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抗甲状腺过氧化物酶（TPO）抗体
简介：抗甲状腺过氧化物酶自身抗体（TPO）是您ROID腺体自身免疫性疾病的重要诊断工具。但是，由于方法之间的差异，TPO结果并不总是可比的。在这里，我们旨在研究两种现代实验室测量方法之间的差异：电化学发光（ECLIA）和化学发光微粒（CMIA）免疫测定。方法：对两种方法进行了234种血清样品：Cobas-E601（ECLIA）和Alinity I（CMIA）。tpo结果在统计上进行了定量和定性的比较（根据ECLIA/ CMIA参考范围，将结果编码为正/阴性。 div>结果：与制造商的主张相比，两种方法的精度都是可以接受的。两种方法之间存在非常强但不令人满意的相关性（Pearson r = 0.85）。传球回归显示线性（cusum p <0.01）和不可接受的定量关系存在明显的危险：截距-7.61，斜率1.10。此外，对总体和医学决策水平的平坦平淡 - 阿尔特曼情节的视觉分析证实了缺乏定量协议。对于定性分析，方法之间的一致性率为218/234（93.1％）。根据评估者一致性测试：加权Cohenκ= 0.805，该协议被认为是好的。结论：COBAS-E601（ECLIA）和Alinity I（CMIA）之间的定性一致性很好，因此，这两种方法可用于初步测试涉嫌患有甲状腺自身免疫性疾病的患者。然而，由于定量一致，这两种方法不应互换用于监测，因为结果可能会误导医生和患者，这可能导致医疗错误。关键字：CMIA，ECLIA，方法比较，甲状腺过氧化物酶抗体，TPO
最初发表于：Marius的Tröndle； Popov，tzvetan； Dziemian，Sabine；尼古拉斯·兰格（Langer）（2022）。分解
抽象的童年和青春期是人类寿命的关键阶段，在该阶段发生了基础神经重组过程。大量文献研究了伴随神经生理学变化，重点是人类脑电图的最主要特征：α振荡。EEG信号处理中的最新发展表明，α功率的调用度量被各种因素混淆，并且需要将其分解为周期性和周期性组件，这代表了不同的潜在脑机制。因此，尚不清楚信号的每个部分在大脑成熟过程中如何变化。使用多变量的贝叶斯广义线性模型，我们检查了在最大的开放式儿科数据集中的α活性的大约和周期性参数（n = 2529，年龄5-22岁），并在对独立验证样本（n = 369岁，年龄22岁，6-22岁）的预先检查的分析中对这些发现进行了补充。首先，复制了文献良好的年龄与年龄相关的降低。但是，在控制上的信号成分时，我们的发现为大道调节的α功率增加了与年龄相关的增加的证据。如前所述，相对α功率也显示出成熟的增加，但表明在周期性α功率和脑成熟度之间存在基本关系。随着年龄的增长，特性截距和斜率下降，并且与总α功率高度相关。因此，需要重新考虑对总α功率的年龄相关变化的早期解释，因为消除了主动突触而不是与上型间隔间的减少联系。相反，对扩散张量成像数据的分析表明，在丘脑皮层连接性的增加有关，其成熟度调整后的α功率的成熟增加与增加有关。从功能上讲，我们的结果表明，丘脑对皮质α功率的控制增加与大脑成熟过程中的提高性能有关。
肠道微生物组和动脉粥样硬化
背景：根据最近的研究，动脉粥样硬化和肠道菌群是相关的。尽管如此，已经发现肠道菌群随着研究而有所不同，其功能仍在争论中，并且这种关系并未被证明是因果关系。因此，我们的研究旨在在不同的分类学水平上识别关键的肠道菌群分类单元（GM分类单元），即门，阶级，秩序，秩序，家庭和属，以研究与动脉粥样硬化的任何潜在因果关系。方法：我们采用了来自肠道微生物群的Mibiogen联盟中的汇总数据来进行复杂的两样本Mendelian随机分析（MR）分析。有关动脉粥样硬化统计的相关信息是从Finngen Consortium R8出版物中获取的。评估因果关系，利用的主分析技术是反向方差加权（IVW）方法。补充IVW，采用了其他MR方法，包括加权中位数，MR-EGGER，加权方法和简单模式。敏感性分析涉及Cochrane的Q检验，MR-Egger截距测试，MR-Presso全球测试和剩余分析的应用。