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World File Search System数字符号
在艾滋病毒患者的数字符号替代测试期间改变了角回的激活：超越信息处理速度缺陷
信息速度处理（SIP）通常在艾滋病毒（PLWH）的人中受损，通常通过测试进行评估，例如数字符号（DS）和符号搜索，这些测试也依赖于运动和执行功能。这项研究旨在使用MRI适应的数字符号替代测试（MDSST）将SIP缺陷与PLWH中的其他认知障碍分解。五十七个PLWH（34.7±11.2岁）和50名没有HIV的年龄匹配的人（PLWOH，31.8±9.9岁）完成了标准化的神经心理学测试和MDSST。的行为表现和大脑激活，并在群体分化的脑激活和认知结构域的临床评级之间提出了相关性。结果表明，PLWH在DS和符号搜索中的性能较差，响应较少，并且在MDSST中的响应较慢，并且性能与SIP和Motor评分相关。值得注意的是，与PLWOH相比，PLWH表现出更大的注意力缺陷，而不是在SIP或运动中。PLWH还表现出更大的原发性运动皮层激活和右角回激活的降低。这些发现表明，PLWH中与SIP相关的测试的性能较慢，可能部分与异常的视觉空间注意力有关，这反映在角度回去激活的降低反映的情况下，较高的运动皮层激活潜在地用作补偿机制。未来的研究应探讨在更严重受影响的PLWH中涉及SIP涉及的前额叶区域是否受到损害。
症状前遗传性额颞叶痴呆症中的冷漠预示着认知能力下降，并且是由大脑结构变化驱动的
图 2 基线冷漠对数字符号表现年度变化率的影响（“斜率”）。左侧为潜在增长曲线模型，用于测试基线冷漠水平的预测值，该预测值由修订后的剑桥行为清单 (CBI) 的冷漠分量表评估，用于预测 2 年随访中数字符号测试表现的纵向下降。估计的发病年限 (EYO) 被纳入模型作为协变量。症状前组的估计回归值以斜体报告（est = 估计；SE = 标准误差；z = z 值）。右侧图表表示估计的数字符号表现年度变化率（y 轴）与基线冷漠分数（x 轴）之间的关系。为保护匿名性，未绘制个人数据。缩写：Digit Symb，数字符号测试；Interc，截距。
磁共振成像检测发现血管性脑损伤患者的认知评估分数降低
背景和目的 — 关于中年人群中隐性血管性脑损伤与认知障碍之间的关联知之甚少。我们调查了心血管风险较高的人和有隐性血管性脑损伤的人的认知筛查得分是否较低。方法 — 7,547 名年龄在 35 至 69 岁之间、无心血管疾病的成年人接受了认知评估，使用数字符号替代测试和蒙特利尔认知评估以及磁共振成像 (MRI) 来检测隐性血管性脑损伤（高白质高强度信号、腔隙性和非腔隙性脑梗塞）。使用 INTERHEART（急性心肌梗死风险因素全球研究）风险评分量化心血管风险因素。多变量混合模型测试了认知评分降低的独立决定因素。计算了风险因素和 MRI 血管性脑损伤对低认知评分的人群归因风险。结果 — 参与者的平均年龄为 58（SD，9）岁；55% 为女性。蒙特利尔认知评估和数字符号替代测试分数随着年龄的增加而显著下降（P<0.0001），INTERHEART 风险评分（P<0.0001）也显著下降，并且在患有高白质信号、非腔隙性脑梗死和患有 3 次以上无症状性脑梗死的个体中也是如此。调整年龄、性别、教育程度、种族协变量后，心血管风险评分每增加 5 分，数字符号替代测试分数显著降低 1.0（95% CI，-1.3 至 -0.7），每出现一次高白质信号，数字符号替代测试分数降低 1.9（95% CI，-3.2 至 -0.6），每出现一次非腔隙性中风，数字符号替代测试分数降低 3.5（95% CI，-6.4 至 -0.7），出现 3 次以上无症状性脑梗死，数字符号替代测试分数降低 6.8（95% CI，-11.5 至 -2.2）。没有受过高等教育占 15%（95% CI，12-17），中度和高度心血管危险因素占 19%（95% CI，8-30），MRI 血管性脑损伤占 10%（95% CI，-3 至 22）的低测试成绩。
现场总线独立 I/O 模块 4 AI DC 0-10 V，单...
