消费者对新鲜新鲜草药种植方法的态度,包括城市农业,水培法和机器人种植。城市耕种是首选方法,其次是水培法,而机器人种植则最不受欢迎。这项研究检验了两个假设,该假设关于环境关注对不同方法接受欧芹的影响,以及食品技术新恐惧症对从水培和机器人种植中接受欧芹的影响。Con Sumer的环境关注水平对他们从城市农业的接受产生了积极影响,而食品技术新恐惧症对消费者接受水培和机器人种植方法产生了负面影响。该研究强调了这些方法固有的自然元素。城市农业似乎与消费者的自然和可持续性价值观吻合。量身定制的消息传递突出了所有这些方法的自然方面,并解决了对技术使用的担忧,可能有助于弥合创新与消费者接受之间的差距,从而有助于农业策略中的传统与创新之间的微妙平衡。同时,该研究的探索性质可能会限制结果的普遍性。未来的研究可以扩大参与者的样本,并探索其他心理因素,以塑造对新型农业技术的态度。
认知训练是一个价值数十亿美元的产业,拥有许多著名的在线训练平台,包括 Lumosity(Lumos Labs,2007 年)、Peak(Brainbow Limited,2014 年)、Elevate(Elevate Inc,2014 年)和 CogniFit Brain Fitness(Cognifit,1999 年)。健康的认知与学业、社交和职业成功始终相关(Gottfredson,1997 年)。计算机化认知训练 (CCT) 包括完成结构化任务,旨在维持或提高特定的认知能力(例如注意力、工作记忆)以及流体智力(即推理和逻辑思考的能力)(von Bastian 和 Oberauer,2014 年;Melby-Lervåg 等人,2016 年)。公众对 CCT 的兴趣迅速增长,因为其提高认知能力的潜力对不同人群都具有广泛的吸引力,从具有正常认知能力的个体到经历认知功能障碍或衰退的个体。Lumosity 网站声称,在过去 10 年内已有 1 亿人使用过其平台,这证明了 CCT 产品的受欢迎程度(Lumos Labs,2019 年)。然而,尽管早期有关于大脑训练对认知能力影响的正面报告和荟萃分析(例如 Karbach 和 Verhaeghen,2014 年;Au 等人,2015 年),但大多数荟萃分析(包括规模最大和最新的荟萃分析)都得出了无效结果(例如 Melby-Lervåg 和 Hulme,2013 年、2016 年;Melby-Lervåg 等人,2016 年;Sala 和 Gobet,2019 年)。此外,一些研究的积极结果也存在争议,批评者呼吁研究设计更加严谨(例如使用主动对照组以及多个认知测试来测量每个结构)和分析技术(例如控制多重比较;准确解释相互作用;Lawlor-Savage 和 Goghari,2014;Redick,2015)。由于他们的许多主张在科学界声名狼藉,一些最受欢迎的 CCT 应用程序的开发人员也发现自己处于法律争议的焦点。例如,2016 年,联邦贸易委员会与 Lumosity(Lumos Labs)的开发商达成 200 万美元的和解协议,指控他们误导公众,声称他们的应用程序将提高用户的学校/工作成绩并减少或延缓与年龄相关的认知障碍(联邦贸易委员会,2016 年)。此外,受欢迎、可信且传播范围广泛的媒体既专门报道了这个故事(例如,Etchells,2016 年;Entis,2017 年;Gallegos,2017 年),也更普遍地报道了 CCT 开发者提出的主张的争议性(例如,Weeks,2014 年;Zaleski,2018 年;Frakt,2019 年)。尽管围绕 CCT 应用的争议越来越多,但它们仍在普通人群中广泛使用,这表明许多人仍然相信 CCT 在增强或改善认知方面的效用和有效性。鉴于这些发展,研究人员开始关注可能解释 CCT 干预效果的矛盾发现的社会心理因素。关于影响认知训练结果的社会心理因素的文献虽然数量不多,但正在不断增加,主要集中在几个重叠的领域。部分学者关注的是个人对认知训练后变化的主观看法,以及
