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<情绪A和B 的DIV基因疗法
Development and chronology of the document The drafting of this document was curated by the working group (GDL) Gene therapy of the Ace, chaired by Angiola Rocino, president of Aice for the three-year period 2020-2023, coordinated by Flora Peyvandi and Giancarlo Castaman and made up of: Andrea Buzzi, Enrico Ferri Grazzi (patient representatives), Maria Basso, Paolo Angelo Cristofaro, Raimondo De Cristofaro, Giovanni di Minno, Matteo Nicola Dario di Minno, Isabella Garagiola, Alessandro Gringeri, Veronica Grippa, Vincenzo La Mura, Marzia Leotta, Corrado Lodigiani, Mariasanta Napolitano, Mirko Pinotti, Rita Carlotta Santoro，Paolo Simioni，Annarita Tagliaferri，Armando Tripodi和Ezio Zanon。Development and chronology of the document The drafting of this document was curated by the working group (GDL) Gene therapy of the Ace, chaired by Angiola Rocino, president of Aice for the three-year period 2020-2023, coordinated by Flora Peyvandi and Giancarlo Castaman and made up of: Andrea Buzzi, Enrico Ferri Grazzi (patient representatives), Maria Basso, Paolo Angelo Cristofaro, Raimondo De Cristofaro, Giovanni di Minno, Matteo Nicola Dario di Minno, Isabella Garagiola, Alessandro Gringeri, Veronica Grippa, Vincenzo La Mura, Marzia Leotta, Corrado Lodigiani, Mariasanta Napolitano, Mirko Pinotti, Rita Carlotta Santoro，Paolo Simioni，Annarita Tagliaferri，Armando Tripodi和Ezio Zanon。
针对青年的情绪疗法：临床手册
Mirisse Foroughe与一群令人印象深刻的国际知名贡献者一起加入了，包括临床医生 - 科学家和学者，以及以情感治疗的开发商Leslie Greenberg博士。本临床手册提供了有关如何将EFT应用于初级保健以及更复杂的心理健康困难的创伤视角。手册始于令人难以置信的用户友好的核心EFT原则概述，然后再与个别青年，父母和二元进行临床应用。贡献者然后解决如何与特定的客户群体（例如焦虑，抑郁和边缘性疾病的年轻人）实施EFT，然后研究重要的考虑因素，即临床医生在与父母和青年创伤和复杂的临床表现时应牢记临床医生应牢记的考虑。
COVID-19感染后的情绪障碍：单个
关键词：冠状病毒疾病19，焦虑，抑郁，创伤后应激障碍，幸存者简介冠状病毒病19（Covid-19）于2019年12月首次出现在武汉，作为一个身份不明的肺炎。不久之后，世界卫生组织（WHO）宣布这是一个大流行。首次出现这种疾病后，有超过一亿人被感染，近300万人死亡。1个国家已采取各种措施与大流行作斗争。主要措施包括隔离，隔离和避免群众聚会。几项研究表明，在社会隔离期间，包括儿童，年轻人和年龄较大的所有年龄段，包括焦虑，抑郁和创伤后应激障碍。2–4孤独感，收入的减少和使用面罩的使用是这些条件的可能原因。2–6
情绪4学习（E4L）课程摘要
情感4学习（E4L）课程摘要E4L课程是一项为期五年的情感和社交课程，专为四到九岁的孩子设计，由圣约翰大学学校的员工开发。E4L课程是关于故事，感情，思想，人际关系和沟通的，它的核心是老师的学生关系。它基于最新的理论，并研究了孩子的思想如何发展以及社交和情感学习的发生方式。e4l在KG-F1中教授Phsee，并包含该年龄段的RSE课程的所有相关方面。在表格2中，E4L课程是我思维课程的一部分。由于幼儿的情感和社会学习首先发生在与重要成年人的安全依恋的背景下，因此我们在圣约翰的情感和社会课程的目的是用依恋术语来表达的。E4L课程的主要目的是促进儿童及其老师和教学助理之间的安全依恋，以便儿童学习管理自己的情绪并利用自己的思想。大多数老师凭直觉知道该怎么做才能与孩子建立积极的关系，尽管他们可能不会有意识地意识到自己在建立依恋方面做什么。E4L课程是专门设计的，以鼓励员工在与孩子相关时更加意识到自己的工作，以便他们有意加深与孩子的依恋。所有学习都涉及情绪，并在关系的背景下发生。要成为有效的学习者，孩子们需要能够管理和理解自己的情绪。他们还需要能够进出关系：与老师，彼此以及每项学习任务的关系。有些孩子能够比其他孩子更容易地管理自己的情绪，并更容易进出这些多种关系。研究告诉我们，可以做到这一点的孩子可能是最有效的学习者。在圣约翰的教堂里，我们希望为每个学生提供尽可能有效地学习的机会。这就是为什么我们发展了情感4学习课程。我们对幼儿中社会和情感学习如何发生的最新研究有助于我们决定在E4L课程中教书以及如何最好地提供该课程。E4L基础的理论概念取自依恋，神经科学，心理治疗和正念的领域。E4L课程是一项精心设计的迭代课程，教授社交和情感技能。E4L课程并非设计为自己站立。它们旨在与E4L核心教学和E4L教学方法一起工作。尽管核心教义和教学方法通过隐式学习促进了依恋，情感调节和自我组织的发展，但E4L课程以探索性，经验性和体现的方式明确地教授这些技能。在E4L课程中，您教孩子们建立依恋，发展情绪调节和自我组织，并通过鼓励他们有意识地思考思维，学习和解决问题来教授元认知。有六个课程主题逐年通过每年的小组教授E4L技能，并在发展上适当。
使用正/负面情绪Atlas
饮食中与健康个体积极和负面情绪相关的激活区域，从而创造了积极的情绪地图集（豌豆）和负面情绪地图集（NEA）。，我们使用这些地图集检查了抑郁症患者的神经影像变化，并根据机器学习评估了他们的诊断性能。结果：我们的发现表明，基于PEA和NEA的抑郁症患者的分类准确性超过0.70，与整个脑图相比，这是一种提高。此外，ALFF分析在NEA期间在八个功能簇中揭示了抑郁症患者与健康对照组之间的特殊差异，重点是左轴心，扣带回和上顶叶。在很重要的情况下，豌豆在15个簇中揭示了更明显的差异，其中涉及右fu型回，帕拉希帕克胶回和下顶叶下叶。结论：这些发现使情绪调节和抑郁症之间的复杂相互作用揭示了抑郁症患者的PEA和NEA的显着变化。这项研究增强了我们对抑郁症中情绪调节的理解，对诊断和治疗评估产生了影响。
社交媒体成瘾和情绪智力...
