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对于某些人来说，儿童逆境可以促进对焦虑症的韧性
那些终身逆境较低，对威胁的神经激活较高的人以及在儿童中间和青春期中经历了低到中度逆境的人的神经激活降低了威胁的神经激活以及对安全性较高的神经激活以及寿命较高的逆境暴露和最小的神经激活的人的神经激活
遗传和环境对焦虑症的影响
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。
西格蒙德·弗洛伊德（Sigmund Freud）对焦虑的理解
引言焦虑是对即将发生的事件的压力，恐惧或忧虑的自然反应（Madkor等，2021； Nie等，2021）。Tomasoni等人，（2021年）认为，人们一生中都会经历焦虑感。焦虑疾病导致持续恐惧的时期迅速达到峰值（恐慌发作），恐惧症等（Hull等，2021）。在教育研究中，心理学家采用人类发展理论来了解教学过程中的个人焦虑和学习（Ivanova＆Sorokina，2020年）。教育心理学是心理学的一个分支，与人民学习的技术研究有关（Li，Huang＆Li，2021）。研究人们的学习程序，包括认知和行为观点，允许教育心理学家欣赏人们在焦虑水平，认知发展智力，情感，动机，自我概念，自我调节和学习角色方面的差异（Szczygieł，2020年）。教育的心理学不仅包括学习个人的过程，还包括焦虑等方面如何影响其认知，社会和情感过程和寿命（Cooper＆Brownell，2020年）。对于解决问题，这种教育心理学的采用者采用了各种观点，例如行为主义，发展，建构主义，认知主义和经验主义，以研究特定的学习者因素，例如，其他人，认知，学习的行为和经验（Campbell，Craig，Craig＆Collier＆Collier-Reed，2020年）。
验证由OpenFast计算的局部结构负载，以针对焦点实验活动的测量值：预印本
这项工作介绍了基于焦点实验活动的数据浮动子结构的局部结构负载建模能力的验证。易于说明，OpenFast只能将浮动子结构表示为刚体的身体，尽管这种方法可以在大多数情况下对浮点的全局响应进行建模，但它无法捕获浮点各个成员中的结构负载。对局部子结构负荷进行考虑对于某些浮动设计很重要，因为追求成本降低通常会导致更轻，更灵活的结构。为了解决这一限制，露天（流体动力学）和subdyn（子结构dy-namics）模块最近已扩展到浮动子结构的灵活性。为了验证这一新功能，我们将OpenFast获得的结果与焦点实验活动中测量的数据进行了比较，该数据分析了IEA 15-MW参考涡轮机的1:70尺度性能匹配的模型，在风和波浪的作用下，缅因州伏特尔努斯S-Smagibersible的修改后的SEMES-S-SMAISSIBLE。出于本工作的目的，实验的最重要特征是每个浮桥的根部存在负载细胞，我们的目标是评估这些负载如何通过OpenFast重现。为了建模沿浮动子结构的分布式流体动力和液压载荷，我们采用了基于莫里森方程的条理论方法，我们讨论了不同湿动动力建模选项（波浪伸展，大型型，型型 - 富奇校正校正，以及二阶波动动力学）对运动和负载的影响。为简单起见，我们专注于唯一的波浪条件，无论是规则和不规则的条件。结果表明，对于这项工作中分析的波的浮力的载荷的负载表明了良好的一致性，尤其是考虑到简单的剥离理论模型固有的假设和简化。
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第三码流 60Hz: 30fps@(1920x1080, 1280x720, 704x576, 640x480, 640x360, 320x240, 320x192, 320x180) 50Hz: 25fps@(1920x1080, 1280x720, 704x576, 640x480, 640x360, 320x240, 320x192, 320x180)
基因决定的代谢物对焦虑症的因果关系：双样本孟德尔随机化研究