结果：最后，在对动脉粥样硬化的211 gm分类单元进行了211 gm分类单元的风险进行MR研究之后，我们发现了20个名义联系和一个牢固的因果关系。Firmicutes（门ID：1672）（几率（OR）= 0.852（0.763，0.950），p = 0.004）仍然与较低的冠状动脉粥样硬化发生率有关，即使在Bonferroni校正后，也是如此。这项研究可以通过关注肠道菌群来提供有关动脉粥样硬化的治疗目标的新见解。结论：基于发现的数据，确定菲洛姆·菲尼科特斯与冠状动脉粥样硬化的发生率降低表现出因果关系。
孕育糖尿病和不良怀孕结果
摘要背景：据信怀孕的高血糖与妊娠阴性结局有关。然而，由于传统观察性研究固有的局限性，建立糖尿病（DM）和不良怀孕结果之间的因果关系是具有挑战性的。方法：我们的研究使用了两样本的孟德尔随机化（MR）技术来检查植物前糖尿病（PGDM）对不良妊娠结局的可能影响。摘要级数据来自欧洲血统和Finngen Biobank的基因组广泛关联研究（GWAS）。主要分析采用了随机效应乘法逆差异加权（IVW）技术来评估PGDM和不良结果之间的因果关系。异质性和多效性。灵敏度分析。另外，应用了包括MR-Presso和RadialMR在内的离群检测技术。结果：IVW方法的结果表明，PGDM和死产（SB）之间没有显着因果关系（OR（SE）= 0.99（0.001）； P值= 0.992），流产（MIS）（或（se）= 0.97（0.97（0.016）; P值= 0.125）； 0.125），和02.02（或02） p值= 0.014）。多效性和异质性测试没有发现SB，MIS和PTB多效性的证据（MR – Egger截距P值= 0.296、0.525和0.532），没有观察到的SB，MIS和PTB的异质性异质性（Q-P值0.992999929，and MIS和PTB值），没有观察到的异质性。分别为0.931、0.999和0.065）。结论：我们的发现表明，PGDM与MIS，SB和PTB的可能性之间没有直接的因果关系。关键字：堕胎，糖尿病，母体糖尿病，妊娠结局，早产，自发性，死产，这篇文章为：hantoushzadeh S，hantoushzadeh S，Zaki-Dizaji M，Zaki-Dizaji M，Habibi D，Habibi D，Sahebi L，Sahebi L，Saheidian L，Saeidian Ah，Saeidian Ah，Dashtkoo Hah，Dashtkoo Hai M.Et。孕育糖尿病和不良妊娠结果：孟德尔随机研究。伊朗大四。2025; 28（2）：81-87。 doi：10.34172/aim.33461
基于2D材料的RF开关的非线性。
最近，在各种单层和多层材料中观察到非易失性切换。除了内存应用外，由于与其他新兴技术相比，该区域的缩放比例很高，因此电阻开关对于模拟RF开关也有望[1]。我们的RF开关是金属 - 绝缘子 - 金属结构，该结构由由2D材料隔开的金属电极制成的垂直连接组成。先前的研究表明，此RF开关适用于5/6G应用[1-2]。设备嵌入了共面波导中以进行RF测量。直流测量结果表明，直到施加设置电压（MOS 2设备为〜2V），该开关处于高电阻状态，这将设备置于低电阻状态。该状态一直存在，直到应用负偏差将切换重置为其高电阻状态为止。我们使用涵盖频率范围0.25-320GHz的S参数表征来提取设备的小型电路。从s-参数中，我们推导了RF开关的两个主要功能：插入损失（由于设备带有开关状态为ON状态的设备引起的功率损失）和隔离（在OFF状态下跨开关跨开关的功率衰减）。该设备是非挥发性的，状态保留量超过3个月[2]。在这项工作中，我们专注于HBN和MOS 2制造的RF开关的非线性研究。作为IV表征显示的，RF开关在足够高的偏置上是非线性的。测得的IIP3值与基于简单非线性电阻模型的模拟获得的IIP3值一致。为了量化这种非线性性，我们通过设备应用了一个具有2个音调（F 1 = 2.365GHz和F 2 = 2.415GHz）的信号，我们在F 1和F 2处测量输出功率，我们还测量了交流频率下的功率（此处f int = 2f 2 -f 2 -f 1）。从测量的数据中，我们可以追踪每个频率与输入功率的功率，并提取输入三阶截距点（IIP3），HBN设备超过46dBm，MOS 2设备为20DBM。
