XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempsychological
医疗福利下的神经心理学测试（仅适用于内布拉斯加州） - 社区计划医疗政策
智力残疾或智力发育障碍，当存在以下所有情况时： o 智力残疾或智力发育障碍与已知或可疑的医学原因有关（例如，创伤性脑损伤、宫内毒素暴露、早期癫痫症、镰状细胞病、遗传性疾病）；并且 o 智力残疾或智力发育障碍符合以下所有标准（DSM-5）： 智力功能缺陷，例如推理、解决问题、计划、抽象思维、判断、学术学习和从经验中学习，经临床评估和个性化标准化智力测试证实；并且 适应性功能缺陷导致未能达到个人独立和社会责任的发展和社会文化标准（如果没有持续的支持，适应性缺陷会限制一项或多项日常生活活动的功能，例如沟通、社会参与和在家庭、学校、工作和社区等多个环境中的独立生活）；并且
一把双刃剑：从业者的见解就psilocybin辅助心理干预的短期和长期负面影响
背景和目的：近年来对迷幻研究的兴趣已显着增长，而自然衍生的物质psilocybin与治疗结合使用，已显示出令人鼓舞的结果，作为对一系列精神病的治疗方法。但是，psilocybin辅助治疗的负面影响和风险尚未得到充分的结合。这项研究的目的是研究短期和长期的psilocybin辅助心理干预措施的潜在负面影响。方法：对八个迷幻治疗提供者和促进者进行了半结构化访谈。他们的内容是主题解释的。结果：确定了三个短期负面影响的主题。它们包括对psilocybin剂量会话的负面反应，治疗关系中的不良过程以及困难的自我经验。确定了长期负面影响的四个主题。 他们包括对客户的不稳定，适应治疗后生活的困难，治疗关系中的并发症以及不良结果。 结论：这些结果突出了客户可能面临的多方面挑战，强调需要进行彻底的干预前评估和干预后支持。 这些发现既证实了先前的研究，又突出了可以提高安全性并与临床实施相关的新方面。 需要进一步的严格研究，以确保安全，建立道德准则并优化这些实验药物的积极作用。确定了长期负面影响的四个主题。他们包括对客户的不稳定，适应治疗后生活的困难，治疗关系中的并发症以及不良结果。结论：这些结果突出了客户可能面临的多方面挑战，强调需要进行彻底的干预前评估和干预后支持。这些发现既证实了先前的研究，又突出了可以提高安全性并与临床实施相关的新方面。需要进一步的严格研究，以确保安全，建立道德准则并优化这些实验药物的积极作用。整合各种研究方法和测量类型对于进一步了解迷幻辅助治疗的负面影响至关重要。
对群体管理的psilocybin对心理灵活性和结果的影响
在用于治疗目的的迷幻药时，已经提出了心理灵活性作为变革的核心过程，但是迄今为止，经验结果仅记录了接受和行动问卷（AAQ-II）的变化（AAQ-II），这是对心理灵活性的一般度量。这项试验研究测量了在评估心理灵活性方面的一系列措施中，在静修设置中施用的psilocybin的结果。九名参与者参加了7天的psilocybin撤退，并在基线，2个月和6个月的随访中完成了措施。参与者表现出认知障碍（认知融合问卷），有价值的生活（评估问题）和自我同情（自我同情量表）的显着改善，以及提高整体心理灵活性（AAQ）的趋势。其他结果和过程措施包括与psilocybin急性影响有关的措施，对统一性，社交安全性，心理健康，倦怠和情感表达的信念。这些结果提供了初步证据，表明从psilocybin体验获得的治疗益处可能与心理灵活性的变化有关。
神经心理学测试（出于医学目的）
Capital Blue Cross的医疗政策是为了帮助管理会员的福利，不构成医疗建议并可能发生变化的制定。治疗提供者对成员的医疗建议和治疗负责。成员应与他们的提供商讨论与其覆盖范围或状况有关的任何医疗政策，并查阅其福利信息以确定是否涵盖了该服务。如果本医疗政策与成员的福利信息之间存在差异，则福利信息将管理。如果提供者或会员对将本医疗政策应用于特定会员的福利计划有一个问题，请联系Capital Blue Cross的提供商服务或会员服务。Capital Blue Cross认为本医疗政策中包含的信息是专有的，并且只能按照法律允许将其传播。
医疗福利下的神经心理学测试
州政策 / 指导方针 印第安纳州 无 肯塔基州 医疗福利下的神经心理学测试（仅适用于肯塔基州） 路易斯安那州 医疗福利下的神经心理学测试（仅适用于路易斯安那州） 内布拉斯加州 医疗福利下的神经心理学测试（仅适用于内布拉斯加州） 新泽西州 医疗福利下的神经心理学测试（仅适用于新泽西州） 新墨西哥州 医疗福利下的神经心理学测试（仅适用于新墨西哥州） 俄亥俄州 医疗福利下的神经心理学测试（仅适用于俄亥俄州） 宾夕法尼亚州 医疗福利下的神经心理学测试（仅适用于宾夕法尼亚州） 田纳西州 医疗福利下的神经心理学测试（仅适用于田纳西州） 承保原理 当测试结果将用于支持诊断、预后或治疗计划时，神经心理学测试已被证明且在医学上对于评估患有以下疾病的个人是必要的：
分析中国的原因，心理机制和应对策略
