XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemanxiety
左甲乙酰氨酸对大鼠记忆和焦虑的差异作用
目的：最新的抗性药物之一是Levetiracetam（LEV）。它可能有效，不仅与抽搐有关。中枢神经系统疾病在抗惊厥治疗期间很常见。这项研究的目的是评估LEV对大鼠各种类型记忆和焦虑的影响。方法：成年雄性Wistar大鼠（n = 58）lv p.o。作为单个（100 mg/kg或500 mg/kg）或重复剂量（300 mg/kg）。在莫里斯水迷宫（MWM）（空间记忆），被动回避（PA）（情感记忆）和新颖的对象识别（NOR）（NOR）（识别记忆）中评估了药物对记忆的影响。在高架迷宫（EPM）中评估了焦虑。结果：LEV作为重复剂量施用，干扰了EPM中NOR和运动活性的长期识别记忆。单剂量影响PA中的情绪记忆。 LEV没有改变MWM中的空间内存。结论：LEV可能会导致记忆和运动障碍，但是其中一些不良反应似乎是暂时的，并且仅限于急性剂量的作用。2022作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
感知的焦虑症污名：预测分析
焦虑仍然是最常见的心理健康障碍之一。精神健康治疗的全身障碍持续存在。对焦虑的研究是强大的，尽管对感知的焦虑症污名的研究有限。这种定量分析的目的是确定包括年龄，性别，教育水平以及可诊断焦虑症状况的存在在内的因素是否会预测来自美国中西部地区的成年人中的焦虑症状，他们正在接受焦虑的治疗。基于Goffman的框架，我们使用了广义的焦虑识别量表（GAS）来确定焦虑症污名的存在和水平。 我们使用多个回归评估了数据，以预测导致感知到焦虑污名的因变量的因素。 我们发现了年龄（p = 0.017），性别（p = 0.002）和教育水平（p = 0.018）的独立因素的显着性。 这项研究可能有助于咨询职业限制感知到的焦虑症污名作为对焦虑症患者精神健康治疗的障碍的影响，这些患者容易受到这种污名。 在本文中，我们讨论结果并提出未来的研究。基于Goffman的框架，我们使用了广义的焦虑识别量表（GAS）来确定焦虑症污名的存在和水平。我们使用多个回归评估了数据，以预测导致感知到焦虑污名的因变量的因素。我们发现了年龄（p = 0.017），性别（p = 0.002）和教育水平（p = 0.018）的独立因素的显着性。这项研究可能有助于咨询职业限制感知到的焦虑症污名作为对焦虑症患者精神健康治疗的障碍的影响，这些患者容易受到这种污名。在本文中，我们讨论结果并提出未来的研究。
抑郁，焦虑，痛苦和D型的作用
简介：心血管疾病是女性死亡的主要原因。预防计划强调了解决妇女特定风险因素的必要性。此外，心理健康是在女性（尤其是抑郁症，焦虑，痛苦和人格特征）中应对心血管疾病时要考虑的重要方面。这项研究旨在为没有先前心血管疾病史的女性创建“处于危险的”心理方案，并评估焦虑，抑郁，痛苦和D型人格特征与十年来心血管风险增加之间的关联。方法：219名妇女自愿参加了主要预防和早期诊断心血管疾病的“ Monzino妇女心脏中心”项目。心理方案。结果：主要发现，表明属于“处于危险”的心理群集与10年心血管风险预测评分的激增相关，尽管合并症的风险因素数量数量（心理“处于危险”集群：β= .0674； p = .006; p = .006; p = .006;风险因素：β= .0999; p = .099; p = .099; p = .099; p = .099; p = .099; p = .099; p =。结论：这个发现表明，应从心血管预防计划的一开始评估妇女的心理健康。
对人工智能 (AI) 的存在焦虑