摘要 糖尿病可能会影响身体和心理健康;全球糖尿病发病率急剧上升。患有和不患有慢性病的儿童的心理健康和幸福感不佳的现象也在增加;问题出现在更年轻的年龄。本综述的目的是了解家庭背景下这些问题的决定因素。我们进行了系统综述,以调查哪些生活方式和心理因素会影响患有 1 型糖尿病的儿童及其父母。使用包含截至 2022 年 5 月出版物的电子书目数据库,使用涵盖糖尿病相关术语、目标人群和相关情绪困扰的关键词组合进行有针对性的文献搜索。使用定量研究质量评估工具评估方法学质量。20 篇文章符合纳入标准。由于缺乏对照组、治疗类型信息或足够的样本量,质量评分较低。许多研究的样本年龄范围很广。大多数研究报告称,父母及其子女表现出抑郁症状、对低血糖的恐惧和更高的育儿压力。我们得出结论,需要开展具有足够效力的研究,采用适当的对照组和措施来阐明与儿童 1 型糖尿病相关的心理变量及其对父母的影响,尤其是考虑到越来越多的报告显示小学年龄儿童心理健康状况不佳,以及其影响。这将有助于引入更有针对性的干预措施并改善行为结果。
3印度尼西亚马朗州立大学摘要:教育领域的成就与在学术或非学术领域的学生学习成果相同。教育的重点往往放在产出上。事实证明,作为质量一代的生产者,杰出的教师能够成为在全球范围内竞争并在未来生活中取得成功的重要因素。该研究的重点旨在评估影响者的领导力,数字化转型和社会氛围对改善教师成就的影响,以建立高级马德拉萨群岛的成就。本研究使用SMART-PLS使用一种描述性定量方法与数据分析技术一起测量相互影响和影响彼此的变量。这项研究中的受访者人数为Malang Regency的124名私人Madrasa教师,其比例尺测量为1-5。对Cronbach的Alpha值的分析整体上,并解释了该构建体在本测试中在内部一致且可靠。研究结果表明:(1)有影响力的领导力与改善教师成就之间存在重大影响; (2)数字化转型与改善教师成就之间存在重大影响,并且(3)社会氛围与改善教师成就之间没有显着影响。预测,研究人员认为,自我效能的形式的心理因素在改善教师成就方面具有比社会气候更大的影响。到自变量。
抽象的客观妊娠糖尿病会导致母体和新生儿发病率。心理因素,尤其是压力,在糖尿病管理中起着有意义的作用。因此,本研究旨在研究基于正念的压力减轻咨询对妊娠糖尿病女性血糖和感知压力的影响。方法目前对78名妊娠糖尿病女性进行了准实验性介入研究。在干预小组中,研究人员每周两次进行了90分钟的8次,研究人员进行了一项基于正念的压力咨询计划。在两组中都填写了科恩压力问卷。另外,两组的禁食血糖和2小时的血糖水平均已测量。使用独立t检验,配对的t检验,曼恩·惠特尼和威尔科克森测试进行统计分析,使用Windows版本20版本的IBM SPSS统计数据(IBM Corp.,Armonk,Armonk,NY,USA)进行。结果,干预组中孕妇的平均年龄为28.84 6.20岁,对照组为29.03 5.42岁。在禁食血糖评分(p¼0.02; -6.01;和-11.46)与2小时禁食的血糖评分(p <0.001; 12.35; -12.35;和-5.3)与感知到的压力得分(p <0.001; 35.57; 35.57; 35.57;和-49.19)之间存在显着差异。
抽象的客观妊娠糖尿病会导致母体和新生儿发病率。心理因素,尤其是压力,在糖尿病管理中起着有意义的作用。因此,本研究旨在研究基于正念的压力减轻咨询对妊娠糖尿病女性血糖和感知压力的影响。方法目前对78名妊娠糖尿病女性进行了准实验性介入研究。在干预小组中,研究人员每周两次进行了90分钟的8次,研究人员进行了一项基于正念的压力咨询计划。在两组中都填写了科恩压力问卷。另外,两组的禁食血糖和2小时的血糖水平均已测量。使用独立t检验,配对的t检验,曼恩·惠特尼和威尔科克森测试进行统计分析,使用Windows版本20版本的IBM SPSS统计数据(IBM Corp.,Armonk,Armonk,NY,USA)进行。结果,干预组中孕妇的平均年龄为28.84 6.20岁,对照组为29.03 5.42岁。在禁食血糖评分(p¼0.02; -6.01;和-11.46)与2小时禁食的血糖评分(p <0.001; 12.35; -12.35;和-5.3)与感知到的压力得分(p <0.001; 35.57; 35.57; 35.57;和-49.19)之间存在显着差异。