简短的视频成瘾是指用户观看短视频的无法控制的愿望，从而导致行为丧失控制或注意力障碍，这又导致社交互动，学习和工作适应的困难。“入侵”简短的视频进入人们的日常生活以及它们在未成年人群中的传播，简短的视频成瘾问题引起了广泛的社会关注。首先，基于简短视频成瘾的原因，本研究从四个层面进行了分析：算法设计，内容服务，平台控制和用户体验。其次，结合了相关的科学理论，简短视频成瘾的心理机制是从四个层面上解释的：认知，情感，动机和社会因素。最后，就应对策略而言，在理论层面上，应加深有关短视频成瘾的发生机制的进一步研究，并应注意推荐算法对简短视频成瘾的影响。在实际层面上，应阐明相关利益相关者的义务和责任，例如简短的视频制作人，平台和监管机构，以防止短暂的视频成瘾，旨在促进预防和管理简短的视频成瘾。
使用机器学习检测心理不确定性
心理不确定性包括焦虑，抑郁和躁郁症等发现，在及时诊断和成功治疗方面面临重大挑战。传统的诊断方法通常取决于主观评估，从而导致不一致和潜在偏见。这项研究发现机器学习技术以更高的准确性和客观性识别心理不确定性的应用。它使用医疗记录，标准化心理健康测试和社交媒体活动的全面数据集来培训多个机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN）。模型根据其准确性，精度，召回和F1得分进行评估。结果表明，随机森林模型的准确性最高（87％），其主要预测特征包括社交媒体情绪评级，医疗访问频率和生理数据，例如心率变异性。这些发现表明机器学习可以大大改善心理歧义的检测，从而为传统诊断方法提供了可靠的替代方法。这项工作突出了将机器学习纳入心理健康诊断的潜力，以实现早期的干预措施和个性化的治疗计划，最终改善患者的结果。未来的研究应集中于增加数据集并使用实时监控技术来改善这些预测模型。
引用： *Inga A. Plotnikova。儿童情感和个人领域中疾病的复杂心理评估和纠正方法
引言由SARS-COV-2引起的突然爆发被世界卫生组织[1]正式称为新型冠状病毒病（COVID-19）。截至2020年9月，美国有超过600万例报告[2]，其中包括8.4％的儿童[3]。根据2021年11月28日，全世界有大约2.61亿感染了Covid的人[4]。除了详细研究与Covid-19相关的呼吸道症状外，还广泛报道了新型冠状病毒感染的神经系统和神经精神病学的并发症，例如急性脱髓性脑病，脑膜炎，笔触等，在学术研究中广泛报道。[5,6]。确定新型冠状病毒感染会恶化以前的神经系统疾病或引起新的神经精神疾病。在36.4％的COVID-19患者中，有36.4％的神经系统命令[6]。
触觉 - 触诊 - 神经心理学 -
抽象的身体打击乐是使用身体作为介质产生声音的技术。它涉及多种技术，例如拍手，醒目，踩踏和拍拍。印度音乐通过手势提供了丰富的身体打击乐例子，以及诸如Tabla和Pakhawaj之类的乐器。这篇评论深入研究了与Tabla和Pakhawaj仪器和神经心理学有关的人体打击乐的十字路口，研究了其对脑功能，认知过程和情感健康的影响。它还讨论了印度打击乐中Laya和Tala的理论概念，突出了节奏与神经心理学反应之间的关系。关键字：身体打击乐，神经心理学，认知灵活性，塔曲，Pakhawaj引言身体打击乐是一种有节奏的技术，它使用身体作为介质来产生所需的声音。这包括诸如拍手，手指折断，脚踩脚，醒目和拍拍身体不同部位等动作（Romero Naranjo，2013年）。任何打击乐器的主要功能是为节奏和莱拉奠定基础。laya可以定义为节奏循环中节拍之间的时间间隔。在整个性能过程中必须保持稳定。在印度，在古代，节奏和Laya仅通过手势描绘。 随着时间的推移，开发了打击乐器。 最初，他们被用来指示潜在的威胁或战争开始期间。 后来，探索了节奏模式，并用于音乐的伴奏。在印度，在古代，节奏和Laya仅通过手势描绘。随着时间的推移，开发了打击乐器。最初，他们被用来指示潜在的威胁或战争开始期间。后来，探索了节奏模式，并用于音乐的伴奏。在传统印度音乐的背景下，Tablea和Pakhawaj是复杂的击打的主要例子。Tabla是一组两个垂直鼓，使用手指和手掌动作演奏。另一方面，Pakhawaj（形状像枪管的鼓）主要是通过使用Palm（Team，2023）进行的。
使用机器学习技术影响乳腺癌幸存者心理困扰的因素
乳腺癌是全球妇女中最常见的癌症。乳腺癌患者与诊断和治疗有关。管理这种困扰对于改善乳腺癌幸存者的寿命和生活质量至关重要。这项研究旨在评估乳腺癌幸存者中的困扰水平，并分析使用机器学习技术严重影响困扰的变量。使用国家综合癌症网络遇险温度计工具对641名成人乳腺癌患者进行了调查。参与者确定了造成困扰的各种因素。使用五种机器学习模型来预测患者分为轻度和严重的遇险组。调查结果表明，有57.7％的参与者遭受了严重的困扰。最佳表现最佳模型表明，与伴侣，住房，工作/学校和疲劳打交道的抑郁症是主要指标。在情绪问题，抑郁，恐惧，忧虑，对常规活动的兴趣和神经感兴趣的丧失被确定为重要的预测因素。因此，可以有效地应用机器学习模型来确定已完成初级治疗的乳腺癌患者的困扰的各种因素，从而确定在临床环境中容易受到困扰的乳腺癌患者。