使用传统和机器学习算法预测严重创伤性脑损伤的死亡率
摘要 对患者的创伤性脑损伤 (TBI) 进行预后预测对于临床决策和医疗政策制定至关重要。本研究旨在开发和验证严重创伤性脑损伤 (sTBI) 后住院死亡率的预测模型。我们开发并验证了逻辑回归 (LR)、LASSO 回归和机器学习 (ML) 算法，包括支持向量机 (SVM) 和 XGBoost 模型。其中包括 54 个候选预测因子。模型性能以判别力 (C 统计量) 和校准 (截距和斜率) 来表示。在模型开发方面，纳入了欧洲神经创伤协作 TBI 效果研究 (CENTER-TBI) 中国注册研究中的 2804 名 sTBI 患者。对 CENTER-TBI 欧洲注册研究中的 1113 名 sTBI 患者进行了外部验证。XGBoost 在死亡率预测方面实现了高度判别力，并且其表现优于逻辑回归和 LASSO 回归。本研究建立的XGBoost模型也优于现有的预测模型，包括国际临床试验预后与分析任务（IMPACT）核心模型和国际临床试验预后与分析任务（CRASH）基本模型。当包含54个变量时，XGBoost和SVM在内部验证中达到0.87（95％置信区间[CI]：0.81-0.92）和0.85（95％CI：0.79-0.90）的C统计量，在外部验证中达到0.88（95％CI：0.87-0.88）和0.86（95％CI：0.85-0.87）。简化版的 XGBoost 和 SVM 使用通过递归特征消除 (RFE) 选择的 26 个变量，在内部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.82-0.92）和 0.86（95% CI：0.80-0.91），在外部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.87-0.88）和 0.87（95% CI：0.86-0.87）。但是，当包含的变量数量减少时，ML 和 LR 之间的差异会缩小。所有预测模型都可以通过基于网络的计算器访问。格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分、年龄、瞳孔对光反射、脑区损伤严重程度评分 (ISS) 以及急性
neuroimage
在发育过程中，大脑在后到前梯度后发生自由基结构和功能变化，与清醒和睡眠期间皮质电活动的深刻变化有关。然而，缺乏对跨警戒状态的大型EEG活性成熟的发育影响的系统评估，尤其是在其地形方面。在这里，在160名健康的婴儿，儿童和青少年人群中（从2至17岁开始，每年10名受试者），我们研究了在觉醒和睡眠中的急诊EEG活动的发展。特别是，我们通过频谱指数和o o set进行了参数化EEG功率谱密度（PSD）的多频谱密度（PSD）的形状；指数反映了在增加频率上的功率衰减速率，并且集合反映了PSD的Y截距的估计值。我们发现睡眠和发育导致EEG-PSD在相反的方向上旋转：在唤醒期间，PSD表现出衰变，并且在发育过程中降低了脱落，而在睡眠期间，随着睡眠变得更深，睡眠状态更陡峭，较高的衰变和更高的脱落。在深度睡眠期间（N2，N3）仅光谱量降低了年龄的降低，从而索引了宽带的电压降低。结果，深度睡眠中的值与轻度睡眠（N1）和清醒的价值之间的差异随着年龄的增长而增加，这表明对睡眠EEG活性的觉醒有所不同，在额叶区域中最突出，是最新的成熟。值得注意的是，深度睡眠阶段期间的宽带光谱指数值与觉醒值完全分离，始终跨越发育年龄，并且与成年人的先前发现。涉及地形开发，显示出最陡峭的PSD衰减和最大的位置，随着年龄的增长，从后部转移到前区域。这种转变，尤其是在深度睡眠期间显而易见的，与睡眠慢波活动的迁移相似，并且与神经解剖学和认知发展一致。总体而言，神经性脑电图的活性将觉醒与睡眠区分开，无论年龄如何。而在开发期间，它揭示了后形的地形成熟和渐进的觉醒与睡眠的逐渐差异。我们的研究可以帮助解释由于病理状况而导致的变化，并可能阐明觉醒和睡眠发展的神经生理过程。