1 重要说明 ................................................................................................4 1.1 法律原则.................................................................................................4 1.1.1 版权.................................................................................................4 1.1.2 人员资格...............................................................................................4 1.1.3 预期用途.................................................................................................4 1.2 符号.......................................................................................................5 1.3 数字符号.................................................................................................5 1.4 安全注意事项.......................................................................................6 1.5 范围.......................................................................................................6
作者副本
摘要。背景：获得的脑损伤通常会导致认知障碍，显着影响参与康复和日常生活活动。音乐可能会影响大脑功能，因此可以作为一种独特的强大认知康复干预措施。目的：这项可行性研究研究了基于音乐的认知康复对慢性获得性脑损伤的潜在有效性。方法：对照组参加了三个注意力过程培训（APT）会议，而实验组则参加了三场音乐注意力控制训练（MACT）会议。测试前测试使用TRAIL制作A＆B，数字符号和棕色 - 彼得森任务作为神经心理学测试。结果：ANOVA分析显示，对于TRAIL测试，数字符号和Brown-Peterson任务，组之间没有显着差异。trail b在测试后显示有很大的差异，该差异比APT相比有利于MACT。使用两样本t检验以及随访的非参数Mann Whitney U检验，APT和MACT在APT和MACT之间进行了TRAIL B测试之间的平均差异时间也大不相同。结论：在TRAIL B测试中发现的群体差异为MACT征用效果引起并引起脑损伤成人的注意力提供了初步证据。
新筛选测试的并发有效性以评估信息处理速度
摘要。信息处理速度（IPS）评估一个人对刺激的反应时间。成人-III（WAIS-III）的Wechsler在数字符号测试（DS-T）中包括此域。目的：本研究的目的是验证一个新的筛选测试，该测试可以与个人的年龄和奖学金相关的IPS。方法：构建了一种测量IP的新工具，自动收银器测试（AC-T），为了验证，还进行了DS-T。结果：该法案中时间使用的介质为12.3 s； DS-T中的热门单曲为38.8，P <0.0001和R 2：0.40。结论：p值在这两个测试之间显示线性关联，但是R²结果显示它们之间的关联较低。以相同的方式，两种测试之间的相关性是有希望的，因为这表明这两种测试都以不同的方式测量IPS的测试，其构造（例如言语流利性测试）也用于评估IPS。另一方面，两项测试都表明奖学金对IPS产生了积极影响。
血压与认知能力的关系...
在学生中工作的讲座并不是一个新现象，而工作的学生通常会因工作和学习的双重负担而面临额外的压力。这种压力会影响他们的血压。这项研究研究了印度尼西亚大学经济学学院的血压与认知能力之间的关系。本研究使用具有横截面设计的观察定量方法。研究样本是用群集抽样技术涉及的，涉及印度尼西亚大学经济学学院的100名学生，他们的工作时间是一部分时间。使用血压计测量血压，而认知能力通过DSST（数字符号替代测试）评估。使用SPSS 27进行了双变量相关测试进行的数据分析。分析的结果表明血压与认知能力之间存在显着关系（p <0.05）。这项研究的发现表明高血压与MMSE评分之间存在负相关性，这意味着血压越高，工作时间 - 时间 - 时间 - 时间的认知能力就越低。
符号、非符号和非...的 fMRI 适应性研究
人类大脑中不同格式的量级是如何表示的？我们使用功能性磁共振成像适应性来分离 45 名成年人的符号、数量和物理尺寸的表示。结果表明，支持数字符号被动处理的神经关联在解剖学和表征上与支持数量和物理尺寸的神经关联基本无关。从解剖学上讲，数量和大小的被动处理与右顶叶内沟的激活相关，而与数量处理相比，符号数字处理与左顶叶下小叶的激活相关。从表征上讲，支持符号的激活神经模式与支持双侧顶叶数量和大小的神经激活模式不同。这些发现挑战了长期以来的观点，即文化习得的将符号数字概念化的能力使用与支持用于处理数量的进化古老系统完全相同的大脑系统来表示。此外，这些数据表明，支持数值量级处理的区域对于非数值量级的处理也很重要。这一发现促使人们未来研究获取符号数字知识的神经后果。