生存焦虑是一个术语，用于描述面对生存的固有不确定性和死亡的确定性时所经历的强烈不安或不适。随着人们努力应对生命的脆弱性和死亡，像 COVID-19 大流行这样的重大世界危机与生存恐惧的增加有关（1）。这种焦虑会严重影响人类行为，影响学业成绩（2）、危机期间的政治动态（3）和健康相关问题（4）。人工智能 (AI) 的最新发展也影响了多个学术和工业部门，特别是教育、医学和交通运输。公众对人工智能的态度很复杂，既欣赏其潜在的好处，又担心其影响（5）。人们认识到了人工智能的变革力量，但人们对隐私、信任以及高风险情况下人工智能决策的后果的担忧却普遍存在（6、7）。此外，对人工智能的理解和接受度会因性别、年龄和人工智能使用经验等人口统计因素而有很大差异（6）。人工智能已融入社会的许多领域，彻底改变了行业，并极大地影响了公众生活。随着人工智能技术变得越来越普遍，公众对其影响的担忧也日益加剧。研究表明，虽然人工智能可能会增强城市决策和公共服务，但也可能引发技术焦虑，尤其是在人们认为存在对人工智能和物联网 (IoT) 的内部威胁时（5）。人们观察到，受性别、年龄和过去的人工智能经验等因素的影响，人们对人工智能的看法各不相同 (6)。因此，了解这些问题并解决它们对于负责任地部署人工智能至关重要 (7)。虽然我们试图整合文献以更好地理解研究结果，但我们注意到这一领域存在巨大缺陷，据我们所知，我们在整个医学文献中找不到其他地方进行的类似研究范围。相反，许多文章是由世界各地关心的诚实记者撰写的，但医学文献在这个问题上落后了；因此，研究旨在调查沙特阿拉伯公众对人工智能 (AI) 的存在焦虑。
测试策略和管理测试焦虑的技巧
•尝试避免连续跳过三个问题。，如果您由于高水平的测试焦虑而跳过前三个，这似乎是减轻焦虑的一种方法（跳过问题，直到您发现“ gimme”问题）最常常会加剧测试焦虑。如果您不确定前三个问题上的答案，请尝试至少回答前三个问题之一，并将其标记，然后返回到以后的问题。•放慢脚步 - 有意识，有意努力使您的感觉慢慢慢，好像您正在阅读问题太慢。在阅读时，尝试用手指/铅笔在问题中触摸每个单词。•花2或3分钟在刮擦纸上写下您所记得的有关您正在测试的主题的所有内容。您所写的内容不必与您要回答的问题有关。研究表明，写作行为（实际上，只要与受考试有关的主题有关）可以缓解测试焦虑，以便学生可以再次“思考”并开始回答问题。•闭上眼睛，深呼吸2-3个。•练习积极的自我谈话（“您可以做到这一点”）来抵抗您拥有的任何负面想法。
血糖水平对抑郁和焦虑的影响
血糖水平对抑郁和焦虑的影响一直怀疑我们的饮食与心理健康之间可能存在密切的关系。现在，有更多的证据表明我们的血糖水平可能会对我们患抑郁症和焦虑的风险产生重大影响。不受控制的血糖已被证明会增加一般人群和患有糖尿病患者的焦虑和抑郁等情绪障碍的风险。随着时间的流逝，不良血糖调节可以反映某些心理健康症状，例如烦躁，焦虑和增加的忧虑，以及影响大脑使用葡萄糖作为其主要燃料来源的愿望。•研究表明，添加糖或食物的饮食量很高，最终升高血糖与抑郁症和几年后的心理健康症状有关。•过量的糖摄入可能导致体内炎症（与较高的抑郁症风险相关），这与高葡萄糖水平（或失调）不同，这会影响激素中的波动。
催眠疗法可减轻糖尿病患者的焦虑和血糖
摘要。催眠疗法是一种自然疗法，通过改变习惯和生活方式让大脑保持健康，从而降低 2 型糖尿病患者的压力水平和非空腹血糖。本研究的目的是确定催眠疗法对压力（焦虑）水平和非空腹血糖水平的有效性，并评估 2 型糖尿病患者压力（焦虑）水平和非空腹血糖水平的降低情况。所用研究类型是真正的实验研究，采用随机前测后测对照组设计。随机抽取 20 名受试者，实验组给予行动，对照组不给予行动，使用前测和后测进行测量。研究结果可以得出结论，催眠疗法在降低非空腹血糖水平方面是有效的，ap= 0.018（p<0.05）。
利用生物信号进行焦虑检测的机器学习
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。