基于纵向导弹系统的基于综合指导和控制
通常，使用各种方法（例如非线性控制和最佳控制）开发了导弹指导和控制系统。它们由指导和控制组成，并已单独开发。先前的研究是在指导循环与控制循环之间没有耦合的前提下进行的。在Ref [1]中，为导弹控制设计了三环结构，并通过线性二次调节器得出了控制增益。ref [2]使用后替式技术，并结合了状态重建和神经网络以增强鲁棒性。ref [3]使用非线性滑动模式控制（SMC）技术来避免聊天问题，并根据边界层厚度分析E ff ect。尽管先前研究的表现令人满意，但是设计和整合指导和控制是复杂而昂贵的。另外，由于快速的几何变化或系统的稳定性，控制器无法遵循加速命令。解决这些问题，是一种同时处理指导和控制的集成指导和控制方法（IGC）。参考。 [4，5]定义了导弹的动力学，并基于模型预测控制（MPC）进行了IGC研究。 参考。 [6]设计了SMC，以最大程度地减少零-E ff ort-ort-biss（ZEM），即已知目标的操纵加速度的前提。 参考。 [7]开发了IGC系统，该系统通过将SMC技术与强大的干扰观察者相结合，可以使干扰可靠。参考。[4，5]定义了导弹的动力学，并基于模型预测控制（MPC）进行了IGC研究。参考。 [6]设计了SMC，以最大程度地减少零-E ff ort-ort-biss（ZEM），即已知目标的操纵加速度的前提。 参考。 [7]开发了IGC系统，该系统通过将SMC技术与强大的干扰观察者相结合，可以使干扰可靠。参考。[6]设计了SMC，以最大程度地减少零-E ff ort-ort-biss（ZEM），即已知目标的操纵加速度的前提。参考。 [7]开发了IGC系统，该系统通过将SMC技术与强大的干扰观察者相结合，可以使干扰可靠。参考。[7]开发了IGC系统，该系统通过将SMC技术与强大的干扰观察者相结合，可以使干扰可靠。参考。 [8]考虑了观察目标状态的带状搜索者的视野。 参考。 [9]考虑了末端冲击角，以增强截距的E ff效果。 参考。 [10]进行了一项研究，以使用两个快速和缓慢的控制器来应对快速的几何变化。 尽管总体研究产生了令人满意的表现，但他们也没有考虑使用噪音损坏的观察。 为了减轻这个问题，深入的加强学习（DRL）正在吸引人们作为一种新方法。 DRL是增强学习的领域，它结合了深层的神经网络和增强学习算法，因此代理商与环境互动并以最大的奖励学习了政策。 这种方法在没有预定义的解决方案的情况下解决了解决问题的巨大潜力，并已用于导弹指导和控制系统。 Ref [11]进行了一项研究，以使用深层确定性策略梯度（DDPG）技术替换导弹态度控制器。 参考。 [12]试图使用2D运动学中的DDPG技术替换现有的指导技术。 但是，基于DRL的研究并未在IGC系统中积极进行。 在这项研究中，为了克服上述研究的局限性，我们提出了基于DRL的集成指导和控制法。 此方法通过将指导和控制纳入策略网络而进行。 为此，导弹参考。[8]考虑了观察目标状态的带状搜索者的视野。参考。 [9]考虑了末端冲击角，以增强截距的E ff效果。 参考。 [10]进行了一项研究，以使用两个快速和缓慢的控制器来应对快速的几何变化。 尽管总体研究产生了令人满意的表现，但他们也没有考虑使用噪音损坏的观察。 为了减轻这个问题，深入的加强学习（DRL）正在吸引人们作为一种新方法。 DRL是增强学习的领域，它结合了深层的神经网络和增强学习算法，因此代理商与环境互动并以最大的奖励学习了政策。 这种方法在没有预定义的解决方案的情况下解决了解决问题的巨大潜力，并已用于导弹指导和控制系统。 Ref [11]进行了一项研究，以使用深层确定性策略梯度（DDPG）技术替换导弹态度控制器。 参考。 [12]试图使用2D运动学中的DDPG技术替换现有的指导技术。 但是，基于DRL的研究并未在IGC系统中积极进行。 