁症状中的应用。N-甲基-D-天冬氨酸(NMDA)受体拮抗剂氯胺酮由于其快速且稳健的抗抑郁作用而在情绪和焦虑症的治疗中取得了显着突破。临床前研究表明,氯胺酮促进了大脑的生物学改变,包括增强神经可塑性。然而,迄今为止,还没有使用磁脑摄影(MEG)(一种强大的功能性神经影像学方式)检查了KAP的纵向效应。静止状态MEG(RSMEG)扫描允许探索与KAP相关的情绪和焦虑症状变化的神经相关性,包括参与认知和情绪调节的大脑网络之间的功能连通性。在本案例研究中,一个中等重度GAD的成年男性参与者在基线时进行了两次RSMEG扫描和认知测试,在6个标准氯胺酮给药和2个整合会议中的6次会议中有4个,其中一部分是一项协议的一部分,该协议总共包括6次KAP会话和四次集成。我们在5个功能网络中测量了功能连接性 - 默认模式,注意力,中央执行,运动和视觉以及神经振荡活动。我们看到5个网络中的4个中的功能连接增加。这与皮质β活性的显着增加相吻合,抑制作用的标志,theta振荡的降低,GAD7和PHQ9分数的降低以及提高了注意力。总而言之,这些发现强调了RSMEG检测KAP诱导的大脑网络变化的能力,提供了一种有希望的工具,用于识别临床相关的神经相关性,可以通过电生理学变化来预测和监测治疗结果。
方法:在2021年进行的这项双盲随机临床试验中,使用简单的随机抽样技术招募了64例有症状性不可逆性牙髓炎的患者。盲目性。使用随机整数表将样品分为干预组和对照组,将它们随机化。在开始程序开始前一个小时,熟悉牙齿焦虑问卷。将250毫升水中的20滴水放在对照组中,而将20滴薰衣草提取物添加到250毫升水中的干预组中。两组在摄入疗法后60分钟完成了焦虑问卷。使用了数据,配对和独立的t检验以及多元回归分析。
相互竞争的利益声明:本研究中使用的治疗性干预和设备包括由Healthy Mind开发的产品,Healthy Mind是一家私人公司,与Idil Sezer,Mohamad El Sayed Hussein Jomaa和Anton Filipchuk保持完整或部分隶属关系。健康思维的员工参加了研究设计(A.F.)和数据分析(I.S.,M.J。)。该隶属关系和公司的参与已完全披露给所有作者和参与者。本研究中报告的所有发现均已严格遵守科学严格性,以确保客观性并最大程度地减少与此隶属关系相关的潜在偏见,从而收集,分析和解释。重要的是,这项研究并不是要评估治疗干预措施的功效(先前发表),而是要研究其作用的生理机制。