勃起功能障碍期间性能焦虑对
dev> denise.roder@ufu.br recebido em：15/08/2024 - Aprovado em：15/09/2024 - PublicAdo em：30/09/2024 doi：10.18677/encibio_2024c6在理解复杂的互动中，已经在中心神经系统中取得了复杂的相互作用，并在中心神经系统中取得了巨大的互动，并取得了中心神经系统，该系统，以及该动物的速率，以及该动物的速率。临床前研究强调了肠道微生物群在该脑型轴上的关键作用，从而揭示了微生物组成与情绪行为，压力反应系统，疼痛感知和脑神经递质之间的联系。在此案例研究中，我们研究了男性患者的勃起功能障碍，性能焦虑和肠道菌群之间的复杂相互作用。The results obtained provide initial evidence of the impact caused by performance anxiety during erectile dysfunction on the gut microbiota, presenting preliminary data demonstrating low diversity and increased presence of inflammatory bacteria ( Oscillibacter ruminantium and Staphylococcus aureus ) and a decrease in anti-inflammatory bacteria ( Akkermansia muciniphila and Faecalibacterium prausnitzii）。这项研究还表明了性心理治疗如何成为勃起功能的治疗和恢复的差异因素，因此，通过减少炎症性细菌（旋转性矛盾和金黄色葡萄球菌）以及抗炎细菌（抗炎性细菌）（抗炎细胞质和法族菌）（振荡性细菌）（旋转性矛盾和葡萄球菌）的改善（肠道菌群）改善（肌肉菌） Prausnitzii），以及微生物群多样性的增加，可能会影响整体健康状况。关键字：表现焦虑，肠道菌群，男性性健康。因此，这些发现可以为心理健康，性功能和肠道菌群之间的复杂关系提供宝贵的见解，从而强调了对多学科方法的需求以及性心理治疗在治疗勃起功能障碍中的重要性。
指导指南对患者知识和焦虑的影响
摘要背景：心导管插入术是一种帮助医生详细检查心脏及其血管的医疗程序。心导管插入术有几种并发症，包括：静脉内 (IV) 或鞘插入部位的感染、损伤和疼痛、血栓和泌尿器官受损，因为肾病和糖尿病 (DM) 患者中常见的差异染料。确保患者安全并防止在医疗保健过程中受到伤害至关重要，尤其是在此过程之后。因此，该研究旨在评估指导方针对患者有关心导管并发症的知识和焦虑的影响。主题和方法：设计：采用准实验研究设计，并进行前测和后测。背景：研究在心导管室进行。对象：目的抽取两组全部100名患者，其中50名患者愿意参加研究，另50名患者入院，分为两组，实验组接受指导指南，对照组接受常规护理指导。使用两种工具：工具（I）访谈问卷，包括两部分：（a）个人数据；（b）知识评估数据，以及工具（II）Spielberger的状态-特质焦虑清单。结果：本研究结果显示，与实验组相比，在实施指导指南后，对照组接受心导管术的患者的焦虑和知识水平存在显著差异（P <.001），实验组患者的并发症发生率低于对照组。结论：本研究得出结论，实施指导方针对提高接受心导管术研究的患者的知识水平、减少焦虑水平和并发症具有显著的积极作用，实验组患者的血管并发症发生率低于对照组。建议：应在患者出院前向其提供有关心导管术、风险因素和并发症的充分信息，并针对接受心导管术的患者开展并发症培训计划。应在大样本上重复本研究，以将结果推广到更大样本。