在这项研究中，为了克服上述研究的局限性，我们提出了基于DRL的集成指导和控制法。 此方法通过将指导和控制纳入策略网络而进行。 为此，导弹参考。[9]考虑了末端冲击角，以增强截距的E ff效果。参考。 [10]进行了一项研究，以使用两个快速和缓慢的控制器来应对快速的几何变化。 尽管总体研究产生了令人满意的表现，但他们也没有考虑使用噪音损坏的观察。 为了减轻这个问题，深入的加强学习（DRL）正在吸引人们作为一种新方法。 DRL是增强学习的领域，它结合了深层的神经网络和增强学习算法，因此代理商与环境互动并以最大的奖励学习了政策。 这种方法在没有预定义的解决方案的情况下解决了解决问题的巨大潜力，并已用于导弹指导和控制系统。 Ref [11]进行了一项研究，以使用深层确定性策略梯度（DDPG）技术替换导弹态度控制器。 参考。 [12]试图使用2D运动学中的DDPG技术替换现有的指导技术。 但是，基于DRL的研究并未在IGC系统中积极进行。 在这项研究中，为了克服上述研究的局限性，我们提出了基于DRL的集成指导和控制法。 此方法通过将指导和控制纳入策略网络而进行。 为此，导弹参考。[10]进行了一项研究，以使用两个快速和缓慢的控制器来应对快速的几何变化。尽管总体研究产生了令人满意的表现，但他们也没有考虑使用噪音损坏的观察。为了减轻这个问题，深入的加强学习（DRL）正在吸引人们作为一种新方法。DRL是增强学习的领域，它结合了深层的神经网络和增强学习算法，因此代理商与环境互动并以最大的奖励学习了政策。这种方法在没有预定义的解决方案的情况下解决了解决问题的巨大潜力，并已用于导弹指导和控制系统。Ref [11]进行了一项研究，以使用深层确定性策略梯度（DDPG）技术替换导弹态度控制器。参考。 [12]试图使用2D运动学中的DDPG技术替换现有的指导技术。 但是，基于DRL的研究并未在IGC系统中积极进行。 在这项研究中，为了克服上述研究的局限性，我们提出了基于DRL的集成指导和控制法。 此方法通过将指导和控制纳入策略网络而进行。 为此，导弹参考。[12]试图使用2D运动学中的DDPG技术替换现有的指导技术。但是，基于DRL的研究并未在IGC系统中积极进行。在这项研究中，为了克服上述研究的局限性，我们提出了基于DRL的集成指导和控制法。此方法通过将指导和控制纳入策略网络而进行。为此，导弹
连续性与不连续性辩论
作为图书馆，NLM提供了对科学文献的访问权限，而无需暗示与其内容的认可或一致。NLM数据库包括来自各种来源的出版物。在本文中，我们通过采用极性“连续性/不连续性”和“稳定/不稳定”来区分一致性和发展的变化。一致性和变化通过组均值连续性/不连续性和个体阶稳定性/不稳定来跟踪。这两种观点在概念上和经验上都是对发展的部分正交观点。发展科学侧重于一致性和随着时间的变化。平均水平的连续性/不连续性以及个人秩序稳定性/不稳定性信息和方法论，可以同时分析。并非所有的发展变化都涉及转化；一致性也起着作用。我们正式化并解释了这两个概念，因为过去许多学者对它们进行了研究。####这是重写文本：我们需要在这里讨论下一个逻辑当代治疗，尤其是在定量方面。一些发育主义者还使用定性变化，例如从手势转变为“不连续”。令人惊讶的是，我们的领域仍然缺乏词汇来区分现在的基本结构，例如连续性和稳定性。我们选择了这两个术语 - 连续性和稳定性 - 分别描述群体平均值和个体差异的一致性。连续特征是随着时间的流逝显示相同平均水平的特征。19–40。为了使读者更容易，我们从一个发展领域（语言）中绘制示例 - 但这些概念适用于个人，二元组和环境的所有领域和特征。将连续性视为一致性，而不连续性是变化，在特征到时间的特征的平均水平中。不连续的，随着时间的流逝，平均水平增加或下降。在两个紧密间隔的时间点之间，儿童词汇可能不会改变，但是在其他可能相同或肯定会在长期儿童中肯定会改变其词汇量的其他人之间的变化。将稳定性视为一致性，而不稳定性是变化，以相对的顺序，地位或群体等级，或者在特征上的特征中。稳定的特征是某些人在一个时间点和以后的时间点显示较高的水平。如果个人不随着时间的流逝保持相对秩序，则会表现出不稳定。