摘要 综述目的 本综述概述了目前对焦虑症和创伤后应激障碍的脑电图神经反馈的知识和理解。 最新发现 焦虑症和创伤后应激障碍 (PTSD) 的表现与神经生理应激轴和大脑唤醒回路的功能障碍有关,这是研究领域标准 (RDoC) 的重要维度。即使这些疾病的病理生理学很复杂,其定义特征之一是行为和生理过度唤醒。有趣的是,与唤醒相关的大脑活动可以通过基于脑电图的神经反馈 (EEG NF) 进行调节,这是一种非药理学和非侵入性方法,涉及通过脑机接口 (BCI) 进行神经认知训练。EEG NF 的特点是同时学习过程,其中患者和计算机都参与修改神经元活动或连接,从而改善焦虑和/或过度唤醒的相关症状。摘要 EEG NF 对焦虑症和 PTSD 都有积极作用,但由于一些方法问题,症状改善是否是 EEG NF 所针对的神经生理变化的直接结果仍不清楚。因此,在这项工作中,我们试图将当前关于大脑唤醒机制的知识与过去和现在的焦虑和 PTSD 的 EEG NF 疗法联系起来。简而言之,我们讨论了 EEG NF 对焦虑症和 PTSD 影响的神经生理机制、现有 EEG NF 随机对照试验对这些疾病的方法优势/劣势,以及可能影响 NF 训练成功的神经心理因素。
功能性视力丧失是功能性神经疾病 (FND) 的一种亚型,是普通眼科和神经眼科实践中常见的视力障碍原因。眼科医生通常可以相当自信地诊断功能性视力丧失,但通常发现更难知道该对患者说什么、如何处理,甚至是否尝试治疗。尽管研究表明,多达 60% 的成年人在长期随访中出现了严重的症状,但基于证据的治疗却很少。在过去的 20 年里,我们在理解、处理和更广泛地管理 FND 的方式上发生了巨大变化。在本文中,我们阐述了管理功能性视力丧失的实用方法,包括:1) 在主观视力受损的情况下,根据显示在视力正常的检查做出阳性诊断,而不仅仅是因为测试或眼科检查正常;2) 解释和标记病情,强调这些阳性诊断特征,而不是安慰;3) 考虑眼部或脑部合并症,如偏头痛、特发性颅内高压或弱视; 4)考虑与斜视矫正师合作,以积极的方式进行诊断测试,以强调改善视力的可能性;5)制定简单的畏光治疗策略;6)将心理因素和合并症作为评估和治疗的一部分,但要保持更广泛的病因观,不要以此为诊断;7)其他治疗方式,包括催眠疗法、经颅磁刺激和更先进的视觉反馈形式,是未来功能性视力丧失治疗的有希望的候选者。
本系统综述研究了有关沙特人群中易激综合症(IBS)的流行病学和危险因素的可用文献。进行了对PubMed,Scopus,Science Direct,Cochrane图书馆和Web Science的全面电子搜索,遵循针对系统评价和荟萃分析的首选报告项目2020指南,以识别评估沙特阿拉伯中IBS普遍存在和风险因素的研究。共有22项涉及20,755名参与者的研究符合纳入标准。大多数研究(21/22)使用罗马IV标准进行IBS诊断,而一项研究使用了自我管理的问卷。报告的IBS的患病率在2.7%至83.3%之间,总体患病率为26.3%(5461例)。IBS的重大危险因素包括抑郁症,焦虑,IBS的家族史,女性性别,学生地位和中年,而IBS患者更有可能表现出更高水平的焦虑,抑郁和恐惧症。饮食习惯也发挥了作用,非IBS组消耗更多的纤维和烟酸,而IBS组则消耗了更多的能量和碳水化合物。这项系统评价的发现突出了IBS在沙特阿拉伯的重大负担,并强调了饮食模式,社会心理因素和遗传倾向在其发作和严重性中的重要性。鉴于这些见解,公共卫生计划应专注于患者教育和文化量身定制的干预措施,以有效地管理IBS。
人工智能 (AI) 被定义为使机器学习、推理和解决问题的理论和算法,就像人类一样。神经科学一直与人工智能领域存在着相互的信息流。一方面,大多数人工智能算法都受到人脑的启发。神经科学领域不仅为人工智能算法提供了灵感来源,而且如果发现某些算法可用于大脑,它还提供了验证这些算法的可能性。另一方面,人工智能算法在神经科学领域带来了革命性的转变。一个重要的例子是对神经图像数据集的高效和精确分析。然而,人工智能在神经科学方面的巨大贡献在于强化学习 (RL) 领域。该领域的灵感来自动物学习,顾名思义,该领域涉及通过强化导致更高奖励的行为(作为来自周围环境的反馈)来学习实现所需奖励的最佳行为(Hassabis 等人,2017 年)。虽然 RL 已广泛用于研究目的,以增进我们在神经科学领域的理解,但它在医学神经科学和计算神经病学领域有许多潜在应用(Maia 和 Frank,2011 年)。经过数十年的传统治疗,科学家们已经意识到应该研究环境、生物和社会心理因素方面的个体差异,这一概念被称为“精准医疗”。此外,在计划新的治疗方法时应该考虑到这些差异,以便根据接受治疗的患者的具体特征进行量身定制,这一方向称为“个性化
