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低碳燃料标准TFRS注册表格
附录C：选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRI）监测表* SSRI药物监测：使用0到3级的症状和副作用对症状和副作用进行评分。0 =不存在1 =稍微2 =中等量3 =严重和/或频繁的注意：在治疗前进行比较。提供的额外空间可添加单个目标症状或副作用。Patient: _______________________ Medication:______________________ Start Date:______________ Date Dose Depression Baseline 2 weeks 4 weeks 6 weeks 8 weeks __ weeks __ weeks __weeks Depressed mood Irritable mood Sleep problems Fatigue Poor concentration Appetite problems Agitation Suicide ideas Hopelessness Worthlessness Social withdrawal Slowed down Anxiety Baseline 2 weeks 4 weeks 6 weeks 8 weeks __ weeks __ weeks __weeks Insomnia Uncontrollable worry Panic attacks Avoidance Stomach aches Fatigue Poor concentration Compulsive habits Obsessive thoughts Social anxiety Side Effects Baseline 1 Wk 2 Weeks 4 Weeks 6 Weeks 8 Weeks __Weeks __Weeks __Weeks Nausea Stomach ache Headache Shakiness Agitation Rash Tired/Sleepy Inner restlessness Muscle spasms Twitching Heart racing Sexual changes Apathy/unmotivated Sweating Dizzy Vivid dreams Urinary problem腹泻食欲减少食欲增加体重减轻体重增加
定制积极情绪的计算方法 -
摘要以下项目涉及基于多感应刺激的积极情绪支持应用的建议。该项目的第一个目标是研究情绪与情绪之间的差异，关系和互动，试图了解情绪识别方法和引起刺激如何在情绪领域进行调整。这是构建旨在检测用户心情并随时间进行监控的系统的基本步骤，同时试图通过提出适当的多感官刺激来支持积极的情绪。因此，另外两个中间步骤至关重要：i）使用可穿戴设备和简短问卷结合使用的可穿戴设备来构建多式模式检测框架； ii）定义多种感官刺激应表现出哪些视听特征，以增强其积极的情绪支持效果，从而利用不同的学习模型。将在用户第一次访问系统时提交分析调查表。然后，进行了多模式情绪检测，并对当前的情绪和智能手机和可穿戴设备（例如环境，行为和生理数据）的数据进行了生态瞬时评估（EMA）。由于定义了用户的当前情绪，因此系统会自动选择适当的视听刺激，以提示如果需要的话，可以改善情绪。情绪支持会话后，将需要用户的反馈来提高系统的有效性，并确保为特定用户提供更好的刺激。案例研究将被视为了解该系统在实际应用中的功效。特别是，将开发一种汽车场景，在驾驶模拟过程中利用虚拟现实刺激。
尼日利亚临床心理学杂志（NJCP）
情绪障碍引起了公共卫生的关注，对药物的不遵守似乎是双极性情绪障碍的主要问题。存在许多药物治疗干预措施，但尚未实现它们的普遍有效性，尤其是因为某些治疗与不舒服的副作用有关，这些副作用会影响治疗，尤其是药物依从性。对躁郁症的新兴或研究药物治疗进行了综述。回顾了第一代长效抗精神病药（如Flupentixole decanoate）的药代动力学和药效学。本文审查了有关使用移动技术作为改善情绪障碍患者药物依从性的可行选择的几项研究和论述。讨论了使用移动技术来遵守情绪障碍的药物的好处，并还审查了将移动技术用于情绪障碍的药物依从性的挑战。因此，通过使用移动技术来依从性情绪障碍，尚未理解的差距。审查得出的结论是，长期作用注射剂有可能用于治疗抑郁阶段的所有阶段和搅动的所有阶段，这些阶段主要是表征双极体验的。进一步得出的结论是，使用移动技术可以改善情绪障碍患者的药物依从性。
挣扎也可以显示在内部
摘要：儿童虐待与情绪障碍之间的联系很复杂，涉及影响多个分子途径的多种生物心理社会因素。目前的叙述性评论旨在阐明对儿童虐待对情绪障碍患者及其一级亲属的生物标志物的影响的当前理解。神经递质，例如5-羟色胺，多巴胺，去甲肾上腺素和激素（例如压力激素皮质醇），在调节情绪和情感方面起着至关重要的作用。儿童虐待会改变并影响这些神经递质在大脑中的水平和功能；此外，儿童虐待可能会导致大脑的结构和连通性变化，从而导致情绪障碍的发展，调节疾病表现并改变对治疗的反应。儿童虐待信息在治疗计划中似乎是必不可少的，并且是治疗算法的关键因素。需要进一步的研究，以充分了解这些途径，并为患有儿童虐待和有效预防性干预的情绪障碍的人开发新的治疗方式，以患有患情绪障碍的风险。关键字：生物标志物，儿童虐待，情绪障碍，生物签名，生物型