随着时间的流逝，孩子们倾向于保持其语言能力的相对顺序。效果大小可以测量数据集中的不连续性，变化或稳定性的幅度。在重复测量分析中，诸如学生配对t检验或f检验之类的平均差异测试用于索引不连续性。效果大小是通过将两个均值之间的差额除以汇总的标准偏差来计算的。效应大小的常用经验法则是科恩的D，其效果将效果分为小（d = 0.20），培养基（d = 0.50）和大（d = 0.80）。Holliday-Brady等，编辑。对于多元F检验，部分ETA方（η2p）提供了效果大小的替代度量。相关性用于索引稳定性。相关的大小通常使用Cohen's R测量，该R将效果分为小（r≈0.10），培养基（r≈0.30）或大（r≈0.50）。尽管它们的重要性，但连续性和稳定性通常与潜在变化模型相混淆。潜在变化模型在单个层面上测量开发的变化，提供有关发展功能的形状（包括截距和斜率）的信息。这些模型可以通知我们有关变量之间的初始位置，变化率和相关性。相比之下，连续性和稳定性仅需要一个单个测量点，从而使数据收集更加灵活。发展科学中的稳定性和连续性分析：理解潜在变化的互补方法。发展科学采用了一系列评估稳定性的方法，包括潜在变化模型。连续性分析在每个时间点都集中在相同的指标上，而稳定性分析不需要此约束。这种区别强调了连续性和稳定分析的互补性质，这些性质具有不同的目标并具有不同的数据需求。值得注意的是，Vineland自适应行为量表的通信结构量表表明，在3至4岁的儿童中，11个月（r = .86）和5至6年11个月（r = .89）的儿童以及18到57个月之间的平均话语（r = .11）和31和46个月（r = .11）和46个月（r = .12）。1995; 16（3）：257–275。这种同源稳定性可以提供自由估计，给定共同的来源和方法差异，实践效果和其他因素。相比之下，异型稳定性模拟了在理论上相关的不同明显特征跨个体顺序的维护。例如，3年的口头生产预测了5年的语言理解（13），而在4年以4年的预测命名的命名和对字母系统的熟悉程度为5年（14）（14）。异型稳定性可能会提供保守的估计，这是由于评估测量和过程中使用的程序的差异。研究稳定性的关键挑战在于成分特征随发展而发生巨大变化。例如，20个月的成功沟通可能是通过理解，词汇和词相结合来指示的，而48个月的成功可能涉及口头上的复杂思想，理解单词关系，并以上下文和文化适当的方式进行交流。识别可靠的措施是该领域中的主要方法论问题。使用多种评估工具和跟踪各种变量在衡量儿童语言发展时会导致不一致的结果。潜在变量通过考虑不同的观点和测量方法来提供解决方案，从而在控制潜在偏见的同时提供了更准确的估计。这种方法允许随着时间的推移测量的变化，同时保持评估稳定性所需的可比性。引用了以下参考文献以支持这项工作：Hartmann等。19–40。稳定性通常被认为是个体内部的一致性，但也可以归因于支持特征稳定性的内源性因素或环境影响。补充稳定性的同型和异型模型是介导的稳定性，它描述了第三个变量如何影响两个特征之间的稳定性。例如，母亲的反应能力可以介导前语言手势和后来的残疾儿童语言发展之间的稳定性。通过考虑潜在的介体，研究人员可以确定随着时间的推移保持稳定性的基本机制。发展科学旨在描述，解释，预测和优化发展轨迹，涉及在整个寿命中追踪变化和连续性。随着时间的流逝，稳定性和转变的动态会显着影响个人和群体的经验和解释。具有独特特征的人，无论是一致还是改变，都以独特的方式与环境互动，塑造他们的未来发展。令人回味的互动的概念表明，一致的特征可以从社会和身体环境中引起特定的反应，从而影响以后的结果。例如，由于周围的人进行的调整以匹配他们稳定的语音模式，因此声音或非声音的婴儿以及健谈或默许的幼儿的童年经历不同。一致性和变化之间的相互作用是发展科学理论的基本方面。扫盲基础：幼儿对阅读发展的影响。理论家经常争论某些特征是稳定的特征还是瞬态状态，许多育儿和家庭功能理论依赖不变特征来支持更直接的发展模型。例如，亲子互动中的一致性有助于形成内部工作模型和基础依恋理论。相反，变化也是开发系统的关键特征，随着时间性嵌入了发育系统理论中，这意味着持续的转化。