背景：社交媒体成瘾的抑郁与严重程度之间的关系可能是双向的。尽管如此，目前的研究已经解决了普通人群中量表的抑郁评分，而不是评估重度抑郁症患者的这种关系。尽管确认了社交媒体成瘾与情绪智力的负面关系，但尚未调查这种主要抑郁症中这种关系的存在。因此，我们研究的目的是评估社交媒体成瘾的严重性和主要抑郁症的情绪智力。方法：这项研究是在KARS HARAKANI州立医院精神病学院门诊诊所的158名年龄在18至56岁之间的参与者进行的。社会人口统计学数据表涉及年龄，性别，婚姻状况，教育水平和参与者的就业状况，贝克抑郁量库存，酒吧的情感商清单和社交媒体成瘾量表已实施给参与者。结果：在社交媒体成瘾量表评分方面，创建该小组无上瘾和中等上瘾，可以观察到，中等沉重的群体的情绪智力明显较低，抑郁评分较高（p <.001）。此外，社交媒体成瘾的严重程度与抑郁评分和情绪智力评分有负相关关系（r = 0.353，p <.001; r = - 0.376，p <.001）。结论：主要抑郁症的情绪智力与社交媒体成瘾的抑郁水平和严重程度有关。干预措施，即情绪智能技能培训，对于上述患者可能是实用的。
复杂情绪障碍患者的护理
我们在本文中的目的是为管理复杂情绪迷惑的成年人提供一些有用的观点。这些患者在所有情况下经常遇到精神病提供者。尽管我们从一个学术中心的情绪障碍专家的角度来看，但我们已经写了这篇文章，主要是为了帮助临床医生对患有复杂且难以治疗状况的患者进行门诊治疗。首先，我们回顾了三个重要但有些模棱两可的术语：复杂性，诊断和多药。复杂性是精神生活中固有的，因此是所有精神病患者的治疗。然而，对于本文的规定，由于复杂性，我们的意思是那些情况，以及那些临床决策需要更多时间，更多考虑和更多风险的患者。在本文中，我们总结了我们最常见的一些复杂性，并提供了基于证据的指导和基于临床经验的建议。我们包括由合并症的医学和精神疾病，个性倾向，智力差异，习惯性问题的行为，人际关系和生活事件产生的复杂性，这些事件影响了患者对协作的信任和开放性以及某些治疗设定的局限性。我们还希望清楚地将复杂案例的讨论与耐药性的概念区分开来。尽管这些概念之间的差异似乎微妙，但我们认为将患者标记为耐药性表明该病例表达是正确的，因此已经确定和缓解了复杂性，并且治疗试验已被
生成式人工智能如何创建情绪板？
第一个神经网络——感知器——是模拟大脑行为的尝试（Rosenblatt，1958 年）。这些网络能够提供记忆和学习如何工作的简单复制，但在简单的非线性逻辑函数方面却失败了。当这些感知器被组织成多层并以新的方式训练时——这样一层的学习信息和错误就可以传递到下一层——它们的“理解力”和表达能力得到了改善（Rumelhart 等人，1986 年）。当这些多层网络在几个连续的步骤中被用来创建更深层次的人工神经网络时，深度学习（LeCun 等人，2015 年）就出现了。深度学习使上下文识别成为可能。由于这种上下文分层，这些深度网络现在能够识别和理解更高层次的概念，
禁止人工智能法中的情绪识别
代表自闭症患者的团体，例如欧洲自闭症患者理事会，以及研究自闭症和人工智能相关问题的学者，例如 Os Keyes，对这种技术对任何很大一部分自闭症患者的必要性和可行性都持怀疑态度，并指出少数自闭症患者可能在这方面有特定的障碍，但这不是自闭症谱系的决定性特征。根据“双重同理心问题”的想法，神经学上彼此不同的人在解读彼此的情绪时有同样的困难。这意味着“问题”不仅仅在于神经少数群体，因此任何经过训练以识别所谓“正常”情绪表达的情绪检测系统只会优先考虑神经典型人。这实际上可能会加剧问题。在讨论其他神经少数群体和神经系统障碍者的需求时，也应考虑这些论点。