测量和秤
1。低情绪等级是指该人抑郁症的深度。要求该人以0作为正常的情绪和10的最糟糕感受的尺度评分自己的心情，这是有帮助的（但没有必要）。这旨在作为帮助评级的指南，但无需这样做。如果该人的情绪等级与临床医生的评分之间存在差异，则临床医生应使用自己的临床判断并过度降级该人的评分（例如如果一个人将自己评为0 - “他们的正常情绪” - 但看起来很沮丧，则临床医生应将其评为3-“严重”或4-“非常严重”）。不包括自杀念头或自我伤害或自我伤害行为的想法。这些评分为第2项。●0-在评级期内没有此类问题或未评级。●1-温和：该人偶尔会感到沮丧。可以在连续的尺度上对自己的评分在1到2之间。●2-中度：经常感到低落但不是所有的时间，或者情绪一直持续低，但不是很严重。可以在连续的尺度上对3至5的自我评分。
神经递质在心理健康中的作用
神经递质（大脑的化学使者）在调节各种功能（包括情绪，认知和行为）方面起着重要作用。5-羟色胺也许是最著名的神经递质。通常称为“感觉良好”化学物质，5-羟色胺对于情绪调节，焦虑和幸福至关重要[1]。它是在大脑和肠道中合成的，几乎影响身体的每个部位，从情感到运动技能。焦虑和抑郁与低血清素水平相关。选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRIS）是一种常见的抗抑郁药，通过增加大脑中5-羟色胺的可用性来起作用，从而改善情绪和焦虑症状。通过防止5-羟色胺重吸收到神经元中，SSRIS增强了其对情绪调节的积极作用[2]。
青少年如何使用音乐使他们的心理受益...
This paper aims to discover techniques in which music can be used to treat anxiety and depressioninadolescents.Studieshavedemonstratedthatmusicplaysasignificantroleacrossculturesin affectingmood,performance,andphysiologicalfunctions.Focusingonadolescents'mentalhealth,this researchfurtherexploresthesefindingsandlooksattheaspectsofmusicthathavethepowertochange one'smentalandphysicalstate.Thispapercoversfourtopics:aliteraturereview,researchmethods,the surveyconducted,andaconclusionthataimstoconnectcurrentknowledgewithobservationsfromthe survey. These findings connect music's effectiveness in使个人平静或振奋人心的偏好文化，建议您的核心术语，持有的心理学精神。
引用：Rania H. Farraj，Salma Haddad，Coral Cohen和Raed Mualem（2025），睡眠时间对认知表现和情绪状态C
背景/AIM青少年的睡眠对于认知表现，情感调节和学术上的成功至关重要。本研究旨在评估睡眠时间对高中生认知能力和情绪的影响。材料和方法五十届至11至12年级的学生（17-18岁）来自以色列北部。每个学生在两个条件下完成认知和情绪评估：睡眠8-10小时（最佳睡眠）和4-6小时的睡眠（睡眠剥夺）。测试包括内存评估（计算机卡游戏），浓度评估（功能扣除游戏）和来自国家考试的化学测试。使用情绪状态（POMS）问卷调查评估情绪状态。配对的t检验和Wilcoxon签名级测试用于分析差异。结果睡眠剥夺将记忆力显着降低20.39％，浓度降低了22.72％。化学评分下降了35％，而情绪障碍包括张力增加（64.92％），抑郁症（63.39％），愤怒（46.8％）和疲劳（64.9％）。活力降低了57.8％。结论睡眠剥夺会对认知表现和情感健康产生不利影响，这强调了促进青少年健康睡眠实践以提高学习成绩和心理健康的重要性。
对心理的被动传感：利用可穿戴技术的数据预测情绪状态
摘要。抑郁症和焦虑是世界上最常见的精神健康障碍，导致了大量发病和死亡。过去的治疗主要集中在治疗抑郁症和焦虑症上。但是，迫切需要检测慢性压力状态并可能使用即时的个性化干预措施进行干预。现代技术彻底改变了我们被动测量各种生物学和生理信号的能力。在我们的日常生活中，我们从手机，可穿戴技术，手表甚至计算机和汽车中产生大量的电子数据。在此分析中，我们专注于使用Fitbit的可穿戴数据来被动地预测日常情绪状态（例如，悲伤/紧张/焦虑与快乐）。我们使用弹性净回归机器学习算法的日常使用来自38名参与者的每日FITBIT数据和约1200天的数据来预测情绪状态（例如，悲伤/紧张/焦虑与快乐）。我们能够使用交叉验证的机器学习算法准确地预测这些状态，并确定了每个情绪状态的特征。在此概念验证分析中，我们表明，预测日常情绪状态是可行的，并且不仅可能有助于检测日常情绪状态，还可以提高被动意识并提供及时的干预措施。