变化对于在进化论和发展理论中的适应性（例如弗洛伊德，埃里克森和伯爵提出的理论）中至关重要。发展变化可以是系统的，并且与年龄有关，规范性和历史相关，随机和非规范或与生命有关。发展理论跟踪了各个方面的这些变化，包括个体发生时间，家庭时间和历史时间。一致性和变化对测量具有重要意义，因为稳定的特征在心理上具有更大的意义，并且可以预测未来的结果。本质上，一致性和变化都是定义和理解发展过程的核心。发展科学的一致性是指特征随着时间的推移保持稳定或不变的程度。它通常与变化形成鲜明对比，但是研究表明一致性既不是绝对也不是静态的。相反，它存在于连续体中，并由各种因素（例如个体差异，年龄和环境环境）主持。Malden：Blackwell Publishing； 2002。pp。个体变化在塑造一致性方面起着重要作用，有些人比其他人更加一致。样本的发育阶段或年龄也会影响稳定性，而年龄较大的孩子通常比年轻的孩子表现出更大的一致性。此外，用于评估特征的方法可能会影响稳定性估计，并在不同时间应用的措施产生不同的结果。评估的持续时间和上下文也很重要，因为较短的间隔可能无法捕获变化或一致性的全部程度。此外，评估中使用的设置和参数可能会影响连续性和稳定性，并具有一致的设置，促进稳定性和不一致的设置会减弱它。一致性是依赖理论的，其存在或不存在可能受社会经济地位，环境条件和个人气质等因素的影响。总而言之，了解一致性和变化对于获得发展动态的全面图景至关重要，强调了在每种情况下考虑节制和上下文因素的必要性。儿童之间的相对发展位置可能会随着小组内部的差异而随着时间的流逝而变化，这对于科学家在跟踪进度时必须同时考虑连续性和稳定性至关重要。虽然孩子可能与以前保持同一水平，但如果小组中的其他人提前或回归，他们的相对位置仍然可能不稳定。这重点介绍了评估个人发展时对同伴变化的重要性。[Google Scholar] 11.Smith CE，Lerner MD。此外，区分对发展的时间方面的真正敏感性和未能捕获连续和稳定的品质的敏感性可能具有挑战性。在更长的时间内，将变化归因于测量错误，不同的上下文，实际发展，实践，熟悉度或交互式过程变得越来越复杂。连续性和不稳定性都可以预测与零没有显着的平均差异或相关性无明显的相关性，从而使它们在方法论和统计上有问题。此外，一致性和变化的概念本质上是模棱两可的，一致性可能表明韧性或不灵活性，并且变化表示灵活性或混乱。缺乏语言是某些自闭症谱系障碍（ASD）的标记，而语言丧失是痴呆症的指标。在人类发展中，一致的特征和变化的特征都是有意义的，反映了整个生长和适应的动态性质。优化发展科学项目的目标涉及调解该领域的两个基本动态，这既发人深省又具有挑战性。这一和解得到了NIH的NICHD的壁内研究计划的支持，所有作者都批准了最终的手稿提交。的“发展研究中的设计，测量和分析”（2015年），Kagan的“婴儿的变化和连续性”（1971），Lerner等。的“母亲和儿童语言中的名词和动词产生：跨越第二年的连续性，稳定性和预测”（2016年），Bornstein等。2.Fraley RC。的“人类发展的概念和理论”（2015年），麦考尔的“婴儿期智力功能的发展以及后来的智商的预测”（1979年），沃尔维尔的《行为发展研究》（1973年），Longobardi等，Longobardi等。在生物和社会风险中儿童生命的前十年中核心语言技能的稳定性（在印刷中），科恩的“行为科学的统计能力分析”（1988年）（1988年），伯恩斯坦的“人类婴儿……和其余的生命周期”（2014年）（2014年），Sparrow等。的“ Vineland自适应行为量表调查表格手册（访谈版）”（1984），Blake等。的“评估自发语音样本中语法复杂性的定量度量”（1993），加文和吉尔斯的“样本量对学龄前儿童语言样本测量的时间可靠性的影响”（1996），以及Beals等。的“谈论和倾听，支持低收入家庭的儿童的早期扫盲发展。”产妇反应能力与学龄前儿童的语言发展之间的关系。应用发育心理学杂志。doi：10.1006/jadp.1995.0036。