摘要背景：焦虑症是最常见的精神障碍之一，但其潜在的生物学机制尚未完全阐明。近年来，遗传决定的代谢物（GDM）已被用来揭示精神障碍的生物学机制。然而，这种策略还没有应用于焦虑症。在此，我们通过孟德尔随机化研究探索了GDM与焦虑症的因果关系，总体目标是揭示生物学机制。方法：实施双样本孟德尔随机化（MR）分析以评估GDM与焦虑症的因果关系。以486种代谢物的全基因组关联研究（GWAS）为暴露对象，以焦虑症的四个不同的GWAS数据集为结果对象。值得注意的是，所有数据集均来自公开数据库。使用遗传工具变量（IV）探索每种代谢物的代谢物与焦虑症之间的因果关系。采用 MR Steiger 过滤法检验代谢物与焦虑症之间的因果关系。首先采用标准逆方差加权 (IVW) 方法进行因果关系分析，随后采用另外三种 MR 方法（MR-Egger、加权中值和 MR-PRESSO（多效性残差和与异常值）方法）进行 MR 分析的敏感性分析。使用 MR-Egger 截距和 Cochran's Q 统计分析评估可能的异质性和多效性。使用 Bonferroni 校正确定因果关联特征（P < 1.03 × 10 –4）。此外，使用基于网络的 MetaboAnalyst 5.0 软件进行代谢途径分析。所有统计分析均在 R 软件中完成。本研究使用了 STROBE-MR 清单来报告 MR 研究。结果：在 MR 分析中，确定了 85 个具有显著因果关系的 GDM。其中，4 个不同的焦虑症数据集中有 11 种代谢物相互重叠。Bonferroni 校正显示 1-亚油酰甘油磷酸乙醇胺（OR 固定效应 IVW = 1.04；95% CI 1.021–1.06；P 固定效应 IVW = 4.3 × 10 –5 ）是最可靠的因果代谢物。由于采用了“留一法”分析，即使没有单个 SNP，我们的结果仍然稳健。MR-Egger 截距检验表明遗传多效性对结果没有影响（截距 = − 0.0013，SE = 0.0006，P = 0.06）。Cochran Q 检验未检测到异质性（MR-Egger. Q = 7.68，P = 0.742；IVW. Q = 12.12，P = 0.436）。 MR Steiger 进行的方向性测试证实了我们对潜在因果方向的估计
人工智能辅助心理治疗对焦虑症患者的疗效：一项前瞻性、全国多中心随机对照试验方案
背景焦虑症是一类以焦虑症状为特征的精神疾病，是全世界最常见的一类精神疾病。焦虑症的平均终生患病率为 ∼ 16%，平均 12 个月患病率为 ∼ 11% ( 1 )。一般而言，不同研究的患病率差异很大，西方发达国家的患病率估计高于发展中国家 ( 1 )。在最近的中国全国流行病学研究中，焦虑症是最常见的精神疾病，终生患病率为 7.6%，年患病率为 5.0% ( 2 )。这些疾病的疾病负担将显著增长。在临床实践中，心理治疗可单独用于治疗焦虑症，也可优化药物治疗效果，循证研究表明，心理治疗联合药物治疗比单纯药物治疗更有益 ( 3 )。各国焦虑症治疗指南均推荐心理治疗作为一线治疗，如认知行为疗法、放松疗法、系统脱敏、暴露反应预防等心理治疗（4-6）。然而，任何这些干预措施都需要专业且经验丰富的治疗师，但由于合格治疗师数量有限，尤其是在欠发达或偏远地区，很多患者没有机会接受标准化、适当的治疗。事实上，接受过心理治疗的患者中只有27%真正得到了标准化的心理治疗（7）。由于缺乏标准化的面对面心理治疗，人工智能（AI）辅助心理治疗提供了一种替代方法。多项荟萃分析表明，互联网认知行为疗法（iCBT）和计算机化认知行为疗法（cCBT）对焦虑症和其他疾病有显著的治疗效果（8-10）。例如，Woebot 是一款全自动
生物反馈干预对焦虑调节有效性的综合模型：观点
生物反馈已被证明是一种有前途的焦虑治疗工具；然而，到目前为止，一些理论和实践上的限制阻碍了它的广泛应用。随着当前技术的进步和人们对使用自我监测技术改善心理健康的兴趣日益浓厚，我们认为现在是启动新一轮生物反馈训练的理想时机。在这篇观点论文中，我们反思了生物反馈训练的现状，包括被认为可以解释生物反馈有效性的更传统的技术和机制，例如操作性学习和冥想技术的整合，以及内感受意识和生理的变化。随后，我们提出了一个综合模型，其中包括一组认知评估作为生物反馈训练中自适应轨迹的潜在决定因素，例如成长心态、自我效能、控制点和威胁挑战评估。最后，我们根据我们的模型与新兴交互技术提供的机制和机制的整合，提出了一套详细的指导方针，以鼓励使用生物反馈进行新阶段的研究和实施。未来的生物反馈干预措施大有可为，它可以利用可穿戴设备和视频游戏的力量，采用以用户为中心的方式，以一种引人入胜、个性化且有意义的方式帮助人们调节焦虑。