[doi] [Google Scholar] 12.Hart B，Risley TR。在美国年轻儿童的日常经历中存在有意义的差异。纽约：Paul H Brookes Publishing； 1995。pp。[Google Scholar] 13.Lerner MD，Smith CE。幼儿园识字成就的早期育儿和学龄前预测指标。儿童发展。1999; 70（2）：342–354。 doi：10.1111/0003-0340.E00363。 3. Bronfenbrenner U＆Morris PA。 4.Ayer L＆Bornstein MH。 5.Bornstein MH。1999; 70（2）：342–354。doi：10.1111/0003-0340.E00363。3. Bronfenbrenner U＆Morris PA。 4.Ayer L＆Bornstein MH。 5.Bornstein MH。3. Bronfenbrenner U＆Morris PA。4.Ayer L＆Bornstein MH。5.Bornstein MH。[doi] 1.Bowlby J.依恋理论是一种心理模型，探讨了人类如何与他人（尤其是看护者）建立密切联系。通过荟萃分析和动态建模研究了从婴儿期到成年的依恋关系的稳定性。人类发展的生物生物学模型提出，人类发展是由多个环境造成的。阶段理论描述了在不同生活阶段的人类发展的发展。发展心理学的重点是了解人类从出生到老年的认知，社会和情感上如何发展。整个生命周期和个人之间的发展变化可能是定量的或定性的。人类发展的变化可以描述为定性或定量，一些理论提出了预定的表观遗传学方法。这个概念通常与埃里克森的工作和关键时期假设有关。这里的关键点是，对发展变化的不同描述和解释涉及三个维度的各种位置：描述性连续性 - 透视，解释性的连续性 - 透视性和定量质量质量维度。可以通过各种方式将描述性和解释性方法组合在一起，例如描述性定性连续性具有解释性的定量不连续性，反之亦然。例如，随着时间的推移，诸如情绪之类的人格特质可能在质量上保持相同，但表现出定量变化（例如，微笑频率）。这种现象可以通过连续或不连续的原则来解释。解释的选择取决于正在研究的发展的特定领域和一个人的发展理论。最终，涉及人类生活的耦合将取决于实质领域和一个人的基本发展理论。变化的概念深深植根于对发展的特定理论观点，这表明将人们的观点限制在特定变量或过程中可能会阻碍对发展过程中发生的复杂变化的理解。相反，理论在塑造我们对发展中的连续性或不连续性的看法中起着至关重要的作用。Heinz Werner强调了考虑变化的定量和定性方面的重要性，并承认对这两个维度的全面理解对于掌握发展过程至关重要。定量变化涉及发展变量或过程的数量，频率，幅度或幅度的变化。例如，考虑一个人的体重在不同年龄段测量：显着的变化发生在12到13年之间，从125磅增加到150磅。但是，这种变化也可以是逐渐的，即单个每年增加5磅，尽管偶尔会出现差距，导致不断变化。相比之下，定性变化着重于开发过程中新品质或特征的出现。这包括表观遗传，其中涉及区分现有和新获得的特征。通过承认变化的定量和定性方面，研究人员可以对发展过程有更细微的理解。Werner的变化概念突出了有机体发展的本质。发展涉及新兴的变化，这些变化带来了质性上的新事物，与以前存在的不同。例如，从橙子集合到拥有摩托车是这样更改的一个例子 - 不能将其简化为先前的状态。同样，青春期引入了新的驱动器，性欲，该驱动器是一个独立的实体，不能完全归因于诸如饥饿和口渴之类的现有驱动器。这种出现代表了定性的不连续性，在这里出现了新的质量，而不会降低其前辈。此外，紧急变化表现出熟悉感 - 缺乏中间阶段，这表明早期和后期状态之间的连续性。正如Werner所指出的那样，两个关键特征定义了定性变化：出现（以前的状态不可减至）和粘度（缺乏中间步骤）。相比之下，单独的特征可以描述定量不连续性，现在它被更好地称为突然性，以避免与定性不连续性混淆。Werner的工作的关键要点是，他帮助阐明了发育变化中连续性透视的概念，使我们能够区分不同类型的连续性，例如定量和定性的连续性。